[发明专利]一种地理实体空间身份编码构建方法

权利要求书

1.一种地理实体空间身份编码构建方法，其特征在于，包括对地理实体通过空间身份编码进行唯一标识，所述空间身份编码由位置码、类别代码、时间码和顺序码四部分构成，为29位字母数字混合编码；

其中，位置码是指县级街道以上区划代码，其中第1位到第6位按照GB/T 2260-2007表示县级以上行政区划代码，第7位到第9位采用市街道代码；

类别代码是指地理实体分类的编码，为8位字母数字码。每类地理实体的类别代码应符合附录A的规定；

时间码是地理实体产生的时间，为6位数字码，其中第1位到第4位表示年，第5位到第6位表示月，如果无法确定地理实体产生时间，则统一表示为000000；

顺序码是相同位置、分类和时间条件下地理实体的顺序，采用6位数字，范围为000000～999999。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置码第9位之后还包括一对地理区域坐标实数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地理区域坐标实数的确定方式如下：

S1建构地理区域空间直角坐标系E,确定道路中心点；

S2确定建筑中心点；

S3确定其他地理实体中心点；

S4将道路中心点、建筑中心点、其他地理实体中心点在E下的坐标中的一对实数作为地理区域坐标实数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S1具体包括：

基于构建倾斜摄影技术或遥感影像技术获得的地理区域模型，拟用人工神经网络对规定区域内的道路进行了轮廓的拟合获得道路中心点，具体包括如下步骤：

S1-1调用所述配准图像通过RNN循环神经网络算法包括编码器以及解码器的节点生成器生成道路连续节点，并在生成过程中连接生成前后的两个节点，将新的生成节点输入节点生成器不断产生新的节点，而继续直线段连接产生的新节点，形成道路中心线，如此循环而连接成道路网；

S1-2将道路网中的所有直线段按照预设的宽度w进行扩宽，形成具有一定宽度的道路宽线条，从而获得城市道路网模型，其中w按照所述配准图像中对应的道路宽度进行扩宽，w为所述配准图像中道路节点所在所述直线段作为的道路分段所对应的实际道路宽度值的0.5-0.8倍；

S1-3对于每个P9中的节点在P10中w的扩宽范围内旁开选取一个对应的节点作为对应的标记节点，定义为道路中心点。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，S2具体包括：

S2-1获取基于构建倾斜摄影技术或遥感影像技术获得的地理区域模型，基于垂直地面俯视方向视图，使用无添加层的VGG-16算法作为CNN主干网络提取一系列不同卷积层获得的特征图，特征图是输入图像尺寸的1/2-1/10；

同时，通过图像金字塔算法FPN利用CNN主干网络不同层来构建特征金字塔，并预测多个建筑的边框，

S2-2对于多个建筑中的每一建筑，都对所述一系列不同卷积层获得的特征图和对应的建筑的边框利用RoISlign算法获得建筑的本地特征图F；

S2-3对于每个建筑的所述本地特征图F采用卷积层处理形成多边形边界罩M，再利用卷积层处理形成边界罩M的P个预测顶点；

S2-4选定P个预测顶点中横坐标或纵坐标最大或最小的点为第一标定点，如果存在横坐标或纵坐标有相同最大或最小点，则取相应的纵坐标或横坐标最大或最小的点为第一标定点，将第一标定点与剩余P-1个点之间按顺时针或逆时针连接预测点的路径顺序进行距离计算，和与其距离最长者对应的点连接，相应选定基于边界罩M预测的另一个与第一标定点距离最短的相邻顶点为第二标定点，以同样方式和与其距离最长者对应的点连接，获得两条连接线段之间的交点作为每个建筑的当前建筑中心点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S3具体包括：

S3-1将地理区域模型中的遥感影像进行矩形区域的网格化区划，将地理区域模型中道路和建筑部分进行隐藏，基于已获得的每一个网格中的地理实体分类，对隐藏后剩余的地理实体进行纹理轮廓提取；

S3-2作所述纹理轮廓的外接矩，获得外接矩的的对角线交点即认定为纹理所对应的地理实体中心点。