CN114692236B - 一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于国土空间规划底图底数处理技术领域，尤其涉及一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法。本发明提出一种面向多期高分辨率卫星影像、地理国情普查数据、国土调查与土地利用规划数据、互联网地图POI数据、手机信令等泛在大数据的国土空间规划底图底数处理方法，并进行了工程化实现，开发了国土空间规划底图底数处理系统、国土空间规划外业踏勘平板系统，形成一体化、信息化、自动化语义级的国土空间规划底图底数处理技术体系。通过在多个市县国土空间规划项目中应用验证，该方法切实可行、具有较好的泛化能力，能适用于全国其他地方的国土空间规划编制要求，可显著提升规划底图底数处理的效率和准确性。

Description

一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法

技术领域

本发明属于国土空间规划底图底数处理技术领域，尤其涉及一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法。

背景技术

规划现状底图底数是各级各类国土空间规划编制的重要基础。长期以来，受限于国土调查调查与规划编制的目标差异性、逻辑不一致以及时间节点差异等现实情况，国土调查成果与规划需求存在一定脱节，两者在分类、深度、范围、现势性及认定方式上都存在差异，既局限了现状调查成果的使用效率，也难以充分满足国土空间规划的编制需求。

目前，国土空间规划以第三次全国国土调查数据(以下简称：三调数据)为基础，而三调数据依据土地的用途、经营特点、利用方式和覆盖特征等因素进行用地分类(13个一级类和68个二类)，国土空间规划编制采用国土空间规划用途分类(25个一级类、85个二级类和35个三级类)。以县级行政单位为例，每个县一般有15余万个地块图斑，逐个地块转换、细化地类并规范化数据结构。目前，国内研究主要集中在CAD/GIS数据格式和数据结构方面的规整，缺少一个全流程、一体化以及信息化的，且能够完整支撑国土空间规划底图底数处理的技术体系，以及语义层面的底图底数处理方案。

由于，作为各级各类国土空间规划编制的前提，底图底数处理是基础性、先行性的工作，底图底数质量将直接影响国土空间规划编制的进度和结果。而现阶段，国土空间规划编制底图底数处理时，基于三调数据的转换过程中，由于引入的参考数据种类丰富、格式多样以及结构复杂，导致精处理人工工作量大、空间位置和精度不一致以及踏勘方式效率低的问题。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，拟解决现有技术中提到的精处理人工工作量大、空间位置和精度不一致以及踏勘方式效率低的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，包括以下步骤：

步骤1：基于获取的卫星遥感影像，根据国土空间规划编制单元，对图像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图；

步骤2：获取地理国情监测数据，并对地理国情监测数据进行耦合处理，生成地理国情底图数据；

步骤3：获取用地管理图和用地规划图，并基于用地管理图和用地规划图叠加编制单元内的用地数据，逐个分析用地管理图和用地规划图与三调数据中提取的三调图斑相交的用地管理图斑，基于属性、几何形状以及空间位置的维度分析用地管理图和用地规划图与三调数据之间的差异，生成用地底图数据，并在用地底图数据中增加差异记录；

步骤4：获取表格POI数据，并基于获取的表格POI数据，获得三调图斑上的POI点，对POI点的类别属性进行分类，得到POI底图；

步骤5：建立三调数据的国土空间规划数据映射规则库，符合一对一、多对一的转换规则的直接映射转化，生成归并转换成果；

步骤6：提取符合一对多转换规则的三调图斑，将符合一对多转换规则的三调图斑分别与地理国情底图数据、用地底图数据和POI底图进行叠加分析，获得与符合一对多转换规则的三调图斑相关的泛在数据；确定符合一对多转换规则的三调图斑所对应国土空间规划用地分类的最或然值及可信度系数；基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换，并生成细化转换中间矢量成果；

步骤7：获取外业踏勘的影像底图，并分块裁切各个踏勘区域的影像底图，将各踏勘区域的影像底图和细化转换中间矢量成果导入国土空间规划外业踏勘平板系统；利用国土空间规划外业踏勘平板系统进行实地踏勘，对可信度系数小于可信度系数阈值的图斑进行现场细化转换，并拍照留证，现场细化转换与所拍的照片关联；

