技术领域
[0001] 本申请涉及三维地质建模技术领域，尤其涉及一种基于地理信息的考古地层可视化方法及工具。
相关背景技术
[0002] 考古研究是各个国家对于历史文化保护的重要手段，考古技术的不断研发对于研究古代人类的生活的历史有着重要的意义。其中，考古地层对于考古研究至关重要，考古地层是一个相对自然的时间序列，通过研究不同层次的沉积物，考古学家能够确定文化层和遗址的年代。为了更好地辅助考古研究的进行，需要对考古地层进行可视化操作，以提供更为直观、深入和全面的理解，有助于考古学家更好地解释和传达考古学数据。
[0003] 因此如何实现考古地层的三维模型可视化操作是目前面临的难题。
具体实施方式
[0060] 下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
[0061] 可选地，本申请以各个实施例提供的基于地理信息的考古地层可视化方法用于电子设备中为例进行说明，该电子设备为终端或服务器，终端可以为手机、计算机、平板电脑等，本实施例不对电子设备的类型作限定。
[0062] 参照图1，是本申请一个实施例提供的基于地理信息的考古地层可视化方法的流程示意图，该方法至少包括以下几个步骤：
[0063] 图1示出了本申请一个实施例的基于地理信息的考古地层可视化方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
[0064] 步骤S101，获取考古地层的地理信息，并对地理信息进行整理。
[0065] 步骤S102，基于地理信息计算考古地层中不同地层之间的相似性以及地层变化的速率和趋势。
[0066] 步骤S103，使用建模工具实现考古地层的可视化。
[0067] 步骤S104，获取历史地层数据，基于历史地层数据构建地层预测模型。
[0068] 步骤S105，将考古地层的地理信息输入地层预测模型，验证可视化后的考古地层的准确性。
[0069] 在步骤S101中，首先收集考古地层的地理信息，其中地理信息包括考古地层的位置、厚度、材料以及年代等。并将地理信息整理成地理信息系统能够处理的格式，例如将考古地层的地理信息存储在地理数据库中。
[0070] 参照图2，为本申请实施例提供的一种基于地理信息的考古地层可视化工具的结构示意图，该工具为内置算法的土地数据采样器，包括采样器外壳和安装在采样器外壳内部的GPS模块、北斗模块、地层分析模块、物联网信息模块和充电模块，GPS模块、北斗模块以及地层分析模块均与物联网信息模块连接。在实施中，通过上述工具对考古地层的地理信息进行获取。
[0071] 可选地，本申请不对地理信息的获取方式做出限制，也可以使用其他的获取方式，例如使用现代地理仪器等。
[0072] 如图3所示，该工具的使用过程如下：插入土壤时，设备中的GPS模块和北斗模块自主采集GPS及北斗坐标数据，数据暂存缓存区域。插入土壤后，设备启动地层分析模块，在地层分析模块的辅助下开始分析地层信息，并同步保存相关的深度、温度、湿度信息，数据暂存缓存区域。抽出设备后，若分析尚未结束，设备将继续工作直至地层分析完成，若分析结束，通过物联网信息模块设备将自动上传本次分析结果，包括地质信息、土壤信息、位置信息，该过程结束后，方可进行下一次地层分析。该工具内置的算法运行过程如下：将格式化数据(如图4所示)上传或同步到系统后，系统将会根据GPS、北斗坐标信息将数据自动补充到相关的地址信息数据库。软件通过同步后的数据，将会生成相关的地址数据信息并会附在地图信息上。
[0073] 在步骤S102中，计算考古地层中不同地层之间的相似性包括：
[0074] S1021、提取地层特征。
[0075] 在实施中，将考古地层中的每一层地层视为一个集合，其中包含每一层地层的地质特征、属性以及材料等。特征提取的方式需根据地质属性的性质进行选择，确保反映地层本质上的相似性。
[0076] S1022、计算Jaccard相似系数。
[0077] 具体的，对于任意两个地层A和B，计算他们之间的Jaccard相似系数，计算公式如下：
[0078]
[0079] 其中A∩B表示两个地层的交集，A∪B表示两个地层的并集，J(A，B)表示两个地层之间的Jaccard相似系数。
[0080] S1023、生成相似性矩阵。
[0081] 具体的，对所有两两地层计算Jaccard相似系数，形成相似性矩阵，利用热图等方式对相似性矩阵进行可视化，使结果更易理解。使用相似性矩阵进行聚类分析，将相似的地层划分到同一组，帮助识别地质结构或地层类型的聚类模式。分析相似性矩阵，确定哪些地层在地质特征上更为相似，推测地层可能有相似的地质演化历史或构造特征。通过对相似性矩阵进行时间序列分析，揭示地层特征随时间的变化趋势，帮助理解地质演变的动态过程。
[0082] 在步骤S102中，计算考古地层中地层变化的速率和趋势包括：
[0083] S1021’、整理所有地层的时间序列数据。
[0084] 具体的，首先整理所有地层属性随时间变化的时间序列数据，确保数据的时间间隔是均匀的。
[0085] S1022’、对每个地层的时间序列数据进行线性回归分析。
[0086] 在实施中，在进行回归分析之前，需要对时间序列数据进行平滑处理，以降低噪声对分析结果的影响，随后对于每个地层i，建立线性回归方程：
[0087] yi＝mxi+b
[0088] 其中，yi是地层属性，xi是时间，m是斜率，用于表示地层随时间的变化速率，b是截距，用于表示地层属性的初始状态。
[0089] m的计算公式如下：
[0090]
[0091] 其中n是数据点数量。
[0092] b的计算公式如下:
[0093]
[0094] S1023’、利用回归方程绘制趋势线，实现地层的趋势可视化。
