多源数据融合机器学习草原草产量反演方法

本发明提出了一种基于多源数据融合和机器学习算法的草原草产量反演方法，旨在提高草原生物量的估算精度和效率。该方法通过集成卫星遥感数据、无人机高分辨率影像、气象站采集的气候数据以及数字高程模型，利用特征选择技术提取关键特征，并采用随机森林、支持向量机和极致梯度提升等机器学习算法进行模型训练和优化。通过交叉验证和网格搜索等模型优化策略，确保了模型的泛化能力和稳定性。本方法能够实现对草原草产量的实时反演预测，为草原生态保护、草畜平衡管理和畜牧业生产提供科学依据，具有重要的实际应用价值和广泛的市场前景。