余晨曦

（1.上海市測(cè)繪院，上海 210063）

基于ArcGIS的房屋建筑數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計(jì)分析

余晨曦1

（1.上海市測(cè)繪院，上海 210063）

在上海市基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)、航空數(shù)字正射影像等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，介紹了上海市房屋建筑數(shù)據(jù)采集的技術(shù)流程；探討了基于ArcGIS平臺(tái)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)和空間分析的方法，旨在更詳實(shí)地了解上海市建筑物分布情況，為城市改造提供宏觀決策依據(jù)。

ArcGIS；數(shù)據(jù)采集；空間統(tǒng)計(jì)

隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的日漸繁榮，我國(guó)城市化進(jìn)程高速發(fā)展，城市發(fā)展和變化日新月異。而城市房屋建筑是人們工作、生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)、娛樂和儲(chǔ)藏物資的永久性場(chǎng)所，是城市的主要構(gòu)成要素。它的分布規(guī)律以及形態(tài)特征反映了城市舊區(qū)改造、新城鎮(zhèn)建設(shè)發(fā)展情況，真實(shí)記錄了城市建設(shè)形態(tài)發(fā)展。

與傳統(tǒng)的非空間統(tǒng)計(jì)分析方法不同，空間統(tǒng)計(jì)方法是將地理空間信息直接融入到數(shù)學(xué)邏輯中，目前已廣泛運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、土壤、水文、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)以及地理等領(lǐng)域[1-6]。本文旨在利用航空影像和基礎(chǔ)地形信息采集上海市域內(nèi)每棟房屋建筑物的地理位置、占地面積、樓層數(shù)、高度等信息，并建立城市房屋建筑形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上利用空間分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，為城市改造提供宏觀決策依據(jù)。

1 資料來(lái)源與分析利用

上海市房屋建筑形態(tài)數(shù)據(jù)包含上海市市域內(nèi)每棟房屋建筑的空間位置信息、范圍、樓層數(shù)和高度信息等。其資料來(lái)源為上海市大比例基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)、航空數(shù)字正射影像以及航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)。

1）基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)。其中的居民地?cái)?shù)據(jù)可為城市建筑形態(tài)數(shù)據(jù)采集提供上海市域每棟房屋建筑物的圖形特征信息和屬性信息（房屋建筑高度、樓層數(shù)等）。

2）航空數(shù)字正射影像。采用現(xiàn)勢(shì)性好、分辨率高，通過(guò)正射糾正的影像數(shù)據(jù)，用于統(tǒng)一房屋建筑采集的時(shí)點(diǎn)。

3）航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)。它針對(duì)基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)中的準(zhǔn)測(cè)量區(qū)域、數(shù)據(jù)缺失區(qū)域以及現(xiàn)勢(shì)性較差的區(qū)域進(jìn)行航測(cè)立體采集成圖，對(duì)上述區(qū)域中缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，包括房屋建筑面和房屋建筑高程點(diǎn)。

2 數(shù)據(jù)采集流程

城市房屋建筑形態(tài)數(shù)據(jù)采集的主要任務(wù)就是將基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)和航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并根據(jù)最新的航空數(shù)字正射影像進(jìn)行現(xiàn)勢(shì)性更新，形成最終的城市房屋建筑形態(tài)成果。主要流程如圖1所示。

1）數(shù)據(jù)融合。將航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)與大比例基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，將地形數(shù)據(jù)庫(kù)中錯(cuò)誤或缺失的范圍用航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。主要工作包括屬性一致化處理、數(shù)據(jù)圖層合并、數(shù)據(jù)接邊和房屋建筑面合并等。

圖1 房屋建筑形態(tài)數(shù)據(jù)處理流程

基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)和航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)由房屋建筑面和房屋建筑高程點(diǎn)構(gòu)成，需要將高程點(diǎn)的高程屬性通過(guò)空間位置關(guān)聯(lián)到房屋建筑面上；再對(duì)基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)和航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性字段一致化處理，刪除不必要的字段，使得各層數(shù)據(jù)只包含樓層數(shù)、建筑高度字段；最后將幾個(gè)圖層合并為一個(gè)圖層，做好數(shù)據(jù)接邊。對(duì)于合并后的數(shù)據(jù)，將屬性完全相同的相鄰房屋建筑面進(jìn)行面合并，以減少極小面、面重疊等拓?fù)溴e(cuò)誤。

