一种空间数据可视化查询方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，更具体涉及一种空间数据可视化查询方法、系统及存储介质。

背景技术

随着空间科学、计算机技术和大数据的不断发展，空间数据可视化已成为了表达空间信息、理解复杂现象和优化决策的重要工具。在此背景下，研究人员和工程师们提出并实现了一系列空间数据可视化技术。然而现有技术中并没有提出，如何提高空间数据的查询速度，及如何使用户更好地发现农田土壤肥力的规律和趋势。

例如中国发明专利“CN111309835A”公开了一种空间数据可视化的处理方法，包括：获取空间数据；调用web worker创建多个线程，并利用每个线程对空间数据进行异步聚合处理，得到聚合数据；调用可视化脚本对聚合数据进行可视化展示。该申请所提供的技术方案，通过调用web worker创建多个线程，并利用每个线程对空间数据进行异步聚合处理，得到聚合数据，使得聚合计算是由每个线程独立处理，提高了空间数据可视化的处理效率；而且该过程是异步操作，不会造成前端卡顿，极大的提升了用户体验。还例如中国发明专利“CN106934058B”公开了一种矢量数据读取方法及系统，该方法包括：根据屏幕显示最小像素计算不同显示比例尺下所查询数据对应逻辑大小以获得从空间数据库中所需读取的在显示范围内可显示的数据；对所得数据的每一个单个简单要素进行遍历并建立缓存；对所建立数据缓存建立相交的网格索引。该发明的矢量数据读取方法以及矢量数据可视化方法通过对数据过滤以有效减少数据读取量，部署环境时在内存数据库中创建初级缓存数据提高查询命中率，减少对服务器数据的拉取。然而这两项发明都没有提出如何提高空间数据的查询速度，及如何使用户更好地发现农田土壤肥力的规律和趋势。

因此本发明提出了一种空间数据可视化查询方法，该方法将多模态输入、空间数据采集和可视化技术相结合，实现了对特定区域内的土壤类型和土壤测点空间数据的精确表达和分析，不仅提高了可视化数据的查询速度，同时还提高了存储空间利用率，使用户更好地发现农田土壤肥力的规律和趋势，从而更好地提高作物产量和优化农田管理。

发明内容

为了更好的解决上述问题，本发明提供一种空间数据可视化查询方法，以实现对特定区域内的土壤类型和土壤测点空间数据的精确表达和分析。

作为本发明的一种优选技术方案，所述空间数据可视化查询方法，包括以下步骤：

步骤S1：接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，对预处理后的所述多模态输入进行模式识别，分别获取第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，基于所述第一模态识别结果、所述第二模态识别结果和所述第三模态识别结果，生成目标查询指令；

步骤S2：基于第一间隔距离和预设采样深度在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，获取所述目标区域内全部所述土壤测点空间数据，将地图空间划分为多个第一网格单元，每个所述第一网格单元对应一个第一数据存储区域，基于所述土壤测点空间数据的位置，将所述土壤测点空间数据存储在所述第一网格单元对应的第一数据存储区域内；

步骤S3：基于所述目标查询指令和全球经纬度坐标系统，生成可视化区域，将所述可视化区域与第i个所述第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，从所述第一数据存储区域内读取第i个所述第一网格单元的所述土壤测点空间数据，计算并获取第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例，通过所述土壤测点空间数据，获取所述第i个区域的土壤类型，并设置所述第i个区域的采样比例，基于第i个所述第一网格单元的所述土壤测点空间数据、第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例和所述第i个区域的采样比例，得到最终所述可视化区域中将要进行可视化的所述目标土壤测点空间数据；

步骤S4：将所述目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，并展示给用户。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S1中，所述多模态输入包括文字输入、语音输入和手势输入。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S2中，将所述土壤测点空间数据存储在所述第一网格单元对应的第一数据存储区域内，包括如下步骤：

步骤S21：基于所述土壤测点空间数据的位置，在所述地图空间上划分多个所述第一网格单元，在内存中创建多个第一数据存储区域，每个所述第一网格单元对应一个所述第一数据存储区域，所述第一数据存储区域的存储地址与所述第一网格单元在所述地图空间上的物理位置相对应，其中，每一所述第一数据存储区域的存储位置之间的关系与每一所述第一数据存储区域对应的所述第一网格单元在所述地图空间上的物理位置之间的关系一致；

