基于人工智能的园林绿化行道树生长预测模型的构建方法

本发明公开了基于人工智能的园林绿化行道树生长预测模型的构建方法，包括：获取树木时间序列图像数据，提取关键点描述符并找出匹配项，计算其差异值，分析各生长阶段匹配项差异值变化模式，构建生长阶段转换模型预测生长阶段时间，得到剩余生长阶段预测时间，依据树木历史生长数据确定线性与非线性相关函数，计算剩余生长阶段预测时间内的环境适应度，根据树木参数判断可生长潜力，结合可生长潜力与环境适应度，运用神经网络构建生长预测模型。该方法构建的神经网络模型全面考量多种因素，可有效提高行道树生长预测的精确性与可靠性，助力园林绿化科学规划与管理，同时具有较好的可解释。