CN115081875A - 一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：对自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，再按照数据编码描述对标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；将标准自然资源数据信息按照数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；获得数据尺度特征信息；基于数据属性特征信息、关联属性数据信息、数据尺度特征对标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；基于自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。达到自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统。
背景技术
自然资源数据包括国土、规划、林业、水利、测绘、海洋等各行业类型数据，是绿色和谐发展的重要支撑基础。但自然资源的数据由不同的部门分别掌握，如果将这些数据都叠加起来，肯定会杂乱无章，既无法快速查找，也无法综合应用，因此对自然资源数据进行统一管理和共享应用具有非常重要的现实意义。
然而，现有技术存在自然资源数据数量庞大、来源广泛，导致管理准确性低，影响数据管理效果的技术问题。
发明内容
本申请通过提供一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统，解决了现有技术自然资源数据数量庞大、来源广泛，导致管理准确性低，影响数据管理效果的技术问题，达到通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，确定数据属性和尺度特征，以实现自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统。
第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法，所述方法包括：通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
另一方面，本申请还提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理系统，所述系统包括：信息采集模块，用于通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；标准化处理模块，用于对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；数据分类模块，用于按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；交互分析模块，用于将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；尺度特征获得模块，用于根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；模型构建模块，用于基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；数据管理模块，用于基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了对采集获得的自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，再按照数据编码描述对标准自然资源数据信息进行分类，获得对应的数据属性特征信息，将标准自然资源数据信息按照数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；然后根据标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，基于数据属性特征信息、关联属性数据信息、时间尺度特征和地理尺度特征对标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型，最后基于自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理的技术方案。进而达到通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，确定数据属性和尺度特征，以实现自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
附图说明
图1为本申请一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法的流程示意图；
图2为本申请一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法中获得标准自然资源数据信息的流程示意图；
图3为本申请一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法中确定数据编码规则的流程示意图；
图4为本申请一种基于人工智能的自然资源数据的管理系统的结构示意图；
附图标记说明：信息采集模块11，标准化处理模块12，数据分类模块13，交互分析模块14，尺度特征获得模块15，模型构建模块16，数据管理模块17。
具体实施方式
本申请通过提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法系统，解决了自然资源数据数量庞大、来源广泛，导致管理准确性低，影响数据管理效果的技术问题，达到了通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，确定数据属性和尺度特征，以实现自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法，所述方法包括：