步骤S22：当所述第一网格单元对应的第一数据存储区域内存储的所述土壤测点空间数据占用的存储容量大于等于所述第一网格单元对应的所述第一数据存储区域的最大容量时，将所述第一网格单元划分为四个第二网格单元；

步骤S23：将已存储完成所述土壤测点数据的所述第一数据存储区域，且所述第一数据存储区域的被占容量小于等于所述第一数据存储区域的存储容量的1/N的数据存储区域中的剩余的数据存储区域作为二次可用数据存储区域，如果所述二次可用数据存储区域的存储容量大于四个所述第二网格单元对应的第二数据存储区域的存储容量，则在距离所述第一网格单元最近的所述第一网格单元对应的所述二次可用数据存储区域中为每个所述第二网格单元分配第二数据存储区域，并将所述第二网格单元对应的第二数据存储区域的存储地址存储到所述第二网格单元所属的所述第一网格单元对应的第一数据存储区域中，且第二数据存储区域的存储位置与所述第一网格单元中四个所述第二网格单元在所述地图空间上的物理位置对应，否则继续查找所述二次可用数据存储区域，如果没找到所述二次可用数据存储区域，则在所述内存中创建第二数据存储区域，N表示大于等于5的正整数；

步骤S24：重复所述步骤S22至所述步骤S23，根据所述土壤测点空间数据在所述地图空间上的位置，将其存储在对应网格单元对应的数据存储区域内，直到所述目标区域内的全部所述土壤测点空间数据存储完成。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中，生成可视化区域，包括基于所述目标查询指令和所述全球经纬度坐标系统，确定所述可视化区域的最低和最高经度、最低和最高纬度，形成所述可视化区域的经纬度范围，将所述可视化区域的经纬度范围映射到所述地图空间上，生成所述可视化区域，所述可视化区域跨越一个或多个所述第一网格单元。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中，获取目标土壤测点空间数据，包括如下步骤：

步骤S31：将所述可视化区域与第i个所述第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，基于所述第i个区域，计算所述第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例；

步骤S32：基于所述土壤测点空间数据的土壤类型，将所述第i个区域对应的数据存储区域内存储的所述土壤测点空间数据作为所述第i个区域的采样数据，对所述第i个区域的采样数据按所述土壤类型进行分类，得到所述第i个区域的采样数据的所述土壤类型的类型数量Z，如果所述土壤类型的类型数量Z小于等于第一阈值，则设置所述第i个区域的采样比例为第一采样比例，如果所述土壤类型的类型数量Z大于所述第一阈值且小于等于第二阈值，则设置所述第i个区域的采样比例为第二采样比例，如果所述土壤类型的类型数量Z大于所述第二阈值，则设置所述第i个区域的采样比例为第三采样比例；

步骤S33：基于所述第一网格单元对应的数据存储区域内存储的所述土壤测点空间数据、所述第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例和所述第i个区域的采样比例，利用如下表达式计算所述第i个区域内采样数据的数量；

其中，S

步骤S34：基于所述第i个区域的采样数据的所述土壤类型的类型数量Z和所述第i个区域内采样数据的数量S

步骤S35：重复所述步骤S34，直到获取所述可视化区域中将要进行可视化的全部所述目标土壤测点空间数据。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S4中，将所述目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，包括如下步骤：

步骤S41：基于所述目标土壤测点空间数据中的多个采集时间和养分含量进行分类统计，得到多个表格数据；

步骤S42：基于多个所述表格数据，使用可视化图表工具，生成所述目标查询指令范围内的可视化图表。

本发明还提供一种如上所述的空间数据可视化查询系统，包括如下模块：

指令生成单元，用于接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，对预处理后的所述多模态输入进行模式识别，分别获取第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，基于所述第一模态识别结果、所述第二模态识别结果和所述第三模态识别结果，生成目标查询指令；

存储单元，用于在第一间隔距离和预设采样深度的基础上，在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，获取所述目标区域内全部所述土壤测点空间数据，将地图空间划分为多个第一网格单元，每个所述第一网格单元对应一个第一数据存储区域，基于所述土壤测点空间数据的位置，将所述土壤测点空间数据存储在所述第一网格单元对应的第一数据存储区域内；

