本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理，尤其涉及一種基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、早期，測繪地理數(shù)據(jù)的管理主要依賴于本地存儲和單機處理，數(shù)據(jù)存取和處理效率較低，難以滿足大規(guī)模、高精度測繪項目的需求。隨著計算機硬件性能的提升，局域網(wǎng)和服務(wù)器集群逐漸成為主流，數(shù)據(jù)管理能力有所提高，但仍存在數(shù)據(jù)共享困難、處理能力受限等問題。云計算技術(shù)的興起為測繪地理數(shù)據(jù)管理帶來了革命性的變化。通過虛擬化和分布式計算技術(shù)，云計算能夠提供彈性、可擴展的計算和存儲資源，顯著提升了測繪數(shù)據(jù)處理的效率和靈活性。如今，測繪地理數(shù)據(jù)的管理已逐步向云端遷移，云平臺通過提供大規(guī)模存儲和強大的并行計算能力，使得海量測繪數(shù)據(jù)的實時處理、分析和共享成為可能。然而，目前傳統(tǒng)的方法在不同坐標系之間轉(zhuǎn)換時，容易導致精度損失或轉(zhuǎn)換復雜度高，同時在處理大規(guī)模測繪數(shù)據(jù)時，面臨存儲效率低和檢索不便的難題，進而導致管理的效率和質(zhì)量較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取測繪地理數(shù)據(jù)；對測繪地理數(shù)據(jù)進行測繪語義信息匹配，生成測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)；對測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)進行分布式時空一致性校準，生成標準多源測繪地理數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行局部坐標數(shù)據(jù)分區(qū)，生成局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集；對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行測繪地理高維映射，生成測繪地理高維映射數(shù)據(jù)；對測繪地理高維映射數(shù)據(jù)進行全局坐標系轉(zhuǎn)換，生成測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：通過測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)精度優(yōu)化，生成測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集；對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行多層次拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，生成測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)；根據(jù)測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行空間時序動態(tài)分析，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集；

6、步驟s4：對時空動態(tài)數(shù)據(jù)集和測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行智能化分布式存儲，生成分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)；對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行多維條件檢索，生成多維檢索結(jié)果集；通過多維檢索結(jié)果集對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，生成智能分布式地理數(shù)據(jù)存儲庫，以執(zhí)行測繪地理數(shù)據(jù)管理作業(yè)。

7、本發(fā)明通過測繪語義信息匹配，確保了不同來源的測繪數(shù)據(jù)在語義上的一致性，使得數(shù)據(jù)整合更加順暢。分布式時空一致性校準解決了不同時間和空間來源的數(shù)據(jù)不一致問題，保證了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和準確性，生成的標準多源測繪地理數(shù)據(jù)為后續(xù)處理奠定了統(tǒng)一的基礎(chǔ)，提高了數(shù)據(jù)的可用性和處理效率。局部坐標數(shù)據(jù)分區(qū)使得大規(guī)模測繪數(shù)據(jù)可以被分區(qū)處理，減輕了單點處理的壓力，提高了整體處理效率。通過測繪地理高維映射，可以在更高維度上對數(shù)據(jù)進行分析，捕捉更復雜的地理特征，提升了數(shù)據(jù)的深度解析能力。全局坐標系轉(zhuǎn)換確保了數(shù)據(jù)在不同坐標系統(tǒng)之間的精確轉(zhuǎn)換，避免了傳統(tǒng)方法中常見的精度損失問題。數(shù)據(jù)精度優(yōu)化消除了測繪過程中存在的誤差，提高了數(shù)據(jù)的整體精確度，確保了數(shù)據(jù)的可靠性。多層次拓撲關(guān)系網(wǎng)的構(gòu)建增強了數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)描述能力，使得地理數(shù)據(jù)的空間關(guān)系更加清晰和連貫?？臻g時序動態(tài)分析使得測繪地理數(shù)據(jù)能夠隨時間變化進行動態(tài)更新和分析，增強了數(shù)據(jù)的時效性和動態(tài)監(jiān)測能力。智能化分布式存儲優(yōu)化了大規(guī)模測繪地理數(shù)據(jù)的存儲方式，支持海量數(shù)據(jù)的并行處理和存儲，提升了系統(tǒng)的存儲效率。多維條件檢索功能使用戶能夠快速找到所需數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)訪問的速度和精確度，支持復雜的查詢需求。數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建為測繪地理數(shù)據(jù)提供了一個系統(tǒng)化的管理平臺，集成了各類數(shù)據(jù)，便于統(tǒng)一管理、分析和共享，大幅提升了數(shù)據(jù)的可操作性和管理效率。因此，本發(fā)明通過語義匹配、時空校準、高維映射、坐標轉(zhuǎn)換、分布式存儲等技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取測繪地理數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對測繪地理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，生成處理后的測繪地理數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一以及數(shù)據(jù)異常值處理；

