張恒敢+楊四軍+常志州

摘要：針對作物秸稈資源調查和秸稈收儲加工設施規(guī)劃中對農田空間地理信息的需求特點，利用天地圖·江蘇免費影像構建農田電子地圖的方法，描述農田電子地圖的基本組成要素和繪制農田電子地圖的主要步驟。以江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)為例，采取手工描繪和圖像識別相結合的方法實現(xiàn)農田、道路、水系等地理要素的矢量化，構建車門鄉(xiāng)農田電子地圖，并對誤差來源、精度控制進行簡要分析。結果表明，該方法精度較高，周期短，費用低，操作簡便。

關鍵詞：天地圖；農田電子地圖；矢量化；秸稈產生量；估算方法

中圖分類號： S181；S216.2文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）06-0294-04

收稿日期：2013-09-03

基金項目：江蘇省農業(yè)科技自主創(chuàng)新資金[編號：CX（10）225、CX（12）1002]。

作者簡介：張恒敢（1970—），男，江蘇邳州人，碩士，副研究員，主要從事耕作栽培研究。E-mail：hungerzs@163.com。秸稈資源綜合利用規(guī)劃是實現(xiàn)秸稈資源科學利用的前提，詳細可執(zhí)行的規(guī)劃一般以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本單元。其中，秸稈資源調查、秸稈收儲加工設施選址、秸稈污染物遷移建模等工作都要用到大比例尺農田電子地圖。電子地圖數(shù)據(jù)是針對在線瀏覽和專題標圖的需要，對矢量數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)進行內容選取組合所形成的數(shù)據(jù)集。電子地圖是電子地圖數(shù)據(jù)經符號化處理、圖面整飾后形成重點突出、色彩協(xié)調、符號形象、圖面美觀的視屏顯示地圖[1]。農田電子地圖是以農田地物為主要描繪對象的主要應用于農業(yè)科研和農業(yè)生產管理的電子地圖。

目前，面向公眾的電子地圖服務如谷歌、必應、百度、天地圖等都是以圖像格式提供，而很少提供電子地圖數(shù)據(jù)服務。這些電子地圖只能用于顯示和簡單的標繪，不能直接用于秸稈資源調查和秸稈設施規(guī)劃等專業(yè)的研究和生產領域。農田方面的專業(yè)電子地圖資源更少，目前僅國土資源部第2次全國土地調查（以下簡稱二調）的成果較接近專業(yè)應用的目標。然而，由于二調的專題屬性設置服務于土地確權的目標，與秸稈綜合利用規(guī)劃的目標不完全吻合，作物種類、種植結構方面明顯不足，農田道路、農田水系方面不夠精細，屬性設置也不充分，因而不能直接用于秸稈資源規(guī)劃。

構建農田電子地圖的方法大致可分為3種：一是用傳統(tǒng)的測繪方法，這種方法得到的數(shù)據(jù)精度高，但工作量大，費工費時，即使是鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村組級別的農田數(shù)量也成百上千，測繪工作繁重，成本高。二是根據(jù)已有的土地利用現(xiàn)狀圖進行矢量化，但這些圖大多成圖年代較早，多有遺失或殘缺，不能反映最新的農田狀況。三是用遙感影像或者航空影像矢量化構建電子地圖，這種方法簡便，工作量相對較小，精度高，現(xiàn)勢性好；主要缺點是所需高分辨率影像價格較高（一般為100～150元/km2），以100 km2的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為例，僅影像費用就需要幾萬元。另外，這種方法過程復雜，技術要求高，需要專業(yè)人員應用專業(yè)的軟件在較高配置的計算機或工作站上才能完成。不菲的費用和高技術門檻大大限制了其實用價值，為解決這2個問題，筆者探索應用天地圖免費影像繪制大比例尺農田電子地圖。

天地圖·江蘇為天地圖省級分節(jié)點，由江蘇省測繪地理信息局開發(fā)和維護，其影像地圖覆蓋江蘇全境，分辨率高，即使是在農村地區(qū)和筆者感興趣的農田區(qū)域，其瓦片級別普遍達到17級（地面分辨率為1.19 m/像素）以上，田埂清晰可見，市級節(jié)點更是達到18～20級（0.15～0.6 m/像素），完全能夠滿足農田電子地圖制圖的需要。天地圖影像是經過校準的數(shù)字正射影像，無需前期處理，可大大降低繪制地圖的技術門檻，提高效率。

