【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种key-value的差分dem统计分析方法以及一种key-value的差分dem统计分析系统。
技术介绍
1、数字高程模型(digital elevation model，dem)，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟，差分dem是指将同一区域，不同时相的两期dem进行差值运算得到的数据，本质上也是dem，但表示的是地形地貌发生的变化量。
2、为提高差分dem的地面变形精度，传统的统计分析方法是对差值前dem数据源进行处理，如数据平滑、中值滤波；区域较小时，可以使用多视角激光雷达避免建筑物、树木等，重新获取准确地面高程信息；或使用大气校正和大地纪元对比的方法提出大气折射率变化带来的精度误差；或使用同源点匹配的方法保证像元对应地块相同。当这些处理完成后，再对dem进行差分运算，随后进行相关统计分析，现有的大多数gis软件基本都具有针对dem数据的最大值、最小值、一般值和平均值统计分析工具。
3、但上述方法还存在以下缺陷：
4、(1)从数据源提高dem精度再进行差分是提高地形地貌变化精度常用的方法，但对相关人员的专业要求高，需具备很深的专业技术理论知识，才能完成相关操作，无论人力、财力均代价巨大；
5、(2)区域面积较小时，可以采用重新生成dem的方法，后期各种处理成本也非常巨大，区域面积较大，任务紧急时，显然是不可采取的；
6、(3)针对现有的dem数据，做差分统计分析，现有大多数gis软件可以直接完成，缺点是未进行极大、
7、(4)现有的算法不能直接对感兴趣区域进行统计分析。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供了一种key-value的差分dem统计分析方法及系统，通过对矢量数据图层中的要素差分dem掩膜数据构建字典，基于字典有效地、尽可能准确地剔除极大、极小无效像元值，然后再进行统计分析过程，对现有的、大区域的、多期的、感兴趣区的dem数据进行差分统计分析，仅需提供对应的矢量数据即可完成最大值、最小值、平均值、一般值的统计分析，可直观高效地将差分dem地形地貌的变化结果直观呈现。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种key-value的差分dem统计分析方法，包括：
3、读取待统计矢量数据图层中的每个要素，并通过掩膜处理得到要素范围内的差分dem掩膜数据；
4、对所述差分dem掩膜数据的像元灰度值进行整形和去重，得到像元灰度值列表，并根据所述像元灰度值列表构建得到字典dic<灰度值，像元个数>；
5、将所述字典中的灰度值和像元个数分别转换为列表，并按数值进行升序排列；
6、通过像元个数列表得到像元总数，并按照预设比例计算得到无效像元值个数；
7、利用所述无效像元值个数剔除所述灰度值列表中的极大值和极小值，得到新字典；
8、根据所述新字典的灰度值和像元个数计算得到统计分析结果，并将统计分析结果赋值至所述矢量数据图层的要素。
9、在上述技术方案中，优选地，所述利用所述无效像元值个数剔除所述灰度值列表中的极大值和极小值，得到新字典，具体过程包括：
10、统计灰度值列表中排列靠前的预设数量个灰度值对应的正序像元个数总和，若该正序像元个数总和大于所述无效像元值个数的二分之一，则剔除该排列靠前的预设数量个灰度值，并对所述灰度值列表进行倒序排列；
11、统计灰度值倒序列表中排列靠前的预设数量个灰度值对应的倒序像元个数总和，若该倒序像元个数总和大于所述无效像元值个数的二分之一，则剔除该排列靠前的预设数量个灰度值，得到降序排列的新字典。
12、在上述技术方案中，优选地，所述根据所述新字典的灰度值和像元个数计算得到统计分析结果的具体过程包括：
13、以所述新字典的第一个元素的像元灰度值作为掩膜后差分dem的最大值，以最后一个元素的像元灰度值作为掩膜后差分dem的最小值；
14、将所述新字典中的像元个数进行降序排列，将排序第一像元个数对应的像元灰度值作为掩膜后差分dem的一般值；
15、通过公式计算得到掩膜后差分dem的平均值，其中，key表示像元灰度值，value表示像元在掩膜后差分dem中的像元个数，n表示新字典的元素个数。
16、在上述技术方案中，优选地，所述通过像元个数列表得到像元总数，并按照预设比例计算得到无效像元值个数，具体过程包括：
17、根据所述像元个数列表中每个灰度值对应的像元个数，将所有像元个数相加得到所述像元总数；
18、根据基于经验预设的无效像元比例，将所述像元总数与无效像元比例相乘得到所述无效像元值个数。
19、本专利技术还提出一种基于key-value的差分dem统计分析系统，应用如上述技术方案中任一项公开的基于key-value的差分dem统计分析方法，包括：