采样单元，用于在所述目标查询指令和全球经纬度坐标系统的基础上，生成可视化区域，将所述可视化区域与第i个所述第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，从所述第一数据存储区域内读取第i个所述第一网格单元的所述土壤测点空间数据，计算并获取第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例，通过所述土壤测点空间数据，获取所述第i个区域的土壤类型，并设置所述第i个区域的采样比例，基于第i个所述第一网格单元的所述土壤测点空间数据、第i个区域占第i个所述第一网格单元面积的比例和所述第i个区域的采样比例，得到最终所述可视化区域中将要进行可视化的所述目标土壤测点空间数据；

可视化单元，用于将所述目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，并展示给用户。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述所述的空间数据可视化查询方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：

本发明的技术方案通过接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，生成目标查询指令，表示用户可以通过语音输入、文本输入和手势输入的方式进行空间查询操作，系统根据用户的输入模态进行解析和转换，最终实现空间数据的可视化查询。基于第一间隔距离和预设采样深度在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，并将采集到的土壤测点空间数据存储在第一网格单元对应的第一数据存储区域内，保证了数据采集的全面性和准确性，其次通过将地图空间划分为多个第一网格单元，每个网格单元对应一个第一数据存储区域，不仅提高了可视化数据的查询速度，同时还提高了存储空间利用率。基于目标查询指令和全球经纬度坐标系统，生成可视化区域，计算并获取第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例，是为了从第一网格单元中按两者的重叠比例均匀的获取土壤测点空间数据，避免获取的数据过于集中，没有代表性；基于土壤测点空间数据获取第i个区域的土壤类型并进行分类，可以为该区域不同土壤类型设置不同的采样比例，且土壤类型的类型数量越多，采样比例越高，这样可以保证从不同的土壤类型中都能抽取到采样数据，且能保障抽取到的采样数据具有一定的代表性；设置采样比例是为减少可视化处理数据的数据量，从而更快地处理数据，提高可视化效率。通过将空间数据转化为可视化图表，用户可以更直观地理解土壤测点的分布和特征，以实现对特定区域内的土壤类型和土壤测点空间数据的精确表达和分析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明中一种空间数据可视化查询方法的步骤流程图；

图2为本发明中目标区域和可视化区域的示例图；

图3为本发明中土壤测点空间数据存储区域的存储关系图；

图4为本发明中一种空间数据可视化查询系统的组成结构图；

图2、图3中：1、目标区域；2、可视化区域；3、第3个第一网格单元；4、第4个第一网格单元；5、第5个第一网格单元；6、第6个第一网格单元；7、第7个第一网格单元；21、可视化区域2与第3个第一网格单元重叠的区域；51、可视化区域2与第5个第一网格单元重叠的区域；62、第6个第一网格单元递归后的第2个第二网格单元；511、第5个区域中土壤类型的分界线；621、第6个第一网格单元递归后的第2个第二网格单元中土壤类型的分界线。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

随着空间科学、计算机技术和大数据的不断发展，空间数据可视化已成为了表达空间信息、理解复杂现象和优化决策的重要工具。在此背景下，研究人员和工程师们提出并实现了一系列空间数据可视化技术。然而现有技术中并没有提出，如何提高空间数据的查询速度，及如何使用户更好地发现农田土壤肥力的规律和趋势。

针对上述的技术问题，发明人提出如图1所示的空间数据可视化查询方法，包括如下步骤：

步骤S1：接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，对预处理后的多模态输入进行模式识别，分别获取第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，基于第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，生成目标查询指令；

具体的，在传统的空间数据可视化查询应用中，用户需要通过人机交互的方式进行操作，比如在地图上使用鼠标或手指进行缩放、平移、旋转等操作，这种方式需要用户具备一定的空间感知能力和操作技能，对于一些非专业人士来说可能存在一定的困难。本发明中提出了基于多模态的输入方式，包括语音输入、文本输入和手势输入等，能够更好地适应用户的不同输入习惯和需求，用户可以通过语音输入、文本输入和手势输入的方式进行空间查询操作，系统根据用户的输入模态进行解析和转换，最终实现空间数据的可视化查询。

