何 泓

(漳州市測繪設(shè)計研究院，福建 漳州 363000)

礦區(qū)是指已停止開采、正在開采或者即將要開采的含各類礦產(chǎn)資源及其依附土地資源的綜合體，即包括礦山(露天礦、礦井)和它的配套設(shè)施、已復(fù)墾的土地資源、當(dāng)?shù)鼐用裨趦?nèi)所組成的復(fù)合體所在區(qū)域[1]。在我國，受礦區(qū)居民點影響，各類礦產(chǎn)資源開發(fā)的采出和供應(yīng)率被嚴(yán)重制約[2]；由于資源的開采引起的地表沉陷、水土流失、揚塵噪音污染等生態(tài)問題，影響了礦區(qū)當(dāng)?shù)鼐用裆a(chǎn)建設(shè)和生活質(zhì)量[3-4]。礦產(chǎn)資源的高價值、開采活動造成的居住適宜度下降以及保護性開采的要求等因素影響，致使礦區(qū)村莊可能需要進行征遷活動，包括村莊土地、地表房屋、各類附屬物的征遷。對于決策者來說，平衡征遷成本、制定合理的征遷補償標(biāo)準(zhǔn)是征遷準(zhǔn)備工作中的重要一環(huán)[5]。征遷成本核算可以通過入戶調(diào)查來量測房屋面積、記錄房屋結(jié)構(gòu)[6]，但這種方法費時費力，可利用已有基礎(chǔ)測繪資料為征遷數(shù)據(jù)摸底采集工作提供重要輔助。依托基礎(chǔ)測繪生產(chǎn)的大比例尺地形圖，以及為證據(jù)保全生產(chǎn)的傾斜攝影測量成果，為待征遷區(qū)域的房屋面積快速統(tǒng)計提供了第一手資料。

本文以漳州市漳浦縣某礦區(qū)開采前期地表房屋面積計算項目為例，探討通過一定技術(shù)手段，利用精確的大比例尺數(shù)字地形圖數(shù)據(jù)和現(xiàn)勢性強的傾斜實景三維模型數(shù)據(jù)，結(jié)合iData、ArcGIS、ArcGIS Engine二次開發(fā)，建立礦區(qū)內(nèi)含房屋建筑結(jié)構(gòu)、建筑層數(shù)、面積等屬性信息的數(shù)據(jù)庫并分類統(tǒng)計各種建筑結(jié)構(gòu)的房屋建筑面積和占地面積等信息，為決策者進行征遷成本核算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

1 技術(shù)路線

當(dāng)前，大量地理信息數(shù)據(jù)是基于AutoCAD平臺進行生產(chǎn)的DWG格式數(shù)據(jù)[7]。AutoCAD平臺能便捷地對地形圖數(shù)據(jù)進行編輯處理和實現(xiàn)快速出圖，但是空間分析的基礎(chǔ)弱。ArcGIS是目前國際上應(yīng)用最為廣泛的地理信息系統(tǒng)軟件之一，主要運用于空間數(shù)據(jù)的存儲、編輯、查詢、分析管理等，另外，ArcGIS的軟件開發(fā)引擎ArcGIS Engine可幫助用戶構(gòu)建自定義應(yīng)用程序，為更準(zhǔn)確地統(tǒng)計房屋面積提供技術(shù)支撐。通過iData數(shù)據(jù)工廠可實現(xiàn)CAD格式數(shù)據(jù)與GIS數(shù)據(jù)的互相轉(zhuǎn)換，并且其數(shù)據(jù)整理加工引擎SME能為CAD數(shù)據(jù)提供定制化的數(shù)據(jù)整理入庫、質(zhì)檢方案，減少人工工作量，提高作業(yè)效率[8]。

基于測繪基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的房屋建筑面積統(tǒng)計，主要包括地形圖整理和更新、數(shù)據(jù)建庫和數(shù)據(jù)統(tǒng)計出表。具體流程如圖1所示。

