楊曦承

摘? 要：由于地籍圖數(shù)據(jù)量和應(yīng)用范圍的不同，具有多個(gè)不同比例尺成圖形式。本文提出了一種基于多比例尺地圖數(shù)據(jù)綜合線要素的方法，來滿足此類圖中道路等線狀要素連續(xù)綜合的要求，此方法在不同比例尺的線性要素上標(biāo)識共同的點(diǎn)，將大型道路等要素劃分為多個(gè)線段，對每個(gè)線段的統(tǒng)一閾值采用DP算法，獲得結(jié)果最終綜合。結(jié)果表明，該方法可以獲得更接近真實(shí)現(xiàn)狀的線要素結(jié)果。

關(guān)鍵詞：地籍圖? 線要素? DP算法? 不同比例尺? 地圖綜合

中圖分類號：P208? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2020）09（b）-0031-03

Absrtact： Due to the difference of cadastral map data and application scope， there are many different scale mapping forms. In this paper， a method of synthesizing line elements based on multi-scale map data is proposed to meet the requirements of continuous synthesis of linear elements such as roads in this kind of map. This method marks common points on linear elements of different scales， divides large-scale road and other elements into multiple line segments， and adopts DP algorithm for the unified threshold of each line segment to obtain the final synthesis. The results show that the method can get the line element results closer to the real situation.

Key Words： Cadastral map;? Linear element;? DP algorithm;? Different scale;? Map synthesis

當(dāng)前的地籍圖和地籍?dāng)?shù)據(jù)信息系統(tǒng)已用于日常工作和自然資源管理中。眾所周知，根據(jù)地籍?dāng)?shù)據(jù)大小、應(yīng)用程序使用差異和區(qū)域差異，地籍圖可以使用1：50，000、1：10，000、1：5，000和其他比例尺[1]。在不同比例的地籍地圖中，它經(jīng)常涉及邊緣、對比度和調(diào)整。地圖要素的自動綜合是地籍制圖的困難之一，當(dāng)?shù)丶貓D用戶在手機(jī)、計(jì)算機(jī)等的屏幕上執(zhí)行各種操作時(shí)，他們希望地籍地圖能夠根據(jù)其需求進(jìn)行更改并保持其視圖，這對連續(xù)地籍地圖的自動合成提出了更高的要求。地圖綜合的傳統(tǒng)方法是根據(jù)特定比例尺數(shù)據(jù)生成客觀比例尺數(shù)據(jù)[2]。假設(shè)當(dāng)前的地籍地圖管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以多個(gè)比例尺存儲地圖數(shù)據(jù)，則可以使用多個(gè)比例尺的地籍地圖數(shù)據(jù)生成中間比例尺地圖數(shù)據(jù)。與基于單比例尺數(shù)據(jù)的綜合相比，基于多比例尺地籍圖數(shù)據(jù)的綜合顯然應(yīng)導(dǎo)致更完整的結(jié)果，反映出現(xiàn)實(shí)情況[3]。

地籍圖中的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是線性特征，從某種意義上說，這些多邊形所描述的多邊形也可以被認(rèn)為是閉合曲線，因此作者將重點(diǎn)介紹如何處理地籍圖中的線性特征。如道路等多種規(guī)模的數(shù)據(jù)綜合方法[4]。目前，主要的線要素合成方法包括Douglas_Peucker方法，基于Li和Openshaw的自然方法的方法以及基于Aitinghua偏差的方法。集成的Douglas_Peucker算法（以下稱為DP算法）是一種改進(jìn)的垂直距離方法算法，繼承了垂直距離方法的優(yōu)點(diǎn)，并且效率更高[5]。這是一種更好的數(shù)據(jù)壓縮方法，具有廣泛的應(yīng)用范圍，尤其是連續(xù)曲線效果很好。因此，作者結(jié)合Douglas_Peucker綜合算法，提出了一種基于多尺度數(shù)據(jù)的線性要素綜合方法[6]。

