(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局地址610200四川省成都市中國(由貿(mào)易試驗區(qū)成都高新區(qū)天府五街168號2棟3層302號張貴郭鵬李欣鎵蘇揚魏巍(普通合伙)51415GO6NGO6N一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法及本發(fā)明實施例涉及地面測繪數(shù)據(jù)建模技術(shù)獲取目標地理區(qū)域的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合，所述獲取目標地理區(qū)域的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合，所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合包括至少三個連續(xù)測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集，每個地表測繪數(shù)據(jù)集由同一地理坐標系下的地表高程數(shù)據(jù)、地表覆蓋類型數(shù)據(jù)及地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)組成對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行時空特征耦合處理，生成時空演變特征集合，所述時空演變特征集合包含每個測繪周期對應(yīng)的地表形變特征、地理空間關(guān)聯(lián)特征及地表覆蓋演變特征基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型,所述目標時空演變模型用于表征地表測繪數(shù)據(jù)與地理空間演變模式之間的映射關(guān)系調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)采，所述時空演變預測結(jié)果包括地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，并將所述更新時空演變模型同步至下一測繪周期的演變預測處理中步驟101步驟102步驟10521.一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標地理區(qū)域的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合，所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合包括至少三個連續(xù)測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集，每個地表測繪數(shù)據(jù)集由同一地理坐標系下的地表高程數(shù)據(jù)、地表覆蓋類型數(shù)據(jù)及地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)組成；對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行時空特征耦合處理，生成時空演變特征集合，所述時空演變特征集合包含每個測繪周期對應(yīng)的地表形變特征、地理空間關(guān)聯(lián)特征及地表覆蓋演變特征；基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型，所述目標時空演變模型用于表征地表測繪數(shù)據(jù)與地理空間演變模式之間的映射關(guān)系；調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果，所述時空演變預測結(jié)果包括地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)；根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，并將所述更新時空演變模型同步至下一測繪周期的演變預測處理中。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行對每個測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行地表形變特征提取處理，得到每個測繪周期對應(yīng)的地表形變速率數(shù)據(jù)及地表形變方向數(shù)據(jù)；對相鄰測繪周期的地表覆蓋類型數(shù)據(jù)進行覆蓋變化比對處理，生成地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)，所述地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)包含地表覆蓋類型轉(zhuǎn)換順序及轉(zhuǎn)換時間間隔；基于地理空間拓撲關(guān)系，對所述地表形變速率數(shù)據(jù)、地表形變方向數(shù)據(jù)及地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行空間關(guān)聯(lián)度計算處理，生成地理空間關(guān)聯(lián)特征，所述地理空間關(guān)聯(lián)特征包括形變-覆蓋耦合系數(shù)及空間演變同步性指標；將所述地表形變速率數(shù)據(jù)、所述地表形變方向數(shù)據(jù)、所述地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)及所述地理空間關(guān)聯(lián)特征進行多維度融合處理，生成所述時空演變特征集合。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型，包括：將所述時空演變特征集合劃分為訓練特征子集和驗證特征子集，所述訓練特征子集包含前N-1個測繪周期的時空演變特征，所述驗證特征子集包含第N個測繪周期的時空演變特將所述訓練特征子集輸入至所述基礎(chǔ)時空演變模型中進行迭代訓練處理，生成初始時空演變模型，所述迭代訓練處理包括地表形變特征權(quán)重調(diào)整操作及覆蓋演變路徑匹配操調(diào)用所述驗證特征子集對所述初始時空演變模型進行預測精度驗證處理，得到模型誤差分布數(shù)據(jù)，所述模型誤差分布數(shù)據(jù)包含形變預測誤差率及覆蓋趨勢偏離度；根據(jù)所述模型誤差分布數(shù)據(jù)對所述初始時空演變模型的特征映射參數(shù)進行反向修正處理，生成所述目標時空演變模型。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測3繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行實時特征提取處理，得到當前地表形變特征及當前覆蓋演變特征；將所述當前地表形變特征和所述當前覆蓋演變特征輸入至所述目標時空演變模型中，通過多層級特征映射處理生成初步預測結(jié)果；對所述初步預測結(jié)果進行地理空間約束處理，所述地理空間約束處理包括地形連續(xù)性校驗操作及覆蓋類型邏輯校驗操作，得到校驗后的預測結(jié)果；根據(jù)所述校驗后的預測結(jié)果生成所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)，并將所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)與歷史形變數(shù)據(jù)進行趨勢連貫性分析處理，生成趨勢修正系數(shù)；基于所述趨勢修正系數(shù)對所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)進行動態(tài)校準處理，得到所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，包括：獲取當前測繪周期結(jié)束后更新的實際地表測繪數(shù)據(jù)集，對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集進行特征提取處理，生成實際時空演變特征；將所述時空演變預測結(jié)果與所述實際時空演變特征進行差異比對處理，生成模型誤差特征集合，所述模型誤差特征集合包括形變預測誤差向量及覆蓋趨勢偏移量；根據(jù)所述模型誤差特征集合對所述目標時空演變模型的映射參數(shù)進行增量調(diào)整處理，得到調(diào)整后的映射參數(shù)，所述增量調(diào)整處理采用滑動窗口權(quán)重更新機制；將調(diào)整后的映射參數(shù)同步至所述目標時空演變模型中，生成所述更新時空演變模型，并刪除所述基礎(chǔ)時空演變模型中超過預設(shè)時間閾值的原始映射參數(shù)。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集進行特征對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集中的地表高程數(shù)據(jù)進行形變梯度計算處理，生成實際地表形變速率數(shù)據(jù)；對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集中的地表覆蓋類型數(shù)據(jù)進行覆蓋變化路徑解析處理，生成實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)；將所述實際地表形變速率數(shù)據(jù)與歷史地表形變速率數(shù)據(jù)進行空間疊加處理，生成實際形變空間關(guān)聯(lián)特征；將所述實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)與歷史覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行時間序列對齊處理，生成實際覆蓋時間關(guān)聯(lián)特征；將所述實際形變空間關(guān)聯(lián)特征與所述實際覆蓋時間關(guān)聯(lián)特征進行耦合處理，生成所述實際時空演變特征。