1.一种自适应地图颜色美学质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：基于秩序和复杂度概念来构建地图颜色美学特征空间，对于秩序特征，从颜色空间和地图空间两个角度来考察：对于颜色空间，采用对比和相似这两种基本的颜色调和模式，对于地图空间，将清晰和一致定义为用于组织地图元素以进行地图内容解释的两种策略，综合这两个角度得出秩序特征的四个基本要素：对比‑清晰、对比‑一致、相似‑清晰和相似‑一致；复杂度特征从整体和细节两个层面来衡量，整体复杂度包括颜色数量、颜色熵和局部颜色变化，细节复杂度包括直方图；

收集具有各种颜色美学品质的地图样本，提取样本地图的颜色属性，包括颜色值、颜色类型和颜色的空间权重，根据颜色类型区分图形和背景，根据提取的颜色值和颜色的空间权重实例化样本地图的颜色美学特征；

根据样本地图的颜色美学特征和被试者对地图样本的整体颜色美学质量的评分，训练一个基于广义线性回归模型的美学质量评估模型；

利用美学质量评估模型给出任意地图或地理可视化产品的颜色美学质量评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比被定义为地图中颜色之间差异的程度，所述相似被定义为颜色共性的程度，以Con(ci,cj)表示颜色ci与cj之间的差异，相似的度量方法为：，

其中Sim(ci,cj)表示颜色ci与cj之间的相似性，γ是一个阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述清晰与涉及颜色之间的最大相似性成正比，与涉及颜色之间的最小相似性成反比，度量方法如下：，

其中Con‑Cla(ci, cj)是两种颜色ci和cj的对比清晰度量，Sim‑Cla(ci, cj)是两种颜色ci和cj的相似清晰度量，ci,n为颜色ci在色分量n的值，cj,n为颜色cj在色分量n的值；Con(ci,cj)表示颜色ci与cj之间的差异，Sim(ci.n,cj.n)表示ci.n与cj,n之间的相似性；

所述一致与整体颜色的对比度成正比，与涉及颜色之间的最小对比度成反比，度量方法如下：，

其中Con‑Coh(ci, cj)是两种颜色ci和cj的对比一致度量，Sim‑Coh(ci, cj)是两种颜色ci和cj的相似一致度量，Con(ci.n,cj.n)表示ci.n与cj,n之间的差异。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，颜色熵的计算对地图颜色的每个组成部分进行，计算方法如下：，

其中mapcom代表一个带有颜色色分量com的地图图像，Enr(mapcom)表示图像mapcom的颜色熵，hi表示com在第i个区间内的颜色比例，所述区间是对颜色色分量的的采样分辨率；

采用灰度一致性来衡量地图图像灰度空间中局部颜色变化的复杂度：

，

其中gray表示灰度图像，GraUni(gray)表示对灰度图像的灰度一致性度量，gray(x, y)是位于图像(x, y)处的灰度值，而 是以(x, y)为中心的3x3滑动窗口内的平均灰度值；

给定地图的颜色分量com的颜色直方图表示为：

，

其中Hist(mapcom,count)表示图像mapcom的颜色直方图，count是直方图的箱数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对样本地图的颜色美学特征的实例化包括：考虑图形与背景的分离，分别在RGB、CIELab、HSV三种颜色空间中，根据提取的颜色的空间权重计算得到前景间颜色Fore和前景与背景间颜色Frbg的对比‑清晰、对比‑一致、相似‑清晰和相似‑一致特征值，并统计对应的最小值、最大值、平均值和标准差，共推导得到

96个秩序特征实例；

分别在RGB、CIELab、HSV三种颜色空间中计算所有颜色分量的颜色熵，结合颜色数量和局部颜色变化，为整体复杂度共推导得到11个特征实例；

在灰度颜色空间使用16个区间，并分别在HSV颜色空间的色调、饱和度和明度组分中使用10、8和8个区间，为细节复杂度推导出42个特征实例。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广义线性回归模型利用最小绝对收缩和选择算子Lasso模型，其目标函数如下：，

其中F(M)表示对输入地图训练集的目标函数，M代表输入地图训练集，argmin表示求取使函数取值最小时的变量值，λ是缩放系数，rm表示用户评分，r(m)代表地图m的美学评分，，fm是提取的特征向量值，k是回归系数，b是偏移量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取样本地图的颜色属性包括：对于颜色值，首先在设备无关的CIELab颜色空间中提取颜色值，然后根据需要将其转换到另一个颜色空间；

对于颜色的空间权重，与地图元素的几何形状相关，其中与点相关的颜色的空间权重是点大小与所有点的总大小之比；对于线条颜色，是线条长度×宽度与所有线条的长度×宽度之和的比例；对于多边形颜色，是多边形面积与所有多边形面积总和的比例。

8.一种自适应地图颜色美学质量评估系统，其特征在于，包括：

地图颜色美学特征空间构建模块，基于秩序和复杂度概念来构建地图颜色美学特征空间，对于秩序特征，从颜色空间和地图空间两个角度来考察：对于颜色空间，采用对比和相似这两种基本的颜色调和模式，对于地图空间，将清晰和一致定义为用于组织地图元素以进行地图内容解释的两种策略，综合这两个角度得出秩序特征的四个基本要素：对比‑清晰、对比‑一致、相似‑清晰和相似‑一致；复杂度特征从整体和细节两个层面来衡量，整体复杂度包括颜色数量、颜色熵和局部颜色变化，细节复杂度包括直方图；

地图颜色美学特征提取模块，收集具有各种颜色美学品质的地图样本，提取样本地图的颜色属性，包括颜色值、颜色类型和颜色的空间权重，根据颜色类型区分图形和背景，根据提取的颜色值和颜色的空间权重实例化样本地图的颜色美学特征；

地图颜色模型学习模块，根据样本地图的颜色美学特征和被试者对地图样本的整体颜色美学质量的评分，训练一个基于广义线性回归模型的美学质量评估模型；

地图颜色美学评估模块，利用美学质量评估模型给出任意地图或地理可视化产品的颜色美学质量评估结果。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的自适应地图颜色美学质量评估方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的自适应地图颜色美学质量评估方法的步骤。