2）現(xiàn)勢(shì)性更新。將房屋建筑融合后的數(shù)據(jù)與最新的航空數(shù)字正射影像進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)勢(shì)性更新。對(duì)于影像中明顯已拆除或消失的房屋，需在成果數(shù)據(jù)中刪除；對(duì)于新增房屋，則需圈出相應(yīng)范圍，運(yùn)用航測(cè)內(nèi)業(yè)成圖技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)測(cè)，再對(duì)補(bǔ)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

3）數(shù)據(jù)拓?fù)錂z查、異常值處理。檢查房屋建筑初步成果中存在的面重疊、面縫隙、極小面等拓?fù)溴e(cuò)誤，并進(jìn)行修改。對(duì)于建筑物高度和樓層數(shù)屬性，發(fā)現(xiàn)建筑物高度明顯錯(cuò)誤的（如高度＜2.2 m或單層平均樓高＜2 m），在不影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果的前提下，去除相應(yīng)的屬性值，填寫缺省值。

3 基本統(tǒng)計(jì)

基本統(tǒng)計(jì)是基于統(tǒng)計(jì)單元，統(tǒng)計(jì)上海市城市房屋建筑的占地面積、面積占比、構(gòu)成比、平均樓層等指標(biāo)，反映上海城市建筑形態(tài)空間分布特征。

3.1 統(tǒng)計(jì)單元

①行政區(qū)劃與管理單元：城市中心城區(qū)、17個(gè)區(qū)縣、上海市；②規(guī)則地理格網(wǎng)單元：100 m×100 m、1 km×1 km規(guī)則地理格網(wǎng)單元；③街坊面：城市中心城區(qū)由于道路分割形成的街坊面。

3.2 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

按統(tǒng)計(jì)單元，上海市城市房屋建筑形態(tài)統(tǒng)計(jì)的具體指標(biāo)見表1。

表1 城市房屋建筑形態(tài)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

①面積：基于上海平面坐標(biāo)系，統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)面要素的平面面積。②面積占比：統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)面要素的面積總和與單元面積的比值。③構(gòu)成比：同一統(tǒng)計(jì)對(duì)象內(nèi)部的構(gòu)成，即子類占父類的比重。④建筑平均樓層：統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)所有房屋建筑樓層的平均值，公式為：

式中，n為統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)房屋面?zhèn)€數(shù)總和；Sk為第k個(gè)房屋面的面積；Storyk為第k個(gè)房屋面的樓層數(shù)。

4 空間統(tǒng)計(jì)

在ArcGIS中提供了一系列用于分析空間分布、模式、過(guò)程和關(guān)系的統(tǒng)計(jì)工具，是專門為處理地理數(shù)據(jù)而開發(fā)的。采用空間統(tǒng)計(jì)方法對(duì)上海市城市建筑形態(tài)空間分布的顯著特征進(jìn)行匯總，識(shí)別具有統(tǒng)計(jì)顯著性的空間聚類，評(píng)估城市建筑形態(tài)聚類或離散的總體模式，并建立空間關(guān)系模型，形成相應(yīng)空間分析專題圖成果。

4.1 方向分布統(tǒng)計(jì)

4.1.1 統(tǒng)計(jì)模型

度量地理分布的空間分析方法主要用于匯總某一分布模式的關(guān)鍵特征，包括平均中心計(jì)算、中心要素確定、線性方向平均值、方向分布統(tǒng)計(jì)等。利用方向分布統(tǒng)計(jì)（標(biāo)準(zhǔn)差橢圓）方法統(tǒng)計(jì)高層建筑空間分布的軸線方向。

