【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及城乡规划，具体为一种城乡规划测绘数据高效处理方法及测绘系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，城乡规划的重要性日益凸显。准确、高效的测绘数据处理对于合理规划城乡布局、优化资源配置以及保障基础设施建设至关重要。测绘技术的不断发展，从传统的测量手段到现代的卫星定位、遥感和地理信息系统等，为城乡规划提供了丰富的数据来源。然而，面对海量、多源和复杂的测绘数据，如何实现高效处理和精准分析，以满足城乡规划日益增长的需求，成为了当前研究的热点和挑战。
2、在对城乡测绘数据进行收集时需要使用多种测量仪器，不同测绘技术获取的数据格式和标准各异，导致数据在整合过程中容易出现误差和不一致，影响数据的可用性和准确性，在数据准确性不稳定的情况下导致了测绘结果的可视化展示不够直观、生动，难以清晰呈现城乡空间的复杂结构和特征，影响规划师对规划方案的理解和评估。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种城乡规划测绘数据高效处理方法及测绘系统，解决了不同测绘技术获取的数据格式和标准各异，导致数据在整合过程中容易出现误差和不一致，影响数据的可用性和准确性的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种城乡规划测绘数据高效处理方法，包括以下步骤：
3、s1、获取原始测绘数据，通过多源数据融合技术，整合来自包括卫星遥感、无人机测绘、地面测量在内多种渠道包括地形、土地利用、水系、地下管线在内的数据；
4、s2、数据分类
5、s3、数据格式统一，对分类后的测绘数据进行格式统一操作，采用自适应格式转换算法，减少数据损失，并采用基于机器学习的智能算法对统一后的数据进行筛选，剔除无效和重复数据；
6、s4、质量评估，对筛选后的数据进行质量评估，运用基于模糊逻辑的评估模型，综合考虑包括数据的完整性、准确性和一致性在内的多个维度；
7、s5、数据修正，依据评估结果对数据进行修正，采用基于深度学习的图像修复技术和数值优化算法，精准修复数据中的缺失和错误部分，并将修正后的数据存储于特征数据库；
8、s6、数据存储，将数据按照类别建立不同的数据表进行存储，采用分布式存储架构，提高数据存储的扩展性和可靠性；
9、s7、数据分析和输出，从数据库中提取所需数据进行分析，运用时空数据分析算法挖掘数据中的潜在模式和趋势，分析结果以特定格式输出，支持多种可视化展示方式，如三维建模、虚拟现实，增强数据的可读性和可理解性。
10、一种城乡规划测绘系统，包括：
11、数据获取模块：支持卫星遥感、无人机测绘、地面测量等数据接入，实时采集，自动捕获新测绘数据；
12、数据分类模块：运用深度学习神经网络模型，进行自动特征提取和分类，同时支持人工干预和修正分类结果，提高分类的准确性和灵活性；
13、格式转换模块：采用智能格式适配算法，自动识别并转换多种数据格式，转换过程中运用数据压缩技术，减少存储和传输占用；
14、质量评估模块：内置模糊逻辑与专家知识库的评估模型，多维度量化评估数据质量，生成详细质量报告；
15、数据修正模块：结合深度学习修复技术和数值优化算法，精准修复数据中的缺失、错误和异常值，并具备数据平滑和去噪功能；
16、数据存储模块：采用分布式云存储架构，具备数据备份和容灾恢复机制，确保数据的安全性和可用性，且支持数据的快速检索和读取；
17、分析输出模块：集成多种时空数据分析算法，支持空间分析、趋势预测、相关性分析；结果可视化多样，涵盖三维建模、虚拟现实、增强现实等，数据可导出为通用格式，便于系统间交互。
18、优选的，所述数据获取模块包括：
19、多源接口单元：负责与卫星遥感、无人机测绘、地面测量等不同数据源进行连接和数据接收；
20、实时采集单元：能够实时监测和获取新生成的测绘数据。
21、优选的，所述数据分类模块包括：
22、自动分类单元：运用深度学习神经网络模型进行数据的自动特征提取和分类操作；
23、人工修正单元：允许人工对自动分类的结果进行检查、干预和修正，以提高分类的准确性。
24、优选的，所述格式转换模块包括：
25、格式识别单元：自动识别输入数据的格式类型；
26、压缩处理单元：在格式转换过程中执行数据压缩操作，降低存储空间和传输带宽的需求。
27、优选的，所述质量评估模块包括：
28、量化评估单元：基于内置的模糊逻辑和专家知识库的评估模型，对数据质量进行多维度的量化计算；
29、报告生成单元：根据评估结果生成详细、清晰的数据质量报告。
30、优选的，所述数据修正模块包括：
31、修复计算单元：运用深度学习修复技术和数值优化算法，计算并修复数据中的缺失、错误和异常值；
32、平滑去噪单元：对修复后的数据进行平滑处理和去噪操作，提高数据质量。
33、优选的，所述数据存储模块包括：
34、分布式存储单元：将数据分散存储在多个节点上，实现分布式云存储架构；
35、备份恢复单元：负责定期进行数据备份，并在出现故障时执行容灾恢复操作。
36、优选的，所述分析输出模块包括：
37、算法集成单元：集成多种时空数据分析算法，为分析功能提供支持；
38、可视化处理单元：将分析结果转换为三维建模、虚拟现实、增强现实等多种可视化形式进行展示，并负责将数据导出为通用格式，以方便与其他系统进行交互。
39、优选的，所述自动分类单元中使用的深度学习神经网络模型深度学习神经网络模型为：
40、
41、其中，(x)是输入特征图，(w)是卷积核，(b)是偏置项，(\s i gma)是激活函数(如relu)。
42、本专利技术提供了一种城乡规划测绘数据高效处理方法及测绘系统。具备以下有益效果：
43、1、本专利技术通过融合深度学习修复技术和数值优化算法，识别并修复数据中的缺失、错误和异常值，还增强了数据的完整性和一致性，从多个维度对数据进行全面量化评估，确保了数据符合高标准的质量要求。
44、2、本专利技术集成了多种先进的分析算法，涵盖了空间分析、趋势预测、相关性分析等多个领域，能够全方位、多层次地挖掘测绘数据中的潜在信息和规律，能够更好地应对城市发展中的各种挑战和需求，实现城乡的可持续发展和高质量建设。
45、3、本专利技术能够实时、高效地获取来自卫星遥感、无人机测绘和地面测量等多源的大量数据，极大地缩短了数据收集的时间。数据分类过程中，运用智能化算法快速且准确地对海量数据进行归类，避免了人工分类可能出现的错误和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种城乡规划测绘数据高效处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种城乡规划测绘系统，其特征在于，应用于权利要求1所述的一种城乡规划测绘数据高效处理方法，包括：
3.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据获取模块包括：
4.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据分类模块包括：
5.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述格式转换模块包括：
6.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述质量评估模块包括：
7.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据修正模块包括：
8.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据存储模块包括：
9.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述分析输出模块包括：
10.根据权利要求4所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述自动分类单元中使用的深度学习神经网络模型深度学习神经网络模型为：
【技术特征摘要】
1.一种城乡规划测绘数据高效处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种城乡规划测绘系统，其特征在于，应用于权利要求1所述的一种城乡规划测绘数据高效处理方法，包括：
3.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据获取模块包括：
4.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述数据分类模块包括：
5.根据权利要求2所述的一种城乡规划测绘系统，其特征在于，所述格式转换模块包括：
6.根据权利要求...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。