CN114860796A - 基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，提供一种基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质，系统包括：多源数据收集模块和G I S平台，G I S平台与多源数据收集模块连接；多源数据收集模块用于获得多种与地震应急制图相关的数据，包括：地震数据收集单元、遥感数据收集单元、地形数据收集单元和社会经济数据收集单元；G I S平台包括：数据处理单元和地图输出单元，用于获得和显示地震应急地图。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质。
背景技术
地震灾害是人类在可持续发展过程中面临的挑战。当地震灾害发生时，如果在第一时间掌握灾情并制定救援策略，能够有效减轻灾害带来的损失。因此，地震应急制图产品以地图形式展现地震震中的参数、历史地震数据、地理空间信息、地形地貌和交通状况等，为决策者提供简洁直观、信息丰富的地图，从而在灾后应急救援工作中发挥重要作用。
现有技术中，大多是基于GIS专业制图软件(如ArcGIS、MapInfo和MapGIS等)进行地图生产，其需要手动设置地图要素、空间参考和地图整饰等，过程复杂、出图时间长，失去了应急地图时效性和急迫性的特点。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质，用以有效的改善背景技术中所指出的问题。
本发明的实施例通过以下技术方案实现：
第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的地震应急制图系统，系统包括：多源数据收集模块和GIS平台，所述GIS平台与所述多源数据收集模块连接；多源数据收集模块用于获得多种与地震应急制图相关的数据，包括：地震数据收集单元、遥感数据收集单元、地形数据收集单元和社会经济数据收集单元；GIS平台包括：数据处理单元和地图输出单元，用于获得和显示地震应急地图。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的地震应急制图方法，方法应用于基于大数据的地震应急制图系统，方法包括：构建GIS平台；集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据；将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理；基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
优选地，将获得的多源数据中的地震数据进行解析包括：对获得的地震数据基于地震时间进行时间排序，以区分历史地震数据和近期地震数据，其中，地震数据具有多个地震数据参数，包括：地震发生日期及时间、震中经纬度坐标、震源深度、震级和震中地名；基于地震数据中的震级将地震数据进行图形化和符号化，其中，震级越大，其对应的标示图标的面积越大。
优选地，在所述基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图之前，方法还包括：根据预设要求设置地图整饰参数，其中，地图整饰参数包括：图框、格网、坐标标注、指北针、比例尺和图例。
优选地，方法还包括：绘制地图整饰参数中的格网，其步骤如下：基于经度最大值和经度最小值之差确定地图经度范围，其第一表达式为：
DMapLon＝MapLonMax–MapLonMin
式中，DMapLon表示为地图经度范围，MapLonMax表示为经度最大值，MapLonMin表示为经度最小值；
定义相邻格网间隔经度数组，其第二表达式如下：
DGridLonArr＝{50,40,30,20,10,5,2,1}
式中，DGridLonArr表示为相邻格网间隔经度数组；设置格网线数目下限，其中，格网线数目下限GridLonMinCount＞1；通过循环将地图经度差值(DMapLon)依次除以预定义的格网间隔经度值(DGridLonArr[i]，i＝0，1，2……7),若结果大于GridLonMinCount，将当前的间隔经度值确定为第一格网间隔经度值，其中，第一格网间隔经度值定义为DGridLo；确定地图坐标范围内的格网经度值；筛选出介于地图范围内的值，确定为制图的格网经度坐标。
优选地，方法还包括：绘制地图整饰参数中的比例尺，其步骤如下：确定层级和每个层级对应的比例尺；根据第一目标地点和第二目标地点的经纬度坐标计算两点之间的实际距离；确定地图的像素距离；确定地图的像素分辨率，其中，地图的像素分辨率＝实际距离/地图的像素距离；计算比例尺在地图上的像素长度，确定地图比例尺，其中，比例尺像素长度＝比例尺对应的实地距离/像素分辨率。
优选地，基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图，包括：设置出图范围和尺寸；导出JPG格式的地震应急制图图片。
