融合物理约束的深度学习重力卫星地下水垂向信号分离方法

本发明公开一种融合物理约束的深度学习重力卫星地下水垂向信号分离方法，包括：S1获取并预处理基础数据，预处理包括：通过计算得到需要垂向分离的总地下水储量异常，将所有数据统一至预设的时空分辨率并剔除异常值；S2构建深度学习模型，其被配置为接收包含总地下水储量异常和气象数据在内的预处理后的时间序列作为输入，并输出对应时间的浅层地下水储量异常和深层地下水储量异常；S3训练深度学习模型，并采用复合损失函数进行优化，复合损失函数包含数据驱动损失项Ldata和基于水量平衡的物理约束损失项Lwater；S4训练完成后，将总地下水储量异常信号输入深度学习模型进行处理，输出分离后的浅层地下水储量异常和深层地下水储量异常时间序列。