1農田基本地理要素

農田基本地理要素是指與農田相關的位于目標農田區(qū)域內的基礎地理信息要素。根據(jù)基礎地理信息要素的定義和分類[2]可知，農田基礎地理信息要素主要包括農田地塊、農田道路、農田水系、農田植被與土質、農田設施等。區(qū)域內的境界和政區(qū)、居民地、各種注記等非農田特異性的要素也是繪制農田電子地圖所必需的，但不歸類于農田基本地理信息要素。本研究僅對農田地塊、農田道路、農田水系等要素加以詳細說明。

1.1農田地塊

農田地塊是指被溝、渠、路、田埂等線狀地物分割的種植農作物的土地地塊。這些線狀地物不僅阻止了水分、養(yǎng)分、農田污染物的自由流動，也使農田在耕翻、收割、管理方面成為相互獨立的單元，以此作為分割界限能夠正確反映農田的栽培管理特征，應用上會更加方便。在高分辨率影像地圖上，這些線狀地物與農田作物具有明顯差異，很容易區(qū)分。如圖1所示，越冬以后的小麥田的田埂和田間溝渠與麥田的顏色差異十分明顯，易于識別。

基于我國農村家庭聯(lián)產承包的現(xiàn)狀，以這種方法分割得到的田塊往往是一個宗地的單元，即隸屬于生產隊或村民小組的較大田塊，而不是基本的種植單元，一個地塊可能包括多個承包戶的土地，種植的作物種類、季節(jié)往往存在差異，在影像上也難以準確區(qū)分，即使因種植作物的不同或空閑可以準確區(qū)分，年度之間也不穩(wěn)定，這給精確的空間分析和設施規(guī)劃帶來困難。

1.2農田道路

農田道路由公共道路、田間道、生產路和一部分田埂組成。農田道路要素用于估算秸稈物流成本、收儲加工設施、優(yōu)化選址。

1.2.1公共道路公共道路是指穿行于農田區(qū)域之間的用于普通運輸?shù)慕煌ň€，其主要功能是普通客貨運輸，道路起始點不一定與農田相連，運輸?shù)呢浳镆膊灰欢ㄅc農田有關。天地圖·江蘇線劃地圖上將道路分為國道、省道、主干道、次干道、縣道、鄉(xiāng)道、機耕路（大路）、鄉(xiāng)村路（小路）幾個等級。這些道路一般是公共道路，其中有些大路、小路與田間道重合。

1.2.2田間道和生產路田間道和生產路是農田專用道路，與特定農田田塊相連接，專用于農機人畜通行、農資農產品運輸和田間管理作業(yè)。田間道寬一般為3～4 m，可行駛拖拉機、收割機等大型農機具。生產路寬2.0～2.5 m，可行駛平板車、三輪車等小型農用車輛。在天地圖·江蘇線劃地圖上未標出田間道和生產路，需要利用影像地圖繪制，同時結合田間調查確定其連通性和通行能力。田間道、生產路是農田道路系統(tǒng)的主要組成部分，其地理和屬性信息是農產品、農資物流成本計算和規(guī)劃的基礎數(shù)據(jù)。endprint

1.2.3田埂田埂用于分隔農田種植區(qū)塊，以便于施肥、拋秧等田間操作，也可作為手工收獲的臨時通道。田埂寬 0.5～1.0 m，略高于農田地面。較寬的田埂也具有一定的通行能力，可供單人行走。規(guī)劃良好的農田田埂不作為農田道路系統(tǒng)的一部分，但在溝渠道路系統(tǒng)并不完善的地方，如本研究試驗區(qū)江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)崗朱村的崗坡地，地塊較小，田間道路依地勢自然形成，較寬的田埂可作為道路使用，也可納入農田道路體系。

1.3農田水系

農田水系由農田區(qū)域中的河流、湖泊、水庫、水塘、灌排渠溝、暗管組成。與農田道路系統(tǒng)相對應，農田水系包括公共水網(wǎng)、斗渠（溝）、農渠（溝）和一部分毛渠（溝）4個級別。農田水系要素用于分割農田地塊、構建水系拓撲結構和建立秸稈養(yǎng)分及污染物遷移模型。