11、步驟s13：對處理后的測繪地理數(shù)據(jù)進行測繪語義信息匹配，生成測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)；對測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)對齊，生成測繪地理信息對齊數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：對測繪地理信息對齊數(shù)據(jù)進行分布式時空一致性校準，生成標準多源測繪地理數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明通過數(shù)據(jù)預處理（如清洗、去噪、格式統(tǒng)一和異常值處理），能顯著提升原始測繪地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，為后續(xù)的分析提供更可靠的基礎(chǔ)。測繪語義信息匹配和數(shù)據(jù)對齊步驟能夠?qū)y繪數(shù)據(jù)中的語義信息提取出來并進行統(tǒng)一，使得數(shù)據(jù)的空間和語義信息更加一致和準確。分布式時空一致性校準確保了不同來源和時間段的測繪數(shù)據(jù)在空間和時間上的一致性，從而生成標準化的多源數(shù)據(jù)。這對于需要多源數(shù)據(jù)融合的應用場景尤為重要。系統(tǒng)化的步驟減少了數(shù)據(jù)整合過程中出現(xiàn)的錯誤和不一致，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準確度。標準化的多源測繪地理數(shù)據(jù)為后續(xù)的地理信息系統(tǒng)（gis）分析、三維建模以及其他復雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

14、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

15、步驟s21：對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行局部坐標標識符賦予，得到測繪地理數(shù)據(jù)局部坐標標識符；通過測繪地理數(shù)據(jù)局部坐標標識符對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分區(qū)，生成局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集；

16、步驟s22：通過廣義逆向投影方法對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行多元空間轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建，生成局部轉(zhuǎn)換模型數(shù)據(jù)集；

17、步驟s23：基于局部轉(zhuǎn)換模型數(shù)據(jù)集對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行測繪地理高維映射，生成測繪地理高維映射數(shù)據(jù)；

18、步驟s24：對測繪地理高維映射數(shù)據(jù)進行全局坐標系轉(zhuǎn)換，生成測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

19、本發(fā)明通過局部坐標標識符的賦予和數(shù)據(jù)分區(qū)，使得對數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進行詳細分析和處理變得更加高效。這有助于精準定位數(shù)據(jù)的具體區(qū)域，提高局部分析的可靠性。通過廣義逆向投影方法構(gòu)建多元空間轉(zhuǎn)換模型，能夠處理復雜的空間關(guān)系和變換，增強了對不同數(shù)據(jù)源和格式的兼容性和處理能力?；诰植哭D(zhuǎn)換模型數(shù)據(jù)集進行高維映射，能夠有效地將測繪地理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更高維度的空間信息，為進一步的分析和應用提供了豐富的數(shù)據(jù)視角。全局坐標系轉(zhuǎn)換確保了測繪地理數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)的協(xié)調(diào)和一致性，使得數(shù)據(jù)的整合和應用不受不同坐標系統(tǒng)的限制，增強了數(shù)據(jù)的可用性和互操作性。局部到全局的坐標轉(zhuǎn)換過程，支持不同層次的數(shù)據(jù)處理和應用需求，從細節(jié)到全局的數(shù)據(jù)一致性，為大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和地理信息系統(tǒng)的構(gòu)建提供了堅實的基礎(chǔ)。

20、優(yōu)選的，步驟s22包括以下步驟：

21、步驟s221：對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行特征分解，生成地理測繪空間特征數(shù)據(jù)；

