公开(公告)号：CN119623259A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411663655.7

申请日：2024-11-20

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王亚昆 ,  胡笑涛 ,  孙世坤 ,  张秋汝 ,  董浩 ,  张又天

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F17/11 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/04 ,  G06T17/00 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种区域土壤水分动态分布预测方法，属于土壤含水量预测领域，本发明提出了一种顺序混合驱动方法(mRestart‑EnKF‑ML)，该方法结合了修正的集合卡尔曼滤波(mRestart‑EnKF)与机器学习模型(ML)，通过实时同化多个观测站点的数据动态更新土壤水力参数，生成任意时空分辨率的土壤水分剖面数据集。通过机器学习模型训练，这种方法能够在无观测点进行土壤含水量SMC的精确预测，并具备高度的适应性和可扩展性。因此，本发明提出的技术在提升SMC预测精度、扩展时空分辨率、应对复杂地形和气象条件等方面具有显著优势，能够为土壤水分动态监测和管理提供一种高效、实用的解决方案。