1.3.1公共水系農田小區(qū)域中的河流、湖泊、水庫一般具有公共溶泄的功能，不與特定的農田田塊相連，屬于公共水系。灌區(qū)內干渠（溝）、支渠（溝）承擔較大區(qū)域的農田灌排功能，在繪制小區(qū)域農田電子地圖時也歸入公共水系。

1.3.2斗渠（溝）、農渠（溝）規(guī)劃良好的農田，斗渠（溝）對應于田間道，與農作物種植方向垂直。農渠（溝）對應于生產路，與農作物種植方向平行，三者并行或相間排列。農渠為最末一級固定渠道，農溝為最末一級固定溝，是農田地塊的主要分割界限。試驗區(qū)內車門街道東部農田顯示了典型的農田溝渠路布局（圖3），其他農田大都遵循這種布局方式，或在此基礎上有因地制宜的變化。

1.3.3毛渠、毛溝、墑溝天地圖·江蘇影像地圖能夠清楚地區(qū)分農渠、農溝以上級別的渠溝。分辨率較高時，也能分辨出毛溝和墑溝。毛溝和墑溝多數(shù)情況下不是固定溝，隨著作物種類、季節(jié)的變化臨時開掘，在計算作物布局、種植面積、秸稈資源量、污染物動態(tài)時可以不予考慮，因此本研究農田電子地圖不包括毛溝和墑溝。

1.4其他要素

為了使地圖顯示得清晰明了，電子地圖還應該包括鄉(xiāng)村行政界限、居民地、各種注記等輔助要素，但這些要素不作為主要標繪目標，可以盡量簡化。而與研究目標相關的一些要素則可作適當?shù)臄U充。本研究中電子地圖的應用目標為秸稈資源規(guī)劃，因此設置土地類型、作物種類、秸稈資源、秸稈收儲設施等專業(yè)要素。

2試驗區(qū)概況與試驗方法

2.1試驗區(qū)概況

試驗區(qū)選擇江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)，該鄉(xiāng)位于泗洪縣城西部、蘇皖交界處，總面積84 km2，轄8個行政村，耕地面積占全鄉(xiāng)面積的70%以上，有旱田也有水田，水旱分區(qū)較明顯，土壤類型以砂姜黑土為主。主要農作物為小麥、水稻、玉米、花生、大豆。馬公農場坐落境內。

2.2軟硬件及其配置

2.2.1繪圖軟件采用作物實驗室軟件（Croplab）的地圖插件繪圖和分析。Croplab是筆者自主研發(fā)的作物科研專用軟件，其地圖插件專用于生產大田和試驗小區(qū)的地理信息管理，具備農田矢量化、數(shù)據(jù)采集、空間分析的功能。Croplab運行于Windows系統(tǒng) .net 4.0框架之下。

2.2.2硬件設備繪制農田電子地圖需要較高配置的計算機（CPU 2.0 G以上，內存2 G以上）。本研究應用聯(lián)想 ThinkCentre 個人計算機，CPU為Intel Core i5四核2.67 G，內存 40 G，操作系統(tǒng)為 Win7 home 版。

田間位置數(shù)據(jù)采集使用合眾思壯UniStrong MG838高精度差分GPS接收機，標稱實時差分精度<0.5 m，靜態(tài)精度為5 mm+1 ppm（平面），支持SBAS和CORS等2種差分模式。

2.3繪圖步驟

農田電子地圖采用坐標系為2000國家大地坐標系（CGCS2000），坐標單位為度，無投影。繪圖分圖層及屬性設計、源地圖矢量化、標記地物屬性、符號化4步。

2.3.1圖層和屬性設計農田電子地圖數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)庫方式存儲，每個圖層對應一個數(shù)據(jù)表，參考《土地利用數(shù)據(jù)庫標準》[3]和《第二次全國土地調查技術規(guī)程》[4]，結合秸稈資源規(guī)劃的具體需求設置農田地塊、農田道路、農田水系3個基本圖層，鄉(xiāng)鎮(zhèn)界、村界2個輔助圖層以及秸稈設施、農田重心等派生圖層。每個圖層包括唯一性標志、幾何數(shù)據(jù)字段和一些特定的屬性。農田地塊圖層設置計算面積、作物類型、作物產量、秸稈資源量4個屬性，根據(jù)實際需要可自由增減。