第三方面，本申请实施例提供一种基于大数据的地震应急制图装置，装置包括：GIS构建模块，用于构建GIS平台；集成模块，用于集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据；数据处理模块，用于将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理；生成模块，用于基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行第二方面及结合第二方面的任一种可能实现方式中的基于大数据的地震应急制图方法。
第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，电子设备包括：处理器、通信总线、通信接口以及存储器；通信总线分别连接所述处理器、所述通信接口和所述存储器；存储器存储有计算机可读取指令，当所述处理器执行可读取指令时，运行第二方面及结合第二方面的任一种可能实现方式中的基于大数据的地震应急制图方法。
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
本发明中的技术方案基于GIS平台，一键式加载地震数据，自动添加指北针、比例尺、图廓和地震图例，经纬度格网样式可以自定义设置，并直接导出JPGE格式图片的地震地图。相比传统的制图方法，本制图系统不需要GIS相关的专业知识和大型软件平台，在制图过程中更加自动化，可以快速制作历史地震专题图、地震震中及参数地图、地形图、交通图和遥感影像专题图等，从而缩短制图步骤和时间，实现地震图件的智能化快速制作，从而为地震灾情的初步判断提供基础数据，为地震应急救援和防灾减灾提供决策参考
本发明设计合理、结构简单，实用性强。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种基于大数据的地震应急制图系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于大数据的地震应急制图方法的执行流程图；
图4为本申请实施例中格网的示例性示意图；
图5为本申请实施例提供的一种基于大数据的地震应急制图装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
实施例1
请参阅图1，本申请一些可能的实施例提供了一种电子设备10。电子设备10可以为个人电脑(Personal Computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)等，或电子设备10可以为网络服务器、数据库服务器、云服务器或由多个子服务器构成的服务器集成等。
进一步地，电子设备10可以包括：存储器111、通信接口112、通信总线113和处理器114,其中，处理器114、通信接口112和存储器111通过通信总线113连接。处理器114用于执行存储器111中存储的可执行模块，例如计算机程序。图1所示的电子设备10的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，电子设备10也可以具有其他组件和结构。
其中，存储器111可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory RAM)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
通信总线113可以是ISA总线((Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)、PCI总线(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)或EISA总线(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构)等。通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图1中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器114可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器114中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器114可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcess,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。
本发明实施例定义的装置所执行的方法可以应用于处理器114中，或者由处理器114实现。处理器114可以通过与电子设备10中其它模块或者元器件配合，从而执行基于大数据的地震应急制图方法。