步骤S100：通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；
具体而言，自然资源数据包括国土、规划、林业、水利、测绘、海洋等各行业类型数据，是绿色和谐发展的重要支撑基础。但自然资源的数据由不同的部门分别掌握，如果将这些数据都叠加起来，肯定会杂乱无章，既无法快速查找，也无法综合应用，因此对自然资源数据进行统一管理和共享应用具有非常重要的现实意义。
自然资源数据来源广泛，包括水资源、土地资源、矿产资源、气候资源、生物资源、海洋资源等，数据量庞大。自然资源管理平台是用于对各来源数据进行统一采集处理的管理平台，通过自然资源管理平台采集获取多源异构的自然资源数据信息，即各采集来源的不同结构数据，包括数字格式、图片格式、表格格式等。对自然资源数据进行统一采集管理，对数据共享以及资源保护开发提供数据基础。
步骤S200：对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；
如图2所示，进一步而言，所述对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息，本申请步骤S200还包括：
步骤S210：对所述自然资源多源异构数据信息进行结构化分类，获得结构化数据集、非结构化数据集和半结构数据集；
步骤S220：根据数据需求管理标准，确定数据编码规则；
步骤S230：按照所述数据编码规则对所述结构化数据集、所述非结构化数据集和所述半结构数据集进行编码，获得自然资源数据编码信息；
步骤S240：基于所述自然资源数据编码信息对所述自然资源多源异构数据信息进行归一化处理，获得所述标准自然资源数据信息。
具体而言，为保证数据处理准确性，对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理。首先对所述自然资源多源异构数据信息进行结构化分类，多源数据的结构存在差异，因此对其结构进行分类。获得对应的结构化数据集，是指可以使用关系型数据库表示和存储，可以用二维表来逻辑表达实现的数据，例如二维表数据、数字等；非结构化数据集，是没有固定结构的数据，例如图片、视频、位置等；和半结构数据集，是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，例如邮件、HTML、资源库等。
数据需求管理标准是对各类结构数据进行统一管理的标准，以实现数据的精确整合，根据数据需求管理标准，确定数据编码规则，所述数据编码规则是按照数据属性，对其进行分类编码的基准。按照所述数据编码规则对所述结构化数据集、所述非结构化数据集和所述半结构数据集进行编码，包括数据类型、数据要素等编码形式，获得对应的各自然资源数据编码信息。基于所述自然资源数据编码信息对所述自然资源多源异构数据信息进行归一化处理，即按照编码将数据进行相应分类，并统一其量纲，使数据标准化，获得所述标准自然资源数据信息。达到通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，使数据标准统一，利于对数据进行处理分类，进而保证数据管理准确性的技术效果。
步骤S300：按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；
步骤S400：将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；
具体而言，按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，即按照数据编码具体信息对数据进行属性分类，获得对应的数据属性特征信息，所述属性特征信息包括数据来源特征、数据描述特征以及数据地理特征等。将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，即进行数据关联性分析，示例性的，获取与该区域水利数据描述特征相关联的数据，获得其全面的关联属性数据信息，实现自然资源数据一体化构建和共享关联性。
步骤S500：根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；
具体而言，根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，所述数据尺度特征信息为衡量数据时间性和空间性的尺度信息，包括时间尺度特征，即数据的采集时间，和地理尺度特征，即数据的采集地点，用于体现数据的时间尺度和空间尺度，从多维度展现数据变化特性。
步骤S600：基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；
进一步而言，所述构建自然资源数据时空模型，本申请步骤S600还包括：
步骤S610：基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征，确定模型维度属性；
步骤S620：根据所述地理尺度特征，获得所述标准自然资源数据信息的数据地理坐标信息；
步骤S630：构建模型基准坐标系，将所述数据地理坐标信息按照预设变换比例映射至所述模型基准坐标系中，获得数据模型地理坐标信息；
步骤S640：基于所述模型维度属性和数据模型地理坐标信息对所述标准自然资源数据信息进行可视化标识，构建所述自然资源数据时空模型。
具体而言，基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征，确定模型维度属性，模型维度包括时间、空间、以及数据属性，从多维度展现数据变化特性。根据所述地理尺度特征，获得所述标准自然资源数据信息所采集的数据地理坐标信息，例如可用经纬度表示数据地理坐标。构建模型基准坐标系，所述模型基准坐标系为构建模型时所采用的模型坐标系，将所述数据地理坐标信息按照预设变换比例映射至所述模型基准坐标系中，例如缩小、放大或旋转至模型基准坐标系中，获得对应的数据模型地理坐标信息。
