李寶

摘? ?要：針對安徽省分縣坡度分級圖生產(chǎn)過程中DEM坡度計算模型分析、分幅坡度柵格數(shù)據(jù)矢量化與圖斑合并、分縣數(shù)據(jù)拼接和裁切、分幅和分縣坡度分級圖小面融合、圖斑邊界平滑等關(guān)鍵技術(shù)進行研究。其中構(gòu)面線拓撲構(gòu)建和海量圖斑融合到鄰接非同值面的處理是最關(guān)鍵環(huán)節(jié)和技術(shù)難點。研究成果為類似坡度分級圖生產(chǎn)技術(shù)處理方案提供參考，在坡耕地確定、地災(zāi)、地貌模擬、環(huán)保等有廣泛應(yīng)用，使用的內(nèi)存過渡、分段循環(huán)、遞歸判斷等技術(shù)處理手段對類似的海量數(shù)據(jù)處理提供借鑒。

關(guān)鍵詞：第三次國土調(diào)查? 坡度分級圖? Horm擬合? 構(gòu)面線構(gòu)建? 融合

中圖分類號：P208? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）09（c）-0038-02

作為全國國土調(diào)查的重要基礎(chǔ)資料和成果，坡度分級圖（簡稱坡度圖）是查清耕地和基本農(nóng)田的數(shù)量、質(zhì)量和空間分布的重要指標，在林地規(guī)劃利用管理、水文模型建立、土壤侵蝕分析、水土流失監(jiān)測、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警監(jiān)測、地貌形態(tài)模擬、生態(tài)環(huán)境研究等地學分析領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。二調(diào)坡度圖由于原始DEM數(shù)據(jù)生產(chǎn)時間距今太過久遠、現(xiàn)勢性不好;其測量手段落后、植被高扣除混亂等導(dǎo)致高程精度很差;生產(chǎn)坡度圖方法不盡合理、圖斑融合隨意致使坡度準確性有欠缺。因此安徽省第三次國土調(diào)查考慮重新制作坡度圖。

從生產(chǎn)流程順序梳理需要解決的技術(shù)問題和重要環(huán)節(jié)如圖1所示。

本文重點探討微小圖斑非同值融合到鄰接面這一關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，研究基于ARCGIS進行數(shù)據(jù)處理，使用面向?qū)ο缶幊陶Z言調(diào)用相關(guān)功能控件，進行相應(yīng)圖形對象獲取、拓撲、更新等操作。

1? 準備工作

1.1 DEM數(shù)據(jù)準備

本文選擇安徽省機載LiDAR地表高程數(shù)據(jù)獲取制作的DEM，該數(shù)據(jù)點間距2m，通過濾除噪聲點、去除架空人工構(gòu)筑物頂點、鑒別消除高程突變區(qū)域等技術(shù)手段，生產(chǎn)的DEM高程中誤差為平地優(yōu)于0.3m，丘陵地優(yōu)于0.8m，山地優(yōu)于1.7m。

1.2 不同DEM計算坡度模型比選

本文選擇三階反距離平方差分模型的Horm擬合曲面算法，計算的結(jié)果，不僅能夠很好地反應(yīng)坡度變化趨勢，也可以較好地體現(xiàn)微型地貌和細部表達，是比較理想的計算坡度模型。

1.3 坡度級柵格矢量化

以圖幅為單位，將生成的分幅坡度級柵格圖進行矢量化，并對相同坡度值的相鄰圖斑進行合并，得到簡化的折線構(gòu)成的矢量圖斑。由于各矢量圖斑因原始柵格導(dǎo)致的等距特性，圖斑邊界點很多在同一直線上，我們以0為容值對其進行抽稀處理，簡化圖斑邊界點。

2? 微小圖斑非同值融合到鄰接面關(guān)鍵技術(shù)探討

非同值融合是坡度圖生產(chǎn)的重點和難點，目的是將微小圖斑融合到鄰接圖斑，逐步擴大構(gòu)成超過3000km2的面，核心是保持微型地貌和細部特征不變形，融合的原則是“逐漸就低”，融合次序（也是其難點）是每次都從該時刻的最小面積圖斑（包括多個小面融合的面）入手進行判斷，需要時刻保持所有原始的以及融合的面的動態(tài)排序和檢索。

2.1 構(gòu)面線拓撲構(gòu)建

這是進行圖斑鄰接判斷的前提，相鄰面拓撲查詢判斷，是通過構(gòu)面邊界線節(jié)的“左側(cè)面ID”和“右側(cè)面ID”判斷面的相鄰關(guān)系的。

ARCGIS編程環(huán)境提供的面拓撲操作組件不盡完善，調(diào)用過程往往出現(xiàn)異常，甚至死機，所以，我們從底層直接讀取、判斷、建立構(gòu)面線節(jié)（數(shù)組）。程序讀取各面的邊界線的各點坐標，記錄點與對應(yīng)的面ID，通過統(tǒng)計指向面次數(shù)進行判斷：如果指向面次數(shù)只有1次，說明是外圍面上點;超過2次判斷為結(jié)點;其它正好2次的為線節(jié)中間點。結(jié)點之間的各點串起線節(jié)，線節(jié)指向左右兩個面，記錄線節(jié)以及對應(yīng)的左右兩面ID，得到構(gòu)面線節(jié)數(shù)組。為提高查詢效率，程序進行了分塊處理，較大面對應(yīng)多個分塊。

程序?qū)藴蕡D號的文件名計算內(nèi)圖廓線，將邊界線與之重合的面認定為外圍邊界面，賦予邊界不容標志。

2.2 分段建立過渡數(shù)據(jù)

