地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202410036129.1(22)申请日 2024.01.10(71)申请人 中国科学院地理科学与资源研究所地址 100101 北京市朝阳区大屯路甲11号(72)发明人 秦承志陈子越朱良君朱阿兴(74)专利代理机构 北京维创华成知识产权代理事务所(普通合伙)16094专利代理师 徐敏杰(51)Int.Cl.G06F 16/29(2019.01)G06F 16/25(2019.01)G06F 16/2455(2019.01)G06F 16/28(2019.01)(54)发明名称一种地理模型输入数据。

2、空间范围的智能化确定方法(57)摘要本发明提供了一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，包括：确定待构建地理模型的特征和输入数据的数据类型；基于所述地理模型的特征和输入数据的数据类型制定可识别知识规则；基于所述预设的可识别知识规则，结合启发式建模方法，确定待构建地理模型的输入数据的空间范围；基于确定好的空间范围判断数据源是否满足输入数据的内容和空间范围要求，若否，则迭代推理过程直至输入数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件，若是，则得到配置好准确空间范围输入的待计算地理模型工作流。本发明解决了现有技术在地理建模过程中会出现输入数据空间范围不当的情况，从而引发连锁效应，产生不正确的地。

3、理建模结果的问题。权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 117555978 A2024.02.13CN 117555978 A1.一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，包括：确定待构建地理模型的特征和输入数据的数据类型；基于所述地理模型的特征和输入数据的数据类型制定可识别知识规则；基于预设的可识别知识规则，结合启发式建模方法，确定待构建地理模型的输入数据的空间范围；基于确定好的空间范围判断数据源是否满足输入数据的内容和空间范围要求，若否，则迭代推理过程直至输入数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件，若是，则得到配置好准确空间范围输入的待计算地理模型工作流。2.根据。

4、权利要求1所述的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，还包括：对上述待计算地理模型的输入数据的空间范围进行空间范围的修正判断，若当前数据的所需要的空间范围相比上游模型输出的空间范围不一致时，则对当前输入数据的空间范围进行基于当前输入数据空间范围的裁剪修正，得到配置输入数据准确空间范围的待构建地理模型。3.根据权利要求1所述的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，所述地理模型的特征，包括：特定空间范围需求、连通性扩张需求、缓冲距离扩张需求以及保持兴趣区的空间范围需求。4.根据权利要求1所述的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，所述输入。

5、数据的类别，包括：点数据、线数据、面数据和栅格数据。5.根据权利要求1所述的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，所述基于所述地理模型的特征和输入数据的类别确定预设的可识别知识规则，包括：根据输入数据的数据类型和待计算地理模型的特征进行分类归纳，得到不同分类组合；根据分类归纳的确定不同分类组合的情景下出现的数据空间范围的需求；根据不同的空间范围需求设定提取流程；根据所述分类归纳的数据类型和待构建地理模型的模型特对应不同的空间范围需求及其提取流程，制定可识别知识规则。6.根据权利要求5所述的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，其特征在于，所述根据所述分类组合确定数据。

6、提取流程，包括：确定第一空间范围流程，在集成的数据集中进行空间搜索确定是否存在已有数据集的空间范围能满足第一空间范围，若缺失则判断是否可以通过集成方法得出第一空间范围；确定第二空间范围流程，对于不具备方向性的数据进行全局连通性查找，对于具备方向性的数据按方向进行连通性查找以确定第二空间范围；确定第三空间范围流程，基于DEM计算的水流方向，根据水流方向提取追溯上游集水区获得完整流域边界，提取过程区分了基于河道上游的集水区和基于坡面上游的集水区并确定第三空间范围；确定第四空间范围流程，第四空间范围与点要素有关，利用点数据构建泰森多边形，与权利要求书1/2 页2CN 117555978 A2兴趣区相。

