一种基于机器学习的高寒地区植被灌溉方法

本申请提供了一种基于机器学习的高寒地区植被灌溉方法，涉及智能灌溉技术领域，本申请的方法包括：获取目标高寒地区中待评估区域的环境因子信息；根据环境因子信息，调用预先构建的与待评估区域的植被类型相匹配的需水量预测模型进行预测，得到待评估区域的月需水量信息；基于预测的月需水量信息进行实际水分盈亏分析，根据分析结果确定灌溉策略并实施；需水量预测模型基于机器学习算法构建。本申请利用机器学习算法构建需水量预测模型，能够精准捕捉多环境变量间的复杂非线性关系，提高了对高寒地区植被生态需水量估算的准确性，进而有利于实现更有效的灌溉管理。