CN116070887A - 一种土地测绘数据智能分析管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及土地测绘数据分析领域，涉及到一种土地测绘数据智能分析管理系统。本发明根据目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，筛选各异常区域，并根据各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数得到对应目标模型，进而得到目标农业土地的整合模型，从而实现对目标农业土地进行多方面、多层次的测绘管理，提高农业土地模型的精确性，进而增加农业土地测绘数据的可靠性与准确性，为后期农业土地管理奠定良好基础。同时结合各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数，对各待分配家庭进行土地分配管理，从而提高农业土地的分配合理性和分配满意度，有利于农业土地管理部门的土地管理有效性和高效性。
Description
技术领域
本发明涉及土地测绘数据分析领域，涉及到一种土地测绘数据智能分析管理系统。
背景技术
土地测绘是指使用以计算机技术、光电技术、网络通讯技术、空间科学、信息科学为基础，以全球定位系统、遥感、地理信息系统为技术核心，将地面已有的特征点和界线，通过测量手段获得反映地面现状的图形和位置信息，供工程建设的规划设计和行政管理之用。
目前土地测量工程技术在经济快速发展的带动下，取得了很大的进步，在整个过程中，土地测绘的发挥作用逐渐突出起来。随着科技发展遥感影像一般也多用在农业土地测绘，相较于以前的卫星遥感，现在更多的使用无人机遥感测绘，这样得到相关农业土地的数据会更为高效。虽然现有的农业土地测绘技术通过无人机遥感而实现，但是现有方式的测绘都是根据测绘的遥感影像构建土地模型，其精确性差，不能有效对农业土地测绘数据起到主要的参考作用，导致无法使遥感测绘与实际测绘相契合，从而影响农业土地测绘的效果与精度，降低农业土地测绘数据的可靠性与准确性，进而无法确保测绘的农业土地模型能够更好地反应农业土地的实际情况。
土地分配是农业土地测绘管理极为关键的一步，测绘数据精度对于农业土地分配起到了至关重要的作用，若测绘数据精度不够，则难以保证农业土地分配时的公平公正，也不便于管理者对于农业土地的管理规划和使用。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：一种土地测绘数据智能分析管理系统，包括：农业土地模型构建模块，用于对目标农业土地区域进行测绘，构建目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型。
模型异常区域筛选模块，用于根据目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，筛选目标农业土地模型对应各异常区域，得到各异常区域的模型数据。
农业土地模型整合模块，用于提取各异常区域的模型数据中重合模型体积、遥感影像模型体积和人工实测模型体积，，为各异常区域的编号，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数，为设定的遥感影像模型体积、人工实测模型体积占比权重因子，，并经过处理后得到目标农业土地的整合模型。
待分配人员信息获取模块，用于获取各待分配家庭的人员信息，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数。
目标农业土地分配模块，将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理。
根据本发明进一步的发明目的，所述农业土地模型构建模块对应具体内容为：对目标农业土地区域进行不同高度的遥感影像扫描，得到目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像，并对目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像进行预处理，进而构建目标农业土地对应遥感影像模型。
将目标农业土地区域按照道路分布情况划分成各土地子区域，对各土地子区域进行不同监测点的实测，得到各土地子区域对应的实测数据，其中实测数据包括轮廓和各监测点的位置，并对各土地子区域对应的实测数据进行解析，构建目标农业土地对应人工实测模型。
根据本发明进一步的发明目的，所述对各土地子区域对应的实测数据进行解析，具体包括：根据各土地子区域对应各监测点的位置，统计各土地子区域中各监测点对应各相邻监测点，将各土地子区域中各监测点的位置与其对应各相邻监测点的位置进行连接，得到各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连线，同时将各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连接进行消重处理，结合各土地子区域的轮廓构建各土地子区域的轮廓曲面，并将各土地子区域的轮廓曲面进行拼接处理，构成目标农业土地对应人工实测模型。
根据本发明进一步的发明目的，所述各异常区域的模型数据包括重合模型体积、遥感影像模型数据和人工实测模型数据，其中遥感影像模型数据包括轮廓曲面、轮廓边缘线和遥感影像模型体积，人工实测模型数据包括各检测点的位置和人工实测模型体积。
根据本发明进一步的发明目的，所述目标农业土地的整合模型处理方式为：若某异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数大于或等于设定的重合比例指数，则将该异常区域对应遥感影像模型体积与人工实测模型体积进行对比，筛选最小体积对应模型作为该异常区域的目标模型。
