基于多级多尺度一致性约束的树木生长预测方法

本发明公开了基于多级多尺度一致性约束的树木生长预测方法，属于林业信息化与生态智能监测技术领域。该方法构建两级级联架构：第一级基于LoRA微调的大语言模型结合知识图谱检索增强生成，输出具有物理量纲的参数化先验预测向量；第二级引入特征动态权重矩阵的多特征系数3‑PG模型，当输入特征缺失时，通过以第一级预测向量分量为补偿源的特征相关性映射表与反向估计方程进行自适应补偿，并记录补偿不确定度用于后续融合时的权重调整；同时，构建跨尺度残差约束、生长单调性约束及环境承载力硬约束的一致性正则框架，对四个时间尺度的并行子模型进行迭代优化，确保各尺度预测结果在时间维度上自洽。