区域火险评估方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及火险评估，尤其涉及一种区域火险评估方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、森林草原火灾是全球范围内严重的自然灾害之一，对生态环境、人民生命财产和经济社会发展构成重大威胁。火险评估与预警是森林草原火灾防控的关键环节，也是当前森林防火领域长期面临的技术难题。因此，需要有效的火险评估方法。

技术实现思路

1、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种区域火险评估方法，其解决了火险有效评估的技术问题。

2、为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

3、第一方面，本发明实施例提供一种区域火险评估方法。

4、本发明实施例提出的区域火险评估方法，包括：

5、根据目标区域的网格划分和时间片划分，将来源不同、时空粒度各异的原始多源数据，通过空间聚合和时间聚合统一到标准样本单元中，得到对齐后的多源数据；

6、根据对齐后的多源数据中的各机理变量与易燃性的物理相关性，构建0-1连续易燃性目标，并将所述连续易燃性目标作为监督信号训练主火险评估模型；

7、通过训练后的所述主火险评估模型，对每个标准样本单元进行前向计算，得到表征环境本底易燃程度的主模型分数；

8、根据对齐后的多源数据中的回湿相关特征，对每个标准样本单元判断是否满足湿滞后触发条件，并根据湿滞后触发条件判断结果，确定每个标准样本单元的最终基础分数；

9、根据全部标准样本单元的最终基础分数，从高到低选取预定比例的标准样本单元构建候选池，对候选池内各标准样本单元的最终基础分数进行二次排序，并与最终基础分数加权融合，得到候选池内各标准样本单元的重排后分数；

10、根据池外标准样本单元的最终基础分数和池内标准样本单元的重排后分数，拼接生成完整的区域火险评估结果。

11、在一些实例中，所述根据目标区域的网格划分和时间片划分，将来源不同、时空粒度各异的原始多源数据，通过空间聚合和时间聚合统一到标准样本单元中，得到对齐后的多源数据，包括：

12、根据目标区域的空间边界和预设空间分辨率，生成规则网格；

13、根据训练起止日期和预设步长天数，生成统一时间片；

14、将所述规则网格与所述统一时间片进行笛卡尔积组合，得到标准样本单元；其中，每一个所述规则网格在每一个所述统一时间片上对应一个所述标准样本单元；

15、根据各所述标准样本单元的空间位置，将所述原始多源数据中落入同一网格内的数据进行空间归并，得到各标准样本单元的空间聚合值；其中，所述原始多源数据包括点状数据、面状数据、栅格数据和瞬时事件数据中的至少一种；

16、根据各所述标准样本单元的时间标识，将所述原始多源数据中落入同一时间片内的多时次数据进行时间归并，得到各标准样本单元的时间聚合值；

17、将所述空间聚合值与所述时间聚合值填充至对应的标准样本单元中，得到对齐后的多源数据。

18、在一些实例中，所述根据对齐后的多源数据中的各机理变量与易燃性的物理相关性，构建0-1连续易燃性目标，包括：

19、根据所述各机理变量与易燃性的物理相关性，确定各机理变量的处理方向，并对与易燃性呈正相关的机理变量进行正向归一化处理，对与易燃性呈负相关的机理变量进行反向归一化处理；

20、将经过方向处理后的各机理变量映射至0-1区间；

21、根据各机理变量对燃烧条件的物理贡献程度，分别配置对应的加权系数；

22、将归一化后的各机理变量与对应的加权系数进行加权求和，得到取值范围为0至1的连续易燃性分数，作为所述连续易燃性目标。

23、在一些实例中，所述根据湿滞后触发条件判断结果，确定每个标准样本单元的最终基础分数，具体包括：

24、响应于当前标准样本单元满足所述湿滞后触发条件，根据当前标准样本单元的森林分布信息、城镇分布信息和湿润程度信息，对所述主模型分数进行局部门控压低修正，得到修正后分数，并将所述修正后分数作为标准样本单元的最终基础分数；

