摘要
本发明公开了一种基于地表参数的土壤抗侵蚀能力预测方法及系统,涉及土壤侵蚀与水土保持监测预测技术领域,该方法包括:地表参数采集、参数预处理、侵蚀响应建模、抗蚀阈值张量反演和抗侵蚀能力预测。采集多源地表参数数据;其次,构建统一的地表参数特征集;采用结合物理过程模拟与轻量级机器学习残差修正的侵蚀响应建模方法,获得侵蚀响应模拟数据;通过构建显式贝叶斯神经网络与变分推理框架,结合观测数据,反演得到四维抗蚀阈值张量;引入抗蚀阈值张量的双分支时空多任务融合预测模型,输出土壤抗侵蚀能力的预测值与预测等级;本发明方案能够实现土壤抗侵蚀能力的动态化、空间化预测,为水土保持和生态环境管理提供科学依据。
技术关键词
能力预测方法
贝叶斯神经网络
土壤侵蚀量
数据
静态特征
多任务
分支
响应建模方法
物理
土壤理化参数
反演方法
模块
水土保持监测
动态特征提取
预测系统
卷积特征提取
预测模型训练
融合特征
因子
系统为您推荐了相关专利信息
预防性维修优化方法
子系统
机床系统
遗传算法
收集机床
逻辑回归模型
高尿酸
个性化建议
风险评估模型训练
智能穿戴设备
手语
序列生成方法
空间预测器
区域特征提取
序列帧