劉　洋,蘭澤英

(1.廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，廣東廣州510060；2.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東廣州510060)

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基于同源數(shù)據(jù)的序列比例尺地圖綜合縮編平臺(tái)建設(shè)

劉洋1,蘭澤英2

(1.廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，廣東廣州510060；2.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東廣州510060)

摘要：如何維護(hù)更新數(shù)據(jù)是“數(shù)字城市”建設(shè)中面臨的重要問(wèn)題，而構(gòu)建基于同源基本大比例尺數(shù)據(jù)連續(xù)化生產(chǎn)序列小比例尺數(shù)據(jù)，對(duì)多尺度城市空間數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向一體化管理的軟件平臺(tái)成為數(shù)據(jù)更新維護(hù)的關(guān)鍵。研究以基于同源數(shù)據(jù)的序列比例尺地圖綜合縮編平臺(tái)建設(shè)為對(duì)象，主要從地圖綜合知識(shí)庫(kù)形式化表達(dá)、地圖綜合流程決策控制機(jī)制、構(gòu)建開(kāi)放式地圖綜合軟件系統(tǒng)構(gòu)架體系、高效地圖綜合算子設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行重點(diǎn)闡述。此研究建設(shè)的軟件平臺(tái)已在廣州市大型多尺度空間數(shù)據(jù)庫(kù)快速構(gòu)建中得到成功應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：多尺度空間數(shù)據(jù)庫(kù)；同源數(shù)據(jù)；序列比例尺；地圖綜合；數(shù)據(jù)更新

在“數(shù)字城市”建設(shè)中，完成基本比例尺地圖數(shù)據(jù)建庫(kù)后，面臨的重要問(wèn)題就是如何維護(hù)更新數(shù)據(jù)，以及建立跨比例尺數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，使得不同比例尺數(shù)據(jù)庫(kù)形成一個(gè)整體化、一致性、鮮活性的數(shù)據(jù)資源[1]。數(shù)字技術(shù)環(huán)境下的自動(dòng)化地圖綜合技術(shù)成為必須解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題[1]。

廣州市經(jīng)過(guò)數(shù)年的信息化建設(shè)，面向城市規(guī)劃建設(shè)管理的基礎(chǔ)信息設(shè)施已初具規(guī)模,目前面臨的重要問(wèn)題是：數(shù)據(jù)庫(kù)的尺度難于協(xié)調(diào)，難于形成跨比例尺間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。究其原因有二：一是在于目前的空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)缺乏多尺度數(shù)據(jù)庫(kù)處理工具，缺乏一種技術(shù)平臺(tái)將不同尺度的數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來(lái)；二是目前地圖綜合技術(shù)的研究成果大多集中在中、小比例尺地圖綜合或兩個(gè)特定尺度的地圖綜合，而在大比例尺的城市地圖綜合技術(shù)方面研究較少，且大比例尺地圖綜合存在著數(shù)據(jù)模型對(duì)實(shí)體世界的抽象概括程度不夠、地圖意義識(shí)別困難、人造地物結(jié)構(gòu)及分布特征復(fù)雜等諸多難點(diǎn)[2]，需要開(kāi)發(fā)一些適用性很強(qiáng)的綜合算子。

在此背景下，本文旨在研發(fā)基于同源基本大比例尺數(shù)據(jù)連續(xù)化生產(chǎn)序列小比例尺數(shù)據(jù)，對(duì)多尺度城市空間數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向立體式管理的統(tǒng)一軟件平臺(tái)。本文從3個(gè)層面進(jìn)行重點(diǎn)闡述，首先建立地圖綜合規(guī)則的六元組形式化表達(dá)機(jī)制和五因素綜合流程控制機(jī)制，然后構(gòu)建開(kāi)放式地圖綜合軟件系統(tǒng)構(gòu)架體系，最后針對(duì)廣州地區(qū)序列比例尺地圖綜合特征開(kāi)發(fā)一些適用性強(qiáng)、高效率的綜合算子。

