一种基于时序特征增强的洪涝淹没区动态监测方法

本发明适用于洪涝监测技术领域，提供了一种基于时序特征增强的洪涝淹没区动态监测方法，其方法包括：融合洪涝事件前后光学影像、合成孔径雷达影像和地表温度时序数据；利用融合的时序特征，通过随机森林模型逐像元计算每个时间点的水体存在概率；基于水体概率时间序列计算像元波动性，据此将洪水过程划分为剧变期、缓变期和平稳期；剧变期使用三维卷积神经网络挖掘淹没和退水的时空演化规律，缓变期使用时序与光谱协同解译模型分离渐进性水体与植被干扰，平稳期对水体概率序列降维，采用轻量化时序卷积网络模拟退水速率；优化各分期识别结果，最终生成动态淹没图谱。有效提高淹没区监测的准确率，提高监测的实时响应效率。