基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提出了基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，包括：根据采集的三维点云数据集构建八叉树；获取八叉树的叶节点的地形险要度；获取八叉树的叶节点的地形信息纯度；进而获取叶节点的地形关键度，根据叶节点的地形关键度对八叉树进行压缩，将压缩后八叉树包含的地理信息数据存储在数据库中并建立索引，利用地理信息系统软件或可视化工具，将目标测绘区域地貌地形进行可视化展示。本发明专利技术旨在解决地理信息测绘仪数据管理的过程中，存储的数据精度不足的问题。存储的数据精度不足的问题。存储的数据精度不足的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法。

技术介绍

[0002]地理信息测绘仪是一种用于获取地理空间数据的仪器设备。它通常包括全球定位系统接收器、激光测距仪、摄影测量仪、雷达测量仪等多种传感器和测量设备，用于测量地理位置、地形、地貌等信息，并将这些信息转化为数字化的地理信息数据。地理信息测绘仪在土地规划、城市规划、环境保护、农业、林业、地质勘探、测绘地理信息系统等领域广泛应用，帮助人们更好地了解和管理地理空间数据，为决策提供科学依据。
[0003]地理信息测绘仪获取的三维点云数据量巨大，在对这些三维点云数据进行管理时，常用八叉树算法对点云数据进行分层表示和压缩，在减小存储空间。但是，在八叉树算法对点云数据进行压缩的过程中，会造成数据精度的损失，所以，需要一种能够平衡点云数据精度与压缩率的压缩方式，在保证较高压缩率的前提下提升数据管理的精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，以解决地理信息测绘仪数据管理的过程中，存储的数据精度不足的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，该方法包括以下步骤：采集地形三维点云数据，获取三维点云数据集，根据三维点云数据集构建八叉树；获取八叉树中叶节点的邻域密度和第一曲率，获取八叉树中叶节点的平均绝对离差，根据叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差获取叶节点的地形险要度；获取八叉树中叶节点的颜色差异度，根据八叉树中叶节点的颜色差异度、八叉树中叶节点的邻域空间内包含的点云数据RGB三通道像素值和激光反射强度，获取叶节点的地形信息纯度；根据八叉树中叶节点的地形险要度和地形信息纯度获取叶节点的地形关键度，根据叶节点的地形关键度对八叉树进行分层和合并以完成八叉树的压缩，将压缩后八叉树包含的地理信息数据存储在数据库中并建立索引，利用地理信息系统软件或可视化工具，将目标测绘区域地貌地形进行可视化展示。
[0005]进一步，所述获取三维点云数据集，包括的具体方法为：对获取的地形三维点云数据进行去噪和坐标配准，获取地形点云数据集；地形点云数据集包含的数据为点云数据，每个点云数据均包含但不限于点云数据的三维空间坐标、RGB三通道像素值、激光反射强度和曲率。
[0006]进一步，所述获取八叉树中叶节点的邻域密度和第一曲率，包括的具体方法为：分别将八叉树中的每个叶节点作为待分析叶节点，以待分析叶节点为中心，建立
边长为第一预设阈值的邻域空间；将待分析叶节点的邻域空间内包含的点云数据的数量与八叉树中包含的所有非空叶节点的数量的比值记为待分析叶节点的邻域密度；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的曲率的均值记为待分析叶节点的第一曲率。
[0007]进一步，所述获取八叉树中叶节点的平均绝对离差，包括的具体方法为：将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的横坐标的平均绝对离差记为待分析叶节点的第一平均绝对离差；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的纵坐标的平均绝对离差记为待分析叶节点的第二平均绝对离差；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的高度的平均绝对离差记为待分析叶节点的第三平均绝对离差；将待分析叶节点的第一平均绝对离差、第二平均绝对离差和第三平均绝对离差的最大值作为待分析叶节点的平均绝对离差。
[0008]进一步，所述根据叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差获取叶节点的地形险要度，包括的具体方法为：将叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差的乘积记为叶节点的地形险要度。
[0009]进一步，所述获取八叉树中叶节点的颜色差异度，包括的具体方法为：分别将待分析叶节点的邻域空间内包含的每个点云数据作为待分析点云数据；将待分析点云数据RGB三通道像素值的最大值与最小值的差值记为待分析点云数据的颜色差值；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据的颜色差值的和记为待分析叶节点的颜色差异度。
[0010]进一步，所述根据八叉树中叶节点的颜色差异度、八叉树中叶节点的邻域空间内包含的点云数据RGB三通道像素值和激光反射强度，获取叶节点的地形信息纯度，包括的具体方法为：将八叉树中叶节点的邻域空间内包含的点云数据对应的RGB三通道中、所有通道的像素值标准差的和记为叶节点的第一通道标准差；将叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据的激光反射强度的均值与叶节点的第一通道标准差的乘积记为叶节点的第一乘积；将叶节点的第一乘积与第一调参因子的和记为叶节点的第一和值；将叶节点的颜色差异度与叶节点的第一和值的比值记为叶节点的地形信息纯度。