1建立地圖綜合規(guī)則庫(kù)及決策推理機(jī)制

1.1　構(gòu)建六元組形式化表達(dá)的地圖綜合規(guī)則庫(kù)

采用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)綜合過(guò)程，首先要對(duì)地圖綜合規(guī)則知識(shí)的研究建立形式化描述機(jī)制，本文對(duì)綜合規(guī)則通過(guò)形式化處理表達(dá)為六元組[3]，其元素包括數(shù)據(jù)處理對(duì)象的要素類別、屬性標(biāo)識(shí)、幾何算法、控制指標(biāo)、指標(biāo)的適用上限、適用下限。

(〈層代碼〉，〈操作算子〉，〈屬性碼〉，〈指標(biāo)項(xiàng)〉，〈下限〉，〈上限〉)

該六元組的通用意義可表達(dá)為：當(dāng)〈層代碼〉內(nèi)的目標(biāo)具有〈屬性碼〉，且其〈指標(biāo)項(xiàng)〉小于〈上限〉且大于〈下限〉時(shí)，執(zhí)行〈操作算子〉。

1.2　建立多因素的綜合流程決策推理機(jī)制

圖1　綜合知識(shí)規(guī)則庫(kù)建立圖

在決策推理中，本文建立5因素的綜合流程控制機(jī)制[3]，包括激活數(shù)據(jù)層、要素類型、比例尺變化范圍、用戶操作消息、幾何控制指標(biāo)。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中針對(duì)不同比例尺、不同專題、不同用途的數(shù)據(jù)綜合工程任務(wù)，由機(jī)器學(xué)習(xí)、地圖綜合縮編的圖式規(guī)范及綜合經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)等多種途徑建立綜合知識(shí)規(guī)則庫(kù)(見(jiàn)圖1)、設(shè)定規(guī)則參量，完成綜合工作環(huán)境的建立。軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中，為地圖綜合過(guò)程的決策推理建立一定的約束條件，具體參見(jiàn)文獻(xiàn)[3]。

2構(gòu)建開(kāi)放式地圖綜合軟件系統(tǒng)構(gòu)架體系

本文建立開(kāi)放的、可擴(kuò)充的系統(tǒng)構(gòu)架，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為三層圈層式結(jié)構(gòu)[3]，由內(nèi)而外分別為數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)、綜合算子綜合環(huán)境以及縮編工程應(yīng)用擴(kuò)展(見(jiàn)圖2)。

圖2　軟件三層圈層式構(gòu)架

三級(jí)圈層式結(jié)構(gòu)越向外，越面向工程應(yīng)用，最里層的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)由ArcGIS平臺(tái)提供數(shù)據(jù)的讀取、組織、基本屬性編輯或幾何編輯、可視化表達(dá)及輸出存儲(chǔ)等相關(guān)基本空間數(shù)據(jù)處理接口，并可以結(jié)合綜合算子開(kāi)發(fā)地圖數(shù)據(jù)綜合處理功能，在此基礎(chǔ)上定制面向綜合的可視化環(huán)境、綜合規(guī)則及綜合參數(shù)設(shè)置等。第二層綜合算子和綜合環(huán)境的建立，根據(jù)地圖綜合算子、面向綜合的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)研制一批實(shí)用的通用型地圖綜合算子組件，對(duì)于具有特殊地理空間分布模式的要素綜合還需在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)一些適用性強(qiáng)且高效的綜合算法。第三層地圖縮編工程應(yīng)用，通過(guò)多種綜合算子的組合完成面向現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)的綜合過(guò)程開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)采用后臺(tái)要素層次批量綜合處理與前臺(tái)目標(biāo)層次交互式綜合處理相結(jié)合的綜合方式。

3關(guān)鍵性綜合算子設(shè)計(jì)

除了通用型地圖綜合算子組件，本研究在Voronoi圖、Delaunay三角網(wǎng)模型上對(duì)算子設(shè)計(jì)作深入探討，開(kāi)發(fā)適用性很強(qiáng)的綜合算子。

