【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及一种基于云计算的测绘地理数据管理方法及系统。
技术介绍
1、早期，测绘地理数据的管理主要依赖于本地存储和单机处理，数据存取和处理效率较低，难以满足大规模、高精度测绘项目的需求。随着计算机硬件性能的提升，局域网和服务器集群逐渐成为主流，数据管理能力有所提高，但仍存在数据共享困难、处理能力受限等问题。云计算技术的兴起为测绘地理数据管理带来了革命性的变化。通过虚拟化和分布式计算技术，云计算能够提供弹性、可扩展的计算和存储资源，显著提升了测绘数据处理的效率和灵活性。如今，测绘地理数据的管理已逐步向云端迁移，云平台通过提供大规模存储和强大的并行计算能力，使得海量测绘数据的实时处理、分析和共享成为可能。然而，目前传统的方法在不同坐标系之间转换时，容易导致精度损失或转换复杂度高，同时在处理大规模测绘数据时，面临存储效率低和检索不便的难题，进而导致管理的效率和质量较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于云计算的测绘地理数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于云计算的测绘地理数据管理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取测绘地理数据；对测绘地理数据进行测绘语义信息匹配，生成测绘地理语义匹配数据；对测绘地理语义匹配数据进行分布式时空一致性校准，生成标准多源测绘地理数据；
4、步骤s2：对标准多源测绘地理数据进行局部坐标数据分区，生成局部坐标分区数据集；对局部坐标分区数据集进行测绘地理
5、步骤s3：通过测绘地理全局坐标转换数据对标准多源测绘地理数据进行数据精度优化，生成测绘地理优化数据集；对测绘地理优化数据集进行多层次拓扑关系网构建，生成测绘地理拓扑关系网数据；根据测绘地理拓扑关系网数据对测绘地理优化数据集进行空间时序动态分析，生成空间时序动态数据集；
6、步骤s4：对时空动态数据集和测绘地理优化数据集进行智能化分布式存储，生成分布式测绘地理存储数据；对分布式测绘地理存储数据进行多维条件检索，生成多维检索结果集；通过多维检索结果集对分布式测绘地理存储数据进行数据仓库构建，生成智能分布式地理数据存储库，以执行测绘地理数据管理作业。
7、本专利技术通过测绘语义信息匹配，确保了不同来源的测绘数据在语义上的一致性，使得数据整合更加顺畅。分布式时空一致性校准解决了不同时间和空间来源的数据不一致问题，保证了数据的统一性和准确性，生成的标准多源测绘地理数据为后续处理奠定了统一的基础，提高了数据的可用性和处理效率。局部坐标数据分区使得大规模测绘数据可以被分区处理，减轻了单点处理的压力，提高了整体处理效率。通过测绘地理高维映射，可以在更高维度上对数据进行分析，捕捉更复杂的地理特征，提升了数据的深度解析能力。全局坐标系转换确保了数据在不同坐标系统之间的精确转换，避免了传统方法中常见的精度损失问题。数据精度优化消除了测绘过程中存在的误差，提高了数据的整体精确度，确保了数据的可靠性。多层次拓扑关系网的构建增强了数据的空间结构描述能力，使得地理数据的空间关系更加清晰和连贯。空间时序动态分析使得测绘地理数据能够随时间变化进行动态更新和分析，增强了数据的时效性和动态监测能力。智能化分布式存储优化了大规模测绘地理数据的存储方式，支持海量数据的并行处理和存储，提升了系统的存储效率。多维条件检索功能使用户能够快速找到所需数据，提高了数据访问的速度和精确度，支持复杂的查询需求。数据仓库的构建为测绘地理数据提供了一个系统化的管理平台，集成了各类数据，便于统一管理、分析和共享，大幅提升了数据的可操作性和管理效率。因此，本专利技术通过语义匹配、时空校准、高维映射、坐标转换、分布式存储等技术，提高了数据管理的效率和质量。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取测绘地理数据；
10、步骤s12：对测绘地理数据进行数据预处理，生成处理后的测绘地理数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据去噪、数据格式统一以及数据异常值处理；
11、步骤s13：对处理后的测绘地理数据进行测绘语义信息匹配，生成测绘地理语义匹配数据；对测绘地理语义匹配数据进行数据对齐，生成测绘地理信息对齐数据；
12、步骤s14：对测绘地理信息对齐数据进行分布式时空一致性校准，生成标准多源测绘地理数据。
13、本专利技术通过数据预处理（如清洗、去噪、格式统一和异常值处理），能显著提升原始测绘地理数据的质量和准确性，为后续的分析提供更可靠的基础。测绘语义信息匹配和数据对齐步骤能够将测绘数据中的语义信息提取出来并进行统一，使得数据的空间和语义信息更加一致和准确。分布式时空一致性校准确保了不同来源和时间段的测绘数据在空间和时间上的一致性，从而生成标准化的多源数据。这对于需要多源数据融合的应用场景尤为重要。系统化的步骤减少了数据整合过程中出现的错误和不一致，提高了数据处理的效率和准确度。标准化的多源测绘地理数据为后续的地理信息系统（gis）分析、三维建模以及其他复杂的数据处理任务提供了高质量的数据基础。
14、优选的，步骤s2包括以下步骤：
15、步骤s21：对标准多源测绘地理数据进行局部坐标标识符赋予，得到测绘地理数据局部坐标标识符；通过测绘地理数据局部坐标标识符对标准多源测绘地理数据进行数据分区，生成局部坐标分区数据集；
16、步骤s22：通过广义逆向投影方法对局部坐标分区数据集进行多元空间转换模型构建，生成局部转换模型数据集；
17、步骤s23：基于局部转换模型数据集对局部坐标分区数据集进行测绘地理高维映射，生成测绘地理高维映射数据；
18、步骤s24：对测绘地理高维映射数据进行全局坐标系转换，生成测绘地理全局坐标转换数据。
19、本专利技术通过局部坐标标识符的赋予和数据分区，使得对数据的局部区域进行详细分析和处理变得更加高效。这有助于精准定位数据的具体区域，提高局部分析的可靠性。通过广义逆向投影方法构建多元空间转换模型，能够处理复杂的空间关系和变换，增强了对不同数据源和格式的兼容性和处理能力。基于局部转换模型数据集进行高维映射，能够有效地将测绘地理数据转化为更高维度的空间信息，为进一步的分析和应用提供了丰富的数据视角。全局坐标系转换确保了测绘地理数据在全球范围内的协调和一致性，使得数据的整合和应用不受不同坐标系统的限制，增强了数据的可用性和互操作性。局部到全局的坐标转换过程，支持不同层次的数据处理和应用需求，从细节到全局的数据一致性，为大规模的数据分析和地理信息系统的构建提供了坚实的基础。
20、优选的，步骤s22包括以下步骤：
21、步骤s221：对局部坐标分区数据集进行特征分解，生成地理测绘空间特征数据；
22、步骤s222：利用广义逆向投影方法对地理测绘空间特征数据进行空间关系建本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
10.一种基于云计算的测绘地理数据管理系统，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的测绘地理数据管理方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于云计算的测绘...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保华，
申请(专利权)人：山东慧宇航空遥感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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