一种基于人工智能的水质监测方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的水质监测方法及系统，获取传感器数据、卫星图像及气象参数构成的综合数据集；根据综合数据集中的水体流速与污染浓度梯度，采用动态采样算法调整采样频率及位置，输出调整数据；对调整数据进行时空插值处理，得到高密度时空覆盖的预处理数据集；采用主成分分析方法从预处理数据集中提取传感器数值、图像纹理及气象参数的关键特征，构建加权特征矩阵，得到融合特征集；判断融合特征集的维度是否超过预设阈值，若融合特征集的维度超过预设阈值，则采用随机森林算法对融合特征进行降维和分类，通过交叉验证优化模型参数，得到污染浓度预测结果。本发明为水环境保护提供了有效的技术支持，具有重要的生态和社会效益。