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述將所述時空演變預測結(jié)果與所述實際時空演變特征進行差異比對處理，生成模型誤差特征集合，包括：提取所述時空演變預測結(jié)果中的預測地表形變速率數(shù)據(jù)，將其與所述實際地表形變速率數(shù)據(jù)進行空間網(wǎng)格化比對處理，生成每個空間網(wǎng)格單元對應(yīng)的形變速率差異值；4提取所述時空演變預測結(jié)果中的預測覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)，將其與所述實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行時間節(jié)點比對處理，生成每個時間節(jié)點對應(yīng)的覆蓋類型匹配度；對所述形變速率差異值進行空間聚類分析處理，生成形變誤差空間分布模式；對所述覆蓋類型匹配度進行時間序列分析處理，生成覆蓋誤差時間演變模式；將所述形變誤差空間分布模式與所述覆蓋誤差時間演變模式進行聯(lián)合編碼處理，生成所述模型誤差特征集合；所述根據(jù)所述模型誤差特征集合對所述目標時空演變模型的映射參數(shù)進行增量調(diào)整將所述形變誤差空間分布模式轉(zhuǎn)換為形變誤差權(quán)重矩陣，所述形變誤差權(quán)重矩陣中每個元素對應(yīng)一個空間網(wǎng)格單元的誤差影響系數(shù)；將所述覆蓋誤差時間演變模式轉(zhuǎn)換為覆蓋誤差時間向量，所述覆蓋誤差時間向量中每個元素對應(yīng)一個時間節(jié)點的誤差累積量；基于所述形變誤差權(quán)重矩陣對所述目標時空演變模型中的形變映射層參數(shù)進行梯度下降調(diào)整處理；基于所述覆蓋誤差時間向量對所述目標時空演變模型中的覆蓋映射層參數(shù)進行時間衰減調(diào)整處理；將調(diào)整后的形變映射層參數(shù)與覆蓋映射層參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化處理，生成調(diào)整后的映射參數(shù)。8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述將調(diào)整后的映射參數(shù)同步至所述目標創(chuàng)建與所述調(diào)整后的映射參數(shù)對應(yīng)的映射參數(shù)版本標識，所述映射參數(shù)版本標識包含參數(shù)生成時間戳及空間網(wǎng)格編碼；將所述調(diào)整后的映射參數(shù)與所述映射參數(shù)版本標識進行綁定處理，生成帶版本標識的映射參數(shù)集合；對所述目標時空演變模型中存儲的歷史映射參數(shù)集合進行版本時效性檢測處理，所述版本時效性檢測處理基于所述參數(shù)生成時間戳與當前測繪周期的時間差是否超過預設(shè)閾刪除所述歷史映射參數(shù)集合中時間差超過預設(shè)閾值的過期映射參數(shù)，保留未超閾值的歷史映射參數(shù)作為基準參數(shù)；將所述帶版本標識的映射參數(shù)集合寫入所述目標時空演變模型的參數(shù)存儲空間中，并與所述基準參數(shù)進行空間網(wǎng)格編碼對齊處理；對所述參數(shù)存儲空間中所有映射參數(shù)進行兼容性校驗處理，所述兼容性校驗處理包括空間網(wǎng)格編碼一致性校驗及參數(shù)生成時間戳連續(xù)性校驗；當檢測到同一空間網(wǎng)格編碼下存在多個有效映射參數(shù)版本時，提取各版本參數(shù)生成時間戳并與當前測繪周期的時間戳進行差值排序處理；根據(jù)所述差值排序結(jié)果選擇與當前測繪周期時間戳差值最小的映射參數(shù)版本，將剩余版本參數(shù)標記為待歸檔狀態(tài)；將選擇的映射參數(shù)版本與所述基準參數(shù)進行空間疊加融合處理，生成融合后的更新映射參數(shù)集合；5將所述更新映射參數(shù)集合覆蓋至所述目標時空演變模型的原始參數(shù)存儲區(qū)域，完成模型更新操作，生成所述更新時空演變模型。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述更新時空演變模型同步至下一在下一測繪周期的起始時間節(jié)點，提取目標時空演變模型的原始參數(shù)存儲區(qū)域中的更新映射參數(shù)集合；識別提取到的更新映射參數(shù)集合中各參數(shù)的映射參數(shù)版本標識，解析映射參數(shù)版本標識包含的參數(shù)生成時間戳及空間網(wǎng)格編碼；將所述參數(shù)生成時間戳與下一測繪周期的預測起始時間進行匹配度計算處理，生成時間匹配系數(shù)矩陣；根據(jù)所述時間匹配系數(shù)矩陣對提取到的更新映射參數(shù)集合進行有效性篩選處理，保留時間匹配系數(shù)大于設(shè)定閾值的有效參數(shù)；將所述有效參數(shù)的空間網(wǎng)格編碼與下一測繪周期的地理空間網(wǎng)格劃分數(shù)據(jù)進行逐格匹配處理；當檢測到目標空間網(wǎng)格編碼未對應(yīng)有效參數(shù)時，采用相鄰空間網(wǎng)格編碼的有效參數(shù)進行空間插值補全處理；將補全后的有效參數(shù)按空間網(wǎng)格編碼順序加載至所述基礎(chǔ)時空演變模型的實時預測運算模塊中；生成所述有效參數(shù)的映射參數(shù)版本標識與下一測繪周期時間節(jié)點的映射關(guān)系索引表，所述映射關(guān)系索引表包含空間網(wǎng)格編碼、參數(shù)版本標識及加載時間戳；在下一測繪周期的演變預測處理過程中，實時監(jiān)測所述映射關(guān)系索引表中各參數(shù)版本標識的時間戳與當前預測時間節(jié)點的時間差；當所述時間差超過預設(shè)的同步閾值時，觸發(fā)參數(shù)版本更新請求并從所述更新時空演變模型的參數(shù)存儲區(qū)域中提取最新映射參數(shù)版本；將提取的最新映射參數(shù)版本按空間網(wǎng)格編碼替換至所述實時預測運算模塊中，并同步更新所述映射關(guān)系索引表中的對應(yīng)條目；在完成下一測繪周期所有預測處理后，將實際使用的映射參數(shù)版本標識及對應(yīng)預測結(jié)果關(guān)聯(lián)存儲至模型日志數(shù)據(jù)庫。10.一種時空演變建模系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器以及與所述處理器連接的存儲器和總線；其中，所述處理器和所述存儲器通過所述總線完成相互間的通信；所述處理器用于調(diào)用所述存儲器中的程序指令，以執(zhí)行權(quán)利要求1-9任一項所述的地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法。6一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及地面測繪數(shù)據(jù)建模技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]地理演變分析技術(shù)是研究地表動態(tài)變化規(guī)律的核心手段，在災(zāi)害預警、生態(tài)治理和地理規(guī)劃等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值，該技術(shù)通過解析高程變化、地表覆蓋遷移及形變等關(guān)鍵要素的時空演化特征，為地質(zhì)災(zāi)害隱患識別、生態(tài)退化趨勢預判等提供科學依據(jù)。[0003]然而，傳統(tǒng)的地理演變分析主要依賴單周期遙感數(shù)據(jù)或人工勘測，結(jié)合靜態(tài)地理信息系統(tǒng)進行疊加分析，雖能實現(xiàn)基礎(chǔ)地表狀態(tài)評估，但其靜態(tài)建?？蚣茈y以適應(yīng)動態(tài)地理過程的復雜性，制約了預測精度與決策時效性。綜上，現(xiàn)有技術(shù)難以適應(yīng)動態(tài)地理環(huán)境變化，從而難以滿足現(xiàn)階段針對不同地理場景的長期預測穩(wěn)定性要求。發(fā)明內(nèi)容[0004]為了至少克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明的目的之一在于提供一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法及系統(tǒng)。[0005]本發(fā)明實施例提供了一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法，應(yīng)用于時空演變建模系統(tǒng)，所述方法包括：獲取目標地理區(qū)域的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合，所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合包括至少三個連續(xù)測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集，每個地表測繪數(shù)據(jù)集由同一地理坐標系下的地表高程數(shù)據(jù)、地表覆蓋類型數(shù)據(jù)及地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)組成；對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行時空特征耦合處理，生成時空演變特征集合，所述時空演變特征集合包含每個測繪周期對應(yīng)的地表形變特征、地理空間關(guān)聯(lián)特征及地表覆蓋演變特征；基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型，所述目標時空演變模型用于表征地表測繪數(shù)據(jù)與地理空間演變模式之間的映射關(guān)系；調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果，所述時空演變預測結(jié)果包括地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)；根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，并將所述更新時空演變模型同步至下一測繪周期的演變預測處理中。[0006]本發(fā)明實施例還提供了一種時空演變建模系統(tǒng)，包括處理器以及與所述處理器連接的存儲器和總線；其中，所述處理器和所述存儲器通過所述總線完成相互間的通信；所述處理器用于調(diào)用所述存儲器中的程序指令，以執(zhí)行上述的地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方[0007]本發(fā)明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法。[0008]本發(fā)明實施例所提供的一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法及系統(tǒng)，通過多周7期地面測繪數(shù)據(jù)的時空耦合分析與動態(tài)模型優(yōu)化機制，實現(xiàn)了地理演變過程的精細化建模與自適應(yīng)預測能力。