本技術(shù)涉及地理信息，具體而言，涉及一種地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測方法和裝置及電子裝置。

背景技術(shù)：

1、地理信息數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域中扮演著重要的角色，如導航、地圖制作、城市規(guī)劃等。然而，地理信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量對于其應(yīng)用的準確性和可靠性至關(guān)重要?，F(xiàn)有的地理信息數(shù)據(jù)檢測方法在一些方面存在一些問題和挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的地理信息數(shù)據(jù)檢測方法往往只關(guān)注單一或部分質(zhì)量指標，缺乏全面性。地理信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量涉及多個方面，如完整性、一致性、準確性、時效性等，單一指標的檢測難以全面評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。傳統(tǒng)的地理信息數(shù)據(jù)檢測方法需要大量人工參與和耗費大量時間，缺乏自動化和高效性。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，傳統(tǒng)方法無法滿足快速準確地檢測地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，有些地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量問題不易被傳統(tǒng)方法所發(fā)現(xiàn)，例如數(shù)據(jù)之間的復雜關(guān)聯(lián)性、空間相關(guān)性等?，F(xiàn)有方法可能無法有效地捕捉和識別這些隱藏問題，部分地理信息數(shù)據(jù)檢測方法難以應(yīng)對不同數(shù)據(jù)類型和不同規(guī)模的數(shù)據(jù)，缺乏通用性和可擴展性。這限制了這些方法在不同場景下的應(yīng)用和推廣，部分傳統(tǒng)地理信息數(shù)據(jù)檢測方法無法實時監(jiān)測和反饋數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能長時間存在而未被發(fā)現(xiàn)和解決。

2、針對相關(guān)技術(shù)中，現(xiàn)有地理信息數(shù)據(jù)檢測方法在全面性、自動化、發(fā)現(xiàn)隱藏問題、可擴展性和實時性等方面的問題，尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例提供了一種地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中，現(xiàn)有地理信息數(shù)據(jù)檢測方法在全面性、自動化、發(fā)現(xiàn)隱藏問題、可擴展性和實時性等方面的問題。

2、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，一種地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測方法，包括：

3、獲取地理信息數(shù)據(jù)并進行預處理；

4、基于地理信息數(shù)據(jù)特點定義質(zhì)量指標;

5、基于定義的質(zhì)量指標，構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型；

6、利用構(gòu)建的質(zhì)量評估模型對地理信息數(shù)據(jù)進行檢測，識別數(shù)據(jù)中存在的問題和錯誤。

7、可選地，所述獲取地理信息數(shù)據(jù)并進行預處理，包括：

8、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去重、格式統(tǒng)一、空間數(shù)據(jù)校正、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換；

9、所述數(shù)據(jù)清洗包括：識別并刪除重復的地理信息數(shù)據(jù)、識別并填充或刪除數(shù)據(jù)中的缺失值、識別并處理異常值；

10、所述數(shù)據(jù)去重包括：識別并刪除重復的地理信息數(shù)據(jù)；

11、所述格式統(tǒng)一包括：統(tǒng)一地理信息數(shù)據(jù)的格式，包括坐標系、數(shù)據(jù)類型、單位，統(tǒng)一屬性值的表示方式；

12、所述空間數(shù)據(jù)校正包括：對地理信息數(shù)據(jù)中的空間幾何關(guān)系進行校正，檢查地理信息數(shù)據(jù)中的拓撲關(guān)系；

13、所述數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換包括：將不同數(shù)據(jù)源的地理信息數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，使其能夠被統(tǒng)一處理和分析，將地理信息數(shù)據(jù)的坐標系轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的坐標系。

14、可選地，所述基于地理信息數(shù)據(jù)特點定義質(zhì)量指標，包括：

15、所述質(zhì)量指標包括：空間準確性、屬性數(shù)據(jù)完整性、拓撲關(guān)系一致性、數(shù)據(jù)格式標準化；

16、所述空間準確性指標評估包括：將地理信息數(shù)據(jù)中的地理位置坐標與實際地理位置進行比較，計算位置之間的誤差和偏差，進行誤差分析以評估空間準確性；

17、所述屬性數(shù)據(jù)完整性指標評估包括：字段級別檢查、記錄級別檢查、數(shù)據(jù)比對和驗證；對地理信息數(shù)據(jù)中的屬性字段進行檢查，確保每個字段都有值，沒有缺失數(shù)據(jù)或空值；檢查每條記錄或空間對象是否包含所有必要的屬性信息，確保數(shù)據(jù)完整性；將地理信息數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源進行比對和驗證，確保屬性數(shù)據(jù)的完整性和一致性；

18、所述拓撲關(guān)系一致性指標評估包括：運用拓撲分析方法，檢測數(shù)據(jù)中是否存在拓撲錯誤，檢查相鄰要素之間的邊界是否一致，檢查節(jié)點和邊之間的拓撲關(guān)系是否準確；

19、所述數(shù)據(jù)格式標準化指標評估包括：檢查數(shù)據(jù)中是否包含元數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的字段名稱、數(shù)據(jù)類型、單位是否進行標準化；評估數(shù)據(jù)是否使用統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)和投影方式，檢查數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是否符合標準的地理信息數(shù)據(jù)格式。

