【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及作物需水量预测，尤其涉及一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法。
技术介绍
1、作物需水量预测是农业领域的重要研究方向，它通过科学方法预测作物生长所需的水量，有助于合理安排灌溉和提高农作物产量。随着全球气候变化日益显著，气温和降雨量的波动也随之增加，这对作物生长水需求造成了影响。因此，准确预测作物需水量对于农业生产的可持续性和稳定性至关重要。
2、相关技术中的作物需水量计算方法大多是依据经验公式拟合，但作物需水量受到多种因素的影响，如气象、土壤、作物、灌溉等因素，它们之间存在着复杂的相互作用和动态变化，而相关技术中的作物需水量预测方法难以考虑周全，导致预测不准。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，用以解决现有技术中作物需水量预测方法，预测不准确的缺陷，实现提高作物需水量预测的精度和可靠性。
2、本专利技术提供一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，包括如下步骤。获取起始时刻...
【技术保护点】
1.一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，在所述获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，所述通过一维卷积与多层感知机对所述起始时刻的多源数据与所述至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达，包括：
4.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，在所述获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，所述通过一维卷积与多层感知机对所述起始时刻的多源数据与所述至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达，包括：
4.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，所述将所述综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到所述训练好的时空特征融合模型输出的目标时刻的作物需水量预测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，其特征在于，在所述将所述综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到所述训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宗仁，张钟莉莉，郑文刚，杨晶，魏一博，李晶晶，
申请(专利权)人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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