【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种神经网络应用领域的技术，具体是一种基于多源数据的草地地上生物量预测方法。
技术介绍
1、地上生物量(agb)是评价草地健康与生产力的核心指标。刈割法虽精准，却成本高且扰动大。遥感监测覆盖广、代价低，已成agb反演主流。现有方法多基于ndvi、evi等指数，假设与生物量存在线性关系，难刻画草地的非线性与空间异质性；随机森林、支持向量回归等机器学习虽提升精度，但依赖人工特征构建，信息利用不足。cnn、ann可自动提取特征，却在多源光谱、地形、气象等数据融合上能力有限，参数调整复杂，泛化性仍不理想。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于多源数据的草地地上生物量预测方法，适用于广泛的草地生态监测、环境评估和资源管理等领域。通过高效、精确的草地生物量反演，不仅可以为草地保护和管理提供科学依据，还能够为农业生产、气候变化研究等领域提供有力的数据支持。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种基于多源数...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的草地地上生物量预测方法，其特征在于，首先采集多源观测数据并与草地地上生物量进行空间配准和经纬度一致性检索后，提取每个实测样地的多波段光谱、地形、气象与土地利用空间特征以实现原始观测数据的空间定位与样本构建并进行数据预处理与特征集成；再构建包括输入嵌入层、若干个由多头自注意力层和前馈神经网络层构成的Transformer模块和输出层的生物量反演模型，并进行模型训练与性能评价后基于已训练的生物量反演模型，对研究区或目标影像时相的多源特征进行批量推理，将模型预测输出还原为空间分布栅格，实现像元级草地生物量反演与空间化表达。
2.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的草地地上生物量预测方法，其特征在于，首先采集多源观测数据并与草地地上生物量进行空间配准和经纬度一致性检索后，提取每个实测样地的多波段光谱、地形、气象与土地利用空间特征以实现原始观测数据的空间定位与样本构建并进行数据预处理与特征集成；再构建包括输入嵌入层、若干个由多头自注意力层和前馈神经网络层构成的transformer模块和输出层的生物量反演模型，并进行模型训练与性能评价后基于已训练的生物量反演模型，对研究区或目标影像时相的多源特征进行批量推理，将模型预测输出还原为空间分布栅格，实现像元级草地生物量反演与空间化表达。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的草地地上生物量预测方法，其特征是，所述的多源观测数据包括：高分辨率遥感影像、数字高程模型、地表及气象再分析栅格、土地利用类型数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据的草地地上生物量预测方法，其特征是，所述的数据预处理与特征集成是指：采用辐射定标、大气校正、正射几何纠正及空间重采样流程，对获采栅格数据进行空间一体化整合，基于标准化经纬度体系，自动提取主波段地表反射率，并批量计算典型植被指数，同时叠加地形因子和气象要素，构建高维多源特征张量，进一步，依据数据可获取性构建完整波段特征集或植被指数特征集，并对所有输入特征进行z-score归一化处理。
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的草地地上生物量预测方法，其特征是，所述的生物量反演模型中输入嵌入层将从遥感影像、植被指数、地形和气象数据中提取的多种特征映射到一个统一的嵌入空间中；多头自注意力层基于自注意力机制计算输入表示的上下文嵌入；前馈神经网络层由多个全连接层组成，通过层间非线性变换，从输入数据中学习到丰富且多样的嵌入表示；输出层利用训练过程中学习到的权重和偏置对内部表示与实际的预测值映射生成针对输入数据的最终预测。
5.根据权利要求4所述的基于多源数据的草...
【专利技术属性】
技术研发人员：方涛，张福畅，鲍腾飞，霍宏，张顺平，
申请(专利权)人：上海交通大学内蒙古研究院，
类型：发明
国别省市：
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