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专利名称：一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410564413.6

专利申请（专利权）人：陇东学院,庆阳陇沣海绵城市建设管理运营有限责任公司
权利人地址：甘肃省庆阳市西峰区兰州路45号

专利发明（设计）人：杨永东,刘永德,刘万锋,张彦雄,毛炜,胡爱萍,董芸秀,吕圆芳,祁菁,付艳艳,张润桐

专利摘要：本发明涉及生态护坡工程领域，尤其涉及一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统。内容包括：通过数据采集与预处理模块获取并预处理生态护坡的环境状态参数数据；通过数字孪生环境构建模块构建生态护坡数字孪生模型；通过强化学习模型训练模块以数字孪生环境为奖励函数生成器，进行植被密度调节策略的训练优化；通过策略生成与优化模块将训练好的D3QN价值网络模型部署到实际生态护坡工程中；可视化与决策支持模块，用于通过人机交互界面进行护坡植被密度优化过程的透明化管理。解决了现有经验设计方法中存在的植被密度定量分析能力不足、多目标权衡优化机制缺失、确定性方案适应性差、全生命周期动态优化能力弱等。

主权利要求：
1.一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，其特征在于，包括：获取基于地形点云数据、护坡代表性断面的土层结构数据、多光谱数据和护坡环境监测数据的多源数据；基于多源数据，构建护坡时空一体化信息模型；基于护坡时空一体化信息模型，搭建数字孪生环境；在数字孪生环境中开展植被生长数值模拟试验，获取不同密度组合下的生态效益与成本数据，用于训练D3QN价值网络模型；进一步，构建奖励函数：，
其中，为边坡安全系数， 为生态效益评分，为施工成本， 分别为边坡安全系数、生态效益评分、施工成本的权重系数； 表示智能体在时间步 的环境状态； 表示智能体在时间步基于 采取的动作；表示智能体在时间步的环境状态；
将数字孪生环境状态离散为网格，并进行强化学习环境的封装；待D3QN价值网络训练收敛后，保存D3QN价值网络模型，并将D3QN价值网络模型部署到护坡施工管理云平台；通过护坡施工管理云平台返回每个网格的最优植被密度调节量 ：，
其中， 表示护坡网 的植被密度调节动作空间；表示每个网格的调节动作；表示在线网络； 表示每个网格 的状态； 表示Q值网络；
基于最优植被密度调节量 ，护坡施工管理云平台动态生成护坡区域植被种植密度分布图与热力图；并得到最优植被密度，具体实现公式如下：，
其中， 为初始密度； 为网格 的最优植被密度；为单步最大调节次数； 为密度调节步长。
2.根据权利要求1所述的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，其特征在于，所述D3QN价值网络模型包括：设计D3QN价值网络模型结构，包括Conv1D提取状态特征、LSTM建模时序依赖、Dueling架构解耦状态值和优势函数。
3.根据权利要求1所述的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，其特征在于，在强化学习的实现中，构建经验回放池，智能体与环境交互产生四元组样本 并填充回放池；小批量采样，优化TDLoss：，
，
其中 为折扣因子， 为目标网络参数，定期从在线网络 复制得到；是在时间步 采取动作 后获得的奖励。
4.一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统，应用于如权利要求1所述的确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，其特征在于，该系统包括：数据采集与预处理模块、数字孪生环境构建模块、强化学习模型训练模块、策略生成与优化模块以及可视化与决策支持模块；
数据采集与预处理模块，用于获取并预处理生态护坡的环境状态参数数据；
数字孪生环境构建模块，用于基于预处理后的环境状态参数数据，构建生态护坡数字孪生模型；
强化学习模型训练模块，用于以生态护坡数字孪生模型为奖励函数生成器，进行植被密度调节策略的训练优化；强化学习模型采用D3QN价值网络模型；并定义可用植被密度调节量和奖励函数；