20、可選地，所述基于定義的質(zhì)量指標，構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型，包括：

21、準備包含地理信息數(shù)據(jù)和相應(yīng)質(zhì)量標簽的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集包含空間幾何信息、屬性數(shù)據(jù)、拓撲關(guān)系和數(shù)據(jù)格式信息；

22、對地理信息數(shù)據(jù)進行特征提取和轉(zhuǎn)換，將空間準確性、屬性數(shù)據(jù)完整性、拓撲關(guān)系一致性和數(shù)據(jù)格式標準化指標轉(zhuǎn)化為可供隨機森林模型處理的特征；

23、將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，采用留出法進行劃分，確保訓練集和測試集的數(shù)據(jù)分布均勻；

24、使用訓練集訓練隨機森林模型；

25、使用測試集對訓練好的隨機森林模型進行評估，評估模型的性能表現(xiàn)；

26、分析隨機森林模型中各個特征的重要性；

27、根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化和調(diào)整。

28、可選地，所述對地理信息數(shù)據(jù)進行特征提取和轉(zhuǎn)換，將空間準確性、屬性數(shù)據(jù)完整性、拓撲關(guān)系一致性和數(shù)據(jù)格式標準化指標轉(zhuǎn)化為可供隨機森林模型處理的特征，包括：

29、對空間準確性、屬性數(shù)據(jù)完整性、拓撲關(guān)系一致性和數(shù)據(jù)格式標準化進行特征提?。粚μ崛〉奶卣鬟M行轉(zhuǎn)換和編碼。

30、可選地，所述將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，采用留出法進行劃分，確保訓練集和測試集的數(shù)據(jù)分布均勻，包括：

31、導入所需的數(shù)據(jù)庫，加載地理信息數(shù)據(jù)集，定義特征數(shù)據(jù)及標簽數(shù)據(jù)；

32、使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，通過指定test_size參數(shù)來控制測試集的比例，設(shè)置隨機種子，以確保每次劃分結(jié)果的一致性，根據(jù)標簽y進行分層抽樣；

33、通過打印訓練集和測試集的標簽分布情況來驗證數(shù)據(jù)集的劃分是否均勻進行數(shù)據(jù)分布檢查。

34、可選地，所述使用測試集對訓練好的隨機森林模型進行評估，評估模型的性能表現(xiàn)，包括：

35、使用訓練好的隨機森林模型對測試集數(shù)據(jù)進行預測；

36、通過準確率、精確率、召回率、f1分數(shù)來評估模型性能，其中，準確率是指模型預測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，精確率是指模型預測為正類別且實際也為正類別的樣本數(shù)占所有預測為正類別的樣本數(shù)的比例，召回率是指模型預測為正類別且實際也為正類別的樣本數(shù)占所有實際為正類別的樣本數(shù)的比例，f1分數(shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了精確率和召回率；

37、繪制混淆矩陣來更直觀地了解模型的分類效果。

38、本技術(shù)實施例還提供了一種地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測裝置，包括：

39、數(shù)據(jù)獲取模塊：獲取地理信息數(shù)據(jù)并進行預處理；

40、質(zhì)量指標定義模塊：基于地理信息數(shù)據(jù)特點定義質(zhì)量指標;

41、質(zhì)量評估模型構(gòu)建模塊：基于定義的質(zhì)量指標，構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型；

42、數(shù)據(jù)檢測模塊：利用構(gòu)建的質(zhì)量評估模型對地理信息數(shù)據(jù)進行檢測，識別數(shù)據(jù)中存在的問題和錯誤。

43、根據(jù)本技術(shù)實施例的又一方面，還提供了一種電子裝置，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其中，上述處理器通過計算機程序執(zhí)行上述的一種地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測方法。

44、在本技術(shù)實施例中，方案包括獲取地理信息數(shù)據(jù)并進行預處理、定義質(zhì)量指標、構(gòu)建質(zhì)量評估模型以及檢測數(shù)據(jù)中存在的問題和錯誤。這種方法結(jié)合了數(shù)據(jù)預處理、質(zhì)量指標定義和機器學習模型構(gòu)建，可以有效提高地理信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，首先對地理信息數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去重、格式統(tǒng)一、空間數(shù)據(jù)校正、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等步驟，以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。然后，基于地理信息數(shù)據(jù)的特點定義了質(zhì)量指標，如空間準確性、屬性數(shù)據(jù)完整性、拓撲關(guān)系一致性、數(shù)據(jù)格式標準化等，用于評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量。接著，根據(jù)定義的質(zhì)量指標構(gòu)建了地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型，采用隨機森林等機器學習算法對數(shù)據(jù)進行評估和優(yōu)化。最后，利用評估模型對地理信息數(shù)據(jù)進行檢測，識別其中存在的問題和錯誤，進一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，結(jié)合了數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機器學習方法，可以自動化地對大規(guī)模地理信息數(shù)據(jù)進行質(zhì)量評估和錯誤檢測，提高了效率和準確性。同時，通過定義質(zhì)量指標和構(gòu)建評估模型，可以量化地評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，并根據(jù)評估結(jié)果進行優(yōu)化和改進，從而提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的可靠性和準確性。