張西軍 ，陳樂然，石勇

(1.沈陽市勘察測繪研究院，遼寧 沈陽 110004; 2.重慶市勘測院，重慶 400020)

1 引 言

隨著數(shù)字城市地理空間框架的推廣建設(shè)，目前很多城市建立了地理框架數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的主要數(shù)據(jù)源為大比例尺數(shù)字線劃圖，如何及時將更新的線劃圖數(shù)據(jù)更新到地理框架數(shù)據(jù)庫中，是框架運維工作人員必須考慮的問題。相對于數(shù)字線劃圖數(shù)據(jù)庫的批量式更新來說，增量式更新僅提供給用戶變化的要素而不是整個新數(shù)據(jù)集［1］，近年來逐步成為國際GIS 學(xué)術(shù)界和應(yīng)用部門的研究與應(yīng)用課題?，F(xiàn)階段的研究一般集中在增量更新信息的分類、表達、提取、發(fā)布與集成方面［2～4］，而增量更新制圖方面的研究則很少。文獻［5］提出基于時空數(shù)據(jù)庫增量更新方法，以地理事件、空間實體變化類型及時空數(shù)據(jù)庫動態(tài)操作算子間關(guān)系為基礎(chǔ)，通過地理空間變化事件確定變化的地物要素，實現(xiàn)時空數(shù)據(jù)庫的自動化或半自動化更新。

本文深入研究了時空數(shù)據(jù)庫間的空間位置關(guān)系，輔以對應(yīng)的地物類型，動態(tài)、自動的確定出更新線劃圖要素與前期版本線劃圖數(shù)據(jù)庫之間的映射關(guān)系，通過設(shè)置位置閾值進行位置對比，充分考慮到要素幾何圖形的匹配相關(guān)性，對于位置相關(guān)性高并且與屬性相匹配的地物進行刪除，剩下的要素即為需要更新的要素。本文編寫了更新要素檢查提取的程序模塊，有效解決了更新要素檢查提取困難的問題，提高了更新要素檢查提取的準確性。

2 更新要素檢測

2.1 建立線劃圖時空數(shù)據(jù)庫

不同格式、不同軟件生成的線劃圖數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)生產(chǎn)方法不同，由此造成相同線劃圖要素相差很大。本文考慮到同單位生產(chǎn)的數(shù)據(jù)使用相同的軟件，線劃圖的空間參考、數(shù)據(jù)的精度、屬性信息的種類及格式、語義表達方式、要素地物的組織格式基本相同，所以不需要對線劃圖進行預(yù)處理和數(shù)據(jù)整合，只需要將兩個時間段的線劃圖數(shù)據(jù)分別進行合并入庫，建立時空數(shù)據(jù)庫。

2.2 更新要素檢測標準

時空數(shù)據(jù)庫的圖層分類、要素代碼完全相同。檢測更新要素主要遵從3 個原則:

(1)如果兩個地物的位置完全重合并且地物屬性相同，則為不需要更新要素;

(2)兩個地物屬性相同但位置不完全重合，如果歷史地物邊界包含更新地物，則為不需要更新要素。

(3)剩余要素均為需要更新要素。

不需要更新要素判斷情況如表1所示，在屬性相同的前提下，以下位置關(guān)系為不需要更新的情況。

表1 不需要更新要素判斷方法

對于要素重合的情況比較好理解，要素完全重合并且屬性相同，說明該地物并沒有變化，目標要素不需要進行更新;對于要素包含的情況，目標地物包含在原地物中，并且目標地物邊界與原地物邊界重合，該種情況主要存在于目標地物在后來圖幅變化之后被打斷，或者原地物被切割造成的，根據(jù)作業(yè)習(xí)慣，很少有目標地物相較于原地物增量變化的情況，這在后面處理中得到了證實。并且以上兩種判斷方法便于統(tǒng)一算法，有利于建模處理。

3 更新要素檢測方法

3.1 更新要素檢測主要技術(shù)

在建立時空數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，建立同名地物檢測的工作流程，該流程的關(guān)鍵在于提高要素搜索的效率和搜索的準確率，由此本文研究出要素檢測的關(guān)鍵技術(shù)包括:小區(qū)域要素選擇技術(shù)、地物分類分區(qū)檢測技術(shù)、不需要更新地物判斷剔除技術(shù)等。

線劃圖數(shù)據(jù)庫中各層要素數(shù)量龐大，例如沈陽市線劃圖數(shù)據(jù)庫房屋層要素達到500 余萬條，如果全圖層檢測更新要素，會耗費大量的內(nèi)存和運算量，利用小區(qū)域要素選擇技術(shù)，按照更新數(shù)據(jù)庫的要素范圍，設(shè)定搜索步長，按照正方形區(qū)域進行搜索，可以有效減少要素檢測的時間。利用ArcGIS Engine 提供的ISpatialFilter 接口進行選擇:

地物分類分區(qū)檢測技術(shù)，是在該搜索區(qū)域內(nèi)，將更新數(shù)據(jù)庫某圖層的所有地物要素，根據(jù)屬性進行分類，然后按照屬性分類要素與歷史數(shù)據(jù)庫的該類要素進行搜索，可以有效地提高搜索效率。

不需要更新地物判斷剔除技術(shù)的主要思想是:如果更新數(shù)據(jù)庫某要素的所有節(jié)點坐標都可以在歷史數(shù)據(jù)庫同類要素中某個要素的距離在一定閾值范圍內(nèi)，則可以認為該要素在歷史數(shù)據(jù)庫中也存在，不需要對它進行更新。如果該要素與所有搜索范圍內(nèi)的同類要素都超出閾值，則認為該要素需要更新，予以保留。判斷點與線段之間的距離主要有經(jīng)典算法:求取垂足，然后計算點到垂足距離;面積算法主要是先判斷投影點是否在線段上，投影點在線段延長線上時，最短距離長度為點到端點的線段長度，當(dāng)投影點在線段上時，先使用海倫公式計算三角形面積，再計算出三角形的高，即為最短距離;矢量算法計算點向量在線段向量上的投影，該方法數(shù)學(xué)原理復(fù)雜，但是便于編程，并且效率很高，該算法:

3.2 更新要素檢測提取流程

在時空數(shù)據(jù)庫中，更新數(shù)據(jù)庫通過最新的線劃圖合并后生成的，歷史數(shù)據(jù)庫是上一期更新完成的框架數(shù)據(jù)庫，更新要素檢測提取流程的目的是剔除位置沒有變化的要素，剩下的即為需要更新入庫的要素。更新數(shù)據(jù)庫按照搜索區(qū)域以及要素屬性逐一提取要素的坐標串，然后從歷史數(shù)據(jù)庫的對應(yīng)區(qū)域中按照相應(yīng)屬性逐要素提取線段的坐標串，利用不需要更新地物判斷剔除技術(shù)判斷更新數(shù)據(jù)庫要素與歷史數(shù)據(jù)庫中要素位置是否重合或位置相關(guān)，如果位置重合或相關(guān)，刪除更新數(shù)據(jù)庫中該要素，并判斷下一條記錄;如果遍歷完歷史數(shù)據(jù)庫中要素仍需要更新，則可以判斷更新數(shù)據(jù)庫中該要素需要更新。具體更新要素檢測提取流程為:

(1)選擇數(shù)據(jù)庫需要更新的區(qū)域，根據(jù)地物的復(fù)雜程度選擇搜索步長，對該區(qū)域進行網(wǎng)格化處理;

(2)在第i(i=0)個搜素區(qū)域內(nèi)，選擇更新數(shù)據(jù)庫的k(k=0)圖層，將圖層內(nèi)要素按照屬性進行分類提取坐標串，存放到數(shù)組listuik中;

(3)同(2)步方法在該區(qū)域內(nèi)提取歷史數(shù)據(jù)庫對應(yīng)圖層對應(yīng)要素的線段坐標串，存放到數(shù)組listhik中;

(4)從listuik中提取一個要素listuik［m］(m =0)的坐標串，與歷史數(shù)據(jù)庫對應(yīng)listhik中的不同要素坐標串進行位置比較，如果listuik［m］的所有坐標都與某線段串listhik［n］的某段線段距離在閾值范圍內(nèi)，說明listuik［m］在歷史數(shù)據(jù)庫已經(jīng)存在，刪除該要素;判斷l(xiāng)istuik的下一條記錄，最后剩下的即為更新數(shù)據(jù)庫與歷史數(shù)據(jù)庫中不能重合的要素，即需要更新的要素;

(5)繼續(xù)判斷該圖層中其他屬性的要素，判斷方法同(4)步;

(6)k 圖層判斷完成后，繼續(xù)判斷更新數(shù)據(jù)庫下一圖層，判斷方法同(2)、(3)、(4)、(5)步;

(7)該區(qū)域判斷完成后，按照步長判斷下一區(qū)域更新數(shù)據(jù)庫的所有圖層、所有要素的與歷史數(shù)據(jù)庫要素之間位置關(guān)系，方法同(2)～(7)步;

(8)所有區(qū)域判斷完成后，更新數(shù)據(jù)庫中剩下的要素即為需要更新的數(shù)據(jù)。

4 更新要素檢測提取方法實現(xiàn)

