一种基于多元异构地理信息的数据融合治理方法

本发明涉及城市建设区多元异构地理信息的数据融合领域,尤其涉及一种基于多元异构地理信息的数据融合治理方法。

背景技术：

1、在城市规划建设过程中,会产生大量的多元异构空间数据,这些水文信息数据逐渐呈现复杂化和多样化的趋势,尤其在城市建设过程中规划自然资源信息逐渐细化,这就需要对多元化的水文信息数据进行融合和筛选,但是在数据不断更新的过程中,水文信息数据发生不断变化,并且提取特定数据发生计算误差,在数据时空状态下无法刻画完整的特定地理信息数据,这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种利用多种水文信息和transformer技术，实现了对大型不同季节城市建设区域状态的融合治理和地理位置地形变化调整，保证了季节安全以及对城市建设区域水文信息单位时间准确监控的大型不同季节城市建设区域的状态融合治理方法。

2、初始方面，本发明提供了一种基于多元异构地理信息的数据融合治理方法，所述方法包括：

3、采集城市建设区域的不同多元异构空间数据，所述不同多元异构空间数据包括不同的城市建设区域不同海拔地理位置地形变化类型以及地理位置地形变化发生前预设时间内的城市建设区域不同海拔水文信息；

4、所述城市建设区域不同海拔水文信息包括城市建设区域在运行过程中的人口分布、水源分布、温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰；

5、其中，所述人口分布和水源分布单位时间采集，所述温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰按预设城市规划采集；

6、根据水文信息统计情况，对城市建设区域不同海拔水文信息进行分类，获得统计区域内不同季节水文信息种类和水文信息种类融合条件，所述统计区域内不同季节水文信息种类包括人口分布和水源分布，所述水文信息种类融合条件包括温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰；

7、将统计区域内不同季节水文信息种类、水文信息种类融合条件和对应的城市建设区域不同海拔地理位置地形变化类型上传至transformer算法，建立人为活动水文波动治理算法和非人为活动水文波动治理算法；

8、其中，所述人为活动水文波动治理算法的输入为统计区域内不同季节水文信息种类，输出为非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数；所述非人为活动水文波动治理算法的输入为水文信息种类融合条件和确定的治理时空序列参数，输出为城市建设区域的地理位置地形变化类型；

9、在实际应用中，单位时间采集城市建设区域的统计区域内不同季节水文信息种类，并输入至人为活动水文波动治理算法中，获得非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数；

10、将非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数与预设时空序列长度进行对比：

11、在治理时空序列参数长度小于预设时空序列长度时，则无需设定水文信息种类融合条件，并继续保持对统计区域内不同季节水文信息种类的采集与分析；

12、在治理时空序列参数长度等于或大于预设时空序列长度时，则设定水文信息种类融合条件，并将水文信息种类融合条件与治理时空序列参数输入至非人为活动水文波动治理算法中，获得城市建设区域的地理位置地形变化类型。

13、进一步地，所述人为活动水文波动治理算法的建立步骤为：

14、根据不同多元异构空间数据，整理城市建设区域的不同海拔水文信息种类和对应的地理位置地形变化类型数据；

15、对统计区域内不同季节水文信息种类进行处理和时空卷积，将原始数据转化为实用的特征，供transformer算法使用；

16、利用transformer算法，根据准备好的激活函数计算数据，使用选定的算法进行模型激活函数计算，并对模型进行参数调整；

17、在激活函数计算完成后，提取模型的相关参数作为人为活动水文波动治理算法的输出。

18、进一步地，所述非人为活动水文波动治理算法的建立步骤为：

19、根据不同多元异构空间数据，整理城市建设区域的水文信息种类融合条件和对应的地理位置地形变化类型数据；

20、利用transformer模型进行训练，将水文信息种类融合条件作为自变量，地理位置地形变化类型参数作为因变量，降低数据长度，并对模型进行激活函数计算；

21、激活函数计算完成后，通过非人为活动水文波动治理算法来预测城市建设区域的地理位置地形变化类型参数；

22、对不同多元异构空间数据进行transformer，计算地理位置地形变化类型参数与实际地理位置地形变化类型之间的相关性系数。

23、进一步地，所述水文信息种类融合条件的数据采集方法，包括：

24、利用气温监控装置监测并采集城市建设区域的温度变化区间情况；基于降雨监控系统监控并采集城市建设区域的降雨量；对城市建设区域的宗教信仰进行监控与采集，分析温度变化的峰值和波动区间；利用遥感系统监控并采集城市建设区域产生的动植物种类信号；利用户籍管理系统采集城市建设区域周围的人口迁移速度，并统计不同人口迁移速度所产生影响。

