放牧是草地资源最为直接和高效化的利用方式,合理的放牧不仅可以保证畜牧业的良性发展,同时对草地资源的可持续利用和防止草地退化具有积极的影响。科学的放牧决策需要结合试验牧场草资源利用情况进行合理规划。传统的草地资源监测方法依靠放牧工作人员直接观测,费时费力、实时性差,而且容易受观察者主观意识影响无法准确获取放牧实际情况。因此,本文将计算机信息技术和卫星定位技术（Global Position System,GPS）应用到草地学和畜牧业研究中,提出一种能够实时估测牧群在不同地理位置处的采食量参数的估测方法,该方法可以结合放牧羊群时空轨迹生成相应的采食量时空分布模型,旨在通过牧群采食量时空分布来获得试验牧场不同区域的采食强度和试验羊只牧食规律,为放牧决策的制定提供科学的依据。主要研究内容如下:（1）放牧羊群采食量的估测。为了能够准确地估测牧群不同时间、不同定位点采食量信息,本文提出一种基于遗传算法优化的长短时记忆神经网络的牧群采食量估测模型,首先通过皮尔森系数法得到影响采食量数据的主要影响因子,在此基础上,构建基于LSTM神经网络算法的牧群采食量估测模型,并引入遗传算法来优化LSTM神经网络模型参数来增加模型的可靠性。最后,利用该模型对牧群采食量进行估测。试验结果表明:该采食量估测模型评价指标包括平均绝对误差、平均绝对百分比误差、以及均方根误差分别为2.982、9.85%和6.108。与单一的LSTM神经网络以及GRU神经网络模型相比,均优于其他模型;且该模型具有较好的估测性能和较强的泛化能力,能够为合理轮牧提供科学指导,对草地保护有一定的应用价值。（2）放牧羊群采食量时空分布研究。基于上述所建立的放牧羊群采食量估测模型,以放牧羊群的时空轨迹数据为基础,结合时空匹配、叠加处理等分析方法构建了放牧羊群采食量时空分布模型;并通过与采用缓冲区与网格分析方法结合模拟采食法得到放牧羊群采食量时空分布这一方法进行对比分析,来验证该方法可行性。以研究区2020年6-12月试验牧场为例,两种采食量时空分布模型均合理、直观地表达出了试验牧场不同位置的采食强度和试验个体所存在的牧食规律。（3）放牧羊群采食行为与草场微观因子相关性研究分析。本文对放牧羊群采食行为规律进行了整理与统计,并进行了试验羊只采食行为与草场微观因素相关性研究分析。试验结果表明:所得到的采食行为研究结果与国内外相关研究结论较为一致。（4）卧息行为相关性研究。本文通过改进的密度聚类（DBSCAN）算法划分放牧羊群卧息时的“热点区域”,并研究这些“热点区域”在实验牧场的地理位置,得出了放牧羊群选择卧息地点时所存在的规律。