一种用于植被指数的预测方法及系统

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一种用于植被指数的预测方法及系统
申请号:CN202510991908
申请日期:2025-07-18
公开号:CN120913063A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于植被指数的预测方法及系统,涉及植被指数预测技术领域,包括:通过融合了以manba为核心的SE注意力机制与CBAM通道注意力机制的多分支空间注意力增强模块,SE分支嵌入了基于状态空间建模的VSSBlock,用于引入结构化的序列建模能力,提升通道维度上的特征响应;CBAM分支结合通道注意力与SS2D模块,通过块内并行二维选择性扫描机制,基于线性时间复杂度高效建模长距离依赖关系,从而充分捕捉时空联合特征;进行特征融合与重构后,通过LSTM和全连接层,预测时序图像数据对应的植被指数。本发明通过平衡了特征表达能力与处理长时序数据能力,为遥感时序数据建模提供了一种结构合理、表达能力强、性能优异的创新技术方案。
技术关键词
输出特征 通道注意力机制 长短期记忆神经网络 预测系统 线性时间复杂度 遥感时序数据 特征提取模块 重构 统计特征 多分支 动态 图像 序列