[发明专利]一种通过云计算智能检测用地红线的工作方法

权利要求书

1.一种通过云计算智能检测用地红线的工作方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取用地红线基础数据，将该基础数据导入大数据库中；

S2，通过底线冲突检测法进行用地红线空间图层检测；

S3，通过空间审批数据监测方法，对用地红线面积进行计算；

所述S1包括：

S1-1，将用地红线拐点坐标上传至空间大数据库中；

S1-2，将上传的拐点坐标文件解析成坐标集合，并根据上传的坐标集合范围计算投影坐标系的空间参考认证信息WKID；

所述S2包括：

S2-1，根据底线冲突检测法，设置用地范围区间，导入生态保护红线、永久基本农田、自然保护区三个图层，进行土地数据冲突检测判断，如果发生底线冲突则计算相应用地冲突面积，如果未冲突则执行S2-2；

S2-2，在进行底线冲突检测法判断过程中，提取服务器中的txt格式红线文件，将用地位置和用地适用范围进行抽取，通过底线冲突检测法进行分析；

所述S3包括：

S3-1，通过空间审批数据监测方法，对用地红线面积进行计算，将空间几何对象A与特定区域进行相交运算，得到结果C，如果结果C为空则不计算用地红线面积，否则计算用地红线面积，按照特定区域类型进行分组面积求和，将结果保存到Python处理的JSON文件中，同时将相交的范围发布成空间图层；通过线性工程比选进行用地红线计算，

S3-2，将空间几何对象A与用地红线进行相交运算，得到结果D，如果结果D为空则不计算面积，否则进行图斑面积求和，将结果保存到Python处理的JSON文件中，同时将相交的范围发布成空间图层；根据图层属性选择覆盖范围。

2.根据权利要求1所述的通过云计算智能检测用地红线的工作方法，其特征在于，所述S1还包括：

S1-3，将解析后的坐标集合和坐标系，上传至空间大数据库计算环境；

S1-4，利用PySpark将坐标集合转换成空间大数据库计算环境能够使用的空间几何对象A，将上传的拐点坐标文件解析成坐标集合，并利用上传的坐标集合形成投影坐标系。

3.根据权利要求2所述的通过云计算智能检测用地红线的工作方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-5，将空间几何对象A与永久基本农田保护区进行相交运算，得到结果B，如果结果B为空则不计算面积，否则进行图斑面积求和，将结果保存到Python处理的JSON文件中，同时将相交的范围发布成空间图层，对生态保护红线、永久基本农田、自然保护区进行空间控制，根据获取结果的精细程度，进行空间放大操作，从而进行用地红线全局预览，然后进行空间缩小操作，从而进行用地红线细节扫描。

4.根据权利要求1所述的通过云计算智能检测用地红线的工作方法，其特征在于，所述S3包括：

S-A，如果区域类型为自然保护区，提取自然保护区的核心区进行分组面积求和，提取核心区的相交用地面积，将相交的范围发布成空间图层；

S-B，然后提取自然保护区的试验区进行分组面积求和，提取试验区的相交用地面积，将相交的范围发布成空间图层；

S-C，然后提取自然保护区的缓冲区进行分组面积求和，提取缓冲区的相交用地面积，将相交的范围发布成空间图层。