摘要
本发明公开了一种植被资源分布高分辨率预测方法、系统、终端及介质,涉及植被资源预测技术领域,其技术方案要点是:本发明通过自适应的空间卷积、植被类型敏感的时间卷积和基于地理信息与生态指标的正则化目标函数,显著提升了模型的预测精度和泛化能力,这种改进确保了模型能够处理复杂地理特征、不同植被类型的生长规律,并且输出的预测结果更符合生态规律和地理特性,为植被资源管理提供了可靠的支持。
技术关键词
植被
GCN模型
网络
资源预测技术
生态
样本
模型训练模块
计算机终端
覆盖率
矩阵
数据获取模块
处理器
节点
预测系统
动态
指标
速率
介质
系统为您推荐了相关专利信息
身份检测方法
感知特征
分支
电力施工现场
空间金字塔池化
异常用户检测方法
社交网络图
节点特征
球面
数据异常检测技术
硬件配置信息
操作系统信息
多环境
机器学习算法
调用硬件接口
计量方法
网关
节点
低压台区线损
低压配电网台区
风电机组叶片
波束
多通道
谐波
卷积神经网络训练