反之，则提取该异常区域的遥感影像模型数据和人工实测模型数据，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度和人工实测模型贴合度，并进行相互对比，筛选最大贴合度对应模型作为该异常区域的目标模型，进而统计各异常区域的目标模型，并结合目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型的重合部分，拼接得到目标农业土地的整合模型。
根据本发明进一步的发明目的，所述该异常区域对应的遥感影像模型贴合度分析方式为：提取该异常区域对应遥感影像模型数据中轮廓边缘线和轮廓曲面，将若干测试点布设在轮廓边缘线上，并将若干测试点进行两两连线，得到该异常区域对应的各测试线段，分别以各测试线段为切线对该异常区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线，同时获取目标农业土地对应遥感影像模型中除该异常区域以外的其他区域，记为指定区域，同理以各测试线段为切线对指定区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到指定区域对应各垂直截面的两条截面曲线。
构建以单位距离为横轴，单位高度为纵轴的距离-高度曲线图，并将该异常区域对应各垂直截面的截面曲线和指定区域对应各垂直截面的两个截面曲线代入距离-高度曲线图中，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应各垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数，，为各垂直截面的编号，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度，为垂直截面数量，为设定的截面曲线函数斜率差值、截面曲线函数斜率比值对应权重，为设定常数，，为该异常区域对应第垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应第垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数求导后的导数值。
根据本发明进一步的发明目的，所述该异常区域对应的人工实测模型贴合度分析方式为：以目标农业土地对应人工实测模型中设定点作为原点，构建人工实测模型空间坐标系，根据该异常区域对应人工实测模型数据中各检测点的位置，得到各检测点的空间坐标，同时获取人工实测模型中除该异常区域以外的其他区域，记为标记区域，统计标记区域中各其他监测点的位置，筛选各检测点对应参考监测点的空间坐标，得到各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，，为各检测点的编号，分析该异常区域对应的人工实测模型贴合度，为检测点数量，为设定的坡度补偿修正因子，，为预设的允许坡度误差值，分别为第、个检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，分别为各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值对应最大值、最小值。
根据本发明进一步的发明目的，所述各待分配家庭的分配优先系数获取方式为：根据各待分配家庭中各人员的居家状况，筛选各待分配家庭中处于长期居家状况的人员数量，记为各待分配家庭的居家人员数量，，为各待分配家庭的编号，并统计各待分配家庭中各居家人员的年龄，记为，，为各居家人员的编号。
筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中各其他待分配家庭，将其作为各参考家庭，统计各参考家庭中各居家人员的年龄，得到各待分配家庭的参考人员中值年龄和参考人员众值年龄，分析各待分配家庭的分配优先系数，为第待分配家庭的人员数量，为自然常数，为设定的人员中值年龄、人员众值年龄的影响权重因子。
根据本发明进一步的发明目的，所述目标农业土地分配模块具体包括：根据各待分配家庭的分配土地级别，统计各土地级别对应的家庭数量，并依据各土地级别对应的家庭数量将目标农业土地的整合模型划分成各土地级别区域，同时结合各待分配家庭的分配优先系数，筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中的优先分配顺序，进而依次通过各待分配家庭人员进行对应级别土地挑选。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：（1）本发明通过结合目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，处理得到目标农业土地的整合模型，从而实现对目标农业土地进行多方面、多层次的测绘管理，提高农业土地模型的精确性，进一步能够有效对农业土地测绘数据起到主要的参考作用，进而增加农业土地测绘数据的可靠性与准确性，为后期农业土地管理奠定良好基础。
（2）本发明通过筛选目标农业土地模型对应各异常区域，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数，进而统计各异常区域的目标模型，使得构建的农业土地模型与实际土地模型更加契合，实现农业土地测绘的效果与精度，进一步确保测绘的农业土地模型能够更好地反应农业土地的实际情况。
