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本发明公开一种地下空间数据监控装置，涉及隧道测量技术领域，包括顶部压力检测机构、底部压力检测机构以及数据分析机构，顶部压力检测机构、底部压力检测机构均包括盖板、压力传感器、第一套筒以及拆装组件，盖板设置在第一套筒的一端，且盖板深入到土层中，压力传感器通过拆装组件设置在盖板上，压力传感器的输出端与盖板抵接，数据分析机构用于分析压力传感器所检测的数据；并将顶部压力传感器与底部压力传感器检测到的压力转化成压力差与隧道在建造时所能承受的标准顶部压力与底部压力差进行比较，工作人员通过数据检测机构中的数据分析出隧道是否有沉降的趋势，进而能及时商定出解决方案。

一种具有访问模式保护的空间数据范围查询方法，包括如下步骤：第一步，在数据预处理阶段，在本地对数据进行离散化处理，使用纠删码机制编码，使用访问模式混淆方法对索引进行混淆，最后将索引和数据分别加密上传至云端；第二步，在数据查询阶段，用户在本地生成查询向量，加密后形成查询Token上传至云端，服务器使用SSW机制进行密文下的检索，然后将密文检索结果返回给用户，用户使用纠删码机制进行解码，对解码的结果再进行解密；本发明方法解决了现有的空间数据范围查询方法中访问模式泄露的问题，弥补了现有隐私保护方法在空间数据查询方面的不足。

本发明公开了一种基于DFT系数组合的矢量地理空间数据数字水印方法，包括以下步骤：生成水印信息；以地图为对象，基于DFT系数组合多项式建立水印载体模型；以地图对象为单位，基于所建立的水印载体模型，将水印信息调制于每个地图对象中；提取水印信息进行验证。本发明基于几何对象特征点集合的DFT系数组合多项式，利用经典量化索引调制方法，将水印信息调制于构成多项式的各个DFT系数中，从而将水印强度分摊到多个系数，在不降低算法鲁棒性的情况下，有效提高了水印的不可见性，实现了数据的高保真度。

本发明公开了一种基于角度差分的矢量地理空间数据数字水印方法，包括以下步骤：以地图为对象，基于角度差分建立水印载体模型；以地图对象为单位，选取各地图对象中的所有曲线，基于曲线特征长度比定义所有曲线的标识ID；基于量化索引水印模型和所有曲线的标识ID，将水印信息调制于每个地图对象的水印载体模型中；提取水印信息；验证水印信息。本发明基于角度差分，利用量化索引调制思想，将水印信息调制于每个地图对象的水印载体模型中，从而将水印信息强度分摊嵌入到构成角度的多个特征点中，在不降低算法鲁棒性的情况下，有效提高了水印的不可见性，实现了数据的高保真度。

本发明专利公开了一种基于多源数据的逐年土地利用空间数据的制备方法。本发明使用两套数据：一是利用30 m空间分辨率的Landsat TM/ETM+高分辨率对地观测卫星影像，经过人工解译获取的土地利用变化数据（A‑LUCC）；二是对地观测卫星(MODIS 500 m空间分辨率)的土地利用数据(M‑LUCC)。首先对两套不同源数据进行属性调整和数据融合，以A‑LUCC的时间变化速率为约束值，参考M‑LUCC的逐年变化率；其次，通过一种类归一化的线性差值计算方法获得逐年LUCC的时间变化；并以A‑LUCC的空间变化为准，参考M‑LUCC的各土地利用变化位置，完成逐年LUCC的空间定位。本发明克服了土地利用变化研究中，高精度的土地利用数据无法逐年提供的问题，本方法不仅可操作性较强，同时在一定尺度范围内有精度保证。

本申请公开了地理空间数据全局唯一标识生成处理方法及装置，该方法包括：接收地理空间数据；获取所述地理空间数据的地理空间位置信息和接收所述地理空间数据的时间信息，其中，所述地理空间位置信息用于指示所述地理空间数据的地理空间位置；至少根据所述地理空间位置信息和所述时间信息生成所述地理空间数据的标识信息，其中，所述标识信息是全局唯一的。通过本申请解决现有的数据管理系统中的标识无法表征数据的地理空间位置的问题，使得通过标识信息就可以判断地理空间位置，提高了地理空间位置判断的效率。

本发明涉及遥感技术领域，具体公开了基于GIS空间数据制作遥感影像深度学习样本的优化方法，包括以下步骤：S1、获取多边形数据；S2、通过折点坐标计算多边形的最小边界矩形；S3、设置学习样本的长度阈值为S0，计算最小边界矩形长边的长度S1，若S1≤S0，则最小边界矩形为裁剪单元，并进入S5，若S1>S0，则进入S4；S4、沿最小边界矩形的长边进行划分，将最小边界矩形划分为多个裁剪单元，直至裁剪单元的长度S2≤S0后，进入S5；S5、用裁剪单元对影像数据或者用裁剪单元中的多边形部分对影像数据进行裁剪，得到学习样本，对学习样本进行编号。本发明的基于GIS空间数据制作遥感影像深度学习样本的优化方法，能够提高机器学习的精度和速度。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法。该方法通过概率霍夫变换对电子设备采集的数据进行处理获得霍夫空间数据，将所有空间中高亮点对应的直线进行标记，将标记出所有直线的防水布划分为多个子块，获取每个子块中的疑似异常直线；将疑似异常直线定位至防水布上，以疑似缺陷直线为中心构建疑似异常区域；获取疑似异常区域的平均灰度值和排列熵，根据平均灰度值和排列熵得到疑似异常区域的异常程度，当异常程度大于预设阈值时，疑似异常区域为异常区域。在保证了检测效率的同时也提高了检测的准确度，提高了数据分析的可靠性。