基于深度时空高光谱融合网络的森林火灾感知与预测方法

本发明涉及一种基于深度时空高光谱融合网络的森林火灾感知与预测方法，属于林业人工智能领域。其包括以下步骤：获取高分辨率与高光谱森林图像并构建数据集，划分训练集与测试集；对训练集图像进行数据配准与预处理，构建基于深度时空高光谱融合网络的森林火灾感知与预测模型，该模型涵盖图像特征提取、时序引导注意力、时序特征提取、高光谱特征提取、热异常增强、可变感受野融合及火灾风险预测模块；利用训练集预处理数据训练模型，构建基于预测与真实火灾风险等级差异的损失函数，采用优化器迭代更新参数至训练完成；最后将测试集预处理图像输入训练好的模型，获取预测的火灾风险等级。本发明能够提升火灾早期预测的时效性和准确性。