（3）本发明通过获取各待分配家庭的人员信息，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数，从而提高后期农业土地的分配合理性和分配满意度，保证土地分配的公平公正，便于管理者对于农业土地的管理规划和使用。
（4）本发明通过将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理，进而有利于农业土地管理部门的土地管理有效性和高效性，提高农业土地管理部门的土地分配服务质量和智能化服务水平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统模块连接图。
图2为本发明中目标农业土地区域的划分方式示意图。
图3为本发明中异常区域对应遥感影像模型的示意简图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明一种土地测绘数据智能分析管理系统，包括农业土地模型构建模块、模型异常区域筛选模块、农业土地模型整合模块、待分配人员信息获取模块和目标农业土地分配模块。
所述农业土地模型构建模块与模型异常区域筛选模块连接，农业土地模型整合模块分别与模型异常区域筛选模块和目标农业土地分配模块连接，待分配人员信息获取模块与目标农业土地分配模块连接。
所述农业土地模型构建模块，用于对目标农业土地区域进行测绘，构建目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型。
在一种优选的方案中，所述农业土地模型构建模块对应具体内容为：通过土地测绘无人机搭载的遥感探测仪对目标农业土地区域进行不同高度的遥感影像扫描，得到目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像，并对目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像进行预处理，进而构建目标农业土地对应遥感影像模型。
进一步地，所述对目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像进行预处理，具体为：对各高度的遥感测绘影像进行图像降噪处理和图像增强处理，这样能够提高目标农业土地对应遥感测绘影像的清晰度和质量，并对处理后的各高度的遥感测绘影像进行拼接与重叠消除，进而构建目标农业土地对应遥感影像模型，这样通过不同高度的遥感测绘影像进行拼接，从而使得构建的农业土地遥感影像模型更加精准和真实，进一步提高农业土地测绘数据的可靠性与准确性。
请参阅图2所示，将目标农业土地区域按照道路分布情况划分成各土地子区域，通过人工携带的土地测绘设备对各土地子区域进行不同监测点的实测，得到各土地子区域对应的实测数据，其中实测数据包括轮廓和各监测点的位置，并对各土地子区域对应的实测数据进行解析，构建目标农业土地对应人工实测模型。
需要说明的是，所述对各土地子区域对应的实测数据进行解析，具体包括：根据各土地子区域对应各监测点的位置，统计各土地子区域中各监测点对应各相邻监测点，将各土地子区域中各监测点的位置与其对应各相邻监测点的位置进行连接，得到各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连线，同时将各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连接进行消重处理，结合各土地子区域的轮廓构建各土地子区域的轮廓曲面，并将各土地子区域的轮廓曲面进行拼接处理，构成目标农业土地对应人工实测模型。
在本发明的具体实施方式中，所述目标农业土地模型对应各异常区域筛选方式为：将目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型进行重合对比，得到目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型的不重合部分模型，将其记为目标农业土地对应的不重合部分模型，若不重合部分模型中存在多个闭环的区域，则将多个闭环的区域均作为异常区域，若不重合部分模型中只有一个闭环的区域，则将该区域作为异常区域，进而统计目标农业土地对应的不重合部分模型中各异常区域，将其记为目标农业土地模型对应各异常区域。
所述模型异常区域筛选模块，用于根据目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，筛选目标农业土地模型对应各异常区域，得到各异常区域的模型数据。其中各异常区域的模型数据包括重合模型体积、遥感影像模型数据和人工实测模型数据，其中遥感影像模型数据包括轮廓曲面、轮廓边缘线和遥感影像模型体积，人工实测模型数据包括各检测点的位置和人工实测模型体积。
所述农业土地模型整合模块，用于提取各异常区域的模型数据中重合模型体积、遥感影像模型体积和人工实测模型体积，，为各异常区域的编号，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数，为设定的遥感影像模型体积、人工实测模型体积占比权重因子，，并经过处理后得到目标农业土地的整合模型。
在一种优选的方案中，所述目标农业土地的整合模型处理方式为：若某异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数大于或等于设定的重合比例指数，则将该异常区域对应遥感影像模型体积与人工实测模型体积进行对比，筛选最小体积对应模型作为该异常区域的目标模型。
反之，则提取该异常区域的遥感影像模型数据和人工实测模型数据，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度和人工实测模型贴合度，并进行相互对比，筛选最大贴合度对应模型作为该异常区域的目标模型，进而统计各异常区域的目标模型，并结合目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型的重合部分，拼接得到目标农业土地的整合模型。
