摘要
本发明涉及反演系统技术领域，尤其涉及一种滨海湿地森林生态系统生物量和碳汇快速反演系统。其技术方案包括数据采集与预处理模块、基于机器学习的反演模块、空间异质性自适应模块、动态监测与更新模块和结果可视化与输出模块。本发明通过多源数据融合为准确反演提供了数据基础，同时，生成对抗网络与长短期记忆网络相结合的反演模型实现了将物理模型与深度学习结合，既保留物理模型的解释性，又利用深度学习的强大拟合能力，提升模型性能；本发明通过空间异质性自适应模块提高了系统在复杂滨海湿地环境中的适应性，提高反演结果可信度；本发明通过动态监测与更新模块实现对生物量和碳汇的实时动态监测，支持生态系统变化的快速响应。
