多源异构数据融合与图神经网络——生态环境监测与压力溯源分析方法

摘要

本文针对当前生态环境监测中多源数据协同性差、环境要素交互关系刻画不明、污染溯源困难等问题，提出了创新的分析方法。首先对卫星遥感、地面传感器网络、无人机航拍及实验室化验报告等多源异构数据进行格式统一与时空配准。进而，同步提取水、气、土等环境要素特征，融合构建“多维生态环境状态张量”，以结构化表征要素间相互作用。最后，通过构建层次化环境压力传导网络、社区发现及基于网络流的贡献度量化模型，实现污染源的精准溯源，并自动生成结构化分析报告。