一种河湖遥感监测的多源数据融合与分析方法

本发明涉及河湖水质监测领域，公开了一种河湖遥感监测的多源数据融合与分析方法，该方法先收集河湖区域的卫星遥感图像、无人机航拍图像和地面监测站数据，经过预处理后形成特征数据集。然后，构建基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型、基于支持向量机（SVM）的水质评估模型和基于时间序列分析的水质预测模型，分别对水质进行分类、评估和预测。最终，通过定义多源数据融合算法，对模型输出结果进行融合分析，获取综合水质评估结果，并生成河湖遥感监测报告。本发明充分利用多种数据源的优势，实现了对河湖水质的全面、快速、准确监测，为环境保护和水资源管理提供了有力支持，具有广泛的应用前景和重要的实用价值。