海量地球观测数据的出现，为预测气候变化对陆地生态系统状态与健康影响的新型预测方法的发展提供了可能。本文聚焦于地表反射率与植被绿度在时空维度上的变化，通过当前及历史气候条件与局部地形信息，量化绿色植被密度与活跃叶面积。我们训练了两种基于卷积层的循环深度学习模型，用于从指定初始状态出发，预测异质景观中地表反射率的空间分辨偏差（基准框架，Baseline Framework）。实验结果表明，该基准框架在训练收敛速度方面表现出高效性。基于欧洲不同生态系统与土地覆盖类型的数据，并采用标准化的模型评估框架（EarthNet2021挑战赛标准），结果显示，本文提出的模型在干旱事件期间预测地表绿度的表现优于现有公开基准方法。本研究证明，深度学习方法能够有效实现对植被响应气候极端事件（如干旱导致的绿叶损失）的早期预警。