一种基于AI图像识别的土地退化区域植被修复规划方法

本发明涉及土地退化修复技术领域，本发明公开一种基于AI图像识别的土地退化区域植被修复规划方法，整合卫星遥感、无人机、气象站、土壤传感器等多源数据，经时空图卷积网络生成统一时空基准的复合环境栅格，提取干旱、暴雨前兆特征，利用时空Transformer模型预测灾害概率；用UNet分割退化与未退化区域，在UNet中嵌入3‑PG植被生长模型，结合气象分区构建植被类型库，输出种植参数，通过高斯过程回归优化并验证；整合多源数据及物候数据构建植被知识图谱，经图神经网络生成修复方案；基于Unity引擎构建数字孪生体，模拟植被生长验证方案可行性，利用集合卡尔曼滤波结合无人机数据更新模型参数。该方法通过AI技术实现修复规划的精准化与动态优化。