王朝輝，楊 潔

(江蘇省測繪工程院，江蘇 南京 210013)

0 引 言

隨著國家智慧城市建設(shè)的快速發(fā)展，電子地圖建設(shè)已成為各行各業(yè)信息化建設(shè)不可缺少的重要基礎(chǔ)支撐。城市規(guī)模日益擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)技術(shù)的快速發(fā)展，決定著電子地圖中各要素信息的數(shù)據(jù)量不斷增加，更新頻率也在不斷加速。這對智慧城市建設(shè)的信息化和數(shù)字化提出了更高要求，所以如何進(jìn)行空間數(shù)據(jù)收集和整理工作也變得越來越重要。

POI點(diǎn)(地名地址點(diǎn))作為電子地圖的重要要素，其重要性日益明顯。其數(shù)據(jù)量大、地理位置分布密級稀疏不規(guī)則性，決定著其無法全局顯示，需要根據(jù)其空間和屬性特征進(jìn)行相應(yīng)提取處理，即為點(diǎn)的抽稀處理。如何更高效更合理的分析和挖掘POI數(shù)據(jù)，合理地將其在電子地圖中，按各顯示比例和抽稀距離正確均勻標(biāo)注，并且顧及其相應(yīng)的要素屬性，是POI點(diǎn)數(shù)據(jù)整理過程的重要工作環(huán)節(jié)，也是POI點(diǎn)抽稀工作的最終目標(biāo)。

結(jié)合目前常規(guī)點(diǎn)抽稀方法的局限性，設(shè)法研究高效的抽稀方法也是當(dāng)前數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢。本文主要介紹在傳統(tǒng)方法進(jìn)行點(diǎn)抽稀的基礎(chǔ)上，基于Python的Arcpy編程語言，編制的POI數(shù)據(jù)的一鍵式自動(dòng)抽稀工具，從而做到運(yùn)用編程手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理過程的作業(yè)流程優(yōu)化，為海量數(shù)據(jù)點(diǎn)的多比例尺抽稀工作帶來了便利。

1 傳統(tǒng)點(diǎn)抽稀方法研究

1.1 研究現(xiàn)狀

POI點(diǎn)數(shù)據(jù)通常數(shù)據(jù)量大、分布不均勻、地理位置疊加復(fù)雜，在制作電子地圖過程中，為了注記標(biāo)注均勻、取舍有度、直觀有效，達(dá)到制圖美觀的效果，經(jīng)常需要對POI點(diǎn)進(jìn)行抽稀處理。目前ArcGIS的3種最常用點(diǎn)抽稀的方法[1]，分別為：Maplex自動(dòng)點(diǎn)抽稀，Subset點(diǎn)抽稀和SubPoint點(diǎn)抽稀[2]。3種方法進(jìn)行的優(yōu)缺點(diǎn)對比和適用范圍如表1所示。

表1 3種點(diǎn)抽稀方法優(yōu)缺點(diǎn)對比表

(1)Maplex牽引線抽稀法:牽引線抽稀是利用ArcGIS的高級智能標(biāo)注引擎Maplex的牽引線進(jìn)行標(biāo)注，將符號作為注記顯示，把符號和注記綁定在一起，通過閾值自動(dòng)進(jìn)行標(biāo)注間避讓，計(jì)算出地圖上所有標(biāo)注的最佳放置位置，達(dá)到抽稀的目的。

(2)Subset隨機(jī)抽稀法:其核心工具是ArcGIS地統(tǒng)計(jì)分析模塊的“子集要素”工具，該工具對所有POI數(shù)據(jù)按百分比進(jìn)行隨機(jī)抽稀，抽稀后的興趣點(diǎn)密集度與抽稀前的數(shù)據(jù)密集程度一致，稀疏的地方更稀疏，密集的地方依舊密集，未考慮均勻。

(3)SubPoints插件抽稀法：是Esri中國自主開發(fā)的一個(gè)插件，該工具優(yōu)先考慮點(diǎn)在空間分布上的均勻合理性，并結(jié)合點(diǎn)數(shù)據(jù)中包含的“優(yōu)先級”屬性進(jìn)行篩選。

