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申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心;中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本申请提供了一种地上生物量abovegroundbiomass预测模型和方法，其中地上生物量预测模型用于根据目标区域的遥感生态数据推理所述目标区域地上生物量的值，所述目标区域是按气候类型划分的地理区域；模型包括：第一神经网络，以多种类型的生态特征数据作为输入，对多种类型的生态特征数据分别卷积后进行拼接和flatten处理，经过全连接后输出第一推理结果；多种类型的生态特征数据是从目标区域的遥感生态数据中提取出来的；辅助预测神经网络，以多种类型的生态特征数据作为输入，输出辅助的推理结果；BPNN集成器，以第一推理结果、辅助的推理结果为输入，进行集成学习，输出目标区域的地上生物量的值。

主权项：1.一种地上生物量预测模型，其特征在于，所述地上生物量预测模型用于根据目标区域的遥感生态数据推理所述目标区域地上生物量的值，所述目标区域是按气候类型划分的地理区域；所述地上生物量预测模型包括：第一神经网络，以多种类型的生态特征数据作为输入，对所述多种类型的生态特征数据分别卷积、压缩、激励后再进行拼接和flatten处理，经过多次全连接后输出第一地上生物量推理结果；所述多种类型的生态特征数据是从所述目标区域的遥感生态数据中提取出来的；所述多种类型的生态特征数据包括以下一个或多个类型的生态特征数据：平均气温MAT，平均降水量MAP，光合有效辐射PAR，归一化植被指数NDVI，数字高程模型DEM，地表坡度Slope,地表坡向Aspect；辅助预测神经网络，以所述多种类型的生态特征数据作为输入，输出辅助的地上生物量推理结果；其中，所述辅助预测神经网络至少包括：第二神经网络，以所述多种类型的生态特征数据作为输入，对所述多种类型的生态特征数据分别生成通道注意力图和空间注意力图，将所述通道注意力图和空间注意力图拼接和flatten处理，经过全连接后输出第二地上生物量推理结果；所述辅助的地上生物量推理结果包括所述第二地上生物量推理结果；BPNN集成器，以所述第一地上生物量推理结果、所述辅助的地上生物量推理结果为输入，进行集成学习，输出所述目标区域的地上生物量的值。

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