基于所述模型维度属性和数据模型地理坐标信息对所述标准自然资源数据信息进行可视化标识，构建所述自然资源数据时空模型。将数据模型从二维上升到了三维，由“空间、时间、属性”三个维度构建成了三位一体的时空数据模型，全方位展现数据动态变化，为自然资源数据管理预测提供分析基础。
步骤S700：基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
进一步而言，本申请步骤S700还包括：
步骤S710：根据所述时间尺度特征，获得时间标识要素；
步骤S720：基于所述时间标识要素和数据管理周期，获得自然资源数据生命周期；
步骤S730：根据所述自然资源数据生命周期对所述自然资源数据时空模型进行更新训练，获得自然资源数据优化时空模型。
具体而言，基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理，即根据模型数据对资源发展进行预测，示例性的，作为资源开采、保护、利用的工作指导基础，例如减少资源开采量，为管理好“山水林田湖”提供坚实保障。为加强模型预测准确性，根据所述时间尺度特征，获得时间标识要素，即根据该数据采集的时间进行标识，例如按月进行时间采集标识。
基于所述时间标识要素和数据管理周期，数据管理周期是从数据采集到数据管理应用的时间周期，结合确定自然资源数据生命周期，所述自然资源数据生命周期为保证数据预测准确性的数据管理闭环周期，需按照数据生命周期及时对模型进行更新。根据所述自然资源数据生命周期对所述自然资源数据时空模型进行更新训练，保证训练数据的实时准确性，获得更新后的自然资源数据优化时空模型，提高模型预测准确性，进而保证自然资源数据的管理效果。
如图3所示，进一步而言，所述根据数据需求管理标准，确定数据编码规则，本申请步骤S220还包括：
步骤S221：获得数据需求管理标准，所述数据需求管理标准包括数据结构标准、地理空间标准和信息要素标准；
步骤S222：根据所述数据结构标准、所述地理空间标准和所述信息要素标准，分别构建数据结构编码体系、地理空间编码体系和信息要素编码体系；
步骤S223：对所述数据结构编码体系、所述地理空间编码体系和所述信息要素编码体系进行融合，确定数据融合编码体系；
步骤S224：基于所述数据融合编码体系，确定所述数据编码规则。
具体而言，首先获取数据需求管理标准，数据需求管理标准是对各类结构数据进行统一管理的标准，所述数据需求管理标准包括数据结构标准，即数据结构类型管理标准；地理空间标准，数据采集地理坐标管理标准；和信息要素标准，数据主题要素类型管理标准，例如国土资源类型管理标准、林业资源管理标准、水利资源管理标准等，以实现数据的精确整合。
根据所述数据结构标准、所述地理空间标准和所述信息要素标准，分别构建对应的数据结构编码体系、地理空间编码体系和信息要素编码体系，编码体系是对其进行分类编码的命名规则，示例性的，采样英文+数字的形式进行编码。对所述数据结构编码体系、所述地理空间编码体系和所述信息要素编码体系进行融合，确定数据融合编码体系，所述数据融合编码体系是将数据结构、地理空间和信息要素编码体系进行共同编码的规则。
基于所述数据融合编码体系，确定所述数据编码规则，所述数据编码规则是按照数据属性，对其进行分类编码的基准，包括编码顺序基准、格式、编码位数等基准规则。通过融合编码将数据格式、地理空间、信息要素进行数据关联融合，使数据标准统一，利于对数据进行处理分类，进而保证数据管理准确性。
进一步而言，所述构建地理空间编码体系，本申请步骤S222还包括：
步骤S2221：获取地理区域分布信息；
步骤S2222：根据所述地理空间标准，获得区域划分层级；
步骤S2223：按照所述区域划分层级对所述地理区域分布信息进行划分，获得地理区域网格信息；
步骤S2224：基于所述地理区域网格信息进行编码，构建所述地理空间编码体系。
具体而言，为构建地理空间编码体系，获取地理区域分布信息，所述地理区域分布信息为自然资源的地理分布区域，可按其地理坐标进行区域划分。根据所述地理空间标准，获得区域划分层级，所述区域划分层级为地理区域划分尺度层级，包括国家层级、省级层级、市级层级、区级层级等。
按照所述区域划分层级对所述地理区域分布信息进行划分，划分层级不同，划分比例尺度也相应不同，获得划分层级对应的地理区域网格信息，示例性的，将市级层级区域划分为相应的网格区域。基于所述地理区域网格信息进行编码，构建所述地理空间编码体系，即自然资源数据的地理空间位置编码规则。通过地理空间进行区域网格编码，将地理空间信息与数据关联融合，使得数据信息更加全面，进而保证数据管理准确性。
进一步而言，所述获得数据模型地理坐标信息，本申请步骤S630还包括：
步骤S631：根据所述模型基准坐标系，确定地理坐标基准点；
步骤S632：基于所述地理坐标基准点，确定所述预设变换比例；
步骤S633：根据所述预设变换比例，确定坐标转换特征矩阵；
步骤S634：按照所述坐标转换特征矩阵对所述数据地理坐标信息进行转换，获得所述数据模型地理坐标信息。
具体而言，为构建自然资源时空模型，根据所述模型基准坐标系，确定地理坐标基准点，即模型的基准坐标点，示例性的，以自然资源所在位置中心点为基准点。基于所述地理坐标基准点，确定其他数据坐标的所述预设变换比例，即放大或缩小比例尺。根据所述预设变换比例，确定坐标转换特征矩阵，不同的变换比例，对应的坐标转换矩阵也不同在，包括放大倍数矩阵、缩小倍数矩阵、旋转角度矩阵等。
按照所述坐标转换特征矩阵对所述数据地理坐标信息进行转换，即将所述坐标转换特征矩阵和所述数据地理坐标信息的乘积结果，作为坐标转换后所述数据模型地理坐标信息。通过转换特征矩阵进行地理坐标转换，保证模型地理坐标准确性，实现数据时空模型的准确性构建，为自然资源数据管理预测提供准确的分析基础。
综上所述，本申请所提供的一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统具有如下技术效果：
