随着计算机通信以及数据库、传感器等现代技术的高速发展,当今社会正高速的向信息化社会跨进。而随着数字化信息的实现,信息融合也悄然成为各研究学科的新宠,普遍的应用在水资源数据分析等诸多领域。在对地下水资源进行监测的过程中,难免会受到诸多条件和因素的限制,导致量测到的数据或多或少的存在着一定的偏差。为了能够精准的对地下水状态数据进行掌控,根据地下水状态估计问题,本文进行了基于卡尔曼滤波(KF)的地下水数据处理研究。主要工作内容如下:设计并完成了基于卡尔曼滤波算法的地下水信息的数学估计模型,并结合实际测量数据的计算,给出了模型的各参数值大小。运用递推的方式,通过一系列公式的推导,最终得到地下水信息的精确估计。在MATLAB软件中,对估计前后的数据进行比较检验,显示结果表明该算法能够较优秀的实现对地下水数据的融合滤波处理,数据的精度得以提高。最后,结合数据库和相应开发语言的支持,实现了对地下水动态数据信息的相应可视化展示。