策略生成与优化模块，用于将训练好的D3QN价值网络模型部署到实际生态护坡工程中，并获得每个网格的最优植被密度调节量；
可视化与决策支持模块，用于通过人机交互界面进行护坡植被密度优化过程的透明化管理；调节各类优化参数，并调用D3QN决策服务，实时返回调整后的植被密度优化方案，并渲染到三维场景中。
5.根据权利要求4所述的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统，其特征在于，所述生态护坡数字孪生模型包括5个子模型：三维地形模型、土壤模型、水文模型、植被生长模型和边坡稳定性计算模型；5个子模型通过显式耦合方式动态交互，共同构成生态护坡数字孪生环境。
6.根据权利要求4所述的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统，其特征在于，所述D3QN价值网络模型包含1个状态输入层、3个全连接隐藏层、状态值头和优势函数头；D3QN价值网络模型训练采用经验回放和固定Q目标两大机制。 说明书 : 一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统技术领域[0001] 本发明涉及生态护坡工程领域，尤其涉及一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统。背景技术[0002] 随着生态文明建设的不断推进，生态护坡作为山地公路、铁路等基础设施建设中的关键环节，在水土保持、边坡加固、景观修复等方面发挥着越来越重要的作用。科学合理地确定护坡植被配置，对于发挥生态护坡的工程防护、生态恢复、景观美化等综合功能，实现工程效益、生态效益和景观效益的统一具有重要意义。目前，在生态护坡植被配置设计中，通常采用经验法确定植被种类和密度。该方法主要依据设计人员的个人经验，参考类似工程案例，并结合现场勘查情况，对护坡植被配置进行定性判断和估算。除经验法外，还有一些其他常见的植被配置经验设计方法，如参考当地自然植被群落结构、参考同类工程设计规范等。这类经验设计方法操作简单、计算方便，在一些小型、环境条件相对单一的生态护坡工程中应用较为广泛。[0003] 然而，随着生态护坡工程建设规：透丛映潭鹊牟欢咸岣，传统经验设计方法暴露出越来越多的不足。首先，经验设计很难精准量化复杂生态环境因子(如地形、土壤、水文、气象等)对植被生长的影响，往往只能粗略估算，导致设计参数与实际情况存在较大偏差，影响植被成活率和生长效果。其次，经验设计缺乏科学的理论支撑和优化手段，难以在兼顾边坡稳定性、生态效益、经济性等多种目标的同时达到最优配置，往往得到的方案是局部最优而非全局最优，导致工程投资和维护成本偏高。再次，经验设计得到的植被密度方案通常为确定性数值，忽略了现实施工环境的复杂多变性，导致实际种植效果与预期效果存在较大偏差，甚至出现大面积植被成活率低、植被稳定性差的问题，施工难度大、成本高。最后，传统设计方法缺乏持续优化能力，设计、施工、运维管理脱节，难以适应工程全生命周期的动态变化需求，导致生态护坡潜在的生态价值和景观效益难以最大限度发挥。虽然现有技术中有一些尝试，如通过引入植被生态位模型、多目标优化算法等改进经验设计，但在解决上述问题的系统性、实用性和鲁棒性方面仍存在不足。发明内容[0004] 本发明的目的在于提供一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统，用于解决现有经验设计方法中存在的植被密度定量分析能力不足、多目标权衡优化机制缺失、确定性方案适应性差、全生命周期动态优化能力弱等问题。[0005] 本发明的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统，具体包括以下技术方案：[0006] 一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，包括：[0007] 获取基于地形点云数据、护坡代表性断面的土层结构数据、多光谱数据和护坡环境监测数据的多源数据；基于多源数据，构建护坡时空一体化信息模型；基于护坡时空一体化信息模型，搭建数字孪生环境；在数字孪生环境中开展植被生长数值模拟试验，获取不同密度组合下的生态效益与成本数据，用于训练D3QN价值网络模型；进一步，构建奖励函数；将数字孪生环境状态离散为网格，并进行强化学习环境的封装。