劉 杰

（1.上海市測(cè)繪院，上海200063）

面向地理國情監(jiān)測(cè)的地理要素變化檢測(cè)方法

劉 杰1

（1.上海市測(cè)繪院，上海200063）

地理要素是地理國情監(jiān)測(cè)的重要組成部分，特別是在城市地區(qū)，其具有種類多、數(shù)據(jù)量大、格式多樣、變化頻繁等特點(diǎn)。提出并設(shè)計(jì)了一種基于不同時(shí)態(tài)同源參考數(shù)據(jù)的地理要素變化檢測(cè)技術(shù)方法。經(jīng)應(yīng)用實(shí)踐證明，該技術(shù)方法適用于工程化應(yīng)用的地理要素變化信息提取，可為常態(tài)化地理國情監(jiān)測(cè)提供參考。

地理要素；變化檢測(cè)；FME

地理國情監(jiān)測(cè)是在普查數(shù)據(jù)成果的基礎(chǔ)上，對(duì)自然和人文地理要素的空間分布、特征及其相互關(guān)系[1]進(jìn)行定量、空間化的監(jiān)測(cè)，從而獲取地表覆蓋和國情要素的變化信息。近年來，基于高分辨率遙感影像和數(shù)字地表模型（DSM）的地表覆蓋信息提取[2-3]以及變化檢測(cè)[4]已得到廣泛應(yīng)用，地理國情要素的變化檢測(cè)逐漸成為研究重點(diǎn)[5-7]并已取得部分理論成果。上海市作為特大型城市的典型代表，市域內(nèi)社會(huì)、人文、資源等各類地理要素高度集中，通過定期收集基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫、公開版地圖數(shù)據(jù)庫、各委辦局行業(yè)專題資料等參考數(shù)據(jù)，在滿足國家國情監(jiān)測(cè)要求的基礎(chǔ)上，拓展監(jiān)測(cè)了幾十種市情專題，共同構(gòu)成了綜合反映城市地區(qū)特征的數(shù)據(jù)資源，具有重要的理論研究和社會(huì)應(yīng)用價(jià)值。然而，地理要素具有種類多、數(shù)據(jù)量大、格式多樣、變化頻率相對(duì)較快等特點(diǎn)，如何快速高效地整理和獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)，一直是研究的熱點(diǎn)問題。本文在技術(shù)分析的基礎(chǔ)上，提出了一種在工程化應(yīng)用中可行的地理要素變化信息提取方法；并通過FME實(shí)現(xiàn)了變化信息自動(dòng)提取，為地理國情監(jiān)測(cè)的地理要素變化信息提取提供參考。

1 地理要素變化檢測(cè)方法與流程

地理要素實(shí)體[8]主要包括點(diǎn)要素、線要素和面要素。變化檢測(cè)主要體現(xiàn)為對(duì)地理要素的空間變化和屬性變化的檢測(cè)，從空間角度出發(fā)，對(duì)地理要素的空間位置和幾何形狀作定量和定性分析，比較其間的相似程度以尋找同名實(shí)體[9]。本文對(duì)于點(diǎn)要素的空間變化采用歐氏距離進(jìn)行判讀；線要素的空間變化限定在空間位置和走向變化（節(jié)點(diǎn)的增刪或差異不考慮），采用長(zhǎng)度重疊度和Hausdorff 距離進(jìn)行判讀；面要素的空間變化限定在空間位置和形狀變化（節(jié)點(diǎn)的增刪或差異不考慮），采用面積重疊度進(jìn)行判讀；屬性變化采用Levenshtein算法對(duì)同一屬性項(xiàng)進(jìn)行相似度判讀。

以兩個(gè)不同時(shí)態(tài)的同一專題要素為例，本文設(shè)計(jì)的地理要素變化檢測(cè)流程如圖1所示。

圖1 地理要素變化檢測(cè)流程圖

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將矢量空間數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系統(tǒng)和投影系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式、空間數(shù)據(jù)精度、屬性字段類型進(jìn)行統(tǒng)一，形成空間參考與屬性類型一致的同源數(shù)據(jù)。

