基于遥感数据的农田需水量精准预测方法

本发明提供的基于遥感数据的农田需水量精准预测方法，该方法首先同步采集光学、热红外、微波遥感及地面数据，并基于动态时间规整算法进行时空对齐，构建四维统一数据集。随后，利用集成多分支编码与空间注意力机制的改进型非对称自动编码器，生成深度融合的特征向量。将该特征向量输入STCN‑LSTM混合模型，以多尺度卷积挖掘空间特征，并结合双向长短期记忆网络捕捉时间演变规律，同时嵌入DSSAT作物生理参数以优化模型权重。最终，通过蒙特卡洛Dropout量化预测不确定性，并采用时空分层修正策略进一步降低误差。本方法突破了单一数据源局限，预测误差小于5%，为精准灌溉提供了可靠依据，显著提升了水资源利用效率。