【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤温湿度测量，尤其涉及土壤空间温湿度预测方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、土壤是农业生产的基础，也是生态环境的保障。在土壤中，湿度和温度是土壤的两个重要属性，它们直接影响着土壤的物理、化学和生物过程，进而影响着植物的生长和农业的产量。因此，准确地预测土壤湿度和土壤温度的空间分布对于指导农业生产、优化水资源管理、评估生态环境状况等具有重要的意义。
2、然而土壤温度和湿度的预测是一项非常复杂和困难的任务，它们受到包括多种因素的影响，这些因素之间存在着复杂的相互作用和非线性关系，使得土壤温度和湿度的空间分布呈现出高度的异质性和不确定性。因此，在现有技术中，只能实地取样测量得到实时的土壤温度和湿度，无法实现对土壤温度和湿度的空间分布的提前预测。
技术实现思路
1、本专利技术提供土壤空间温湿度预测方法、装置、设备、介质及程序产品，用以解决现有技术中只能实地取样测量得到实时的土壤温湿度的缺陷，实现对土壤温度和湿度的空间分布的提前预测。
2、本专利技术提供一种土壤空间温湿度预测方法，包括：
3、获取在各个历史时刻测得的各个土壤监测点处土壤的空间温湿度测量值以及土壤温湿度影响要素值，土壤温湿度影响要素影响土壤的温湿度，所述空间温湿度测量值包括土壤各个深度层次的温湿度测量值；
4、将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型，获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预
5、其中，所述土壤空间温湿度模型中包括依次连接的第一图卷积网络、第二图卷积网络以及transformer网络，所述第一图卷积网络中的各个节点分别对应所述各个土壤监测点，所述第二图卷积网络中的各个节点分别对应土壤的各个深度层次。
6、根据本专利技术提供的一种土壤空间温湿度预测方法，所述第一图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映所述各个土壤监测点之间的空间距离和相似性，所述第二图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映土壤水热特性在垂直方向上的衰减效应。
7、根据本专利技术提供的一种土壤空间温湿度预测方法，所述将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型中，获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预测值，包括：
8、将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值融合，得到初始特征张量，对所述初始特征张量进行展开，得到与所述第一图卷积网络的节点对应的第一节点特征矩阵；
9、将所述第一节点特征矩阵输入至所述第一图卷积网络中，获取所述第一图卷积网络输出的第一输出特征矩阵；
10、对所述第一输出特征矩阵进行重塑，得到与所述第二图卷积网络的节点对应的第二节点特征矩阵，将所述第二节点特征矩阵输入至所述第二图卷积网络中，获取所述第二图卷积网络输出的输出特征张量；
11、通过所述transformer网络对所述输出特征张量进行重构，得到所述土壤空间温湿度预测值。
12、根据本专利技术提供的一种土壤空间温湿度预测方法，所述通过所述transformer网络对所述输出特征张量进行重构，得到所述土壤空间温湿度预测值，包括：
13、对所述输出特征张量进行展开，得到初始特征序列矩阵，所述初始特征序列矩阵中包括多个特征；
14、将所述初始特征序列矩阵和所述第一图卷积网络的邻接矩阵、所述第二图卷积网络的邻接矩阵拼接，得到拼接特征序列矩阵；
15、将所述拼接特征序列矩阵输入至所述transformer网络中进行重构，得到所述土壤空间温湿度预测值。
16、根据本专利技术提供的一种土壤空间温湿度预测方法，所述获取在各个历史时刻测得的各个土壤监测点处土壤的空间温湿度测量值以及土壤温湿度影响要素值之前，包括：
17、确定多个候选温湿度影响要素；
18、基于各个所述候选温湿度影响要素的重要性，确定目标温湿度影响要素，所述重要性反映所述候选温湿度影响要素对所述土壤空间温湿度模型的输出的影响程度；
19、将所述目标温湿度影响要素的观测值作为所述土壤温湿度影响要素值。
20、根据本专利技术提供的一种土壤空间温湿度预测方法，所述将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型之前，包括：
21、基于automl确定所述土壤空间温湿度模型的参数；
22、所述获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预测值之后，包括：
23、获取所述未来时刻的土壤温湿度实际测量值；
24、基于所述土壤温湿度实际测量值和所述土壤空间温湿度预测值，更新所述土壤空间温湿度模型。
25、本专利技术还提供一种土壤空间温湿度预测装置，包括：
26、数据获取模块，用于获取在各个历史时刻测得的各个土壤监测点处土壤的空间温湿度测量值以及土壤温湿度影响要素值，土壤温湿度影响要素影响土壤的温湿度，所述空间温湿度测量值包括土壤各个深度层次的温湿度测量值；
27、预测模块，用于将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型，获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预测值，所述土壤空间温湿度预测值包括所述各个土壤监测点处的土壤各个深度层次的温湿度预测值；
28、其中，所述土壤空间温湿度模型中包括依次连接的第一图卷积网络、第二图卷积网络以及transformer网络，所述第一图卷积网络中的各个节点分别对应所述各个土壤监测点，所述第二图卷积网络中的各个节点分别对应土壤的各个深度层次。
29、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述土壤空间温湿度预测方法。
30、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述土壤空间温湿度预测方法。
31、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述土壤空间温湿度预测方法。
32、本专利技术提供的土壤空间温湿度预测方法、装置、设备、介质及程序产品，通过将历史时刻测量得到的各个土壤监测点处土壤的空间温湿度测量值以及土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型中，得到该模型输出的在未来时刻的各个土壤监测点处的土壤各个深度层次的温湿度预测值，在该模型中包括第一图卷积网络、第二图卷积网络以及transformer网络，第一图卷积网络中的各个节点分别对应土壤的各个深度层次，第二图卷积网络中的各个节点对应土壤监测点。本专利技术提供的方法中，通过已训练的模型来实现对土壤温度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述第一图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映所述各个土壤监测点之间的空间距离和相似性，所述第二图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映土壤水热特性在垂直方向上的衰减效应。
3.根据权利要求2所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型，获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预测值，包括：
4.根据权利要求3所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述通过所述transformer网络对所述输出特征张量进行重构，得到所述土壤空间温湿度预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述获取在各个历史时刻测得的各个土壤监测点处土壤的空间温湿度测量值以及土壤温湿度影响要素值之前，包括：
6.根据权利要求1所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述将所述空间温湿度测量值以及所述土壤
7.一种土壤空间温湿度预测装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述土壤空间温湿度预测方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述土壤空间温湿度预测方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述土壤空间温湿度预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述第一图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映所述各个土壤监测点之间的空间距离和相似性，所述第二图卷积网络中的各个节点的连接边的权重反映土壤水热特性在垂直方向上的衰减效应。
3.根据权利要求2所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述将所述空间温湿度测量值以及所述土壤温湿度影响要素值输入至已训练的土壤空间温湿度模型，获取所述土壤空间温湿度模型输出的未来时刻的土壤空间温湿度预测值，包括：
4.根据权利要求3所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述通过所述transformer网络对所述输出特征张量进行重构，得到所述土壤空间温湿度预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的土壤空间温湿度预测方法，其特征在于，所述获取在各个历史时刻测得的各个土...
【专利技术属性】
技术研发人员：于景鑫，郑文刚，张钟莉莉，刘长斌，张石锐，
申请(专利权)人：农芯科技北京有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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