摘要
本发明公开了一种融合环境驱动要素滞后反馈的光伏区植被指数预测方法,属于光伏电站植被监测技术领域。所述方法通过获取目标区域的气象数据和土壤数据,结合植被影像数据,分析各环境要素与植被指数之间的滞后效应,确定显著性滞后时间并构建滞后变量。采用随机森林模型,将环境要素及其滞后变量作为输入,训练预测模型,并通过优化算法提升模型性能。识别影响植被指数的关键生态因子,根据重要性排序提出生态修复策略。本发明能够精准捕捉光伏阵列引起的微气候环境与植被生长滞后响应的动态变化,显著提高光伏区植被指数的预测精度,综合变量滞后反馈的修复策略为光伏电站生态管理提供科学依据,助力实现“光伏+生态”协同优化。
技术关键词
植被指数预测方法
光伏电站
植被指数数据
变量
滞后关系
植被监测技术
生态
气象
训练预测模型
随机森林模型
处理器
策略
光伏阵列
预测误差
影像
可读存储介质
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