張 萌 杜為財 郭 霄

1長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西西安，710061

2 61175部隊，江蘇 南京，210000

3長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，陜西西安，710061

基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)作為統(tǒng)一的空間定位框架和空間分析的基礎(chǔ)［1］，在國民經(jīng)濟生活中發(fā)揮著重要作用，將要素表達詳細、覆蓋范圍廣的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)改化為軍用標準（簡稱軍標）數(shù)據(jù)是軍民融合的重要內(nèi)容，兩者的多尺度聯(lián)動更新也是發(fā)展的必然趨勢［2］。由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與軍標數(shù)據(jù)的使用目的等存在差異，在數(shù)據(jù)改化時，有些軍標數(shù)據(jù)的重點需求要素在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中不被重視，出現(xiàn)現(xiàn)勢性差甚至缺失的情況。

多源空間數(shù)據(jù)集成主要指對已有的空間數(shù)據(jù)進行合并、提取、布爾運算、過濾等操作，以得到新的數(shù)據(jù)［3］。目前對數(shù)據(jù)集成的研究多集中于其實現(xiàn)模式和技術(shù)手段上，側(cè)重GIS的集成，如GIS數(shù)據(jù)集成模式的探討［4?6］、數(shù)據(jù)集成框架和實現(xiàn)方法的研究［7?9］，而對空間數(shù)據(jù)本身的集成方法和過程的研究較少。

針對上述問題，本文提出一種將其他來源的數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行集成的方法，以達到要素更新和質(zhì)量改進的目的，同時提高已有數(shù)據(jù)的利用效率；并在MapStore平臺下進行實驗，以檢驗該方法的可操作性和實際意義。

1 數(shù)據(jù)集成與改化

1.1 數(shù)據(jù)集成方法

由于多源數(shù)據(jù)生產(chǎn)和更新時各自的目的不同，彼此之間存在模型、存儲格式、語義表達、比例尺等諸多方面的不一致。數(shù)據(jù)集成是將多源數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上進行有機集中，從而實現(xiàn)地理信息共享［4］。在集成的基礎(chǔ)上還可以進一步進行數(shù)據(jù)融合，將這些存在差異的數(shù)據(jù)加以綜合和互補，消除冗余和矛盾。多源地理空間數(shù)據(jù)的集成和融合可以避免重復(fù)勞動，最大程度地發(fā)揮已有數(shù)據(jù)的能效，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。此外，還能產(chǎn)生比單一數(shù)據(jù)源更精確和完整的估計或判斷［10］，對空間分析和決策支持具有一定意義。

本文在集成中對數(shù)據(jù)進行了處理，使數(shù)據(jù)庫內(nèi)容發(fā)生改變，這也屬于數(shù)據(jù)改化的范疇。集成后的數(shù)據(jù)仍以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)形式存在，并被改化為軍標數(shù)據(jù)，故在集成中要消除其他來源數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的差異，集成的過程分為預(yù)處理和要素集成兩部分，對數(shù)據(jù)的操作主要是合并和提取。

1.1.1 集成預(yù)處理

把集成需要進行的預(yù)處理定義為兩類：①將其他來源的數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)模型、空間基準、語義編碼方面進行統(tǒng)一［11］，本文主要指空間基準的統(tǒng)一。②數(shù)據(jù)自身的要素關(guān)系處理。首先，空間基準的一致是數(shù)據(jù)集成的基本前提，也是多源數(shù)據(jù)共享的基本保障?？臻g基準的統(tǒng)一包括坐標系統(tǒng)統(tǒng)一、地圖投影統(tǒng)一和高程基準統(tǒng)一［11］。其次，矢量數(shù)據(jù)自身的要素關(guān)系具有一定的復(fù)雜性，容易出現(xiàn)重疊、裂隙、偽結(jié)點等問題，集成前要進行處理，確保自身的點、線、面數(shù)據(jù)關(guān)系正確。

