一种品种区域适宜性智能评估方法及系统

本发明提供了一种品种区域适宜性智能评估方法及系统，涉及数字农业技术领域。本发明首先同步采集环境传感器、成像装置与品种登记数据库登记信息；对所采数据进行时空配准与清洗，得到清洗数据集；从中提取归一化、时窗统计与领域衍生特征，构建统一特征数据集；将其输入预训练的交叉‑残差注意力网络模型，输出各品种在目标区域的适应性评价；将评价结果整理为适宜性目录推送至用户端；采集实测产量、生育期等反馈，迭代更新模型参数。本发明通过多源数据融合、动态优化与闭环学习，实现了区域品种选择的高效、科学与实时化。