7、交的最小泰森多边形被确定为第四空间范围流程；确定第五空间范围流程，通过指定缓冲距离直接向外扩张确定第五空间范围；确定第六空间范围流程，所述第六空间范围对栅格数据类型，用于地形分析，像外扩一个像元栅格大小的空间范围被确定为第六空间范围；确定第七空间范围流程，第七空间范围直接保持原始兴趣区的空间范围。权利要求书2/2 页3CN 117555978 A3一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法技术领域0001本发明涉及地理模型构建技术领域，特别是涉及一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法。背景技术0002作为地理建模过程中的关键步骤，输入数据的准备对于确保建模的成功执行和获得完整准确的结果。

8、起着至关重要的作用。该过程不仅包括为每个输入准备适当的内容，还包括适当的空间范围。由于输入数据的空间范围决于所采用模型的特点和相应输入的数据类型，所以输入数据的适当空间范围可能经常与用户感兴趣的输出目标区域的空间范围不一致。特别是在将多个地理模型耦合为一个工作流程时，工作流程中的各种输入在适当准备时会更加复杂和繁琐。迫切需要有效的方法来减轻建模过程中输入数据准备的负担。0003根据所采用的建模范式，目前的输入数据准备方法可分为两类，即面向程序的方法和面向目标的方法。在面向程序的方法中，用户从搜索原始数据开始准备输入数据，并建立自定义工作流程以得出模型所需的数据，这通常是根据建模人员对特定建模要。

9、求的了解手动进行的。目标导向方法旨在从用户的建模目标出发，自动选择合适的输入数据和合适的衍生数据模型，以迭代的方式扩展模型工作流，从而最大限度地减少对用户建模知识和技能的依赖，从而缓解程序导向方法的弊端。目标导向方法的基本策略是将输入数据准备所需的知识形式化，并将其运用到先进的地质处理手段中。0004然而，现有的以目标为导向的输入数据准备方法都侧重于为模型准备适当的数据内容（语义和类型），而忽略了模型输入数据的适当空间范围问题。往往由用户自行决定和设置输入数据的适当空间范围，将用户的研究区域作为所要建立的模型（或作为工作流模型的模型组合）的输入数据的空间范围，即使可能提供覆盖研究区域的输出，也。

10、无法确保其结果的准确性。这常常导致在地理建模过程中会出现输入数据空间范围不当的情况，从而引发连锁效应，产生不正确的地理建模结果。发明内容0005为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，本发明解决了现有技术中在地理建模过程中会出现输入数据空间范围不当的情况，从而引发连锁效应，产生不正确的地理建模结果的问题。0006为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，包括：确定待构建地理模型的特征和输入数据的数据类型；基于所述地理模型的特征和输入数据的数据类型制定可识别知识规则；基于预设的可识别知识规则，结合启发式建模。

11、方法，确定待构建地理模型的输入数据的空间范围；基于确定好的空间范围判断数据源是否满足输入数据的内容和空间范围要求，若说明书1/6 页4CN 117555978 A4否，则迭代推理过程直至输入数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件，若是，则得到配置好准确空间范围输入的待计算地理模型工作流。0007优选地，还包括：对上述待计算地理模型的输入数据的空间范围进行空间范围的修正判断，若当前数据的所需要的空间范围相比上游模型输出的空间范围不一致时，则对当前输入数据的空间范围进行基于当前输入数据空间范围的裁剪修正，得到配置输入数据准确空间范围的待构建地理模型。0008优选地，所述地理模型的特征，包括：。

12、特定空间范围需求、连通性扩张需求、缓冲距离扩张需求以及保持兴趣区的空间范围需求。0009优选地，所述输入数据的类别，包括：点数据、线数据、面数据和栅格数据。0010优选地，所述基于所述地理模型的特征和输入数据的类别确定预设的可识别知识规则，包括：根据输入数据的数据类型和待计算地理模型的特征进行分类归纳，得到不同分类组合；根据分类归纳的确定不同分类组合的情景下出现的数据空间范围的需求；根据不同的空间范围需求设定提取流程；根据所述分类归纳的数据类型和待构建地理模型的模型特对应不同的空间范围需求及其提取流程，制定可识别知识规则。0011优选地，所述根据所述分类组合确定数据提取流程，包括：确定第一空间。

