本发明涉及数据提取，特别是一种基于gis的测绘数据智能提取方法。
背景技术：
1、在gis应用领域，测绘数据的智能提取一直是一个重要且具有挑战性的任务，传统方法依赖大量的人工干预，如手动标注和分类，这不仅耗时耗力，而且难以处理大规模的数据集，即使在机器学习和深度学习技术这些高级技术的帮助下，准确地识别和分类复杂的地理特征仍然是一个挑战，特别是在数据质量参差不齐、特征重叠或模糊不清的情况下，此外，传统方法在识别复杂模式和关系、处理高维数据、以及提供实时结果方面的能力有限，需要一种高效、自动化且智能的方法来处理和分析gis数据并进行提取。
技术实现思路
1、鉴于上述现有的基于gis的测绘数据智能提取方法中存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明所要解决的问题在于传统方法在识别复杂模式和关系、处理高维数据、以及提供实时结果方面的能力有限，需要一种高效、自动化且智能的方法来处理和分析gis数据并进行提取。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于gis的测绘数据智能提取方法，其包括，收集测绘数据进行预处理；对预处理后的数据进行特征提取；对提取的特征进行分类；识别地理空间数据中的模式和关系；评估提取结果并调整和优化算法。
4、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述收集测绘数据为选择适合的gis数据库作为主要的数据源，gis数据库包括公共地理信息系统、政府机构的数据库和专业的地理空间数据提供商，从选定的gis数据库中获得地理空间数据包括经纬度坐标、海拔、地形和地貌特征，收集遥感影像数据、气候和环境数据、历史数据以及地理标记数据。
5、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述进行预处理为对收集到的测绘数据进行数据清洗包括去除无效数据和处理缺失值，数据格式化和标准化，对收集到的遥感影像数据进行图像增强、裁剪或分割，将预处理后的数据集成一个统一的数据集，检查整合后的数据集的完整性和一致性。
6、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述对预处理后的数据进行特征提取为提取关键的地理和地形特征包括颜色、纹理、形状、高度，构建算法选择对于特征识别最有用的特征，进行特征提取：
7、
8、其中，f(d)是从数据集中d中提取的特征，n是数据点的总数，i代表数据集d中的数据点的索引，gi，ii，ei分别代表第i个数据点的索引的地理空间数据、遥感影像数据和环境数据，φ1，φ2，φ3是特定于每种数据类型的特征提取函数，w1，w2，w3是权重系数。
9、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述对提取的特征进行分类为将提取的特征分类成可以直接用于多种gis应用包括城市规划、环境监测和灾害管理，允许用户快速访问特定类型的数据，构建公式对提取的特征进行分类：
10、
11、其中，c(f(d))是对提取特征f(d)进行分类的结果，n是数据点的总数，fi(d)是f(d)的第i个索引特征，是归一化函数，k是归一化函数的调节参数，e-λx是指数衰减函数，λ是指数衰减函数的参数，e是自然对数的底数，ψ(fi(d),x)是复杂函数，x是自变量，dx表示x的一个无限小的增量，a,b是积分的上下限。
12、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述识别地理空间数据中的模式和关系为基于特征分类对地理空间数据基本特征的理解进一步识别其中的模式和关系，了解不同类型的土地覆盖的相互作用，构建公式识别地理空间数据中的模式和关系：
13、
14、其中，p(c(f(d)))表示从分类结果中识别出的地理空间数据中的模式和关系，θj，δj是权重系数，ε是处理地理空间数据的复杂函数，y和dy分别代表积分计算中使用的变量和微分元素，cj，dj是积分的上下限，j代表不同的类别，m是类别的总数，cj(f(d))代表第j个类别的的分类结果，ω是处理特定地理空间数据分析的高级函数。
15、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述评估提取结果为使用统计方法包括准确率和召回率评估分类和模式识别的结果，将分类和模式识别的结果应用到gis地图上，每种类别或识别的模式用不同的颜色或符号表示，通过观察gis地图上的分类和模式分布，对模型的效果进行直观评估，将统计方法得出的准确率与召回率与地图可视化结果进行比对，识别出算法性能不佳的区域或类别，针对识别出的问题进行算法优化。
16、作为本发明所述基于gis的测绘数据智能提取方法的一种优选方案，其中：所述调整和优化算法为：
17、若提取结果可以正确反映地理空间的实际情况，则将已经提取的结果与已知数据包括历史记录、公开数据库或专家知识进行对比进一步验证提取结果的准确性，验证结果在不同条件下的稳定性和可靠性，在正确结果的基础上考虑增加数据集的多样性和规模，进一步训练和优化算法，继续优化算法性能；
18、若提取结果不可以正确反映地理空间的实际情况，则分析不能反映实际情况的原因包括数据质量问题、特征提取不充分和算法不适应，根据错误分析的结果，重新设计特征提取和分类的步骤包括改进特征提取方法和使用不同的分类算法，调整相关步骤，对调整后的算法进行重新训练和测试，持续监测算法性能，并根据需要进行进一步的调整和优化。
19、一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现基于gis的测绘数据智能提取方法的步骤。
20、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现基于gis的测绘数据智能提取方法的步骤。
21、本发明有益效果为：本发明通过构建特征提取公式，分类公式以及识别公式，能够自动化地处理和分析大量的gis测绘数据，特别是在处理复杂的地理空间数据和识别多维模式方面，保证了测绘数据提取的高效率和高准确度，此外，全面的评估和优化机制确保了本发明的长期的稳定性和可靠性，因此，本发明不仅满足了现代gis应用中对高效、准确数据处理的需求，而且为各种应用提供了更深入的地理空间数据洞察。
1.一种基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述收集测绘数据为选择适合的gis数据库作为主要的数据源，gis数据库包括公共地理信息系统、政府机构的数据库和专业的地理空间数据提供商，从选定的gis数据库中获得地理空间数据包括经纬度坐标、海拔、地形和地貌特征，收集遥感影像数据、气候和环境数据、历史数据以及地理标记数据。
3.如权利要求2所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述进行预处理为对收集到的测绘数据进行数据清洗包括去除无效数据和处理缺失值，数据格式化和标准化，对收集到的遥感影像数据进行图像增强、裁剪或分割，将预处理后的数据集成一个统一的数据集，检查整合后的数据集的完整性和一致性。
4.如权利要求3所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述对预处理后的数据进行特征提取为提取关键的地理和地形特征包括颜色、纹理、形状、高度，构建算法选择对于特征识别最有用的特征，进行特征提取：
5.如权利要求4所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述对提取的特征进行分类为将提取的特征分类成可以直接用于多种gis应用包括城市规划、环境监测和灾害管理，允许用户快速访问特定类型的数据，构建公式对提取的特征进行分类：
6.如权利要求5所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述识别地理空间数据中的模式和关系为基于特征分类对地理空间数据基本特征的理解进一步识别其中的模式和关系，了解不同类型的土地覆盖的相互作用，构建公式识别地理空间数据中的模式和关系：
7.如权利要求6所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述评估提取结果为使用统计方法包括准确率和召回率评估分类和模式识别的结果，将分类和模式识别的结果应用到gis地图上，每种类别或识别的模式用不同的颜色或符号表示，通过观察gis地图上的分类和模式分布，对模型的效果进行直观评估，将统计方法得出的准确率与召回率与地图可视化结果进行比对，识别出算法性能不佳的区域或类别，针对识别出的问题进行算法优化。
8.如权利要求7所述的基于gis的测绘数据智能提取方法，其特征在于：所述调整和优化算法为：
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
