【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據庫構建，具體涉及一種自然資源數據庫構建方法及系統。
技術介紹
1、自然資源數據包括土地資源、森林資源、草地資源、水資源、氣候資源、礦產資源、海洋資源、能源資源和其他資源。自然資源數據庫是為滿足用戶的需要，按照一定的數據模型在計算機系統中組織、存儲和使用的互相聯系的自然資源數據集合。
2、現有技術中在構建自然資源數據庫時，對多源資源數據整合分析是通過人為方式進行，具有較強主觀性的同時效率也低，從而導致自然資源數據庫構建的可信度和效率難以保障，導致最終對自然資源數據庫進行數據應用的效果較差。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種自然資源數據庫構建方法，以解決現有技術中對多源資源數據整合分析是通過人為方式進行，具有較強主觀性的同時效率也低，從而導致自然資源數據庫構建的可信度和效率難以保障，導致最終對自然資源數據庫進行數據應用的效果較差的技術問題。
2、為解決上述技術問題，本專利技術具體提供下述技術方案：
3、一種自然資源數據庫構建方法，包括以下步驟：
4、采集多源自然資源數據，以及與多源自然資源數據具有地理關聯性的地理空間數據；
5、通過多源自然資源數據和地理空間數據，利用神經網絡，進行資源分析模型的建立，得到用于根據多源自然資源數據和地理空間數據獲得資源分析結果的資源分析模型；
6、將多源自然資源數據和地理空間數據，以及獲得的資源分析結果組合構建為自然資源數據庫；
7、其中，
8、作為本專利技術的一種優選方案，所述多源自然資源數據包括：水體資源數據、森林資源數據、土地資源數據、礦產資源數據、氣候資源數據，以及旅游資源數據。
9、作為本專利技術的一種優選方案，所述地理空間數據包括：空間位置數據、生態環境數據、社會經濟數據、人口數據，以及遙感影像數據。
10、作為本專利技術的一種優選方案，所述資源分析模型的構建方法包括：
11、神經網絡以多源自然資源數據和地理空間數據為輸入，以資源分析結果為輸出進行訓練，得到封裝多源自然資源數據和地理空間數據與資源分析結果間的映射關系的資源分析模型；
12、所述資源分析模型為：
13、goal＝bp(resource_data,space_data)；
14、式中，goal為資源分析結果，resource_data為表征多源自然資源數據的數據向量，space_data為表征地理空間數據的數據向量，bp為神經網絡。
15、作為本專利技術的一種優選方案，將資源分析模型與自然資源數據庫進行動態更新關聯的方法包括：
16、將資源分析模型以多源自然資源數據為輸入，以資源分析結果為輸出進行訓練，以將封裝多源自然資源數據和地理空間數據與資源分析結果間的映射關系的資源分析模型遷移為封裝多源自然資源數據與資源分析結果間的映射關系的第一資源分析遷移模型；
17、所述第一資源分析遷移模型為：
18、goal＝bp(resource_data)；
19、式中，goal為資源分析結果，resource_data為表征多源自然資源數據的數據向量，bp為神經網絡；
20、將資源分析模型以地理空間數據為輸入，以資源分析結果為輸出進行訓練，以將封裝多源自然資源數據和地理空間數據與資源分析結果間的映射關系的資源分析模型遷移為封裝地理空間數據與資源分析結果間的映射關系的第二資源分析遷移模型；
21、所述第二資源分析遷移模型為：
22、goal＝bp(space_data)；
23、式中，goal為資源分析結果，space_data為表征地理空間數據的數據向量，bp為神經網絡；
24、當自然資源數據庫中多源自然資源數據進行更新時，利用第一資源分析遷移模型的輸出對自然資源數據庫中資源分析結果進行更新；
25、當自然資源數據庫中地理空間數據進行更新時，利用第二資源分析遷移模型的輸出對自然資源數據庫中資源分析結果進行更新；
26、當自然資源數據庫中多源自然資源數據和地理空間數據均進行更新時，利用資源分析模型的輸出對自然資源數據庫中資源分析結果進行更新。
27、作為本專利技術的一種優選方案，確定多源自然資源數據更新的方法包括：
28、將自然資源數據庫中當前時刻的多源自然資源數據與自然資源數據庫中前一時刻的多源自然資源數據進行相似度計算，并將相似度低于預設閾值的當前時刻的多源自然資源數據標記為多源自然資源數據更新；
29、確定地理空間數據更新的方法包括：
30、將自然資源數據庫中當前時刻的地理空間數據與自然資源數據庫中前一時刻的地理空間數據進行相似度計算，并將相似度低于預設閾值的當前時刻的地理空間數據標記為地理空間數據更新。
31、作為本專利技術的一種優選方案，所述相似度計算的函數包括歐式距離、相關系數，以及核函數。
32、作為本專利技術的一種優選方案，所述第一資源分析遷移模型在訓練時的損失函數為：