3.1　保持路網(wǎng)密度的道路選取算子

道路選取資格綜合考慮多個(gè)指標(biāo)，包括道路等級(jí)、局部路網(wǎng)密度、道路stroke長(zhǎng)度、道路stroke連通性[4]。具體算法如下, 算法時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，空間復(fù)雜度為O(n)。

1)生成道路中心線弧段：采用“骨架線”提取算法生成道路區(qū)域的骨架線網(wǎng)絡(luò)[5]，對(duì)骨架線進(jìn)行平滑、化簡(jiǎn)和數(shù)據(jù)預(yù)處理(斷線連接，刪除偽結(jié)點(diǎn)、懸掛線、短線等)，生成道路中心線弧段網(wǎng)絡(luò)，基于微積分思想加權(quán)累積計(jì)算獲取每個(gè)弧段的平均寬度[6]，并計(jì)算其長(zhǎng)度；

2)道路中心線弧段stroke連接：即判斷拓?fù)潢P(guān)聯(lián)的弧段是否屬于同一stroke的過(guò)程，一般綜合考慮弧段間的方向一致性和語(yǔ)義一致性進(jìn)行判斷[4]，本文采用的連接策略是以方向一致性判斷為主，輔以街道名稱來(lái)判斷(若為無(wú)名路則不考慮語(yǔ)義一致性)。設(shè)道路中心線弧段ei和ej，它們可劃分為同一stroke進(jìn)行連接的條件是：ei和ej具有公共結(jié)點(diǎn)p，且ei和ej的方向夾角θij(取銳角)小于閾值δ(一般根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果確定，本文取值60°)，連接效果如圖3a所示。 θij越小，ei和ej的連通延展性越好，θij為0時(shí)，兩者方向完全一致。然后計(jì)算同一組弧段的平均寬度和總長(zhǎng)度作為stroke的寬度和長(zhǎng)度。

3)道路中心線弧段stroke分級(jí)：本文主要綜合考慮stroke的寬度和長(zhǎng)度對(duì)其進(jìn)行分級(jí)，判定標(biāo)準(zhǔn)如下：若stroke寬度和長(zhǎng)度均滿足當(dāng)前等級(jí)I閾值要求時(shí)，直接設(shè)定其等級(jí)為I；若寬度達(dá)不到閾值要求，則直接與下一等級(jí)比較；若寬度滿足要求，長(zhǎng)度不夠時(shí)，則直接設(shè)定其等級(jí)為I-2。計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)后局部不合理之處需人工調(diào)整。

4)顧及道路目標(biāo)stroke特征保持的路網(wǎng)自動(dòng)綜合：本文采用文獻(xiàn)[4]提出的綜合算法， 首先依據(jù)方根模型確定道路的選取比例，采用約束Delaunay三角網(wǎng)構(gòu)建道路中心線弧段的鄰近關(guān)系模型，然后按如下算法對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行迭代抽稀(圖3b中的黑色弧段為要?jiǎng)h除抽稀的弧段)：①鎖定高等級(jí)道路；②刪除最短沒(méi)有被鎖定且刪除后不影響連通性的道路R(如圖3c圈中的弧段為影響連通性的關(guān)鍵弧段，具體判斷方法見(jiàn)文獻(xiàn)[4])；③鎖定R周圍的道路；④如果達(dá)到選取比例則終止，否則到⑤；⑤如果所有道路都被鎖定則解鎖所有低等級(jí)道路，并跳至②。本算法不僅可兼顧個(gè)體目標(biāo)重要性和保持路網(wǎng)密度分布特征，還將動(dòng)態(tài)維護(hù)路網(wǎng)的連通性[4]?；诒舅惴ǖ木C合效果如圖4所示。

圖4　道路選取效果

3.2　顧及居民地分布特征的建筑物綜合算法

隨著尺度由大變小，建筑物要素依次呈現(xiàn)為單幢房屋、建筑群組、建筑區(qū)域以及街區(qū)等不同粒度，綜合效果如圖5所示。且大尺度轉(zhuǎn)換時(shí)對(duì)空間數(shù)據(jù)的幾何精度要求較高，建筑物綜合大多表現(xiàn)為合并、化簡(jiǎn)和選??；而中小尺度轉(zhuǎn)換對(duì)幾何精度要求降低，為保持地圖可視化的美觀，除包括以上的綜合操作外還會(huì)涉及建筑物間隙等寬化處理、建筑群移位處理等操作。而建筑物多邊形分組合并方法是其中的關(guān)鍵問(wèn)題。