步骤8：将现场细化转换结果导入数据库，与细节转换中间矢量成果合并，生成细化转换成果，合并归并转换成果和细化转换成果，生成国土空间规划基数转换成果；

步骤9：对手机信令数据中的单个三调图斑属性画像所对应的手机信令数据进行处理，生成手机信令底图；

步骤10：合成用于国土空间规划编制的影像底图、地理国情底图数据、用地底图数据、POI底图以及手机信令底图，形成坐标一致、边界吻合以及统一贯通的国土空间规划基础数据底图。

本发明提出了一种面向多期高分辨率卫星影像、地理国情普查数据、互联网底图POI数据以及手机信令等泛在大数据的国土空间规划底图底数处理方法，并进行了工程化实现，并基于国土空间规划底图底数处理系统和国土空间规划外业踏勘平板系统，形成一体化、信息化和自动化语义级的国土空间规划底图底数处理技术体系；通过本发明可完全替代传统规划踏勘方法，显著提升踏勘的效率、准确性和信息化水平。

优选的，所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：获取卫星遥感影像，对卫星遥感影像进行几何处理，纠正为标准CGCS2000坐标，保证和三调数据坐标一致；

步骤1.2：将经过步骤1.1处理的卫星遥感影像进行辐射校正，纠正卫星遥感影像上的地物、水系以及植被的色彩；

步骤1.3：采用交互式勾勒编辑工具，勾绘经过步骤1.2处理的卫星遥感影像中的云雾和阴影边界；

步骤1.4：选择拍摄时间接近和分辨率接近的两个卫星影像进行裁切镶嵌，并匀光匀色；

步骤1.5：根据国土空间规划编制单元对经过步骤1.4处理后的影像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图。

优选的，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：获取地理国情监测数据，并基于地理国情监测数据提取用于三调数据和国土空间规划数据转换的数据子集；

步骤2.2：根据步骤2.1中得到的数据子集挖掘地理国情数据内容，并建立类别数据语义转换模型和名称数据语义转换模型；

步骤2.3：叠加编制单元内的地理国情数据和三调数据，逐个分析与三调图斑相交的地理国情矢量要素，利用类别语义转换模型和名称数据语义转换模型，确定三调图斑上的要素种类和名称，进而确定三调图斑的类型；

步骤2.4：对步骤2.3所述的地理国情数据进行语义转换生成地理国情底图数据；

优选的，所述类别数据语义转换模型用于：建立地理国情数据三级分类与三调数据之间的类别联系，建立地理国情数据三级分类与国土空间规划用地用海分类之间的类别联系；

名称数据语义转换模型用于：建立地理国情数据中的要素名称与三调数据之间的联系，建立地理国情数据中的要素名称和国土空间规划用地用海分类之间的联系。

优选的，所述步骤3中获取到所述用地管理图和用地规划图后，将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。

优选的，CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据包括以下步骤：

坐标转换：将用地管理图和用地规划图中的CAD历史坐标数据统一转换为CGCS2000标准坐标；

格式转换：将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。

优选的，所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：获取表格POI数据，并将表格POI数据转为gis矢量格式；

步骤4.2：对比经过步骤1处理的各个来源的表格POI数据，进行融合并去除冗余；

步骤4.3：将作为WGS84坐标的POI点校正为CGCS2000标准坐标；

步骤4.4：以三调图斑为单元，通过叠加分析获得三调图斑上的POI点；

步骤4.5：对POI点进行聚类分析，生成单个三调图斑上所有POI点的分类属性；

步骤4.6：对POI点的分类属性进行再分类，生成POI底图。

优选的，所述步骤6基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换的转换规则为：确定的可信度系数大于或等于80％的直接进行细化转换；确定的可信度系数小于80％且大于50％的，临时转换为最或然值；确定的可信度系数小于或等于50％的，不进行转换。

优选的，所述步骤9包括以下步骤：

步骤9.1：将excel表格的手机信令数据转为gis矢量格式；

步骤9.2：将作为WGS84坐标的手机信令数据转换为CGCS2000标准坐标；

步骤9.3：以三调图斑为单位，对每个三调图斑内的手机信令数据进行聚类分析，生成该三调图斑的属性画像；

步骤9.4：对单个三调图斑内的手机信令数据进行重聚类处理，生成手机信令底图。

本发明的有益效果包括：

1.本发明提出了一种面向多期高分辨率卫星影像、地理国情普查数据、互联网底图POI数据以及手机信令等泛在大数据的国土空间规划底图底数处理方法，并进行了工程化实现，并基于国土空间规划底图底数处理系统和国土空间规划外业踏勘平板系统，形成一体化、信息化和自动化的国土空间规划底图底数处理技术体系；通过本发明可完全替代传统规划踏勘方法，显著提升踏勘的效率、准确性和信息化水平。