1.2 空間變化檢測(cè)

1）點(diǎn)要素的空間變化檢測(cè)采用歐氏距離：

以基態(tài)點(diǎn)要素為圓心，搜索位置相同或歐氏距離在一定閾值范圍內(nèi)的最新時(shí)態(tài)點(diǎn)要素。閾值的設(shè)定可參考地理要素采集精度，閾值過小，難以找到同名點(diǎn)；閾值太大，會(huì)導(dǎo)致過多一點(diǎn)匹配多點(diǎn)的情況

2）線要素的空間變化檢測(cè)采用長(zhǎng)度重疊度和Hausdorff 距離：

長(zhǎng)度重疊度是基態(tài)線要素的分布與最新時(shí)態(tài)線要素的分布相重疊的部分占二者總體分布的比率；基于一定的閾值對(duì)新舊時(shí)態(tài)線狀要素作線線疊加計(jì)算長(zhǎng)度重疊度。Hausdorff 距離用以比較兩個(gè)線要素的總體差異；其中線要素的點(diǎn)集簡(jiǎn)化為起點(diǎn)、終點(diǎn)、中心點(diǎn)以及若干其他按長(zhǎng)度百分比在線上取得的點(diǎn)，基于上述點(diǎn)集計(jì)算新舊時(shí)態(tài)線要素Hausdorff 距離。

3）面要素的空間變化檢測(cè)采用面積重疊度：

面積重疊度是基態(tài)面要素的分布與最新時(shí)態(tài)面要素的分布相重疊的部分占二者總體分布的比率；基于一定的閾值對(duì)新舊時(shí)態(tài)面狀要素作面面疊加計(jì)算面積重疊度。

1.3 屬性變化檢測(cè)

Levenshtein距離又稱編輯距離，是兩個(gè)字符串之間，由一個(gè)轉(zhuǎn)換成另一個(gè)所需的最少編輯操作次數(shù)。許可的編輯操作包括替換、插入和刪除，Levenshtein算法一般給每個(gè)操作相同的權(quán)重，也可定義不同操作的代價(jià)。地理要素的屬性變化采用Levenshtein算法對(duì)同一屬性項(xiàng)進(jìn)行相似度判讀。

2 地理要素變化檢測(cè)實(shí)現(xiàn)方案

FME是Safe Software公司開發(fā)的空間與非空間數(shù)據(jù)分析、處理、轉(zhuǎn)換、共享的完整ETL平臺(tái)。本文基于上述方法與流程，利用FME實(shí)現(xiàn)了地理要素變化檢測(cè)和變化信息的自動(dòng)提取。

2.1 數(shù)據(jù)輸入

地理要素變化檢測(cè)雖涉及幾十種要素，但主要以點(diǎn)、線、面來表示，因此數(shù)據(jù)輸入只需保證兩個(gè)時(shí)態(tài)的要素類型一致。FME支持動(dòng)態(tài)讀取同一格式的不同數(shù)據(jù)源，然后根據(jù)數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)生成目標(biāo)表，主要通過讀取模塊的合并要素類實(shí)現(xiàn)。輸入的數(shù)據(jù)源分為基態(tài)數(shù)據(jù)和最新時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)，二者都通過Geometry Filter轉(zhuǎn)換器分成點(diǎn)、線、面3種幾何要素，用于后續(xù)點(diǎn)、線、面分要素類的變化檢測(cè)。

2.2 變化檢測(cè)

地理要素變化檢測(cè)主要步驟包括時(shí)態(tài)標(biāo)識(shí)、數(shù)據(jù)過濾、空間匹配、屬性匹配等，如圖2所示。

圖2 基于FME實(shí)現(xiàn)地理要素變化檢測(cè)流程圖

點(diǎn)要素的空間匹配通過NeighborFinder查找歐式距離在閾值范圍內(nèi)的鄰近點(diǎn)，并把該范圍內(nèi)所有鄰近點(diǎn)的信息存放在該點(diǎn)的列表屬性中。在屬性變化檢測(cè)時(shí)調(diào)用Levenshtein算法，計(jì)算該點(diǎn)與列表中所有鄰近點(diǎn)的文本相似度，然后對(duì)點(diǎn)的相似度進(jìn)行排序，提取最優(yōu)值并判斷屬性是否發(fā)生變化。

