【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矢量技术，具体为基于物联网的矢量数据自适应管理系统及方法。
技术介绍
1、矢量数据是在直角坐标中，用x、y坐标表示地图图形或地理实体的位置和形状的数据；矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能地将地理实体的空间位置表现得准确无误。
2、计算机中以矢量结构存贮的内部数据。是跟踪式数字化仪的直接产物。在矢量数据结构中，点数据可直接用坐标值描述；线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述；面状数据或多边形数据可用边界线来描述。
3、矢量数据的组织形式较为复杂，以弧段为基本逻辑单元，而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制，并为两个相邻多边形属性所描述。在计算机中，使用矢量数据具有存储量小，数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂。
4、而矢量数据在与遥感配准套合后会出现不一致的情况，因此，人们需要一种基于物联网的矢量数据自适应管理系统及方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于物联网的矢量数据自适应管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于物联网的矢量数据自适应管理方法，该自适应管理方法包括：
4、步骤s100：对农业作业场地环境进行遥感影像采集，利用卫星遥感结合第三方物联传感设备对遥感影像进行采集；
5、步骤s200：对采集的遥感影像进
6、步骤s300：将遥感影像数据生成为特征点坐标；
7、步骤s400：将特征点坐标在坐标系中进行点对点的顺序连接，通过坐标来实现对地理实体空间位置的准确表现；
8、步骤s500：根据矢量数据的数据特征进行自适应管理，使其与所处理的遥感影像矢量数据的分布特征与结构特征相适应。
9、进一步的，所述步骤s200包括：
10、步骤s201：筛选景像，获取指定波段；
11、步骤s202：提取qa波段，利用fmask算法得到影像质量评估数据，进行按位运算得到无云掩膜；
12、步骤s203：对原始景像进行掩膜得到无云区。
13、进一步的，所述步骤s300包括：
14、s301：将特征点按颜色、大小和形状标记为三种类型；
15、s302：设待验证的遥感影像高为h，宽为w，以遥感影像的相邻两个边界为坐标轴建立平面直角坐标系，则坐标系中对应特征点的坐标为
16、其中q表示对应点坐标，k表示对应特征点的种类，n表示对应种类坐标的个数，a表示第n个特征对应的w上的坐标,b表示第n个特征点对应的h上的坐标。
17、通过上述技术方案，可以实现对遥感影像从采集到处理为矢量数据的目的，使得数据结构紧凑、冗余度低，有利于网络检索分析，图形显示质量好、精度高。
18、进一步的，所述步骤s400包括：
19、s401：将特征点坐标在坐标系中进行点对点的顺序连接，通过坐标来实现对地理实体空间位置的准确表现；
20、s402：利用矢量数据生成单元根据下列公式对n各特征点中相邻两个特征点之间形成向量；
21、
22、其中a表示第n个特征对应的w上的坐标,b表示第n个特征点对应的h上的坐标，a-1表示第n-1个特征点对应的w上的坐标，b-1表示第n-1个特征点对应的h上的坐标，表示第a个特征点与第a-1个特征点之间形成的向量；
23、将对应遥感影像上的同类型的坐标点依次连接得到对应的矢量数据；
24、步骤s402还包括将三种类型的特征点依次连接得到对应的矢量数据。
25、通过上述技术方案，利用矢量数据生成单元根据特征点的类型不同生成各类型的矢量数据，将复杂的遥感影像转换成简单明了的矢量数据，有助于对遥感影像的管理。
26、进一步的，所述步骤s500包括：
27、s501：根据矢量数据的数据特征，按照颜色、大小和形状进行自适应管理；
28、s502：根据矢量数据的处理顺序、处理参数和约束条件与所处理矢量数据的分布特征和结构特征相适应。
29、通过上述技术方案，能够有效的减少矢量数据与遥感配准套合后出现的不一致现象，实现对矢量数据的自适应管理。
30、进一步的，基于物联网的矢量数据自适应管理系统，所述管理系统包括遥感数据采集模块、遥感数据处理模块、矢量数据生成模块和矢量数据自适应管理模块，所述遥感数据采集模块的输出端连接所述遥感数据处理模块的输入端，所述遥感数据处理模块的输出端连接所述矢量数据生成模块的输入端，所述矢量数据生成模块的输出端连接所述矢量数据自适应管理模块的输入端；
31、所述遥感数据采集模块用于对场景图像进行捕获，以获得场景图像；
32、所述遥感数据处理模块用于对采集得场景图像进行数据分析并输出分析结果；
33、所述矢量数据生成模块用于将场景图像数据生成为矢量数据；
34、所述矢量数据自适应管理模块用于对场景图像矢量数据进行特性提取和自适应管理。