1.2 常用SubPoints點(diǎn)抽稀研究

參照以上3種點(diǎn)抽稀優(yōu)缺點(diǎn)分析，在天地圖項(xiàng)目中，由于其數(shù)據(jù)量大、精度要求高、有權(quán)重要求，所以在進(jìn)行POI點(diǎn)抽稀工作時(shí)，通常采用SubPoints點(diǎn)抽稀方法。

SubPoints點(diǎn)抽稀方法是Esri中國自主開發(fā)的一個(gè)插件，該工具優(yōu)先考慮點(diǎn)在空間分布上的均勻合理性[3]，并結(jié)合點(diǎn)數(shù)據(jù)中包含“優(yōu)先級”屬性進(jìn)行篩選。通過獲取每個(gè)點(diǎn)在一定范圍內(nèi)具有的相鄰點(diǎn)的數(shù)目信息，得到地圖中點(diǎn)密度的分布狀況，具體操作流程如圖1所示。

圖1 SubPoints點(diǎn)抽稀方法流程圖

電子地圖在不同比例尺下,POI點(diǎn)群數(shù)量有很大差別，根據(jù)每個(gè)級別的點(diǎn)距離設(shè)置大小不同，各級別抽稀參數(shù)需要特別定制[4]，同時(shí)每一級別都需要根據(jù)上一級別的抽稀成果進(jìn)行抽稀處理，從而保證上一級別顯示的注記在當(dāng)前級別都能出現(xiàn)。即從L20-L19-L18……，數(shù)據(jù)提取順序如圖2所示。

圖2 L10-L20級數(shù)據(jù)抽稀提取順序圖

所以，在進(jìn)行海量地名地址點(diǎn)從第10級至第20級多比例尺級別抽稀過程中，需要人工進(jìn)行多次交互，多次處理才能完成。

2 基于Python和Arcpy的抽稀算法研究

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，測繪成果的需求也在不斷的提高，隨之而來的對電子地圖數(shù)據(jù)需求和現(xiàn)勢性要求也越來越高。面對海量的地名地址點(diǎn)，如何更高效的研究新技術(shù)和新方法，完成電子地圖制作的各項(xiàng)數(shù)據(jù)處理工作，變得越來越重視。

基于Python和ArcPy編輯處理工具是目前比較常用的開發(fā)方式，此方法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理重復(fù)的、多步驟的數(shù)據(jù)處理工作，減少人工參與度，提高工作效率，做到工作流程的優(yōu)化，為數(shù)據(jù)快速更新提供有效的技術(shù)支持。

2.1 常規(guī)抽稀方法

現(xiàn)階段，點(diǎn)抽稀工作一直是我們在進(jìn)行電子地圖配圖過程中，非常重要的一項(xiàng)工作。也是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)，我們在進(jìn)行點(diǎn)抽稀工作前，需要進(jìn)行一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理，比如數(shù)據(jù)的優(yōu)先級設(shè)置、點(diǎn)距離設(shè)定等工作，然后再運(yùn)用抽稀方法進(jìn)行抽稀處理，實(shí)現(xiàn)地名地址點(diǎn)的有效及合理應(yīng)用。

常規(guī)的SubPoints點(diǎn)抽稀方法，是人工加程序交互的處理方式，存在較多弊端：① 人工參與度高，容易出現(xiàn)誤操作；② 工具運(yùn)行錯(cuò)誤時(shí)不能及時(shí)修復(fù)；③ 工作效率較低、處理時(shí)間長；④ 抽稀步驟太多，不容易掌握。

所以，常規(guī)點(diǎn)抽稀方法已經(jīng)越來越不能適應(yīng)目前測繪市場的應(yīng)用需求，研究如何能更簡單快捷的完成抽稀工作已經(jīng)成為當(dāng)前非常必要的研究內(nèi)容。

2.2 Python和Arcpy簡介

Python是一種開源的面向?qū)ο蟮慕忉屝陀?jì)算腳本語言，有豐富的資源庫。由于Python 處理速度快、功能強(qiáng)大且具有廣泛的認(rèn)可度，ESRI 選擇它作為腳本語言嵌入ArcGIS 中。

