1.一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、遥感图像预处理：对获取的遥感图像预处理，包括去噪、校正及投影变换，确保数据的准确性和一致性；

S2、形态特征提取：利用图像处理技术，从遥感图像中提取河湖的形态特征，包括水体的宽度、长度及形状；

S3、形态特征演变分析：将形态特征与不同时间点的遥感数据相结合，形成一个时间序列，对时间序列的形态特征分析，找出形态变化大区域；

S4、动态时间规整准备：选择动态时间规整方法，将规整所需的时间序列准备好，包括不同时间点的形态特征；

S5、动态时间规整：使用选定的方法，将不同时间点的形态特征序列对齐，以捕捉微小的时间位移；

S6、边界变化检测：在对齐后的形态特征序列中，比较特征变化幅度大的区域，识别边界变化；

S7、特征与时间融合：将规整后的形态特征序列与原始遥感图像相融合，以综合信息，为后续的边界划分做准备；

S8、精准边界划分：基于前述步骤的结果，利用图像处理方法，对河湖边界的精准划分，确保识别到边界变化的区域；

S9、结果分析：对得到的河湖边界划分结果分析，与实际地理信息进行比对，评估方法准确性；

在所述S5中，执行动态时间规整时，首先需要将不同时间点的形态特征序列放入一个二维矩阵中，其中行表示一个时间点的特征，列表示另一个时间点的特征，矩阵被称为距离矩阵，用于存储两个时间序列之间的相似性距离，初始时，矩阵的每个元素被初始化为一个大的值，接着，将距离矩阵中的元素逐渐更新为对应时间点特征之间的距离，在考虑时间序列的非线性对齐时，捕捉微小的时间位移和变形，从距离矩阵的左上角到右下角，即从第一个时间点到最后一个时间点形成最佳路径，表示形态特征序列的对齐关系，为后续的边界变化检测和精准划界提供基础；

在所述S6中，从动态时间规整的结果中获取已对齐的形态特征序列，该序列反映河湖在不同时间点的变化趋势，其中每个时间点的特征代表着河湖的形态状态，接着，通过相邻时间点的特征变化幅度，来衡量河湖形态的变化情况，差异大的区域意味着形态变化大，存在边界的变化，通过提前设置阈值用于筛选出特征变化幅度大的区域，超过阈值的区域被认为发生边界变化的地方，特征变化幅度大的区域进一步分析和验证；

在所述S7中，将动态时间规整后的形态特征序列与原始遥感图像对应，通过时间标记实现确保每个时间点的特征与原始图像的相应区域相匹配，接着，将匹配后的特征序列与原始遥感图像融合，融合的方式为区域级的融合，将特征序列信息与图像中的不同地理区域相关联，融合后的图像具有遥感图像的视觉信息以及经过时间规整的形态特征序列的信息，融合后的图像通过图像分割实现精准边界划分。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S1中，通过应用滤波器和图像增强来消除图像中的随机噪声，其次，纠正图像存在的几何和辐射校正误差，以保持图像的空间一致性，通过摄影测量技术实现图像的精确定位，通过投影变换将图像从其原始成像坐标系统转换到预设的地理坐标系统，为使图像与实际地理空间相对应，以便在地理信息系统中分析和比较，通过利用地理坐标系统参数以及数字高程模型数据，确保图像像素与地理位置的一致性。

3.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S2中，形态特征提取的过程中，先对遥感图像预处理，去除噪声和伪影，确保提取出的特征准确可靠，接着，针对水体的边界，采用边缘检测算法Canny识别出水体与陆地之间的边缘，随后，通过应用图像分割技术，将水体与背景分离开来，形成一个二值图像，再利用连通区域分析，找出水体的连通区域，进一步计算水体的面积、周长和质心的形态属性，基于形态属性计算水体的宽度和长度以及长宽比和紧凑性，而对于水体的形状分析，通过应用最小外接矩形方法获得水体的外形特征，量化水体的不规则性和弯曲程度信息，区分不同类型的水体以及边界变化的区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S3中，先收集不同时间点的遥感数据，该数据来自于卫星平台获取的河湖图像，随后，通过所述S2的形态特征提取方法，从每个时间点的图像中提取出河湖的宽度、长度、形状形态特征，接着，将形态特征按时间顺序组成一个时间序列，通过比较不同时间点的形态特征，观察河湖的形态变化情况，包括水体的扩张、收缩和形状变化，在分析形态特征时，通过采用统计方法和图表绘制的方式，以定量和定性的方式评估形态变化的幅度和趋势，通过比较形态特征的变化情况，找出形态变化大的区域，即发生河湖边界变化的区域。

5.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S4中，选择合适的动态时间规整方法DTW，准备所需的时间序列数据，包括不同时间点的形态特征，从之前的形态特征提取和形态特征演变分析中获取得到的形态特征，应按时间顺序组成时间序列，每个时间点的形态特征表示为一个向量，其中包含水体宽度、长度和形状信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S8中，先利用融合后的图像数据，再通过图像处理技术，采用分割方法来将水体与陆地区域分离，获取初步的边界信息，然后，借助边缘检测技术，对初步边界线进行进一步的优化和细化，识别出边界变化区域，然后利用前述步骤得到的特征变化幅度信息，将其与图像数据相结合，通过提前设定的阈值对特征变化幅度大的区域筛选，确定边界变化的位置，然后根据经过处理的图像和特征信息生成精确的河湖边界线，该边界线准确地捕捉边界变化的区域，以及水体与陆地的分界情况。

7.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的河湖划界识别监测方法，其特征在于：在所述S9中，将河湖边界划分结果与实际的地理信息进行对比，使用地理信息系统工具将划分结果叠加在实际地图上，直观地比较两者的一致性。