圖5　序列比例尺建筑物綜合效果

圖6　鄰接相關(guān)邊探測(cè)及建筑物分組流程示意

3.2.1　建筑物多邊形的分組合并算法

圖6展示了鄰接相關(guān)邊探測(cè)及分組合并的流程。鄰接相關(guān)邊是基于建筑物群的約束Delaunay三角網(wǎng)空間剖分模型以及鄰接跨立三角形判定為基礎(chǔ)來(lái)定義的[6]，它構(gòu)成建筑物目標(biāo)間的“鄰近通廊”，具體如下：

1)采用Delaunay三角網(wǎng)建立建筑物群的空間剖分模型：為避免建筑物邊界與三角形相交以及三角形穿越道路，本文采用約束Delaunay 三角網(wǎng)，參加三角網(wǎng)構(gòu)建的點(diǎn)為建筑物邊界及道路中心線上的端點(diǎn)和內(nèi)插點(diǎn)，內(nèi)插步長(zhǎng)為相鄰建筑物間的最小距離閾值。

2)確定多邊形間的鄰接跨立三角形：剔除位于多邊形內(nèi)部或其凹部區(qū)域的三角形，僅保留跨立三角形(即兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在同一個(gè)要素上，另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)在另一個(gè)要素上的三角形)。設(shè)跨立三角形位于同一要素上的邊為底邊，其他兩邊為腰，排除任意一條腰長(zhǎng)度超過(guò)距離閾值的三角形，排除腰與底邊形成的夾角中任意角度超過(guò)閾值θ(經(jīng)驗(yàn)取值，本文取值100°)的三角形，剩下的即為多邊形間的鄰接跨立三角形。

3)計(jì)算多邊形間的鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度：多邊形間所有鄰接跨立三角形底邊的集合即為多邊形間的鄰接相關(guān)邊，所有鄰接跨立三角形底邊長(zhǎng)度之和即為多邊形間的鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度。

建筑物分組合并時(shí)，將采用建筑多邊形間平均距離、建筑多邊形間鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度以及建筑分組面積等3個(gè)指標(biāo)作為控制指標(biāo)。其中距離控制建筑物分組資格，只有建筑物距離小于閾值時(shí)才能分為一組；鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度控制分組決策過(guò)程，優(yōu)先合并鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度最長(zhǎng)的兩個(gè)建筑多邊形；建筑分組面積控制分組停止條件，即綜合的粒度，當(dāng)分為一組的多邊形總面積超過(guò)閾值(縮編后最小上圖面積)時(shí)，此組多邊形將喪失“活性”，不再參與合并。建筑物分組的具體過(guò)程如下：

1)計(jì)算每個(gè)建筑物多邊形的面積并排序，面積大于縮編后最小上圖面積的多邊形將喪失“活性”不再參與分組操作，取面積最小的“活躍”多邊形A作為當(dāng)前目標(biāo)；

2)在Delaunay三角網(wǎng)建立的建筑物群的空間剖分模型中考察與A有鄰接跨立三角形聯(lián)系的建筑物多邊形集U，獲取與A平均距離在閾值以內(nèi)的建筑物多邊形集U′，取U′中與A鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度最長(zhǎng)的建筑物多邊形B與之優(yōu)先分為一組(當(dāng)鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度相同時(shí)，考慮平均距離較小的多邊形)；分組后的多邊形集將作為一個(gè)完整的大多邊形參與面積計(jì)算、排序和分組操作；

