面向农机轨迹的多维数据聚类降维协同学习索引构建方法

本申请涉及一种面向农机轨迹的多维数据聚类降维协同学习索引构建方法，属于空间索引与农业信息化技术交叉领域，包括：收集农机轨迹多维数据并完成属性与业务绑定，获取具有结构化特征的农机轨迹多维数据；基于DBSCAN聚类算法划分农机轨迹的空间相似簇；基于Hilbert空间填充曲线对多维数据进行降维与编码；结合双粒度存储与学习型模型构建索引；基于所构建的索引对农机历史轨迹多维数据进行检索。旨在解决农机轨迹多维数据量大、时空连续性强却检索慢的问题，并突破传统索引难适配农机轨迹时空连续性、降维后地址映射无序的局限，实现农机轨迹数据高效检索、有序存储与快速验证。