本发明公开一种水下机理模型适应性学习的航行器前视探测方法，包括如下内容：构造水下机理模型及深度适应性学习模型；在学习和训练过程中，能够通过深度学习模型建立原始水下探测数据与准确水下探测数据间的耦合关系，以形成水下机理模型的初始参数；在探测作业过程中，采用估计的水下机理模型及参数对输入的原始水下探测数据进行恢复，以获得准确的水下探测数据，实现水下前视探测；在适应性优化过程中，以无参量数据质量评价方法验证探测数据的质量，适时更新学习机理模型参数，以实现水下机理模型适应于水下环境。与现有技术相比，本发明能够显著提高水下探测数据的质量，实现对复杂、多变水下场景的适应性探测。