【技术实现步骤摘要】
本申请涉及测绘数据处理，特别涉及一种测绘数据处理方法。
技术介绍
1、随着科技的迅猛发展，测绘数据在地理信息系统、城市规划、环境监测等领域的应用变得愈发广泛。然而，现有技术在测绘数据处理中仍然面临着复杂度高、空间分析精度不足等问题。这些问题限制了对地理信息的深入挖掘与综合分析，对于高效的数据处理和准确的空间分析提出了新的需求。
2、当前的测绘数据处理方法存在诸多挑战。传统的处理方法通常难以应对大规模、多维度的地理数据，导致复杂度升高，处理效率不高。同时，现有技术在空间分析中的精度不足，难以准确捕捉地物之间的关联关系和多尺度分布特征。
3、在相关技术中，比如中国专利文献cn117271683a中提供了一种测绘数据智能分析评价方法，涉及测绘数据信息处理
，解决了传统测绘数据分析评价方法中数据分析不全面、数据质量评价不精确和异常检测方面存在的缺点；采用的方法包括：通过数据预处理方法对测绘数据进行清洗去噪、校正转换和缺省值填充操作；通过图像处理工具从测绘数据中提取特征，并通过特征选择器排除冗余和不相关的特征；通过空间分析模块对地理信息进行空间叠加；通过统计分析模块对测绘数据进行统计描述、统计推断和其中检验处理；通过智能分析模块对测绘数据进行分类、预测和优化处理；通过智能评价模块进行数据评价与异常检测；通过可视化模块将评价内容和分析后的测绘数据进行展示。但是该方案中空间分析主要采用叠加分析，无法反映复杂的空间关联和交互关系，因此该方案的分析精度有待进一步提高。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、针对现有技术中存在的测绘数据分析精度低的问题，本申请提供了一种测绘数据处理方法，通过构建四叉树索引和getisordgi*统计分析等，提高了测绘数据的分析精度。
3、2.技术方案
4、本申请的目的通过以下技术方案实现。
5、本说明书实施例提供一种测绘数据处理方法，包括：采集包含多个地物的测绘数据集，其中每个地物表示地图中的点、线或面实体；建立测绘数据集的四叉树空间索引；利用建立的四叉树空间索引，通过距离度量方法，计算每个地物的领域指标，领域指标表示地物周边范围的统计特征；根据计算得到的领域指标，构建各个地物的空间权重矩阵；根据构建的空间权重矩阵，采用getisordgi*统计方法计算每个地物的局部空间统计值，局部空间统计值表示地物局部聚集程度；根据得到的每个地物的局部空间统计值，采用分层聚类算法对测绘数据集进行分层聚类，得到不同形状的地物聚类结果；根据得到的不同形状的地物聚类结果，通过多尺度局部空间统计分析，得到不同形状内的不同尺度下的地物分布模式，作为测绘数据的处理结果。
6、其中，地物是指地图或者地球表面上的一个实体对象，可以是自然地物也可以是人工地物。在本申请的技术方案中，地物特指地形图或者土地利用图等测绘产品中的要素，代表地图上不同类型的点、线、面要素对象，如建筑、道路、河流等。每个地物都包含有丰富的属性信息，如名称、几何形状、空间坐标等。本申请的技术方案需要对测绘数据集中的各个地物及其属性进行分析处理，以发现地物之间的空间分布规律。在本申请中，地物主要指地形图或土地利用图中的以下类型要素：点状地物：如孤立的建筑、地名标注等；线状地物：如道路、河流、等高线等；面状地物：如不同类型的土地利用区等。通过对每个地物的空间位置和属性进行综合分析，可以揭示区域内地物的分布与聚集规律，实现测绘数据内在结构的挖掘。
7、其中，四叉树空间索引是一种树形数据结构，可以用于地理空间数据的索引。它通过递归地将空间区域划分成四个子区域，构建出层级的树形结构，实现对空间对象的索引。在本申请中，采用四叉树空间索引的目的是对测绘数据集中的各个地物点进行索引与存储，通过四叉树空间索引，可以快速判断检索每个地物相邻周边的地物，有利于后续的领域指标计算与空间分析。四叉树空间索引实现了高效的数据存储与索引，是本申请方案实现空间聚类分析的基础。
8、其中，领域指标是反映地物周边领域环境特征的一个统计量。它通过统计和分析地物周围区域内其他地物的属性，来表征该地物所处位置的整体特征。在本申请中，基于构建的四叉树空间索引，确定每个地物的相邻地物集合。计算每个相邻地物与当前地物的欧式距离。按照距离为相邻地物赋予权重。对相邻地物属性值进行加权平均，得到当前地物的领域指标。通过领域指标，可以反映出每个地物所在位置周边地物布局和分布情况的影响，是后续空间统计分析的重要参考指标。
9、其中，getisordgi*统计方法是一种用于探测点状事件的空间聚集模式的统计方法。它通过计算每个要素与周围要素值的关系，来反映要素局部的空间自相关性。在本申请中；基于构建的空间权重矩阵，计算每个地物与周边地物的权重值；利用地物的属性值和权重值，计算每个地物的gi*统计量；标准化gi*值，得到z-score值，反映地物的空间聚集程度；正的z-score值表示地物周边存在聚集，负的z-score值表示周边存在离散。通过getisordgi*统计方法，可以有效判定每个地物周边是否存在属性值的聚集，即判定地物局部的聚集规律，为后续的聚类分析提供支持。
10、其中，分层聚类算法是一种不断划分数据样本集的聚类算法。它通过层次的划分，能够得到不同粒度的聚类结果。根据地物的局部空间统计值，采用分层聚类算法对地物进行聚类。调整聚类粒度，得到不同粒度下的聚类结果。对不同形状(点、线、面)的地物分别进行分层聚类，得到不同形状的聚类结果。分析不同粒度和不同形状下的聚类规律。分层聚类算法可以获得不同粒度的聚类，进一步揭示出地物在不同尺度下的聚集规律，实现对测绘数据的多维挖掘。具体的，在本申请中，可以采用：基于密度的分层聚类算法，如dbscan算法，optics算法。基于模型的分层聚类算法，如方差分析聚类，谱聚类。基于网格的分层聚类算法，如sting聚类，clique聚类。
11、其中，多尺度局部空间统计分析是指利用不同参数设置进行局部空间统计，从而实现对地物分布模式的多尺度解析。在本申请中，对不同形状聚类后的地物，设置不同的统计窗口大小。对每个窗口，计算地物的局部空间统计量，如核密度。变化窗口大小，重复计算，得到不同尺度下的统计结果。比较不同尺度的统计量差异，解析地物的多尺度分布模式。通过多尺度局部空间统计分析，可以挖掘出不同形状地物在不同尺度水平下的聚集与分布规律，实现测绘数据内在结构的多维解析。
12、具体的，首先，从多个来源采集测绘数据集，该数据集包含地图中的点、线或面实体，这些地物可以代表各种地理特征，如建筑物、道路、水体等。数据集的多样性和综合性对于后续的分析具有重要意义，确保对地理信息的全面理解。对采集到的测绘数据集，采用四叉树空间索引结构进行建立。四叉树是一种适用于二维空间的树状数据结构，能够将地理空间划分为矩形区域，每个节点可以包含若干地物。这样的索引结构有助于提高数据的检索效率，使得对地物的访问更加迅速。通过建立的四叉树空间索引，对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种测绘数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
7.根据权利要求4至6任一所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种测绘数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的测绘数据处理方法，其特征在于：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗成刚，郭钰威，尹凯，李卓琼，田冲，
申请(专利权)人：北京徕达泰科科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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