13、范围流程，在集成的数据集中进行空间搜索确定是否存在已有数据集的空间范围能满足第一空间范围，若缺失则判断是否可以通过集成方法得出第一空间范围；确定第二空间范围流程，对于不具备方向性的数据进行全局连通性查找，对于具备方向性的数据按方向进行连通性查找以确定第二空间范围；确定第三空间范围流程，基于DEM计算的水流方向，根据水流方向提取追溯上游集水区获得完整流域边界，提取过程区分了基于河道上游的集水区和基于坡面上游的集水区并确定第三空间范围；确定第四空间范围流程，第四空间范围与点要素有关，利用点数据构建泰森多边形，与兴趣区相交的最小泰森多边形被确定为第四空间范围流程；确定第五空间范围流程，通过指定缓冲距。

14、离直接向外扩张确定第五空间范围；确定第六空间范围流程，所述第六空间范围对栅格数据类型，用于地形分析，像外扩一个像元栅格大小的空间范围被确定为第六空间范围；确定第七空间范围流程，第七空间范围直接保持原始兴趣区的空间范围。0012根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，包括：确定地理模型的特征和输入数据的数据类型；基于所述地理模型的特征和输入数据的数据类型制定的可识别知识规则；基于预设的可识别知识规则，结合启发式建模方法，以确定待构建地说明书2/6 页5CN 117555978 A5理模型的输入数据的空间范围；基于确定好的空间。

15、范围判断数据源是否满足输入数据的内容和空间范围要求，若否，则迭代推理过程直至输入数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件，若是，则得到配置好准确空间范围输入的待计算地理模型工作流。本发明解决了现有技术中在地理建模过程中会出现输入数据空间范围不当的情况，从而引发连锁效应，产生不正确的地理建模结果的问题。附图说明0013为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。0014图1为本发明实施例提供的一。

16、种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法流程图；图2为本发明实施例提供的一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法原理示意图；图3为本发明实施例提供的空间范围类型示意图；图4为本发明实施例提供的可识别的知识规则流程示意图。具体实施方式0015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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。0016本发明的目的是提供一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，本发明解决了现有技术中。

17、在地理建模过程中会出现输入数据空间范围不当的情况，从而引发连锁效应，产生不正确的地理建模结果的问题。0017为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。0018如图1所示，本发明提供了一种地理模型输入数据空间范围的智能化确定方法，包括：步骤100：确定待构建地理模型的特征和输入数据的数据类型；步骤200：基于所述地理模型的特征和输入数据的数据类型制定可识别知识规则；步骤300：基于预设的可识别知识规则，结合启发式建模方法，确定待构建地理模型的输入数据的空间范围；步骤400：基于确定好的空间范围判断数据源是否满足输入数据的内容和空间范围。

18、要求，若否，则迭代推理过程直至输入数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件，若是，则得到配置好准确空间范围输入的待计算地理模型工作流。0019本发明总结归纳大部分的地理模型和输入数据的特征，然后形成一套相对通用的规则库，实际应用规则的时候才是对待构建的地理模型进行推理。说明书3/6 页6CN 117555978 A60020具体的，本发明以一套预先定义的知识规则为基础，结合启发式建模技术，能够在一个任意空间范围的研究区内进行地理建模时，自动化地确定模型工作流中所有输入数据的空间范围，如图2所示。0021具体的，在地理建模过程中，确定地理模型输入数据的适当空间范围所依据的知识主要考虑两个因素。

19、：地理模型的特征和相应输入数据的类型。关于这两个因素对模型输入数据的空间范围影响的知识，可以根据模型类别和数据类型进行系统归纳，并形成一套知识规则。0022模型输入数据相关的知识分类。根据地理模型对输入数据空间范围的需求特征，可将其分为特定空间范围需求、连通性扩张需求、缓冲距离扩张需求以及保持兴趣区的空间范围四个类别。模型输入数据的类别可根据常用类型分为点、线、面和栅格数据，其他特殊的单独归为一类。在两种分类组合下可以确定不同场景下的数据空间范围。具体如下：在第一个模型分类中，规定了覆盖目标区域的特定空间范围，包括行政边界、流域边界或自定义空间范围。无论输入数据类型对应的是点、线、多边形还是栅。

