融合深度学习的测绘地理信息大数据处理与分析系统设计

摘要

针对县级自然资源管理中海量异构测绘数据处理效率低、人工解译一致性差、存储与检索响应缓慢等工程问题，本文提出一种融合轻量化深度学习与分布式混合存储技术的测绘地理信息大数据处理与分析系统。首先，构建了一种基于变长GeoHash编码的混合存储架构，解决了影像瓦片与矢量数据管理的难题；其次，集成引入卷积块注意力模块的轻量化深度学习模型与多任务联合损失函数，实现设施农用地、耕地非农化等关键地物要素的自动化提取；最后，设计了符合《测绘成果质量检查与验收》(GB/T 24356—2023)标准的自动化质检流程。以寿光市高分影像数据为例开展实验验证，结果表明：该系统在典型地物提取的平均交并比达86.7%,作业效率相较传统人工模式提升3.2倍，可显著提升基层测绘地理信息服务的智能化与合规化水平。

关键词

测绘大数据 / 深度学习 / 语义分割 / 混合存储 / 自然资源监测