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申请/专利权人：江西省地质局地理信息工程大队;江西空间地信工程集团有限公司

摘要：本发明公开了基于区块链技术的地理数据时空变化朔源方法及系统，该系统集成了地理信息采集、数据分析与溯源、权限管理等模块，利用区块链网络确保数据的分布式存储和不可篡改性。通过高精度采集地理数据，并结合空间分析与时间序列分析，系统能深入探究地理数据变化的根源，有效朔源。此外，系统还设计了互动地图应用，允许用户查询指定地点的时空变化情况，以及提供详尽的数据操作记录日志，确保数据历史可查，来源清晰。此方法及系统显著提升了地理数据管理的透明度、安全性和数据共享的有效性，为环境监测、城市规划等领域提供了有力支持。

主权项：1.基于区块链技术的地理数据时空变化朔源方法，其特征在于，具体步骤包括：使用GIS、RS和GPS系统对地理数据进行采集，所述地理数据包括：时间戳、位置坐标、数据来源、土地信息；对原始数据进行清洗、格式转换，将处理后的数据打包，形成数据区块，并添加至区块链网络，将数据区块添加至区块链网络的具体步骤如下：利用区块链技术，为每一地理数据单元生成唯一标识符，并将采集到的时空数据与标识符关联，通过请求节点发送至区块链网络；利用请求节点、见证节点、验证节点的协作机制，对时空数据进行加密封装，形成包含数据、时间戳、数字签名的位置证明信息；请求节点向见证节点发送位置证明请求，见证节点依据请求节点的位置信息和时间戳进行验证，通过后生成位置证明并返回；见证节点对位置证明进行私钥签名，请求节点收到响应后反馈信息，见证节点将交易广播至区块链网络；验证节点采用PoS共识算法对位置证明进行验证，通过后作为记账节点将数据打包成新区块，加入区块链中；在链上对数据执行数据分析，包括时间序列分析和空间数据分析，选择区块链历史节点上的第一地理数据，再选择与第一地理数据时间或空间不同的第二地理数据，对第一地理数据和第二地理数据进行时间和空间上的一种或多种变化原因分析，对森林覆盖变化、水资源变化、城市扩张变化、土地退化与恢复的原因进行定性分析；所述对第一地理数据和第二地理数据时间和空间上的一种或多种变化的原因进行分析的具体步骤如下：a.空间分析：从区块链中提取第一地理数据T1和第二地理数据T2，并使这两个数据集包含相同地理区域，但时间节点不同，根据如下公式计算出第一地理数据和第二地理数据的相关度：，其中N是观测点数量，W是所有空间权重之和，和分别是第i和第𝑗个观测点的地理面积变化值，是地理面积变化的平均值，表示位置i和j之间的空间权重，反映了两者之间的空间邻近关系；所述地理面积包括：森林覆盖面积、水域面积、城市面积、草地面积、沙漠面积、耕地面积；I的取值范围从-1到1，当I=0时，表示不存在空间自相关性，即地理数据在空间上的分布是随机的，观测值之间没有明显的空间聚集或分散规律；当0I1时，表示存在正向空间自相关性，即相似的值倾向于聚集在一起，形成空间上的集群，I的值越接近于1，这种正向的空间聚集性越强；当-1I0时，表示存在负向空间自相关性，即高值和低值倾向于交替出现，形成了空间反向分布或分散模式，I的值越接近于-1，这种负向的空间相关性越显著；b.时间分析：从区块链中提取第一地理数据T1和第二地理数据T2，并使这两个数据集包含相同时间节点，但地理区域不同，构建线性回归模型拟合数据，识别趋势和周期性成分的步骤如下：步骤1：从第一地理数据和第二地理数据中提取目标区域的连续时间序列数据，包括：温度、湿度、降水量、气压；检查并处理缺失值，通过插值法来估计缺失值，同时去除异常值；将数据组织成二维表格的格式，其中一列是时间序列，其余列为相应的参数；步骤2：构建线性回归模型，并将步骤1中的数据分为训练集和测试集，使用最小二乘法找到最佳拟合直线的斜率和截距，确定线性回归模型的参数；步骤3：使用均方误差在测试集上评估模型性能，分析回归系数的意义，了解各个气象参数如何影响目标变量，根据模型结果，分析时间序列的趋势、季节性特征，并绘制预测值与实际值的对比图，以及残差图，直观展示模型的拟合效果和潜在问题；对任何数据的操作生成记录日志，所述记录日志包括：时间戳、事件类型、第一地理数据哈希、第二地理数据哈希、审计信息；允许用户查询数据的历史版本和变更记录，追踪数据的来源、修改时间和修改者；提供交互式地图应用，所述应用包括指定地点查询和时间轴功能，用户可查询指定地点的地理数据变化情况。

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