[0009]首先，通過整合至少三個連續(xù)周期內(nèi)的高程、覆蓋類型及形變數(shù)據(jù)的多維關(guān)聯(lián)特征，突破了單一時間點或單一參數(shù)分析的局限性，能夠精準捕捉地表演變中非線性時空耦合規(guī)律。其次，基于動態(tài)參數(shù)優(yōu)化的時空模型構(gòu)建方法，有效融合了地理空間關(guān)聯(lián)特征與覆蓋演變趨勢，使模型具備對復雜地理過程的自適應(yīng)表征能力。另外，通過建立預測結(jié)果與模型參數(shù)的閉環(huán)反饋機制，實現(xiàn)了模型參數(shù)的實時迭代優(yōu)化，顯著提升了不同地理場景下的長期預測穩(wěn)定性。[0010]如此設(shè)計，解決了傳統(tǒng)靜態(tài)模型難以適應(yīng)動態(tài)地理環(huán)境變化的問題，還通過多源數(shù)據(jù)時空特征的深度耦合，有效識別出潛在地表形變與覆蓋變化的關(guān)聯(lián)演化模式，為地質(zhì)災(zāi)害預警、生態(tài)演變分析等應(yīng)用提供了高置信度的決策支持。附圖說明[0011]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。[0012]圖1為本發(fā)明實施例所提供的一種地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法的流程圖。[0013]圖2為本發(fā)明實施例所提供的一種時空演變建模系統(tǒng)的方框示意圖。100-時空演變建模系統(tǒng)；具體實施方式[0015]下面將參照附圖更詳細地描述本發(fā)明公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本發(fā)明的示例性實施例，然而應(yīng)當理解，可以以各種形式實現(xiàn)本發(fā)明而不應(yīng)被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本發(fā)明，并且能夠?qū)⒈景l(fā)明的范圍完整的傳達給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。[0016]為了更好的理解上述技術(shù)方案，下面通過附圖以及具體實施例對本發(fā)明技術(shù)方案做詳細的說明，應(yīng)當理解本發(fā)明實施例以及實施例中的具體特征是對本發(fā)明技術(shù)方案的詳細的說明，而不是對本發(fā)明技術(shù)方案的限定，在不沖突的情況下，本發(fā)明實施例以及實施例中的技術(shù)特征可以相互組合。[0017]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例提供的地面測繪驅(qū)動的時空演變建模方法的流程[0018]步驟101:獲取目標地理區(qū)域的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合，所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合包括至少三個連續(xù)測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集，每個地表測繪數(shù)據(jù)集由同一地理坐標系下的地表高程數(shù)據(jù)、地表覆蓋類型數(shù)據(jù)及地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)組成。[0019]在本實施例中，所述目標地理區(qū)域為山區(qū)滑坡監(jiān)測場景下的特定地質(zhì)區(qū)域，例如某山體斜坡區(qū)域。所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合是指通過周期性監(jiān)測獲取的多個時間序列8的地理空間數(shù)據(jù)集。每個測繪周期可為自然時間間隔或事件驅(qū)動間隔。所述地表高程數(shù)據(jù)指通過激光雷達或合成孔徑雷達干涉測量技術(shù)獲取的數(shù)字化地形高程信息，用于表征地表三維形態(tài)變化；所述地表覆蓋類型數(shù)據(jù)指通過多光譜遙感影像解譯或現(xiàn)場勘察分類得到的土地覆蓋類別信息，例如植被覆蓋區(qū)、裸巖區(qū)、土壤侵蝕區(qū)等；所述地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)指通過地表位移監(jiān)測設(shè)備采集的位移速率及累積位移量數(shù)據(jù)，用于量化地表穩(wěn)定性。[0020]示例性地，在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，目標地理區(qū)域為某高風險滑坡體，連續(xù)多個測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集需滿足以下條件：所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用標準地理坐標系，高程數(shù)據(jù)通過高分辨率數(shù)字高程模型獲取；覆蓋類型數(shù)據(jù)基于遙感影像的分類結(jié)果，劃分為森林、灌木、裸地等類別；形變監(jiān)測數(shù)據(jù)由布設(shè)在滑坡體上的多個監(jiān)測點實時采集，記錄各點位周期性的三維位移量。通過集成多源數(shù)據(jù)并統(tǒng)一空間基準，構(gòu)建的多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合可為后續(xù)時空特征分析提供基礎(chǔ)輸入。[0021]步驟102:對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行時空特征耦合處理，生成時空演變特征集合，所述時空演變特征集合包含每個測繪周期對應(yīng)的地表形變特征、地理空間關(guān)聯(lián)特征及地表覆蓋演變特征。[0022]在本實施例中，所述時空特征耦合處理指將多周期數(shù)據(jù)在時間維度和空間維度進行聯(lián)合分析，提取跨周期、跨區(qū)域的動態(tài)變化規(guī)律。具體地，地表形變特征通過計算相鄰周期形變監(jiān)測數(shù)據(jù)的差值或統(tǒng)計量獲得，用于表征地表運動的時空異質(zhì)性；地理空間關(guān)聯(lián)特征指通過空間自相關(guān)分析或插值方法生成的形變與地形參數(shù)的關(guān)聯(lián)性指標；地表覆蓋演變特征則通過時序遙感影像的變化檢測算法提取覆蓋類型轉(zhuǎn)換矩陣。[0023]在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，時空演變特征集合的生成過程示例如下：針對多個連續(xù)測繪周期，首先對位移數(shù)據(jù)進行時空插值，生成滑坡體全域位移速率分布圖，并計算位移加速率作為形變特征；其次，基于高程數(shù)據(jù)提取坡度分區(qū)，通過空間疊加分析統(tǒng)計各坡度區(qū)間內(nèi)位移速率的空間集聚性，生成地理空間關(guān)聯(lián)特征；同時，利用時序遙感影像識別植被退化區(qū)域與裸地擴張范圍，構(gòu)建地表覆蓋演變特征。通過融合形變、地形及覆蓋變化的耦合特征，時空演變特征集合可揭示滑坡體失穩(wěn)前兆與地表環(huán)境變化的關(guān)聯(lián)模式。[0024]步驟103:基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型，所述目標時空演變模型用于表征地表測繪數(shù)據(jù)與地理空間演變模式之間的映射關(guān)系。[0025]在本實施例中，所述基礎(chǔ)時空演變模型可為基于物理機制的滑坡動力學模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習模型。動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理指根據(jù)當前時空演變特征集合調(diào)整模型參數(shù)，使其適配目標地理區(qū)域的具體地質(zhì)條件。例如，在物理模型中，優(yōu)化參數(shù)可包括巖土力學參數(shù)；在機器學習模型中，優(yōu)化參數(shù)可涉及網(wǎng)絡(luò)權(quán)重或超參數(shù)。[0026]示例性地，在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，預設(shè)基礎(chǔ)模型為融合時空特征的預測模型，其初始參數(shù)基于歷史數(shù)據(jù)訓練得到。動態(tài)參數(shù)優(yōu)化過程包括：將時空演變特征集合輸入模型，通過自適應(yīng)優(yōu)化算法計算形變預測誤差，并更新模型權(quán)重；同時，根據(jù)目標地理區(qū)域的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)約束參數(shù)搜索空間，確保優(yōu)化后的目標時空演變模型能夠準確映射滑坡體的形變-地形-覆蓋協(xié)同演化規(guī)律。優(yōu)化后的模型可輸出滑坡穩(wěn)定性概率分布圖，為風險分級提供依據(jù)。[0027]步驟104:調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演9變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果，所述時空演變預測結(jié)果包括地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)。[0028]在本實施例中，所述演變預測處理指利用優(yōu)化后的目標時空演變模型對未來一定時間窗口內(nèi)的地表狀態(tài)進行推演。地表形變預測分布數(shù)據(jù)可為空間柵格數(shù)據(jù)，每個像元值表示預測位移量或失穩(wěn)概率；地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)則通過概率模型生成覆蓋類型轉(zhuǎn)移概率矩陣。[0029]在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，調(diào)用目標時空演變模型進行預測時，輸入數(shù)據(jù)包括當前周期的高程數(shù)據(jù)、位移數(shù)據(jù)及覆蓋分類結(jié)果。模型輸出結(jié)果為：1)未來某時間段內(nèi)地表形變預測分布數(shù)據(jù)，顯示特定區(qū)域位移速率顯著增加，對應(yīng)失穩(wěn)概率較高；2)地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)表明，受環(huán)境因素影響，裸地面積預計擴大，植被覆蓋區(qū)退化風險提升。