一种基于多元复合深度学习的热带森林火灾监测方法

本发明公开了一种基于多元复合深度学习的热带森林火灾监测方法，属于森林火灾监测技术领域。针对热带森林火灾季节性特征显著、驱动因素交互作用复杂的问题，该方法通过融合多源异构数据，构建包含时空特征提取、季节动态权重调节及关键因子注意力机制的深度学习模型，实现对森林火灾的高精度动态监测与分季节预测。其核心步骤包括多源数据时空对齐与增强、动态特征工程、时空融合深度学习模型构建、分季节模型训练优化及精细化风险图谱生成。本发明能有效捕捉不同季节驱动因子的非线性耦合关系，显著提升火灾预测精度，为热带地区森林火灾的精准防控提供技术支撑。