一种基于深度学习的草地生态预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的草地生态预测方法及系统，草地生态预测方法包括：S10、采集卫星遥感数据并进行遥感预处理，提取草地类型数据并进行分析计算得到地表植被指数；S20、引入草地生态系统相关影响因子，包括降水量等，然后对地表植被指数和草地生态系统相关影响因子进行数据预处理和数据清洗后，构建时序数据集；S30、结合3D‑Timesblock模块与长方体注意力机制构建层级编码‑解码架构的时序预测模型，并将时序数据集输入时序预测模型中进行训练；S40、将训练好的深度学习时序预测模型部署在服务器端并创建API接口；S50、搭建草地生态监测平台前后端，对数据库建模设计，并在后端调用模型预测，前端展示预测结果。本方法提高了处理效率和预测精度。