35、进一步的，所述遥感数据采集模块包括卫星遥感数据采集单元和第三方物联传感设备数据采集单元；
36、所述卫星遥感数据采集单元利用卫星遥感对场景图像进行采集；
37、所述第三方物联传感设备利用设置于地面平台上的传感器来对场景图像数据进行采集。
38、进一步的，所述遥感数据处理模块包括遥感影像去云单元和遥感影像去重单元；
39、所述遥感影像去云单元用于对采集的遥感影像进行去云处理；
40、所述遥感影像去重单元用于对遥感影像图片进行比对去重处理。
41、进一步的，所述矢量数据生成模块包括特征点坐标生成单元、特征点分类单元和矢量数据生成单元；
42、所述特征点坐标生成单元用于将场景图像中的特征点生成为坐标点；
43、所述特征点分类单元用于将生成的的坐标点根据颜色、形状和大小进行分类；
44、所述矢量数据生成单元用于将分类后的坐标点依次连接组成向量，得到场景图像的矢量图。
45、进一步的，所述矢量数据自适应管理模块包括矢量数据特征提取单元、矢量数据自适应匹配单元和矢量数据自适应管理单元；
46、所述矢量数据特征提取单元用于对生成的矢量数据根据坐标点的颜色、形状和大小不同进行特征提取并分类；
47、所述矢量数据自适应匹配单元根据矢量数据的种类进行自适应匹配；
48、所述矢量数据自适应管理单元根据矢量数据的处理顺序、处理参数和约束条件与所处理矢量数据的分布特征和结构特征进行自适应管理。
49、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：
50、1.本专利技术通过上述技术方法和各功能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：该自适应管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤S200包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤S300包括：
4.根据权利要求3所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤S400包括：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤S500包括：
6.基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述管理系统包括遥感数据采集模块、遥感数据处理模块、矢量数据生成模块和矢量数据自适应管理模块，所述遥感数据采集模块的输出端连接所述遥感数据处理模块的输入端，所述遥感数据处理模块的输出端连接所述矢量数据生成模块的输入端，所述矢量数据生成模块的输出端连接所述矢量数据自适应管理模块的输入端；
7.根据权利要求6所述的基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述遥感数据采集模块包括卫星遥感数据采集单元和第三
8.根据权利要求6所述的基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述遥感数据处理模块包括遥感影像去云单元和遥感影像去重单元；
9.根据权利要求6所述的基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述矢量数据生成模块包括特征点坐标生成单元、特征点分类单元和矢量数据生成单元；
10.根据权利要求6所述的基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述矢量数据自适应管理模块包括矢量数据特征提取单元、矢量数据自适应匹配单元和矢量数据自适应管理单元；
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：该自适应管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤s200包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤s300包括：
4.根据权利要求3所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤s400包括：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的矢量数据自适应管理方法，其特征在于：所述步骤s500包括：
6.基于物联网的矢量数据自适应管理系统，其特征在于：所述管理系统包括遥感数据采集模块、遥感数据处理模块、矢量数据生成模块和矢量数据自适应管理模块，所述遥感数据采集模块的输出端连接所述遥感数据处理模块的输入端，所述遥感数据处理模块的输出端连接...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨杭，牛启烈，窦明敏，朱寅辰，
申请(专利权)人：江苏天汇空间信息研究院有限公司，
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。