4.1 實驗區(qū)描述

數(shù)字沈陽地理空間框架項目于2012年3月開始建設(shè)，2013年底完成竣工驗收，期間根據(jù)航空影像數(shù)據(jù)對道路及重點建筑進行了更新。根據(jù)《數(shù)字沈陽地理空間框架項目管理辦法》，每年對矢量數(shù)據(jù)進行更新。2014年矢量數(shù)據(jù)更新工作自3月份啟動以來，累計完成了2 500 km21∶ 5 000線劃圖數(shù)據(jù)的增量更新和近5 000 km21∶ 500線劃圖數(shù)據(jù)的增量更新工作。在數(shù)據(jù)更新中，基于ArcGIS Engine 10.1 開發(fā)了“框架數(shù)據(jù)更新管理程序V1.0”，實現(xiàn)了更新要素的自動獲取以及從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫向框架數(shù)據(jù)庫自動轉(zhuǎn)換，并實現(xiàn)了點、線、面要素的實體化構(gòu)造技術(shù)，有效減輕了工作量，提高了矢量數(shù)據(jù)的更新質(zhì)量。

由于框架數(shù)據(jù)庫的矢量數(shù)據(jù)主要來源于2012年7月份的線劃圖，因此本文選取了2012年7月份的線劃圖數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)庫，選取2014年3月份的線劃圖數(shù)據(jù)作為更新數(shù)據(jù)庫，首先對其進行了預(yù)處理，主要工作包括:

(1)利用“框架數(shù)據(jù)更新管理程序V1.0”將分幅線劃圖數(shù)據(jù)合并成Geodatabase GDB 數(shù)據(jù)庫;

(2)對Geodatabase GDB 數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)檢查，刪除重合要素、冗余要素以及屬性錯誤的要素;

(3)構(gòu)造地理實體，主要工作為面狀要素進行接邊處理，將同屬性、具有空間關(guān)系的現(xiàn)狀要素合并，同時對點線面要素進行了屬性配賦。

4.2 試驗結(jié)果分析

對沈陽市2012年7月份的歷史數(shù)據(jù)庫與2014年3月份的線劃圖數(shù)據(jù)庫進行更新要素檢查對比，為了軟件便于自動匹配對應(yīng)圖層，在線劃圖數(shù)據(jù)庫的圖層前面加“new”字符，更新要素檢查程序基于ArcGIS Engine 10.1 軟件開發(fā)，界面如圖1所示:

圖1 更新要素檢測提取程序

系統(tǒng)測試環(huán)境為Win7 32 位系統(tǒng)，英特爾酷睿i7處理器，4 G內(nèi)存。檢測完沈陽市域范圍1∶ 500DLG數(shù)據(jù)，合計411 萬個點要素、917 萬個線要素，共用時間32 h，中間沒有出現(xiàn)錯誤中斷。經(jīng)檢查，更新要素提取的準確率100%;遺漏的要素在1%以下，經(jīng)檢核，遺漏的要素的主要原因是由于歷史數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)與更新數(shù)據(jù)庫不一致造成的。

檢查需要更新的要素如圖2所示，最新線劃圖數(shù)據(jù)庫在歷史數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對小區(qū)內(nèi)的植被以及建筑等進行了補測，通過程序檢查，補測的要素如圖3所示。

圖2 地形圖數(shù)據(jù)前后對比圖

圖3 檢查出的更新要素

更新要素程序通過區(qū)域索引算法，可以自定義檢查對比區(qū)域的網(wǎng)格大小，用戶根據(jù)地物復(fù)雜程度可以自由測試選擇，提高了檢查的速度。

5 結(jié) 語

框架數(shù)據(jù)庫是數(shù)字城市地理空間框架的基礎(chǔ)與核心，如何進行框架數(shù)據(jù)庫的更新是當(dāng)前面臨的一個難題，地形圖更新要素的檢測及提取算法解決了更新要素提取的方法，代替了以往人工判讀方法，提高了工作效率與更新要素判讀的準確性，地形圖更新方法在此解決了一半的工作量。

更新要素檢測及提取算法從底層進行編程開發(fā)，通用性強，并且設(shè)置了用戶交互菜單，用戶可以根據(jù)實際需求設(shè)置搜索步長及地物要素重合精度，提高了 該算法的實用性及搜索準確率，對沈陽市1 000 多平方千米的1∶ 500線劃圖進行處理，只用了一天多時間便將全部更新要素提取出來，極大地減少了人力成本。

該算法從地物的形狀著手，判斷兩個地物之間坐標重合關(guān)系，并且考慮到地形圖更新過程中可能對原地物進行的合并、打斷等操作，不是簡單地根據(jù)長度、面積等進行判斷，這是該算法的主要創(chuàng)新點。

該算法只是解決了更新要素的檢測與提取，如何將檢測與提取的更新要素直接替換框架數(shù)據(jù)庫的要素，是接下來的一個重要工作，希望本文能夠?qū)ν杏幸欢ǖ膯l(fā)作用。

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