【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息，尤其涉及一种土地资源测绘数据库的构建方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化和农业现代化的发展，土地资源的高效管理和规划成为了一项重要的任务。为了满足这一任务，需要对土地资源信息进行准确和及时的获取和分析，构建土地资源测绘数据库是实现这一目标的有效途径。然而，传统的土地资源测绘数据库的构建方法通常依赖于实地测量和人工采集数据，这使得数据更新速度较慢，不能及时反映土地资源的变化；同时存在使用常规数据库进行测绘数据存储，难以深入挖掘地理信息中的空间关联和趋势。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种土地资源测绘数据库的构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种土地资源测绘数据库的构建方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取绘测区域范围数据；根据绘测区域范围数据进行绘测光谱波段制定，生成修正光谱波段数据；通过修正光谱波段数据对绘测区域范围数据进行多光谱图像采集，生成绘测多光谱图像数据；
4、步骤s2：对绘测多光谱图像数据进行地理坐标匹配，生成坐标多光谱图像数据；根据坐标多光谱图像数据进行时序对齐叠加处理，从而得到多时相图像数据；对多时相图像数据进行图像亮度校正处理，生成亮度校正图像数据；通过数字高程模型对亮度校正图像数据进行数字栅格建模，生成点云地貌模型；
5、步骤s3：根据点云地貌模型进行残差重建处理，生成重建地貌模型；对重建地貌模型进行地物对象分割，生成地物对象数据；对地物对象数据
6、步骤s4：根据土地要素对象数据以及地形要素对象数据进行时态对象处理，得到测绘时态对象数据；对测绘时态对象数据进行时空索引设计以及时空测绘数据库构建，生成时空测绘数据库；将时空测绘数据库部署至云端，从而得到测绘云管理平台数据。
7、本专利技术获取绘测区域范围数据，可以得到有准确的地理位置和空间范围信息，通过精准的区域范围数据，可以避免不必要的数据采集，并确保所获得的光谱图像与实际绘测区域相匹配。通过在绘测区域内选择特定的光谱波段，可以更好地捕捉到目标物体的光谱特征，可以提高光谱数据的质量和相关性，确保所选择的波段能够有效地反映目标的特征。通过对选择的光谱波段进行修正，可以消除或减弱一些干扰因素，提高光谱数据的准确性和可靠性。修正后的光谱波段数据有助于减少噪音，提升图像质量，从而更精确地反映绘测区域的特征。利用修正后的光谱波段数据进行多光谱图像采集，可以获得更为清晰、准确的图像，有效地捕捉目标物体在不同波段下的光谱信息。将多光谱图像数据与地理坐标进行匹配，实现图像的地理定位。通过对坐标多光谱图像数据进行时序对齐和叠加处理，可以整合不同时间点的图像信息，生成多时相的图像数据。通过对多时相图像进行亮度校正，可以消除不同时间点图像之间的亮度差异，确保数据的一致性。对亮度校正后的图像数据进行三维建模，从而提供了地表的立体信息，可用于地形分析、地貌特征提取以及环境变化的监测。通过对点云地貌模型进行残差重建处理，可以修复可能存在的数据缺失、噪音或误差，生成更为精确和完整的地貌模型。利用重建后的地貌模型进行地物对象分割，将地表上的不同物体分离出来，实现地物对象的精细提取。通过分析地物对象数据的三维信息，进行遮挡检测，识别出地物之间可能存在的遮挡关系。对遮挡区域进行填充，补充被遮挡的地物部分，使地物对象数据更加完整。通过对土地要素和地形要素对象数据进行时态处理，捕捉地表变化随时间的演变。在时态对象数据的基础上，设计时空索引以优化数据查询和检索效率，并构建时空测绘数据库，可以提高数据管理和检索的效率，为用户快速获取所需时态地理信息数据提供便捷途径。将时空测绘数据库迁移到云端平台，实现对测绘数据的云端管理。这有助于提高数据的可访问性、可扩展性和安全性，同时便于多用户共享、协作以及远程访问。通过部署至云端，还能够利用云计算资源处理大规模的测绘数据。因此，本专利技术的一种土地资源测绘数据库的构建方法通过无人机对目标区域进行多光谱图像采集，得到多光谱图像数据，考虑实时太阳光照影响，将多光谱图像数据进行像元级亮度校正，同时对遮挡区域进行智能修复处理，将修复的多光谱图像数据进行时态对象识别，同时对数据库进行时空索引设计，以构建时空测绘数据库。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取绘测区域范围数据；
10、步骤s12：根据绘测区域范围数据进行区域采集授权处理，生成资源绘测授权数据；
11、步骤s13：通过资源绘测授权数据对土地绘测区域数据进行无人机航线制定，从而得到绘测采集航线数据；
12、步骤s14：根据绘测采集航线数据进行绘测光谱波段制定，生成修正光谱波段数据；
13、步骤s15：基于修正光谱波段数据以及绘测采集航线数据利用无人机搭载预设的多光谱传感器对绘测区域范围数据进行多光谱图像采集，生成绘测多光谱图像数据。
14、本专利技术获取绘测区域范围数据，可以确定绘测的目标区域和范围，避免无效的绘测工作，节省时间和资源，提高绘测的效率和质量。对绘测区域范围数据进行区域采集授权处理，可以保证绘测的合法性和合规性，避免绘测过程中的法律风险和纠纷。利用无人机的优势，实现绘测的自动化和智能化，减少人工干预和误差，提高绘测的精度和速度。根据绘测区域的特征和需求，选择合适的光谱波段，优化绘测的光谱分辨率和信噪比，提高绘测的光谱信息的质量和可用性。利用多光谱传感器的高灵敏度和高动态范围，捕捉绘测区域的多维度和多尺度的光谱特征，生成高清晰度和高精度的多光谱图像。
15、优选地，步骤s14包括以下步骤：
16、步骤s141：对绘测采集航线数据进行大气成分分析，生成测绘大气成分数据；
17、步骤s142：根据测绘大气成分数据进行大气吸收窗口标定，从而得到大气吸收区域数据；
18、步骤s143：利用hitran数据库对大气吸收区域数据进行大气光学深度分析，从而得到小光学深度波段数据；
19、步骤s144：通过小光学深度波段数据对绘测采集航线数据进行优势波段组合处理，生成优势光谱波段数据；
20、步骤s145：获取地理国情普查数据；利用地理国情普查数据对绘测区域范围数据进行地形特征提取，生成地形特征数据；
21、步骤s146：利用地形特征数据对优势光谱波段数据进行地物光谱响应处理，生成地物光谱响应数据；
22、步骤s147：通过地物光谱响应数据对优势光谱波段数据进行光谱波段修正处理，生成修正光谱波段数据。
23、本专利技术通过大气成分分析，可以确定大气层中的各种成分含量，如氧气、水蒸气、二氧化碳等。大气吸收窗口是指大气对光谱信号的吸收作用较强的特定波段范围。通过大气吸收窗口标定，可以确定光谱本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S257中图像亮度校正算法公式如下所示：
7.根据权利要求4所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S35中遮挡检测算法公式如下所示：
9.根据权利要求7所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
10.一种土地资源测绘数据库的构建系统，其特征在于，用于执
...【技术特征摘要】
1.一种土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的土地资源测绘数据库的构建方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的土地资源测绘数据库的构建方...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛文海，高洪军，齐涛，夏春初，寻知锋，
申请(专利权)人：日照市自然资源和规划局，
类型：发明
国别省市：
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