원래 이름 기록: 河北省水利科学研究院（河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心）

本发明涉及农业灌溉监测技术领域，公开了一种基于多源感知的灌溉水利用系数智能监测方法及系统，通过无人机光谱感知、地面物联网传感器和作物生长模型采集多源数据，对多源数据进行时空对齐、异常值剔除及标准化处理，构建数据集；构建灌区三维数字孪生模型，模拟不同灌溉策略下的水文过程生成虚拟灌溉水利用系数基准值；通过CNN‑LSTM‑RF模型对数据集中的数据进行多源特征融合，得到目标特征数据；将目标特征数据输入PPO算法中，动态优化灌溉参数，最大化实际灌溉水利用系数，输出最优灌溉策略；基于最优灌溉策略进行灌溉，并实时监测灌溉水利用系数，当灌溉水利用系数低于设定的阈值时，自动发出预警信息；本发明实现灌溉水利用系数监测和管理。

本申请属于水文水资源预测与管理技术领域，具体涉及了一种水库或湖泊的水深预测方法及系统，旨在解决关于水库或湖泊的水深预测精确度不足的问题。本申请包括：获取目标水体所在流域的多源数据；对流域进行网格划分，并基于各网格的土壤数据和植被数据，为各网格分配产流权重；根据产流权重、各网格的水流速度以及汇流时间，确定流域汇入目标水体的汇流量；基于实时气象数据以及标准蒸发速率计算单位面积蒸发速率，以确定目标水体的蒸发量；获取目标水体的调度水量和渗漏量；根据汇流量、蒸发量、调度水量和渗漏量，结合目标水体的初始水深，确定目标水体的预测水深。本申请可以从多方面提高水深预测的准确性。