请参阅图2，图2位本申请实施例中的基于大数据的地震应急制图系统的结构示意图。在本申请实施例中，基于大数据的地震应急制图系统，系统包括：多源数据收集模块和GIS平台，所述GIS平台与所述多源数据收集模块连接；多源数据收集模块用于获得多种与地震应急制图相关的数据，包括：地震数据收集单元、遥感数据收集单元、地形数据收集单元和社会经济数据收集单元；GIS平台包括：数据处理单元和地图输出单元，用于获得和显示地震应急地图。
具体地，将Cesium作为地理数据加载和显示的平台以构建GIS平台，即基于Cesium三维引擎构建的GIS平台，可以使得GIS平台支持二维和三维数据的加载和显示，并对地图窗口进行平移、缩放、旋转等操作；以及使得GIS平台还具备图形绘图、测距和搜索等功能。
作为一种可能的实施方式，基于大数据技术，集成栅格和矢量类型的多源地理信息数据，具体包括基础地图、地形、社会经济数据，以及其他专题地理数据。其中，基础地图包括谷歌地图、百度地图、天地图等，同时支持卫星遥感影像和航空(无人机)遥感图像的加载；地形数据包括Cesium自带的Cesium World Terrain、谷歌地球高程、SRTM90米和30米、Aster GDEM；社会经济数据包括人口、社会和经济数据；其他专题地理数据，包括如道路、水系、植被和居民点等。
请参阅图3，图3为本申请实施例的一种基于大数据的地震应急制图方法的流程示意图。本申请实施例提供了一种基于大数据的地震应急制图方法，方法应用于上述的基于大数据的地震应急制图系统，且该方法可以由上述的电子设备执行，方法包括：S11、S12、S13和S14。
步骤S11：构建GIS平台；
步骤S12：集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据；
步骤S13：将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理；
步骤S14：基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
下面将对基于大数据的地震应急制图方法的执行做详细地说明。
步骤S11：构建GIS平台。
在本申请实施例中，基于Cesium作为地理数据加载和显示平台，构建GIS平台，从而搭建实现地震应急制图的功能框架。
步骤S12：集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据。
在本申请实施例中，基于大数据技术，从多个渠道获得全面的与地震应急制图相关的数据。例如，多源数据中的地震数据可以从中国地震台网或者地震台站获得，而遥感数据可以从如环境保护部卫星环境应用中心或中国资源卫星应用中心网站上下载获取。基于大数据的爬虫技术，可以全面的获得与地震应急制图的相关数据。
步骤S13：将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理。
在本申请实施例中，遥感数据处理包括：图像数据的拼接、裁剪和空间参考设置等；地形数据处理包括：利用DEM生成高程图、坡度图、坡向图和等高线图等；社会经济数据处理包括：利用统计方法对人口、社会和经济数据进行分析以及数据空间分布的可视化。
在本申请实施例中，将获得的多源数据中的地震数据进行解析包括：
对获得的地震数据基于地震时间进行时间排序，以区分历史地震数据和近期地震数据，其中，地震数据具有多个地震数据参数，包括：地震发生日期及时间、震中经纬度坐标、震源深度、震级和震中地名；
基于地震数据中的震级将地震数据进行图形化和符号化，其中，震级越大，其对应的标示图标的面积越大。
详细地，如表1所示，地震数据具有多个地震数据参数，根据中国地震台网接口，获取实时或者历史地震信息，以及地震台站信息，再对获取到的地震数据进行解析，一条记录表示一个地震事件。对地震数据进行时间排序，第一条记录即为最近发生的地震数据；由此可以获取到参数条件下的所有地震数据，包括历史的和近期的。
表1
为了将地震数据更直观的在地图上显示，需要将地震数据进行图形化和符号化。对地震震级大小进行分级，在本申请实施例中，用不同面积大小的红色圆形进行标示，需要说明的是，可以根据实际需要使用其他颜色如黄色和其他图形如矩形的面积大小对地震震级大小进行分级，在此并不做限制。
步骤S14：基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
在步骤S14之前，方法还包括：根据预设要求设置地图整饰参数，其中，地图整饰参数包括：图框、格网、坐标标注、指北针、比例尺和图例。进行地图整饰，可以单独设置某个地图样式，如颜色、线宽、字体和大小等，也可以生成地图样式模板，直接选择使用。
地图经纬度格网的绘制可以使地图更加规范和直观，合理分布的经纬度格网可以使得地图更加美观，而且提高地图使用的体验度。格网的绘制需要确定其经纬度坐标值，以经度格网为例。具体地，地图整饰中的网格绘制确定采用如下步骤：
基于经度最大值和经度最小值之差确定地图经度范围，其第一表达式为：
DMapLon＝MapLonMax–MapLonMin
式中，DMapLon表示为地图经度范围，MapLonMax表示为经度最大值，MapLonMin表示为经度最小值；
定义相邻格网间隔经度数组，其第二表达式如下：
DGridLonArr＝{50,40,30,20,10,5,2,1}
