一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法

本发明公开了一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法，涉及生态修复技术领域，包括以下步骤：实时获取多源湿地生态传感器数据与遥感影像流，构建时空融合数据立方体，并提取生态特征张量；对生态特征张量进行退化模式解析，生成生态状态动态拓扑图，并计算生态连通性指数；基于生态连通性指数进行修复需求识别，通过多模态图卷积网络定位退化热点区域，生成修复优先区坐标集；通过多源数据时空融合、深度学习与景观生态学的深度交叉，构建了从生态状态动态感知到修复方案智能优化的全流程技术体系，有效解决了传统湿地修复中数据尺度不匹配、退化区域定位模糊、修复路径生态适配性差、多目标协同难等痛点。