由于采用了对采集获得的自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，再按照数据编码描述对标准自然资源数据信息进行分类，获得对应的数据属性特征信息，将标准自然资源数据信息按照数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；然后根据标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，基于数据属性特征信息、关联属性数据信息、时间尺度特征和地理尺度特征对标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型，最后基于自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理的技术方案。进而达到通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，确定数据属性和尺度特征，以实现自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理系统，如图4所示，所述系统包括：
信息采集模块11，用于通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；
标准化处理模块12，用于对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；
数据分类模块13，用于按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；
交互分析模块14，用于将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；
尺度特征获得模块15，用于根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；
模型构建模块16，用于基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；
数据管理模块17，用于基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
进一步的，所述标准化处理模块还包括：
结构化分类单元，用于对所述自然资源多源异构数据信息进行结构化分类，获得结构化数据集、非结构化数据集和半结构数据集；
编码规则确定单元，用于根据数据需求管理标准，确定数据编码规则；
数据编码单元，用于按照所述数据编码规则对所述结构化数据集、所述非结构化数据集和所述半结构数据集进行编码，获得自然资源数据编码信息；
归一化处理单元，用于基于所述自然资源数据编码信息对所述自然资源多源异构数据信息进行归一化处理，获得所述标准自然资源数据信息。
进一步的，所述编码规则确定单元还包括：
管理标准单元，用于获得数据需求管理标准，所述数据需求管理标准包括数据结构标准、地理空间标准和信息要素标准；
编码体系构建单元，用于根据所述数据结构标准、所述地理空间标准和所述信息要素标准，分别构建数据结构编码体系、地理空间编码体系和信息要素编码体系；
融合体系构建单元，用于对所述数据结构编码体系、所述地理空间编码体系和所述信息要素编码体系进行融合，确定数据融合编码体系；
规则确定单元，用于基于所述数据融合编码体系，确定所述数据编码规则。
进一步的，所述编码体系构建单元还包括：
区域分布单元，用于获取地理区域分布信息；
划分层级单元，用于根据所述地理空间标准，获得区域划分层级；
区域划分单元，用于按照所述区域划分层级对所述地理区域分布信息进行划分，获得地理区域网格信息；
地理空间编码体系单元，用于基于所述地理区域网格信息进行编码，构建所述地理空间编码体系。
进一步的，所述模型构建模块还包括：
模型维度单元，用于基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征，确定模型维度属性；
地理坐标获得单元，用于根据所述地理尺度特征，获得所述标准自然资源数据信息的数据地理坐标信息；
基准坐标系构建单元，用于构建模型基准坐标系，将所述数据地理坐标信息按照预设变换比例映射至所述模型基准坐标系中，获得数据模型地理坐标信息；
时空模型构建单元，用于基于所述模型维度属性和数据模型地理坐标信息对所述标准自然资源数据信息进行可视化标识，构建所述自然资源数据时空模型。
进一步的，所述基准坐标系构建单元还包括：
基准点确定单元，用于根据所述模型基准坐标系，确定地理坐标基准点；
变换比例确定单元，用于基于所述地理坐标基准点，确定所述预设变换比例；
转换矩阵确定单元，用于根据所述预设变换比例，确定坐标转换特征矩阵；
坐标转换单元，用于按照所述坐标转换特征矩阵对所述数据地理坐标信息进行转换，获得所述数据模型地理坐标信息。
进一步的，所述系统还包括：
时间要素单元，用于根据所述时间尺度特征，获得时间标识要素；
数据生命周期单元，用于基于所述时间标识要素和数据管理周期，获得自然资源数据生命周期；
模型更新训练单元，用于根据所述自然资源数据生命周期对所述自然资源数据时空模型进行更新训练，获得自然资源数据优化时空模型。
本申请提供了一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法，所述方法包括：通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。解决了现有技术自然资源数据数量庞大、来源广泛，导致管理准确性低，影响数据管理效果的技术问题。达到通过对多源异构的自然资源数据进行分类编码，确定数据属性和尺度特征，以实现自然资源数据时空模型的准确构建，提高数据管理准确性和管理效果，进而提高数据共享交互，保证数据管理效率的技术效果。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，如果本发明的修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；
对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；
