CN116860905A - 一种城市信息模型的空间单元编码生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数字信息处理技术，具体公开了一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，采用空间单元编码技术，实现对城市信息模型的高效检索和存储，同时具备良好的检索性能和可扩展性。本专利的核心思想是将城市信息模型转换为空间单元编码，通过对空间单元编码的搜索和匹配，实现对城市信息模型的快速检索和匹配。
Description
技术领域
本发明属于数字信息处理技术，具体公开了一种城市信息模型的空间单元编码生成方法。
背景技术
现代信息技术的迅猛发展，正在推动人类社会加速迈入大数据时代，随着北斗等全球卫星导航系统（GNSS）的广泛普及，位置信息在经济建设、社会发展和人们日常生活的各种大数据应用中扮演着越来越重要的角色。
传统的“条数据”存储和共享方式通常采用文件系统或数据库，其特点是将数据以行的形式进行存储和管理，每一行表示数据的一个字段，每个字段之间用换行符分隔。这种方式的优点是灵活性高、易于管理和扩展，可以处理大量的数据。但是存在以下缺点：效率低：因为数据以行的形式进行存储，查询时需要进行额外的扫描操作，因此效率较低；数据冗余：由于数据以行的形式存储，如果数据文件损坏，整个文件必须重新写入，造成数据的冗余和浪费。此外，针对CIM中管理的大量的非结构化数据现有的存储、管理模式存在以下缺点：存储空间大：CIM中的非结构化数据通常包括图片、视频、文档等，这些数据类型缺乏固定的格式和顺序，因此需要更多的存储空间来存储；索引困难：由于CIM中的非结构化数据种类繁多，结构不明确，很难建立有效的索引机制，这使得搜索和查询数据变得困难。
发明内容
基于上述问题，本申请提供一种基于空间单元编码的“块数据”存储和共享方式则通过将数据以块的形式进行存储和管理，每个块表示数据的一个字段，每个字段之间用换行符分隔，然后在地理空间上进行网格化处理。这种方式的优点是可以更有效地利用硬盘空间，实现数据的分块存储，减少单个文件的大小，提高查询效率，而且对于读写操作的并发性能较好。其技术内容为：
一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，包括以下步骤：
S1. 构建CIM数据，所构建的CIM数据包括点、线、面、空间体；
S2. 构建面向知识图谱的关联关系库；
S3. 构建数据解析引擎，用于从一个CIM数据或一组CIM数据中提取空间位置、解析空间数据参数信息；
S4. 根据空间单元编码的组成逻辑，分层级逐步完成CIM数据的赋码；所构建的空间单元编码为一组编码的集合，并以树状结构表达编码之间的包含、相交、相邻、分离关系；一组空间编码实体包括CIM数据、属性、关系、编码；
S5. 判断空间编码实体对象的空间占位是否冲突；若子对象与实体组的空间占位冲突，则空间编码实体组根据子对象的空间占位自动分割；若不存在冲突，则直接进行步骤S7；
S6. 对分割完成的CIM数据及关联关系数据存储至关联关系库；
S7.对空间单元编码进行搜索匹配、应用和分发。
优选的，步骤S1中，先对城市信息模型进行分析和处理，将城市多源异构数据转化为CIM数据格式，供后续空间单元编码赋码使用。
优选的，步骤S2中，面向知识图谱的关联关系库包括实体、关系、属性；
实体：包括网格码和空间数据相关的实体和概念，网格码是用于描述空间位置的编码系统，包括网格码的编码、解码方法以及相关的参数；空间数据则包括地形、地貌、建筑物、交通不同类型的空间数据；
关系：表示不同实体之间的关联关系；网格码与空间数据之间的映射关系、空间数据之间的关联关系；
属性：属性描述了实体的特征和属性。
优选的，步骤S3中，数据解析引擎将对空间数据的最小经度、最大精度、最小纬度、最大纬度、中心点X坐标、中心点Y坐标、中心点Z坐标参数进行解析。
优选的，步骤S4中，将城市信息模型分解为多个小块的可管理的单元，对于每个单元，按照编码层级为其分配一个唯一的数字或数字串编码，以便在搜索和匹配过程中进行识别和匹配；然后将每个空间单元进行编码，将其转换为唯一的数字或数字串；
包含：当前网格层级空间单元包含数据实体的地理坐标范围；
相交：当前网格层级空间单元与数据实体本身的地理坐标范围是相互交叉的；
相邻：当前网格层级下空间单元与数据实体的地理坐标范围是相互分离的，但在设定距离内；
分离：当前网格层级下空间单元与数据实体之间完全不存在公共部分，也不存在包含关系，是相互分离的。
5.1数据划分：将CIM数据按照对应级别空间网格划分为若干个数据块，每个数据块包含若干数量的矢量数据；
5.2将空间数据编码赋码：使用网格位置码算法将每个数据块转换为空间单元位置码；该算法包括以下步骤：
