本发明提供一种基于神经网络算法的陆地水储量预测方法及设备，包括：获取地表参数信息、陆地水储量信息及陆地水储量信息的空间分辨率；对所述地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第一地表参数信息；基于所述第一地表参数信息和陆地水储量信息，构建神经网络回归模型；获取待预测时间内的目标地表参数信息，将所述目标地表参数信息进行降低空间分辨率的重采样，得到第二地表参数信息；将所述第二地表参数信息输入所述神经网络回归模型，确定待预测时间内所述目标地表参数信息对应的陆地水储量信息。相对于现有技术，本发明能够实现对历史时期的陆地水储量信息的精准预测，进而得到长时间序列的陆地水储量动态变化数据。