線要素的空間匹配通過Snapper和LineOnLine Overlay對(duì)新舊時(shí)態(tài)線狀要素作線線疊加計(jì)算長(zhǎng)度重疊度；通過Snipper、NeighborFinder和StatisticsCalculator提取點(diǎn)集，計(jì)算點(diǎn)到線最近距離以及統(tǒng)計(jì)Hausdorff 距離。

面要素的空間匹配通過Snapper和AreaOnArea Overlay對(duì)新舊時(shí)態(tài)面狀要素作面面疊加計(jì)算面積重疊度。線要素和面要素一般根據(jù)重疊度直接提取最優(yōu)值，在屬性變化檢測(cè)時(shí)調(diào)用Levenshtein算法判斷屬性是否發(fā)生變化。

在實(shí)現(xiàn)過程中，對(duì)于空間不能匹配的要素，不再進(jìn)行屬性相似度判斷，而是簡(jiǎn)化為直接判斷屬性是否完全一致，再根據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)態(tài)作進(jìn)一步判斷。

2.3 變化信息輸出

空間上能夠匹配但屬性不能匹配的，輸出為屬性變化要素；空間上不能匹配但屬性上完全一致的，輸出為空間變化要素；空間和屬性均不能匹配的，根據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)態(tài)標(biāo)識(shí)，輸出為新增或刪除要素。根據(jù)輸出的變化信息還可以分要素統(tǒng)計(jì)變化數(shù)量、變化長(zhǎng)度、變化面積和更新比例等信息。

3 應(yīng)用實(shí)例

本文技術(shù)方法已成功應(yīng)用于2015年上海市地理國情標(biāo)準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)核準(zhǔn)和2016年基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測(cè)中?，F(xiàn)以公開版地圖數(shù)據(jù)庫不同時(shí)態(tài)的學(xué)校（點(diǎn)）、道路（線）和公園綠地（面）數(shù)據(jù)為例，通過設(shè)置輸入和輸出路徑，即可得到屬性變化要素、新增要素、刪除要素和位置變化要素，如圖3所示（擴(kuò)大圖為迪士尼周邊的變化情況），通過對(duì)變化信息提取結(jié)果的比較可知提取結(jié)果是正確的。

圖3 地理要素變化檢測(cè)結(jié)果

4 結(jié) 語

地理要素時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)技術(shù)在與地理信息有關(guān)的領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，特別是對(duì)于時(shí)空數(shù)據(jù)庫的管理具有重要意義。本文設(shè)計(jì)的地理要素變化檢測(cè)方法，已經(jīng)成功應(yīng)用于2015年上海市地理國情標(biāo)準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)核準(zhǔn)和2016年基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測(cè)的生產(chǎn)實(shí)踐和質(zhì)量檢查中。經(jīng)過實(shí)踐證明，該方法可有效提高國情監(jiān)測(cè)地理要素變化檢測(cè)的效率，對(duì)實(shí)際生產(chǎn)和質(zhì)量控制有較大的幫助；也可進(jìn)一步擴(kuò)展到基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)勢(shì)性更新、質(zhì)量控制等方面，從而形成增量式基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建多要素多時(shí)空的地理信息數(shù)據(jù)，更加有利于對(duì)地理信息進(jìn)行地理變遷、地理現(xiàn)象變化規(guī)律等的研究。但該方法還存在局限性，對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)有一定的要求，即更新前后數(shù)據(jù)必須是一致的，對(duì)于不同來源的數(shù)據(jù)目前還不適用，在以后的工作中需要繼續(xù)研究與改進(jìn)。

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P208

B

1672-4623（2017）05-0032-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.0051.0

劉杰，碩士，工程師，從事地圖制圖學(xué)與地理信息工程方面的工作和研究。

2016-08-19。

項(xiàng)目來源：現(xiàn)代工程測(cè)量國家測(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）。