钻孔数据抽稀方法和装置、设备及储存介质与流程

本公开涉及地质工程领域，尤其涉及一种钻孔数据抽稀方法和装置、设备及储存介质。

背景技术：

近年来，我国各城市都开展了大量的城建工程、地下工程、地下水资源和矿产资源的勘查工作，积累了海量的地下地质结构与资源数据。随着数据规模越来越大，建模精度要求也越来越高，其中某些城市或地区单是工程地质钻孔数据就可达到百万个，面对如此庞大的数据，系统现有的海量数据的管理与操作能力效率始终不尽如人意，难以满足实际应用中的实时绘制和交互处理的需求。不能保留关键地形特征，真实性低。

技术实现要素：

有鉴于此，本公开提出了一种钻孔数据抽稀方法，包括：

获取钻孔数据集；其中，所述钻孔数据集包括多个钻孔数据及每个所述钻孔数据所对应的显示图层；所述显示图层的个数为m；

对所述钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到所述钻孔数据的像素索引；

基于每一显示图层下所述钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网；其中，所述抽稀格网的行数为p行，列数为q列；

遍历每一显示图层下的所述抽稀格网中的每个子格，若所述子格内存在多个钻孔数据时，由所述多个钻孔数据中选取一个作为保留数据，得到抽稀处理后的钻孔数据。

在一种可能实现的方式中，所述m的取值范围为：0＜m≤22。

在一种可能实现的方式中，对所述钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到所述钻孔数据的像素索引，包括：

读取x像素索引转换公式：

x＝{(lon+180)×256×(2ⁿ-1)/360}

利用x像素索引转换公式将每一所述显示图层下的钻孔数据经度坐标换算为像素索引；

读取y像素索引转换公式：

利用y像素索引转换公式将每一所述显示图层下的钻孔数据纬度坐标换算为像素索引；

其中，lon表征经度坐标，lat表征纬度坐标，n表征缩放的图层，0≤n≤m。

在一种可能实现的方式中，基于每一显示图层下所述钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网，包括：

由每一所述显示图层下所述钻孔数据的像素索引中查找最小横向索引值x1、最大横向索引值x2、最小纵向索引值y1和最大纵向索引值y2；

以(x1，y1)作为左上角坐标，(x2，y2)作为右下角坐标生成每一所述显示图层所对应的包络矩形；

将每一所述显示图层所对应的所述包络矩形划分为p行，q列后，得到每一所述显示图层所对应的所述抽稀格网。

在一种可能实现的方式中，将每一所述显示图层所对应的所述包络矩形划分为p行，q列时，根据以下计算公式获取行数p和列数q：

其中，n为缩放的图层。

在一种可能实现的方式中，由多个所述钻孔数据中选取一个作为保留数据时，包括由多个所述钻孔数据中选取距离当前子格的中心最近的钻孔数据作为所述保留数据。

在一种可能实现的方式中，所述n的取值范围为0≤n≤18。

根据本公开的另一方面，还提供了一种钻孔数据抽稀装置，包括数据获取模块，经纬度坐标换算模块，格网生成模块和抽稀模块；

所述数据获取模块，被配置为获取钻孔数据集；其中，所述钻孔数据集包括多个钻孔数据及每个所述钻孔数据所对应的显示图层；所述显示图层的个数为m；

所述经纬度坐标换算模块，被配置为对所述钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到所述钻孔数据的像素索引；

所述格网生成模块，被配置为基于每一显示图层下所述钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网；其中，所述抽稀格网的行数为p行，列数为q列；

所述抽稀模块，被配置为遍历每一显示图层下的所述抽稀格网中的每个子格，若所述子格内存在多个钻孔数据时，由所述多个钻孔数据中选取一个作为保留数据，得到抽稀处理后的钻孔数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种钻孔数据抽稀设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现前面任意所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前面任意所述的方法。

