【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于循环证析的传统村落空间数据库建构方法。
技术介绍
1、城市化对传统村落风貌的纯粹性和完整性产生了巨大冲击，村落是城乡空间环境和文化传承中最直接而大量的物质化形态载体。
2、目前云南省共777个传统村落，在全省16个州(市)均有分布，全部收录于住建部共六批“中国传统村落名录”，数量位居全国第一，是乡土遗产的重要研究样本。然而，目前云南省传统村落相关的评价认定指标体系中，风貌管控和指引审查，村庄分类评估，建筑风貌引导等指标体系中均以定性为主，缺乏定量判断标准，尚未建立用于指导科学评估的数据库系统。
3、对已有相关专利进行对比，分析如下：“针对村落保护与规划的数字空间处理技术”着重在于用数字技术进行基础空间处理而辅助村落规划，数据库仅用于存储建筑单体的特点以及与其对应的建筑模型；“一种用于村庄分类发展的乡村活力评估方法”和“传统村落活力量化评价方法及系统、电子设备、存储介质”，都是针对乡村活力评估问题，构建地理信息数据库，数据库的针对性仅面向地理信息和传统开源数据库转载信息。“基于数理方法构建传统村落活态化保护评价体系的方法”，着重分析实际二维数据库在数理方法上的运用；“一种用于传统村落集中连片保护利用的分析系统及方法”其数据采集仅基于村落连片模型构建的图像信息。“基于倾斜摄影和图像识别技术实现乡村风貌管理的方法”通过图像识别分类监督对建筑数据局部进行提取，对二维三维的综合数据库采集缺乏。“数据建库及归集管理的方法及系统”基于规划现状普查数据，对空间特征的全面性把握
4、综上所述，以上数据库的建构过程，仅关注土地格局与城乡一体化特征之间的二维相关性，大多是宏观空间特征研究，极少从建筑学本体空间观的核心体系上准确描述村落的传统风貌特征，结合建筑学的跨学科分析，不仅要描述的是建筑群的规模，更要反映村落空间结构肌理、巷道的空间尺度及民居建筑设计等特征，需加入更多准确描述的量化指标，但目前仅二维数据库的分析局限性阻碍了其全面、准确评价村庄传统特征的能力。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供了基于循环证析的传统村落空间数据库建构方法，实现传统村落空间信息保护与规划发展的深度分析、有效处理和便捷反馈，推动传统村落空间保护向数字化、信息化和科学化的转型，为传统村落的可持续发展提供坚实的数据平台。
2、为达到上述目的，本专利技术提供一种基于循环证析的传统村落空间数据库建构方法，包括如下步骤：
3、s1采集信息：选择传统村落样本，通过倾斜摄影和无人机成像技术对村落进行影像采集；将倾斜影像和全景数据进行融合，形成包含真实三维信息的三维模型；
4、s2识别“原型”：将村落的空间特征进行形态学和类型学分类，分解空间“原型”，根据建筑类型学原则，标识村落环境及民居建筑的客观空间属性特征，利用三维模型在虚拟现实环境中识别和提取村落环境和建筑的三维空间特征；
5、s3聚合与汇总：利用地理信息系统gis平台，对村落环境和建筑的三维空间特征进行处理，得到环境特征要素和建筑空间要素；分别对环境特征要素和建筑空间要素进行矢量化攫取和属性匹配校对，汇总聚合将数据集统一为通用的数字格式，完成空间数据库初步建构；
6、s4检验与提炼：运用统计学数据分析方法，通过散点图展示不同要素之间的分布关系，梳理三维空间特征中二维要素与三维要素之间的影响；通过spearman或kendall相关性分析，提炼三维空间特征中的二维要素与三维要素之间的关联性，并验证数据有效性与形成数据库建构过程的逻辑闭环；
7、s5证析与梳理：运用机器学习算法，将数据库划分为训练集和测试集，运用有监督的决策树、xgboost或深度学习神经网络构建基本分类模型并进行参数搭建和结果试算，调试；通过梳理数据的权重，辨别证据，统计关键信息，最终形成对数据库系统的完整架构。
8、在一些实施例中，在步骤s1中，具体包括：
9、通过倾斜摄影技术从垂直和多个倾斜视角同时获取带gps信息的建筑物顶面、侧面纹理，并记录航高、旁向重叠、坐标参数，使用多视影像密集匹配技术，寻找重叠区域内每个像素同名点的稠密影像进行匹配，生成三维密集点云；基于三维密集点云，生成数字表面模型dsm，基于dom和dem，进行图像识别和拼贴，形成包含真实三维信息的三维模型，从多个视角攫取传统村落地物的地理信息数据。
10、在一些实施例中，在步骤s2中，具体包括：
11、根据宏观环境、尺度格局、建筑空间要素和局部地域特征，结合建筑类型学中分层分类的基本原则，开发分类表，运用统一的标准和原则，从研究样本中提取和汇总数据；
12、其中，所述环境特征要素包括坡度、高程和密度；所述建筑空间要素包括基底面积、院落面积、总面积、院落比例、宅基地比例、厢房高度、正房披檐、正房高度、单栋坡度、单栋高程、屋顶坡度、屋顶角度、屋顶弧度、山墙悬挑、围合材料、屋面材料。
13、在一些实施例中，在步骤s3中，矢量化步骤具体包括：
14、分区统计，统计指定建筑所在区域内栅格值的平均值信息，以表格显示；
15、要素转点，对于建筑空间要素数据，将每栋建筑单体的高程和坡度平均值分别提取至面域中心点；
16、提取至点，基于面域中心点提取栅格值，将高程和坡度数据赋值到该点，记录在输出要素类的属性表；
17、空间连接，通过“控制点”将建筑进行地理数据匹配，再利用空间连接给面图元赋值。
18、在一些实施例中，在步骤s3中，属性匹配步骤具体包括：
19、在cad中用序列号标记建筑样本；
20、将与建筑相关的矢量元素导入到gis平台中；
21、将向量元素，即点、线和多边形，连接到cad中相应的序列号；
22、属性表的相关特征通过使用关键字段来确定，关键字段由对象id或名称组成，数据库中的每一列都有一个明显的特征，当将新导入的属性元素合并到数据库中时，将它们链接到与属性表的相关特征相对应的关键字段。
23、在一些实施例中，在步骤s4中，还包括：
24、spearman或kendall法是非参数统计检验相关性过程，量化变量间的关联强度和方向的关系，用于衡量和验证两个变量之间的相关性，将变量转化成秩次，计算每个数据对应的秩次差；
25、散点图用于梳理线性模式或非线性关系，分析数据库内部的递增、递减、无序或曲线关系，突出检查离群值，以此确定是否为数据增加拟合线，或分析离群值的异常原因；梳理数据库内部变量如何受到不同变量特征的互相影响，再次验证因变量和自变量关系，通过数理范式模型，验证数据库建构过程的有效性。
26、在一些实施例中，在步骤s5中，包括：
27、运用机器监督学习分类方法及深度学习神经网络算法，对村落样本的普适性特征进行梳理归类、归纳；
28、将数据库80％本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于循环证析的传统村落空间数据库建构方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S1中，具体包括：
3.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S2中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S3中，矢量化步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S3中，属性匹配步骤具体包括：
6.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S4中，还包括：
7.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S5中，包括：
8.根据权利要求7所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤S5中，包括：
【技术特征摘要】
1.基于循环证析的传统村落空间数据库建构方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤s1中，具体包括：
3.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤s2中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的数据库建构方法，其特征在于，在步骤s3中，矢量化步骤具体包括：
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