2.本发明扩展了传统规划底数处理方法的数据范畴；传统规划数据多是解决各种统计数据、CAD/GIS数据之间的格式转换，在大数据背景下，已不能满足国土空间规划底图底数处理的要求。而本发明通过卫星影像、地理国情、用地管理、用地规划、网络地图POI以及手机信令等泛在空间数据的系统化、流程化和一体化的国土空间规划底图底数处理整合的技术方案，实现了为省、市、县和村等各级国土空间规划编制、实施监督的底图底数处理提供了完整的技术解决方案。

3.本发明深化了传统规划底数处理的深度。传统方法集中解决了数据格式、数据结构方面的规整。而本发明更进一步的提出了泛在数据从语义层面向国土空间规划底图底数转换的技术路径；不仅实现了数据格式和结构的统一，还实现了数据语义的转换和一致性处理，从国土空间规划的角度揭示了泛在数据之间的内在关联。

4.本发明解决了传统规划踏勘的缺点。传统国土空间规划底图底数外业踏勘，多用纸质图纸标注，踏勘回来后，需要通过人工进行整理，导致整理工作量大、易丢失信息、误入信息、没有现场留痕、难追溯和验证的问题；而本发明提出了内外业空间数据的一体化、信息化和自动化处理方案，完全替代传统规划踏勘方法，显著提升规划踏勘的效率、准确性和信息化水平。

附图说明

图1为本发明的整体流程示意图。

图2为本发明国土空间规划底图底数处理系统技术流程图。

图3为本发明国土空间规划外业踏勘平板系统基数转换技术流程图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面结合附图1到附图3对本发明作进一步的详细说明：

一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，包括以下步骤：

步骤1：基于获取的卫星遥感影像，根据国土空间规划编制单元，对图像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图；

所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：获取卫星遥感影像，对卫星遥感影像进行几何处理，纠正为标准CGCS2000坐标，保证和三调数据坐标一致；

步骤1.2：将经过步骤1.1处理的卫星遥感影像进行辐射校正，纠正卫星遥感影像上的地物、水系以及植被的色彩；

步骤1.3：采用交互式勾勒编辑工具，勾绘经过步骤1.2处理的卫星遥感影像中的云雾和阴影边界；

步骤1.4：选择拍摄时间和分辨率接近的卫星遥感影像进行裁切镶嵌，并匀光匀色；

由于不同卫星拍摄的影像的分辨率不同，同一卫星拍摄的同一地点的时间也不一定相同，因此需要找到拍摄时间和分辨率均接近的卫星遥感影像。

步骤1.5：根据国土空间规划编制单元对经过步骤1.4处理的卫星遥感影像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图。

步骤2：获取地理国情监测数据，并对地理国情监测数据进行耦合处理，生成地理国情底图数据；

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：获取地理国情监测数据，并基于地理国情监测数据提取用于三调数据和国土空间规划数据转换的数据子集；

步骤2.2：根据步骤2.1中得到的数据子集挖掘地理国情数据内涵，并建立类别数据语义转换模型和名称数据语义转换模型；述类别数据语义转换模型用于：建立地理国情数据三级分类与三调数据之间的类别联系，建立地理国情数据三级分类与国土空间规划用地用海分类之间的类别联系；

名称数据语义转换模型用于：建立地理国情数据中的要素名称与三调数据之间的联系，建立地理国情数据中的要素名称和国土空间规划用地用海分类之间的联系。

所述的地理国情数据内涵，是指基于国土空间规划的分级分类标准，对地理国情数据进行转义。

步骤2.3：叠加编制单元内的地理国情数据和三调数据，逐个分析与三调图斑相交的地理国情矢量要素，利用类别和名称的数据语义转换模型，并根据图斑上的要素种类和名称，确定图斑类型；