3)返回步驟1；

4)直至所有多邊形均喪失“活性”，分組操作停止。

對(duì)于城區(qū)規(guī)則排列建筑物群，以上算法效果較理想。對(duì)于城中村不規(guī)則排列建筑物群，則需采用“先路網(wǎng)生成處理，后建筑分組合并”的迂回策略；對(duì)于郊區(qū)具有方向延展性的建筑物群，應(yīng)采用方向差異權(quán)值對(duì)目標(biāo)間鄰接相關(guān)邊長(zhǎng)度進(jìn)行修正，將方向因子納入視覺(jué)鄰近關(guān)系計(jì)算中[6]。

3.2.2建筑物的選取、化簡(jiǎn)、間隙等寬化處理及沖突移位

對(duì)于花都、從化、增城等山區(qū)隨機(jī)分布的散列式居民地，本文首先采用Collapse算法將散列式居民地從幾何特征上由二維轉(zhuǎn)變?yōu)?維的點(diǎn)和1維的線，然后采用基于Voronoi圖的群點(diǎn)重采樣算法進(jìn)行化簡(jiǎn)和選取[7]，見(jiàn)圖7a。

基于計(jì)算幾何的建筑物化簡(jiǎn)方法一般有矩形擬合、字母形狀匹配法、邊界最小二乘擬合、緩沖區(qū)擴(kuò)后再收、彎曲化簡(jiǎn)等5種方法，其中前3種方法主要針對(duì)房屋類型多邊形，后兩種針對(duì)街區(qū)類型多邊形[8-12]，如圖7b所示。本文采用彎曲化簡(jiǎn)方法[11-12]，即在Delaunay三角網(wǎng)建立的建筑物群的空間剖分模型，依次對(duì)每個(gè)建筑物在保持鄰近關(guān)系的情況下，刪除小的彎曲，保持建筑物形狀，并維持建筑物直角化特征，達(dá)到化簡(jiǎn)建筑物的效果。

建筑物要素綜合到中比例尺，如1∶25 000時(shí)，為了圖面美觀，需要對(duì)建筑物區(qū)域間的縫隙做等寬化處理。首先構(gòu)建每個(gè)街區(qū)中建筑物群的凸殼，提取凸殼中非建筑物的“背景”區(qū)域；基于Delaunay三角網(wǎng)提取“背景”區(qū)域的骨架線；以骨架線為中軸，按一定寬度構(gòu)建緩沖區(qū)，形成新的“背景”區(qū)域；將新“背景”區(qū)域與凸殼做空間疊置即可達(dá)到等寬化處理效果，見(jiàn)圖7c。

建筑物群的沖突移位處理主要采用基于場(chǎng)論原理的街道、建筑物保持拓?fù)湟恢碌囊莆惶幚韀13-15]，即結(jié)合Delaunay三角網(wǎng)和Buffer分析探測(cè)鄰近沖突部位，基于場(chǎng)論原理，通過(guò)鄰近度和鄰近分析的計(jì)算決定目標(biāo)移位的方向和距離，如圖7d和圖7e所示。

3.3　水系要素綜合算法

水系綜合主要包括雙線河變單線河、水域毗鄰化處理、水域多邊形合并、線狀河流化簡(jiǎn)、水系網(wǎng)選取以及溝渠處理等。植被要素的綜合處理以選取、合并及化簡(jiǎn)為主，其處理方法與水域多邊形有類似之處，本文不再贅述。

雙線河變單線河、水域毗鄰化處理的基本算法均為骨架線提取的中軸化算法[5]，其中水域毗鄰操作的實(shí)現(xiàn)是在鄰近湖泊多邊形間隙空白區(qū)域提取骨架線，沿著骨架線將多邊形邊界縫合，猶如穿衣服“拉上拉鏈”[3]，見(jiàn)圖8a。水域多邊形的合并也基于約束Delaunay三角網(wǎng)的空間剖分模型來(lái)探測(cè)相鄰多邊形的鄰近部位，進(jìn)行合并，水域合并需要考慮一定的約束條件，如不能穿越溝渠、線狀河流等[12]。線狀河流化簡(jiǎn)則在矢量點(diǎn)壓縮的基礎(chǔ)上，利用Delaunay三角網(wǎng)建立彎曲層次結(jié)構(gòu)，刪除小彎曲，保持總體形態(tài)輪廓,達(dá)到線化簡(jiǎn)的目的[11]，見(jiàn)圖8c。

