基于人工智能增强的遥感技术在水体污染生态监测中的创新应用

这篇综述系统阐述了AI（Artificial Intelligence）技术如何革新传统水质监测方法，提出融合多源传感器网络与深度学习模型AquaDynNet的解决方案，通过实时数据同化和物理机理建模显著提升污染检测精度（F1-score达88.79，AUC 92.02），为生态安全预警提供可解释性强、适应性广的智能决策框架（FlowSentinel）。

　　

1 Introduction

水体污染对全球公共卫生和生态系统构成严峻威胁，传统监测方法如人工采样和化学分析存在实时性差、灵敏度低等局限。随着AI技术的突破，机器学习算法与传感器网络的结合为水质连续监测带来新范式。早期基于符号AI的专家系统虽具可解释性，但难以应对复杂动态环境；数据驱动的机器学习方法（如SVM、随机森林）虽提升预测能力，却受限于特征工程和时序建模；深度学习（CNN、RNN）通过自动特征提取实现突破，但计算成本高且存在"黑箱"问题。AquaDynNet创新性地融合物理传输机理与神经网络架构，结合FlowSentinel系统的贝叶斯同化与参与式决策模块，构建起从污染检测到治理决策的闭环体系。

2 Related work

水质监测技术历经三代演进：规则驱动的符号AI系统依赖专家知识，难以规模化；传统机器学习方法（如Liu等2014年提出的决策树模型）需大量标注数据；深度学习方法（如Hou等2013年应用的CNN）虽实现端到端学习，但解释性不足。当前研究空白在于缺乏整合物理模型、实时传感与AI预测的混合框架，尤其在水力基础设施密集区域（WaterNet数据集）的动态污染传播建模方面存在明显技术断层。

3 Methods

3.1 Overview

AquaDynNet采用多分支卷积架构，通过空间CNN、时序CNN和时空CNN三通路并行处理遥感影像与传感器数据，其创新性在于：

• •

  广义传输动力学模块模拟污染物扩散衰减

• •

  时空源编码捕捉点源/面源污染特征

• •

  动态水质指数(WQI)量化生态风险

3.2 Preliminaries

建立三维水体域内污染物传输的数学框架，考虑平流-扩散方程、边界条件（Dirichlet/Neumann）及降解速率温度依赖性，通过有限体积法求解质量守恒方程，为神经网络提供物理约束。

3.3 AquaDynNet

核心创新是引入多头注意力机制（如图3所示），将污染物浓度特征X通过查询(Q_i)、键(K_i)、值(V_i)投影生成生态影响表征Z_i，最终融合为水质影响指标M。该架构在Terra卫星数据集实现90.75%准确率，较基线模型ViT提升6.04%。

3.4 FlowSentinel

构建"感知-预测-响应"闭环：

1. 1.

   实时同化多模态传感器数据（采样频率1-8天）

2. 2.

   贝叶斯校正处理观测不确定性

3. 3.

   参与式决策模块整合利益相关方偏好，通过帕累托前沿分析优化干预策略

4 Experimental setup

4.1 Dataset

采用四大基准数据集：

• •

  Terra Satellite（NASA MODIS 500m分辨率影像）

• •

  Aquatic Toxicity（5100组生物毒性实验数据）

• •

  Water Quality（12000组现场监测记录）

• •

  WaterNet（2000节点水力网络图谱）

4.3 Comparison with SOTA methods

在WaterNet数据集上，AquaDynNet以91.98%准确率显著优于BLIP（+4.81%）和ViT（+7.25%），其物理约束模块使AUC提升至92.47±0.02。表2显示对基础设施相关污染事件的召回率达87.61%，证明在复杂管网环境中的卓越适应性。

4.4 Ablation study

模块消融实验（图6）揭示：移除广义传输动力学导致WaterNet数据集AUC暴跌6.46点，证实物理机理嵌入的关键作用；实时传感集成模块的缺失使动态场景F1-score下降5.17点，凸显数据同化价值。

5 Conclusions and future work

该框架突破传统监测方法的时空局限，但面临三重挑战：

1. 1.

   新型污染物（如PFAS）检测需分子描述符扩展

2. 2.

   边缘计算部署存在GPU内存瓶颈

3. 3.

   区域性WQI标准差异要求自适应校准

   未来方向包括开发轻量化模型和跨气候带迁移学习策略，以增强在资源受限地区的适用性。