基于注意力机制的作物适宜性动态评价方法

本发明公开了基于注意力机制的作物适宜性动态评价方法，涉及作物适宜性评价技术领域，通过多源数据融合与精细分区预处理，在复杂地形环境中构建层次化注意力与空间关联模型，结合分区子模型边缘在线学习与物理模型实时校正，实现作物适宜度的高精度动态评估；首先，统一投影与去噪处理提高数据一致性；随后，通过宏观和微观注意力机制捕捉区域与分区差异；再次，借助联邦学习实现分区模型与全局模型协同更新；最后，融合坡面水文与风流动机理，对分区子模型双向校正，及时抑制极端环境下的预测偏差并提高资源利用效率。