一种基于机器学习模型的生态水文模拟方法

本发明提供了一种基于机器学习模型的生态水文模拟方法，该方法包括：获取生态水文数据，对获取的生态水文数据进行预处理，得到数据集，基于改进的ConvLSTM网络结构构建生态水文模型，基于数据集对生态水文模型进行训练，得到训练后的生态水文模型，将待测数据输入训练后的生态水文模型，进行蒸散发的预测。本发明基于多种数据实现蒸散发的预测，充分利用了遥感数据及地面气象数据的优势，显著提高了蒸散发预测的精度，能够对实时数据进行处理，实时性强，可根据不同区域进行不同的应用，能够实现模型的输入灵活调整，可扩展性强，可应用于多个领域，为农业和生态监测提供实时支持。