1.一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过开设在待检测地区的观测井，将检测设备下潜至目标水域，并基于待检测地区的地质水文信息，设定检测设备的初始巡检路线；

S2、利用检测设备实时采集目标水域的水体信息、勘测视频及位置信息，通过无线网络传输至远端的地面接收器以及计算控制中心；

S3、基于水体信息与位置信息，分析目标水域中不同位置的区域污染指数，并预测目标水域的污染源与污染范围，建立污染分布模型；

建立污染分布模型包括以下步骤：

S31、获取在目标水域中所有检测点采集得到的水体信息，以及各个检测点的位置信息，并将每个检测点的水体信息与位置信息整合为一个样本数据； 其中，所述水体信息包括非水相液体类污染物的污染物浓度与水体温度；

S32、整合所有样本数据建立样本数据集，评估各检测点的污染负荷，并结合区域指标，计算各检测点的区域污染指数；

S33、基于污染物迁移特征，预测目标水域的污染源及污染范围，并搭建污染分布模型，模拟目标水域流经区域的潜在区域污染指数；

S4、基于勘测视频与位置信息，识别目标水域中不同位置的水质状态；再结合识别结果，优化设备巡检路线以及污染分布模型；

优化设备巡检路线以及污染分布模型包括以下步骤：

S41、获取检测设备实时拍摄的勘测视频，设定采样间隔，定期提取关键帧图像，并将每张关键帧图像与对应的时间戳信息与位置信息匹配对齐，建立实时目标图像集；

S42、基于颜色校正算法，补偿关键帧图像的红通道，纠正图像色偏；

S43、将颜色校正后的关键帧图像输入至图像增强模型，通过引入组合损失函数，增强图像亮度与纹理信息，得到增强水下图像；

S44、通过处理识别增强水下图像，得到目标水域在不同检测点的浑浊度与水体颜色，定义为目标水域在不同位置的水质状态；

S45、在目标水域中选取核实检测点，驱动检测设备对核实检测点进行再次检测，并根据增强水下图像识别地下障碍信息，优化检测设备的巡检路线，最终基于检测结果，优化污染分布模型；

优化污染分布模型包括以下步骤：

S451、根据所述污染分布模型，在目标水域中任意选取多个核实检测点，并获取该核实检测点模拟得到的潜在区域污染指数；

S452、实时识别增强水下图像，识别地下障碍物，将地下障碍物信息与检测设备的当前所在位置信息结合，生成地下障碍物分布图；

S453、根据核实检测点的分布位置，利用路径规划算法，设定二次巡检路线，并根据实时地下障碍物识别，动态调整移动路径；

S454、获取核实检测点的水体信息，计算该核实检测点的区域污染指数，并与潜在区域污染指数对比，若差值小于设定阈值，则利用区域污染指数更新污染分布模型在该核实检测点的区域污染指数，若差值大于设定阈值，则调整污染分布模型的参数，整体优化模型评估效果；

S5、结合地理信息系统与污染分布模型，刻画目标水域的污染分布。

2.根据权利要求1所述的一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，所述整合所有样本数据建立样本数据集，评估各检测点的污染负荷，并结合区域指标，计算各检测点的区域污染指数包括以下步骤：S321、获取各检测点采集到的非水相液体类污染物的污染物浓度；

S322、基于各个检测点的污染物浓度，并结合该检测点的预测水量，将污染物浓度与预测水量的乘积定义为污染负荷；

S323、定义地下水补给指标，并结合检测地区的降雨量、入渗率及地下水流动径向系数，估算地下水补给指标的数值；

S324、定义距离指标，通过地理信息系统中的欧氏距离计算每个检测点至观测井之间的距离，再计算每个检测点的距离指标的数值；

S325、采用指数函数法表述污染负荷、地下水补给指标及距离指标之间的函数关系，并定义为检测点各自的区域污染指数，其中，区域污染指数的表达式为：式中，RPIi表示第i个检测点区域污染指数；

Fi表示第i个检测点的污染负荷；

GIi表示第i个检测点的地下水补给指标；

DIi表示第i个检测点的距离指标。

3.根据权利要求2所述的一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，所述基于污染物迁移特征，预测目标水域的污染源及污染范围，并搭建污染分布模型，模拟目标水域流经区域的潜在区域污染指数包括以下步骤：S331、基于非水相液体类污染物的迁移特征，将污染物在目标水域中的扩散过程定义为正态分布，建立污染扩散方程；其中，污染扩散方程公式为：式中，RPI表示待预测点的区域污染指标；