按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；
将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；
根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；
基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；
基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息，包括：
对所述自然资源多源异构数据信息进行结构化分类，获得结构化数据集、非结构化数据集和半结构数据集；
根据数据需求管理标准，确定数据编码规则；
按照所述数据编码规则对所述结构化数据集、所述非结构化数据集和所述半结构数据集进行编码，获得自然资源数据编码信息；
基于所述自然资源数据编码信息对所述自然资源多源异构数据信息进行归一化处理，获得所述标准自然资源数据信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据数据需求管理标准，确定数据编码规则，包括：
获得数据需求管理标准，所述数据需求管理标准包括数据结构标准、地理空间标准和信息要素标准；
根据所述数据结构标准、所述地理空间标准和所述信息要素标准，分别构建数据结构编码体系、地理空间编码体系和信息要素编码体系；
对所述数据结构编码体系、所述地理空间编码体系和所述信息要素编码体系进行融合，确定数据融合编码体系；
基于所述数据融合编码体系，确定所述数据编码规则。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建地理空间编码体系，包括：
获取地理区域分布信息；
根据所述地理空间标准，获得区域划分层级；
按照所述区域划分层级对所述地理区域分布信息进行划分，获得地理区域网格信息；
基于所述地理区域网格信息进行编码，构建所述地理空间编码体系。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建自然资源数据时空模型，包括：
基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征，确定模型维度属性；
根据所述地理尺度特征，获得所述标准自然资源数据信息的数据地理坐标信息；
构建模型基准坐标系，将所述数据地理坐标信息按照预设变换比例映射至所述模型基准坐标系中，获得数据模型地理坐标信息；
基于所述模型维度属性和数据模型地理坐标信息对所述标准自然资源数据信息进行可视化标识，构建所述自然资源数据时空模型。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得数据模型地理坐标信息，包括：
根据所述模型基准坐标系，确定地理坐标基准点；
基于所述地理坐标基准点，确定所述预设变换比例；
根据所述预设变换比例，确定坐标转换特征矩阵；
按照所述坐标转换特征矩阵对所述数据地理坐标信息进行转换，获得所述数据模型地理坐标信息。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据所述时间尺度特征，获得时间标识要素；
基于所述时间标识要素和数据管理周期，获得自然资源数据生命周期；
根据所述自然资源数据生命周期对所述自然资源数据时空模型进行更新训练，获得自然资源数据优化时空模型。
8.一种基于人工智能的自然资源数据的管理系统，其特征在于，所述系统包括：
信息采集模块，用于通过自然资源管理平台采集获取自然资源多源异构数据信息；
标准化处理模块，用于对所述自然资源多源异构数据信息进行标准化处理，获得标准自然资源数据信息；
数据分类模块，用于按照数据编码描述对所述标准自然资源数据信息进行分类，获得数据属性特征信息；
交互分析模块，用于将所述标准自然资源数据信息按照所述数据属性特征信息进行交互分析，获得关联属性数据信息；
尺度特征获得模块，用于根据所述标准自然资源数据信息，获得数据尺度特征信息，其中，所述数据尺度特征信息包括时间尺度特征和地理尺度特征；
模型构建模块，用于基于所述数据属性特征信息、所述关联属性数据信息、所述时间尺度特征和所述地理尺度特征对所述标准自然资源数据信息进行分析，构建自然资源数据时空模型；
数据管理模块，用于基于所述自然资源数据时空模型，对自然资源数据进行共享管理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210712494.0A CN115081875A (zh) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | 一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202210712494.0A CN115081875A (zh) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | 一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统 |
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|---|---|
| CN115081875A true CN115081875A (zh) | 2022-09-20 |
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ID=83253959
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| CN202210712494.0A Pending CN115081875A (zh) | 2022-06-22 | 2022-06-22 | 一种基于人工智能的自然资源数据的管理方法及系统 |
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