楊 俊,李 闖
基于語義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的空間信息評價研究
楊 俊1,2,李 闖1
( 1.遼寧師范大學(xué)自然地理與空間信息科學(xué)遼寧省重點實驗室,遼寧大連116029; 2.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京100101)
地圖是對現(xiàn)實世界的一種抽象表達,即根據(jù)一定的數(shù)學(xué)法則,利用制圖綜合技術(shù),將地球上的自然與人文現(xiàn)象投影到平面上,科學(xué)地反映客觀實際的符號模型。隨著科技的發(fā)展,傳統(tǒng)的紙質(zhì)地圖逐漸被數(shù)字地圖所代替,而作為地圖學(xué)的前沿和熱點問題,制圖綜合也發(fā)生了前所未有的變化[1]。制圖綜合就是在保持空間實體結(jié)構(gòu)和特征的前提下,根據(jù)地圖的比例尺、用途及制圖區(qū)域的地理特征等因素,通過適當(dāng)?shù)剡x取和概括等操作對制圖區(qū)域的地圖數(shù)據(jù)進行抽取和加工,最終達到在有限的表示介質(zhì)上傳遞更多更重要的空間信息的目的[2-4]。
土地利用數(shù)據(jù)具有全覆蓋、無重疊、無縫隙的空間分布特點,其多層次化的語義特征使綜合準(zhǔn)則的決策變得更為復(fù)雜。艾廷華等提出語義鄰近圖斑聚合、拓?fù)溧徑鼒D斑融合兩種算法,并對兩種綜合結(jié)果進行了詳細(xì)的對比分析,為土地利用數(shù)據(jù)的綜合方法提供了新思路[5]。楊俊等提出了基于語義優(yōu)先的土地利用綜合算法,并對綜合前后的語義一致性、完整性進行了對比分析[6-8]??追矎姷葘?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與元胞自動機模型相結(jié)合,對土地利用柵格數(shù)據(jù)進行了綜合。范強等針對該種綜合算法作了語義分析和評價[9-10]。董文雪等利用元胞自動機技術(shù)實現(xiàn)了多尺度下的土地利用數(shù)據(jù)綜合[11]。近年來,隨著制圖綜合研究的不斷深入,綜合方法層出不窮,綜合結(jié)果的質(zhì)量評價也逐漸引起相關(guān)學(xué)者的高度重視。石志寬等借助GIS空間分析、空間統(tǒng)計等技術(shù),對土地利用現(xiàn)狀圖的縮編結(jié)果進行了質(zhì)量評價,并驗證了各項評價指標(biāo)的可行性[12]。鄧敏等對地圖綜合中語義質(zhì)量的度量方法進行了研究[13]。除語義信息外,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也是讀取地圖信息的又一重要方面,本文以土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用語義優(yōu)先的圖斑綜合方法對其進行綜合,利用拓?fù)湫畔㈧貙C合結(jié)果的空間信息進行評價分析。
語義優(yōu)先的綜合方法不但要考慮圖斑類別,還要考慮圖斑間的拓?fù)潢P(guān)系,因此,首要任務(wù)就是定義圖斑的拓?fù)潢P(guān)系。本文將有共享邊界的圖斑定義為拓?fù)溧徑?,將無共享邊界但邊界距離小于最小圖上距離的圖斑關(guān)系定義為拓?fù)溧徑?。拓?fù)潢P(guān)系定義完成后,選取小于最小上圖面積的圖斑集合來對其進行語義分析并綜合。
對于拓?fù)溧徑拥耐悎D斑直接進行合并處理,而針對拓?fù)溧徑拥姆峭悎D斑:首先,采用提取Delaunay三角網(wǎng)骨架線的方法對其進行剖分處理;然后,將剖分后的碎小圖斑根據(jù)語義信息分別合并于其鄰近的主要圖斑,并改變其原有的土地利用類型名稱,從而實現(xiàn)圖斑融合。
對于拓?fù)溧徑耐悎D斑,以圖斑間的最小距離為半徑做緩沖區(qū),提取緩沖區(qū)交集內(nèi)的節(jié)點重新創(chuàng)建多邊形,進而將該多邊形與原同類圖斑進行合并處理,刪除重疊區(qū)域,實現(xiàn)圖斑聚合。