22、步驟s222：利用廣義逆向投影方法對地理測繪空間特征數(shù)據(jù)進行空間關(guān)系建模，生成初步空間關(guān)系模型；

23、步驟s223：對初步空間關(guān)系模型進行局部特征映射，生成局部特征映射矩陣；對局部特征映射矩陣進行迭代優(yōu)化，生成地理測繪回歸模型集；

24、步驟s224：對地理測繪回歸模型集進行空間插值，生成地理測繪空間插值數(shù)據(jù)；通過地理測繪空間插值數(shù)據(jù)對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行局部坐標轉(zhuǎn)換，生成局部轉(zhuǎn)換模型數(shù)據(jù)集。

25、本發(fā)明通過對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行特征分解，能夠提取出地理測繪數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵空間特征，為后續(xù)建模和優(yōu)化奠定堅實的基礎(chǔ)。使用廣義逆向投影方法對空間特征數(shù)據(jù)進行建模，能夠精確捕捉數(shù)據(jù)中的空間關(guān)系，并生成初步空間關(guān)系模型，為更復雜的空間分析提供了初步框架。局部特征映射矩陣的生成和迭代優(yōu)化過程能夠細化局部區(qū)域的空間特征，使得局部特征映射更加準確，并生成地理測繪回歸模型集，提高了模型對局部數(shù)據(jù)的適應性和預測能力。通過地理測繪回歸模型集進行空間插值，能夠在局部區(qū)域生成更精確的空間數(shù)據(jù)，這有助于填補數(shù)據(jù)間的空隙，并提升局部坐標轉(zhuǎn)換的精度。局部坐標轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集能夠更準確地表示地理測繪數(shù)據(jù)的空間關(guān)系，為后續(xù)的多元空間轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，提升了整體轉(zhuǎn)換過程的質(zhì)量和一致性。

26、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

27、步驟s31：通過測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)精度優(yōu)化，生成測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集；

28、步驟s32：對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行拓撲基礎(chǔ)單元提取，得到基礎(chǔ)拓撲單元集合；根據(jù)基礎(chǔ)拓撲單元集合進行拓撲關(guān)系構(gòu)建，生成拓撲關(guān)系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

29、步驟s33：通過拓撲關(guān)系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行多層次拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，生成測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)；

30、步驟s34：根據(jù)測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行空間時序動態(tài)分析，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集。

31、本發(fā)明通過局部轉(zhuǎn)換模型數(shù)據(jù)集對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行精度優(yōu)化，能夠顯著提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，為后續(xù)的分析提供更精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。拓撲基礎(chǔ)單元的提取和拓撲關(guān)系構(gòu)建，能夠?qū)?shù)據(jù)劃分為基本的地理單元，并建立它們之間的關(guān)系。這有助于系統(tǒng)化地組織和分析地理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的清晰度和邏輯性?；谕負潢P(guān)系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建的多層次拓撲關(guān)系網(wǎng)，使得地理數(shù)據(jù)的關(guān)系更加全面和深入。這樣可以更好地理解數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)性，支持復雜的地理信息系統(tǒng)和應用。空間時序動態(tài)分析能夠揭示地理數(shù)據(jù)隨時間變化的動態(tài)特征，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集。這對監(jiān)測地理環(huán)境的變化、預測未來趨勢以及進行動態(tài)決策提供了重要支持。通過精度優(yōu)化、拓撲分析和動態(tài)分析，步驟s3使得測繪地理數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上更加合理、準確和動態(tài)，從而提升了數(shù)據(jù)整合和應用的整體效果，為各種地理信息應用提供了更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

32、優(yōu)選的，步驟s33包括以下步驟：

33、步驟s331：對拓撲關(guān)系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行拓撲層級分解，生成拓撲層級分解數(shù)據(jù)，其中拓撲層級分解數(shù)據(jù)包括高層級拓撲分解數(shù)據(jù)和低層級拓撲分解數(shù)據(jù)；

34、步驟s332：通過高層級拓撲分解數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行面-線-點關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，生成高層級拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；通過低層級拓撲分解數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行局部連接關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，生成低層級拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；

