一种基于YOLO和Transformer时空协同的农作物生长态势预测方法

本发明涉及智慧农业技术领域，具体提供一种基于YOLO和Transformer时空协同的农作物生长态势预测方法。该方法旨在解决现有技术中空间特征与时序信息割裂导致的预测精度不足问题，利用改进的YOLO模型实时提取农田视频流中的作物表型特征（株高、叶面积指数、冠层覆盖度等）；构建时空特征编码器，通过Transformer网络建模历史时序环境数据（温度、光照、土壤墒情）与表型特征的耦合关系；设计特征协同融合模块，采用自适应权重分配机制整合空间视觉特征与时序环境特征；基于时空协同特征建立生长态势预测模型，输出未来生长阶段的关键参数概率分布。