該預測結(jié)果為災(zāi)害預警提供定量依據(jù)。[0030]步驟105:根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，并將所述更新時空演變模型同步至下一測繪周期的演變預測處理中。[0031]在本實施例中，所述動態(tài)更新處理指基于最新預測結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)的差異，對模型參數(shù)或結(jié)構(gòu)進行迭代修正。具體方法包括增量學習或遷移學習。例如，當新周期實測數(shù)據(jù)與預測值偏差超過預設(shè)閾值時，觸發(fā)模型再訓練流程，調(diào)整模型參數(shù)以降低預測誤差。[0032]例如，在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，后續(xù)測繪周期的實測數(shù)據(jù)顯示某區(qū)域位移速率超過預測值，模型預測誤差觸發(fā)動態(tài)更新機制。更新過程包括：將新增數(shù)據(jù)加入訓練集，采用滑動窗口法保留近期數(shù)據(jù)以優(yōu)化模型泛化能力；通過對比預測與實測結(jié)果的空間相關(guān)性，自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)，增強對突發(fā)事件的響應(yīng)能力。更新后的時空演變模型將作為后續(xù)預測任務(wù)的基礎(chǔ)模型，實現(xiàn)模型預測能力的持續(xù)優(yōu)化。[0033]如此設(shè)計，基于步驟101-步驟105,通過多周期數(shù)據(jù)融合、時空特征耦合、模型動態(tài)優(yōu)化及預測-更新閉環(huán)，顯著提升了滑坡演變預測的時效性與準確性，同時確保模型能夠自適應(yīng)復雜地質(zhì)環(huán)境的變化，為地質(zhì)災(zāi)害防控提供可靠技術(shù)支撐。[0034]值得一提的是，在本發(fā)明實施例中，目標時空演變模型是基于多源地理空間數(shù)據(jù)構(gòu)建的動態(tài)預測框架，旨在揭示地表形變與地理環(huán)境要素間的復雜關(guān)聯(lián)規(guī)律。目標時空演變模型以物理機制與數(shù)據(jù)驅(qū)動相融合為設(shè)計原則，通過集成地表高程、覆蓋類型及形變監(jiān)測等多維時空特征，建立地表演變過程與驅(qū)動因素之間的量化映射關(guān)系，目標時空演變模型的核心架構(gòu)由基礎(chǔ)時空演變模型與動態(tài)優(yōu)化機制構(gòu)成：基礎(chǔ)模型可選用基于巖土力學原理的滑坡動力學方程，或采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)(ST-GCN)等機器學習模型，初始參數(shù)通過歷史多周期數(shù)據(jù)進行預訓練獲得，具備對地形演化、物質(zhì)運移等基本過程的基礎(chǔ)建模能力。[0035]另外，目標時空演變模型可以通過動態(tài)參數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)區(qū)域適應(yīng)性增強，利用實時更新的時空演變特征集合進行迭代調(diào)參。在山區(qū)滑坡監(jiān)測場景中，優(yōu)化過程采用自適應(yīng)粒子群算法或貝葉斯推斷方法，結(jié)合目標區(qū)域的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)(如巖層傾角、土壤含水率)對參數(shù)搜索空間施加物理約束，確保模型既能捕捉位移加速率與坡度變化的非線性關(guān)系，又能反映植被退化與地表滲流的耦合效應(yīng)。例如，針對某滑坡體的優(yōu)化結(jié)果顯示，模型顯著降低了位移預測誤差，同時準確識別出潛在滑動面與高程突變區(qū)的形變關(guān)聯(lián)特征。[0036]此外，該目標時空演變模型還具備多尺度預測能力，可輸出空間分辨率達米級的地表形變預測分布數(shù)據(jù)及覆蓋類型轉(zhuǎn)移概率矩陣。形變預測采用時空序列外推技術(shù)，將當前周期的高程變化梯度、位移矢量場等特征輸入訓練好的網(wǎng)絡(luò)，生成未來幾天內(nèi)各網(wǎng)格單元的位移速率期望值及失穩(wěn)概率熱力圖。覆蓋變化趨勢預測則通過構(gòu)建隱馬爾可夫模型，結(jié)合歷史覆蓋轉(zhuǎn)換規(guī)律與環(huán)境因子(如降雨量、人類活動強度),計算裸地擴張、植被退化的空間概率分布。[0037]最后，目標時空演變模型可以采用閉環(huán)更新機制保障預測時效性，通過對比預測形變場與GNSS監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性指標，動態(tài)觸發(fā)參數(shù)更新流程。當新周期數(shù)據(jù)與預測結(jié)果的動態(tài)時間規(guī)整(DTW)距離超過閾值時，系統(tǒng)自動啟動增量學習模塊，采用彈性權(quán)重固化算法在保留歷史知識的同時融入新特征，避免因環(huán)境突變導致的模型退化。在某滑坡預警案例中，模型通過多個周期的連續(xù)更新，將突發(fā)降雨引發(fā)的孔隙水壓力變化納入特征體系，使預測結(jié)果與真實位移曲線的決定系數(shù)有大幅提升，顯著增強了復雜氣象條件下的預為地質(zhì)災(zāi)害風險預警提供具備時空泛化能力的智能分析工具。[0038]在一個實現(xiàn)方式中，步驟102中的所述對所述多周期地面測繪數(shù)據(jù)集合進行時空步驟1021:對每個測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行地表形變特征提取處理，得到每個測繪周期對應(yīng)的地表形變速率數(shù)據(jù)及地表形變方向數(shù)據(jù)。[0039]在具體實施中，地表形變特征提取處理通過融合激光雷達點云數(shù)據(jù)與合成孔徑雷達干涉測量數(shù)據(jù)實現(xiàn)，首先對同一測繪周期內(nèi)不同時間節(jié)點的地表高程數(shù)據(jù)進行差分干涉處理，生成差分干涉相位圖；隨后利用相位解纏算法消除高程變化引起的相位模糊，提取每個像元在測繪周期內(nèi)的高程變化量；基于高程變化量與時序監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)性，計算每個監(jiān)測點的三維位移矢量，其中水平位移分量通過GNSS監(jiān)測站坐標變化量計算獲得，垂直位移分量通過差分高程數(shù)據(jù)直接獲取；最后將三維位移矢量分解為水平形變速率和垂直形變速率，形成覆蓋目標地理區(qū)域的地表形變速率數(shù)據(jù)柵格圖，同時根據(jù)位移矢量的方位角分布生成地表形變方向數(shù)據(jù)矩陣。例如，在第三測繪周期的特征提取中，通過處理某年5月至8月的雷達影像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某監(jiān)測點水平形變速率達12.3毫米/月，方向為東南偏南15°,垂直形變速率為-5.6毫米/月，表明該區(qū)域存在顯著的斜向滑動趨勢。[0040]步驟1022:對相鄰測繪周期的地表覆蓋類型數(shù)據(jù)進行覆蓋變化比對處理，生成地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)，所述地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)包含地表覆蓋類型轉(zhuǎn)換順序及轉(zhuǎn)換時間[0041]其中，覆蓋變化比對處理采用時序遙感影像監(jiān)督分類與變化檢測算法相結(jié)合的技術(shù)方案，具體包括：對相鄰周期同一區(qū)域的多光譜影像進行輻射校正與幾何配準，確?？臻g分辨率與像元對齊；利用隨機森林分類器對兩期影像分別執(zhí)行土地覆蓋分類，生成覆蓋類型分布圖；基于分類后比較法檢測覆蓋類型發(fā)生變化的區(qū)域，記錄變化類型、面積占比及發(fā)生時段；針對每個變化像元構(gòu)建覆蓋類型轉(zhuǎn)換鏈，例如從"森林→灌木→裸地"的退化路徑，并統(tǒng)計相鄰轉(zhuǎn)換步驟的時間間隔。在一個典型示例中，通過比對某年第二、第三測繪周期數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某斜坡中部的覆蓋類型在兩個月內(nèi)由"密林”轉(zhuǎn)為”稀疏灌木",隨后在一個月內(nèi)進一步退化為"裸巖",該演變路徑被編碼為序列代碼F→S→B,時間間隔參數(shù)記錄為[60,30]11天，最終整合至地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)庫。[0042]步驟1023:基于地理空間拓撲關(guān)系，對所述地表形變速率數(shù)據(jù)、地表形變方向數(shù)據(jù)及地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行空間關(guān)聯(lián)度計算處理，生成地理空間關(guān)聯(lián)特征，所述地理空間關(guān)聯(lián)特征包括形變-覆蓋耦合系數(shù)及空間演變同步性指標。[0043]在該步驟中，空間關(guān)聯(lián)度計算處理通過構(gòu)建空間權(quán)重矩陣與協(xié)方差分析實現(xiàn)，首先利用Delaunay三角網(wǎng)建立監(jiān)測點間的空間拓撲連接關(guān)系；接著采用空間自相關(guān)Moran'sI指數(shù)量化形變速率與覆蓋演變的空間集聚程度，計算得到形變-覆蓋耦合系數(shù)；同時，通過交叉小波變換分析形變方向變化與覆蓋類型轉(zhuǎn)換的時間相位關(guān)系，生成空間演變同步性指標。例如，在某滑坡體后緣區(qū)域，形變速率超過20毫米/月的區(qū)域中，85%的像元在同期發(fā)生覆蓋類型退化，形變-覆蓋耦合系數(shù)達到0.78,空間演變同步性指標顯示形變加速與覆蓋退化存在顯著正相關(guān)且時間滯后小于7天，表明地表植被喪失可能是形變加劇的重要誘因。[0044]步驟1024:將所述地表形變速率數(shù)據(jù)、所述地表形變方向數(shù)據(jù)、所述地表覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)及所述地理空間關(guān)聯(lián)特征進行多維度融合處理，生成所述時空演變特征集合。