一种作物实际蒸散发计算方法、装置及电子设备、存储介质

本发明涉及农业灌溉技术领域，尤其涉及一种作物实际蒸散发计算方法、装置及电子设备、存储介质，本申请通过采用统计分位值规则客观选取冷热像元优化的SEBAL模型生成高质量训练样本，有效解决了传统方法中像元选择主观性强导致的精度不稳定问题；结合对时空特征敏感的深度学习网络，充分利用多源数据，显著提升了作物实际蒸散发的估算精度与区域适应性；实现了从数据预处理到计算的全流程自动化，能够快速生成大范围、高精度的蒸散发产品，为农业灌溉和水资源管理提供了可靠的技术支撑。