RPI0表示污染源的区域污染指数；

x、y、z表示待检测点的位置坐标；

表示约束污染扩散变换的参数；

S332、依次选取任意一个检测点作为假设污染源，以假设污染源为圆心、以预设半径画出圆形区域，获取该圆形区域内所有的其他检测点，并结合污染扩散方程，计算圆形区域内其他检测点的区域污染指数的理论值；

S333、通过梯度计算与相关性分析，计算假设污染源的有效概率，并设定迭代条件，选取最优迭代结果作为目标水域的污染源；

S334、选取分布式水文模型作为载体，输入污染源与各个检测点的区域污染指数，并通过污染扩散方程计算污染范围，建立污染分布模型，模拟与展示目标水域流经区域内的各个未检测点的潜在区域污染指数。

4.根据权利要求3所述的一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，所述通过梯度计算与相关性分析，计算假设污染源的有效概率，并设定迭代条件，选取最优迭代结果作为目标水域的污染源包括以下步骤：S3331、计算假设污染源对于其他检测点的理论值与实测值的梯度；

S3332、分析理论值梯度与实测值梯度之间的相关性，将相关性的数值定义为假设污染源作为真实污染源的有效概率；

S3333、依次选取不同检测点作为假设污染源，计算每个假设污染源的有效概率，并建立概率矩阵，提取满足概率阈值的检测点；

S3334、定义污染源分布的初始参数，利用迭代公式连续更新参数，计算每次迭代后各个检测点的迭代值，直至达到收敛条件，停止迭代，得到最优迭代结果，作为最终的污染源分布，其中，迭代公式为：式中， 表示第j次迭代与第j‑1次迭代之间的参数变化量；

Dj表示第j次迭代的参数；

Dj‑1表示第j‑1次迭代的参数；

Tj‑1表示第j‑1次迭代的有效概率的目标值；

表示L2范数的平方；

λ表示正则化因子。

5.根据权利要求1所述的一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，所述基于颜色校正算法，补偿关键帧图像的红通道，纠正图像色偏包括以下步骤：S421、分别计算红通道的补偿量与补偿控制项；

S422、计算关键帧图像的拉伸结果，应用在所述关键帧图像的每个通道，进行直方图拉伸，将所有像素覆盖在所述关键帧图像的整个动态范围；

S423、基于补偿量与补偿控制项，定义关键帧图像的红通道补偿函数，对关键帧图像中每个像素位置的红通道进行补偿，弥补红通道的损失，实现关键帧图像的颜色校正；其中，红通道补偿函数公式为：式中， 表示补偿后的关键帧图像的红通道值；

IR（x，y）表示红通道值；

Temp1表示补偿量；

Temp2表示补偿控制项。

6.根据权利要求5所述的一种地下水污染精准刻画方法，其特征在于，所述将颜色校正后的关键帧图像输入至图像增强模型，通过引入组合损失函数，增强图像亮度与纹理信息，得到增强水下图像包括以下步骤：S431、构建生成器G和生成器F，用于图像增强与逆变换；再构建判别器DA与判别器DB，用于区分增强后的图像与真实图像；

S432、采用多循环对抗损失、循环一致性损失及图像强边缘结构相似度损失，定义组合损失函数，构建得到图像增强模型；

S433、利用训练数据训练对图像增强模型进行训练，优化生成器与判别器的参数，直至图像增强模型收敛；

S434、将颜色校正后的关键帧图像输入至图像增强模型中，通过生成器G将输入图像转换为增强图像，并进行后处理，得到增强水下图像。

7.一种地下水污染检测系统，用于实现权利要求1‑6中任一项所述一种地下水污染精准刻画方法的检测，其特征在于，该系统包括：检测设备、地面接收器及计算控制中心；

其中，所述检测设备，用于通过观测井下潜至目标水域中，通过浓度检测、位置检测及视频拍摄功能，实时检测目标水域内部的水体信息、位置信息及勘测视频；

所述地面接收器，用于与所述检测设备建立无线通信，将所述检测设备采集的信息数据传输至计算控制中心；

所述计算控制中心，用于分析目标水域中不同位置的区域污染指数，预测目标水域的污染源与污染范围，建立污染分布模型；识别目标水域中不同位置的水质状态；再结合识别结果，优化设备巡检路线以及污染分布模型；最终结合地理信息系统与污染分布模型，刻画目标水域的污染分布。