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓以要素分布的平均中心為橢圓中心，分別計(jì)算其在X、Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差，從而確定橢圓的長(zhǎng)軸和短軸。利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，可以分析要素的分布是否具有特定的方向。橢圓的分布范圍表示要素空間分布的主體區(qū)域，方位角（正北方向順時(shí)針旋轉(zhuǎn)到橢圓長(zhǎng)軸的角度）反映其分布的主趨勢(shì)方向，長(zhǎng)軸表示要素在分布主趨勢(shì)方向上的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的計(jì)算公式[7]為：

式中，σx為標(biāo)準(zhǔn)差橢圓短軸的長(zhǎng)度；σy為標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)軸的長(zhǎng)度；和是平均中心和要素i坐標(biāo)xi、yi的坐標(biāo)差。

4.1.2 統(tǒng)計(jì)流程和實(shí)驗(yàn)成果

利用上海市城市房屋建筑成果數(shù)據(jù)，提取面要素的幾何中心，形成房屋建筑點(diǎn)數(shù)據(jù)；再根據(jù)房屋建筑的樓高和樓層屬性，提取樓高＞100 m的超高層房屋建筑以及樓層數(shù)＞10層且建筑高度＜100 m的高層房屋建筑。對(duì)提取好的超高層房屋建筑、高層房屋建筑點(diǎn)數(shù)據(jù)，以街道、鎮(zhèn)為統(tǒng)計(jì)單元進(jìn)行方向分布統(tǒng)計(jì)，形成最終的空間統(tǒng)計(jì)結(jié)果。統(tǒng)計(jì)流程見圖2。

圖2 方向分布統(tǒng)計(jì)（標(biāo)準(zhǔn)差橢圓）流程

圖3是以虹口區(qū)房屋建筑實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，采用方向分布統(tǒng)計(jì)方法形成的統(tǒng)計(jì)成果。從圖中可直觀發(fā)現(xiàn)虹口區(qū)各街道高層房屋分布是有其分布中心和總體趨勢(shì)方向的。以江灣鎮(zhèn)街道和涼城新村街道為例，江灣鎮(zhèn)街道的高層及以上房屋建筑的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心位于江灣鎮(zhèn)中心，分布方向總體表現(xiàn)為“西北—東南”；而涼城新村街道的高層及以上房屋建筑的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心明顯位于街道的偏西南方，分布方向總體表現(xiàn)為“東北—西南”。

圖3 虹口區(qū)高層房屋建筑方向分布統(tǒng)計(jì)成果

4.2 熱點(diǎn)分析

4.2.1 統(tǒng)計(jì)模型

熱點(diǎn)分析統(tǒng)計(jì)方法主要用于標(biāo)識(shí)具有統(tǒng)計(jì)顯著性的聚集點(diǎn)，可對(duì)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)要素計(jì)算空間聚集因子（Z得分）。對(duì)于具有顯著統(tǒng)計(jì)意義的熱點(diǎn)，要素應(yīng)具有高值，且被其他同樣具有高值的要素所包圍。某個(gè)要素及其相鄰要素的局部總和將與所有要素的總和進(jìn)行比較；當(dāng)局部總和與所預(yù)期值存在很大差異，而無(wú)法成為隨機(jī)產(chǎn)生的結(jié)果時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的 Z得分。通過(guò)統(tǒng)計(jì)獲得的Z值，可以分析出高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置。Z得分的計(jì)算公式[8-9]為：

式中，xj為要素j的屬性值；ωi,j為要素i和j之間的空間權(quán)重；n為要素的總和為要素屬性值的平均值；S為要素屬性值的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式為：

利用熱點(diǎn)分析法，分別統(tǒng)計(jì)上海市、各區(qū)縣房屋建筑的聚集程度，從而分析出上海市以及各區(qū)縣房屋建筑分布的熱點(diǎn)區(qū)域。

4.2.2 統(tǒng)計(jì)流程及實(shí)驗(yàn)成果

按1 km×1 km規(guī)則地理格網(wǎng)單元，統(tǒng)計(jì)每個(gè)格網(wǎng)房屋建筑的面積占比；再利用統(tǒng)計(jì)得到的帶有房屋建筑面積占比的規(guī)則地理格網(wǎng)進(jìn)行熱點(diǎn)分析，得到每個(gè)規(guī)則地理格網(wǎng)單元代表房屋建筑的聚集程度Z值。Z 值越大，表示房屋建筑聚集的程度就越大；反之亦然；若Z值接近于零，則表示該區(qū)域房屋建筑不存在明顯的空間聚類。具體流程如圖4所示。