[0008] 优选的，所述D3QN价值网络模型包括：[0009] 设计D3QN价值网络模型结构，包括Conv1D提取状态特征、LSTM建模时序依赖、Dueling架构解耦状态值和优势函数。[0010] 优选的，在强化学习的实现中，构建经验回放池，智能体与环境交互产生四元组样本并填充回放池。[0011] 优选的，待D3QN价值网络训练收敛后，保存D3QN价值网络模型，并将D3QN价值网络模型部署到护坡施工管理云平台；通过护坡施工管理云平台返回每个网格的最优植被密度调节量。[0012] 优选的，基于最优植被密度调节量，护坡施工管理云平台动态生成护坡区域植被种植密度分布图与热力图；并得到最优植被密度。[0013] 一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统，包括：[0014] 数据采集与预处理模块、数字孪生环境构建模块、强化学习模型训练模块、策略生成与优化模块以及可视化与决策支持模块；[0015] 数据采集与预处理模块，用于获取并预处理生态护坡的环境状态参数数据；[0016] 数字孪生环境构建模块，用于基于预处理后的环境状态参数数据，构建生态护坡数字孪生模型；[0017] 强化学习模型训练模块，用于以生态护坡数字孪生模型为奖励函数生成器，进行植被密度调节策略的训练优化；强化学习模型采用D3QN价值网络模型；并定义可用植被密度调节量和奖励函数；[0018] 策略生成与优化模块，用于将训练好的D3QN价值网络模型部署到实际生态护坡工程中，并获得每个网格的最优植被密度调节量；[0019] 可视化与决策支持模块，用于通过人机交互界面进行护坡植被密度优化过程的透明化管理；调节各类优化参数，并调用D3QN决策服务，实时返回调整后的植被密度优化方案，并渲染到三维场景中。[0020] 优选的，所述生态护坡数字孪生模型包括5个子模型：三维地形模型、土壤模型、水文模型、植被生长模型和边坡稳定性计算模型；5个子模型通过显式耦合方式动态交互，共同构成生态护坡数字孪生环境。[0021] 优选的，所述D3QN价值网络模型包含1个状态输入层、3个全连接隐藏层、状态值头和优势函数头；D3QN价值网络模型训练采用经验回放和固定Q目标两大机制。[0022] 本发明的技术方案的有益效果是：[0023] 本发明克服了传统经验设计方法难以精准量化复杂生态环境、缺乏多目标科学优化手段、植被密度方案适应性差、缺乏持续优化能力等问题，实现了在兼顾边坡稳定性、生态效益和景观效益的同时，基于数字孪生驱动的精准设计自动生成最优植被密度方案，显著降低了工程投资和维护成本，提升了植被密度优化的精准性、鲁棒性和适用范围，简化了优化方案的工程落地，并通过数据驱动的持续迭代优化，最大限度地持续释放生态护坡的综合价值，为生态护坡工程建设提供了一套先进、高效、经济的智能化全生命周期解决方案。附图说明[0024] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。[0025] 图1为本发明一个实施例所提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统模块示意图；[0026] 图2为本发明一个实施例所提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法流程图。具体实施方式[0027] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0028] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。[0029] 下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统的具体方案。[0030] 参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统模块示意图，具体如下：[0031] 本发明实施例提供了一种确定生态护坡坡面最优植株密度的系统，包括：[0032] 数据采集与预处理模块、数字孪生环境构建模块、强化学习模型训练模块、策略生成与优化模块以及可视化与决策支持模块；[0033] 数据采集与预处理模块用于通过物联网传感器、无人机遥感、地面调查等多源方式获取生态护坡的全要素环境状态参数数据。