ArcPy是一個(gè)原生的Python站點(diǎn)包，它涵蓋并進(jìn)一步加強(qiáng)了ArcGIS的arcgisscripting模塊的功能。基于Python和ArcPy方法進(jìn)行GIS數(shù)據(jù)處理方法開發(fā)，既可以運(yùn)用Python語言的簡單性和高效性，又可以直接調(diào)用ArcGIS已有的成熟的GIS處理工具，做到自由組合、相輔相成、高效專業(yè)，是當(dāng)前比較成熟有效的開發(fā)方式[5]。

所以，基于Python和ArcPy實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的方法可行并且有效。運(yùn)用該方法可以編寫代碼實(shí)現(xiàn)GIS數(shù)據(jù)處理的多個(gè)環(huán)節(jié)、多個(gè)循環(huán)的自動(dòng)讀取、遍歷、更新、轉(zhuǎn)換、融合等處理，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化完成多個(gè)工序的功能[6]。

2.3 POI點(diǎn)抽稀的要求

本文運(yùn)用Python方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)抽稀功能[7]，是在結(jié)合SubPoints方法基礎(chǔ)上，進(jìn)行了一系列的優(yōu)化處理，同時(shí)考慮各級別顯示內(nèi)容一致性限制的情況下完成。具體點(diǎn)抽稀要求為：① 上下級顯示的地名地址點(diǎn)內(nèi)容要一致(本級顯示的點(diǎn)，在下一級必須顯示)；② 優(yōu)先選擇優(yōu)先級高的點(diǎn)；③ 優(yōu)先級一樣時(shí)，優(yōu)先選擇NAME內(nèi)容短的點(diǎn)；④ 優(yōu)先級和NAME長度一樣時(shí)，任意選一個(gè)點(diǎn)；⑤ 保證抽稀成果的均勻性，并滿足各級別抽稀間距符合各級抽稀距離限制。

2.4 Arcpy編輯抽稀的流程設(shè)計(jì)

結(jié)合點(diǎn)抽稀的具體要求，進(jìn)行編程方法的抽稀數(shù)據(jù)的處理流程設(shè)計(jì)，構(gòu)建數(shù)據(jù)提取、篩選和Update數(shù)據(jù)處理流程。本方法的抽稀順序是從10級到20級，即從小比例尺到大比例尺順序進(jìn)行抽稀，具體流程圖如圖3所示。

圖3 抽稀方法流程圖

流程說明：

(1)本方法需要的輸入?yún)?shù)分別是：優(yōu)先級、NAME、DISPLEVEL字段(數(shù)據(jù)顯示級別字段參數(shù))。DISPLEVEL(用于標(biāo)記各級別顯示級別數(shù))：根據(jù)各比例級別顯示要素要求，填寫相應(yīng)數(shù)字，如火車站、公園可以從13級顯示的，即填寫13；公司企業(yè)、工廠等只能在16級開始顯示的，填寫16。

(2)首先根據(jù)各字段的“優(yōu)先級”和“NAME”字段長度，編輯填寫yxjname字段。

(3)遍歷選擇每一級中DISPLEVEL<=n的點(diǎn)，設(shè)置為lyrpoi_n。

(4)用DISPLEVEL<=n-1的點(diǎn)，對lyrpoi_n按當(dāng)前級別抽稀距離選擇，將選中的點(diǎn)設(shè)置DISPLEVEL=n+1(用上一級篩除部分點(diǎn))。

(5)對剩下的lyrpoi_n點(diǎn)，提取其yxjname，得到無重復(fù)元素的List_yxjname列表。

(6)按從小到大順序讀取List_yxjname列表，遍歷各yxjname的要素點(diǎn)，對該要素點(diǎn)進(jìn)行抽稀處理。

(7)n級處理完成后，再進(jìn)行n+1級處理。

2.5 ArcPy編輯抽稀算法的研究

點(diǎn)抽稀的對象通常是數(shù)以萬計(jì)的POI點(diǎn)大數(shù)據(jù)處理，所以計(jì)算方法的模型設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵。本方法研究過程中，為提高抽稀方法的可行性和有效性，進(jìn)行了多種算法對比和編碼模型優(yōu)化，目前抽稀結(jié)果在滿足項(xiàng)目抽稀要求的前提下，提取效率顯著提高。

