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申请/专利权人：沈阳慧筑云科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种GIS数据转换方法及系统，该方法包括：将采集的所有GIS数据划分为多个点集聚类簇，分析各点集聚类簇中各坐标点的变化趋势，得到各点集聚类簇的空间偏差度；分析各点集聚类簇中坐标点间的距离分布，得到各点集聚类簇的方向偏差度，结合所述空间偏差度与所述方向偏差度，确定各点集聚类簇的立面线偏差系数；分析各点集聚类簇与剩余点集聚类簇间的分布紧密程度，结合所述立面线偏差系数，得到各点集聚类簇的视觉敏感指数；根据所述视觉敏感指数，确定各点集聚类簇的自适应容差阈值，结合多边形曲线简化算法，对GIS数据进行转换。从而提高了GIS数据简化转换的精度。

主权项：1.一种GIS数据转换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：将读取的所有GIS数据划分为多个点集聚类簇，分析各点集聚类簇中各坐标点的变化趋势，得到各点集聚类簇的空间偏差度，计算各点集聚类簇中相邻两坐标点间确定直线的变化趋势，根据点集聚类簇中所有变化趋势的均值以及所有坐标点拟合直线的拟合优度获取点集聚类簇的空间偏差度；分析各点集聚类簇中坐标点间的距离分布，得到各点集聚类簇的方向偏差度，在点集聚类簇中，计算与簇方向平行的最远两个坐标点的度量距离，记为第一距离，过聚类中心点确定与簇方向平行的直线，根据点集聚类簇中坐标点与所述直线的最大度量距离以及第一距离确定方向偏差度；结合所述空间偏差度与所述方向偏差度，确定各点集聚类簇的立面线偏差系数；分析各点集聚类簇与剩余点集聚类簇间的分布紧密程度，结合所述立面线偏差系数，得到各点集聚类簇的视觉敏感指数；根据所述视觉敏感指数，确定各点集聚类簇的自适应容差阈值，将各点集聚类簇中的所有坐标点，以及各点集聚类簇的自适应容差阈值，作为多边形曲线简化算法的输入，对GIS数据进行转换；所述视觉敏感指数的确定过程为：计算各点集聚类簇以及邻近所有点集聚类簇的所述立面线偏差系数的离散度，计算各点集聚类簇的所述立面线偏差系数与所述离散度的正向融合结果，基于所述正向融合结果与各点集聚类簇的邻近点集聚类簇的个数，确定所述视觉敏感指数；所述视觉敏感指数与所述正向融合结果，以及所述邻近点集聚类簇的个数均成正相关关系；所述自适应容差阈值的确定过程为：将各点集聚类簇的视觉敏感指数的反向映射归一化结果，确定为各点集聚类簇的冗余度，将所述冗余度、预设调控因子、预设初始容差阈值的正向融合结果，确定为各点集聚类簇的自适应容差阈值。

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