徐艇偉，張彥

(1.重慶數(shù)字城市科技有限公司，重慶 400020； 2.重慶市地理信息云服務(wù)企業(yè)工程技術(shù)研究中心，重慶 400020)

1 引 言

地理國情普查通過對質(zhì)量元素評分來完成數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查。其中，表征質(zhì)量的折刺檢查可通過電腦程序檢查來完成[1]。地理國情普查的主要數(shù)據(jù)分為地表覆蓋分類和地理國情要素[2]，數(shù)據(jù)類型包括點狀數(shù)據(jù)、線狀數(shù)據(jù)和面狀數(shù)據(jù)，而面狀數(shù)據(jù)是最復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，這意味著其折刺檢查工作的難度也最大。[3]通過ArcGIS中折線夾角計算工具完成面狀數(shù)據(jù)的折刺檢查，存在操作過程復(fù)雜、局限性大和效率低下等問題。

隨著現(xiàn)代計算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展，計算機(jī)在測繪、地理信息系統(tǒng)及遙感信息系統(tǒng)等地理科學(xué)行業(yè)中的作用越來越大。運用計算機(jī)語言，編寫程序來完成檢查是一個解決面狀數(shù)據(jù)折刺檢查問題的較好途徑。本文通過建立面狀數(shù)據(jù)的幾何模型，利用計算機(jī)的迭代運算和向量夾角計算法來自動獲取每個夾角的角度值，提出一套解決折刺檢查問題的方案。

2 方法原理與設(shè)計

2.1 原理分析

矢量面狀數(shù)據(jù)由若干個節(jié)點構(gòu)成，連續(xù)3個節(jié)點形成一個夾角，當(dāng)該夾角的角度小于標(biāo)準(zhǔn)閾值時，稱之為折刺。尋找折刺的首要任務(wù)是實現(xiàn)面狀數(shù)據(jù)每個夾角值的自動獲取。

面狀數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為點狀數(shù)據(jù)，通過獲取數(shù)據(jù)各個節(jié)點的位置，利用向量夾角計算法可得到每個節(jié)點所對應(yīng)的夾角度數(shù)。向量夾角計算法的具體內(nèi)容如下：

圖1 三個節(jié)點相對位置

假設(shè)平面坐標(biāo)系中的3個節(jié)點分別為P0、P1、P2，它們的排列順序如圖1所示，α表示3點連線的夾角，3個點的坐標(biāo)分別為P0=(x0，y0)，P1=(x1，y1)，P2=(x2，y2)，向量夾角計算公式如下：

通過反三角函數(shù)即可獲得向量夾角[4]，根據(jù)地理國情普查質(zhì)量評定標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定最終夾角小于設(shè)定閾值的作為折刺結(jié)果導(dǎo)出。

2.2 技術(shù)設(shè)計

矢量面狀數(shù)據(jù)折刺的檢查是通過將面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點狀數(shù)據(jù)，獲取點的坐標(biāo)，代入向量夾角計算公式中，得到每個節(jié)點夾角的角度值，最后將角度值與設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)閾值進(jìn)行比較，導(dǎo)出小于閾值的角所對應(yīng)的3個節(jié)點的坐標(biāo)，通過ArcGIS的點生成線工具生成最終的錯誤列表，技術(shù)流程圖如圖2所示。

圖2 技術(shù)流程圖

2.3 屬性設(shè)計

以上技術(shù)流程的第二步需要將面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點狀數(shù)據(jù)，第六步需要生成最終的結(jié)果，具體的點狀數(shù)據(jù)屬性表和結(jié)果圖層的屬性表設(shè)計如表1和表2所示。

點狀數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)表 表1

問題點圖層要素屬性結(jié)構(gòu)表 表2

3 程序設(shè)計

3.1 面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點狀數(shù)據(jù)

該步驟是將面狀數(shù)據(jù)中所有節(jié)點提取并轉(zhuǎn)換為點狀數(shù)據(jù)，通過調(diào)用Python的ArcPy模塊中的FeatureVerticesToPoints_management函數(shù)可以完成，[5]該功能運算后效果如圖3所示。

