【技术实现步骤摘要】
本申请涉及土壤水分时空预测领域，具体涉及一种面向地理空间传感网的土壤水分时空预测方法及装置。
技术介绍
1、土壤水分是农业水文和气象中的关键变量，对于降水入渗和地表蒸发具有重要调控作用，作为农作物生长过程中水分的主要来源，土壤水分含量对农作物的生长具有显著的影响，适宜的水分含量能够促进作物的生长，提高作物的产量。然而，土壤过湿或过干，都容易对作物的生长产生不利影响，如导致作物根部病害、减缓生长速度、降低产量等，也因此，土壤水分的准确预测可以帮助及时了解土壤水分状况，为科学灌溉提供依据，从而保证作物的健康生长。
2、土壤水分无线传感网有自组织和面向数据的特点，能够对土壤水分进行长期、自动和网络化的动态监测，是土壤水分感知研究和应用中不可忽视的重要手段，随着无线传感器网络监测的土壤水分数据逐渐丰富，对土壤水分的未来变化情况进行预测逐渐引起人们的注意，常用的方法可以分为基于统计的方法、机器学习方法和深度学习方法。（1）统计方法包括移动平均、指数平滑、自回归移动平均模型等，有提出了一种基于arima时间序列模型的土壤水分预测模型，对...
【技术保护点】
1.一种面向地理空间传感网的土壤水分时空预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述土壤水分时空预测模型，每个时刻t的N个站点的监测数据在输入时转换为图信号，并得到特征矩阵Xt∈RN×A，A是与每个节点关联的特征的数量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间依赖关系通过构建的站点图G来表示，G=(V,E,W)，V为站点集，站点数量为N，E为表示站点之间的交互关系的一组边，W为表示所述站点图G的空间权重矩阵，W∈RN×N，W由站点之间的距离权重作为边的输入得到，所述站点图G通过图上的卷积实...
【技术特征摘要】
1.一种面向地理空间传感网的土壤水分时空预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述土壤水分时空预测模型，每个时刻t的n个站点的监测数据在输入时转换为图信号，并得到特征矩阵xt∈rn×a，a是与每个节点关联的特征的数量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间依赖关系通过构建的站点图g来表示，g=(v,e,w)，v为站点集，站点数量为n，e为表示站点之间的交互关系的一组边，w为表示所述站点图g的空间权重矩阵，w∈rn×n，w由站点之间的距离权重作为边的输入得到，所述站点图g通过图上的卷积实现站点间的信息交互。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述空间权重矩阵中，连接i节点和j节点之间边上的权重记为wi,j，wi,j在站点地理位置的基础上，通过下式计算得到：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述土壤水分时空预测模型包括两个时空卷积块，由所述两个时空卷积块捕捉所述时间依赖关系和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏祖帅，陈静静，汪韦炫，郝龙飞，孟令奎，
申请(专利权)人：江汉大学，
类型：发明
国别省市：
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