本公开实施例的钻孔数据抽稀方法通过对多个钻孔数据进行分级，根据每一显示图层(即，每一显示级别)下的钻孔数据生成相应的抽稀格网，并基于每一级图层下生成的抽稀格网，对多个钻孔数据进行抽稀处理，以使本公开的方法能够适用于海量钻孔数据在不同比例尺下的抽稀，并且综合考虑了抽稀后数据的精度以及抽稀后的数据压缩率，可以提高处理速度，并且降低了抽稀对钻孔数据真实性表达的影响，同时还有效提高了抽稀后的钻孔数据分布的均匀性。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出本申请实施例的钻孔数据抽稀方法的流程图；

图2为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中获取到的初始钻孔数据的示意图；

图3为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中基于钻孔数据构建的不规则三角网的示意图；

图4为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中综合处理后的钻孔数据的示意图；

图5为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中第n级下的抽稀格网的示意图；

图6为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中第n级格网抽稀后的钻孔数据的示意图；

图7为本申请实施例的钻孔数据抽稀方法中抽稀后的钻孔数据的示意图；

图8为本申请实施例的钻孔数据抽稀装置的框图；

图9为本申请实施例的钻孔数据抽稀设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

为使本公开技术方案更加清楚，以下结合附图及具体实施例对本公开作进一步详细说明。

图1示出根据本公开一实施例的钻孔数据抽稀方法的流程图，其包括如下步骤：

步骤s100，获取钻孔数据集；其中，钻孔数据集包括多个钻孔数据及每个钻孔数据所对应的显示图层；显示图层的个数为m。步骤s200，对钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到钻孔数据的像素索引。步骤s300，基于每一显示图层下钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网；其中，抽稀格网的行数为p行，列数为q列。步骤s400，遍历每一显示图层下的抽稀格网中的每个子格，若子格内存在多个钻孔数据时，由多个钻孔数据中选取一个作为保留数据，得到抽稀处理后的钻孔数据。

本公开的钻孔数据抽稀方法通过对多个钻孔数据进行分级，根据每一显示图层(即，每一显示级别)下的钻孔数据生成相应的抽稀格网，并基于每一级图层下生成的抽稀格网，对多个钻孔数据进行抽稀处理，以使本公开的方法能够适用于海量钻孔数据在不同比例尺下的抽稀，并且综合考虑了抽稀后数据的精度以及抽稀后的数据压缩率，可以提高处理速度，并且降低了抽稀对钻孔数据真实性表达的影响，同时还有效提高了抽稀后的钻孔数据分布的均匀性。

在一种可能实现的方式中，执行步骤s100，获取钻孔数据集；其中，钻孔数据集包括多个钻孔数据及每个钻孔数据所对应的显示图层；显示图层的个数为m；其中m的取值范围是0＜m≤22。此处，需要说明的是，显示图层表征了钻孔数据所构建的图层的显示级别。即，不同的钻孔数据用于构建生成不同的显示图层，不同的显示图层可以在不同比例尺下显示。

具体的，参见图2，图中为已获取的原始钻孔数据分布，即，待抽稀的钻孔数据，其中，已获取的原始钻孔数据的个数为多个。

在进行抽稀处理之前，钻孔数据集中的多个钻孔数据及每个钻孔数据所对应的显示图层可以通过构建不规则三角网，基于所构建的不规则三角网对原始的钻孔数据进行初级处理的方式来得到。

其中，构建不规则三角网，可以通过以下方式来进行。

首先，参阅图2和图3，将获取到的钻孔数据的坐标作为离散点(如：a、b、c、d、e、f、g、k、m、n、o、p、l、i、j、h)，在多个离散点中选取任意一点作为第一点，并由多个离散点中查找距第一点最近的离散点作为第二点，将第一点与第二点之间的连线作为初始基线。

