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摘要：本发明公开了一种考虑多因素约束的大尺度NDVI时空预测方法：从多个数据源获取NDVI、气象数据、地表参数以及其他相关变量并进行预处理，生成统一格式的时空数据集；利用沃罗诺伊图将大尺度区域划分为多个具有相似空间分布特征的子区域；针对每个子区域，提取NDVI以及关键变量的特征信息，构建各时空点的时空立方体；将时空立方体展平后输入到已训练的多变量LSTM模型中进行时空预测；使用ANUSPLIN插值方法对预测结果进行空间插值，并扩展到整个研究区域，生成大尺度NDVI时空预测图。通过融合多种技术手段和综合考虑多种环境因素的交叉约束作用，实现对大尺度区域NDVI时空变化的精准预测。在生态环境监测、碳循环评估及自然资源管理中具有广泛的应用前景和重要意义。
主权项：1.一种考虑多因素约束的大尺度NDVI时空预测方法，其特征在于，包括：从多个数据源获取归一化植被指数NDVI、气象数据、地表参数以及其他相关变量并进行预处理，生成统一格式的时空数据集；利用沃罗诺伊图将大尺度区域划分为多个具有相似空间分布特征的子区域；每个子区域的均值代表相应时空点的值；针对每个子区域，提取NDVI以及关键变量各自的特征信息，构建各时空点的时空立方体；其中，所述关键变量为与NDVI相关的环境变量和植被变量；将所述时空立方体展平后输入到已训练的多变量LSTM模型中进行时空预测；其中，所述多变量LSTM模型包括级联多层双向LSTM单元，每一所述LSTM单元均包括细胞状态、遗忘门、输入门、输出门；使用ANUSPLIN插值方法对预测结果进行空间插值，并扩展到整个研究区域，生成大尺度NDVI时空预测图。
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百度查询： 兰州交通大学 一种考虑多因素约束的大尺度NDVI时空预测方法
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