具体包括：[0034] (1)气象参数：通过自动气象站采集护坡所在区域的降雨量、气温、湿度、风速等数据，采样频率为10分钟/次，数据格式为JSON。[0035] (2)水文参数：通过布设在护坡不同土层的土壤水分传感器(量程0?100%，精度±3%)，实时监测土壤含水量变化，采样频率为1小时/次，数据格式为XML。[0036] (3)地形参数：利用地面三维激光扫描仪(测距精度±2mm)获取护坡高精度点云数据，并通过现有的点云处理软件生成5cm分辨率的数字高程模型(DEM)，栅格数据格式为TIFF。[0037] (4)土壤参数：通过土钻勘探获取护坡典型断面的土层厚度、土壤质地等数据，并结合土工试验测定土体密度、黏聚力、内摩擦角等力学指标。勘探点间距为20m，数据用Excel记录和存储。[0038] (5)植被参数：通过地面采样调查获取护坡主要植被类型、盖度、密度等数据。每个样方面积为1m×1m，间距10m，数据记录格式为Shapefile。[0039] 同时，该模块还负责对上述采集的多源异构数据进行清洗、配准、特征提取和语义标注等预处理。清洗过程通过阈值法、中值滤波等算法去除异常值和噪声干扰；配准过程通过ICP、最小二乘等方法实现不同坐标系数据的几何配准；特征提取基于小波变换等算法获取环境要素的多尺度纹理、频谱特征；环境要素如光照、水分、温度等；语义标注采用本体驱动的知识图谱映射环境状态参数数据的物理含义，得到预处理后的高维环境状态参数数据。[0040] 数字孪生环境构建模块以预处理后的高维环境状态参数数据为基。ü嘌Э、多尺度耦合仿真搭建生态护坡数字孪生模型。该模型由以下5个子模型组成：[0041] (1)三维地形模型：将护坡DEM栅格转换为由海量三角面元组成的不规则三角网(TIN)，构建地形的三维真实感表达。TIN采用Delaunay三角剖分算法生成，顶点高程插值采用克里金法。[0042] (2)土壤模型：基于土层厚度、土壤质地等采样数据，构建护坡三维土壤属性参数场。土壤质地采用国际土壤学会USDA分类标准，通过IDW插值获得连续参数场。土体力学参数采用Mohr?Coulomb本构模型。[0043] (3)水文模型：采用Richards方程描述土壤水分运移特性，并通过有限元方法进行数值求解。参数化采用vanGenuchten模型，参数率定采用粒子群优化算法。时间步长采用自适应控制，空间离散采用四面体网格。[0044] (4)植被生长模型：采用基于个体的植被生长建模方法，考虑光照、水分、温度等环境要素对植被生长的影响。植被个体采用L系统表达形态结构，生长过程采用Logistic方程描述，参数随机采样自植被生理参数先验分布；植被生理参数包括但不限于：光合作用相关参数如最大光合速率，水分利用相关参数如气孔导度，温度适应相关参数如最适生长温度等；本领域技术人员可以根据护坡所用具体植被种类结合常规知识选取植被生理参数，本发明实施例中对此不做具体限定。[0045] (5)边坡稳定性计算模型：采用Bishop简化法划分滑裂面，计算各土条的安全系数。土体强度采用Mohr?Coulomb准则，土中水压力采用裂隙水模型，土体夹角采用Janbu简化法。植被根系力学效应等效为附加黏聚力。[0046] 以上5个子模型通过显式耦合方式动态交互，共同构成一个高保真、多时空尺度的生态护坡数字孪生环境。数字孪生模型积分时间步长统一为1小时，空间离散尺度为0.5m，外部驱动数据(降雨、风速等)采用线性插值映射到数字孪生模型时间步长上。耦合计算采用改进的Picard迭代格式，子模型间通过内存共享实现数据交换。[0047] 在耦合计算过程中，环境状态变量在子模型之间传递，作为下一步计算的边界条件；过程参数用于控制各子模型中相应过程的速率和强度。两类参数在时间和空间尺度上的合理设置，是确保数字孪生环境高保真模拟的关键。采用NetCDF格式对环境状态变量和过程参数进行统一管理和存储，有利于支持多模型、多过程、多尺度的耦合模拟。[0048] 环境状态变量指表征护坡环境在某一时刻的综合属性的变量,是多个子模型耦合作用的结果，包括但不限于：地形状态变量如坡度，土壤状态变量如土壤水分等；过程参数指控制各子模型中物理、化学和生物过程的计算参数，包括但不限于：土壤水力参数如土壤导水率，水文过程参数如下渗系数等；在实际应用中，环境状态变量和过程参数的选择具有一定的灵活性和多样性,不同的技术人员基于自己的知识和经验,可能会做出不同的选择，本发明实施例在此不做具体限定。