[0045]在該實施例中，多維度融合處理采用特征級融合策略，具體包括：對形變速率數(shù)據(jù)實施Z-score標準化，消除量綱差異；將形變方向數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為方位角正弦余弦分量以避免角度循環(huán)問題；對覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行獨熱編碼，生成多維類別特征向量；最后通過特征拼接層將標準化后的形變速率、方向分量、編碼后的覆蓋路徑及關(guān)聯(lián)系數(shù)整合為統(tǒng)一時空特征張量。例如，在某滑坡監(jiān)測案例中，融合后的特征張量維度為[256×256×8],其中空間分辨率10米，8個通道分別對應(yīng)標準化形變速率、正弦余弦方向分量、3維覆蓋路徑編碼及2個關(guān)聯(lián)特征指標，該特征集合完整表征了某年第三季度滑坡體的時空動態(tài)特性。[0046]在另一個實現(xiàn)方式中，步驟103中的所述基于預設(shè)的基礎(chǔ)時空演變模型，對所述時空演變特征集合進行動態(tài)參數(shù)優(yōu)化處理，生成目標時空演變模型，包括：步驟1031:將所述時空演變特征集合劃分為訓練特征子集和驗證特征子集，所述訓練特征子集包含前N-1個測繪周期的時空演變特征，所述驗證特征子集包含第N個測繪周期的時空演變特征。[0047]具體實施中，劃分操作遵循時序交叉驗證原則，例如當總測繪個周期(2022Q4-2023Q3)的特征張量作為訓練特征子集，第5個周期(2023Q4)的特征作為驗證特征子集。劃分過程中需確保各子集保持空間范圍一致性，避免因空間采樣差異引入偏差，同時驗證特征子集的時間跨度需等于模型預測步長，例如當模型預測未來三個月演變時，驗證子集應(yīng)包含恰好三個月的監(jiān)測數(shù)據(jù)。[0048]步驟1032:將所述訓練特征子集輸入至所述基礎(chǔ)時空演變模型中進行迭代訓練處理，生成初始時空演變模型，所述迭代訓練處理包括地表形變特征權(quán)重調(diào)整操作及覆蓋演變路徑匹配操作。[0049]在本實施例中，迭代訓練處理采用時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，具體流程為：首先通過三維卷積層提取時空特征，其卷積核尺寸設(shè)置為5×5×3(空間5×5,時間3周期);在特征權(quán)重調(diào)整階段，利用注意力機制計算形變速率特征與覆蓋路徑特征的重要性得分，動態(tài)調(diào)整特征圖通道權(quán)重；覆蓋演變路徑匹配操作則通過對比預測路徑與真實路徑的編輯距離，計算路徑相似度損失函數(shù)。例如，在訓練過程中，模型自動增強高形變速率區(qū)域的特征權(quán)重至原始值的1.5倍，同時將覆蓋路徑匹配損失函數(shù)的權(quán)重系數(shù)設(shè)為0.3,確保模型同步優(yōu)化形變預測與覆蓋變化預測性能。[0050]步驟1033:調(diào)用所述驗證特征子集對所述初始時空演變模型進行預測精度驗證處理，得到模型誤差分布數(shù)據(jù)，所述模型誤差分布數(shù)據(jù)包含形變預測誤差率及覆蓋趨勢偏離度。[0051]在實際應(yīng)用時，驗證處理采用留一法交叉驗證策略，具體包括：將驗證特征子集輸入初始時空演變模型，生成預測形變速率場與覆蓋路徑轉(zhuǎn)移矩陣；計算每個像元的形變預測誤差率為(預測值-實測值)/實測值×100%;覆蓋趨勢偏離度則通過Jaccard相似系數(shù)衡量預測路徑與真實路徑的交并比。例如，滑坡體中部區(qū)域形變預測誤差率≤8%,但前緣區(qū)域因突發(fā)降雨影響誤差率達23%;覆蓋路徑偏離度在植被穩(wěn)定區(qū)達0.85,在人類活動干擾區(qū)降至0.62,該誤差分布數(shù)據(jù)揭示模型在復雜干擾區(qū)域的預測局限性。[0052]步驟1034:根據(jù)所述模型誤差分布數(shù)據(jù)對所述初始時空演變模型的特征映射參數(shù)進行反向修正處理，生成所述目標時空演變模型。[0053]在該步驟中，反向修正處理采用自適應(yīng)矩估計算法，具體包括：根據(jù)形變誤差率分布調(diào)整卷積核權(quán)重，對高誤差區(qū)域?qū)?yīng)的特征通道施加更大學習率；針對覆蓋偏離度設(shè)置閾值觸發(fā)機制，當偏離度超過0.4時啟動雙路徑訓練模式，同時優(yōu)化主網(wǎng)絡(luò)與輔助校正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。例如，在參數(shù)修正過程中，前緣區(qū)域的卷積核權(quán)重更新量是中部區(qū)域的2.3倍，同時引入覆蓋類型先驗知識約束，將裸巖區(qū)向土壤侵蝕區(qū)的轉(zhuǎn)移概率上限設(shè)為示例性的0.15,最終生成的目標時空演變模型在驗證集上的平均誤差率有明顯降低。[0054]在又一個實現(xiàn)方式中，步驟104中的所述調(diào)用所述目標時空演變模型對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行演變預測處理，生成所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果，步驟1041:對當前測繪周期的地表測繪數(shù)據(jù)集進行實時特征提取處理，得到當前地表形變特征及當前覆蓋演變特征。[0055]可以理解，實時特征提取處理采用流式計算框架，具體流程為：接入最新周期(如2023Q4)的雷達干涉數(shù)據(jù)與遙感影像，以5分鐘為時間窗口執(zhí)行在線相位解纏與土地分類；通過滑動平均法消除短時噪聲干擾，生成當前形變速率等值線圖；結(jié)合實時GNSS位移監(jiān)測數(shù)據(jù)修正形變方向矢量場；同時采用增量式分類器更新覆蓋類型分布，檢測最近一周內(nèi)新出現(xiàn)的覆蓋變化區(qū)域。例如，某年12月15日提取的特征顯示，某監(jiān)測點形變速率突增至35毫米/天，方向調(diào)整為正南偏東8°,同時東北坡面出現(xiàn)數(shù)百平方米的灌木退化斑塊。[0056]步驟1042:將所述當前地表形變特征和所述當前覆蓋演變特征輸入至所述目標時空演變模型中，通過多層級特征映射處理生成初步預測結(jié)果。[0057]在實際實施時，多層級特征映射處理遵循模型固有架構(gòu)，具體包括：在空間編碼層將輸入特征壓縮為高維潛空間表示；通過時間門控循環(huán)單元捕捉時序依賴關(guān)系；在解碼層執(zhí)行反卷積操作重建未來一個月的形變速率分布與覆蓋路徑轉(zhuǎn)移概率。例如，初步預測結(jié)果顯示，當前高形變區(qū)將在未來半個月內(nèi)擴展至相鄰谷地區(qū)域，預測形變速率峰值為48毫米/天，同時裸巖區(qū)面積預計增加15%,且新退化區(qū)域與預測高形變區(qū)空間重疊率達82%。[0058]步驟1043:對所述初步預測結(jié)果進行地理空間約束處理，所述地理空間約束處理包括地形連續(xù)性校驗操作及覆蓋類型邏輯校驗操作，得到校驗后的預測結(jié)果。[0059]示例性地，地形連續(xù)性校驗通過數(shù)字高程模型計算坡度閾值約束，強制修正坡度>35°區(qū)域的形變方向與地形走向一致；覆蓋類型邏輯校驗則應(yīng)用馬爾可夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，禁止發(fā)生“裸巖→森林”等違反生態(tài)演替規(guī)律的轉(zhuǎn)換類型。例如，校驗后某陡坡區(qū)域形變方向從原預測的垂直向下修正為沿坡面傾斜方向，覆蓋路徑中的"裸巖→森林"異常轉(zhuǎn)換被替換為"裸巖→土壤侵蝕"的合理路徑。[0060]步驟1044:根據(jù)所述校驗后的預測結(jié)果生成所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)及地表覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)，并將所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)與歷史形變數(shù)據(jù)進行趨勢連貫性分析處[0061]在本發(fā)明實施例中，趨勢連貫性分析采用動態(tài)時間規(guī)整算法，具體包括：將當前預測曲線與過去6個周期的實際形變曲線進行最優(yōu)路徑匹配，計算斜率變化一致性系數(shù)；基于一致性系數(shù)與預設(shè)閾值的關(guān)系確定趨勢修正系數(shù)，當系數(shù)<0.7時啟動趨勢補償機制。例如，分析發(fā)現(xiàn)當前預測的形變加速趨勢與歷史數(shù)據(jù)的平均趨勢偏差達28%,據(jù)此生成趨勢修正系數(shù)0.85,用于后續(xù)校準處理。[0062]步驟1045:基于所述趨勢修正系數(shù)對所述地表形變預測分布數(shù)據(jù)進行動態(tài)校準處理，得到所述目標地理區(qū)域的時空演變預測結(jié)果。[0063]示例性地，動態(tài)校準處理可以采用加權(quán)平均法，例如，某像元原始預測形變速率為50毫米/天，歷史趨勢外推值為42毫米/天，應(yīng)用0.85系數(shù)校準后得到最終預測值48.8毫米/天。校準后的預測結(jié)果既保留當前特征驅(qū)動的短期突變信號，又兼顧歷史規(guī)律反映的長期趨勢，例如，校準可以使形變預測結(jié)果與實測值的相關(guān)系數(shù)有一定提升。[0064]在一個優(yōu)選實施例中，步驟105中的所述根據(jù)所述時空演變預測結(jié)果對所述目標時空演變模型進行動態(tài)更新處理，得到更新時空演變模型，包括：步驟1051:獲取當前測繪周期結(jié)束后更新的實際地表測繪數(shù)據(jù)集，對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集進行特征提取處理，生成實際時空演變特征。[0065]在具體實施中，實際地表測繪數(shù)據(jù)集包含新獲取的雷達干涉數(shù)據(jù)、多光譜影像及現(xiàn)場監(jiān)測記錄，特征提取處理采用與步驟1021-步驟1024相同的處理流程但基于最新數(shù)據(jù)執(zhí)行：首先對差分干涉相位圖進行解纏處理，消除大氣延遲誤差后生成實際地表形變速率數(shù)據(jù)；同步對遙感影像執(zhí)行監(jiān)督分類獲取當前覆蓋類型分布圖，通過與前一周期數(shù)據(jù)對比生成實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)；隨后通過空間自相關(guān)分析與時間序列對齊，構(gòu)建實際形變空間關(guān)聯(lián)特征與實際覆蓋時間關(guān)聯(lián)特征；最終將兩類特征耦合形成維度為[256×256×6]的實際時空演變特征張量。