1? 地籍圖線狀要素多比例尺自動綜合

多比例尺線狀要素綜合方法的思想是，如果在兩個(gè)不同地籍圖的線要素中存在一個(gè)相同的點(diǎn)，則還必須保留在平均比例的線要素中。傳統(tǒng)的線要素綜合方法無法保證。為了有效地在對應(yīng)于不同比例尺地籍圖的線要素中保留這樣相應(yīng)的點(diǎn)，必須標(biāo)識具有相同名稱的點(diǎn)。在獲得具有相同名稱的點(diǎn)之后，可以使用DP算法基于保留具有相同名稱的點(diǎn)來綜合線狀要素，以獲得目標(biāo)比例尺的線要素。

1.1 Douglas_Peucker算法

Douglas_Peucker算法是公認(rèn)的線要素簡化經(jīng)典算法。其描述如圖1所示。

首先將曲線首尾兩點(diǎn)A、F連接成一條直線AF，計(jì)算其余各點(diǎn)到直線AF的距離，選擇距離最大值的與閾值比較，若大于閾值，則保留該點(diǎn)（圖中點(diǎn)C），否則刪除掉直線AF兩端點(diǎn)間的其他點(diǎn)，然后以該點(diǎn)分界將曲線分為兩部分AC和CF，各部分仍然選擇距離最大值和閾值比較，決定取舍，以此類推，直到無點(diǎn)可舍為止，如圖1（c）所示。優(yōu)點(diǎn)是具有平移以及旋轉(zhuǎn)不變性。

1.2 多比例尺線狀要素綜合方法

在不同比例地籍圖的線要素上具有相同名稱的點(diǎn)本質(zhì)上是具有相同坐標(biāo)的，可以使用點(diǎn)的坐標(biāo)來匹配相同名稱的點(diǎn)?？紤]到繪圖過程、方法不一致，具有相同名稱的點(diǎn)的坐標(biāo)可能并不完全一致，當(dāng)匹配有相同名稱的點(diǎn)時(shí)，點(diǎn)緩沖區(qū)將用作重合的基礎(chǔ)。具體步驟是：首先，以每個(gè)點(diǎn)為圓心繪制一個(gè)半徑為r的圓，r取值具體取決于線要素本身的特定點(diǎn)精度條件;然后對于具有不同比例的每個(gè)線要素，點(diǎn)緩沖區(qū)圓執(zhí)行相交操作。如果兩個(gè)圓的交點(diǎn)不為空（即兩個(gè)圓具有重疊的區(qū)域），則可以將兩個(gè)對應(yīng)的頂點(diǎn)視為相同的名稱點(diǎn)，如圖2所示。在具有較大比例尺的線要素上標(biāo)記具有相同名稱的點(diǎn)標(biāo)記。此時(shí)，標(biāo)記的點(diǎn)是在較小比例的線要素上也存在的點(diǎn)，綜合時(shí)必須保留。

在確定了具有相同名稱的特征點(diǎn)之后，我們將使用經(jīng)典的DP算法基于保留相同名稱的點(diǎn)來大規(guī)模綜合線要素。如何有效保留相同名稱的點(diǎn)是本文方法的關(guān)鍵。策略是采用標(biāo)記有與斷點(diǎn)相同名稱的點(diǎn)，將原始線性特征分成多個(gè)線段，然后在具有統(tǒng)一閾值參數(shù)的這些多個(gè)線段上運(yùn)行DP算法。這不僅確保在綜合過程中不會刪除具有相同名稱的特征點(diǎn)，而且還有效地使用了DP算法。

圖3顯示了此方法和經(jīng)典DP算法的組合結(jié)果。其中，具有相同名稱的點(diǎn)用“×”表示。圖3（b）和3（c）顯示了兩種方法保留4個(gè)頂點(diǎn)時(shí)的組合結(jié)果。

如圖3所示，經(jīng)典的DP算法將刪除h2中具有最小垂直距離的同名點(diǎn)p2，然而p2是此線狀要素的一個(gè)重要特征點(diǎn)。但是，本文中的方法有效地維護(hù)了具有相同名稱的點(diǎn)，并以更大的垂直距離移除了h3處的頂點(diǎn)p4，保留了p2。

