一种多版本的非结构化模型的组织管理方法

摘要

本发明涉及一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，包括：1)预处理非结构化模型；2)是否按分区数据剖分；3)是则按分区数据剖分，否则格网剖分；4)构建LOD数据结构；5)关键词地理编码，格网索引和四叉树的混合索引；6)生成特征图像；7)对非结构化模型分类；8)构建多时相、多尺度数据集；9)非结构化模型数据更新管理；10)非结构化模型多版本管理。与现有技术相比，本发明对非结构化模型快速预处理，构建了连续LOD数据结构模型，通过多时相数据集、多尺度数据集的组织管理实现非结构化模型的快速调用，通过多版本数据集构建发布方法构建多版本数据集控制数据发布，采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理，满足不同用户的实际需求。

主权项

一种多版本的非结构化模型的组织管理方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)确定研究区域，提前预处理由离散点所组成的非结构化模型，即去除研究区域外的离散点和高程异常值的离散点；2)判断非结构化模型是否具有已知的分区数据；3)根据步骤2)的判断，若是则按已知的分区数据对非结构化模型进行剖分处理，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；否则仅对非结构化模型进行规则的格网剖分，并对剖分出的各个数据块进行分区编码；4)在步骤3)得到的每一个数据块中根据通过设置不同采样间距均匀抽稀提取密集程度不同的离散点形成不同的细节层次，构建连续LOD数据结构；5)根据各个数据块中离散点的特征建立关键词，进行基于关键词的地理编码，并建立格网索引和四叉树的混合索引方式；6)计算非结构化模型中离散点X、Y、Z坐标的最大值和最小值，将离散点区域投影到XOY平面，并划分规则格网，然后计算格网内部离散点的平面距离、高程差异、点密集程度三个分布特征，确定各个离散点的定权，从而生成全部非结构化模型离散点的特征图像；7)通过步骤6)中生成的特征图像对非结构化模型进行分类，其中分类的具体方法：①首先将离散点特征图像通过类间方差计算阈值，分离出地面和非地面，得到分割图像；②对分割图像进行轮廓提取，跟踪得到每个非地面目标的轮廓边界，利用离散点特征图像与离散点间的映射关系实现离散点的分类；③将分类后具有相同类别属性的离散点组成类别数据集；8)将非结构化模型通过时间属性构建多时相数据集，并通过LOD数据结构的不同级别构建多尺度数据集；9)通过自定义更新机制对非结构化模型的几何数据、属性数据和关联数据的更新进行管理；10)根据需求，通过多版本的数据集构建发布方法配置相应的数据集组成版本来控制非结构化模型数据的发布，且通过设置版本号记录不同版本的数据；并采用分布式版本管理方法对各版本数据进行管理。