圖1 房屋面積計算流程Fig.1 Technological process of building area statistics

1.1 地形圖整理和更新

通過基礎(chǔ)測繪生產(chǎn)的地形圖精度良好，但是現(xiàn)勢性一般，為了征遷面積統(tǒng)計的準(zhǔn)確性，需要將地形圖現(xiàn)勢性更新至面積統(tǒng)計時點。隨著無人機和傾斜攝影測量技術(shù)的快速發(fā)展，基于傾斜攝影測量技術(shù)生產(chǎn)的三維模型被用于地形圖的生產(chǎn)和修補測[9]。通過快速獲取的多視角航片，能夠短時間內(nèi)生產(chǎn)大面積的實景三維模型，利用三維測圖系統(tǒng)，可以實現(xiàn)裸眼3D測圖，相比傳統(tǒng)航測立體采集，房屋無須進行房檐改正，內(nèi)業(yè)即可進行一定的定性工作，大量減少外業(yè)工作量[10]，亦大大提高了房屋采集精度。在征遷工作的前期準(zhǔn)備工作中，為了防止增建搶建的問題發(fā)生[11]，利用傾斜攝影測量技術(shù)進行待征遷區(qū)域的實景三維模型生產(chǎn)工作，進行證據(jù)保全，現(xiàn)勢性良好，可以用來更新地形圖。

1.2 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

iData數(shù)據(jù)工廠是一款數(shù)據(jù)處理平臺，iData根據(jù)GB/T 13923—2006《基礎(chǔ)地理信息要素分類與代碼》等規(guī)范，已經(jīng)定義了不同的數(shù)據(jù)模板[12]。CASS數(shù)據(jù)中的圖形都具有唯一CASS編碼和國標(biāo)編碼，在制定好的“國家基礎(chǔ)地理500”模板中每一種地物都定義了唯一的要素分類代碼。打開DWG文件，選好模板新建數(shù)據(jù)庫，在規(guī)則執(zhí)行器中設(shè)置轉(zhuǎn)換方案，可快速將CAD數(shù)據(jù)中不同圖層的不同地物，轉(zhuǎn)換到MDB中對應(yīng)的圖層中并賦予編碼(屬性字段名為Code)。

1.3 房屋構(gòu)面

iData軟件中地物構(gòu)面分為2種方法：①軟件中自帶的內(nèi)部一點構(gòu)面功能；②使用數(shù)據(jù)整理加工引擎SME中的元規(guī)則，建立數(shù)據(jù)構(gòu)面方案流程進行構(gòu)面。本文主要研究房屋實體的構(gòu)面處理，先通過SME自動化處理構(gòu)面，房屋構(gòu)面流程如圖2所示。再進行未閉合居民地面檢查，對于未構(gòu)面的房屋再用內(nèi)部一點構(gòu)面功能人工構(gòu)面。

圖2 房屋構(gòu)面流程Fig.2 Process of building to polygons

1.4 房屋主體的屬性賦值

房屋構(gòu)面后，通過SME中文字篩選和寫入屬性等規(guī)則，可以把圖面上的房屋結(jié)構(gòu)注記和層數(shù)注記(仝、磚、混、鋼、簡等)賦值到對應(yīng)的字段上；沒有文字注記的，例如棚房和陽臺等附屬構(gòu)筑物，可通過編碼篩選出來，并填入對應(yīng)屬性。

1.5 房屋附屬的屬性賦值

通過之前的步驟，完成對房屋主體的屬性賦值，但陽臺、飄樓等附屬的結(jié)構(gòu)和層數(shù)無法直接從圖面上的文字注記或者從原有的CAD地物屬性中讀取。為了進一步提高面積計算的準(zhǔn)確性，有必要獲取房屋附屬的屬性來進行計算。本文通過房屋附屬與主體的公共邊邊長來判斷其依附的主體，并根據(jù)所依附主體的結(jié)構(gòu)和層數(shù)來對附屬物結(jié)構(gòu)和層數(shù)進行賦值。

1.5.1 空間關(guān)系分析

DWG數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換后，房屋主體及其附屬都存儲在居民地面圖層(RESNT)中，并通過要素編碼字段(Code)區(qū)分要素實體的類別。幾類典型的房屋附屬與主體房屋空間關(guān)系如圖3所示。

