深度融合水动力模型与遥感影像的湿地水体信息获取方法

本发明公开了一种深度融合水动力模型与遥感影像的湿地水体信息获取方法，通过收集调查区域遥感数据、地形数据、气象数据、水文数据，基于以上数据构建水动力模型，从而获取每日的水体空间分布格局；从收集的遥感数据中计算归一化水体指数栅格数据，提取精准水面空间格局，接着，将水动力模型获取的每日水体空间分布格局作为特征，遥感数据提取的精准水面空间格局作为输出，运用卷积‑长短期记忆神经网络对两种数据的水面空间格局进行时空拟合回归，进而基于回归关系，通过水动力模型获取的每日水体空间分布预测精准的每日水体空间分布格局。本发明通过深度学习方法融合水动力模型和遥感影像的数据，能获取精准且高频的湿地水体数据。