由于地理国情数据是点、线和面，三调图斑是面，故两者需要进行gis分析中的相交分析。

本文中所述的编制单元是指规划编制的范围，可以是行政区域(省、市、县、乡镇或村)或片区。

步骤2.4：基于步骤2.3的地理国情数据进行语义转换生成地理国情底图数据。

步骤3：获取用地管理图和用地规划图，叠加编制单元内用地数据，逐个分析用地管理图和用地规划图与三调图斑相交的用地管理图斑，基于属性、几何形状以及空间位置的维度分析用地管理图和用地规划图与三调数据之间的差异，生成用地底图数据，并在用地底图数据中增加差异记录；

获取到所述用地管理图和用地规划图后，将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据包括以下步骤：

坐标转换：将用地管理图和用地规划图中的CAD历史坐标数据统一转换为CGCS2000标准坐标；

格式转换：将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。

所述用地管理图和用地规划图从当地自然资源局收取；用地数据从用地管理图和用地规划图中提取；用地数据包括地块图斑的当前管理状态和未来规划状态。

本文所称的三调图斑是从三调数据中提取的，所述三调数据从当地的自然资源局提取。

步骤4：获取表格POI数据，并基于获取的表格POI数据，获得三调图斑上的POI点，对POI点的类别属性进行分类，得到POI底图；

所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：获取表格POI数据，并将表格POI数据转为gis矢量格式；

步骤4.2：对比经过步骤1处理的各个来源的表格POI数据，进行融合并去除冗余；

所述POI数据为表格数据，转换为gis矢量格式、shp或gdb格式后则可以进行融合。所述融合包括以下步骤：

A.将来自不同互联网地图的POI数据先进行合并；

B.将POI数据名称相近的进行去重；

C.将POI数据中POI点坐标相近且类别相近的进行去重。

步骤4.3：从WGS84坐标校正为CGCS2000标准坐标；

本申请的原始POI点为WGS84坐标，需要将其校正为CGCS2000标准坐标；

步骤4.4：以三调图斑为单元，通过叠加分析获得三调图斑上的POI点；

步骤4.5：通过POI聚类分析，生成单个三调图斑上所有POI点的分类属性；

步骤4.6：对POI点的分类属性进行再分类，生成POI底图。

由于POI点的分类体系和规划不一致，需要根据规划分类进行再分类。例如：

POI点的分类是学校，但是规划中是教育用地，两者表达不一致，需要转义再分类。

步骤5：建立三调数据的国土空间规划数据映射规则库，符合一对一、多对一的转换规则的直接映射转化，生成归并转换成果；

步骤6：提取符合一对多转换规则的三调图斑，将符合一对多转换规则的三调图斑分别与地理国情底图数据、用地底图数据和POI底图进行叠加分析，获得与符合一对多转换规则的三调图斑相关的泛在数据；确定符合一对多转换规则的三图斑所对应国土空间规划用地分类的最或然值及可信度系数；基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换，并生成细化转换中间矢量成果；

所述步骤6基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换的转换规则为：确定的可信度系数≥80％的直接进行细化转换；80％＞确定的可信度系数＞50％，临时转换为最或然值；50％≥确定的可信度系数，不进行转换。

步骤7：获取外业踏勘的影像底图，并分块裁切各个踏勘区域的影像底图，将各踏勘区域的影像底图和细化转换中间矢量成果导入国土空间规划外业踏勘平板系统；利用国土空间规划外业踏勘平板系统进行实地踏勘，对可信度系数小于可信度系数阈值的图斑进行现场细化转换，并拍照留证，现场细化转换与所拍的照片关联；

步骤8：将现场细化转换结果导入数据库，与细节转换中间矢量成果合并，生成细化转换成果，合并归并转换成果和细化转换成果，生成国土空间规划基数转换成果；

步骤9：对手机信令数据中的单个三调图斑属性画像所对应的手机信令数据进行处理，生成手机信令底图；

所述步骤9包括以下步骤：

步骤9.1：手机信令数据转为gis矢量格式；手机信令数据是excel表格，因此需要转换为gis格式；

步骤9.2：所述手机信令数据为WGS84坐标，需要将WGS84坐标校正为CGCS2000标准坐标；

所述控制点库是通过外业实地实测或内业测图实测获得的。七参数模型是一个解算坐标的数学模型。

用一系列控制点代入七参数模型，解算出WGS84和CGCS200坐标系统之间的相互转换参数。有了转换参数，就可以根据wgs84坐标值，计算出对应的CGCS200坐标值。

