技術(shù)特征：

1.一種基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，包含：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，將待匹配大比例尺網(wǎng)狀河系數(shù)據(jù)構(gòu)建為圖結(jié)構(gòu)，包含：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，依據(jù)網(wǎng)狀河系特征指標(biāo)提取圖節(jié)點標(biāo)簽，包含：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，利用預(yù)訓(xùn)練的匹配模式分類模型并根據(jù)圖節(jié)點標(biāo)簽對大比例尺網(wǎng)狀河系數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類識別之前，還包含：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含：輸入層、隱藏層和輸出層，其中，輸入層用于接收圖結(jié)構(gòu)和圖節(jié)點標(biāo)簽數(shù)據(jù)，隱藏層包含三個graphsage卷積層和一個全連接層，輸出層以隱藏層輸入為輸入并利用softmax函數(shù)生成節(jié)點分類概率分布。

6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，利用河段樣本數(shù)據(jù)集對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，包含：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，根據(jù)待匹配大比例尺網(wǎng)狀河系各河段的匹配模式并基于空間鄰近和幾何相似性執(zhí)行匹配模式對應(yīng)的匹配策略，包含：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，獲取匹配模式下的各目標(biāo)河段候選匹配集，包含：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法，其特征在于，依據(jù)連通的目標(biāo)河段組合來進(jìn)行河段匹配，包含：

10.一種基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配系統(tǒng)，其特征在于，包含：圖構(gòu)建模塊和圖匹配模塊，其中，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及地理空間數(shù)據(jù)匹配技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于匹配模式分類的跨尺度網(wǎng)狀河系匹配方法及系統(tǒng)，將待匹配大比例尺網(wǎng)狀河系數(shù)據(jù)構(gòu)建為圖結(jié)構(gòu)，依據(jù)網(wǎng)狀河系特征指標(biāo)提取圖節(jié)點標(biāo)簽，所述網(wǎng)狀河系特征指標(biāo)包括河段等級、河段流域密度、河段連通度、河段最大長度、河段整體彎曲度和河段與道路相近關(guān)系；利用預(yù)訓(xùn)練的匹配模式分類模型并根據(jù)圖節(jié)點標(biāo)簽對大比例尺網(wǎng)狀河系數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類識別，建立圖結(jié)構(gòu)特征與匹配模式之間的映射關(guān)系，根據(jù)待匹配大比例尺網(wǎng)狀河系各河段的匹配模式并基于空間鄰近和幾何相似性執(zhí)行匹配模式對應(yīng)的匹配策略，以實現(xiàn)與被匹配的小比例尺網(wǎng)狀河系的匹。本發(fā)明依據(jù)網(wǎng)狀河系特征與匹配模式之間的關(guān)系對河段采取不同的匹配策略，得到不同尺度數(shù)據(jù)中同名實體的匹配結(jié)果，提高網(wǎng)狀河系匹配的準(zhǔn)確率和效率。

技術(shù)研發(fā)人員：錢海忠,黃哲琨,蔡中祥,王驍,謝麗敏,王迪,牛心雨,亓宇陽,李博,崔龍飛,陳月,毛威
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國人民解放軍網(wǎng)絡(luò)空間部隊信息工程大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6