農田地塊屬性結構

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標識碼BSMInt10地類名稱DLMCChar60計算面積JSMJFloat15作物類型ZWLXInt6作物產量ZWCLFloat15秸稈資源量JGZYLFloat15網(wǎng)絡標識碼NIDInt4

農田道路圖層設置道路類型、路面類型、車道寬度3個屬性。道路類型分公共道路、田間道、生產路、田埂4類。路面類型分水泥和瀝青路面、砂石路面、土路3類。車道寬度分寬、中、窄3個等級

農田水系圖層為線狀圖層，面狀河流、湖泊、水塘等面狀地物取其中軸線化，并保持與連接水系的拓撲關系。水系圖層設水系類型屬性，包括公共水系、干支溝（渠）、斗渠（溝）、農渠（溝）、毛溝和墑溝等。

表2農田道路屬性結構

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標識碼BSMInt10道路類型DLLXVar20路面類型LMLXVar20車道寬度CDKDVar2網(wǎng)絡標識碼NIDInt4

農田水系屬性結構

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標識碼BSMInt10水系類型SXLXVar20網(wǎng)絡標識碼NIDInt4

為了實現(xiàn)秸稈資源規(guī)劃的目的，除基本幾何字段外，每個圖層增加網(wǎng)絡屬性，并增加相應的數(shù)據(jù)表用以存儲節(jié)點屬性。

2.3.2源地圖矢量化公眾能夠得到的天地圖數(shù)據(jù)無論是線劃地圖還是影像地圖都是圖像格式，而不是矢量數(shù)據(jù)，要用于空間分析和規(guī)劃，必須首先對這些圖像格式的地圖進行矢量化。endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農業(yè)上的應用開發(fā)了相應的功能，主要有：（1）內嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標地物的微小區(qū)域以作為識別目標，從而降低了圖像處理的復雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機結合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當光標靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認識別結果，對錯誤或偏離的點和線進行糾正。這種人機結合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結果的準確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結構簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農田的順序進行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產路、農渠、農溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標，提取農田田塊的圖像進行圖像識別，通過人機交互繪制農田圖像邊界，最后經過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標記地物屬性農田地物矢量化完成以后，需要對農田要素的屬性進行標記。標記的方法主要是影像識別和田間調查。農田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調查結合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產量和秸稈資源量以樣本獲得的產量和谷草比估算。農田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調查得到。外業(yè)調查使用GPS接收機輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機輔助完成外業(yè)調查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進行實地調查標記。

2.3.4符號化為了使農田電子地圖的顯示風格與天地圖和二調成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設計，農田地類、作物類型、秸稈和秸稈設施參照二調規(guī)定的土地分類的符號設計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內進行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標記工作在田間進行。為實現(xiàn)室內和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務器采用開源的gView Server，經過適當?shù)男薷?，增加編輯、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權用戶可通過客戶端GIS應用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關法律法規(guī)，防止泄密。經過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內作物生產管理使用。

3結果與分析

3.1試驗結果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農田電子地圖，主要包括農田地塊、農田道路、農田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調查和規(guī)劃、作物栽培管理、農田污染物遷移分析等領域，基于天地圖構建農田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準確，且費用低廉，尤其適用于農村科技推廣部門應用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質量不斷改善，這種方法很有應用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進行了加密處理，降低了地理坐標數(shù)據(jù)的精度，原始影像經過重采樣、校正等處理也會產生誤差。二是運算誤差。計算機自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內有控制點時，可以區(qū)域內控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內的地形控制點進行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應用JSCORS系統(tǒng)對控制點進行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達厘米級，完全能夠滿足繪制農田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結果作為真值進行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農田應用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

參考文獻：

[1]周凌云，羅建鋒，趙鋼，等. 農作物秸稈資源回收物流網(wǎng)絡建設[J]. 江蘇農業(yè)科學，2011，39（1）：474-476，481.

[2]GB/T 13923—2006基礎地理信息要素分類與代碼[S].

[3]TD/T 1016—2007土地利用數(shù)據(jù)庫標準[S]. 北京：中國標準出版社，2008.