然后，在初始基线右侧运用delaunay法则，由多个离散点中选取第三点，并依次连接第一点、第二点和第三点，生成相应的三角形。进而，再由生成的三角形中，选取除初始基线之外的另外两边分别作为重新选定的初始基线，生成相应的三角形，直至所重新选定的初始基线的右侧无离散点为止。

由此，参见图3，所生成的多个三角形(如：三角形a、三角形b、三角形c、三角形d、三角形e、三角形f…)即可构建成不规则三角网。

此处，需要指出的是，构建不规则三角网时还可以使用其他的三角网构建算法，本公开不进行具体限定。

在通过上述方式构建得到相应的不规则三角网后，基于不规则三角网，对多个钻孔数据进行综合处理，可以通过以下方式进行。

为了便于生成的显示图层在不同比例尺下分级显示，利用谷歌瓦片地图算法将显示图层切分为m级(如，m的取值可以为22，即，切分为0—22级)，将每一级的分辨率作为不规则三角网边长的阈值，若三角网中的三角形三个边长均小于该阈值，则将该三角形的三个顶点综合为一个点，该点为该三角形的垂心。

需要说明的是，本公开不对地图切片算法进行限定。

由此，参见图4，通过对多个钻孔数据进行综合预处理，实现对钻孔数据的初级筛选后，得到前面所述的钻孔数据集。

在经过上述步骤对钻孔数据进行综合预处理得到钻孔数据集后，即可对钻孔数据做进一步抽稀，以避免仍存在钻孔数据过密的情况。

获取综合处理后的钻孔数据后，执行步骤s200，对钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到钻孔数据的像素索引，可以通过如下步骤来进行。

首先，读取x像素索引转换公式：

x＝{(lon+180)×256×(2ⁿ-1)/360}

利用x像素索引转换公式将每一显示图层下的钻孔数据经度坐标换算为像素索引。

接着，读取y像素索引转换公式：

利用y像素索引转换公式将每一显示图层下的钻孔数据纬度坐标换算为像素索引。

需要说明的是，其中lat表征纬度坐标，lon表征经度坐标，n为缩放的图层，0≤n≤m。

举例来说，在m的取值为22时，对每一显示图层(也可称为显示级别)下的钻孔数据进行坐标转换时，可以结合谷歌地图的应用程序编程接口，利用x像素索引转换公式与y像素索引转换公式，将0—22级显示图层下每一级的钻孔数据的经度坐标lon转换为横向谷歌像素索引x，纬度坐标lat转换为纵向谷歌像素索引y，从而得到每个钻孔数据的谷歌像素索引。

需要说明的是，上述步骤使用的经纬度坐标转换为谷歌像素索引算法，本公开不进行具体限定，只要能够将经纬度坐标转换为像素索引即可。

得到所有钻孔数据的像素索引后，执行步骤s300，基于每一显示图层下钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网。其中，抽稀格网的生成方法可以通过以下方式实现。

首先由每一显示图层下钻孔数据的像素索引中查找最小横向索引值x1、最大横向索引值x2、最小纵向索引值y1和最大纵向索引值y2。

进一步地，以(x1，y1)作为左上角坐标，(x2，y2)作为右下角坐标生成每一显示图层所对应的包络矩形。

再将每一显示图层所对应的包络矩形划分为p行，q列后，得到每一显示图层所对应的抽稀格网。

其中，根据以下计算公式获取行数p和列数q：

需要说明的是，n为图层的显示级别，n的取值范围为0≤n≤18。

在一种可能的实现方式中，n的值取18，在第18级显示图层下遍历所有的钻孔数据像素索引，查找到钻孔数据的最小横向索引值a、最大横向索引值b、最小纵向索引值c和最大纵向索引值d。

选择(a，c)点和(b，d)点分别作为待生成的包络矩形左上角坐标和右下角坐标，然后生成第18级显示图层所对应的包络矩形。

a、b、c、d在一种可能的取值中，第18级显示图层下的包络矩形由公式：

可以划分为4行，5列，参见图5，则此包络矩形包括4×5个子格。此包络矩形即抽稀格网。

最后，执行步骤s400，对抽稀格网进行抽稀操作，包括：遍历每一显示图层下的抽稀格网中的每个子格，若子格内存在多个钻孔数据时，由多个钻孔数据中选取一个作为保留数据，得到抽稀处理后的钻孔数据。

