يُمكّن ظهور كميات كبيرة من بيانات المراقبة الأرضية من تطوير أساليب تنبؤية جديدة لتقدير التأثيرات المناخية على الحالة والصحة للنظم الإيكولوجية البرية. وفي هذا البحث، نركّز على التغيرات المكانية والزمنية في انعكاس سطح الأرض وخضرية النباتات، حيث نقيس كثافة النباتات الخضراء ومساحة الأوراق النشطة، مع الأخذ بعين الاعتبار المناخ الحالي والماضي والتشكل الجغرافي المحلي. نُدرّب نموذجين بديلين من النماذج العميقة ذات التكرار (Recurrent Deep Learning Models) تعتمد على طبقات تلافيفية (Convolutional Layers) لتنبؤ الانحراف المكاني لانعكاس السطح عبر مناطق متباينة من المناظر الطبيعية، بدءًا من حالة ابتدائية محددة (الإطار الأساسي). ونُظهر كفاءة هذا الإطار الأساسي فيما يتعلق بسرعة تقارب التدريب. وباستخدام بيانات من أنظمة إيكولوجية متنوعة وأنواع تغطية أرضية مختلفة عبر أوروبا، وباتباع إطار تقييم نموذج معياري (تحدي EarthNet2021)، تُظهر النتائج تحسّن الأداء في تنبؤ خضرية السطح خلال فترات الجفاف مقارنةً بالمقاييس المنشورة حاليًا. وتُثبت نتائجنا كيف تُمكّن أساليب التعلم العميق من التنبؤ المبكر بردود فعل النباتات تجاه تأثيرات الأحداث المناخية القصوى، مثل فقدان الأوراق الخضراء الناتج عن الجفاف.