35、步驟s333：將高層級拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和低層級拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行拓撲網(wǎng)絡(luò)層次融合，生成多層次融合拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；對多層次融合拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行拓撲關(guān)系權(quán)重計算，得到拓撲權(quán)重數(shù)據(jù)；

36、步驟s334：根據(jù)拓撲權(quán)重數(shù)據(jù)對多層次融合拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，生成測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)。

37、本發(fā)明通過對拓撲關(guān)系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行層級分解，使得數(shù)據(jù)在不同層級上的關(guān)系和結(jié)構(gòu)被清晰地定義。這種層次化處理使得復雜的地理關(guān)系得以簡化和系統(tǒng)化，便于管理和分析。高層級拓撲分解數(shù)據(jù)生成的面-線-點關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和低層級拓撲分解數(shù)據(jù)生成的局部連接關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，使得地理數(shù)據(jù)在不同層次上都能得到有效的表達。這種多維網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能夠詳細描述地理數(shù)據(jù)的不同關(guān)系和結(jié)構(gòu)。將高層級和低層級拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行層次融合，生成多層次融合拓撲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提供了對地理數(shù)據(jù)的全面視角。這種融合可以整合不同層次的信息，提高數(shù)據(jù)的完整性和一致性。通過拓撲關(guān)系權(quán)重計算，能夠?qū)Σ煌負潢P(guān)系的影響和重要性進行量化，為拓撲網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供科學依據(jù)。這種權(quán)重計算幫助識別和優(yōu)化關(guān)鍵關(guān)系，增強拓撲網(wǎng)絡(luò)的實用性和準確性。根據(jù)拓撲權(quán)重數(shù)據(jù)進行拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，確保了測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)的數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)和關(guān)系上的準確性。這對于后續(xù)的地理信息分析和應用，如空間規(guī)劃和決策支持，提供了堅實的基礎(chǔ)。

38、優(yōu)選的，步驟s34包括以下步驟：

39、步驟s341：根據(jù)測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行時間序列以及空間位置變化提取，得到測繪地理時間序列數(shù)據(jù)和測繪地理空間位置變化數(shù)據(jù)；

40、步驟s342：對測繪地理時間序列數(shù)據(jù)和地理空間位置變化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集劃分，生成模型訓練集和模型測試集；利用時序回歸模型算法和空間關(guān)聯(lián)模型算法對模型訓練集進行模型訓練，生成時序回歸預模型和空間關(guān)聯(lián)預模型；通過模型測試集對時序回歸預模型和空間關(guān)聯(lián)預模型進行模型優(yōu)化迭代，從而生成時序回歸模型和空間關(guān)聯(lián)模型；

41、步驟s343：將時序回歸模型和空間關(guān)聯(lián)模型進行時空關(guān)聯(lián)融合，生成時空關(guān)聯(lián)模型；

42、步驟s344：利用時空關(guān)聯(lián)模型對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行時空動態(tài)變化趨勢預測，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集。

43、本發(fā)明通過對測繪地理數(shù)據(jù)進行時間序列和空間位置變化提取，能夠準確捕捉數(shù)據(jù)的時間變化趨勢和空間分布變化。這種信息提取為理解地理數(shù)據(jù)的動態(tài)特性提供了基礎(chǔ)。將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，并利用時序回歸模型和空間關(guān)聯(lián)模型算法進行訓練和優(yōu)化，能夠生成高效的預測模型。這樣可以提高模型的泛化能力和預測精度，確保對實際數(shù)據(jù)的準確分析。將時序回歸模型和空間關(guān)聯(lián)模型進行時空關(guān)聯(lián)融合，生成時空關(guān)聯(lián)模型，能夠綜合考慮時間和空間的動態(tài)變化。這種融合模型提供了對地理數(shù)據(jù)動態(tài)變化的全面分析和預測能力。利用時空關(guān)聯(lián)模型進行時空動態(tài)變化趨勢預測，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集，使得對未來趨勢的預測更加準確和可靠。這對于長期規(guī)劃、動態(tài)監(jiān)測和決策支持等應用場景具有重要意義。通過時空動態(tài)分析和預測，能夠為復雜的地理信息系統(tǒng)提供動態(tài)數(shù)據(jù)支持，增強了對地理現(xiàn)象的理解和預測能力。這有助于制定更精確的規(guī)劃和管理策略，改善地理數(shù)據(jù)的實際應用效果。