其中，由多个钻孔数据中选取一个作为保留数据时，包括由多个钻孔数据中选取距离当前子格的中心最近的钻孔数据作为保留数据。

在一种可能的实现方式中，参见图5，遍历此抽稀格网中每一个子格内的钻孔数据，判断子格内是否存在多个钻孔数据，若存在多个钻孔数据，则仅保留距格网中心距离最近的钻孔数据。例如图5中的e点、f点和g点，存在于一个子格内，如图6所示，则去除e点和g点，仅保留距离子格中心最近的f点。同样的，b点和c点存在于同一子格中，去除c点，保留距子格中心最近的b点。

依据上述步骤，依次抽稀0—18级下每一级的钻孔数据。其中，为了保证大比例尺下建模精度，19—22级的钻孔数据可以不做抽稀处理。

对抽稀格网进行抽稀处理完成后，如图7所示，得到抽稀后的钻孔数据，且钻孔数据分布均匀。

需要说明的是，尽管以上述各个步骤作为示例介绍了钻孔数据抽稀方法，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据个人喜好和/或实际应用场景灵活设定钻孔数据抽稀方法，只要达到所需功能效果即可。

这样，通过改进的钻孔数据抽稀算法，根据本公开上述实施例的钻孔数据抽稀方法能够提高计算速度，并且降低了抽稀对钻孔数据真实性表达的影响。

根据本公开的另一方面，还提供了一种钻孔数据抽稀装置100。由于本公开实施例的钻孔数据抽稀装置100的工作原理与本公开实施例的钻孔数据抽稀方法的原理相同或相似，因此重复之处不再赘述。参见图8，本公开实施例的钻孔数据抽稀装置100包括数据获取模块110，经纬度坐标换算模块120，格网生成模块130和抽稀模块140。

数据获取模块110，被配置为获取钻孔数据集；其中，钻孔数据集包括多个钻孔数据及每个钻孔数据所对应的显示图层；显示图层的个数为m；

经纬度坐标换算模块120，被配置为对钻孔数据进行经纬度坐标换算，得到钻孔数据的像素索引；

格网生成模块130，被配置为基于每一显示图层下钻孔数据的像素索引，生成对应显示图层下的抽稀格网；其中，抽稀格网的行数为p行，列数为q列；

抽稀模块140，被配置为遍历每一显示图层下的抽稀格网中的每个子格，若子格内存在多个钻孔数据时，由多个钻孔数据中选取一个作为保留数据，得到抽稀处理后的钻孔数据。

更进一步地，根据本公开的另一方面，还提供了一种钻孔数据抽稀设备200。参阅图9，本公开实施例钻孔数据抽稀设备200包括处理器210以及用于存储处理器210可执行指令的存储器220。其中，处理器210被配置为执行可执行指令时实现前面任一所述的钻孔数据抽稀方法。

此处，应当指出的是，处理器210的个数可以为一个或多个。同时，在本公开实施例的钻孔数据抽稀设备200中，还可以包括输入装置230和输出装置240。其中，处理器210、存储器220、输入装置230和输出装置240之间可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，此处不进行具体限定。

存储器220作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序和各种模块，如：本公开实施例的钻孔数据抽稀方法所对应的程序或模块。处理器210通过运行存储在存储器220中的软件程序或模块，从而执行钻孔数据抽稀设备200的各种功能应用及数据处理。

输入装置230可用于接收输入的数字或信号。其中，信号可以为产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号。输出装置240可以包括显示屏等显示设备。

根据本公开的另一方面，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器210执行时实现前面任一所述的钻孔数据抽稀方法。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。