本研究提出了一种因果卷积低秩表示模型，旨在解决水质监测数据中的缺失值问题。该模型结合时间依赖性和自适应调整，显著提高了数据插补的准确性，实验结果表明其优于现有模型，为环境监测提供了更可靠的支持。

本文提出了一种基于深度学习和低秩表示的图像融合网络构建方法，实现最佳融合效果。实验结果显示该方法优于其他方法且训练参数较少。