[0049] 强化学习模型训练模块以上述数字孪生环境为奖励函数生成器，进行植被密度调节策略的训练优化。针对护坡复杂环境，强化学习模型选择高维观测和连续动作的D3QN(DuelingDoubleDQN)算法框架，将护坡离散为 个网格，每个网格 的状态 为：[0050] ，[0051] 其中， 中包括植被密度 ，坡度 ，坡向 ，土层厚度 ，土壤含水量 ，地表温度 等环境属性；和分别表示网格的行和列索引，用于定位护坡上的特定区域。状态集合为：[0052] ，[0053] 其中，和 分别为护坡网格的总行数和总列数；[0054] 智能体将每个网格 的可用植被密度调节量 定义为：[0055] ，[0056] 其中， 为植被密度调节步长；为单步最大调节次数； 为每个网格的可能调节量总数；表示对每个网格可采取的植被密度调节次数,其取值范围为[1,2,…,2L+1]。这里 是一个与具体网格和时间步无关的超参数，用于定义智能体可选动作的空间。于是动作空间 为：[0057] ，[0058] 奖励函数 以加权求和形式定义，综合考虑稳定性、生态、成本等多目标：[0059] ，[0060] 其中，表示智能体在时间步 的环境状态； 表示智能体在时间步 基于 采取的动作；为边坡安全系数(由Bishop法计算)；为生态效益评分(由层次分析法确定)；为施工成本(与 的L1范数成正比)； 分别为边坡安全系数、生态效益评分、施工成本的权重系数(专家经验给定)。[0061] 时间步表示强化学习过程中智能体与环境交互的离散时刻。在每个时间步 ，智能体根据当前环境状态 采取一个动作 ，环境反馈给智能体一个奖励 ，并转移到下一个状态 。这样的交互循环往复进行,直到达到终止条件(如达到最大训练步数或奖励收敛)。[0062] 时间步 下的状态转移函数 采用高斯白噪声扰动下的密度调节动力学方程：[0063] ，[0064] 其中， 为高斯分布； 表示在时间步 ，针对护坡网格 的植被密度调节动作，具体而言,它表示智能体对网格 在时间步 的植被密度进行调节的幅度,可以是正值(即增加密度)、负值(即减少密度)或零(即维持不变)；从数学表示上看：；均值为 ；方差为 ，反映植被密度调节的不确定性。[0065] 这里的时间步 是一个抽象的概念,并不要求与实际时间(如1小时)严格对应。在实际应用中,训练得到的D3QN价值网络可以根据需要以任意的时间粒度(如每天或每周)来执行植被密度调节行动。因此，时间步的范围是由强化学习模型训练的总步数决定的。[0066] D3QN价值网络包含1个状态输入层(维度为 ， 为环境属性数)、3个全连接隐藏层(节点数依次为1024、512、256)和2个头：状态值头(1个节点)和优势函数头(个节点)。激活函数采用ReLU，正则化采用L2项，dropout率为0.25。[0067] D3QN价值网络模型训练采用经验回放和固定Q目标两大机制。经验回放池 存储样本四元组 ；是在时间步采取动作 后获得的奖励； 表示下一时刻的环境状态，即时间步 的时间状态；小批量大小为64，训练起始步数10000步，每4步采样一次并更新网络参数。损失函数采用均方误差：[0068] ，[0069] 其中 为期望；为在线网络参数；为目标网络参数； ，为折扣系数。每1000步从 复制一次。探索策略采用 ?贪婪，按指数衰减：[0070] ，[0071] 其中，初始探索率 ，最小探索率 ，衰减速率 ， 为训练步数。优化器采用RMSProp，学习率 ，动量因子 ， 。模型实现基于TensorFlow2.0，训练在 块NVIDIA2080Ti上进行，每100万步测试一次，最佳模型步数为1200万步。[0072] 策略生成与优化模块负责将训练好的最优D3QN价值网络模型部署到实际生态护坡工程中，并生成植株密度调节的最优策略。工程人员使用手持终端扫描目标护坡区域，获取护坡实时状态信息。然后策略生成与优化模块自动将状态信息输入到部署的D3QN价值网络模型，获得每个网格的最优植被密度调节量 ：[0073] ，[0074] 其中， 表示参数为 的 值网络，用于估计在状态 下采取动作 的长期累积奖励期望。其中 表示 网络的参数，通过训练优化得到；依据最优植被密度调节量 ，为每个网格生成相应的植被种植密度，指导工程施工。种植密度转换公式为：[0075] ，[0076] 其中 为初始密度， 为网格 的最优植被密度。