✅ **“AI + 위성데이터 기반 농산물 투자”**는 위성 관측 자료 + 기계학습 + 농산물 선물 가격 시계열 분석을 결합하여 작황 예측, 수급 분석, 투자 타이밍 탐지에 활용됩니다. 다음과 같은 구성입니다:
🌾 1. 목적
- 농산물 작황 예측 (옥수수, 밀, 대두 등)
- 수급 불균형 조기 탐지
- 선물가격 변동성 예측 및 트레이딩 전략 구축
🛰 2. 주요 데이터 소스
데이터 종류 | 제공 기관 | 예시 |
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) | NASA, Copernicus (Sentinel-2) | 식생 성장도 |
Soil Moisture | SMAP, ESA | 토양 습도 |
Rainfall / Cloud Cover | NOAA, ECMWF | 강수량/기상 이상 |
Crop Yield Reports | USDA, FAO | 실제 수확량 |
🤖 3. AI 기술 적용 구조
단계 | 설명 | 도구 |
데이터 수집 및 정제 | 위성 이미지 및 기상 데이터 통합 | sentinelsat, geemap, pandas |
시계열 예측 모델 | 위성지수 기반 LSTM, GRU, Transformer 등 | TensorFlow, PyTorch |
작황 이상 탐지 | CNN/UNet 기반 위성 이미지 분류 | segmentation_models.pytorch |
트레이딩 전략 | 작황 예측 → 선물 롱/숏 포지션 결정 | backtrader, bt, RL |
🧪 4. 실제 사용 사례
기관/기업 | 활용 내용 |
Descartes Labs | 작물 성장 패턴 분석 기반 예측 |
Gro Intelligence | 위성 + 공급망 + 기상 데이터 통합 투자 리포트 |
Orbital Insight | 농산물 생산량 + 수요 기반 가격 경고 시스템 |
📈 5. 예측 → 투자 전략
↓
선물가격 상승 예측 (공급 감소)
↓
Corn Futures (CORN ETF 등) Long 포지션 진입
🧠 추가 기능 제안
- 실시간 위성지도 시각화 (Google Earth Engine + Streamlit)
- 작황 예측 결과를 기반으로 ETF 포트폴리오 자동 리밸런싱
- ChatGPT 기반 농업 리포트 요약/리스크 분석
원하시면 다음도 제공해 드릴 수 있습니다:
- ✅ 위성 + 작황 + 시세 연동 전체 파이프라인 Python 코드
- ✅ Streamlit 기반 리포트/시각화 UI
- ✅ 자동 백테스트 + 알림 기능 통합
# 🌍 AI + Satellite Data 기반 농산물 투자 예측 시스템 (NDVI 기반)
## ✅ 주요 목적
- 위성 기반 작황 상태 분석 (NDVI, 강수량, 토양습도)
- LSTM 기반 농산물 가격 시계열 예측
- 투자 판단용 가격 변동 패턴 시각화
---
## 📦 설치 패키지
```bash
pip install geemap sentinelsat tensorflow pandas matplotlib streamlit
```
---
## 📁 전체 코드 (Streamlit 기반)
```python
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np
st.title("🌾 AI + 위성데이터 기반 농산물 작황 예측")
# STEP 1: NDVI 데이터 업로드
uploaded_file = st.file_uploader("NDVI 시계열 CSV 업로드", type=["csv"])
if uploaded_file:
df = pd.read_csv(uploaded_file, parse_dates=["date"])
df.set_index("date", inplace=True)
st.line_chart(df["ndvi"])
# STEP 2: LSTM 학습
def create_dataset(series, window):
X, y = [], []
for i in range(len(series) - window):
X.append(series[i:i+window])
y.append(series[i+window])
return np.array(X), np.array(y)
window = 10
ndvi_series = df["ndvi"].values
X, y = create_dataset(ndvi_series, window)
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, activation='relu', input_shape=(window, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X, y, epochs=30, verbose=0)
# STEP 3: 예측 및 시각화
last_window = ndvi_series[-window:]
future_preds = []
for _ in range(7):
input_seq = last_window.reshape((1, window, 1))
next_val = model.predict(input_seq, verbose=0)[0][0]
future_preds.append(next_val)
last_window = np.append(last_window[1:], next_val)
pred_dates = pd.date_range(start=df.index[-1], periods=8, freq='7D')[1:]
pred_df = pd.DataFrame({"date": pred_dates, "predicted_ndvi": future_preds})
pred_df.set_index("date", inplace=True)
st.line_chart(pred_df)
```
---
## 📊 데이터 예시 (CSV 형식)
```csv
date,ndvi
2024-01-01,0.56
2024-01-08,0.60
2024-01-15,0.64
...