先基于语音输入获取第一模态识别结果，使用自然语言处理技术对语音文本进行语义理解，提取关键词和语义关系，生成第一查询指令，再基于文本输入获取第二模态识别结果提取关键字和语义匹配，生成第二查询指令，最后基于手势输入获取第三模态识别结果，提取手势语义信息，生成第三查询指令，将三种查询指令进一步进行结合，综合解析，生成最终的目标查询指令，例如查询河南省范围内不同施肥处理下作物产量的分布情况、不同土壤类型的养分含量分布情况等。

步骤S2：基于第一间隔距离和预设采样深度在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，获取目标区域内全部土壤测点空间数据，将地图空间划分为多个第一网格单元，每个第一网格单元对应一个第一数据存储区域，基于土壤测点空间数据的位置，将土壤测点空间数据存储在第一网格单元对应的第一数据存储区域内；

具体的，土壤测点空间数据的位置信息包括它的经纬度坐标、海拔、采样深度等，通过土壤测点空间数据的位置信息可以确定采集土壤测点的准确位置，并将土壤测点与地图空间上的具体区域相对应，在采集土壤测点时，记录这些位置信息，便于后续的可视化和数据分析。采集土壤测点空间数据时，采样深度为固定预设深度，是因为不同的土壤深度中含有的物质和成分不同，例如，0-20cm和20-40cm的土壤中含有的营养物质和有机质不同，同一种作物的根系也有不同的分布深度，因此，为了更加准确地获取土壤中的相关数据，使用采样深度一致的方法。通过上述技术方案首先可以系统地收集目标区域内的土壤测点空间数据，保证了数据采集的全面性和准确性，其次通过将地图空间划分为多个第一网格单元，每个网格单元对应一个第一数据存储区域，可以使得土壤测点空间数据处理更加有条理，同时还能提高土壤测点空间数据的查询效率。

步骤S3：基于目标查询指令和全球经纬度坐标系统，生成可视化区域，将可视化区域与第i个第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，从第一数据存储区域内读取第i个第一网格单元的土壤测点空间数据，计算并获取第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例，通过土壤测点空间数据，获取第i个区域的土壤类型，并设置第i个区域的采样比例，基于第i个第一网格单元的土壤测点空间数据、第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例和第i个区域的采样比例，得到最终可视化区域中将要进行可视化的目标土壤测点空间数据；

具体的，通过从第一数据存储区域内读取第i个第一网格单元的土壤测点空间数据，利用了第一网格单元和第一数据存储区域两者之间的对应关系，使得数据的存储和查询更加高效。计算并获取第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例，是为了从第一网格单元中按两者的重叠比例均匀的获取土壤测点空间数据，避免获取的数据过于集中，没有代表性；基于土壤测点空间数据获取第i个区域的土壤类型并进行分类，可以为该区域不同土壤类型设置不同的采样比例，且土壤类型的类型数量越多，采样比例越高，这样可以保证从不同的土壤类型中都能抽取到采样数据，且能保障抽取到的采样数据具有一定的代表性；设置采样比例是为减少可视化处理数据的数据量，从而更快地处理数据，提高可视化效率。

步骤S4：将目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，并展示给用户。

具体的，通过将目标土壤测点空间数据转化为可视化图表，用户可以更直观地理解土壤测点的分布和特征，还可以发现土壤类型、土壤质量等数据的规律和趋势，而不必通过复杂的文字或数字表格来理解，从而制定出更精确的决策。例如，通过观察土壤类型和养分的空间分布，农业规划者可以确定最适宜的作物种植区域等等。

进一步的，上述步骤S1中，多模态输入包括文字输入、语音输入和手势输入。

具体的，用户通过语音输入、文本输入和手势输入的方式进行空间查询操作，能够更好地适应用户的不同输入习惯和需求，系统根据用户的输入模态进行解析和转换。

进一步的，上述步骤S2中，将土壤测点空间数据存储在第一网格单元对应的第一数据存储区域内，包括如下步骤：

步骤S21：基于土壤测点空间数据的位置，在地图空间上划分多个第一网格单元，在内存中创建多个第一数据存储区域，每个第一网格单元对应一个第一数据存储区域，第一数据存储区域的存储地址与第一网格单元在地图空间上的物理位置相对应，其中，每一第一数据存储区域的存储位置之间的关系与每一第一数据存储区域对应的第一网格单元在地图空间上的物理位置之间的关系一致；