2.5.1 按距離抽稀

抽稀條件只有距離時(shí)，只要將遍歷點(diǎn)范圍內(nèi)按距離均勻提取中心點(diǎn)，其他點(diǎn)設(shè)置下一級顯示，然后遍歷下一個(gè)循環(huán)處理即可。圖4(a)按距離抽稀展示圖中紅色POI點(diǎn)為抽稀結(jié)果，其分布均勻，簡單有效，但其抽稀方式不滿足出圖要求，不可取。

圖4 點(diǎn)抽稀展示圖

2.5.2 按距離和優(yōu)先級抽稀

按距離和優(yōu)先級兩個(gè)條件抽稀時(shí)，如果先按距離選擇出分組點(diǎn)，然后再從該分組點(diǎn)中找到優(yōu)先級最高點(diǎn)提取，其他設(shè)置下一級顯示，這樣抽稀結(jié)果即為圖4(b)按距離和優(yōu)先級抽稀展示圖中紅色POI點(diǎn)所示，其抽稀結(jié)果分布不均勻，抽稀不正確。

2.5.3 本方法的抽稀

本方法的抽稀流程圖，能有效實(shí)現(xiàn)按距離、優(yōu)先級以及NAME名稱長度進(jìn)行逐級分布式提取，并能實(shí)現(xiàn)成果點(diǎn)均勻分布，做到周密有效。

算法說明(如抽稀K級)：

(1)設(shè)置抽稀對象為DISPLEVEL <=K(從高級往低級抽稀)。

(2)用DISPLEVEL <=K-1的點(diǎn)選擇DISPLEVEL=K，并將選中的點(diǎn)設(shè)置DISPLEVEL <=K+1(將上一級的點(diǎn)周圍距離的點(diǎn)設(shè)置下一級顯示)。

(3)遍歷DISPLEVEL <=K的所有點(diǎn)(遍歷逐個(gè)處理)。

(4)如圖4(c)左側(cè)，遍歷到點(diǎn)1，按位置選擇周圍抽稀距離范圍內(nèi)的點(diǎn)，設(shè)為：組i。

(5)從組i中，選擇優(yōu)先級最高的點(diǎn)，設(shè)為：點(diǎn)2，如圖4(c)右側(cè)。

(6)用點(diǎn)2按位置選擇周圍抽稀距離范圍內(nèi)的點(diǎn)，令其DISPLEVEL <=K+1。

(7)繼續(xù)在剩下的組i中，選擇優(yōu)先級最高的點(diǎn)，同點(diǎn)2進(jìn)行處理。

(8)重復(fù)(7)步驟，直到組i中的點(diǎn)全部篩查完畢。

(9)遍歷到下一個(gè)處理點(diǎn)，重復(fù)到(4)步驟，直到K級別中的點(diǎn)全部篩查完畢。

(10)進(jìn)行K+1級抽稀處理，重復(fù)(1)步驟。

以上方法，運(yùn)用編碼進(jìn)行分級分批遍歷處理，并結(jié)合按位置選擇、按屬性選擇、屬性計(jì)算、點(diǎn)距離分析等計(jì)算方法，搭建多循環(huán)多遍歷模型，這種層層套疊的計(jì)算流程，有效滿足抽稀要求，最終實(shí)現(xiàn)抽稀工作的全自動(dòng)處理，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理的工作效率，有效可取。

2.6 關(guān)鍵技術(shù)

2.6.1 篩選次數(shù)的簡化

抽稀條件中說明數(shù)據(jù)提取方式為：優(yōu)先根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行提取，若提取數(shù)量大于1，則再根據(jù)NAME長短進(jìn)行提取，若提取結(jié)果仍然大于1，則隨機(jī)提取。本方法通過代碼優(yōu)化處理，將優(yōu)先級和NAME兩個(gè)字段的內(nèi)容融合成yxjname字段，成功地將優(yōu)先級和NAME字段長度兩次篩查合并成一次篩查，達(dá)到簡化篩選步驟，優(yōu)化處理方法的效果。

2.6.2 優(yōu)化遍歷對象

本次抽稀的遍歷對象是yxjname列表，通過逐個(gè)讀取該列表中從小到大順序的值，實(shí)現(xiàn)yxjname權(quán)重從高到低提取，逐個(gè)遍歷yxjname列表，設(shè)置POI點(diǎn)進(jìn)行抽稀處理。將計(jì)算對象從每個(gè)點(diǎn)，轉(zhuǎn)換成yxjname列表元素，大幅度地減少了遍歷海量對象次數(shù)，減少抽稀循環(huán)計(jì)算量，達(dá)到優(yōu)化計(jì)算方式，進(jìn)一步提高抽稀速度。