2? 實(shí)驗(yàn)

在這里，作者使用某地籍資料中同一國道上不同比例尺，分別為1：10000，1：50000，1：100000比例尺圖上的道路要素進(jìn)行比較分析。使用形式相似度SS來表現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)之間的相似度。轉(zhuǎn)向函數(shù)用于識別線狀要素的形狀。為了減少小干擾對單元邊界和單元形狀及原始形狀的影響，應(yīng)進(jìn)行匹配。通過匹配，兩個(gè)轉(zhuǎn)向函數(shù)非重疊區(qū)域的面積用表示，對象i在兩張圖上的同一區(qū)域用Oi表示。兩個(gè)道路要素形狀的絕對差別為，對象在地籍圖 A 和地籍圖 B 上的 SS 值由式（1）計(jì)算：

式中，為轉(zhuǎn)向函數(shù)折線下方的面積。兩個(gè)對象經(jīng)過比較，如果是相同的，那么轉(zhuǎn)向函數(shù)也是相同的，SS 的結(jié)果為 1。每個(gè)道路要素在地籍圖 A 與其在地籍圖 B 上的相應(yīng)形狀之間都產(chǎn)生一個(gè) SS 值。地籍圖A 與地籍圖B 的相似度確定為每個(gè) SS 值之和的平均值，如式（2）：

圖4為使用DP算法和本文中的方法保留若干個(gè)相同點(diǎn)的綜合結(jié)果。在計(jì)算SS指數(shù)時(shí)，直接使用DP算法的綜合結(jié)果與1：5萬比例尺數(shù)據(jù)的相似度為0.9238，而該方法的綜合結(jié)果與1：5萬比例尺數(shù)據(jù)的相似度為0.9294?？梢钥闯?，該方法在本文中的綜合結(jié)果更加接近于真實(shí)數(shù)據(jù)，更能反映真實(shí)的道路特征。

3? 結(jié)語

地籍圖制作和使用中，道路等線狀要素作為比較復(fù)雜的地物，與其周邊其他地物產(chǎn)生非常廣泛的聯(lián)系，在管理中具有較強(qiáng)的制圖綜合的需求。本文中作者提出了一種基于多比例尺地籍圖數(shù)據(jù)中道路等線狀要素合成方法來實(shí)現(xiàn)這種需求。使用不同比例尺的地籍圖數(shù)據(jù)，在線狀要素上標(biāo)識相同的特征點(diǎn)。然后，使用這些標(biāo)記點(diǎn)，把大型線要素劃分為多個(gè)線段。最后，根據(jù)分割后各段的統(tǒng)一閾值進(jìn)行DP算法，最終得到自動綜合的結(jié)果。通過比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出結(jié)論，該方法在保留地籍圖上相同名稱的特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，獲得的線要素的綜合結(jié)果更加接近現(xiàn)實(shí)狀態(tài)。

參考文獻(xiàn)

[1] 周芳.地圖綜合中傳輸?shù)男畔⒓捌潢P(guān)系探討[J].智能城市， 2020（2）：11-14.

[2] 楊銳波.地圖線狀要素編輯處理方法綜合研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)， 2019（8）：45-47.

[3] 祿小敏.顧及權(quán)重信息的地圖點(diǎn)群目標(biāo)自動綜合方法[D].蘭州：蘭州交通大學(xué)，2019.

[4] 李偉.地圖綜合中曲線局部尖銳凸角的光滑方法[J].測繪科學(xué)，2018（4）： 112-116.

[5] 郭沛沛.道路網(wǎng)約束下城市大比例尺地圖上的建筑物和興趣點(diǎn)綜合方法[D].青島：山東科技大學(xué)，2017.

[6] 王榮林.區(qū)域綜合航海地圖集設(shè)計(jì)與編制[J].中國海事，2019（5）：53-55.