将空间数据转换为标准坐标系，将标准坐标系中的CIM数据转换为网格编码GridCode，具体计算公式为：
对于地面上的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)；
对于地面下的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)-(Depth×65536)；
其中，Long和Lat是点的经纬度坐标，depth是数据在地下的深度；
5.3将空间单元网格与CIM数据关联。
优选的，步骤S5中，对于空间单元与数据实体存在相交的则对数据实体按照空间单元边界进行分割，对分割后的若干个小块数据实体分别进行编码赋码；
数据分割：根据空间网格的精度，将数据实体按照经度和纬度范围分割成相应的网格单元；
编码赋码：将空间网格单元与分割后的数据实体关联起来，将每个网格单元的编码作为一个字段，赋予到数据实体属性表中。
优选的：步骤S6中，使用图数据库来存储CIM数据和空间单元的关联关系，具体步骤为：多对多关系中，在图数据库中引入中间表来存储两个实体之间的关系，数据实体会有一个指针直接指向对应的空间单元，所述指针为两个实体之间的关系或边。
优选的，步骤S7中，数据检索与匹配包括行政区划查询、地名地址查询、网格编码查询、空间查询；基于空间数据知识图谱提高检索和匹配的准确性和效率。
用于现有技术相比，本申请有益效果如下：
1、空间单元编码技术：该专利采用空间单元编码技术，将城市信息模型进行空间匹配和编码，通过对空间单元编码的搜索和匹配，实现对城市信息模型的快速检索和匹配。该技术可以更有效地利用硬盘空间，实现数据的分块存储，减少单个文件的大小，提高查询效率，而且对于读写操作的并发性能较好。
2、空间单元编码的应用：该专利的核心思想是将城市信息模型转换为空间单元编码，通过对空间单元编码的搜索和匹配，实现对城市信息模型的快速检索和匹配。该技术可以更加高效地处理大规模的数据，提高查询和匹配的效率。
3、数据压缩和传输：该专利采用空间单元编码技术，可以更好地压缩和传输城市信息模型数据，从而减少存储空间的占用和传输时间的消耗。
4、数据存储和检索：该专利的数据存储和检索方式采用了分布式存储技术和分块压缩技术，可以更高效地利用存储空间和提高查询和匹配的效率。
5、可扩展性和灵活性：该专利的存储和检索方式采用了分布式存储技术和分块压缩技术，可以实现更好的可扩展性和灵活性。可以根据用户需求和数据量的变化，更方便地进行数据扩展和缩减。
6、安全性和隐私保护：该专利的数据存储和检索方式采用了分布式存储技术和分块压缩技术，可以更好地保护用户的隐私和安全。可以采用加密技术、身份验证等方式，保证用户数据的安全性和隐私性。
附图说明
图1为本申请流程图。
图2为网格创建示意图。
图3为数据赋码示意图。
图4为关联数据管理示意图。
图5为知识图谱示意图。
图6为数据检索示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1-图6所示，一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，包括以下步骤：
S1. 构建CIM数据，所构建的CIM数据包括点、线、面、空间体等，数据格式包括但不限于Shpfile、FileGDB、Slpk；具体步骤为：
先对城市信息模型进行分析和处理，通过计算机视觉、图像处理、GIS、BIM、大数据技术将城市多源异构数据转化为CIM数据格式，供后续空间单元编码赋码使用。
S2. 构建面向知识图谱的关联关系库；面向知识图谱的关联关系库包括实体、关系、属性；
实体：包括网格码和空间数据相关的实体和概念，网格码是用于描述空间位置的编码系统，包括网格码的编码、解码方法以及相关的参数；空间数据则可以包括地形、地貌、建筑物、交通不同类型的空间数据；
关系：表示不同实体之间的关联关系；网格码与空间数据之间的映射关系、空间数据之间的关联关系；
属性：属性描述了实体的特征和属性，如人的性别、年龄等。
S3. 构建数据解析引擎，用于从一个CIM数据或一组CIM数据中提取空间位置、解析空间数据参数信息；
数据解析引擎将对空间数据的最小经度、最大精度、最小纬度、最大纬度、中心点X坐标、中心点Y坐标、中心点Z坐标等参数进行解析。
根据空间单元编码的组成逻辑，分层级逐步完成CIM数据的赋码；所构建的空间单元编码为一组编码的集合，并以树状结构表达编码之间的包含、相交、相邻、分离关系；一组空间编码实体包括CIM数据、属性、关系、编码；
步骤S4中，将城市信息模型分解为多个小块的可管理的单元，对于每个单元，按照编码层级为其分配一个唯一的数字或数字串编码，以便在搜索和匹配过程中进行识别和匹配；然后将每个空间单元进行编码，将其转换为唯一的数字或数字串。
包含：当前网格层级空间单元包含数据实体的地理坐标范围；
