【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能预测，具体是涉及一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法及系统。
技术介绍
1、土壤属性的精准预测对森林资源管理、环境保护、土地利用规划等多个领域具有重要意义。传统的土壤属性预测方法依赖于地面采样和实测数据，但由于土壤数据的时空分布不均及样本获取的局限性，这些方法在大范围区域的预测应用中面临较大挑战。
2、目前，尽管遥感影像、地形数据和气象数据等多源异构数据为土壤属性预测提供了丰富的数据基础，但如何对这些数据进行有效融合、特征表达与尺度选择仍面临较大挑战。现有研究大多采用单一尺度或静态尺度建模方法，缺乏对多维动态尺度特征的系统建模与挖掘，难以捕捉土壤属性与环境因子之间的复杂交互关系，限制了模型预测精度和适应性。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法及系统，本技术方案解决了上述
技术介绍
中提出的现有研究大多采用单一尺度或静态尺度建模方法，缺乏对多维动态尺度特征的系统建模与挖掘，难以捕捉土壤属性与环境因子之间的复杂交...
【技术保护点】
1.一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述获取目标区域的遥感影像数据、地形因子数据、气象因子数据以及土壤实测属性样本数据，将上述所述数据统一存储在多源栅格数据仓中，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述基于多源栅格数据仓，对遥感影像数据、地形因子数据与气象因子数据进行预处理，构建统一格式的多源栅格数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述获取目标区域的遥感影像数据、地形因子数据、气象因子数据以及土壤实测属性样本数据，将上述所述数据统一存储在多源栅格数据仓中，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述基于多源栅格数据仓，对遥感影像数据、地形因子数据与气象因子数据进行预处理，构建统一格式的多源栅格数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述将各类尺度标签与栅格的空间坐标信息进行加权联合编码，构建对应的多维动态尺度特征表达向量，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多维动态尺度的土壤属性智能预测方法，其特征在于，所述将多维动态尺度特征表达向量与其对应地理位置处...
【专利技术属性】
技术研发人员：张中瑞，肖石红，朱航勇，李莹莹，陶贝贝，
申请(专利权)人：广东省林业科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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