25、响应于当前标准样本单元不满足所述湿滞后触发条件，将所述主模型分数作为标准样本单元的最终基础分数。

26、在一些实例中，所述对主模型分数进行局部门控压低修正，包括：

27、根据所述森林分布信息确定所述标准样本单元的林地覆盖比例；

28、根据所述城镇分布信息确定所述标准样本单元的城镇覆盖比例；

29、根据所述林地覆盖比例、所述城镇覆盖比例和所述湿润程度信息，确定所述标准样本单元的局地回湿保持能力；

30、根据所述局地回湿保持能力确定修正幅度；

31、根据所述修正幅度对所述主模型分数进行压低修正，得到修正后分数。

32、在一些实例中，所述对候选池内各标准样本单元的最终基础分数进行二次排序，并与最终基础分数加权融合，得到候选池内各标准样本单元的重排后分数，包括：

33、获取所述候选池内各标准样本单元的多源数据和数据完整性信息；

34、根据所述多源数据和所述数据完整性信息，运行预设的二次排序模型，为所述候选池内每个标准样本单元分别输出一个二次排序分数；

35、将所述候选池内各标准样本单元的最终基础分数分别与各自对应的所述二次排序分数进行加权融合，得到各标准样本单元的重排后分数；

36、其中，加权融合时所述最终基础分数的权重大于所述二次排序分数的权重。

37、在一些实例中，包括：

38、在将原始多源数据统一到标准样本单元的过程中，记录每个标准样本单元在各数据来源维度上的缺失信息量；

39、根据所述缺失信息量，计算每个标准样本单元的数据完整性信息；

40、将所述数据完整性信息作为二次排序的输入特征，用于在候选池内调整各标准样本单元的排序优先级。

41、本发明实施例第二方面提供一种区域火险评估装置，包括：

42、数据对齐单元，用于根据目标区域的网格划分和时间片划分，将来源不同、时空粒度各异的原始多源数据，通过空间聚合和时间聚合统一到标准样本单元中，得到对齐后的多源数据；

43、模型训练单元，用于根据对齐后的多源数据中的各机理变量与易燃性的物理相关性，构建0-1连续易燃性目标，并将所述连续易燃性目标作为监督信号训练主火险评估模型；

44、分数计算单元，用于通过训练后的所述主火险评估模型，对每个标准样本单元进行前向计算，得到表征环境本底易燃程度的主模型分数；

45、条件触发单元，用于根据对齐后的多源数据中的回湿相关特征，对每个标准样本单元判断是否满足湿滞后触发条件，并根据湿滞后触发条件判断结果，确定每个标准样本单元的最终基础分数；

46、加权融合单元，用于根据全部标准样本单元的最终基础分数，从高到低选取预定比例的标准样本单元构建候选池，对候选池内各标准样本单元的最终基础分数进行二次排序，并与最终基础分数加权融合，得到候选池内各标准样本单元的重排后分数；

47、火险评估单元，用于根据池外标准样本单元的最终基础分数和池内标准样本单元的重排后分数，拼接生成完整的区域火险评估结果。

48、本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。

49、本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

50、本发明的一种区域火险评估方法，包括：根据目标区域的网格划分和时间片划分，将来源不同、时空粒度各异的原始多源数据，通过空间聚合和时间聚合统一到标准样本单元中，得到对齐后的多源数据；根据对齐后的多源数据中的各机理变量与易燃性的物理相关性，构建0-1连续易燃性目标，并将连续易燃性目标作为监督信号训练主火险评估模型；通过训练后的主火险评估模型，对每个标准样本单元进行前向计算，得到表征环境本底易燃程度的主模型分数；根据对齐后的多源数据中的回湿相关特征，对每个标准样本单元判断是否满足湿滞后触发条件，并根据湿滞后触发条件判断结果，确定每个标准样本单元的最终基础分数；根据全部标准样本单元的最终基础分数，从高到低选取预定比例的标准样本单元构建候选池，对候选池内各标准样本单元的最终基础分数进行二次排序，并与最终基础分数加权融合，得到候选池内各标准样本单元的重排后分数；根据池外标准样本单元的最终基础分数和池内标准样本单元的重排后分数，拼接生成完整的区域火险评估结果。通过连续易燃性目标构建—主模型推理—湿滞后门控修正—候选池重排—多形态输出五阶段递进式架构，将传统稀疏、带噪声的二分类问题重构为稠密、干净的回归问题，模型训练信号充足、收敛稳定；通过湿滞后门控实现雨后场景的局地差异化修正，有效避免全局统一回调导致的误报或漏报；通过候选池重排机制在保证主火险图层稳定性的前提下有效提升前排高风险网格的排序质量，从而有效提高火险评估效果。