基于深度学习的生态环境监测方法

本发明公开了基于深度学习的生态环境监测方法，包括如下步骤：S1、采集多源环境数据并预处理，生成标准化样本集；S2、构建密集连接网络，提取多维特征；S3、初始化龙格库塔优化算法，优化密集连接网络结构与训练超参数；S4、将最优参数应用于密集连接网络，提取特征并建模环境分布；S5、生成监测报告与预警信息，支持动态环境管理。本发明通过构建密集连接网络并引入改进的龙格库塔优化算法，实现了多源生态环境数据的高效特征提取与动态监测预警。