步骤9.3：以三调图斑为单位，对每个三调图斑内的手机信令数据进行聚类分析，生成该三调图斑的属性画像；

通过手机信令聚类分析，可知某基站附近人流量和人均停留时间，结合三调图斑可以判断该三调图斑用地性质。如某片建设用地图斑，工作日人流大、停留时间长，且集中在白天，可判断该图斑有办公楼；如停留时间长集中在夜晚，可判断为居住区。

步骤9.4：对单个三调图斑内的手机信令数据进行重聚类处理，生成手机信令底图。

重聚类处理将本来复杂、大量的手机信令，聚合并简化，以便成图和后续分析。如：原始手机信令数据中，成片区域有上万条同类的“白天长时间停留”数据，则处理后，保存为一个点即可。

步骤10.合成用于国土空间规划编制的影像底图、地理国情底图数据、用地底图数据、POI底图以及手机信令底图，形成坐标一致、边界吻合以及统一贯通的国土空间规划基础数据底图。

本发明提出了一种面向多期高分辨率卫星影像、地理国情普查数据、互联网底图POI数据以及手机信令等泛在大数据的国土空间规划底图底数处理方法，并进行了工程化实现，并基于国土空间规划底图底数处理系统和国土空间规划外业踏勘平板系统，形成一体化、信息化和自动化的国土空间规划底图底数处理技术体系；通过本发明可完全替代传统规划踏勘方法，显著提升踏勘的效率、准确性和信息化水平。

在广汉市国土空间规划基数转换工作中，我们分为以下步骤进行应用验证：

1、收集GF2、BJ2、GJ等卫星获取的，包含广汉市区域的1米分辨率的卫星遥感影像，通过执行步骤1，得到影像底图；

2、收集广汉地理国情数据，对比分析《2017版地理国情监测内容和指标》和《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南》之间的差异，执行步骤2，得到地理国情底图；

3、收集广汉地籍图，执行步骤3；

4、获取高德、百度等互联网地图上广汉范围的POI数据，执行步骤4；

5、对比分析《第三次全国土地调查工作分类》和《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南》之间的差异，建立“数据映射转换关系表”。利用自主开发的国土空间规划底图底数处理系统，执行步骤5，完成“一对一”、“多对一”转换；

6、通过执行步骤6，完成“一对多”中的可信度系数≥80％转换。

7、将“一对多”中的可信度系数＜80％的图斑，导入自主开发的国土空间规划外业踏勘平板系统，到广汉实地进行踏勘细化。

8、收集局部区域的手机信令数据，执行步骤9。

9、合并所有底图数据，执行步骤10。

全流程执行，验证了本方法的可行性。

以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (8)

1.一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于获取的卫星遥感影像，根据国土空间规划编制单元，对图像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图；

步骤2：获取地理国情监测数据，并对地理国情监测数据进行耦合处理，生成地理国情底图数据；

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：获取地理国情监测数据，并基于地理国情监测数据提取用于三调数据和国土空间规划数据转换的数据子集；

步骤2.2：根据步骤2.1中得到的数据子集挖掘地理国情数据内容，并建立类别数据语义转换模型和名称数据语义转换模型；

步骤2.3：叠加编制单元内的地理国情数据和三调数据，逐个分析与三调图斑相交的地理国情矢量要素，利用类别语义转换模型和名称数据语义转换模型，确定三调图斑上的要素种类和名称，进而确定三调图斑的类型；

步骤2.4：对步骤2.3所述的地理国情数据进行语义转换生成地理国情底图数据；

步骤3：获取用地管理图和用地规划图，并基于用地管理图和用地规划图叠加编制单元内的用地数据，逐个分析用地管理图和用地规划图与三调数据中提取的三调图斑相交的用地管理图斑，基于属性、几何形状以及空间位置的维度分析用地管理图和用地规划图与三调数据之间的差异，生成用地底图数据，并在用地底图数据中增加差异记录；