需要说明的是，本发明通过筛选目标农业土地模型对应各异常区域，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数，进而统计各异常区域的目标模型，使得构建的农业土地模型与实际土地模型更加契合，实现农业土地测绘的效果与精度，进一步确保测绘的农业土地模型能够更好地反应农业土地的实际情况。
请参阅图3所示，在本发明的一具体实施方式中，所述该异常区域对应的遥感影像模型贴合度分析方式为：提取该异常区域对应遥感影像模型数据中轮廓边缘线和轮廓曲面，将若干测试点布设在轮廓边缘线上，并将若干测试点进行两两连线，得到该异常区域对应的各测试线段，分别以各测试线段为切线对该异常区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线，同时获取目标农业土地对应遥感影像模型中除该异常区域以外的其他区域，记为指定区域，同理以各测试线段为切线对指定区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到指定区域对应各垂直截面的两条截面曲线。
构建以单位距离为横轴，单位高度为纵轴的距离-高度曲线图，并将该异常区域对应各垂直截面的截面曲线和指定区域对应各垂直截面的两个截面曲线代入距离-高度曲线图中，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应各垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数，，为各垂直截面的编号，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度，为垂直截面数量，为设定的截面曲线函数斜率差值、截面曲线函数斜率比值对应权重，为设定常数，，为该异常区域对应第垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应第垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数求导后的导数值。
在本发明的又一具体实施方式中，所述该异常区域对应的人工实测模型贴合度分析方式为：以目标农业土地对应人工实测模型中设定点作为原点，构建人工实测模型空间坐标系，根据该异常区域对应人工实测模型数据中各检测点的位置，得到各检测点的空间坐标，同时获取人工实测模型中除该异常区域以外的其他区域，记为标记区域，统计标记区域中各其他监测点的位置，筛选各检测点对应参考监测点的空间坐标，得到各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，，为各检测点的编号，分析该异常区域对应的人工实测模型贴合度，为检测点数量，为设定的坡度补偿修正因子，，为预设的允许坡度误差值，分别为第、个检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，分别为各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值对应最大值、最小值。
在上述方案基础上，所述各检测点对应参考监测点的空间坐标筛选方式为：根据标记区域中各其他监测点的位置，获得标记区域中各其他监测点的空间坐标，记为，，为各其他监测点的编号，将各检测点的空间坐标与标记区域中各其他监测点的空间坐标进行对比，得到各检测点与各其他监测点的空间间距，其中为第个检测点的空间坐标，并将各检测点与各其他监测点的空间间距进行对比，筛选各检测点对应空间间距最小的其他监测点作为参考监测点，进而统计各检测点对应参考监测点的空间坐标。
进一步地，所述各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值分析公式为，其中为第个检测点对应参考监测点的空间坐标。
需要说明的是，本发明通过结合目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，处理得到目标农业土地的整合模型，从而实现对目标农业土地进行多方面、多层次的测绘管理，提高农业土地模型的精确性，进一步能够有效对农业土地测绘数据起到主要的参考作用，进而增加农业土地测绘数据的可靠性与准确性，为后期农业土地管理奠定良好基础。
所述待分配人员信息获取模块，用于获取各待分配家庭的人员信息，其中人员信息包括人员数量和各人员对应的基本信息，其中基本信息为居家状况和年龄，居家状况分为长期居家状况和长期未居家状况，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数。
在一种优选的方案中，所述各待分配家庭的分配优先系数获取方式为：根据各待分配家庭中各人员的居家状况，筛选各待分配家庭中处于长期居家状况的人员数量，记为各待分配家庭的居家人员数量，，为各待分配家庭的编号，并统计各待分配家庭中各居家人员的年龄，记为，，为各居家人员的编号；
筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中各其他待分配家庭，将其作为各参考家庭，统计各参考家庭中各居家人员的年龄，得到各待分配家庭的参考人员中值年龄和参考人员众值年龄，分析各待分配家庭的分配优先系数，为第待分配家庭的人员数量，为自然常数，为设定的人员中值年龄、人员众值年龄的影响权重因子。