44、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

45、步驟s41：對時空動態(tài)數(shù)據(jù)集和測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行分布式數(shù)據(jù)壓縮，生成分布式測繪地理壓縮數(shù)據(jù)；對分布式測繪地理壓縮數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)加密，生成分布式測繪地理加密數(shù)據(jù)；

46、步驟s42：基于云計算對分布式測繪地理加密數(shù)據(jù)進行分布式存儲架構(gòu)存儲，生成分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)；對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)冗余與恢復機制引入，生成測繪地理冗余數(shù)據(jù)集；

47、步驟s43：根據(jù)測繪地理冗余數(shù)據(jù)集進行檢索索引構(gòu)建，得到測繪地理索引；基于測繪地理索引對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行多維條件檢索，生成多維檢索結(jié)果集；

48、步驟s44：通過多維檢索結(jié)果集對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，生成智能分布式地理數(shù)據(jù)存儲庫，以執(zhí)行測繪地理數(shù)據(jù)管理作業(yè)。

49、本發(fā)明通過分布式數(shù)據(jù)壓縮和加密，能夠有效保護測繪地理數(shù)據(jù)的安全性。壓縮減少了存儲需求，加密則確保了數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和非法訪問?；谠朴嬎愕姆植际酱鎯軜?gòu)和數(shù)據(jù)冗余與恢復機制，能夠提高存儲的可靠性和可用性。分布式存儲提供了高效的數(shù)據(jù)存儲解決方案，而冗余機制則增強了數(shù)據(jù)的可靠性，確保數(shù)據(jù)在出現(xiàn)故障時可以恢復。通過構(gòu)建檢索索引和進行多維條件檢索，能夠顯著提高數(shù)據(jù)檢索的效率和準確性。索引加速了數(shù)據(jù)檢索過程，而多維檢索提供了靈活的查詢能力，使得用戶可以根據(jù)不同的條件快速找到所需的數(shù)據(jù)。通過構(gòu)建智能分布式地理數(shù)據(jù)存儲庫，實現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)使得測繪地理數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析變得更加智能化和系統(tǒng)化，支持復雜的數(shù)據(jù)管理作業(yè)。分布式存儲和多維檢索功能增強了系統(tǒng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，支持更復雜的地理數(shù)據(jù)分析和應用，滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下對高性能數(shù)據(jù)管理的需求。

50、優(yōu)選的，步驟s43包括以下步驟：

51、步驟s431：對測繪地理冗余數(shù)據(jù)集進行關(guān)鍵字段分類，生成測繪地理關(guān)鍵字段分類數(shù)據(jù)；通過測繪地理關(guān)鍵字段分類數(shù)據(jù)對測繪地理冗余數(shù)據(jù)集進行檢索索引構(gòu)建，生成測繪地理索引；

52、步驟s432：基于測繪地理索引對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行檢索數(shù)據(jù)采集，得到檢索字段數(shù)據(jù)；對檢索字段數(shù)據(jù)進行檢索字段模式分析，生成檢索字段模式數(shù)據(jù)，其中檢索字段模式數(shù)據(jù)包括單字段查詢模式和多字段查詢模式；

53、步驟s433：通過單字段查詢模式根據(jù)檢索字段數(shù)據(jù)和測繪地理索引進行關(guān)鍵字段匹配率計算，生成索引匹配度；通過索引匹配度對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行初始信息檢索排序，生成單字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)；

54、步驟s434：通過多字段查詢模式對初始測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)進行多字段相關(guān)性分析，生成多字段相關(guān)性分析數(shù)據(jù)；利用多字段相關(guān)性分析數(shù)據(jù)對單字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)進行排序優(yōu)化，生成多字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)；

55、步驟s435：將單字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)和多字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)進行檢索結(jié)果整合，生成多維檢索結(jié)果集。

