[发明专利]大面积地理信息交叠区域确定方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，包括：

构建空间数据库，并从所述空间数据库中获取面积超过设定阈值的多边形区域，其中，所述多边形区域用于表征地理特征；

记录所述多边形区域内预设数量的点数据的位置信息；对所述点数据的位置信息进行聚类，获取多个聚类簇对应的簇中心；

根据所述簇中心将所述多边形区域拆分为多个子区域，其中，每个所述子区域中有且仅有一个簇中心；

根据不同多边形区域对应的子区域之间的交集，确定对应多边形区域间的交叠区域。

2.根据权利要求1所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，记录所述多边形区域内预设数量的点数据的位置信息；对所述点数据的位置信息进行聚类之前，包括：

将所述多边形区域中的点数据分别按所述点数据的横坐标和纵坐标对进行排序，得到对应的横坐标点序列和纵坐标点序列；

以每个所述点数据为中心点数据分别从所述横坐标点序列选出对应点数据的第一邻域；

以每个所述点数据为中心点数据分别从所述纵坐标点序列选出对应点数据的第二邻域；

提取每个所述点数据的第一邻域和第二邻域的并集，并将得到的多个并集作为所述点数据的邻域点集合，以及根据所述点数据的邻域点集合进行聚类。

3.根据权利要求2所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，获取第一领域和第二邻域，包括：

根据预设的所述第一邻域和第二邻域包含的邻近点数据的数量，以选择的点数据为参考点，获取参考点两侧对等数量的邻近点数据；其中，参考点一侧邻近点数据小于另一侧时，以空数据补足。

4.根据权利要求1所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，对所述点数据的位置信息进行聚类之前，包括：

判断每个所述点数据的邻域点集合中点数据之间的距离是否满足预设的第三邻域的距离阈值，并将满足所述距离阈值的点数据作为第三邻域的点数据；

获取各所述点数据的邻域点集合之间的交集，当所述交集中的点数据大于设定阈值时，计算所述交集以外的邻域点集合中的点数据与对应领域点集合中心点数据的距离，并判断所述距离是否满足所述距离阈值，将满足所述距离阈值的所述交集以外的邻域集合中的点数据合并到对应中心点数据对应的第三邻域中。

5.根据权利要求4所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，对所述点数据的位置信息进行聚类，包括：

根据预设的所述距离阈值以及所述第三邻域内包含的点数据数量阈值，选出核心点数据，其中，所述核心点数据到对应的第三邻域中各点数据的距离小于所述距离阈值；所述核心点数据对应的第三邻域中包含点数据数量大于设定的数量阈值；

若每个所述第三邻域内包含两个以上核心点数据，则核心点数据以及对应的第三邻域归为同一个聚类簇，以此获取所述多边形区域的多个聚类簇。

6.根据权利要求5所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，获取所述聚类簇的簇中心包括：

获取每个所述聚类簇中距离最远的两个点，以这两点的距离为直径，两点的连线的中心为圆心画圆，并判断圆中是否包含聚类簇中所有点数据，若存在圆以外的聚类簇的点数据，则计算距离所述圆心最远的点数据到所述圆心的距离，将所述圆心偏移至二者的中点；

计算所述聚类簇的所有点数据中离所述圆心最远的点到所述圆心的距离，扩展偏移后的圆的半径，使得所述偏移后的圆包括所述聚类簇中所有点数据，并以所述偏移后的圆的圆心作为聚类簇的簇中心。

7.根据权利要求1所述的大面积地理信息交叠区域确定方法，其特征在于，根据所述簇中心将所述多边形区域拆分为多个子区域，包括：

获取所述聚类簇以外的孤立点的均值中心，以所述簇中心和所述均值中心为参考点构建泰森多边形；

将得到的所述泰森多边形与所述多边形区域进行交集运算，获取对应的子区域。