一种网络协同处理测绘数据的方法与流程

本发明属于智能测绘，具体为一种网络协同处理测绘数据的方法。

背景技术：

1、近年来，为了优化营商环境，加快城市发展建设，同时随着大数据浪潮的来临，海量数据处理技术的日渐成熟，数据存储成本下降，数据分析应用方向也逐渐向非结构化数据转移。在新的形势下，针对测绘行业，国家、省级测绘主管部门相继提出了统一测绘，成果共享的更高要求。随着各地测绘业务整合及测绘成果共享资源池的建立，各单位保存着大量有用信息的非结构化历史测绘报告数据，却无法充分得到有效的组织与利用，且现有的测绘数据方式大多采用人工的方式进行测绘记录，会导致每次作业的工程量巨大，整体工作效率低，因此亟需探索研究一种网络协同处理测绘数据的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种网络协同处理测绘数据的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种网络协同处理测绘数据的方法，该处理方法步骤为：

3、s1,数据收集；通过多种方式获取，收集大量的测绘数据；

4、s2,数据预处理：收集到的数据需要进行清洗和预处理，以去除错误和重复的信息，同时对数据进行格式化和标准化；

5、s3,特征提取与分析：人工智能自动识别和提取出测绘数据中的各类地物特征，同时，还可以通过深度学习算法实现测绘数据的分类与识别，为地理信息系统的应用提供基础数据支持；利用图像处理和计算机视觉技术，从预处理后的数据中提取出有用的特征；

6、s4,模型训练：利用提取出的特征，训练一个深度学习模型；

7、s5,数据挖掘：利用常见的挖掘方法通过人工智能进行数据挖掘；

8、s6,数据预测：通过训练好的模型，对新的测绘数据进行预测，以自动化地识别和提取出有用的信息；

9、s7,自动化处理流程：人工智能用于实现整个测绘数据处理流程的自动化，包括数据采集、预处理、特征提取、分析、存储环节；通过自动化处理流程，可以大大提高数据处理效率和质量；

10、s8,结果评估与优化：对预测结果进行评估，调整模型参数或者更换模型进行优化；

11、s9,数据输出：将处理后的数据输出，用于进一步的地理信息系统(gis)分析。

12、优选地，所述s1中所提到的多种方式，其包括有无人机、卫星图像、实地测量三种方式；

13、利用无人机飞行设备对目标区域进行空中拍摄，获取图像和数据信息，并通过相关技术进行处理和分析，最终实现地形测绘、地理信息获取、城市规划和土地资源调查。

14、无人机测绘的优势包括：

15、高效快速：无人机可以快速抵达目标区域进行拍摄，并能够进行高精度测量和数据处理，大大提高了测绘效率。

16、成本低廉：相比传统测绘方式，无人机测绘不需要大量的人力物力投入，降低了测绘成本。

17、分辨率高：无人机拍摄的图像分辨率高，能够清晰地反映出地形的细节和特征，为数据分析提供了更加准确的基础。

18、应用广泛：无人机测绘不仅适用于城市和农田等开阔区域，也适用于山区、河流等复杂地形区域，具有广泛的应用前景。

19、安全性高：相比传统测绘方式，无人机测绘不需要人员直接进入现场，减少了安全隐患，提高了安全性。

20、优选地，所述s3中所提到的特征，其包括有地形、地貌、建筑物信息；

21、在实际测绘中，地形、地貌、建筑物等特征都是重要的测绘对象。通过对这些特征的测量和描述，可以获取目标区域的详细地理信息，为各种应用提供基础数据和决策支持。例如，通过地形测绘可以获取地形图、地貌图等数据，为城市规划、土地资源调查、环境保护等领域提供基础数据。通过建筑物测绘可以获取建筑物的空间位置、形式、材料等信息，为城市规划、建筑设计等领域提供基础数据。

22、优选地，所述s3中所提到的模型，其包括有：卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)或长短期记忆网络(lstm)；lstm在处理一些具有时间序列性质的数据时，发挥出其独特优势。

23、优选地，所述s5中提到的挖掘方法包括有：分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析七种方法；