圖3 面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為點狀數(shù)據(jù)

3.2 獲取點的坐標(biāo)及其前一點和后一點

(1)獲取每個點的坐標(biāo)

該步驟通過調(diào)用Python的ArcPy模塊中AddXY_management函數(shù)，將上一步驟中點狀數(shù)據(jù)的x和y值計算并記錄到點位屬性列表中。

(2)獲取每個點的前一點和后一點

第一步，獲取每個面起點和終點的信息(起點和終點重合)。由于每個面點狀數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識碼從起點到終點是依次遞增的，所以程序通過SQL語言獲取每個面狀數(shù)據(jù)中包含點狀數(shù)據(jù)的最小唯一標(biāo)識碼和最大唯一標(biāo)識碼。

第二步，根據(jù)唯一標(biāo)識碼獲取每個點的前一點和后一點的信息，每個點前一點的唯一標(biāo)識碼為該點唯一標(biāo)識碼減1，每個點后一點的唯一標(biāo)識碼為該點唯一標(biāo)識碼加1，由于起點和終點重合的緣故，所以起點和終點的前一點和后一點均是該面的倒數(shù)第二個點和整數(shù)第二個點。

3.3 計算向量夾角并比較

該步驟為本檢查方法的核心步驟，具體算法流程如圖4所示。

圖4 算法流程圖

(1)利用Python的數(shù)組List功能和Arcpy模塊的Cursor功能，獲取面的個數(shù)得到N值，關(guān)鍵代碼如下：

polygons[]

with arcpy.da.SearchCursor(fc，["OID@"，"ORIG_FID"]) as cursor：#檢索每個面狀唯一標(biāo)識碼

for row in cursor：

polygons.append(row[1])

del cursor

N=len(polygons) #獲取面的個數(shù)

(2)獲取每個面起點和終點的唯一標(biāo)識碼，關(guān)鍵代碼如下：

for m in range(1，N)：

with arcpy.da.SearchCursor(fc，["ORIG_FID"，"MIN_OBJECTID"，"MAX_OBJECTID"]，"ORIG_FID="+str(m)) as cursor： #檢索每個面狀數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識碼、所含點狀數(shù)據(jù)的最小標(biāo)識碼和最大標(biāo)識碼

for row in cursor：

sta=row[1] #獲取起點ID

end=row[2] #獲取終點ID

……

(3)獲取當(dāng)前面起點、第2點、第3點……第n點……終點的x值、y值、前一點唯一標(biāo)識碼、后一點唯一標(biāo)識碼，關(guān)鍵代碼如下：

with arcpy.da.SearchCursor(fc，["OID@"，"ORIG_FID"，"POINT_X"，"POINT_Y"，"Prev"，"Next"]，"OBJECTID="+str(sta)) as cursor： #獲取起點的信息

for row in cursor：

x1=row[2] y1=row[3] p1=row[4] n1=row[5]

with arcpy.da.SearchCursor(fc，["OID@"，"ORIG_FID"，"POINT_X"，"POINT_Y"，"Prev"，"Next"]，"OBJECTID="+str(n1)) as cursor： #獲取第2點的信息

for row in cursor：

cid=row[0] x2=row[2] y2=row[3] cp=row[4] cn=row[5]

while True：

with arcpy.da.SearchCursor(fc，["OID@"，"POINT_X"，"POINT_Y"，"Next"]，"OBJECTID="+str(cn)) as cursor：#獲取第n點的信息(n≠1，2)

for row in cursor：

nid=row[0] nx=row[1] ny=row[2] cn=row[3][6]

(4)求當(dāng)前面中第n個夾角值的余弦值，并通過反三角函數(shù)求得第n個夾角的角度值。構(gòu)成該夾角的三個點分別為第n-1點，第n點，第n+1點，坐標(biāo)值分別為Pn-1=((n-1)x，(n-1)y)，Pn=(nx，ny)，Pn+1=((n+1)x，(n+1)y)，關(guān)鍵代碼如下：

