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龙图腾网获悉自然资源部信息中心申请的专利一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120765663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511292829.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法是由李治君;范延平;姚敏;黎韶光;赵岱红;吴孔逸;吴豪;赵越;王熙;耿雯;丁双龙;刘春影设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法，包括：读取多边形空间矢量数据并创建第一RDD数据集；将第一RDD数据集进行过滤处理得到第二RDD数据集；将聚合类和第二RDD数据集中的要素对象作为参数进行聚合操作，得到第三RDD数据集；对第三RDD数据集转换和扁平化处理得到第四RDD数据集；根据第四RDD数据集创建第五RDD数据集；将第五RDD数据集的每行数据写出至目标数据库。本发明通过基于Spark分布式框架的矢量多边形缝隙检测能够在多机集群中分布式运行，也可以使用单机多CPU并行计算，实现高效地分布式多边形缝隙检测。本发明还公开了用于实现上述方法的系统、电子设备和存储介质。

本发明授权一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Spark框架的空间矢量多边形缝隙检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 读取多边形空间矢量数据，并根据所述空间矢量数据创建第一RDD数据集；其中，所述第一RDD数据集包括多个分区，每个分区包括多行数据，每行数据包含一个要素对象，所述第一RDD数据集中的几何对象为多边形几何对象； 将所述第一RDD数据集中的几何对象为空的要素对象进行过滤处理，得到第二RDD数据集； 将聚合类和所述第二RDD数据集中的要素对象作为参数对所述第二RDD数据集进行聚合操作，得到第三RDD数据集；其中，所述第三RDD数据集中包含一个最终聚合对象； 获取所述第三RDD数据集中所述最终聚合对象的多边形几何对象数组，以生成目标线要素对象，得到第四RDD数据集；其中，所述第四RDD数据集包括多行数据，每行数据包含一个目标线要素对象； 将所述第四RDD数据集的每行数据作为第五RDD数据集的每行数据，并定义所述第一RDD数据集的空间参考和空间范围为第五RDD数据集的空间参考和空间范围，定义第五RDD数据集的几何类型为线类型，得到第五RDD数据集； 将所述第五RDD数据集的每行数据写出至目标数据库； 所述第一RDD数据集中的要素对象包括几何对象和属性对象； 所述第一RDD数据集的元数据信息包括：几何类型、空间参考和空间范围； 所述聚合类包括：聚合函数、融合数据函数、聚合分区函数和获取聚合结果函数； 所述将聚合类和所述第二RDD数据集中的要素对象作为参数对所述第二RDD数据集进行聚合操作，得到第三RDD数据集，包括： 所述聚合函数根据所述空间参考和所述第二RDD数据集中每个分区中的任意一个要素对象创建每个分区的初始聚合对象； 所述融合数据函数将所述第二RDD数据集每个分区中除初始聚合对象中的要素对象以外的要素对象和对应的初始聚合对象进行边界融合，得到每个分区的分区聚合对象； 所述聚合分区函数将不同分区的所述分区聚合对象进行边界融合，得到一个最终聚合对象，作为第三RDD数据集； 获取聚合结果函数用于获取所述最终聚合对象的聚合结果，返回多边形几何对象数组。

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