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高心墙堆石坝坝顶裂缝的早期识别方法和本发明公开了一种高心墙堆石坝坝顶裂缝通过时空索引结构标记InSAR数据、无人机倾斜2S1、获取地理空间数据，并输入到统一的时空34S121、将标记后的数据分别输入到数据分区计算单5S134、基于修正后分段统计特征和清洗后的数据集S242、基于初始概率组合矩阵和预存储的历史S244、基于修正后的组合权重和初始概率组所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所现权利要求1所述的高心墙堆石坝坝顶裂缝678uav和三维激光扫描数据D_laser，将三类数据按照统一的时间戳和空间坐标进行索引标9四叉树划分算法生成多尺度窗口划分结果；将多尺度窗口划分结果输入到特征增强单元[0044](2)、核心点识别改进：计算相对密度：rel_density(p)=density(p)/avg_合连续小波变换法，使得数据分段过程能够自适应地匹配堆石坝变形的空间非均匀性特过特征值的比例和残差大小计算每个特征的重要度，输出局部特征集及其对应的重要度kkki为基的预警分析提供了丰富而可靠的特征表示。本实施例的特征提取过程形成了从局部到全Wasserstein距离度量特征之间的相似性，将相似性矩阵输入到自适应阈值单元中，通过将转移概率输入到熵率计算单元中，通过Kullback_Leibler散度估计每个节点的图谱熵[0084]本实施例通过全局特征构建机制，实现了高心墙堆石坝变形特征的多尺度表[0105]S34、将预警指标集、稳定性指标序列和动态阈值网络输入到预警概率计算单元_1[0109]基于预警指标集I_warning和稳定性指标序列η_series，构建阈值矩阵：ξ={θ_[0110]基于预警指标集I_warning、稳定性指标序列η_series和动态阈值网络N_的精确评估和预警。在预警指标构建环节，实现了层次化稀疏表示方法，分别从微观变化列。[0125]S332、将初始阈值矩阵输入到梯度提升单元中，构建基于XGBoost的阈值优化模矩，构建概率矩张量；将概率矩张量输入到鲁棒性分析单元中，通过计算概率矩张量的[0145]S411、将预警等级、可信度值和历史数据库输入到空间特征提取单元中，采用[0153]S41b、将空间一致性指标矩阵和原始时间序列数据输入到时间连续性分析单元i个目2))；性约束机制防止了参数更新过程中的剧烈波动，多场景测试用例验证了参数调整的有效

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