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龙图腾网恭喜南昌航空大学申请的专利一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119557385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510122117.5，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法及系统是由孙国华;隋家军;王修儒;陈鹏;潘攀;吴昊;闵方辰设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法及系统，涉及地理信息领域，包括：构建基于卷积神经网络DeepLab的语义分割模型，利用语义分割模型对测绘地理数据集进行特征提取和语义标注，得到地理要素集合；采用R树空间索引方法对地理要素集合进行空间划分与索引，得到层次化组织的地理要素树；构建基于图卷积网络GCN的图神经网络模型，利用图神经网络模型对地理要素树进行拓扑关系建模，得到包含地理语义与拓扑关系的时空属性图；构建基于时空图神经网络STGCN的时空预测序列模型，采用时空预测序列模型对时空属性图进行演化趋势预测。针对现有技术中难以实现地理要素动态预测，本申请预测地理要素时空演化趋势，实现动态预测。

本发明授权一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的测绘地理信息数据管理方法，其特征在于，包括：S1，获取测绘地理数据集；其中，测绘地理数据集包含多种地理要素；地理要素包含建筑、道路、水系和植被；S2，构建基于卷积神经网络DeepLab的语义分割模型，利用语义分割模型对测绘地理数据集进行特征提取和语义标注，得到地理要素集合；S3，采用R树空间索引方法对地理要素集合进行空间划分与索引，得到层次化组织的地理要素树；S4，构建基于图卷积网络GCN的图神经网络模型，利用图神经网络模型对地理要素树进行拓扑关系建模，得到包含地理语义与拓扑关系的时空属性图；S5，构建基于时空图神经网络STGCN的时空预测序列模型，采用时空预测序列模型对时空属性图进行演化趋势预测；S2，得到地理要素集合，包括：S21，构建语义分割模型，语义分割模型采用编码器－解码器架构，以卷积神经网络DeepLab为骨干网络；其中，编码器通过卷积和池化操作对测绘地理数据集进行特征提取，得到多尺度语义特征图；解码器通过反卷积和跳跃连接操作对多尺度语义特征图进行上采样和特征融合，得到语义分割图；S22，利用连通域分析算法对语义分割图进行像素级别的区域聚类，将具有相同语义标签且空间上相互连通的像素点划分为同一区域，形成初始像素区域掩膜；S23，对初始像素区域掩膜进行区域分组，根据预定义的地理要素类别体系，将不同地理要素的像素区域掩膜进行分类，得到按地理要素类别组织的像素区域掩膜集合；S24，根据按地理要素类别组织的像素区域掩膜集合，采用最小外接矩形算法计算每个像素区域掩模的最小外接矩形边界框，将最小外接矩形边界框作为地理要素的几何边界属性，并将几何边界属性与相应的语义类别标签进行关联，得到对应的地理要素对象；S25，将各个地理要素对象组织为地理要素集合，其中，每个地理要素对象包含语义类别标签、像素区域掩膜和最小外接矩形边界框。

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