[0066]例如，在某年第四季度測繪周期結(jié)束后，實際特征提取結(jié)果顯示某滑坡后緣區(qū)域形變速率達41毫米/月，覆蓋路徑呈現(xiàn)”密林→裸巖"的異常退化模式，其空間關(guān)聯(lián)特征顯示形變中心與覆蓋退化區(qū)域的空間重疊率達92%。[0067]步驟1052:將所述時空演變預測結(jié)果與所述實際時空演變特征進行差異比對處理，生成模型誤差特征集合，所述模型誤差特征集合包括形變預測誤差向量及覆蓋趨勢偏[0068]在本實施例中，差異比對處理采用多尺度驗證方法：在空間維度，將預測形變速率場與實際形變速率場進行網(wǎng)格化逐像元比對，計算均方根誤差作為形變預測誤差向量；在時間維度，通過動態(tài)時間規(guī)整算法對齊預測覆蓋路徑與實際演變路徑的時間節(jié)點，計算類型轉(zhuǎn)換時間間隔差異作為覆蓋趨勢偏移量。例如，某滑坡前緣區(qū)域的預測形變速率為38毫換預計發(fā)生在第25天，實際觀測為第18天，產(chǎn)生7天的正向時間偏移量，該差異數(shù)據(jù)被編碼至誤差特征集合。[0069]步驟1053:根據(jù)所述模型誤差特征集合對所述目標時空演變模型的映射參數(shù)進行增量調(diào)整處理，得到調(diào)整后的映射參數(shù)，所述增量調(diào)整處理采用滑動窗口權(quán)重更新機制。[0070]在本實施例中，增量調(diào)整處理的具體實施包括：設(shè)置時間窗口大小為3個測繪周期，僅保留最近周期及其前兩個周期的誤差特征數(shù)據(jù)；通過彈性權(quán)重固化算法計算參數(shù)更新量，確保新知識融入時不破壞已有重要特征的映射關(guān)系；對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第三、第四卷積層的核權(quán)重實施差異化調(diào)整，調(diào)整幅度與誤差向量的空間分布梯度成正比。例如，針對滑坡中部區(qū)域6.5毫米/月的平均誤差，對應(yīng)卷積核權(quán)重更新系數(shù)設(shè)為0.32,而前緣區(qū)域12毫米/月誤差區(qū)域的更新系數(shù)提升至0.56,同時凍結(jié)與覆蓋路徑預測相關(guān)的全連接層參數(shù)以避免過調(diào)。[0071]步驟1054:將調(diào)整后的映射參數(shù)同步至所述目標時空演變模型中，生成所述更新時空演變模型，并刪除所述基礎(chǔ)時空演變模型中超過預設(shè)時間閾值的原始映射參數(shù)。[0072]可以理解，參數(shù)同步過程采用版本控制策略：建立模型參數(shù)倉庫，將新映射參數(shù)標記為V2.1版本，保留最近5個版本的參數(shù)歷史；對超過24個月有效期的原始參數(shù)(如V1.3及更早版本)執(zhí)行物理刪除；同時更新模型元數(shù)據(jù)記錄，將新參數(shù)與當前地理環(huán)境特征庫建立索引關(guān)聯(lián)。例如，在202X年第一季度模型更新中，刪除202(X-3)年訓練的V1.2版參數(shù)文件12個，新增V2.1版參數(shù)文件8個，更新后的模型在測試集上顯示形變預測誤差有明顯降低。[0073]在一個優(yōu)選實施例中，步驟1051中的所述對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集進行特征提步驟10511:對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集中的地表高程數(shù)據(jù)進行形變梯度計算處理，生成實際地表形變速率數(shù)據(jù)。[0074]例如，形變梯度計算處理采用合成孔徑雷達干涉測量技術(shù)，具體流程為：對當前周期獲取的30景雷達影像進行小基線集處理，構(gòu)建63個干涉對；利用StaMPS軟件進行永久散射體識別與相位解纏，提取像元級形變時間序列；通過線性回歸分析計算每個像元的月均形變速率，生成空間分辨率為10米的形變速率柵格圖。例如，某監(jiān)測點(坐標E112.35°,N28.76°)的形變時間序列顯示某年10-12月累計沉降量達58毫米，經(jīng)計算得到實際形變速率為19.3毫米/月。[0075]步驟10512:對所述實際地表測繪數(shù)據(jù)集中的地表覆蓋類型數(shù)據(jù)進行覆蓋變化路徑解析處理，生成實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)。[0076]其中，覆蓋變化路徑解析處理采用改進的隱馬爾可夫模型，具體包括：以周為時間單元對多光譜影像進行連續(xù)分類，生成覆蓋類型時間序列；通過維特比算法解碼最可能的類型轉(zhuǎn)換路徑；記錄每個像元的類型轉(zhuǎn)換順序及相鄰轉(zhuǎn)換間的時間間隔。例如，某像元在某年第45-48周的類型變化為"灌木→裸地→土壤侵蝕",時間間隔分別為14天和21天，路徑編[0077]步驟10513:將所述實際地表形變速率數(shù)據(jù)與歷史地表形變速率數(shù)據(jù)進行空間疊加處理，生成實際形變空間關(guān)聯(lián)特征。[0078]在該步驟中，空間疊加處理采用時空立方體分析方法：構(gòu)建三維數(shù)據(jù)立方體(X,Y,T),其中X/Y為空間坐標，T為時間維度；通過莫蘭指數(shù)計算每個空間單元在時間序列上的自相關(guān)性，生成空間關(guān)聯(lián)熱力圖；利用Getis-OrdGi*統(tǒng)計量識別形變速率的熱點區(qū)域。例如，疊加分析顯示某滑坡體西側(cè)區(qū)域在連續(xù)3個周期呈現(xiàn)高-高空間集聚模式(Moran'sI=0.67,p<0.01),表明該區(qū)域存在持續(xù)性的形變空間關(guān)聯(lián)特性。[0079]步驟10514:將所述實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)與歷史覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行時間序列對齊處理，生成實際覆蓋時間關(guān)聯(lián)特征。[0080]其中，時間序列對齊處理采用動態(tài)時間規(guī)整算法：對每個空間單元的覆蓋路徑進行時間彎曲路徑匹配，計算最優(yōu)對齊路徑的累積距離；通過傅里葉變換提取路徑序列的周期性特征，生成包含頻率振幅與相位角的時間關(guān)聯(lián)指標。例如，某斜坡區(qū)域覆蓋路徑的匹配結(jié)果顯示，其演變周期與降雨周期存在顯著相關(guān)性(相位差<5天),該特征被編碼為時間關(guān)[0081]步驟10515:將所述實際形變空間關(guān)聯(lián)特征與所述實際覆蓋時間關(guān)聯(lián)特征進行耦合處理，生成所述實際時空演變特征。[0082]在本實施例中，耦合處理采用張量融合技術(shù)：將空間關(guān)聯(lián)熱力圖重采樣至256×256分辨率，轉(zhuǎn)換為32位浮點型矩陣；將時間關(guān)聯(lián)參數(shù)矩陣進行歸一化處理；通過克羅內(nèi)克積運算將兩類特征矩陣融合為6通道時空特征張量。例如，融合后的特征張量在滑坡后緣區(qū)域顯示空間關(guān)聯(lián)值0.82與時間關(guān)聯(lián)值0.75的強耦合特性，該特征被后續(xù)模型更新流程用于修正巖土力學參數(shù)。[0083]在一個優(yōu)選實施例中，步驟1052中的所述將所述時空演變預測結(jié)果與所述實際時空演變特征進行差異比對處理，生成模型誤差特征集合，包括：步驟10521:提取所述時空演變預測結(jié)果中的預測地表形變速率數(shù)據(jù)，將其與所述實際地表形變速率數(shù)據(jù)進行空間網(wǎng)格化比對處理，生成每個空間網(wǎng)格單元對應(yīng)的形變速率差異值。網(wǎng)格化比對處理采用雙線性插值法將預測柵格與實際柵格統(tǒng)一至相同空間參考△V/V_actual×100%。例如，某10×10米網(wǎng)格單元(行153,列227)的預測值為32.5毫米/月，[0084]步驟10522:提取所述時空演變預測結(jié)果中的預測覆蓋變化趨勢數(shù)據(jù)，將其與所述實際覆蓋演變路徑數(shù)據(jù)進行時間節(jié)點比對處理，生成每個時間節(jié)點對應(yīng)的覆蓋類型匹配度。[0085]例如，時間節(jié)點比對處理采用滑動窗口匹配法：以7天為時間窗口單元，統(tǒng)計預測路徑與實際路徑在對應(yīng)窗口內(nèi)的類型一致性比例；通過Jaccard相似系數(shù)計算匹配度，例如，在第15-21天時間窗口內(nèi)，預測路徑為"灌木→裸地”,實際路徑為"灌木→土壤侵蝕",交集為{灌木},并集為{灌木，裸地，土壤侵蝕},匹配度J=1/[0086]步驟10523:對所述形變速率差異值進行空間聚類分析處理，生成形變誤差空間分布模式。數(shù)MinPts=5;識別高誤差集聚區(qū)域(△V≥8毫米/月)與低誤差分散區(qū)域(△V≤3毫米/月);計算各類簇的質(zhì)心坐標與誤差均值。例如，在2023Q4誤差分析中，識別出3個高誤差簇最大簇覆蓋面積1.2公頃，平均△V=11.4毫米/月，空間分布與已知地質(zhì)斷裂帶走向高度重合。[0088]步驟10524:對所述覆蓋類型匹配度進行時間序列分析處理，生成覆蓋誤差時間演變模式。[0089]示例性地，時間序列分析采用ARIMA模型：以周為單位構(gòu)建匹配度時間序列，通過自相關(guān)函數(shù)確定模型階數(shù)(p=2,d=1,q=1);擬合得到趨勢項與周期項，計算預測殘差的分布特性。例如，分析結(jié)果顯示匹配度序列存在14天的顯著周期(p<0.05),且殘差標準差為0.21,該模式表明模型在覆蓋預測中存在系統(tǒng)性時間滯后問題。[0090]步驟10525:將所述形變誤差空間分布模式與所述覆蓋誤差時間演變模式進行聯(lián)合編碼處理，生成所述模型誤差特征集合。[0091]在該步驟中，聯(lián)合編碼處理采用多模態(tài)融合方法：將空間聚類結(jié)果轉(zhuǎn)換為GeoJSON格式的空間索引文件；將時間序列分析結(jié)果編碼為高維特征向量；通過空間-時間交叉注意力機制生成聯(lián)合特征矩陣。例如，編碼后的特征集合包含空間簇屬性字段12項、時間模式參數(shù)26項及交叉關(guān)聯(lián)指標18項，為模型參數(shù)優(yōu)化提供多維誤差表征。[0092]在一個優(yōu)選實施例中，步驟1053中的所述根據(jù)所述模型誤差特征集合對所述目標時空演變模型的映射參數(shù)進行增量調(diào)整處理，得到調(diào)整后的映射參數(shù)，包括：步驟10531:將所述形變誤差空間分布模式轉(zhuǎn)換為形變誤差權(quán)重矩陣，所述形變誤差權(quán)重矩陣中每個元素對應(yīng)一個空間網(wǎng)格單元的誤差影響系數(shù)。