20、格，输入数据的空间范围都与这一特定空间范围一致。0023第二类模型通过广义连通性定义空间范围。广义连通性包括道路和河流等线性要素的连通性，以及数据衍生信息的连通性，如从数字高程模型（DEM）中获得的流向。因此，这一类别只适用于输入数据类型属于线型和栅格型的情况，因为其他两个数据类别本身就与目标区域一致。0024第三类模型需要根据目标区域扩展缓冲区。细分为两个子类别：预定义距离和根据上下文计算的距离（如传统的缓冲区分析）。根据上下文计算距离被定义为从目标域向外扩展缓冲分析所需的空间范围；预先确定距离会根据输入数据是点数据还是栅格数据而有所不同。对于点数据，空间范围被定义为能覆盖目标域的由点组成的。

21、最小泰森多边形范围。对于栅格数据，将基于兴趣区扩张邻域窗口大小作为空间范围。0025最后四类模型将保持兴趣区的空间范围。这就需要将空间范围定义为输入数据与兴趣区空间范围相交的范围。当确定模块中的数据类型超出定义的分类时，除了模型属于特定空间范围类别外，目标区域范围将保持不变。最终确定了AE所有的空间范围类型，如图3所示。0026进一步的，所述基于所述地理模型的特征和输入数据的类别确定预设的可识别知识规则，包括：根据输入数据的数据类型和待计算地理模型的特征进行分类归纳，得到不同分类组合；根据分类归纳的确定不同分类组合的情景下出现的数据空间范围的需求；根据不同的空间范围需求设定提取流程；根据所述分。

22、类归纳的数据类型和待构建地理模型的模型特对应不同的空间范围需求及其提取流程，制定可识别知识规则。0027进一步的，所述根据所述分类组合确定数据提取流程，包括：所述根据所述分类组合确定数据提取流程，包括：确定第一空间范围流程，在集成的数据集中进行空间搜索确定是否存在已有数据集的空间范围能满足第一空间范围，若缺失则判断是否可以通过集成方法得出第一空间范说明书4/6 页7CN 117555978 A7围；确定第二空间范围流程，对于不具备方向性的数据进行全局连通性查找，对于具备方向性的数据按方向进行连通性查找以确定第二空间范围；确定第三空间范围流程，基于DEM计算的水流方向，根据水流方向提取追溯上游集。

23、水区获得完整流域边界，提取过程区分了基于河道上游的集水区和基于坡面上游的集水区并确定第三空间范围；确定第四空间范围流程，第四空间范围与点要素有关，利用点数据构建泰森多边形，与兴趣区相交的最小泰森多边形被确定为第四空间范围流程；确定第五空间范围流程，通过指定缓冲距离直接向外扩张确定第五空间范围；确定第六空间范围流程，所述第六空间范围对栅格数据类型，用于地形分析，像外扩一个像元栅格大小的空间范围被确定为第六空间范围；确定第七空间范围流程，第七空间范围直接保持原始兴趣区的空间范围。0028具体的，制定计算机可识别的知识规则。在地理模型自动化构建中使用知识规则。为了简化空间范围的自动规范和提取，我们设。

24、计了一种 ifthen 规则。这种 ifthen规则利用模型和输入数据类别作为决定模块中的if条件。随后，我们定义的空间范围类型定制了合适的提取流程，作为相应的then行动。具体如下：对于A类空间范围，先在集成的数据集中进行空间搜索确定是否存在已有数据满足该特定空间范围。如果缺失进而判断是否可以通过集成方法（如划定流域边界）得出该空间范围。0029B类空间范围对具有显示方向性的线数据进行方向性搜索，对于不具备方向性的数据则进行全局连通性查找。0030C类空间范围考虑的是DEM计算的水流方向。流域边界的提取区分了基于河道上游的集水区和基于坡面上游的集水区。0031D类空间范围与点要素有关利用点数。