33、loss1＝||bp(resource_data)-bp(resource_data,space_data)||1；
34、式中，loss1為第一資源分析遷移模型在訓練時的損失函數，bp(space_data)為第一資源分析遷移模型的輸出，bp(resource_data,space_data)為資源分析模型的輸出，||bp(resource_data)-bp(resource_data,space_data)||1為l1范數式；
35、第二資源分析遷移模型在訓練時的損失函數為：
36、loss1＝||bp(space_data)-bp(resource_data,space_data)||1；
37、式中，loss2為第二資源分析遷移模型在訓練時的損失函數，bp(space_data)為第二資源分析遷移模型的輸出，bp(resource_data,space_data)為資源分析模型的輸出，||bp(resource_data)-bp(resource_data,space_data)||1為l1范數式。
38、作為本專利技術的一種優選方案，在自然資源數據庫中將多源自然資源數據和地理空間數據，以及獲得的資源分析結果進行數據歸一化處理。
39、作為本專利技術的一種優選方案，本專利技術提供了一種自然資源數據庫構建系統，應用于所述的一種自然資源數據庫構建方法，系統包括：
40、數據采集單元，用于采集多源自然資源數據，以及與多源自然資源數據具有地理關聯性的地理空間數據；
41、模型構建單元，用于通過多源自然資源數據和地理空間數據，利用神經網絡，進行資源分析模型的建立，得到用于根據多源自然資源數據和地理空間數據獲得資源分析結果的資源本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述多源自然資源數據包括：水體資源數據、森林資源數據、土地資源數據、礦產資源數據、氣候資源數據，以及旅游資源數據。
3.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述地理空間數據包括：空間位置數據、生態環境數據、社會經濟數據、人口數據，以及遙感影像數據。
4.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述資源分析模型的構建方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：將資源分析模型與自然資源數據庫進行動態更新關聯的方法包括：
6.根據權利要求5所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：確定多源自然資源數據更新的方法包括：
7.根據權利要求6所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述相似度計算的函數包括歐式距離、相關系數，以及核函數。
8.根據權利要求5所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所
9.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：在自然資源數據庫中將多源自然資源數據和地理空間數據，以及獲得的資源分析結果進行數據歸一化處理。
10.一種自然資源數據庫構建系統，其特征在于，應用于權利要求1-9任一項所述的一種自然資源數據庫構建方法，系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述多源自然資源數據包括：水體資源數據、森林資源數據、土地資源數據、礦產資源數據、氣候資源數據，以及旅游資源數據。
3.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述地理空間數據包括：空間位置數據、生態環境數據、社會經濟數據、人口數據，以及遙感影像數據。
4.根據權利要求1所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：所述資源分析模型的構建方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種自然資源數據庫構建方法，其特征在于：將資源分析模型與自然資源數據庫進行動態更新關聯的方法包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：馮欣，孫肖，王然，田野，
申請(專利權)人：中國地質調查局廊坊自然資源綜合調查中心，
類型：發明
國別省市：
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