一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法，属于土壤厚度测算技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集与预处理：获取目标区域的地形地貌数据、地质数据、水文数据、GIST模型部分相关参数数据和土壤厚度样本；S2、构建物理信息神经网络模型GIST‑PINN；S3、土壤厚度模拟与制图：利用训练完成的GIST‑PINN模型，对目标区域的土壤厚度进行模拟，并生成相应的空间分布图。本发明采用上述的一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法，构建土壤厚度反演模型，对目标区域土壤厚度进行模拟，实现物理条件约束下的土壤厚度反演，对土壤厚度进行更精确地模拟。