一种作物倒伏风险早期预测方法及系统

本发明提供了一种作物倒伏风险早期预测方法及系统，涉及作物风险预测技术领域。方法包括：采集自播种至关键期的遥感光谱、实测长势、倒伏性状、田间管理、土壤、气象等多源数据；基于物候期和遥感植被指数训练随机森林模型，估算生长状态指标并同化至机理型生长模型，利用粒子群优化校准参数获得逐日生长序列；根据倒伏性状、管理和土壤数据导入倒伏机理模型，计算失效风速倒伏风险指标；将生长序列、气象和管理数据按发育阶段构建特征，以倒伏风险标签训练机器学习模型；在预测时点实时更新阶段特征并输入模型，输出倒伏风险预测值，实现高精度、可解释的倒伏预警。