1.1.2 要素集成

地理空間數(shù)據(jù)是地理實體的空間特征及屬性特征的數(shù)字描述，故空間對象在不同數(shù)據(jù)中表達的差異主要分為幾何位置（圖形上）和屬性數(shù)據(jù)（語義上）兩類；對于現(xiàn)勢性不同的數(shù)據(jù)而言，這種差異往往具有更新的價值。數(shù)據(jù)集成的內(nèi)容主要在于圖形和語義兩方面。

1）圖形集成。對于同一區(qū)域不同來源的空間矢量數(shù)據(jù)，相同要素往往重復(fù)表示，但存在幾何位置、幾何形狀、空間關(guān)系等的差異，圖形集成指的是集成后數(shù)據(jù)中實體要素幾何位置的確定。本文直接選取其中一種數(shù)據(jù)的幾何位置作為改化后數(shù)據(jù)的幾何位置。應(yīng)視具體目的和數(shù)據(jù)特點，結(jié)合唯一性原則、幾何精度原則、現(xiàn)勢性原則等綜合選取出所需數(shù)據(jù)的幾何位置作為集成數(shù)據(jù)的要素幾何位置［11］。本文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與其他來源數(shù)據(jù)的圖形集成是按要素選取進行的，集成之后，導(dǎo)入的要素可能會與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的要素發(fā)生要素關(guān)系錯誤，需要進行編輯和處理，遵循的原則是只對其他來源數(shù)據(jù)要素的幾何位置、形狀等進行編輯和修改，保持基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的幾何位置不變，從而最大程度地保障集成數(shù)據(jù)的精度。

拓撲地圖模型對集成數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)是對地理實體的幾何對象進行拓撲化處理，以實現(xiàn)幾何對象的共用，并保障拓撲關(guān)系的唯一性，引用圖的概念來描述幾何對象間的層次關(guān)系，用度來刻畫單個結(jié)點的屬性。具體方式是建立幾何對象間的幾何關(guān)系圖來完成集成數(shù)據(jù)要素關(guān)系錯誤的處理，大致過程如下［12］：首先，將幾何對象重新劃分為4類元素（點、線、復(fù)合線、復(fù)合面），抽象成圖中的頂點，建立起圖的頂點集；然后，將4類元素間的位置關(guān)系和構(gòu)成關(guān)系抽象成圖中的邊，建立起圖的邊集，再建立幾何對象的幾何關(guān)系圖。本文以面實體對象為例進行說明。如圖1（a）所示，線L1、L2、L3、L4通過結(jié)點P1、P2、P3、P4構(gòu)成復(fù)合線CL1，它們共同構(gòu)成復(fù)合面CA1，那么按照圖和度的理論，CA1的頂點集為｛P1，P2，P3，P4，L1，L2，L3，L4，C1，A1｝，它的幾何關(guān)系圖如圖1（b）所示。對任意兩個實體，均可按上述流程進行拓撲化處理，再構(gòu)建幾何關(guān)系圖進行交和并的運算，依據(jù)幾何位置輔助判斷實體的拓撲關(guān)系，再進行錯誤要素關(guān)系的處理，如消除裂隙、扣除重疊的面等。

圖1 面實體的幾何對象及幾何關(guān)系示意圖Fig.1 Diagram of Geometric Object and Geometric Relation of Polygon Entity

2）語義集成。對于同一地物的屬性描述，在不同數(shù)據(jù)中，其字段名稱、字段數(shù)量、編碼規(guī)則、編碼長度均可能有差異；而對于不同的地物，不同數(shù)據(jù)也易產(chǎn)生一對多（同類地物描述術(shù)語不同）、多對一（同一描述術(shù)語所指地物不同）等沖突和矛盾。語義集成指的是消除這些矛盾，將參與集成的數(shù)據(jù)的屬性結(jié)構(gòu)進行統(tǒng)一的過程，通過要素屬性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)。在保障數(shù)據(jù)精度的前提下，根據(jù)用戶對集成后數(shù)據(jù)的不同需要，用不同方式進行處理。本文保留基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的屬性結(jié)構(gòu)，將其他來源數(shù)據(jù)的屬性結(jié)構(gòu)進行了轉(zhuǎn)化。此外，也可以從原始數(shù)據(jù)中抽取集成所需的屬性組成新的屬性結(jié)構(gòu)［4］，同時按照語義轉(zhuǎn)換方法對屬性值進行轉(zhuǎn)換。

