解决的生产问题/科研方法的突破
基于深度学习-元胞自动机模型的土壤含水量预测技术，能够借助深度学习的方法获取土壤含水量预测函数局部最优解。为复杂区域的土壤水分实时监测提供技术支撑，能够降低土壤水分的预测成本，也显著提升土壤含水量的预测精度。
技术/产品的优点
该技术的应用不受气象因素影响，其结果在非均匀下垫面和任何天气条件下均可应用。该方法不仅使用变量本身的历史数据，还有效利用了环境变量信息，进而能够充分保证土壤水分长期、短期的预测精度。
适用范围
面向不同地形精细农业地区土壤水分含量的时空预测。