考虑到实际植被生长的随机性，可视化与决策支持模块还会生成密度概率分布热力图，以置信区间(如95%置信度)为参考为施工人员提供相对宽松的密度布置范围。[0077] 置信度 下的密度区间为：[0078] ，[0079] 其中， 为 的估计值，为密度估计标准差，为抽样样本量， 为标准正态分布 分位数。[0080] 同时，该模块还具备在线策略优化功能，并持续收集新的护坡状态转移数据，定期对部署的D3QN价值网络模型进行增量训练，及时将施工过程学习到的新经验整合到决策中，纠正可能存在的先验认知偏差，不断提升密度调节策略的有效性和鲁棒性。增量训练触发条件可设置为新数据量达到1000条或部署时长满1个月。[0081] 可视化与决策支持模块通过友好的人机交互界面实现了护坡植被密度优化过程的透明化管理。Web端交互式三维场景集成了地形、植被、施工区域等多元要素，并以图例、标注等形式叠加了植被密度、边坡稳定系数等关键指标的空间分布热力图。用户可通过丰富的GUI组件(如滑杆、下拉框、开关按钮等)调节各类优化参数，如目标权重、密度约束区间等，确定生态护坡坡面最优植株密度的系统的后台自动调用D3QN决策服务，实时返回调整后的植被密度优化方案，并渲染到三维场景中。[0082] 同时，该模块还嵌入了语音交互、手势识别等人机接口。现场施工人员可通过语音指令快速切换优化方案、查询区域密度分布等；也可通过手势控制放大、缩小和旋转三维护坡模型。此外确定生态护坡坡面最优植株密度的系统还提供了虚拟漫游视角，工程管理人员可在沉浸式虚拟环境中审查优化密度布置方案的整体景观效果。[0083] 为了提高确定生态护坡坡面最优植株密度的系统的可移植性和扩展性，该系统采用了微服务架构，将数据采集、D3QN价值网络模型、三维渲染等关键功能解耦为独立服务，松散部署在K8s容器集群中。数字孪生环境构建模块采用通用的FMI接口封装，可灵活替换子模型。此外，确定生态护坡坡面最优植株密度的系统还提供了RestfulAPI接口，支持第三方系统调用。[0084] 参照附图2，其示出了本发明一个实施例所提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法流程图，该方法包括以下步骤：[0085] 步骤1：利用RTK?GPS、全站仪等测绘设备，对目标生态护坡开展地形测量，获取高精度的地形点云数据，点位精度优于5cm，点云密度不低于100点/ 。[0086] 步骤2：利用地质钻探、取芯等方法，获取护坡代表性断面的土层结构数据，包括土层厚度、土壤质地、土体物理力学参数等。钻孔间距不大于20m，钻探深度不小于滑裂面以下3m。[0087] 步骤3：利用无人机搭载多光谱相机，以米级空间分辨率获取护坡植被长势监测影像，提取归一化植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI)作为植被覆盖度的代理指标。多光谱数据采用辐射定标和大气校正预处理，消除环境光照差异。[0088] 步骤4：通过地面气象站、土壤水分仪等传感网实时采集护坡环境监测数据，包括降雨、风速、土壤含水量等，为数字孪生模型的环境参数赋值。[0089] 步骤5：将步骤1?4采集的多源数据汇聚到云端智能算法平台，通过数据标准化、坐标配准、属性关联等操作实现异构数据融合，构建护坡时空一体化信息模型。[0090] 步骤6：基于融合的护坡时空一体化信息模型，搭建包含地形、土体、水文、植被等多要素的高保真数字孪生环境。通过可插拔的组件化建模，支持多过程模型自适应耦合仿真。[0091] 步骤7：在数字孪生环境中开展植被生长数值模拟试验，获取不同密度组合下的生态效益与成本数据，用于D3QN价值网络模型训练。仿真采用自适应时间步长积分，空间离散分辨率优于0.5m。[0092] 步骤8：构建以边坡稳定性、生态效益、施工成本为主要因子的奖励函数，权重系数由成对比较法确定。其中，边坡稳定性评估采用极限平衡法，生态效益评估采用层次分析法。奖励函数 的定义为：[0093] ，[0094] 其中，为边坡安全系数，为生态效益评分，为施工成本， 分别为边坡安全系数、生态效益评分、施工成本的权重系数。[0095] 步骤9：将数字孪生环境状态离散为 个网格，每个网格维度 。基于Gym接口封装成强化学习环境。