融合物理机制与深度学习的农作物产量估算方法研究

本文创新性地提出了一种基于遥感数据的物理引导深度学习模型(PGDL)，通过将物理过程嵌入神经网络层、在损失函数中引入物理约束、结合先验知识等结构整合方式，构建了端到端的作物产量估算框架。该模型兼具物理模型的可解释性和深度学习强大的数据拟合能力，在中国主要小麦产区验证中表现出优越性能(RMSE降低达15%)，显著提升了模型的时空外推能力。

　　

Highlight

我们的物理引导深度学习模型在作物产量估算中展现出显著优势。该模型通过独特的结构设计，将物理机制与数据驱动方法深度融合，在所有测试中均保持稳健性能(NRMSE<25%)，较传统模型平均降低15%的RMSE误差。特别是在留一法实验中，模型在大多数被排除的省份和年份均表现出稳定的预测能力，证实了其卓越的普适性和时空外推特性。

Model advantages

模型优势

本研究提出的物理引导深度学习模型在作物产量估算中展现出全面优越性。其核心优势源于三大创新设计：(1)采用LSTM-CNN混合架构有效捕捉时空特征；(2)通过物理神经网络层(Physical NN Layers)精确模拟作物生长关键过程；(3)在损失函数中引入质量平衡等物理约束。这些设计使模型既能遵循生物物理规律，又能从海量数据中学习复杂模式，最终实现误差降低达15%的突破性进展。

Conclusions

研究结论

我们开发的物理引导深度学习模型开创性地实现了物理机制与深度学习的结构性融合。该模型在中国主要小麦产区的长期验证中表现出色：整体测试NRMSE<25%，留一法实验平均误差降低15%。这种底层混合建模框架不仅显著提升了预测精度，更通过梯度校准生物物理参数等创新方法，为突破现有模型在样本依赖性和外推能力等方面的局限提供了全新解决方案。