25、据构建泰森多边形。与兴趣区相交的泰森多边形被确定为D类空间范围。0032E类通过指定缓冲距离直接向外扩张确定所需的空间范围。0033F类是针对栅格数据类型，通常用于地形分析。例如，坡度计算等模型。在这种情况下，向外扩张一个像元的距离。0034G类直接保持原始兴趣区的空间范围。0035if then 规则如图4所示。0036具体的，在模型构建的过程中使用知识规则，从而确定每个输入数据的空间范围。为确保所开发方法的实际效果，尤其是在涉及多个模型和输入的复杂建模工作流中的实际效果，将我们的方法与启发式建模相结合，具体如下：在用户确定了建模的兴趣区和所用模型后，本方法将逐步推理其所需要的输入数据。可以。

26、构成一个由建模兴趣区、模型、数据组成的基本问题单元，根据我们预先定义的相关模型类别和数据类型类别，在规则下确定所需要的输入数据的空间范围。确定后，所设计的方法会判断源数据是否满足输入数据的内容和空间范围要求。如果不符合要求则继续推理过程直至数据无法被其他模型派生或有数据能满足输入条件。当前模块的空间范围将作为后续模块的目标区域范围，从而确保工作流程中每个过程计算的完整性。说明书5/6 页8CN 117555978 A80037一个工作流的模型常具有多个分支的情况。当遇到了模型依赖多个输入的情况，方法将根据不同的输入生成不同的基本问题单元分别确定空间范围；当多个模型依赖同一个输入时，方法会将等待。

27、相同数据的空间范围的确定，并在迭代推理前先进行合并。0038进一步的，还包括：对上述待计算地理模型的输入数据的空间范围进行空间范围的修正判断，若当前数据的所需要的空间范围相比上游模型输出的空间范围不一致时，则对当前输入数据的空间范围进行基于当前输入数据空间范围的裁剪修正，得到配置输入数据准确空间范围的待构建地理模型。0039具体的，基于确定的输入数据空间范围重新构建用于执行的模型工作流。为了确保计算结果的完整性，输入数据的空间范围往往会大于建模的兴趣区范围，造成计算的冗余，为此本方法在执行工作流前将判断确定每个输入是否需要进行空间范围的修正。判断的条件为：如果当前数据的空间范围相比输入的兴趣区。

28、范围繁盛了变化，表明计算结果的范围超出了下游模型输入的空间范围，则会根据下游判定模块中相应的空间范围对输入数据进行剪切操作。一旦工作流程中的所有模型输入数据都被遍历修正，那就能有效地减少了计算冗余。0040本发明的有益效果如下：（1）对模型（工作流）所有输入数据空间范围的自动化确定。在用户选择模型后，在任意选择的兴趣区进行建模，本方法都能自动化地为用户反馈模型所需要的输入数据及其中间数据所需要的合适空间范围。从而确保输入数据的完整性，其空间范围准确性基于所确定的知识体系和知识规则。0041（2）对（中间）结果精度的提升。与传统直接基于兴趣区空间范围准备的模型输入数据相比，根据本方法所确定的输入。

29、数据空间范围进行地理模型计算能确保模型获取完整的结果。其结果的准确性根据确定的知识规则运用到模型的自动化构建过程中。0042（3）对计算冗余度的减轻。为了保证计算结果的完整性，输入数据的空间范围往往大于计算结果的需求，在计算中本方法将在确定计算结果准确的情况下对数据进行裁剪，避免计算中的冗余计算本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。0043本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。说明书6/6 页9CN 117555978 A9图 1说明书附图1/4 页10CN 117555978 A10图 2说明书附图2/4 页11CN 117555978 A11图 3说明书附图3/4 页12CN 117555978 A12图 4说明书附图4/4 页13CN 117555978 A13。