需要指出的是，本文指出的多源地理空間矢量數(shù)據(jù)在圖形和語義上的集成更接近數(shù)據(jù)融合的概念，關(guān)于集成的過程中是否存在數(shù)據(jù)冗余的問題，由于本文方法使集成后數(shù)據(jù)的幾何位置數(shù)據(jù)或某種屬性數(shù)據(jù)成為了基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中對應(yīng)的數(shù)據(jù)，故不存在數(shù)據(jù)融合中的實體匹配問題，沒有達到數(shù)據(jù)真正融合的層次。集成后的數(shù)據(jù)應(yīng)是按照用戶目的結(jié)合了原始數(shù)據(jù)各自優(yōu)勢或特點的、幾何位置協(xié)調(diào)、屬性結(jié)構(gòu)一致的數(shù)據(jù)，在功能和地位上與集成前的數(shù)據(jù)相同，在本文中作為中間數(shù)據(jù)繼續(xù)參與后續(xù)軍標改化，其他情況下也可直接成為成果數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)改化內(nèi)容

對數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進行符合目的的改化，主要考慮改化前后數(shù)據(jù)的要素分層、屬性選取、編碼原則等方面的差異，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)改化為軍標數(shù)據(jù)主要包括以下內(nèi)容：

1）要素對應(yīng)及改化。將存在語義差異的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和軍標數(shù)據(jù)的要素進行對應(yīng)，主要有3類：①對于命名原則差異導(dǎo)致的同一要素在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和軍標數(shù)據(jù)中名稱不同的情況，對要素進行辨別后再對應(yīng)。即便是名稱一致的，也可能存在由采集標準差異造成的實際內(nèi)容不同的問題，例如，道路要素以邊線或中心線表示是不同的。②對于要素分類分級差異導(dǎo)致的同一要素在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和軍標數(shù)據(jù)中表示不同的情況，對要素進行再分類，如火車隧道、汽車隧道與隧道的不同。③由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和軍標數(shù)據(jù)的表達內(nèi)容有差異，某些軍標數(shù)據(jù)需要的要素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不具備（如軍事要素），或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的某些要素軍標數(shù)據(jù)不需要，這種情況下應(yīng)對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行補充或刪除。

2）屬性改化。與語義集成的原理相似，屬性改化是依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和軍標數(shù)據(jù)要素屬性需求的不同，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要素的屬性項中抽取出軍標數(shù)據(jù)所需的屬性，組成軍標要素屬性表。

3）拓撲關(guān)系重建。完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的要素和屬性改化后，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的要素拓撲關(guān)系不一定是軍標數(shù)據(jù)的拓撲關(guān)系，故還要進行拓撲關(guān)系的整改。

1.3 技術(shù)路線

將數(shù)據(jù)集成方法嵌入數(shù)據(jù)改化流程，技術(shù)路線如圖2所示。先進行預(yù)處理，再進行圖形和語義的集成，形成集成數(shù)據(jù)并進行處理。軍標改化流程如下：①分析改化數(shù)據(jù)的要素類別和屬性差異，軍標數(shù)據(jù)不需要的要素可不建立對應(yīng)關(guān)系，需要轉(zhuǎn)換的要素則根據(jù)要素編碼進行一一對應(yīng)，對于多對一問題，以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的屬性項的值來區(qū)分，對于一對多關(guān)系，則利用SQL語句來進行限定和區(qū)分，賦予要素正確的屬性，完成要素改化。②依據(jù)用戶需要，為改化后軍標數(shù)據(jù)挑選需要的屬性字段建立起屬性結(jié)構(gòu)，用轉(zhuǎn)換集來完成國標屬性結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換，以完成屬性改化；如果基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的拓撲關(guān)系不滿足軍標要求，還需要進行拓撲關(guān)系的整改。③將與其他數(shù)據(jù)集成后的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)改化為符合標準的軍標數(shù)據(jù)。