[0093]在具體實施中，轉(zhuǎn)換處理采用空間插值與歸一化方法：首先基于DBSCAN聚類結(jié)果確定高誤差區(qū)域的空間邊界，利用反距離權(quán)重法計算每個10×10米網(wǎng)格單元的誤差影響系差；隨后將計算結(jié)果歸一化至[0,1]區(qū)間，生成256×256的浮點集群中心網(wǎng)格(行89,列156)的△V=12.3毫米/月，區(qū)域σ=4.7毫米/月，計算得到W_ij=0.08,表明該區(qū)域參數(shù)調(diào)整優(yōu)先級最高。[0094]步驟10532:將所述覆蓋誤差時間演變模式轉(zhuǎn)換為覆蓋誤差時間向量，所述覆蓋誤差時間向量中每個元素對應(yīng)一個時間節(jié)點的誤差累積量。[0095]在本實施例中，轉(zhuǎn)換處理采用指數(shù)衰減模型：以周為時間單元，對每個時間節(jié)點的Jaccard匹配度誤差進行累積，例如，第15周的匹配度J_15=0.33,計算其對該周及后續(xù)時間的誤差貢獻，在20周時計算出的累積量E_20=0.41,形成時間維度誤差分布特征。[0096]步驟10533:基于所述形變誤差權(quán)重矩陣對所述目標時空演變模型中的形變映射層參數(shù)進行梯度下降調(diào)整處理。[0097]在該實施例中，調(diào)整處理實施差異化學習率策略：形變映射層包含3個三維卷積核組，其權(quán)重更新量△W=η×W_ij×▽L,其中η=0.001為基礎(chǔ)學習率，W_ij為對應(yīng)網(wǎng)格誤差權(quán)重，▽L為損失函數(shù)梯度。例如，高權(quán)重區(qū)域(W_ij>0.7)的學習率提升至0.0015,而低權(quán)重區(qū)域(W_ij<0.3)的學習率降至0.0005,確保模型重點修正空間相關(guān)性顯著區(qū)域的參數(shù)偏差。[0098]步驟10534:基于所述覆蓋誤差時間向量對所述目標時空演變模型中的覆蓋映射層參數(shù)進行時間衰減調(diào)整處理。[0099]其中，調(diào)整處理采用滑動時間窗機制：覆蓋映射層的長短時記憶網(wǎng)絡(luò)單元權(quán)重更新遵循△t=β×E_t,其中β=0.002為時間衰減系數(shù)，E_t為時間節(jié)點誤差累積量。例如，第20周對應(yīng)時間單元的權(quán)重調(diào)整量為△t=0.002×0.41=0.00082,同時對該時間窗前后±2周的參數(shù)實施聯(lián)動調(diào)整，增強時間維度預測連續(xù)性。[0100]步驟10535:將調(diào)整后的形變映射層參數(shù)與覆蓋映射層參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化處理，生成調(diào)整后的映射參數(shù)。[0101]在本實施例中，聯(lián)合優(yōu)化采用交替方向乘子法：設(shè)置形變參數(shù)與覆蓋參數(shù)的耦合約束條件，通過迭代求解使聯(lián)合損失函數(shù)最小化。具體包括10次交替迭代，每次迭代先固定覆蓋參數(shù)優(yōu)化形變參數(shù)，再固定形變參數(shù)優(yōu)化覆蓋參數(shù)。例如，經(jīng)過差下降12%,覆蓋匹配度提升9%,最終生成參數(shù)文件大小48MB,包含形變卷積核權(quán)重12288項[0102]在一個優(yōu)選實施例中，步驟1054中的所述將調(diào)整后的映射參數(shù)同步至所述目標時步驟10541:創(chuàng)建與所述調(diào)整后的映射參數(shù)對應(yīng)的映射參數(shù)版本標識，所述映射參數(shù)版本標識包含參數(shù)生成時間戳及空間網(wǎng)格編碼。[0103]在本實施例中，版本標識構(gòu)建規(guī)則為：時間戳采用IS08601標準格式，空間網(wǎng)格編碼基于Geohash算法生成12位字符。例如，2024-03-15T14:23:05Z時間戳與"ws101mvt網(wǎng)格編碼組合形成版本ID"20240315142305_ws101mvt6s9c",確保參數(shù)可追溯至特定時間與空間范圍。[0104]步驟10542:將所述調(diào)整后的映射參數(shù)與所述映射參數(shù)版本標識進行綁定處理，生成帶版本標識的映射參數(shù)集合。[0105]在該步驟中，綁定處理采用二進制封裝技術(shù)：在參數(shù)文件頭部插入128字節(jié)標識段，包含時間戳ASCII碼(24字節(jié))、網(wǎng)格編碼(12字節(jié))及校驗和(4字節(jié))。例如，某參數(shù)文件經(jīng)綁定后大小增至48.2MB,文件頭包含"20240315142305_ws101mvt6s9c"標識信息，可通過十六進制編輯器直接讀取版本屬性。[0106]步驟10543:對所述目標時空演變模型中存儲的歷史映射參數(shù)集合進行版本時效性檢測處理，所述版本時效性檢測處理基于所述參數(shù)生成時間戳與當前測繪周期的時間差是否超過預設(shè)閾值。版本ID"20230316102231_ws101mvt5r2d"的時間戳對應(yīng)2023年3月16日，與當前日期2024年3月15日相差364天，距過期閾值僅剩1天，標記為待刪除狀態(tài)。[0108]步驟10544:刪除所述歷史映射參數(shù)集合中時間差超過預設(shè)閾值的過期映射參數(shù)，保留未超閾值的歷史映射參數(shù)作為基準參數(shù)。[0109]在本實施例中，刪除操作實施物理擦除與邏輯標記雙機制：首先在參數(shù)存儲索引中移除過期記錄，隨后對磁盤存儲區(qū)塊執(zhí)行三次覆寫擦除。例如，刪除5個過期版本釋放存儲空間1.2GB,保留最近3個版本(2023-06-10、2023-12-05、2024-02-28)作為基準參數(shù)，總[0110]步驟10545:將所述帶版本標識的映射參數(shù)集合寫入所述目標時空演變模型的參數(shù)存儲空間中，并與所述基準參數(shù)進行空間網(wǎng)格編碼對齊處理。[0111]例如，存儲空間管理采用分片策略：將256×256網(wǎng)格劃分為64個32×32子區(qū)域，每個子區(qū)域參數(shù)獨立存儲。對齊處理確保新參數(shù)的Geohash前綴與基準參數(shù)前8位一致。例如，新參數(shù)版本”ws101mvt6s9c"與基準參數(shù)"ws101mvt5r2d"在前8位"ws101mvt"保持相同，實現(xiàn)空間一致性存儲。[0112]步驟10546:對所述參數(shù)存儲空間中所有映射參數(shù)進行兼容性校驗處理，所述兼容性校驗處理包括空間網(wǎng)格編碼一致性校驗及參數(shù)生成時間戳連續(xù)性校驗。[0113]例如，校驗算法實施三步驗證：1)檢查同一子區(qū)域參數(shù)的Geohash前綴一致性；2)驗證時間戳序列是否連續(xù)無斷層；3)檢測參數(shù)文件頭校驗和與內(nèi)容哈希值匹配性。例如，發(fā)現(xiàn)某子區(qū)域存在"ws101"與"ws102"混合編碼參數(shù)，觸發(fā)異常報警并隔離沖突文件。[0114]步驟10547:當檢測到同一空間網(wǎng)格編碼下存在多個有效映射參數(shù)版本時，提取各版本參數(shù)生成時間戳并與當前測繪周期的時間戳進行差值排序處理。[0115]在本發(fā)明實施例中，排序算法基于時間差絕對值升序排列，例如某網(wǎng)格編碼下有三個版本：2024-03-10(差值5天)、2024-02-28(差值16天)、2024-01-15(差值59天),排序結(jié)果為[2024-03-10,2024-02-28,2024-01-15]。[0116]步驟10548:根據(jù)所述差值排序結(jié)果選擇與當前測繪周期時間戳差值最小的映射參數(shù)版本，將剩余版本參數(shù)標記為待歸檔狀態(tài)。[0117]示例性地，選擇策略設(shè)定7天為有效窗口：若最小差值≤7天，則直接選用；否則觸發(fā)參數(shù)重建流程。例如，選擇2024-03-10版本(差值5天)作為主用參數(shù)，將另外兩個版本移入歸檔區(qū)，保留周期設(shè)置為一個月。[0118]步驟10549:將選擇的映射參數(shù)版本與所述基準參數(shù)進行空間疊加融合處理，生成融合后的更新映射參數(shù)集合；將所述更新映射參數(shù)集合覆蓋至所述目標時空演變模型的原始參數(shù)存儲區(qū)域，完成模型更新操作，生成所述更新時空演變模型。[0119]在本發(fā)明實施例中，融合處理采用加權(quán)平均法：新參數(shù)權(quán)重0.7,基準參數(shù)權(quán)重0.3,公式為W_fused=0.7W_new+0.3W_base。例如，某卷積核參數(shù)原值為[0.12,-0.05,0.33],基準值為[0.15,-0.08,0.29],融合后為[0.129,-0.059,0.318]。其中，更新后的模型在測試集上顯示預測精度有明顯提升，存儲占用得到顯著優(yōu)化。[0120]在另一個優(yōu)選實施例中，步驟105中的所述將所述更新時空演變模型同步至下一步驟10551:在下一測繪周期的起始時間節(jié)點，提取目標時空演變模型的原始參數(shù)存儲區(qū)域中的更新映射參數(shù)集合；識別提取到的更新映射參數(shù)集合中各參數(shù)的映射參數(shù)版本標識，解析映射參數(shù)版本標識包含的參數(shù)生成時間戳及空間網(wǎng)格編碼。[0121]在具體實施中，參數(shù)提取操作通過版本控制接口執(zhí)行：在2024年4月1日08:00(下一周期起始時刻),從分布式存儲集群加載所有標記為"active"狀態(tài)的參數(shù)文件；利用正則表達式匹配算法解析文件名中的版本標識，例如從"20240329150217_ws101mvt6s9c.bin"中提取生成時間戳"2024-03-29T15:02:17Z"及12位Geohash編碼"ws101mvt6s9c"。解析過程中實施數(shù)據(jù)完整性校驗，采用CRC32校驗碼驗證文件頭與內(nèi)容一致性，剔除校驗失敗文[0122]步驟10552:將所述參數(shù)生成時間戳與下一測繪周期的預測起始時間進行匹配度計算處理，生成時間匹配系數(shù)矩陣；根據(jù)所述時間匹配系數(shù)矩陣對提取到的更新映射參數(shù)集合進行有效性篩選處理，保留時間匹配系數(shù)大于設(shè)定閾值的有效參數(shù)。C_t=1-|T_gen-T_start|/[0124]其中，T_gen為參數(shù)生成時間戳，T_start為周期起始時間，T_end為參數(shù)有止時間。設(shè)定閾值C_threshold=0.85,篩選出C_t≥0.85的參數(shù)文件。例如，某參數(shù)生成于2024-03-28T14:00:00Z,周期起始時間為2024-04-01T00:00:00Z,有效期截止2024-06-30T00:00:00Z,計算得C_t=0.91,符合有效性條件。