本发明专利技术提出了一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统和方法，包括如下步骤：S1，通过航拍图像获取目标土地建设图像，根据工程施工区域标记目标土地建设图像中的工程施工轮廓，并进行目标土地编号；S2，针对工程施工轮廓标记施工进度，识别目标土地建设图像中不同时间节点差异化程度计算匹配权重；S3，根据匹配权重确定每个监测区域发生变化的变化率，根据变化率计算异常概率值，对土地建设进行实时监控。通过航拍图像实时获取目标土地建设图像，能够迅速反映当前土地建设的实际情况；结合土地变化率，能够量化监测区域发生的变化，为异常概率值的计算提供精确数据。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统和方法。
技术介绍
1、在现有技术中，土地建设使用需要进行严格监管，建设的内容需要前期审核，中期不断的进行现场勘验，最终在土地上的附着物应当与前期建设的内容保持一致，这就需要通过建立事前事中事后联动机制，形成快速监测反馈和及时处置的监管机制，为违法改变规划土地使用状态的情况进行分析研判，这需要对土地数据进行分析，但是在分析过程中会导致匹配数据异化，不符合实际分析情况，不利于后期土地的监管监测要求。
2、例如在cn116957883a中，一种基于数据分析的建设用地用途管制方法：土地评估信息的分级标准(一级、二级、三级)需要科学制定，且应适应不同地区和不同类型的建设用地。如果评估标准不合理或过于简化，可能导致评估结果失真。由于上述技术缺陷，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统和方法。
2、为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统，包括：
3、数据收集模块，通过航拍图像获取目标土地建设图像，根据工程施工区域标记目标土地建设图像中的工程施工轮廓，并进行目标土地编号；
4、权重计算模块，针对工程施工轮廓标记施工进度，识别目标土地建设图像中不同时间节点差异化程度计算匹配权重；
>5、异常分析模块，根据匹配权重确定每个监测区域发生变化的变化率，根据变化率计算异常概率值，对土地建设进行实时监控。6、本专利技术还公开一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，包括：
7、s1，通过航拍图像获取目标土地建设图像，根据工程施工区域标记目标土地建设图像中的工程施工轮廓，并进行目标土地编号；
8、s2，针对工程施工轮廓标记施工进度，识别目标土地建设图像中不同时间节点差异化程度计算匹配权重；
9、s3，根据匹配权重确定每个监测区域发生变化的变化率，根据变化率计算异常概率值，对土地建设进行实时监控。
10、上述技术方案优选的，所述s1包括：
11、s1-1，通过采集工程施工数据，根据工程施工数据属性标记目标土地建设图像中的监测区域；
12、s1-2，每个监测区域的边界轮廓形状进行目标土地编号，根据施工时间周期设定监测时长，固定抓取目标建设图像变化图。
13、3、根据权利要求1所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述s2包括：
14、s2-1，预设参考工程施工数据投影在航拍图像中，根据施工时间周期抓取的目标建设图像进行叠加；标记一个叠加图的匹配值为ri，i为根据施工时间周期形成的第i个叠加图的序号，i＝1,2,...,n。
15、上述技术方案优选的，所述s2还包括：
16、s2-2，根据航拍图像的监测区域以及预设参考工程施工数据，计算匹配权重r；
17、
18、其中，p为预设参考工程施工数据基准重合度，为航拍图像的监测区域第i个叠加图的第li个偏移重合度，m为所选的符合重合度条件的监测区域的总数量。
19、上述技术方案优选的，还包括：
20、计算是根据在目标土地建设图像中划定的若干监测区域进行的偏移重合度计算；
21、偏移重合度是根据匹配值为ri得到，
22、其中，为叠加图的匹配均值；
23、偏移重合度是一个量化指标，用于衡量航拍图像中监测区域的建筑物与预设参考工程施工数据之间的偏移程度。在这个公式中，为叠加图的匹配均值，表示两者之间的绝对差异，而则表示匹配值差异相对于匹配均值的比例。通过取平方根并乘以100％，我们将这个比例转化为一个百分比形式的偏移重合度
24、上述技术方案优选的，所述s3包括：
25、s3-1，根据r值确定每个监测区域发生变化的变化率，
26、
27、其中，根据监测区域变化面积s，以及叠加图轮廓长度l、横坐标的尺寸x和纵坐标的尺寸y，监测区域参考面积δs，叠加图轮廓参考长度l′；横坐标的参考尺寸x′和纵坐标的参考尺寸y′。
28、7、根据权利要求6所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述s3还包括：
29、s3-2，通过计算监测区域发生的异常概率值，对土地建设施工状态进行判断，
30、其中，α为监测区域基准变化率，t为异常概率值。
31、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
32、本专利技术对目标土地进行编号，有助于后续的数据管理和分析，提高了工作效率；同时识别不同时间节点差异化程度并计算匹配权重，能够更准确地反映施工进度和变化，通过实时监控和数据分析能够确保施工按照预定计划进行，从而判定土地建设是否按照预期规划实施执行。
33、通过航拍图像实时获取目标土地建设图像，能够迅速反映当前土地建设的实际情况；利用匹配权重r的公式，能够准确评估施工轮廓与预设参考数据之间的匹配程度，为变化率的计算提供可靠依据，结合土地变化率公式，能够量化监测区域发生的变化，为异常概率值的计算提供精确数据。
34、本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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【技术保护点】
1.一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统，其特征在于，包括：
2.一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述S1包括：
4.根据权利要求1所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述S2包括：
5.根据权利要求4所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述S2还包括：
6.根据权利要求5所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求2所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述S3包括：
8.根据权利要求7所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述S3还包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作系统，其特征在于，包括：
2.一种基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述s1包括：
4.根据权利要求1所述的基于云数据的土地建设实时跟踪监测工作方法，其特征在于，所述s2包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜熬，曾科，鲁豫川，黄炼，刘晓瑜，钟诗忆，王小河，周京，蒋元豪，胡馨月，
申请(专利权)人：重庆市规划和自然资源调查监测院，
类型：发明
国别省市：
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