摘要
本发明涉及基于多源数据的无人机智能巡河方法及系统,包括以下步骤:S1:获取巡河区域地理范围GIS数据,并结合历史事件、最新外部预警数据,生成巡检任务计划;S2:基于本次巡检任务计划,无人机按计划起飞,实时采集高清视频和多光谱数据,同时接收感知数据,获取时空标注的原始多源数据包并上传至云平台;S3:云平台对原始多源数据包进行预处理,自动校正及融合多源数据,得到融合后的标准化多源数据;S4:根据融合后的标准化多源数据,检测异常目标,结合历史水文环境数据,智能判别异常事件,生成空间‑时序异常事件待选集;S5:根据空间‑时序异常事件待选集,引入强化学习调整无人机巡航任务。本发明有效提高河流巡检的效率和可靠性。