[0125]步驟10553:將所述有效參數(shù)的空間網(wǎng)格編碼與下一測繪周期的地理空間網(wǎng)格劃分數(shù)據(jù)進行逐格匹配處理。[0126]在本發(fā)明實施例中，匹配處理采用空間索引加速技術(shù)：加載目標區(qū)域256×256網(wǎng)格的MBR(最小邊界矩形)空間索引，將每個參數(shù)的12位Geohash編碼解碼為經(jīng)緯度范圍，與網(wǎng)格空間范圍進行包含關(guān)系判斷。例如，參數(shù)編碼"ws101mvt6s9c"解碼后對應(yīng)經(jīng)度[0127]步驟10554:當檢測到目標空間網(wǎng)格編碼未對應(yīng)有效參數(shù)時，采用相鄰空間網(wǎng)格編碼的有效參數(shù)進行空間插值補全處理；將補全后的有效參數(shù)按空間網(wǎng)格編碼順序加載至所述基礎(chǔ)時空演變模型的實時預測運算模塊中。[0128]在本發(fā)明實施例中，空間插值采用反距離權(quán)重法：以目標網(wǎng)格為中心，搜索半徑300米范圍內(nèi)所有有效參數(shù)網(wǎng)格，示例性的權(quán)重計算式為W_d=1/(d^2+ε),其中d為網(wǎng)格中心距離，ε=le-5防止除零錯誤。例如，某缺失網(wǎng)格(行89,列201)通過鄰近4個有效網(wǎng)格參數(shù)插[0129]步驟10555:生成所述有效參數(shù)的映射參數(shù)版本標識與下一測繪周期時間節(jié)點的映射關(guān)系索引表，所述映射關(guān)系索引表包含空間網(wǎng)格編碼、參數(shù)版本標識及加載時間戳。[0130]其中，索引表構(gòu)建采用列式存儲結(jié)構(gòu)：每行記錄包含Geohash編碼(12字節(jié))、版本標識(36字節(jié))、加載時間戳(8字節(jié))三個字段。例如，記錄"ws101mv20240329150217_ws101mvt6s9c|20240401080000"表示該網(wǎng)格參數(shù)版本于2024年4月1日08:00:00加載，總索引表大小約256×256×56≈3.5MB。[0131]步驟10556:在下一測繪周期的演變預測處理過程中，實時監(jiān)測所述映射關(guān)系索引表中各參數(shù)版本標識的時間戳與當前預測時間節(jié)點的時間差。[0132]其中，監(jiān)測機制實施滑動窗口檢查：每完成一個預測步長(如15分鐘),計算當前時間T_current與參數(shù)加載時間T_load的差值△T=|T_current-T_load|。例如，在2024-04-01T10:30:00進行預測時，某參數(shù)加載時間為2024-04-01T08:00:00,△T=2.5小時，未超過同步閾值(默認24小時)。[0133]步驟10557:當所述時間差超過預設(shè)的同步閾值時，觸發(fā)參數(shù)版本更新請求并從所述更新時空演變模型的參數(shù)存儲區(qū)域中提取最新映射參數(shù)版本。[0134]在本實施例中，閾值觸發(fā)邏輯采用分層設(shè)置：核心區(qū)域(如滑坡體中部)閾值設(shè)為6小時，邊緣區(qū)域設(shè)為24小時。例如，當某核心網(wǎng)格參數(shù)△T達6小時01分時，自動向參數(shù)服務(wù)器發(fā)送更新請求，檢索生成時間最新的參數(shù)版本(如20240401075959_ws101mvt7a2b)。[0135]步驟10558:將提取的最新映射參數(shù)版本按空間網(wǎng)格編碼替換至所述實時預測運算模塊中，并同步更新所述映射關(guān)系索引表中的對應(yīng)條目。[0136]在該步驟中，替換操作實施原子化更新：首先鎖定目標網(wǎng)格的預測計算線程，將新參數(shù)寫入臨時內(nèi)存區(qū)域，驗證校驗和后切換指針指向新參數(shù)，最后更新索引表時間戳字段。例如，將網(wǎng)格ws101mvt7a2b的參數(shù)版本從20240329150217更新至20240401075959,索引表加載時間戳同步改為2024-04-01T10:31:22。[0137]步驟10559:在完成下一測繪周期所有預測處理后，將實際使用的映射參數(shù)版本標識及對應(yīng)預測結(jié)果關(guān)聯(lián)存儲至模型日志數(shù)據(jù)庫。[0138]示例性地，存儲結(jié)構(gòu)設(shè)計為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表：主表記錄預測任務(wù)ID、時間范圍、空20240401_landslide的記錄包含256×256=65536條明細數(shù)據(jù)，每條記錄字段包括[網(wǎng)格編碼，參數(shù)版本，預測形變速率，預測覆蓋路徑],總數(shù)據(jù)量約65MB,采用列壓縮后存儲為[0139]在一個可擴展的實施例中，所述方法還包括：提取所述更新時空演變模型中的模型誤差特征集合，對所述模型誤差特征集合進行誤差溯源分析處理，生成誤差來源分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述誤差來源分布數(shù)據(jù)對所述更新時空演變模型的學習率參數(shù)進行自適應(yīng)基于所述動態(tài)學習率配置參數(shù)對所述更新時空演變模型的映射參數(shù)進行增量優(yōu)將所述優(yōu)化后的映射參數(shù)與歷史參數(shù)版本進行融合校驗處理，生成參數(shù)兼容性評估結(jié)果；根據(jù)所述參數(shù)兼容性評估結(jié)果對所述優(yōu)化后的映射參數(shù)進行選擇性覆蓋處理，生成最終更新時空演變模型并同步至后續(xù)測繪周期。[0140]在滑坡監(jiān)測系統(tǒng)的迭代優(yōu)化過程中，提取所述更新時空演變模型中的模型誤差特征集合，對所述模型誤差特征集合進行誤差溯源分析處理，生成誤差來源分布數(shù)據(jù)。誤差溯源分析處理采用隨機森林特征重要性評估方法，通過構(gòu)建誤差來源分類模型，計算各輸入特征對預測誤差的貢獻度指標，生成包含空間位置、時間階段及特征類型的誤差來源分布熱力圖。[0141]例如，在2024年第二季度的誤差分析中，發(fā)現(xiàn)滑坡前緣區(qū)域65%的形變預測誤差來源于地表覆蓋類型突變特征未被有效學習，該區(qū)域的覆蓋演變路徑特征重要性評分達0.87,顯著高于地形連續(xù)性特征(0.23)。根據(jù)所述誤差來源分布數(shù)據(jù)對所述更新時空演變模型的學習率參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整處理，生成動態(tài)學習率配置參數(shù)，具體實施為：針對高貢獻度誤差來源對應(yīng)特征通道，將初始學習率從0.001提升至0.0025,同時對低貢獻度特征通道實施學習率衰減至0.0003。[0142]基于所述動態(tài)學習率配置參數(shù)對所述更新時空演變模型的映射參數(shù)進行增量優(yōu)化處理，生成優(yōu)化后的映射參數(shù)，該過程采用帶動量項的隨機梯度下降算法，在連續(xù)8個訓練周期中，前緣區(qū)域覆蓋路徑特征對應(yīng)的全連接層權(quán)重更新幅度達原始值的1.8倍。將所述優(yōu)化后的映射參數(shù)與歷史參數(shù)版本進行融合校驗處理，生成參數(shù)兼容性評估結(jié)果，校驗方法包括：計算新舊參數(shù)向量間的余弦相似度指標，設(shè)定閾值>0.75為兼容標準；對滑坡體中部區(qū)域的參數(shù)校驗顯示相似度達0.82,而前緣區(qū)域因特征權(quán)重劇烈調(diào)整導致相似度降至0.68,觸發(fā)參數(shù)回滾保護機制。根據(jù)所述參數(shù)兼容性評估結(jié)果對所述優(yōu)化后的映射參數(shù)進行選擇性覆蓋處理，生成最終更新時空演變模型并同步至后續(xù)測繪周期，具體實施為：對兼容區(qū)域直接覆蓋新參數(shù)，對非兼容區(qū)域保留70%舊參數(shù)與30%新參數(shù)的混合配置，確保模型在2024年第三季度預測任務(wù)中，前緣區(qū)域預測誤差降低至9.3%且無參數(shù)沖突告警。獲取下一測繪周期的地理空間網(wǎng)格劃分數(shù)據(jù)，對其進行多尺度重組處理，生成嵌套式空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)；基于時間節(jié)點劃分數(shù)據(jù)對預測時間步長進行分段處理，生成多粒度時間預測序?qū)⑺銮短资娇臻g網(wǎng)格結(jié)構(gòu)與多粒度時間預測序列對齊處理，生成時空匹配索引調(diào)用所述更新時空演變模型對索引表中的映射關(guān)系進行獨立預測處理，生成多尺度時空預測結(jié)果集合；對多尺度時空預測結(jié)果集合進行跨尺度融合處理，生成統(tǒng)一分辨率的目標時空預測數(shù)據(jù)；將目標時空預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行實時比對處理，生成跨尺度誤差分布圖并校準分層權(quán)重。[0144]在提升滑坡時空預測精度的擴展方案中，獲取下一測繪周期的地理空間網(wǎng)格劃分數(shù)據(jù)，對其進行多尺度重組處理，生成嵌套式空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。多尺度重組采用四叉樹空間分割算法，將基礎(chǔ)10米網(wǎng)格劃分為5米、20米、40米三級子網(wǎng)格系統(tǒng)，形成包含1024×1024(5[0145]基于時間節(jié)點劃分數(shù)據(jù)對預測時間步長進行分段處理，生成多粒度時間預測序列，具體實施為：將三個月預測周期分解為日粒度(90步)、周粒度時間序列，每級序列通過線性插值保持時序連續(xù)性。將所述嵌套式空間網(wǎng)格結(jié)構(gòu)與多粒度時間預測序列對齊處理，生成時空匹配索引表，該索引表包含空間層級編碼、時間粒度標記及數(shù)據(jù)存儲指針，例如索引項"L3_T2_S45"表示層級3(20米網(wǎng)格)、時間粒度2(周步長)、空間區(qū)塊45的存儲地址。調(diào)用所述更新時空演變模型對索引表中的映射關(guān)系進行獨立預測處理，生成多尺度時空預測結(jié)果集合，預測過程實施并行計算，各尺度預測任務(wù)分配至GPU集群的不同計算單元，在40米粗粒度層級優(yōu)先完成全域趨勢預測，其結(jié)果為細粒度預測提供邊界約束。[0146]對多尺度時空預測結(jié)果集合進行跨尺度融合處理，生成統(tǒng)一分辨率的目標時空預測數(shù)據(jù)，融合算法采用小波變換的多分辨率分析方法，將各尺度預測結(jié)果的頻域特征進行加權(quán)合