[0011]进一步，所述根据八叉树中叶节点的地形险要度和地形信息纯度获取叶节点的地形关键度，包括的具体方法为：将八叉树中叶节点的地形险要度与地形信息纯度的比值的归一化值记为叶节点的地形关键度。
[0012]进一步，所述根据叶节点的地形关键度对八叉树进行分层和合并以完成八叉树的压缩，包括的具体方法为：
当叶节点的地形关键度大于第一预设阈值时，认为叶节点为关键地形叶节点，从关键地形叶节点处继续递归分层；当递归分层后的叶节点的地形关键度指标大于第一预设阈值时，认为递归分层后的叶节点为关键地形叶节点，继续递归，同时，需要保证不超过最大递归深度；当递归分层后的叶节点的地形关键度指标小于等于第二预设阈值时，认为递归分层后的叶节点对应的山体位置包含的地形信息较少，可以进行合并，将可以进行合并的叶节点与26邻域立体空间中其他可以进行合并的叶节点合并为父节点；在对可以进行合并的叶节点进行合并时，将地形关键度最小的叶节点合并至地形关键度最大的叶节点中，重复合并步骤，直至所有叶节点的地形关键度指标都大于第二预设阈值。
[0013]进一步，所述将压缩后八叉树包含的地理信息数据存储在数据库中并建立索引，利用地理信息系统软件或可视化工具，将目标测绘区域地貌地形进行可视化展示，包括的具体方法为：将压缩后的八叉树数据存储在数据库中，便于数据的检索和查询，其中，数据库为能够处理点云数据和地理信息的数据库；根据数据表的字段特性，创建空间索引和属性索引，加速查询操作；利用地理信息系统软件或可视化工具，将查询到的地形数据进行可视化展示。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术根据采集的地形三维点云数据构建八叉树，对八叉树的不同叶节点进行分析，根据叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差获取叶节点的地形险要度，获取对叶节点包含的数据信息的重要程度的判断结果；根据叶节点的邻域空间对应植被覆盖区域的可能性获取叶节点的地形信息纯度；根据八叉树中叶节点的地形险要度和地形信息纯度获取叶节点的地形关键度，根据叶节点的地形关键度对八叉树进行分层和合并以完成八叉树的压缩，实现对包含的数据信息的重要程度较大的叶节点进行保留和继续递归、对包含的数据信息的重要程度较小的叶节点进行合并的目的，解决地理信息测绘仪数据管理的过程中，存储的数据精度不足的问题，在保证较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集地形三维点云数据，获取三维点云数据集，根据三维点云数据集构建八叉树；获取八叉树中叶节点的邻域密度和第一曲率，获取八叉树中叶节点的平均绝对离差，根据叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差获取叶节点的地形险要度；获取八叉树中叶节点的颜色差异度，根据八叉树中叶节点的颜色差异度、八叉树中叶节点的邻域空间内包含的点云数据RGB三通道像素值和激光反射强度，获取叶节点的地形信息纯度；根据八叉树中叶节点的地形险要度和地形信息纯度获取叶节点的地形关键度，根据叶节点的地形关键度对八叉树进行分层和合并以完成八叉树的压缩，将压缩后八叉树包含的地理信息数据存储在数据库中并建立索引，利用地理信息系统软件或可视化工具，将目标测绘区域地貌地形进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特征在于，所述获取三维点云数据集，包括的具体方法为：对获取的地形三维点云数据进行去噪和坐标配准，获取地形点云数据集；地形点云数据集包含的数据为点云数据，每个点云数据均包含但不限于点云数据的三维空间坐标、RGB三通道像素值、激光反射强度和曲率。3.根据权利要求2所述的基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特征在于，所述获取八叉树中叶节点的邻域密度和第一曲率，包括的具体方法为：分别将八叉树中的每个叶节点作为待分析叶节点，以待分析叶节点为中心，建立边长为第一预设阈值的邻域空间；将待分析叶节点的邻域空间内包含的点云数据的数量与八叉树中包含的所有非空叶节点的数量的比值记为待分析叶节点的邻域密度；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的曲率的均值记为待分析叶节点的第一曲率。4.根据权利要求3所述的基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特征在于，所述获取八叉树中叶节点的平均绝对离差，包括的具体方法为：将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的横坐标的平均绝对离差记为待分析叶节点的第一平均绝对离差；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的纵坐标的平均绝对离差记为待分析叶节点的第二平均绝对离差；将待分析叶节点的邻域空间内包含的所有点云数据对应的高度的平均绝对离差记为待分析叶节点的第三平均绝对离差；将待分析叶节点的第一平均绝对离差、第二平均绝对离差和第三平均绝对离差的最大值作为待分析叶节点的平均绝对离差。5.根据权利要求1所述的基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特征在于，所述根据叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差获取叶节点的地形险要度，包括的具体方法为：将叶节点的邻域密度、第一曲率和平均绝对离差的乘积记为叶节点的地形险要度。6.根据权利要求4所述的基于物联网的地理信息测绘仪数据管理方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨彦玲，刘继光，杨锡海，刘西状，刘艳亮，刘纪滨，庞磊，陈绪恒，
申请(专利权)人：山东瑞鑫时空信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：