一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-XGBoost串联研判方法及系统与流程

本发明属于水电站建设期水土保持多源数据风险研判，具体涉及一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法及系统。

背景技术：

1、西南山区多建设流域串联梯级水电站，工程建设期大规模山体开挖、弃渣堆存、砂石取料会形成大面积松散扰动坡面，易诱发坡面冲刷、弃渣滑移、泥石流等水土流失灾害。依据《生产建设项目水土保持技术标准》要求，梯级电站施工全过程需常态化开展水土保持合规自查，精准识别高风险侵蚀隐患。目前业内相关技术可分为堆体三维测绘、多源数据校验、机器学习风险研判、水电水保信息化平台四类，各类技术单独应用时均存在无法适配山区梯级水电建设期特有工况的技术局限，具体如下：

2、1. 传统三维点云堆体体积测算技术测算精度不足，且无上下游数据联动能力

3、现有测绘领域通用体素体积计算方法仅对堆体空间做均匀立方体划分，直接统计含点体素总量换算方量，未区分单个体素内部点云填充疏密程度。山区水电弃渣、料场堆体表面起伏大、内部存在空洞，采用通用算法测算堆体方量时，行业普遍存在 10% 以上偏差；同时现有堆体测绘工具多为独立单机软件，仅输出单一堆体体积结果，无法对接卫星遥感、电子化台账开展交叉数据校核，测算偏差会直接传导至后续水保合规判定环节，易引发隐患误判、漏判。

4、2. 通用多源数据校验普遍采用单层核验架构，无法适配梯级电站差异化工区管控需求

5、现有水文监测、工地大数据领域的多源数据校验手段，普遍仅采用两两偏差比对或多源加权综合核验其中一种单层校验逻辑，缺少粗差剔除与系统偏差精调结合的双层递进校验架构，存在适配缺陷：其一，由于水电新建扰动区、新建弃渣场暂无台账数据，因此不适用两两偏差比对逻辑，此种情形系统批量判定监测数据异常，产生大量无意义人工复核工作量；其二，全部工区统一采用固定偏差阈值，高风险区域易漏检数据偏差，低风险区域频繁触发无效复核，难以实现分场景自适应校验。

6、3. 现有水土保持智能研判算力开销大，高风险侵蚀隐患处置存在滞后性

7、当前水保风险研判主要采用纯固定规则、规则与机器学习并行两类方案，均存在工程落地短板：纯固定规则研判仅能识别明显超标工况，对临界达标隐患识别精度低；规则与机器学习并行运算方案，需对全量样本执行模型推理，山区工地边缘本地设备算力难以承载。同时两类传统研判方式对高陡边坡、大型临河弃渣场等高风险自查项与平缓料场低风险自查项同步运算，重大滑移、冲刷隐患识别处置滞后；且现有研判系统多依赖稳定在线网络，深山无持续网络覆盖的工区无法开展常态化自查。

8、4. 常规梯级电站水保信息化平台功能割裂，缺少一体化闭环管控链路

9、现有公开梯级水保管理平台多仅具备基础数据录入、标准化报表导出、统一整改工单推送功能，存在两处关键缺失：一是未依据地块水土流失敏感等级设置差异化整改时限，高风险灾害隐患与普通植被破损采用相同处置周期，重大水土流失风险管控力度不足；二是各功能模块相互独立，缺少从多源要素测算、数据校验、分级研判到整改闭环的全自动流转链路，无统一全流程溯源台账，难以满足多梯级电站统一对比、长效监管需求。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法及系统，可有效解决上述问题。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，包括：

4、步骤s1，设置梯级水电建设期包含施工扰动、弃渣堆体、砂石料场堆体、表土剥离、高陡边坡的水土流失监测对象，并设置各水土流失监测对象的水保要素；采集山区流域串联梯级电站的覆盖所有水土流失监测对象的多源异构监测数据，包括卫星遥感影像、地面ai监控图像以及电子化水土管理台账；

5、引入不规则堆体体积修正算法，对所述多源异构监测数据进行分析处理，测算出每个水保要素的多源要素数据，包括遥感要素数据、监控要素数据和台账要素数据中的两种或三种；

6、步骤s2，构建双层分层联动水保数据校验模型，对各水保要素的多源要素数据进行分层递进校验及复核；

7、步骤s3，构建规则-xgboost串联分级研判模型，基于各水土流失监测对象各栅格预先计算得到的综合水土流失风险值或综合敏感系数，对自查清单中各自查项进行优先级排序，对经所述双层分层联动水保数据校验模型校验后的各水保要素的多源要素数据进行批量合规粗判，识别出临界和存疑样本；将临界和存疑样本输入经水电历史自查案例五折交叉验证训练的xgboost分类模型，输出临界和存疑样本的精细化复核结果，包括达标、不达标和待核查；

8、步骤s4，根据精细化复核结果生成标准化水土自查报表，按照地块风险等级划分红、黄两级并配置差异化整改时限，自动分级推送整改工单并留存全流程溯源日志。

9、第二方面，本发明提供一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判系统，用于实现所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法。

10、本发明提供的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法及系统具有以下优点：

11、引入体素内部点云占比修正算法，有效抑制不规则渣堆、料场堆体的体积测算误差；采用规则引擎全域前置粗筛、仅临界存疑样本送入xgboost模型精细研判的串联架构，并结合地块水土流失敏感等级实现自查项动态优先级排序，兼顾边缘设备算力约束与高风险隐患优先管控需求。

1.一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，对于面积类水保要素，采用编码器-解码器语义分割模型像素提取水保要素掩码，结合影像分辨率换算实际面积，具体方法为：

3.根据权利要求1所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，对于不规则的弃渣堆体、砂石料场堆体，构建堆体三维点云，采用体素内部点云占比修正法计算堆体体积，堆体体积计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法，其特征在于，各栅格的综合敏感系数和综合水土流失风险值的计算方法为：

7.一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判系统，其特征在于，用于实现权利要求1～6任一项所述的一种梯级水电建设期水保数据双层校验与规则-xgboost串联研判方法。