56、本發(fā)明通過對測繪地理冗余數(shù)據(jù)集進行關(guān)鍵字段分類并構(gòu)建索引，提高了數(shù)據(jù)檢索的精確性和效率。分類和索引的生成使得數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲，簡化了檢索過程，并加速了數(shù)據(jù)訪問。通過分析檢索字段模式，支持單字段查詢模式和多字段查詢模式。單字段查詢模式能夠快速查找特定字段的數(shù)據(jù)，而多字段查詢模式則允許更復雜的查詢條件，提高了檢索的靈活性和準確性。通過關(guān)鍵字段匹配率計算和初始信息檢索排序，生成單字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)。此過程確保了檢索結(jié)果的相關(guān)性和排序的合理性，為用戶提供了初步的高質(zhì)量檢索結(jié)果。通過多字段相關(guān)性分析，對單字段檢索排序數(shù)據(jù)進行排序優(yōu)化，生成更準確的多字段測繪地理檢索排序數(shù)據(jù)。這種多字段分析提高了檢索結(jié)果的相關(guān)性，確保用戶獲得最符合需求的數(shù)據(jù)。將單字段和多字段檢索排序數(shù)據(jù)進行整合，生成多維檢索結(jié)果集，提供了全面的檢索結(jié)果視圖。這種整合使得用戶能夠獲得更全面、準確的檢索結(jié)果，提升了數(shù)據(jù)訪問和利用效率。

57、在本說明書中，提供了一種基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理方法，該基于云計算的測繪地理數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)包括：

58、語義匹配模塊，用于獲取測繪地理數(shù)據(jù)；對測繪地理數(shù)據(jù)進行測繪語義信息匹配，生成測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)；對測繪地理語義匹配數(shù)據(jù)進行分布式時空一致性校準，生成標準多源測繪地理數(shù)據(jù)；

59、坐標映射模塊，用于對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行局部坐標數(shù)據(jù)分區(qū)，生成局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集；對局部坐標分區(qū)數(shù)據(jù)集進行測繪地理高維映射，生成測繪地理高維映射數(shù)據(jù)；對測繪地理高維映射數(shù)據(jù)進行全局坐標系轉(zhuǎn)換，生成測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；

60、拓撲關(guān)系建模模塊，用于通過測繪地理全局坐標轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對標準多源測繪地理數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)精度優(yōu)化，生成測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集；對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行多層次拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，生成測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)；根據(jù)測繪地理拓撲關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)對測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行空間時序動態(tài)分析，生成空間時序動態(tài)數(shù)據(jù)集；

61、數(shù)據(jù)存儲模塊，用于對時空動態(tài)數(shù)據(jù)集和測繪地理優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行智能化分布式存儲，生成分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)；對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行多維條件檢索，生成多維檢索結(jié)果集；通過多維檢索結(jié)果集對分布式測繪地理存儲數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建，生成智能分布式地理數(shù)據(jù)存儲庫，以執(zhí)行測繪地理數(shù)據(jù)管理作業(yè)。

62、本發(fā)明的有益效果在于通過測繪語義信息匹配和分布式時空一致性校準，解決了多源測繪地理數(shù)據(jù)在語義和時空上的不一致問題，確保了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和標準化，提升了后續(xù)處理的準確性和可靠性。通過局部坐標分區(qū)和高維映射，優(yōu)化了數(shù)據(jù)的局部處理能力，再通過全局坐標系轉(zhuǎn)換確保數(shù)據(jù)在不同坐標系統(tǒng)間的精確轉(zhuǎn)換，提升了數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。通過精度優(yōu)化和拓撲關(guān)系網(wǎng)構(gòu)建，增強了數(shù)據(jù)的精細度和結(jié)構(gòu)完整性，進一步通過空間時序動態(tài)分析，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的動態(tài)更新和分析能力，提升了數(shù)據(jù)的綜合分析價值。通過智能化分布式存儲和多維條件檢索，實現(xiàn)了大規(guī)模測繪地理數(shù)據(jù)的高效管理和快速訪問，并通過數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，提升了數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性和可操作性，支持復雜的測繪地理數(shù)據(jù)管理作業(yè)。因此，本發(fā)明通過語義匹配、時空校準、高維映射、坐標轉(zhuǎn)換、分布式存儲等技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量。