【技術實現步驟摘要】
本申請屬于土地資源管理，涉及一種土地業務全要素數據組獲取方法、裝置、終端及介質。
技術介紹
1、土地業務數據是描述土地地塊于開發利用項目過程中的各土地業務狀態的數據，可以反映土地地塊的利用現狀、規劃、權屬、價值和開發潛力等信息。在于土地資源管理過程中，往往需要獲取單個土地地塊于同一項目周期下的所有土地業務數據，即同一生命周期內的所有土地業務數據，以構建該生命周期內的土地業務全要素數據組，以便于達到更好的土地業務管理效果。
2、于現有技術中，土地業務全要素數據組的獲取方法通常為：基于數據池中各數據在業務、空間及時序上的邏輯關系，提取具有關聯的多個土地業務數據，以形成一個土地業務全要素數據組。然而，在現實情況中，土地業務數據往往可能存在一定錯誤，尤其是對于時間較早的一些數據，由于當時業務管理領域覆蓋不全，數據在記錄時往往存在信息遺漏，且由于文字檔案材料與空間圖形以及其他相關信息之間的掛接標準不一致，導致文字檔案材料與空間圖形以及其他相關信息之間很難關聯，即“圖—屬—檔”長期分離，從而造成土地業務數據可能不夠準確或存在錯誤，進而導致在獲取這些錯誤數據之間的關聯時，可能出現與其他數據不存在關聯或錯誤關聯的情況，進而影響了土地業務全要素數據組的準確度和完整度，導致土地業務全要素數據組無法充分和全面地滿足土地地塊于開發利用過程中的業務管理需求。
技術實現思路
1、鑒于以上所述現有技術的缺點，本申請的目的在于提供一種土地業務全要素數據組獲取方法、終端及介質，用于解決現有技術的土地業務
2、第一方面，本申請提供一種土地業務全要素數據組獲取方法，包括：
3、對于數據池中的各土地業務數據，利用預先構建的關聯度指標模型，執行基于初始關聯度要求的篩選分類，以獲取初始土地業務數據組及初始剩余數據組；
4、對于所述初始剩余數據組中的各所述土地業務數據，結合所述初始土地業務數據組，執行基于所述關聯度指標模型的補償篩選過程，以獲取所述土地業務全要素數據組。
5、于本申請第一方面的一些實施方式中，所述補償篩選過程包括；
6、將所述初始剩余數據組作為當前剩余數據組，所述初始土地業務數據組作為當前土地業務數據組；
7、若所述當前剩余數據組滿足空間要求，基于補償條件，獲取對應的補償關聯度要求；
8、對于所述當前剩余數據組中的各所述土地業務數據，利用所述關聯度指標模型，執行基于所述補償關聯度要求的篩選分類，以獲取新的所述當前土地業務數據組和所述當前剩余數據組；
9、基于新的所述當前剩余數據組，重新進行補償篩選，直至所述當前剩余數據組不滿足所述空間要求。
10、于本申請第一方面的一些實施方式中，所述空間要求為所述當前剩余數據組中各所述土地業務數據，與所述當前剩余數據組以及各所述當前土地業務數據組中的其他所述土地業務數據之間存在大于零的空間關聯度。
11、于本申請第一方面的一些實施方式中，所述關聯度指標模型為預先構建的模型，用于獲取各所述土地業務數據之間的關聯程度；
12、其中，所述關聯程度包括：時間關聯度、空間關聯度及業務關聯度，所述關聯度指標模型的獲取方法包括：
13、基于各所述土地業務數據進行預處理，以獲取訓練數據集；
14、基于所述訓練數據集，通過深度學習方法對多維度指標模型進行訓練，以獲取所述關聯度指標模型。
15、于本申請第一方面的一些實施方式中，所述關聯度指標模型為：
16、；
17、；
18、其中，為所述土地業務數據的數量，為各所述土地業務數據之間的空間關聯度，為各所述土地業務數據之間的業務關聯度，為各所述土地業務數據對應的時間，為各所述土地業務數據對應的業務階段值，且。
19、于本申請第一方面的一些實施方式中，所述初始關聯度要求為：
20、；
21、；
22、其中，為一預設的數值范圍，用于表征同一所述土地業務全要素數據組內的各所述土地業務數據之間，基于空間方面和業務方面的整體關聯程度；
23、當所述土地業務數據的時間信息不準確或存在錯誤時，所述補償關聯度要求為：
24、；
25、；
26、當所述土地業務數據的空間信息或業務信息不準確或存在錯誤時，所述補償關聯度要求為：
27、；
28、；
29、其中，為基于以往的數據經驗，對各所述土地業務數據之間的整體關聯程度進行補償的數值范圍。