[4]TD/T 1014—2007第二次全國土地調查技術規(guī)程[S].endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農業(yè)上的應用開發(fā)了相應的功能，主要有：（1）內嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標地物的微小區(qū)域以作為識別目標，從而降低了圖像處理的復雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機結合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當光標靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認識別結果，對錯誤或偏離的點和線進行糾正。這種人機結合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結果的準確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結構簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農田的順序進行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產路、農渠、農溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標，提取農田田塊的圖像進行圖像識別，通過人機交互繪制農田圖像邊界，最后經過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標記地物屬性農田地物矢量化完成以后，需要對農田要素的屬性進行標記。標記的方法主要是影像識別和田間調查。農田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調查結合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產量和秸稈資源量以樣本獲得的產量和谷草比估算。農田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調查得到。外業(yè)調查使用GPS接收機輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機輔助完成外業(yè)調查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進行實地調查標記。

2.3.4符號化為了使農田電子地圖的顯示風格與天地圖和二調成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設計，農田地類、作物類型、秸稈和秸稈設施參照二調規(guī)定的土地分類的符號設計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內進行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標記工作在田間進行。為實現(xiàn)室內和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務器采用開源的gView Server，經過適當?shù)男薷?，增加編輯、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權用戶可通過客戶端GIS應用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關法律法規(guī)，防止泄密。經過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內作物生產管理使用。

3結果與分析

3.1試驗結果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農田電子地圖，主要包括農田地塊、農田道路、農田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調查和規(guī)劃、作物栽培管理、農田污染物遷移分析等領域，基于天地圖構建農田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準確，且費用低廉，尤其適用于農村科技推廣部門應用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質量不斷改善，這種方法很有應用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進行了加密處理，降低了地理坐標數(shù)據(jù)的精度，原始影像經過重采樣、校正等處理也會產生誤差。二是運算誤差。計算機自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內有控制點時，可以區(qū)域內控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內的地形控制點進行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應用JSCORS系統(tǒng)對控制點進行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達厘米級，完全能夠滿足繪制農田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結果作為真值進行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農田應用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

參考文獻：

[1]周凌云，羅建鋒，趙鋼，等. 農作物秸稈資源回收物流網(wǎng)絡建設[J]. 江蘇農業(yè)科學，2011，39（1）：474-476，481.

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[4]TD/T 1014—2007第二次全國土地調查技術規(guī)程[S].endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農業(yè)上的應用開發(fā)了相應的功能，主要有：（1）內嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標地物的微小區(qū)域以作為識別目標，從而降低了圖像處理的復雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機結合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當光標靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認識別結果，對錯誤或偏離的點和線進行糾正。這種人機結合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結果的準確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結構簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農田的順序進行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產路、農渠、農溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標，提取農田田塊的圖像進行圖像識別，通過人機交互繪制農田圖像邊界，最后經過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標記地物屬性農田地物矢量化完成以后，需要對農田要素的屬性進行標記。標記的方法主要是影像識別和田間調查。農田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調查結合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產量和秸稈資源量以樣本獲得的產量和谷草比估算。農田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調查得到。外業(yè)調查使用GPS接收機輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機輔助完成外業(yè)調查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進行實地調查標記。

2.3.4符號化為了使農田電子地圖的顯示風格與天地圖和二調成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設計，農田地類、作物類型、秸稈和秸稈設施參照二調規(guī)定的土地分類的符號設計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內進行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標記工作在田間進行。為實現(xiàn)室內和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務器采用開源的gView Server，經過適當?shù)男薷模黾泳庉?、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權用戶可通過客戶端GIS應用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關法律法規(guī)，防止泄密。經過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內作物生產管理使用。

3結果與分析

3.1試驗結果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農田電子地圖，主要包括農田地塊、農田道路、農田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調查和規(guī)劃、作物栽培管理、農田污染物遷移分析等領域，基于天地圖構建農田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準確，且費用低廉，尤其適用于農村科技推廣部門應用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質量不斷改善，這種方法很有應用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進行了加密處理，降低了地理坐標數(shù)據(jù)的精度，原始影像經過重采樣、校正等處理也會產生誤差。二是運算誤差。計算機自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內有控制點時，可以區(qū)域內控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內的地形控制點進行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應用JSCORS系統(tǒng)對控制點進行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達厘米級，完全能夠滿足繪制農田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結果作為真值進行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農田應用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

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