24、优选地，所述卫星图像测绘的方法为：

25、第一步：获取卫星图像数据：通过卫星遥感技术，对目标区域进行空中拍摄，获取卫星图像数据；这些数据可以是光学图像、雷达图像、热红外图像等；

26、第二步：数据预处理：对获取的卫星图像数据进行预处理；包括辐射定标、大气校正、图像增强等，以提高图像质量和精度；

27、第三步：特征提取和信息提取：利用图像处理技术，对预处理后的卫星图像数据进行处理和分析，提取出地物的空间位置和特征信息；

28、第四步：建立测绘模型：根据提取出的地物信息，建立测绘模型，包括几何模型、物理模型，以实现对地物的测量和定位；

29、第五步：数据输出和应用：将处理后的卫星图像数据输出，用于地形测绘、资源调查、环境监测应用领域。

30、优选地，所述空间位置和特征信息的提取方法有：传统图像特征提取方法、基于深度学习的特征提取方法、像控点匹配方法、遥感图像分类方法和三维重建方法；

31、传统图像特征提取方法：这种方法一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理。预处理的目的是排除干扰因素，突出特征信息；特征提取是利用人类专家设计的因子对图像进行特征提取；特征处理的目的是排除信息量小的特征，减少计算量；常见的特征提取方法包括harris、sift、surf、lbf、hog、dpm。

32、基于深度学习的特征提取方法：这种方法利用深度神经网络自动学习图像的特征，不需要人工设计特征提取器。常见的基于深度学习的特征提取方法包括卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)等。

33、像控点匹配方法：这种方法通过像控点之间的匹配，确定待测点的位置信息。像控点可以是已知坐标的明显地物点或控制点，也可以是通过测量得到的待测点。常用的像控点匹配方法包括直接配准、间接配准和整体配准等。

34、遥感图像分类方法：这种方法通过训练样本的标签，将待分类样本划分到不同的类别中，从而提取出不同地物的特征信息。常用的遥感图像分类方法包括监督分类、非监督分类和半监督分类等。

35、三维重建方法：这种方法通过建立三维模型来表达地理信息，从而提取出地物的空间位置和特征信息。常用的三维重建方法包括立体摄影测量、激光扫描和可视化等。

36、优选地，所述时间序列性质的数据：时间序列性质的数据指的是在时间上具有连续性或周期性的数据；这些数据在时间上具有先后顺序，通常以时间为横轴，以某一指标为纵轴，描述该指标在时间上的变化趋势和规律；时间序列数据是不同时间、同一个体的一个或多个指标组成的数据。

37、优选地，所述结果评估的方法包括有：

38、对比分析法：将评估结果与预期结果或者历史数据进行对比，以确定评估结果是否符合预期，或者与历史数据相比是否有改进。

39、专家评估法：请专家对评估结果进行评估；

40、统计分析法：利用统计学方法对评估结果进行分析；

41、成本效益分析法：对评估结果进行成本效益分析，以确定评估结果的性价比和投资回报率指标。

42、综合分析法：将多种评估方法结合起来，综合考虑各种因素，以得出更为全面和准确的评估结果。

43、本发明的有益效果如下：

44、本发明通过采用数据收集、数据预处理、特征提取与分析、模型训练、数据挖掘、数据预测、自动化处理流程、结果评估与优化和数据输出的方式，建力模型并训练模型；通过人工智能可以自动分析并处理大量的测绘数据，提高测绘的效率，同时也可以减少人为错误和主观因素的影响，提高测绘数据的准确性，人工智能技术可以自动化地进行数据分类、识别、处理和绘制，减轻了测绘人员的工作负担，提高了工作效率，人工智能可以对海量的遥感图像和测绘数据进行自动分类和识别，实现高精度和准确性的绘制，结合虚拟现实和增强现实技术，可以实现三维模拟和可视化展示，使得测绘结果更加直观和生动，人工智能的加入极大地提升了测绘工作的效率和精度，同时降低了人为因素的干扰，有利于更好地进行地理空间数据的管理、分析和应用。