步骤4：获取表格POI数据，并基于获取的表格POI数据，获得三调图斑上的POI点，对POI点的类别属性进行分类，得到POI底图；

步骤5：建立三调数据的国土空间规划数据映射规则库，符合一对一、多对一的转换规则的直接映射转化，生成归并转换成果；

步骤6：提取符合一对多转换规则的三调图斑，将符合一对多转换规则的三调图斑分别与地理国情底图数据、用地底图数据和POI底图进行叠加分析，获得与符合一对多转换规则的三调图斑相关的泛在数据；确定符合一对多转换规则的三调图斑所对应国土空间规划用地分类的最或然值及可信度系数；基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换，并生成细化转换中间矢量成果；

步骤7：获取外业踏勘的影像底图，并分块裁切各个踏勘区域的影像底图，将各踏勘区域的影像底图和细化转换中间矢量成果导入国土空间规划外业踏勘平板系统；利用国土空间规划外业踏勘平板系统进行实地踏勘，对可信度系数小于可信度系数阈值的图斑进行现场细化转换，并拍照留证，现场细化转换与所拍的照片关联；

步骤8：将现场细化转换结果导入数据库，与细节转换中间矢量成果合并，生成细化转换成果，合并归并转换成果和细化转换成果，生成国土空间规划基数转换成果；

步骤9：对手机信令数据中的单个三调图斑属性画像所对应的手机信令数据进行处理，生成手机信令底图；

步骤10：合成用于国土空间规划编制的影像底图、地理国情底图数据、用地底图数据、POI底图以及手机信令底图，形成坐标一致、边界吻合以及统一贯通的国土空间规划基础数据底图。

2.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：获取卫星遥感影像，对卫星遥感影像进行几何处理，纠正为标准CGCS2000坐标，保证和三调数据坐标一致；

步骤1.2：将经过步骤1.1处理的卫星遥感影像进行辐射校正，纠正卫星遥感影像上的地物、水系以及植被的色彩；

步骤1.3：采用交互式勾勒编辑工具，勾绘经过步骤1.2处理的卫星遥感影像中的云雾和阴影边界；

步骤1.4：选择拍摄时间接近和分辨率接近的两个卫星影像进行裁切镶嵌，并匀光匀色；

步骤1.5：根据国土空间规划编制单元对经过步骤1.4处理后的影像进行掩膜，生成用于国土空间规划编制的影像底图。

3.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述类别数据语义转换模型用于：建立地理国情数据三级分类与三调数据之间的类别联系，建立地理国情数据三级分类与国土空间规划用地用海分类之间的类别联系；

名称数据语义转换模型用于：建立地理国情数据中的要素名称与三调数据之间的联系，建立地理国情数据中的要素名称和国土空间规划用地用海分类之间的联系。

4.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述步骤3中获取到所述用地管理图和用地规划图后，将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。

5.根据权利要求4所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据包括以下步骤：

坐标转换：将用地管理图和用地规划图中的CAD历史坐标数据统一转换为CGCS2000标准坐标；

格式转换：将CAD格式的用地管理图和用地规划图转换为GIS数据。

6.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：获取表格POI数据，并将表格POI数据转为gis矢量格式；

步骤4.2：对比经过步骤1处理的各个来源的表格POI数据，进行融合并去除冗余；

步骤4.3：将作为WGS84坐标的POI点校正为CGCS2000标准坐标；

步骤4.4：以三调图斑为单元，通过叠加分析获得三调图斑上的POI点；

步骤4.5：对POI点进行聚类分析，生成单个三调图斑上所有POI点的分类属性；

步骤4.6：对POI点的分类属性进行再分类，生成POI底图。

7.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述步骤6基于确定的可信度系数和可信度系数阈值确定是否进行细化转换的转换规则为：确定的可信度系数大于或等于80％的直接进行细化转换；确定的可信度系数小于80％且大于50％的，临时转换为最或然值；确定的可信度系数小于或等于50％的，不进行转换。

8.根据权利要求1所述的一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法，其特征在于，所述步骤9包括以下步骤：

步骤9.1：将excel表格的手机信令数据转为gis矢量格式；

步骤9.2：将作为WGS84坐标的手机信令数据转换为CGCS2000标准坐标；

步骤9.3：以三调图斑为单位，对每个三调图斑内的手机信令数据进行聚类分析，生成该三调图斑的属性画像；

步骤9.4：对单个三调图斑内的手机信令数据进行重聚类处理，生成手机信令底图。

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