2.6.3 先用上一級提取點(diǎn)過濾掉部分點(diǎn)

由抽稀處理的第一個(gè)條件可知，上一級的點(diǎn)在本級必須顯示。本方法在抽稀各級別前，首先進(jìn)行疊加分析處理：運(yùn)用Arcpy的SelectLayerByLocation_management工具，在當(dāng)前級抽稀處理前，先用上一級抽稀成果點(diǎn)，按位置選擇本級抽稀距離范圍內(nèi)的點(diǎn)，設(shè)置其在下一級顯示。這樣就能避免后期計(jì)算時(shí)，不會(huì)將上級的點(diǎn)抽稀過濾掉，實(shí)現(xiàn)上級點(diǎn)在本級一定顯示的要求。

通過這項(xiàng)處理，實(shí)現(xiàn)上級提取點(diǎn)在本級一定顯示的目的，同時(shí)提前過濾部分點(diǎn)，減少抽稀計(jì)算對象，優(yōu)化抽稀算法。

2.6.4 優(yōu)先處理頻率高的點(diǎn)

POI點(diǎn)數(shù)據(jù)量大且分布不均，地理位置的稀疏和稠密程度沒有規(guī)律。優(yōu)先計(jì)算點(diǎn)密度高的區(qū)域，不但可以快速地過濾掉較多點(diǎn)，而且可以更精確地提取出優(yōu)先級高的點(diǎn)，做到提高處理速度，優(yōu)化計(jì)算方法。

本方法在代碼編輯過程中，調(diào)用了Arcpy的Frequency_analysis方法，計(jì)算出點(diǎn)距離表中各點(diǎn)的疊加頻數(shù)，通過讀取頻數(shù)高的點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，達(dá)到了優(yōu)化此類計(jì)算方法的效果。

3 應(yīng)用實(shí)例

以數(shù)字太倉項(xiàng)目POI數(shù)據(jù)為例，運(yùn)用此方法進(jìn)行十個(gè)級別的抽稀處理。

腳本工具界面及參數(shù)設(shè)置如圖5所示。

圖5 抽稀工具

抽稀處理后，POI點(diǎn)屬性項(xiàng)DISPLEVEL的內(nèi)容即為抽稀結(jié)果，如L級別設(shè)置的顯示內(nèi)容為：DISPLEVEL<=L，如圖6展示內(nèi)容，每種符號代表一個(gè)級別。由圖6可知，顯示的每個(gè)符號之間沒有壓蓋，每種符號都是按相應(yīng)距離均勻分布，能夠符合抽稀要求。

圖6 太倉市POI點(diǎn)抽稀前后對比展示圖

研究表明:本文提出的基于Python和Arcpy的抽稀算法，與其他常規(guī)使用的抽稀方法相比，既保證了重要地物的保留，又有效地實(shí)現(xiàn)了圖面效果均勻、整潔，同時(shí)很好地完成各級別抽稀成果點(diǎn)之間的繼承和銜接，做到一鍵式全自動(dòng)處理。

4 結(jié) 語

隨著國家經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高速發(fā)展，人們對新型智慧城市服務(wù)需求不斷增加，如何更高效的分析和挖掘海量POI點(diǎn)的工作變得越來越關(guān)鍵。本文以海量地名地址點(diǎn)抽稀工作的流程優(yōu)化為目標(biāo)，運(yùn)用Python和ArcPy相結(jié)合的方法搭建抽稀模型，制作批處理工具，并在數(shù)字太倉項(xiàng)目的電子地圖配圖中得到廣泛應(yīng)用。其抽稀結(jié)果整潔清晰、分布均勻，符合電子地圖配圖要求，并且抽稀效率得到大幅提升，有效提高工作效率，實(shí)現(xiàn)工作流程優(yōu)化目標(biāo)。希望通過該方法的進(jìn)一步推進(jìn)，為今后開展類似海量數(shù)據(jù)分析和挖掘工作提供新方法和新思路。