每个网格 的状态 包含：[0096] ，[0097] 动作空间 由每个网格的可用植被密度调节量 构成：[0098] ，[0099] ，[0100] 其中，为单步最大调节次数， 为密度调节步长。[0101] 步骤10：设计D3QN价值网络模型结构，包括Conv1D提取状态特征、LSTM建模时序依赖、Dueling架构解耦状态值和优势函数。网络结构与超参数通过自动机器学习工具优选。[0102] 步骤11：构建经验回放池，容量 。智能体与环境交互，产生四元组样本并填充回放池。小批量采样，优化TD(Temporaldifference)Loss：[0103] ，[0104] ，[0105] 其中 为折扣因子， 为目标网络参数，定期从在线网络 复制得到。[0106] 步骤12：待D3QN价值网络训练收敛后，保存模型，部署到护坡施工管理云平台。护坡施工管理云平台后端响应施工人员提交的护坡状态查询，自动驱动D3QN价值网络模型推理，返回每个网格的最优植被密度调节量 ：[0107] ，[0108] 其中， 表示护坡网 的植被密度调节动作空间，即一个由所有可能的调节值组成的集合。根据前面的定义，每个网格的调节动作 的取值范围为：[0109] ，[0110] 因此， 可表示为： ，[0111] 其中， 为密度调节步长，为单步最大调节次数。[0112] 步骤13：基于步骤12输出的最优植被密度调节量，护坡施工管理云平台动态生成护坡区域植被种植密度分布图与热力图(置信度95%)；[0113] ，[0114] 其中， 为初始密度； 为网格 的最优植被密度；[0115] 置信度 下的密度区间为：[0116] ，[0117] 其中， 为 的估计值，为密度估计标准差，为抽样样本量， 为标准正态分布 分位数。[0118] 步骤14：护坡智能监测单元持续采集植被生长状态数据，按周上传云平台。植被生长状态数据包括但不限于：[0119] 植被指数：如归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等，反映植被生长健康状况和生物量的定量指标。[0120] 植被生长量：如植被高度、盖度、生物量等能够定量刻画植被生长状态的指标。[0121] 植被物候状态：如展叶期、开花期、落叶期等对植被生理活动具有指示意义的关键物候期。[0122] 当监测数据偏离预期阈值时(如±15%)，触发pipeline自动启动增量学习，微调D3QN价值网络模型。[0123] 步骤15：护坡三维可视化系统每日拉取最新的护坡数字孪生镜像和密度优化方案，通过Web端渲染呈现。管理人员使用笔记本电脑登录系统，审查植被布置方案，必要时可交互调整。[0124] 本实施例提供的一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法，较传统经验设计法具有以下优势：[0125] (1)多源环境感知数据驱动的数字孪生为D3QN价值网络模型提供了低成本、可控的策略搜索环境，数字孪生的物理保真度和强化学习的数据高效性显著提升了密度优化的精准性和鲁棒性。[0126] (2)DuelingNetwork架构和DoubleQ?learning机制有效缓解了高维状态空间下的过估计问题，稳定策略学习过程，提升了D3QN价值网络模型应对复杂护坡环境的泛化能力。[0127] (3)融合不确定性分析的密度概率分布输出简化了方案的工程落地，置信区间指导下的柔性布置大大降低了施工难度和成本。[0128] (4)持续的监测数据反馈驱动D3QN价值网络增量训练，借助数字孪生实现从方案到施工、运维的全生命周期闭环优化，最大限度释放了基础设施的生态价值。[0129] 需要说明的是，上述实施例中的D3QN价值网络模型结构、训练机制、探索策略可根据实际应用场景需求进行适配性改进。[0130] 综上所述，完成了一种确定生态护坡坡面最优植株密度的方法、系统。[0131] 发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0132] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。[0133] 上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

专利地区：甘肃

专利申请日期：2024-05-09

专利公开日期：2024-08-23

专利公告号：CN118153458B