一种融合多重特征的建筑物智能综合选取方法

本发明涉及地图综合和大数据分析领域，尤其涉及一种融合多重特征的建筑物智能综合选取方法。本发明通过对目标城市建筑物的shp文件数据和目标城市建筑物的原始POI数据进行处理得到建筑物的最终图结构和建筑物特征，其中建筑物特征融合了建筑物的几何特征和语义特征，然后利用“先粗聚类后细选取”的思想对建筑物进行先分类，在使用图卷积神经网络进行建筑物选取。本发明提供的方法可以整合建筑物的多种属性特征，在选取过程中全面反映建筑物的多维特征，并利用深度学习和图卷积神经网络等先进技术，增强选取方法的灵活性和适应性，可适用于不同地理区域的建筑物选取并提高选取结果的准确性。