实施例一，所述各待分配家庭的分配土地级别获得方式为：提取各待分配家庭的人员信息中人员数量，将其与预设的目标农业土地中各土地级别对应的家庭人员数量进行对比，筛选各待分配家庭的分配土地级别。其中各土地级别包括一级土地、二级土地、三级土地、四级土地......，且一级土地面积<二级土地面积<三级土地面积<四级土地面积<......，同时一级土地对应家庭人员数量为一人或两人，二级土地对应家庭人员数量为三人，三级土地对应家庭人员数量为四人......。
实施例二，所述各待分配家庭的分配土地级别获得方式为：提取各待分配家庭的人员信息中人员数量和各人员的居家状况，若某人员的居家状况为长期居家状况，则该人员的居家状况影响土地分配因子为，若某人员的居家状况为长期未居家状况，则该人员的居家状况影响土地分配因子为，统计各待分配家庭中各人员的居家状况影响土地分配因子，通过求和公式计算得到各待分配家庭的人员居家状况影响土地分配因子。
分析各待分配家庭对应的土地分配影响权重系数，为预设的家庭人员数量占比对应土地分配修正因子，为待分配家庭数量，将各待分配家庭对应的土地分配影响权重系数与预设的目标农业土地中各土地级别对应的土地分配影响权重系数范围进行对比，筛选各待分配家庭对应的分配土地级别。
需要说明的是，本发明通过获取各待分配家庭的人员信息，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数，从而提高后期农业土地的分配合理性和分配满意度，避免农业土地分配过程出现错误或纰漏的问题，进一步减少人员纠纷，保障他人与土地管理部门的利益。
所述目标农业土地分配模块，将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理。
在一种优选的方案中，所述目标农业土地分配模块具体包括：根据各待分配家庭的分配土地级别，统计各土地级别对应的家庭数量，并依据各土地级别对应的家庭数量将目标农业土地的整合模型划分成各土地级别区域，同时结合各待分配家庭的分配优先系数，筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中的优先分配顺序，进而依次通过各待分配家庭人员进行对应级别土地挑选。
需要说明的是，本发明通过将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理，进而有利于农业土地管理部门的土地管理有效性和高效性，提高农业土地管理部门的土地分配服务质量和智能化服务水平。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于，包括：
农业土地模型构建模块，用于对目标农业土地区域进行测绘，构建目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型；
模型异常区域筛选模块，用于根据目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，筛选目标农业土地模型对应各异常区域，得到各异常区域的模型数据；
农业土地模型整合模块，用于提取各异常区域的模型数据中重合模型体积、遥感影像模型体积和人工实测模型体积，，为各异常区域的编号，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数，为设定的遥感影像模型体积、人工实测模型体积占比权重因子，，并经过处理后得到目标农业土地的整合模型；
待分配人员信息获取模块，用于获取各待分配家庭的人员信息，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数；
目标农业土地分配模块，将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理。
2.根据权利要求1所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述农业土地模型构建模块对应具体内容为：
对目标农业土地区域进行不同高度的遥感影像扫描，得到目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像，并对目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像进行预处理，进而构建目标农业土地对应遥感影像模型；
将目标农业土地区域按照道路分布情况划分成各土地子区域，对各土地子区域进行不同监测点的实测，得到各土地子区域对应的实测数据，其中实测数据包括轮廓和各监测点的位置，并对各土地子区域对应的实测数据进行解析，构建目标农业土地对应人工实测模型。
3.根据权利要求2所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述对各土地子区域对应的实测数据进行解析，具体包括：
根据各土地子区域对应各监测点的位置，统计各土地子区域中各监测点对应各相邻监测点，将各土地子区域中各监测点的位置与其对应各相邻监测点的位置进行连接，得到各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连线，同时将各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连接进行消重处理，结合各土地子区域的轮廓构建各土地子区域的轮廓曲面，并将各土地子区域的轮廓曲面进行拼接处理，构成目标农业土地对应人工实测模型。
4.根据权利要求2所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述各异常区域的模型数据包括重合模型体积、遥感影像模型数据和人工实测模型数据，其中遥感影像模型数据包括轮廓曲面、轮廓边缘线和遥感影像模型体积，人工实测模型数据包括各检测点的位置和人工实测模型体积。