[0095] 具体的，利用回归方程绘制趋势线，将其与地层属性的实际数据进行比较，直观地展示地层的变化趋势。通过斜率可以得知地层属性的变化速率，正值表示增加，负值表示减少。通过趋势线的可视化，可以识别地层属性的整体趋势，是上升、下降还是趋于稳定。
[0096] 在步骤S103中，首先选择适用于可视化建模的工具，如Tableau、Power BI等，随后创建可视化元素，例如散点图、线图、或其他适合展示相似性和变化趋势的图表。利用相似性矩阵，绘制网络图来展示地层之间的相似性。节点表示地层，边表示相似性，可以使用不同的颜色或线条粗细来表示相似性程度。利用速率和趋势数据，创建图表来展示地层变化的速率和趋势，可以包括折线图、柱状图等。最后在同一画布上整合相似性网络图和变化趋势图表，以便全面理解地层之间的关系和变化模式。
[0097] 可选地，添加交互性元素，例如通过鼠标悬停显示详细信息，或通过筛选器选择特定地层进行深入分析。同时创建动画效果，展示地层相似性和变化趋势随时间的演变。
[0098] 在一个示例中，在可视化模型中添加用户反馈机制，例如按钮或交互式元素，以便用户能够选择特定地层或时间段进行分析。同时提供结果导出功能，使用户能够将可视化结果以图像或数据表格的形式导出，以便进一步分析或报告。
[0099] 在步骤S104中，首先获取历史地层数据，历史地层数据包括历史地层和对应的地理信息以及可视化后的地层。对历史地层数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值。随后选取合适的神经网络，以历史地层的地理信息作为输入，可视化后的地层作为输出对神经网络进行训练，从而完成地层预测模型的构建。
[0100] 在步骤S105中，将考古地层的地理信息输入地层预测模型之后，地层预测模型输出新的可视化后的考古地层，计算新的可视化后的考古地层以及步骤S103中生成的可视化后的考古地层之间的相似度，验证可视化后的考古地层的准确性。
[0101] 可选地，相似度的计算方式为使用两种方式计算相似度之后，将两个计算得出的相似度进行求和并取平均值作为最终的相似度，随后将最终的相似度与预设阈值进行对比，若是大于预设阈值则表示可视化结果准确，若是小于等于预设阈值，则表示可视化结果不准确，此时需要从S101重新开始。
[0102] 具体的，第一种相似度计算方式为：使用SURF算法提取两个可视化后的考古地层的特征点，计算特征点之间的相似度。第二种相似度计算方式为分别计算两个可视化后的考古地层的颜色直方图，使用直方图相似性算法比较两个直方图的相似度。通过将不同的相似度算法结合起来，能够更全面地捕捉可视化后的考古地层的多个方面，从而提高相似度计算的鲁棒性。同时可以减小某个算法在特定情况下的误差或不足，这有助于提高整体相似度计算的准确性。
[0103] 综上所述，本申请在获取考古地层的地理信息后，通过对地理信息处理得到考古地层中各个地层之间的相似性以及地层的速率和变化趋势，随后使用建模工具完成考古地层的可视化，最后通过基于历史地层数据构建的地层预测模型，对可视化后的考古地层进行验证，从而能够尽可能保证考古地层的可视化是准确的。
[0104] 尽管已经示出和描述了本发明的具体实施方式，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离原理和精神的情况下可以对这些具体实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
[0105] 相关细节参考上述方法实施例。
[0106] 图5是本申请一个实施例提供的电子设备的框图。该设备至少包括处理器401和存储器402。
[0107] 处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器401可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器401也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器401可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器401还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0108] 存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申请中方法实施例提供的基于地理信息的考古地层可视化方法。
[0109] 在一些实施例中，电子设备还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器401、存储器402和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。
[0110] 当然，电子设备还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。
[0111] 可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于地理信息的考古地层可视化方法。
[0112] 可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于地理信息的考古地层可视化方法。
[0113] 以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0114] 以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