20、要素数据掩膜模块，用于读取待统计矢量数据图层中的每个要素，并通过掩膜处理得到要素范围内的差分dem掩膜数据；
21、灰度字典构建模块，用于对所述差分dem掩膜数据的像元灰度值进行整形和去重，得到像元灰度值列表，并根据所述像元灰度值列表构建得到字典dic<灰度值，像元个数>；
22、列表转换排序模块，用于将所述字典中的灰度值和像元个数分别转换为列表，并按数值进行升序排列；
23、无效像元计算模块，用于通过像元个数列表得到像元总数，并按照预设比例计算得到无效像元值个数；
24、剔除无效更新模块，用于利用所述无效像元值个数剔除所述灰度值列表中的极大值和极小值，得到新字典；
25、统计分析赋值模块，用于根据所述新字典的灰度值和像元个数计算得到统计分析结果，并将统计分析结果赋值至所述矢量数据图层的要素。
26、在上述技术方案中，优选地，所述剔除无效更新模块具体用于：
27、统计灰度值列表中排列靠前的预设数量个灰度值对应的正序像元个数总和，若该正序像元个数总和大于所述无效像元值个数的二分之一，则剔除该排列靠前的预设数量个灰度值，并对所述灰度值列表进行倒序排列；
28、统计灰度值倒序列表中排列靠前的预设数量个灰度值对应的倒序像元个数总和，若该倒序像元个数总和大于所述无效像元值个数的二分之一，则剔除该排列靠前的预设数量个灰度值，得到降序排列的新字典。
29、在上述技术方案中，优选地，所述统计分析赋值模块具体用于：
30、以所述新字典的第一个元素的像元灰度值作为掩膜后差分dem的最大值，以最后一个元素的像元灰度值作为掩膜后差分dem的最小值；
31、将所述新字典中的像元个数进行降序排列，将排序第一像元个数对应的像元灰度值作为掩膜后差分dem的一般值；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Key-Value的差分DEM统计分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析方法，其特征在于，所述利用所述无效像元值个数剔除所述灰度值列表中的极大值和极小值，得到新字典，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析方法，其特征在于，所述根据所述新字典的灰度值和像元个数计算得到统计分析结果的具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析方法，其特征在于，所述通过像元个数列表得到像元总数，并按照预设比例计算得到无效像元值个数，具体过程包括：
5.一种基于Key-Value的差分DEM统计分析系统，其特征在于，应用如权利要求1至4中任一项所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析方法，包括：
6.根据权利要求5所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析系统，其特征在于，所述剔除无效更新模块具体用于：
7.根据权利要求6所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析
8.根据权利要求7所述的基于Key-Value的差分DEM统计分析系统，其特征在于，所述无效像元计算模块具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于key-value的差分dem统计分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于key-value的差分dem统计分析方法，其特征在于，所述利用所述无效像元值个数剔除所述灰度值列表中的极大值和极小值，得到新字典，具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于key-value的差分dem统计分析方法，其特征在于，所述根据所述新字典的灰度值和像元个数计算得到统计分析结果的具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于key-value的差分dem统计分析方法，其特征在于，所述通过像元个数列表得到像元总数，并按照预设比例计算得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海恒，张茂省，梁爽，郭兰勤，谢飞，朱仁义，黄波，陈重豪，王腾龙，
申请(专利权)人：自然资源部第一地理信息制图院陕西省第六测绘地理信息工程院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。