步骤S22：当第一网格单元对应的第一数据存储区域内存储的土壤测点空间数据占用的存储容量大于等于第一网格单元对应的第一数据存储区域的最大容量时，将第一网格单元划分为四个第二网格单元；

步骤S23：将已存储完成土壤测点数据的第一数据存储区域，且第一数据存储区域的被占容量小于等于第一数据存储区域的存储容量的1/N的数据存储区域中的剩余的数据存储区域作为二次可用数据存储区域，如果二次可用数据存储区域的存储容量大于四个第二网格单元对应的第二数据存储区域的存储容量，则在距离第一网格单元最近的第一网格单元对应的二次可用数据存储区域中为每个第二网格单元分配第二数据存储区域，并将第二网格单元对应的第二数据存储区域的存储地址存储到第二网格单元所属的第一网格单元对应的第一数据存储区域中，且第二数据存储区域的存储位置与第一网格单元中四个第二网格单元在地图空间上的物理位置对应，否则继续查找二次可用数据存储区域，如果没找到二次可用数据存储区域，则在内存中创建第二数据存储区域，N表示大于等于5的正整数；

步骤S24：重复步骤S22至步骤S23，根据土壤测点空间数据在地图空间上的位置，将其存储在对应网格单元对应的数据存储区域内，直到目标区域内的全部土壤测点空间数据存储完成。

具体的，通过上述方案可以有效地将土壤测点空间数据存储在相应的网格单元中，每一个第一数据存储区域的存储位置之间的关系与每一个第一数据存储区域对应的第一网格单元在地图空间上的物理位置之间的关系一致，如图3中，第一数据存储区域3与第一网格单元3对应，第一数据存储区域4与第一网格单元4对应，该方法可以有效提高数据的查询效率；通过递归划分网格单元，并根据土壤测点空间数据在地图空间上的位置将其存储在相应的网格单元对应的数据存储区域内。因网格单元的划分以地图空间为准，有的网格单元所处的位置适宜耕种农作物的农田面积比较大，会出现该网格单元对应的数据存储区域存储的土壤测点空间数据的数据量也大；而有的网格单元所处的位置在城区，多是建筑物，适宜耕种农作物的农田面积比较小，甚至没有适宜耕种农作物的农田面积，会出现该网格单元对应的数据存储区域存储的土壤测点空间数据的数据量小或无。

当第一网格单元对应的第一数据存储区域内存储的土壤测点空间数据占用的存储容量大于等于第一网格单元对应的第一数据存储区域的最大容量时，可以将第一网格单元划分为四个第二网格单元，如图3中，第一网格单元6递归后，又划分出4个第二网格单元，第二网格单元61对应第二数据存储区域61，且第二数据存储区域61的存储地址保存在第一数据存储区域6中，为进一步提高存储空间利用率，在距离第一网格单元最近的第一网格单元对应的二次可用数据存储区域中为每个第二网格单元分配第二数据存储区域，如图3中的第一数据存储区域7，它的存储空间只被占用了不到十分之一，那么剩余的十分之九的存储空间不进行二次利用的话，会被浪费掉，那么在第一数据存储区域7中为第二网格单元分配第二数据存储区域61、第二数据存储区域62、第二数据存储区域63和第二数据存储区域64，并将第二数据存储区域61的地址、第二数据存储区域62的地址、第二数据存储区域63的地址和第二数据存储区域64的地址都存储到第一数据存储区域6中。

上述技术方案可以更加灵活地处理不同大小和形状的目标区域，并且可以避免存储容量不足的问题，而且还能适应不同地形的要求，不仅能够提高查询速度，同时还提高了存储空间利用率。

进一步的，上述步骤S3中，生成可视化区域，包括基于目标查询指令和全球经纬度坐标系统，确定可视化区域的最低和最高经度、最低和最高纬度，形成可视化区域的经纬度范围，将可视化区域的经纬度范围映射到地图空间上，生成可视化区域，可视化区域跨越一个或多个第一网格单元。