相交：当前网格层级空间单元与数据实体本身的地理坐标范围是相互交叉的；
相邻：当前网格层级下空间单元与数据实体的地理坐标范围是相互分离的，但在设定距离内；
分离：当前网格层级下空间单元与数据实体之间完全不存在公共部分，也不存在包含关系，是相互分离的。
S4. 根据空间单元编码的组成逻辑，分层级逐步完成CIM数据的赋码；所构建的空间单元编码为一组编码的集合，并以树状结构表达编码之间的包含、相交、相邻、分离关系；一组空间编码实体包括CIM数据、属性、关系、编码；
S5. 判断空间编码实体对象的空间占位是否冲突；若子对象与实体组的空间占位冲突，则空间编码实体组根据子对象的空间占位自动分割；
5.1数据划分：将CIM数据按照对应级别空间网格划分为若干个数据块，每个数据块包含若干数量的矢量数据；
根据空间网格的精度，将数据实体按照经度和纬度范围分割成相应的网格单元；例如，如果空间网格的精度为10米，则将经度和纬度的范围分别分割为10米的网格单元；
5.2将空间数据编码赋码：使用网格位置码算法将每个数据块转换为空间单元位置码；该算法包括以下步骤：
将空间数据转换为标准坐标系，将标准坐标系中的CIM数据转换为网格编码GridCode，具体计算公式为：
对于地面上的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)；
对于地面下的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)-(Depth×65536)；
其中，Long和Lat是点的经纬度坐标，depth是数据在地下的深度；
5.3将空间单元网格与CIM数据关联；
将空间网格单元与分割后的数据实体关联起来，将每个网格单元的编码作为一个字段，赋予到数据实体属性表中。
S6. 对分割完成的CIM数据及关联关系数据存储至关联关系库。
使用图数据库（如Neo4j、TigerGraph、JanusGraph等）来存储CIM数据和空间单元的关联关系。例如，多对多关系中，在图数据库中引入中间表来存储两个实体之间的关系，数据实体会有一个指针直接指向对应的空间单元，这个指针就是上文所述的“边(edge或relationships)”。这样的存储方式有助于在深度超过1层以上的关系中查找遍历，或是基于复杂算法的实时数据关系挖掘；
S7.对空间单元编码进行搜索匹配、应用和分发。
数据检索与匹配包括行政区划查询、地名地址查询、网格编码查询、空间查询；基于空间数据知识图谱提高检索和匹配的准确性和效率。
本发明改变现有的数据融合及共享方式，采用空间单元编码技术，可以将城市信息模型转换为空间单元编码，通过对空间单元编码的搜索和匹配，实现对城市信息模型的快速检索和匹配。这种技术可以更加高效地处理大规模的数据，提高查询和匹配的效率，比传统的顺序查找、线性查找等方式更加高效。采用分布式存储技术和分块压缩技术，可以更高效地利用存储空间和提高查询和匹配的效率，比传统的文件系统或数据库更加节约存储空间。可以减少单个文件的大小，提高查询效率，而且对于读写操作的并发性能较好。存储和检索方式采用了分布式存储技术和分块压缩技术，可以实现更好的可扩展性和灵活性。可以根据用户需求和数据量的变化，更方便地进行数据扩展和缩减，同时还可以更方便地添加、删除或替换数据。
图2中左侧为系统功能模块，包括创建网格、一码归集、服务管理、一码共享；
网格范围：可以添加系统中已有的数据图层或者上传Shpfile矢量数据文件对需要创建的网格编码范围进行界定；
网格级别：根据业务需求设定需要创建网格编码的颗粒度，根据网格大小分为1-10级；
生成网格：在完成相关输入的设定后点击生成网格，可以在预设范围内进行对应网格编码的创建，最终输出为Shpfile文件。
图3中对外部已经发布完成的数据服务进行数据赋码，图中数据名称、数据URL、数据字段、名称字段、更新频率为需要进行赋码数据的相关描述信息。
图4中服务管理为对已经进行赋码的数据进行后台管理操作，图中所示“沉积物”为已关联的数据名称及其数据URL。
图5中以知识图谱的形式对“N51J00144”网格所赋码的数据进行展现。
图6中根据行政区划范围、地名地址、经纬度定位对网格单元进行查询，左侧列表为青岛市市南区行政区划所关联的网格列表。
本技术依托北斗网格技术，将城市空间数据与北斗格网数据进行空间拓扑关联分析，实现城市空间数据由原坐标信息转为北斗格网信息，生成城市各类数据格网图谱并入检索库；当需要进行空间检索时，将原检索空间信息转化为格网码信息，后通过格网码进行城市各类数据格网图谱属性检索。精度问题：格网图谱精度通过格网码长度来确定，格网码越长精度越高。
Claims (9)
1.一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 构建CIM数据，所构建的CIM数据包括点、线、面、空间体；