地圖綜合過程中合并、夸張、刪除等操作除了會改變要素間幾何關(guān)系、語義關(guān)系外,一定程度上也會改變其空間拓?fù)潢P(guān)系。研究采用拓?fù)湫畔㈧貙C合前后的地圖空間信息進行對比評價。
1.拓?fù)湫畔㈧?/p>
若地圖上圖斑總數(shù)為N,且有Ni個圖斑與第i個圖斑拓?fù)溧徑樱袌D斑拓?fù)溧徑拥膱D斑總數(shù)為N0,則該幅地圖的拓?fù)湫畔㈧乜杀磉_為
式中,i=1,2,…,N。拓?fù)湫畔㈧卦酱螅f明信息內(nèi)容越豐富。其中,綜合過程中由于融合、聚合等操作而遺失的圖斑,其拓?fù)湫畔㈧赜嫗?。
2.專題拓?fù)湫畔㈧?/p>
若地圖上圖斑總數(shù)為N,且第i個圖斑有Ni個圖斑與其拓?fù)溧徑樱渲蠸ij( 1≤j≤Ni)是第i個圖斑的第j個拓?fù)溧徑訄D斑的面積,S0為地圖上所有圖斑的拓?fù)溧徑訄D斑的面積總和,那么該幅地圖的專題拓?fù)湫畔㈧貫?/p>
同樣,專題拓?fù)湫畔㈧卦酱?,說明信息內(nèi)容越豐富。其中,綜合過程中由于融合、聚合等操作而遺失的圖斑,其專題拓?fù)湫畔㈧赜嫗?。
本文選取大連市旅順口區(qū)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)第二次全國土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)比例尺為1∶10 000,圖上最小圖斑面積為400 m2,按照2006—2020年土地利用總體規(guī)劃1∶50 000比例尺土地利用數(shù)據(jù)的要求,采用10 000 m2為最小上圖面積,以30 m為圖斑聚合的最大距離,利用VS2010編程環(huán)境下的ArcGIS Engine二次組件開發(fā)實現(xiàn)上述的圖斑聚合、融合等綜合算法,綜合前后對比如圖1所示,計算綜合前后拓?fù)湫畔㈧丶皩n}拓?fù)湫畔㈧氐慕Y(jié)果見表1。
圖1 經(jīng)濟開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)綜合前后對比
由表1可以看出,耕地、園地、其他農(nóng)用地、農(nóng)村居民點用地、自然保留地拓?fù)湫畔㈧卦龃?,其?種地類的拓?fù)湫畔㈧販p小。其中,綜合前其他農(nóng)用地拓普信息熵為0.45,綜合后降低至0.27,變化率最大,達40.35%;而變化率最小的為城鎮(zhèn)用地,綜合前后的拓?fù)湫畔㈧鼐鶠?.05。由式( 1)可以看出,拓?fù)湫畔㈧嘏c圖斑個數(shù)息息相關(guān),其他農(nóng)用地的圖斑個數(shù)由綜合前的28個減少至綜合后的10個,圖斑個數(shù)變化率最大,高達64.29%。因為圖斑個數(shù)減少,其他農(nóng)用地拓?fù)溧徑觽€數(shù)必然減少,進而導(dǎo)致其拓?fù)湫畔㈧亟档停擎?zhèn)用地圖斑個數(shù)在綜合前后并未發(fā)生改變,由圖1也可以看出其拓?fù)溧徑訄D斑個數(shù)變化不大,因此,其拓?fù)湫畔㈧鼗緵]有改變,從整幅地圖看,拓?fù)湫畔㈧赜删C合前的8.59減小至綜合后的7.74,可見,地圖綜合操作導(dǎo)致原有的部分信息丟失。
由式( 2)分析,圖斑的專題拓?fù)湫畔㈧嘏c其拓?fù)溧徑拥陌邏K面積息息相關(guān)。結(jié)合表1可以看出,其他農(nóng)用地的專題拓?fù)湫畔㈧赜删C合前的0.57減小至綜合后的0.35,變化率依舊最大,達38.60%;而農(nóng)村居民點用地的專題拓?fù)湫畔㈧赜删C合前3.16減小至綜合后的2.98,變化率最小,僅為5.70%。綜合前后圖斑個數(shù)的改變,必然導(dǎo)致每個圖斑的拓?fù)溧徑影邏K個數(shù)、斑塊面積的改變,進而造成各個地類專題拓?fù)湫畔㈧夭煌潭鹊脑龃?、減小等變化,其計算結(jié)果的大小說明了空間信息的豐富程度,而變化率說明了在綜合前后空間信息的保持程度。整幅地圖綜合前專題拓?fù)湫畔㈧?.66,綜合后減小至9.22,可見綜合過程中,圖斑融合等操作同樣會導(dǎo)致部分專題拓?fù)湫畔G失。
表1 經(jīng)濟開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)綜合前后對比