圖2 技術(shù)路線Fig.2 Technical Route

2 改化實驗及精度分析

2.1 改化實驗

本文選取陜西省榆林市某縣的1∶1萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同幅地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)中的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)（簡稱國情數(shù)據(jù)）作為其他來源數(shù)據(jù)進行實驗，將去除植被層的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和國情數(shù)據(jù)的植被層數(shù)據(jù)在Map Store下進行預(yù)處理和集成，并對集成后的數(shù)據(jù)進行關(guān)系處理，從而進行軍標改化。實驗可看作是按照現(xiàn)勢性原則選取國情數(shù)據(jù)的植被要素對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行的更新，故實驗中賦予基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較高的優(yōu)先級，并在精度驗證中以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的規(guī)定為標準。事實上，由于國情數(shù)據(jù)具有更新周期短、精度高、覆蓋范圍廣等特點，將其應(yīng)用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更新可以節(jié)約成本、提高效率［13］。

MapStore是基于拓撲地圖模型開發(fā)的制圖與建庫數(shù)據(jù)一體化的生產(chǎn)與管理軟件平臺，能夠利用多源數(shù)據(jù)編圖并輸出各種格式的成果。在實際生產(chǎn)應(yīng)用中，MapStore軟件能根據(jù)具體情況定制要素模塊，減少地形圖的編輯工作量，數(shù)據(jù)改化效率較高［4］，其模型和生產(chǎn)一體化的優(yōu)勢解決了制圖與建庫數(shù)據(jù)的聯(lián)動問題，為生產(chǎn)帶來了極大的便利。

集成的預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)坐標系的統(tǒng)一和各自要素關(guān)系的自處理。屬性集成是利用平臺的轉(zhuǎn)換集功能實現(xiàn)的［14］。圖形集成方面，依照用戶目的和現(xiàn)勢性原則選取，植被要素幾何位置由國情數(shù)據(jù)確定，其他要素的幾何位置由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)確定。對于產(chǎn)生的矛盾和沖突（尤其是面層數(shù)據(jù)），在構(gòu)建拓撲后利用Map Store對其進行自動或半自動處理。實驗中需要進行的處理有圖3（a）所示的面要素重疊部分的扣除、圖3（b）所示的微小植被面的消除、圖3（c）所示的面裂隙的填補等。其中，可通過設(shè)置閾值的方式來查找小面，再將其與鄰近大面合并或直接刪除；可通過捕捉對應(yīng)特征結(jié)點后移動點投影的方法消除裂隙。這些空間關(guān)系的運算和處理，都是Map Store通過分析對象的幾何關(guān)系圖運算結(jié)果得到拓撲關(guān)系后進行的［12］。

圖3 要素關(guān)系不正確的情況Fig.3 Cases of Incorrect Relationships of Elements

實驗對象僅是植被要素，故本文以原基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的植被數(shù)據(jù)為標準，將所得的集成數(shù)據(jù)中的植被數(shù)據(jù)與其進行對比，效果如圖4所示。

圖4 基礎(chǔ)植被數(shù)據(jù)與集成后的數(shù)據(jù)Fig.4 Basic Vegetation Data and Integration Data

實驗中集成數(shù)據(jù)的植被與原基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的植被在幾何位置上存在誤差。主要有以下幾點原因：

1）國情數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集標準和方式不一致，產(chǎn)生了與數(shù)據(jù)處理過程無關(guān)的固有誤差。

2）國情數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性的不一致也導(dǎo)致了固有誤差。需要說明的是，實驗?zāi)康氖菣z驗集成后的數(shù)據(jù)精度是否滿足要求，故本文選用的是現(xiàn)勢性一致的數(shù)據(jù)，后續(xù)生產(chǎn)中應(yīng)選用現(xiàn)勢性更高的國情數(shù)據(jù)，以達到更新的目的。

3）圖形集成后，為使數(shù)據(jù)關(guān)系正確，本文對植被數(shù)據(jù)進行了編輯，與經(jīng)過完整制圖綜合的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在差異。