水系網(wǎng)的選取抽稀主要基于Horton法則建立水系網(wǎng)的平面結(jié)構(gòu)樹(shù)和語(yǔ)義層次樹(shù)(見(jiàn)圖8b)，并由線到面基于Delaunay三角網(wǎng)建立各河流分支匯水區(qū)域的層次化剖分，進(jìn)而通過(guò)該剖分結(jié)構(gòu)進(jìn)行水系樹(shù)的化簡(jiǎn)[16]。此外，廣州地區(qū)的水系分布有其特殊性，尤其是南沙區(qū)，河網(wǎng)密集、溝渠眾多、分布規(guī)則，本研究采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法進(jìn)行溝渠選取(見(jiàn)圖8d)，分4個(gè)步驟進(jìn)行處理：中軸化溝渠骨架線提取、侵蝕算法溝渠與河流分離、溝渠抽稀、膨脹算法溝渠與河流掛接等。

3.4　基于加權(quán)群點(diǎn)重采樣算法的POI點(diǎn)選取

采用基于重要性程度(POI點(diǎn)級(jí)別)的加權(quán)Voronoi圖的點(diǎn)群選取化簡(jiǎn)算法實(shí)現(xiàn)POI點(diǎn)綜合[7]，具體思想如下：①利用POI數(shù)據(jù)生成Voronoi圖；②根據(jù)每個(gè)點(diǎn)所占的面積乘以點(diǎn)的權(quán)重，得到每個(gè)點(diǎn)的重要度；③剔除重要度最低的點(diǎn)，同時(shí)鎖住周圍的點(diǎn)；④剔除未被鎖住的重要度最低的點(diǎn)，同時(shí)鎖住周圍的點(diǎn)；⑤重復(fù)④直到達(dá)到剔除比例，選取完成；或剩下所有的點(diǎn)都被鎖住，解鎖所有點(diǎn)，轉(zhuǎn)至③。

3.5　多要素綜合結(jié)果的空間一致性維護(hù)

導(dǎo)致空間一致性關(guān)系破壞的原因包括數(shù)據(jù)來(lái)源于不同比例尺、分要素獨(dú)立化簡(jiǎn)綜合、綜合過(guò)程中的幾何維數(shù)變化等。依據(jù)維護(hù)對(duì)象的類型，綜合關(guān)系維護(hù)可以分為同要素類一致性維護(hù)和不同要素類間的一致性維護(hù)[17-18]。而空間數(shù)據(jù)處理主要基于Delaunay三角網(wǎng)模型鄰近分析探測(cè)由三角形集表達(dá)的邊界不一致局部區(qū)域，通過(guò)三角網(wǎng)骨架線提取來(lái)進(jìn)行邊界不一致改正，過(guò)程如圖9所示。

圖8　水系綜合處理

圖9　邊界不一致維護(hù)流程

4應(yīng)用

依托廣州市基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)抽取、重構(gòu)及規(guī)范化、一致性處理生成本底地理基礎(chǔ)框架數(shù)據(jù)庫(kù)，并將其作為同一母版數(shù)據(jù)資源，采用本文開(kāi)發(fā)的“基于同源數(shù)據(jù)的序列比例尺地圖綜合縮編平臺(tái)”，快速構(gòu)建廣州市縱向立體化生產(chǎn)及管理的多尺度地理基礎(chǔ)框架數(shù)據(jù)(包括1∶2 000、1∶1萬(wàn)、1∶2.5萬(wàn)、1∶5萬(wàn)、1∶10萬(wàn)、1∶20萬(wàn)及1∶50萬(wàn)等7個(gè)數(shù)據(jù)尺度)，并以此為基礎(chǔ)疊加約80萬(wàn)條門牌及門樓址、約20大類22.5萬(wàn)條POI記錄專題數(shù)據(jù)，從而首次構(gòu)建具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)，涵蓋廣州市全市域約7 400 km2的大型多尺度空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