S2. 构建面向知识图谱的关联关系库；
S3. 构建数据解析引擎，用于从一个CIM数据或一组CIM数据中提取空间位置、解析空间数据参数信息；
S4. 根据空间单元编码的组成逻辑，分层级逐步完成CIM数据的赋码；所构建的空间单元编码为一组编码的集合，并以树状结构表达编码之间的包含、相交、相邻、分离关系；一组空间编码实体包括CIM数据、属性、关系、编码；
S5. 判断空间编码实体对象的空间占位是否冲突；若子对象与实体组的空间占位冲突，则空间编码实体组根据子对象的空间占位自动分割；若不存在冲突，则直接进行步骤S7；
S6. 对分割完成的CIM数据及关联关系数据存储至关联关系库；
S7.对空间单元编码进行搜索匹配、应用和分发。
2.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S1中，先对城市信息模型进行分析和处理，将城市多源异构数据转化为CIM数据格式，供后续空间单元编码赋码使用。
3.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S2中，面向知识图谱的关联关系库包括实体、关系、属性；
实体：包括网格码和空间数据相关的实体和概念，网格码是用于描述空间位置的编码系统，包括网格码的编码、解码方法以及相关的参数；空间数据则包括地形、地貌、建筑物、交通不同类型的空间数据；
关系：表示不同实体之间的关联关系；网格码与空间数据之间的映射关系、空间数据之间的关联关系；
属性：属性描述了实体的特征和属性。
4.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S3中，数据解析引擎将对空间数据的最小经度、最大精度、最小纬度、最大纬度、中心点X坐标、中心点Y坐标、中心点Z坐标参数进行解析。
5.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S4中，将城市信息模型分解为多个小块的可管理的单元，对于每个单元，按照编码层级为其分配一个唯一的数字或数字串编码，以便在搜索和匹配过程中进行识别和匹配；然后将每个空间单元进行编码，将其转换为唯一的数字或数字串；
包含：当前网格层级空间单元包含数据实体的地理坐标范围；
相交：当前网格层级空间单元与数据实体本身的地理坐标范围是相互交叉的；
相邻：当前网格层级下空间单元与数据实体的地理坐标范围是相互分离的，但在设定距离内；
分离：当前网格层级下空间单元与数据实体之间完全不存在公共部分，也不存在包含关系，是相互分离的。
6.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S5中
5.1数据划分：将CIM数据按照对应级别空间网格划分为若干个数据块，每个数据块包含若干数量的矢量数据；
5.2将空间数据编码赋码：使用网格位置码算法将每个数据块转换为空间单元位置码；该算法包括以下步骤：
将空间数据转换为标准坐标系，将标准坐标系中的CIM数据转换为网格编码GridCode，具体计算公式为：
对于地面上的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)；
对于地面下的点，GridCode=((Long+1073741824)×31)+((Lat+1073741824)×63)-(Depth×65536)；
其中，Long和Lat是点的经纬度坐标，depth是数据在地下的深度；
5.3将空间单元网格与CIM数据关联。
7.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S5中，对于空间单元与数据实体存在相交的则对数据实体按照空间单元边界进行分割，对分割后的若干个小块数据实体分别进行编码赋码；
数据分割：根据空间网格的精度，将数据实体按照经度和纬度范围分割成相应的网格单元；
编码赋码：将空间网格单元与分割后的数据实体关联起来，将每个网格单元的编码作为一个字段，赋予到数据实体属性表中。
8.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S6中，使用图数据库来存储CIM数据和空间单元的关联关系，具体步骤为：多对多关系中，在图数据库中引入中间表来存储两个实体之间的关系，数据实体会有一个指针直接指向对应的空间单元，所述指针为两个实体之间的关系或边。
9.根据权利要求1所述的一种城市信息模型的空间单元编码生成方法，其特征在于，步骤S7中，数据检索与匹配包括行政区划查询、地名地址查询、网格编码查询、空间查询；基于空间数据知识图谱提高检索和匹配的准确性和效率。
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