為了減少判斷的范圍和數(shù)目，提高效率，將生成的過渡數(shù)據(jù)進行分段管理，排序和融合處理只針對局部的某個特定數(shù)量段的數(shù)據(jù)進行，進行檢索變得快捷。分段后可以大大減少排序和判斷的數(shù)據(jù)對象數(shù)量，使處理海量數(shù)據(jù)成為可能。

2.3 坡度級不同的鄰面融合處理

首先通過遞歸找出當前處理面（也可能是融合面）所擁有的所有最終葉子（原始面）;然后對所屬的原始面逐個查找相交面（排除自己所屬的原始面）;通過相交面的其他面，逐個進行判斷，取屬性值符合規(guī)定的面（按照“就低不就高”原則）ID納入到融合數(shù)組中，供迭代判斷使用（其個數(shù)按照需要動態(tài)調(diào)整）;最后將融合內(nèi)容寫入到涉及的相關(guān)面對象對應(yīng)的數(shù)組中（原始面或融合面）;對融合結(jié)果中仍小于3000km2的再次作為待融面納入待處理面進行重新排序和處理。

2.4 融合過程處理技巧

鄰接面檢索：由原始面，或者融合面的入口小面，通過構(gòu)面線的左右面關(guān)系，遍歷所有相鄰原始面或融合面，對于初始入口為融合面的只判斷融合去向為該融合面的這些面，得到三類信息：原始面、融合面、原始或融合面融去的大面。

融到某大面的各小面檢索：從其中一個融到超過3000km2大面的小面入手，遍歷去向為該大面且坡度級不同的各面，以及與大面坡度級相同但是不在過濾坡度級相同階段得到的間接融合到大面的各面，一個大面可能包含有多個相離的小面集團。

2.5 “就低不就高”原則實際選擇——“逐漸就低”

“逐漸就低”是《技術(shù)規(guī)定》有關(guān)鄰接坡度面選擇“就低不就高”原則的最優(yōu)方案——以當前待融面的坡度級為判別標準——相同、較小、最小、較大、最大，按照如下公式計算，取最小的計算值為最佳融合鄰接面：

Min（St * Sgn（St - Sc - 0.1））

式中，Sc為當前待融面坡度級，St為鄰接面坡度級，Sgn為符號函數(shù)，減0.1體現(xiàn)的是“就低”的原則。例如：待融面坡度級為3，鄰接面坡度級1到5，應(yīng)用公式計算的對應(yīng)值分別為：-1、-2、-3、4、5，優(yōu)先次序為：3級、2級、1級、4級、5級。這樣，《技術(shù)規(guī)定》的“就低不就高”原則在實際操作中成為“逐漸就低”。

我們以一個實例予以說明：比如說，一個常見的山區(qū)沖溝地形，溝底主要是1級（少量為2級）的平緩坡度，溝兩側(cè)的山坡坡度較大，如果有一個5級坡度的小面，其周圍鄰接面從1級到4級都有，此時該面是往4級面還是往1級面融合，是需要研究并決定選擇規(guī)則的，從“就低不就高”原則的字面理解，在這里似乎應(yīng)該往1級鄰接面去融合，但是，從保持微型地貌和細部特征不變形這個核心精神來說，往4級鄰接面融合才是合理的。

2.6 融合結(jié)果檢查

從當前融合結(jié)果數(shù)組涉及的入手，逐個獲取有效的面相交情況，即通過遞歸找出當前融合結(jié)果涉及的所有面，與前一步驟處理并寫入操作文件的“相同的融合序列號以及融合結(jié)果代碼”的所有面進行比對，對于只有去路沒有回歸的面，進行報錯，提示“面融合有相離的情況”——只有一個面“獨立融合”是相離的特殊情況——提請操作人員進行人工檢查，以便人工干預(yù)處理。并且過濾所有小于“融合最小限定面積”的面，保證它們都經(jīng)過了融合處理。

3? 后期處理

3.1 分幅圖拼合分縣圖并進行全部圖斑融合

按照縣級行政區(qū)域拼合分幅圖并進行全部圖斑的再次融合，完全消除小于3000km2的圖斑存在。

3.2 分縣圖抽稀和平滑處理

首先對復(fù)雜面進行拆分簡化處理，然后按照半個像素作為容值，采用Bezier樣條插值算法對圖斑邊界點進行抽稀和平滑，為了方便今后的使用，將抽稀后的各點更新為折線再構(gòu)成新面。這樣既保證偏離量遠小于2個像素，也保證生成的坡度級圖為簡單圖形。

4? 結(jié)語

該研究對坡度分級圖的全過程進行了富有成效的探索研究，在很多地方采用了非常好的技術(shù)處理和技術(shù)實現(xiàn)手段：三階反距離平方差分模型的Horm擬合曲面算法的DEM計算坡度的模型;建立構(gòu)面邊界線節(jié);在海量圖斑鄰接面融合過程處理技巧：邊界不容處理、鄰接面檢索、融合面構(gòu)成檢索、融到某大面的各小面檢索、過程融合面回收、融合結(jié)果面坡度級優(yōu)選、鄰接坡度面選擇“就低不就高”原則的優(yōu)化方案——“逐漸就低”、融合結(jié)果檢查等等。在保證準確處理基礎(chǔ)上，使運行快捷、高效;采用Bezier樣條插值算法對圖斑邊界點進行抽稀和平滑。以舒城縣分縣坡度圖為例，該縣面積2100多km2，圖斑數(shù)17萬多，地形以山地為主，丘陵約占2/5，處理時間不到8min，處理的結(jié)果，經(jīng)過我們檢驗，全部符合要求。

參考文獻

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