本研究構(gòu)建的廣州市多尺度空間數(shù)據(jù)庫(kù)成果，在面向公眾及政務(wù)的在線式地理信息服務(wù)、專業(yè)GIS系統(tǒng)開(kāi)發(fā)以及基于GIS數(shù)據(jù)的需求適應(yīng)型專題地圖快速編制研究方面進(jìn)行應(yīng)用，取得顯著社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

5結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)“數(shù)字城市”建設(shè)中如何保證多尺度數(shù)據(jù)資源的快速更新及一致性維護(hù)這一關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究，研發(fā)基于同源大比例尺數(shù)據(jù)連續(xù)化生產(chǎn)序列小比例尺數(shù)據(jù)、對(duì)多尺度城市空間數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向立體式管理的統(tǒng)一軟件平臺(tái),開(kāi)發(fā)“人性化”的、人機(jī)協(xié)同的高效交互式數(shù)據(jù)綜合工作模式，通過(guò)工日測(cè)算生產(chǎn)效率比傳統(tǒng)方式提高6倍以上。

本文突破本領(lǐng)域一直存在的地圖綜合理論研究與工程化應(yīng)用相脫離的局面?；谌斯ぶ悄苤R(shí)規(guī)則表達(dá)機(jī)制，構(gòu)建六元組的地圖綜合規(guī)則庫(kù)形式化描述機(jī)制及五因素的綜合流程決策推理機(jī)制；研發(fā)開(kāi)放式地圖綜合軟件系統(tǒng)構(gòu)架體系；針對(duì)廣州市交通網(wǎng)絡(luò)密集、河網(wǎng)水系發(fā)達(dá)且分布形態(tài)多樣、居民地密度不均且分布模式各異的獨(dú)特地理特征，開(kāi)發(fā)一批適用性很強(qiáng)的高效綜合算子，突破從寫真式大尺度到抽象式中小尺度的序列比例尺地圖綜合的諸多技術(shù)難題。對(duì)快速構(gòu)建或更新城市多尺度空間數(shù)據(jù)庫(kù)具有重要借鑒意義。

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[責(zé)任編輯：張德福]

《測(cè)繪工程》網(wǎng)上投稿系統(tǒng)正式開(kāi)通試用

《測(cè)繪工程》編輯部為提高稿件處理的網(wǎng)絡(luò)化水平和采編工作的效率,及時(shí)讓作者了解稿件的處理情況,自2015年7月1日起網(wǎng)上投稿系統(tǒng)正式開(kāi)通試用,可實(shí)現(xiàn)作者網(wǎng)上投稿、實(shí)時(shí)查詢稿件狀態(tài)及修改意見(jiàn),專家網(wǎng)上審稿以及編輯網(wǎng)上處理稿件等功能,使稿件審理愈加快捷、方便、有效。

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(本刊編輯部)

The software platform of sequence scale map generation based on same homologous data

LIU Yang1,LAN Ze-ying2

(1.Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute,Guangzhou 510060,China；2.Guangdong University of Technology,Guangzhou 510060,China)

Abstract：The critical problem in digital city construction is how to update the multi-scale spatial data timely and consistently.This paper purposes a software platform of sequence scale map generation based on the same basic large scale data,which can also provide unified and longitudinal vertical management of multi-scale data.The study includes three main parts.Firstly,it sets up a six-element formal expression of map generation rules,and then builds a five-factor control mechanism of map generation process.Secondly,it constructs a open system architecture for the software platform of sequence scale map generation.Thirdly,it studies a series of applicable and efficient map generation algorithms considering the unique geographical features in Guangzhou city.The software platform has been successfully applied to the rapid building of multi-scale spatial database in Guangzhou City.

Key words：multi-scale spatial database；same homologous data；sequence scale；map generation；data updating

作者簡(jiǎn)介：劉洋(1981-)，男，博士.

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué) (41301377)

收稿日期：2015-01-22；修回日期：2015-02-01

中圖分類號(hào)：P208

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-7949(2015)12-0036-07