```
---
## 🔍 분석 방향 제안
- NDVI가 급격히 하락 → 작황 악화 → 옥수수/밀 선물 상승 가능성
- 예측값이 임계 이하 → 롱/숏 시그널 생성
---
## 📤 확장 아이디어
- 실시간 위성 NDVI 데이터 자동 다운로드 (`sentinelsat`)
- Corn/Weat Futures 시세 연동 (`yfinance`)
- PDF 리포트 생성 + Telegram 자동 경보 시스템
✅ NDVI 기반 작황 예측 + LSTM 시계열 예측을 포함한 전체 코드가 성공적으로 반영되었습니다.
원하시면 다음 확장도 가능합니다:
- 실시간 위성 NDVI 자동 수집 + ETF 시세 연동
- 농산물 선물(CORN, WEAT)과 백테스트 기반 트레이딩 시뮬레이터
순위 | AI 투자 방안 이름 | 활용 기술 | 상세 바로가기 |
---|---|---|---|
1 | AI 퀀트 포트폴리오 최적화 | Markowitz, RL, MPT, AI 최적화 | 바로가기 |
2 | 감정 분석 기반 뉴스 트레이딩 | NLP, BERT, LLM | 바로가기 |
3 | AI ETF 자동 리밸런싱 | AutoML, Alpha Vantage API | 바로가기 |
4 | 머신러닝 기반 주가 예측 | XGBoost, LightGBM | 바로가기 |
5 | 딥러닝 LSTM 시계열 예측 | TensorFlow, PyTorch LSTM | 바로가기 |
6 | 강화학습 기반 자동 매매 | OpenAI Gym, PPO, DQN | 바로가기 |
7 | AI 기반 가치주 선별 (Value Factor) | AI 팩터스코어링, 계량모델 | 바로가기 |
8 | GPT 기반 재무제표 요약 투자 | GPT-4, LangChain, OCR | 바로가기 |
9 | AI 리스크 해지 전략 (VIX, 금리, 환율) | AI 헷지백테스트, 시나리오 모델 | 바로가기 |
10 | SVM 기반 종목 필터링 | SVM + 재무데이터 | 바로가기 |
11 | AI IPO 스코어링 모델 | AI 점수화 + IPO 성과예측 | 바로가기 |
12 | 챗봇 기반 투자 자문 시스템 | LLM + Chat UI + API 연결 | 바로가기 |
13 | XGBoost 기반 이벤트 드리븐 트레이딩 | XGBoost + 뉴스 이벤트 | 바로가기 |
14 | AutoML 기반 알고리즘 전략 탐색 | TPOT, H2O.ai, FeatureTools | 바로가기 |
15 | AI 기반 ESG 점수 분석 투자 | AI ESG 분석 + ETF 필터링 | 바로가기 |
16 | 옵션 가격 예측 딥러닝 모델 | DNN, OptionNet, VolNet | 바로가기 |
17 | 고빈도 트레이딩용 AI 패턴 인식 | CNN, 딥러닝 패턴 분석 | 바로가기 |
18 | AI 기반 섹터 로테이션 모델 | 순환분류 + 군집분석 | 바로가기 |
19 | LLM 기반 글로벌 투자 리서치 요약 | GPT + PDF 요약 + 질의응답 | 바로가기 |
20 | AI + Satellite Data 기반 농산물 투자 | AI + 위성데이터 + 시계열학습 | 바로가기 |
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