圖4 房屋建筑數(shù)據(jù)熱點(diǎn)分析流程

以上海市房屋建筑實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，采用熱點(diǎn)分析方法形成最終統(tǒng)計(jì)成果，如圖5所示。從圖中可知，上海市房屋建筑集中分布的區(qū)域主要在上海市中心城區(qū)的8個(gè)區(qū)，包括黃浦區(qū)、靜安區(qū)、長(zhǎng)寧區(qū)、徐匯區(qū)、虹口區(qū)、普陀區(qū)、閘北區(qū)、楊浦區(qū)。尤其是內(nèi)環(huán)區(qū)域房屋建筑的聚集度比其他區(qū)域更大，而楊浦區(qū)北部又比其他區(qū)域聚集度小。其余郊區(qū)房屋建筑集中分布的區(qū)域主要在各區(qū)縣的衛(wèi)星城中，如嘉定的嘉定新城、南翔、安亭，松江城區(qū)、青浦城區(qū)、金山的金山衛(wèi)地區(qū)等。以位于圖5中右上角的崇明縣為例，其房屋建筑集中分布的區(qū)域主要在崇明島上的城橋鎮(zhèn)、堡鎮(zhèn)以及長(zhǎng)興島的西南沿岸地區(qū)?？梢姺课萁ㄖ木奂扰c城市化發(fā)展具有一定的聯(lián)系，一般來(lái)說(shuō)房屋建筑聚集度越大的區(qū)域，其城市化程度越強(qiáng)。

圖5 上海市房屋建筑熱點(diǎn)分析統(tǒng)計(jì)成果

5 結(jié) 語(yǔ)

本文通過(guò)研究上海市城市房屋建筑形態(tài)數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計(jì)分析方法，結(jié)合ArcGIS平臺(tái)提供的一系列數(shù)據(jù)處理和空間統(tǒng)計(jì)工具，有效地提高了房屋建筑數(shù)據(jù)采集的效率；并利用方向分布統(tǒng)計(jì)和熱點(diǎn)分析等空間統(tǒng)計(jì)方法，分析了城市房屋建筑高度分布的軸線方向和分布的聚集程度，真實(shí)地反映了城市建設(shè)形態(tài)發(fā)展。

[1] 陳斐,杜道生.空間統(tǒng)計(jì)分析與GIS在區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2002,27(4):391-396

[2] 馬洪超,李德仁.基于空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的空間數(shù)據(jù)窗口大小的確定[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2001,26(1):18-23

[3] 胡青峰,張子平,何榮,等.基于Geoda 095i區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的空間統(tǒng)計(jì)分析研究[J].測(cè)繪與空間地理信息, 2007(2):53-55

[4] 張顯峰,崔偉宏.基于GIS與空間統(tǒng)計(jì)分析的可持續(xù)發(fā)展度量方法研究:以緬甸Myingyan District為例[J].遙感學(xué)報(bào),2001(1):34-40

[5] 羅畏,鄒崢嶸.空間統(tǒng)計(jì)分析的環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué), 2012(4):32-34

[6] 宋琳,董春,胡晶,等.基于空間統(tǒng)計(jì)分析與GIS的人均GDP空間分布模式研究[J].測(cè)繪科學(xué), 2006(4):123-125

[7] Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis[M]. RedLands: ESRI Press, 2005

[8] Getis A, Ord J K. The Analysis of Spatial Association by the Use of Distance Statistics[J].Geographical Analysis, 1992,24(3):189-206

[9] Ord J K, Getis A. Local Autocorrelation Statistics: Distributional Issues and an Application[J].Geographical Analysis,1995,27(4):286-306

P208

B

1672-4623（2016）07-0026-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.008

余晨曦，碩士，從事地圖制圖學(xué)與地理信息工程方面的工作。

2015-12-01。

項(xiàng)目來(lái)源：現(xiàn)代工程測(cè)量國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題資助項(xiàng)目（TJES1308）。