30、于本申請第一方面的一些實施方式中，還包括：對所述土地業務全要素數據組進行人工篩查，將篩查后的所述土地業務全要素數據組作為最終的所述土地業務全要素數據組。
31、第二方面，本申請提供一種土地業務全要素數據組獲取裝置，包括初步分類模塊以及補償篩選模塊；
32、所述初步分類模塊，用于對于數據池中的各土地業務數據，利用預先構建的關聯度指標模型，執行基于初始關聯度要求的篩選分類，以獲取初始土地業務數據組及初始剩余數據組；
33、所述補償篩選模塊，用于對于所述初始剩余數據組中的各所述土地業務數據，結合所述初始土地業務數據組，執行基于所述關聯度指標模型的補償篩選過程，以獲取所述土地業務全要素數據組。
34、第三方面，本申請提供一種終端，包括：處理器以及存儲器，所述存儲器與所述處理器之間通信連接；
35、所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述終端執行如前所述的土地業務全要素數據組獲取方法。
36、第四方面，本申請提供一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如前所述的土地業務全要素數據組獲取方法。
37、如上所述，本申請提供一種土地業務全要素數據組獲取方法、裝置、終端及介質，通過執行基于關聯度指標模型的補償篩選過程，以對初始剩余數據組中的各土地業務數據重新進行篩選分類，以避免由于數據不準確或存在錯誤導致誤判的數據無法進入正確的土地業務數據組，從而是的最終獲取的所述土地業務全要素數據組具有較高的準確度和完整度，進而實現更好的土地業務管理效果。
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1.一種土地業務全要素數據組獲取方法，包括：
2.根據權利要求1所述的獲取方法，其特征在于，所述補償篩選過程包括：
3.根據權利要求2所述的獲取方法，其特征在于，所述空間要求為所述當前剩余數據組中各所述土地業務數據，與所述當前剩余數據組以及各所述當前土地業務數據組中的其他所述土地業務數據之間存在大于零的空間關聯度。
4.根據權利要求2所述的獲取方法，其特征在于，所述關聯度指標模型為預先構建的模型，用于獲取各所述土地業務數據之間的關聯程度；
5.根據權利要求4所述的獲取方法，其特征在于，所述關聯度指標模型為：
6.根據權利要求5所述的獲取方法，其特征在于，所述初始關聯度要求為：
7.根據權利要求1所述的獲取方法，其特征在于，還包括：對所述土地業務全要素數據組進行人工篩查，將篩查后的所述土地業務全要素數據組作為最終的所述土地業務全要素數據組。
8.一種土地業務全要素數據組獲取裝置，其特征在于，包括初步分類模塊以及補償篩選模塊；
9.一種終端，其特征在于，包括：處理器以及存儲器，所述存儲器與
10.一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求?1?至7中任一項所述的土地業務全要素數據組獲取方法。
...【技術特征摘要】
1.一種土地業務全要素數據組獲取方法，包括：
2.根據權利要求1所述的獲取方法，其特征在于，所述補償篩選過程包括：
3.根據權利要求2所述的獲取方法，其特征在于，所述空間要求為所述當前剩余數據組中各所述土地業務數據，與所述當前剩余數據組以及各所述當前土地業務數據組中的其他所述土地業務數據之間存在大于零的空間關聯度。
4.根據權利要求2所述的獲取方法，其特征在于，所述關聯度指標模型為預先構建的模型，用于獲取各所述土地業務數據之間的關聯程度；
5.根據權利要求4所述的獲取方法，其特征在于，所述關聯度指標模型為：
6.根據權利要求5所述的獲取...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐超，彭濤，應荷香，盧建青，江雪盈，張朝忙，趙騫，李方林，張超，徐俊芳，
申請(專利權)人：浙江省測繪科學技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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