(((n-1)x-nx)*((n+1)x-nx)+((n-1)y-ny)*((n+1)y-ny))/(((n-1)x-nx)**2+((n-1)y-ny)**2)**0.5/(((n+1)x-nx)**2+((n+1)y-ny)**2)**0.5

(5)通過條件語句對第n個夾角余弦值與標(biāo)準(zhǔn)值的余弦值進(jìn)行比較，將構(gòu)成超限夾角的三個點狀數(shù)據(jù)導(dǎo)出到點問題圖層中，形成初步檢查結(jié)果。

3.4 生成問題線圖層

為了方便檢查結(jié)果顯示，將點問題圖層轉(zhuǎn)化為線狀數(shù)據(jù)，通過Python中ArcPy模塊的點生成線函數(shù)可以完成。

4 試驗結(jié)果與分析

4.1 試驗數(shù)據(jù)

本文采用第一次地理國情普查重慶市永川區(qū)的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)來驗證面狀數(shù)據(jù)折刺檢查方法。永川區(qū)地表覆蓋分類數(shù)據(jù)為面狀數(shù)據(jù)，試驗區(qū)域包含面狀數(shù)據(jù)共3 857個，包含節(jié)點 125 273個。

4.2 試驗過程

(1)將普查數(shù)據(jù)中的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點狀數(shù)據(jù)，如圖5所示。

圖5面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點狀數(shù)據(jù)

(2)獲取點位坐標(biāo)，計算3點連線的夾角，生成結(jié)果如表3所示。

向量夾角計算結(jié)果表 表3

表中記錄第1824、1825、1826三個點和第7896、7897、7898三個點所構(gòu)成的兩個夾角值分別約為13.68°和6.07°，根據(jù)地理國情普查地表覆蓋分類檢查標(biāo)準(zhǔn)中面狀數(shù)據(jù)折刺角度不得小于15°的規(guī)定，這六個點涉及的兩個夾角均為異常折刺，作為問題點位導(dǎo)出。

(3)導(dǎo)出超限夾角，生成最終結(jié)果圖層，如圖6所示。

圖6 問題線圖層

4.3 試驗分析

上述方法與ArcGIS中的折線夾角計算方法進(jìn)行對比，有三大優(yōu)點：

(1)適用性更廣，ArcGIS的折點夾角計算只適用于線型數(shù)據(jù)，而上述方法既可以計算線型數(shù)據(jù)也可以計算面狀數(shù)據(jù)；

(2)易用性更高，ArcGIS中的折點夾角計算方法需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點狀數(shù)據(jù)后，建立COGO字段，通過COGO工具獲取線段的方向角，從而得到折線夾角[7]。而利用本文論述的方法，只需要導(dǎo)入待檢測的數(shù)據(jù)，即可運算出檢查結(jié)果，不需要介入更多的人工操作。

(3)效率更高，如果使用ArcGIS的折點夾角計算方法，需要耗費的時間遠(yuǎn)比使用上述方法要長。

5 總 結(jié)

矢量面狀數(shù)據(jù)折刺自動檢查方法的優(yōu)勢是從根本上解決了基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查的角度值異常問題，也為其他基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)幾何問題的排查提供了解決思路。該方法不僅可以運用在面狀數(shù)據(jù)的折刺檢查中，同樣可運用在線狀數(shù)據(jù)的折刺檢查中。但同時也存在弊端，隨著運算量增大，運算速度降低更快，當(dāng)數(shù)據(jù)較大時，可通過劃分查詢區(qū)域、精簡查詢步驟以及利用已有查詢結(jié)果等方法提升運算效率。計算機(jī)語言中，除了PYTHON語言，也可通過其他編程語言和平臺來進(jìn)行自動檢查方面的開發(fā)和研究，借助計算機(jī)來完成質(zhì)量檢查工作將成為未來地理信息行業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的一大趨勢。