具体的，解析后的目标查询指令包括目标位置的经纬度坐标或目标区域的范围，根据目标查询指令，检索全球经纬度坐标系统中的相关数据，例如土壤测点空间数据。根据检索到的数据，确定可视化区域的最低和最高经度、最低和最高纬度，通过查找包含目标位置或目标区域的所有经纬度坐标；将可视化区域的经纬度范围映射到地图空间上，是通过使用地图投影算法来实现，例如等角投影、等面积投影或斜投影等；通过绘制多边形或使用其他可视化技术，根据映射后的经纬度范围，在地图空间上生成可视化区域，如图2中，2表示根据目标查询指令生的可视化区域；可视化区域跨越一个或多个第一网格单元，表示网格单元与可视化区域并不是一一对应的，网格单元对应数据存储区域，是为提高土壤测点空间数据的存储和查询效率，而可视化区域根据用户的查询指令来确定，是为便于生成可视化的图表，帮助用户进行监测和评估农田土壤肥力的规律和趋势。

进一步的，上述步骤S3中，获取目标土壤测点空间数据，包括如下步骤：

步骤S31：将可视化区域与第i个第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，基于第i个区域，计算第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例；

步骤S32：基于土壤测点空间数据的土壤类型，将第i个区域对应的数据存储区域内存储的土壤测点空间数据作为第i个区域的采样数据，对第i个区域的采样数据按土壤类型进行分类，得到第i个区域的采样数据的土壤类型的类型数量Z，如果土壤类型的类型数量Z小于等于第一阈值，则设置第i个区域的采样比例为第一采样比例，如果土壤类型的类型数量Z大于第一阈值且小于等于第二阈值，则设置第i个区域的采样比例为第二采样比例，如果土壤类型的类型数量Z大于第二阈值，则设置第i个区域的采样比例为第三采样比例；

步骤S33：基于第一网格单元对应的数据存储区域内存储的土壤测点空间数据、第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例和第i个区域的采样比例，利用如下表达式计算第i个区域内采样数据的数量；

其中，S

步骤S34：基于第i个区域的采样数据的土壤类型的类型数量Z和第i个区域内采样数据的数量S

步骤S35：重复步骤S34，直到获取可视化区域中将要进行可视化的全部目标土壤测点空间数据。

具体的，上述技术方案中，计算第i个区域与第一网格单元的重叠比例，是为了从第一网格单元中按两者的重叠比例均匀的获取土壤测点空间数据，避免获取的数据过于集中，没有代表性；基于土壤测点空间数据获取第i个区域的土壤类型并进行分类，可以为该区域不同土壤类型设置不同的采样比例，且土壤类型的类型数量越多，采样比例越高，这样可以保障从不同的土壤类型中都能抽取到采样数据，且能保障抽取到的采样数据具有一定的代表性；设置采样比例是为减少可视化处理数据的数据量，从而能更快地处理数据，以提高可视化效率。

如图2所示，第1个区域21与第一网格单元3的重叠比例为40%，第3个区域51与第一网格单元5的重叠比例为50%，基于土壤测点空间数据，分析后获取第3个区域51的土壤类型，如土壤类型分界线511，土壤类型分界线不一定都是直线，也有不规则曲线，如土壤类型分界线621。对第3个区域51的土壤类型进行分类，第1个区域21的土壤类型的类型数量为1，1小于等于第一阈值1，则第1个区域21的采样比例为0.1，第3个区域51的土壤类型的类型数量为4，4大于第二阈值3，则第3个区域51的采样比例为0.3，比如第一网格单元3对应的第一数据存储区域内存储了100个土壤测点空间数据，第一网格单元5对应的第一数据存储区域内存储了200个土壤测点空间数据，依据上述表达式计算，第1个区域21内采样数据的数量为100×40%×0.1=4个，第3个区域51内采样数据的数量为200×50%×0.3=12个。依据不同土壤类型，分别从每个土壤类型中随机抽取S