25、进一步地，所述预设时空序列长度的预设影响原因包括数据的稀疏性、数据采集噪声、数据误差、卷积速度和模型的参数设置。

26、另一方面，本技术还提供了一种基于多元异构地理信息的数据融合治理方法的操控单元，包括：

27、多元异构空间数据采集单元，用于采集城市建设区域的不同多元异构空间数据，所述不同多元异构空间数据包括不同的城市建设区域不同海拔地理位置地形变化类型以及地理位置地形变化发生前预设时间内的城市建设区域不同海拔水文信息；

28、其中，所述城市建设区域不同海拔水文信息包括城市建设区域在运行过程中的人口分布、水源分布、温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰；所述人口分布和水源分布单位时间采集，所述温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰按预设城市规划采集；

29、信息融合单元，用于接收不同海拔地理位置地形变化类型和不同海拔水文信息，基于水文信息统计情况，对城市建设区域不同海拔水文信息进行分类，获得统计区域内不同季节水文信息种类和水文信息种类融合条件；所述统计区域内不同季节水文信息种类包括人口分布和水源分布，所述水文信息种类融合条件包括温度变化区间、降雨量、动植物种类、人口迁移速度和宗教信仰；

30、transformer算法单元，用于接收统计区域内不同季节水文信息种类和水文信息种类融合条件并上传至transformer算法，建立人为活动水文波动治理算法和非人为活动水文波动治理算法；

31、其中，所述人为活动水文波动治理算法的输入为统计区域内不同季节水文信息种类，输出为非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数；所述非人为活动水文波动治理算法的输入为水文信息种类融合条件和确定的治理时空序列参数，输出为城市建设区域的地理位置地形变化类型；

32、治理时空序列参数单元，用于接收人为活动水文波动治理算法和非人为活动水文波动治理算法；单位时间采集统计区域内不同季节水文信息种类，并输入至人为活动水文波动治理算法中，获得非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数；

33、地理位置地形变化分析单元，用于接收非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数，将非人为活动水文波动治理算法的治理时空序列参数与预设时空序列长度进行对比：

34、在治理时空序列参数长度小于预设时空序列长度时，则无需设定水文信息种类融合条件，并继续保持对统计区域内不同季节水文信息种类的采集与分析；

35、在治理时空序列参数长度等于或大于预设时空序列长度时，则设定水文信息种类融合条件，并将水文信息种类融合条件与治理时空序列参数输入至非人为活动水文波动治理算法中，获得城市建设区域的地理位置地形变化类型。

36、有益效果：

37、本发明提出一种基于多元异构地理信息的数据融合治理方法，该方法通过采集这些数据，能够全面地了解城市建设区域的运行状态；该方法利用transformer算法建立人为活动水文波动治理算法和非人为活动水文波动治理算法，通过激活函数计算和模型训练不同多元异构空间数据以及对应的地理位置地形变化类型，模型能够识别和分类不同的城市建设区域地理位置地形变化类型；根据治理时空序列参数与预设时空序列长度的比较，可以确定是否需要设定水文信息种类融合条件，能够及时发现城市建设区域的地理位置地形变化类型，通过综合多种水文信息和transformer算法的应用，能够提高对城市建设区域地理位置地形变化的调整准确性，不仅能够判断地理位置地形变化类型，还能够根据不同海拔数据进行地理位置地形变化预测和趋势分析，本方法利用多种水文信息和transformer技术，实现了对大型不同季节城市建设区域状态的融合治理和地理位置地形变化调整，保证了季节安全以及对城市建设区域水文信息单位时间准确监控。