式中，DGridLonArr表示为相邻格网间隔经度数组；
设置格网线数目下限，其中，格网线数目下限GridLonMinCount＞1；
通过循环将地图经度差值(DMapLon)依次除以预定义的格网间隔经度值(DGridLonArr[i]，i＝0，1，2……7),若结果大于GridLonMinCount，将当前的间隔经度值确定为第一格网间隔经度值，其中，第一格网间隔经度值定义为DGridLo；
确定地图坐标范围内的格网经度值。在本申请实施例中，设定格网经度初始值为0度，计算从0度开始，以DGridLon为间隔的格网经度坐标值，即GridLon＝DGridLon*K(K＝0，1，2，3……)。
筛选出介于地图范围内的值，确定为制图的格网经度坐标。如图4所示，方框为地图制图范围，竖线表示经度格网，其中黑线为地图范围内的经度格网，也是制图时需要绘制的格网。
需要说明的是，格网纬度坐标值的计算方法同上，只是注意取值范围差别，经度值是0～360度，而纬度值范围为0～90度。该地图格网坐标算法运算速度快，简单且易于实现。
地图比例尺表示地图上的线段长度与实地相应线段长度之比，对于地图来说比例尺是不可缺少的。百度地图本身有显示比例尺，但百度地图API没有提供比例尺的接口供开发者调用，也无法获取相应的比例尺参数。要在地图上绘制比例尺，那么需要知道比例尺在地图上的长度和代表的实际距离，在本申请实施例中，地图整饰中的比例尺绘制确定采用如下步骤：
确定层级和每个层级对应的比例尺。可选地，本申请实施例基础地图选用百度地图。百度地图分为17个层级(3～19)，每个层级比例尺是已知而且固定的，从3到19层比例尺对应的实地距离如下：2000公里，1000公里，500公里，200公里，100公里，50公里，25公里，20公里，10公里，5公里，2公里，1公里，500米，200米，100米，50米，20米。比如第5层级，对应的比例尺为1：500公里，而地图当前层级可以通过百度地图API获得。
根据第一目标地点和第二目标地点的经纬度坐标计算两点之间的实际距离。假设，设地图窗口左边界中点为A，右边界中点为B，A和B两点的经纬度坐标可以根据地图像素坐标转换得到，再用经纬度坐标可以计算出两点实地距离。
确定地图的像素距离。具体地，地图窗口的像素宽和像素高是已知的，分别为W和H，单位为像素，A和B点像素坐标分别为A(0，H/2)、B(W,H/2)，那么，地图上A、B两点地图上的像素距离就等于地图窗口的像素宽度W。
确定地图的像素分辨率，其中，地图的像素分辨率＝实际距离/地图的像素距离。
计算比例尺在地图上的像素长度，确定地图比例尺，其中，比例尺像素长度＝比例尺对应的实地距离/像素分辨率。具体地，计算某比例尺在地图上的像素长度也就是相当于计算该比例尺表示的实际距离在地图上的长度。
基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图，包括：
设置出图范围和尺寸，其中，可添加文字和图形标注；
导出JPG格式的地震应急制图图片。
在本申请实施例中，基于大数据的地震应急制图系统采用B/S和C/S相结合的模式，使用C#和JavaScript编程语言，用Visual Studio 2017集成开发环境进行开发。通过WebBrowser控件调用Cesium三维地球接口，加载地理信息数据。
需要说明的是，上述基于大数据的地震应急制图系统可以制作历史地震分布图和地震震中参数图，制图基本步骤如下：(1)搜索行政区划名称，显示行政区域边界，边界数据通过调用百度地图API获得；(2)加载地震台站信息；(3)加载地震速报数据；(4)设置出图范围；(5)对地图进行自定义标注；(6)设置地图样式并出图；在制图过程中更加自动化，从而缩短制图步骤和时间，实现地震图件的智能化快速制作。
请参阅图5，本申请实施例提供一种基于大数据的地震应急制图装置20，装置包括：
GIS构建模块210，用于构建GIS平台；
集成模块220，用于集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据；
数据处理模块230，用于将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理；
生成模块240，用于基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
综上所述，本申请实施例提供一种基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质，系统包括：多源数据收集模块和GIS平台，所述GIS平台与所述多源数据收集模块连接；多源数据收集模块用于获得多种与地震应急制图相关的数据，包括：地震数据收集单元、遥感数据收集单元、地形数据收集单元和社会经济数据收集单元；GIS平台包括：数据处理单元和地图输出单元，用于获得和显示地震应急地图。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的地震应急制图系统,其特征在于，所述系统包括：多源数据收集模块和GIS平台，所述GIS平台与所述多源数据收集模块连接；