本发明提供通过从整体土壤测点空间数据中选取部分样本数据，在可视化平台上展示的方法，从而无需在可视化平台上展示待可视化区域的全部壤测点空间数据，因此减少了待可视化的土壤测点空间数据的总量，近而提高了在可视化平台展示的速度。

进一步的，上述步骤S4中，将目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，包括如下步骤：

步骤S41：基于目标土壤测点空间数据中的多个采集时间和养分含量进行分类统计，得到多个表格数据；

步骤S42：基于多个表格数据，使用可视化图表工具，生成目标查询指令范围内的可视化图表。

具体的，通过上述技术方案，得到多个表格数据，实现了对土壤测点空间数据的初步分析和整理，方便后续的可视化图表生成；生成目标查询指令范围内的可视化图表，使得专业人员能够通过直观的方式了解土壤测点空间数据的分布情况、变化趋势等，便于对土壤状况进行深层次的分析和研究，同时提高了土壤研究的效率和精确性，为用户提供了强有力的决策支持工具，还可以对目标土壤测点空间数据中的多个采集时间、养分含量进行分类统计，生成可视化图表，还可以进一步分析得到土壤类型和作物产量，从而帮助用户更直观地了解土壤中养分的分布情况，有助于更好地制定农业管理措施，提高农业生产效益。

本发明还提供一种如图4所示的空间数据可视化查询系统，包括如下模块：

指令生成单元，用于接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，对预处理后的多模态输入进行模式识别，分别获取第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，基于第一模态识别结果、第二模态识别结果和第三模态识别结果，生成目标查询指令；

存储单元，用于在第一间隔距离和预设采样深度的基础上，在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，获取目标区域内全部土壤测点空间数据，将地图空间划分为多个第一网格单元，每个第一网格单元对应一个第一数据存储区域，基于土壤测点空间数据的位置，将土壤测点空间数据存储在第一网格单元对应的第一数据存储区域内；

采样单元，用于在目标查询指令和全球经纬度坐标系统的基础上，生成可视化区域，将可视化区域与第i个第一网格单元重叠的区域称为第i个区域，从第一数据存储区域内读取第i个第一网格单元的土壤测点空间数据，计算并获取第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例，通过土壤测点空间数据，获取第i个区域的土壤类型，并设置第i个区域的采样比例，基于第i个第一网格单元的土壤测点空间数据、第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例和第i个区域的采样比例，得到最终可视化区域中将要进行可视化的目标土壤测点空间数据；

可视化单元，用于将目标土壤测点空间数据进行可视化处理，生成可视化图表，并展示给用户。

本发明还提供一种计算机存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述的空间数据可视化查询方法。

综上所述，通过接收客户端用户的多模态输入并进行预处理，生成目标查询指令，表示用户可以通过语音输入、文本输入和手势输入的方式进行空间查询操作，系统根据用户的输入模态进行解析和转换，最终实现空间数据的可视化查询。基于第一间隔距离和预设采样深度在目标区域内进行土壤测点空间数据采集，并将采集到的土壤测点空间数据存储在第一网格单元对应的第一数据存储区域内，保证了数据采集的全面性和准确性，其次通过将地图空间划分为多个第一网格单元，每个网格单元对应一个第一数据存储区域，不仅提高了可视化数据的查询速度，同时还提高了存储空间利用率。基于目标查询指令和全球经纬度坐标系统，生成可视化区域，计算并获取第i个区域占第i个第一网格单元面积的比例，是为了从第一网格单元中按两者的重叠比例均匀的获取土壤测点空间数据，避免获取的数据过于集中，没有代表性；基于土壤测点空间数据获取第i个区域的土壤类型并进行分类，可以为该区域不同土壤类型设置不同的采样比例，且土壤类型的类型数量越多，采样比例越高，这样可以保证从不同的土壤类型中都能抽取到采样数据，且能保障抽取到的采样数据具有一定的代表性；设置采样比例是为减少可视化处理数据的数据量，从而更快地处理数据，提高可视化效率。通过将空间数据转化为可视化图表，用户可以更直观地理解土壤测点的分布和特征，还可以分析出土壤类型、作物产量等数据的规律和趋势，而不必通过复杂的文字或数字表格来理解，从而帮助用户制定出更精确的决策。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一个非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上上述的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。

以上上述的实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本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，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上上述的仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。