本文采用緩沖區(qū)重疊、Delaunay三角形剖分等分析算法實現(xiàn)了基于語義優(yōu)先的土地利用數(shù)據(jù)的圖斑綜合,并選取拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧貎煞N指標(biāo)對綜合前后數(shù)據(jù)進行了對比分析。
從土地利用類型角度分析,綜合后各個地類拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧鼐胁煌潭鹊脑龃?、減小等變化。其中,除耕地、園地、其他農(nóng)用地、農(nóng)村居民點用地及自然保留地5種地類拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧販p小外,其他5種地類的計算結(jié)果均為增大;而所有地類中,拓?fù)湫畔㈧亍n}拓?fù)湫畔㈧鼐C合前后變化率最大的均為其他農(nóng)用地,分別為40.35%、38.60%,主要由于其他農(nóng)用地圖斑個數(shù)變化率較大,且分布相對零散,導(dǎo)致綜合后其拓?fù)溧徑訄D斑的斑塊個數(shù)及面積相對較大,進而導(dǎo)致其空間信息變化較大。
從整幅地圖角度分析,綜合前,地圖層次的拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧胤謩e為8.59、9.66,而綜合后分別減小至7.74、9.22,地圖綜合過程中的聚合、融合等操作會導(dǎo)致原有的部分空間信息丟失,因此綜合后地圖的拓?fù)湫畔㈧亍n}拓?fù)湫畔㈧鼐∮诰C合前地圖的兩類信息熵的值。
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Study on Spatial Information Evaluation of Land Use Patch Generalization Based on Semantic Priority
YANG Jun,LI Chuang
研究了運用緩沖區(qū)疊加、Delaunay三角網(wǎng)骨架線等算法建立基于語義優(yōu)先的制圖綜合模型,對土地利用圖斑進行了聚合、融合等操作,從空間信息的角度選取了拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧貎煞N評價指標(biāo),對綜合前后的地類、地圖兩個層次的空間信息進行了對比研究。結(jié)果表明:從地類角度分析,綜合前后,由于其他農(nóng)用地分布零散,其拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧氐淖兓首畲?,分別為40.35%、38.60%;從地圖角度分析,綜合過程導(dǎo)致地圖原有的部分空間信息消失,綜合后地圖的拓?fù)湫畔㈧?、專題拓?fù)湫畔㈧鼐鶞p小。
圖斑綜合; Delaunay三角網(wǎng);空間信息;拓?fù)湫畔㈧?/p>
李 闖。E-mail: lichuang_gis@ 163.com
P208
B
0494-0911( 2015) 11-0044-03
楊俊,李闖.基于語義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的空間信息評價研究[J].測繪通報,2015( 11) : 44-46.
10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0343
2015-07-02
國家自然科學(xué)基金( 41471140) ;大連市科學(xué)技術(shù)基金( 2013J21DW027) ; 2014年遼寧省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃( 201410165000011)
楊 俊( 1978—),男,博士,副教授,研究方向為區(qū)域地表過程、城市人居環(huán)境與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用。E-mail: yangjun@ lnnu.edu.cn