5.根据权利要求4所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述目标农业土地的整合模型处理方式为：
若某异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数大于或等于设定的重合比例指数，则将该异常区域对应遥感影像模型体积与人工实测模型体积进行对比，筛选最小体积对应模型作为该异常区域的目标模型；
反之，则提取该异常区域的遥感影像模型数据和人工实测模型数据，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度和人工实测模型贴合度，并进行相互对比，筛选最大贴合度对应模型作为该异常区域的目标模型，进而统计各异常区域的目标模型，并结合目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型的重合部分，拼接得到目标农业土地的整合模型。
6.根据权利要求5所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述该异常区域对应的遥感影像模型贴合度分析方式为：
提取该异常区域对应遥感影像模型数据中轮廓边缘线和轮廓曲面，将若干测试点布设在轮廓边缘线上，并将若干测试点进行两两连线，得到该异常区域对应的各测试线段，分别以各测试线段为切线对该异常区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线，同时获取目标农业土地对应遥感影像模型中除该异常区域以外的其他区域，记为指定区域，同理以各测试线段为切线对指定区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到指定区域对应各垂直截面的两条截面曲线；
构建以单位距离为横轴，单位高度为纵轴的距离-高度曲线图，并将该异常区域对应各垂直截面的截面曲线和指定区域对应各垂直截面的两个截面曲线代入距离-高度曲线图中，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应各垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数，，为各垂直截面的编号，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度，为垂直截面数量，为设定的截面曲线函数斜率差值、截面曲线函数斜率比值对应权重，为设定常数，，为该异常区域对应第垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应第垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数求导后的导数值。
7.根据权利要求5所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述该异常区域对应的人工实测模型贴合度分析方式为：
以目标农业土地对应人工实测模型中设定点作为原点，构建人工实测模型空间坐标系，根据该异常区域对应人工实测模型数据中各检测点的位置，得到各检测点的空间坐标，同时获取人工实测模型中除该异常区域以外的其他区域，记为标记区域，统计标记区域中各其他监测点的位置，筛选各检测点对应参考监测点的空间坐标，得到各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，，为各检测点的编号，分析该异常区域对应的人工实测模型贴合度，为检测点数量，为设定的坡度补偿修正因子，，为预设的允许坡度误差值，分别为第、个检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，分别为各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值对应最大值、最小值。
8.根据权利要求1所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述各待分配家庭的分配优先系数获取方式为：
根据各待分配家庭中各人员的居家状况，筛选各待分配家庭中处于长期居家状况的人员数量，记为各待分配家庭的居家人员数量，，为各待分配家庭的编号，并统计各待分配家庭中各居家人员的年龄，记为，，为各居家人员的编号；
筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中各其他待分配家庭，将其作为各参考家庭，统计各参考家庭中各居家人员的年龄，得到各待分配家庭的参考人员中值年龄和参考人员众值年龄，分析各待分配家庭的分配优先系数，为第待分配家庭的人员数量，为自然常数，为设定的人员中值年龄、人员众值年龄的影响权重因子。
9.根据权利要求8所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述目标农业土地分配模块具体包括：
根据各待分配家庭的分配土地级别，统计各土地级别对应的家庭数量，并依据各土地级别对应的家庭数量将目标农业土地的整合模型划分成各土地级别区域，同时结合各待分配家庭的分配优先系数，筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中的优先分配顺序，进而依次通过各待分配家庭人员进行对应级别土地挑选。
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