所述多源数据收集模块用于获得多种与地震应急制图相关的数据，包括：地震数据收集单元、遥感数据收集单元、地形数据收集单元和社会经济数据收集单元；
所述GIS平台包括：数据处理单元和地图输出单元，用于获得和显示地震应急地图。
2.一种基于大数据的地震应急制图方法，所述方法应用于基于大数据的地震应急制图系统，其特征在于，所述方法包括：
构建GIS平台；
集成基于大数据的多源数据，其中，所述多源数据包括：地震数据、遥感数据、地形数据和社会经济数据；
将获得的多源数据中的地震数据进行解析，对多源数据中的遥感数据进行拼接、裁剪或者空间参考设置中的至少一项的数据处理，对多源数据中的地形数据可视化处理以生成对应的地形图，以及对多源数据中的社会经济数据基于统计方法进行数据处理；
基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的地震应急制图方法，其特征在于，所述将获得的多源数据中的地震数据进行解析包括：
对获得的地震数据基于地震时间进行时间排序，以区分历史地震数据和近期地震数据，其中，地震数据具有多个地震数据参数，包括：地震发生日期及时间、震中经纬度坐标、震源深度、震级和震中地名；
基于地震数据中的震级将地震数据进行图形化和符号化，其中，震级越大，其对应的标示图标的面积越大。
4.根据权利要求2所述的基于大数据的地震应急制图方法，其特征在于，在所述基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图之前，所述方法还包括：
根据预设要求设置地图整饰参数，其中，地图整饰参数包括：图框、格网、坐标标注、指北针、比例尺和图例。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的地震应急制图方法，其特征在于，所述方法还包括：绘制地图整饰参数中的格网，其步骤如下：
基于经度最大值和经度最小值之差确定地图经度范围，其第一表达式为：
DMapLon＝MapLonMax–MapLonMin
式中，DMapLon表示为地图经度范围，MapLonMax表示为经度最大值，MapLonMin表示为经度最小值；
定义相邻格网间隔经度数组，其第二表达式如下：
DGridLonArr＝{50,40,30,20,10,5,2,1}
式中，DGridLonArr表示为相邻格网间隔经度数组；
设置格网线数目下限，其中，格网线数目下限GridLonMinCount＞1；
通过循环将地图经度差值(DMapLon)依次除以预定义的格网间隔经度值(DGridLonArr[i]，i＝0，1，2……7),若结果大于GridLonMinCount，将当前的间隔经度值确定为第一格网间隔经度值，其中，第一格网间隔经度值定义为DGridLo；
确定地图坐标范围内的格网经度值；
筛选出介于地图范围内的值，确定为制图的格网经度坐标。
6.根据权利要求4所述的基于大数据的地震应急制图方法，其特征在于，所述方法还包括：绘制地图整饰参数中的比例尺，其步骤如下：
确定层级和每个层级对应的比例尺；
根据第一目标地点和第二目标地点的经纬度坐标计算两点之间的实际距离；
确定地图的像素距离；
确定地图的像素分辨率，其中，地图的像素分辨率＝实际距离/地图的像素距离；
计算比例尺在地图上的像素长度，确定地图比例尺，其中，比例尺像素长度＝比例尺对应的实地距离/像素分辨率。
7.根据权利要求2所述的基于大数据的地震应急制图方法，其特征在于，所述基于数据处理后的多源数据和预设要求，生成对应的地震应急地图，包括：
设置出图范围和尺寸；
导出JPG格式的地震应急制图图片。
8.一种基于大数据的地震应急制图装置，其特征在于，所述装置包括：用于执行权利要求2-7中任一项所述的基于大数据的地震应急制图方法的模块。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行如权利要求2-7任一项所述的基于大数据的地震应急制图方法。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器、通信总线、通信接口以及存储器；
所述通信总线分别连接所述处理器、所述通信接口和所述存储器；
所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述处理器执行可读取指令时，运行如权利要求2-7任一项所述的基于大数据的地震应急制图方法。
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| CN202210233038.8A CN114860796A (zh) | 2022-03-09 | 2022-03-09 | 基于大数据的地震应急制图系统、方法、装置及存储介质 |
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Citations (4)
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