2.2 精度分析

MapStore平臺的轉(zhuǎn)換集功能已被證明可以較好地實現(xiàn)屬性轉(zhuǎn)換［14］，故僅對實驗圖形集成結(jié)果的精度進行分析。在矢量地形數(shù)據(jù)規(guī)定中，規(guī)定測繪成果與實地位置點的中誤差為精度指標，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的位置精度分析中也常進行實地檢測［15］。本文則以集成數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的標準差為精度標準。

對實驗誤差進行統(tǒng)計和分析后，將誤差評定分為兩類，第一類以點為單位，稱為點誤差，產(chǎn)生此類誤差的基礎(chǔ)面與集成數(shù)據(jù)的面對象重合度高，且形狀簡單而規(guī)整，易于尋找特征結(jié)點，如圖5所示，以對應(yīng)特征結(jié)點坐標差（Δx，Δy）和特征結(jié)點的歐氏距離d衡量，經(jīng)過反復(fù)驗證，一類誤差中d小于15 m比較合適。

圖5 第一類誤差Fig.5 TypeⅠError

如圖6所示，當d>15 m，或基礎(chǔ)面與集成面圖形差別大難以尋找對應(yīng)特征點時，或集成數(shù)據(jù)缺失無對應(yīng)特征點時，誤差為第二類誤差，稱為面誤差，以基礎(chǔ)植被面與集成植被面面積差（Δs）衡量。

圖6 第二類誤差Fig.6 TypeⅡError

對第一類誤差進行分析，采用抽樣法將圖幅分為等面積的8個區(qū)域，在每個區(qū)域隨機選取誤差不為0的20對特征結(jié)點，共160組數(shù)據(jù)，記錄其坐標差和歐氏距離，結(jié)果如表1所示。Δx和Δy的正態(tài)分布曲線分別如圖7（a）和圖7（b）所示。

表1 第一類誤差值/mTab.1 Values of TypeⅠError/m

按照1∶1萬基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精度指標規(guī)定，地物點平面位置中誤差在平地地區(qū)為5.0 m。而實驗中Δx、Δy、d的標準差分別為實地距離2.90 m、2.88 m和2.34 m，可以視為滿足精度要求。

對第二類誤差進行分析，從全圖和隨機選取的近1/5圖幅面積的樣本區(qū)兩個維度進行評價，結(jié)果見表2。樣本區(qū)誤差Δs的正態(tài)分布曲線見圖7（c）。

表2 第二類誤差值Tab.2 Values of TypeⅡError

圖7 Δx、Δy、Δs的正態(tài)分布曲線Fig.7 Normal Distribution Curves ofΔx，Δy andΔs

以1∶1萬基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精度指標規(guī)定的地物點平面位置中誤差5.0 m作為面誤差閾值，可以得到，集成數(shù)據(jù)的誤差滿足要求。在樣本區(qū)集成數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的誤差的均值僅為?2.08%，全圖幅誤差值也僅為?3.36%，對于實地面積而言，誤差可以接受。

綜上，矢量數(shù)據(jù)的集成可以在精度上達到集成前數(shù)據(jù)的要求。而且，采用更高現(xiàn)勢性的國情數(shù)據(jù)可以在某種意義上實現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的更新，避免了外業(yè)測繪，節(jié)省了工作量。在實際生產(chǎn)中，利用此方法可以進行不限于植被要素的缺失數(shù)據(jù)的補足或者現(xiàn)勢性不強數(shù)據(jù)的更新。該方法在技術(shù)上可行，精度上達標，具有一定實際意義。

3 結(jié)束語

在基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)改化為軍方數(shù)據(jù)的過程中，可以通過數(shù)據(jù)集成來提高要素的現(xiàn)勢性和質(zhì)量。本文探討了這一方法的可行性與意義，并通過實驗證明了其可行性。該方法已被成功運用于福建省數(shù)據(jù)改化，效果優(yōu)良，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和生產(chǎn)效率，具有一定應(yīng)用價值。然而在已進行的改化中，參與集成的數(shù)據(jù)的預(yù)處理的復(fù)雜性和集成的層次相對較低，若數(shù)據(jù)源的條件改變，可能會出現(xiàn)新的問題，仍需要進一步研究。