圖3 房屋附屬與主體房屋空間關(guān)系示意Fig.3 The spatial relationship between the building and their attached parts

圖3中，橙色的圖形為主體房屋，通過標(biāo)注顯示其結(jié)構(gòu)類型和層數(shù)，陰影填充顯示的圖形為陽臺，需要從其隸屬的主體房屋中獲取結(jié)構(gòu)信息和層數(shù)信息。房屋A的陽臺僅一側(cè)與主體房屋相鄰，該房屋即為其對應(yīng)的主體房屋；房屋B的陽臺僅與同一主體房屋相鄰，該房屋也是其對應(yīng)的主體房屋；房屋C的陽臺兩側(cè)分別與兩個主體房屋相鄰，但根據(jù)公共邊的長度可以判斷西側(cè)的混3房屋才是其對應(yīng)的主體房屋。擴展到更復(fù)雜的情形，也可以通過最長公共邊判定的方法來確定房屋附屬所對應(yīng)的主體房屋，進而獲取其層數(shù)信息。

1.5.2 算法流程

ArcGIS Engine二次開發(fā)接口提供了豐富的查詢分析接口，包括屬性查詢(IQueryFilter)、空間查詢(ISpatialFilter)、空間計算(ITopologicalOperator)等，可以方便對地理數(shù)據(jù)庫進行分析和數(shù)據(jù)存取。研究借助ArcGIS Engine二次開發(fā)接口實現(xiàn)房屋附屬所屬主體房屋結(jié)構(gòu)和層數(shù)的提取，算法流程如4所示。

圖4 房屋附屬屬性賦值算法流程Fig.4 Algorithm of adding attribution to the attached parts of building

(1)第1步，構(gòu)建數(shù)據(jù)圖層遍歷器，利用屬性查詢接口，根據(jù)要素編碼(Code)篩選待分析處理的房屋附屬類別要素，作為后續(xù)步驟的循環(huán)迭代入口。

(2)第2步，對于當(dāng)前的房屋附屬要素，通過空間查詢，識別與其有空間關(guān)聯(lián)且要素編碼(Code)為主體房屋類別的要素作為二次分析候選對象，執(zhí)行第3步。

(3)第3步，對于第2步識別的主體房屋候選對象，逐個與當(dāng)前房屋附屬對象進行空間計算獲取公共邊的長度，將公共邊最長的主體房屋確定為當(dāng)前房屋附屬對應(yīng)的主體房屋。

(4)第4步，根據(jù)第3步確定的主體房屋，調(diào)用其get_Value方法取得房屋結(jié)構(gòu)和層數(shù)的屬性值，傳遞給當(dāng)前房屋附屬對象的set_Value方法，綁定到房屋附屬的對應(yīng)屬性中并保存。

(5)第5步，轉(zhuǎn)到下一個房屋附屬對象，繼續(xù)執(zhí)行第2步到第4步過程，直到所有的房屋附屬分析處理完畢，退出循環(huán)，結(jié)束分析。

1.5.3 算法實現(xiàn)

以Visual Studio 2012為編譯環(huán)境，采用C#.NET語言，利用ArcGIS Engine相關(guān)接口，將上述算法進行編碼實現(xiàn)，通過可視化界面搭建處理工具如圖5所示。

圖5 房屋附屬的結(jié)構(gòu)和層數(shù)提取工具Fig.5 The interface of attribute assignment to the attached parts of building

圖5中，“空間數(shù)據(jù)庫”為待處理的數(shù)據(jù)庫路徑；“房屋要素圖層”為空間數(shù)據(jù)庫中存儲房屋要素的圖層名稱；“要素編碼字段”、“房屋層數(shù)字段”和“房屋結(jié)構(gòu)類型字段”分別為房屋要素圖層中存儲要素分類編碼、房屋層數(shù)和房屋結(jié)構(gòu)的字段名稱；“目標(biāo)要素編碼”為待提取的房屋附屬(如陽臺、飄樓等)的要素分類編碼，可以同時分析多種類型的房屋附屬，只需分行輸入即可。

在上述程序界面中設(shè)置完相關(guān)參數(shù)后，即可進行自動分析處理，程序?qū)凑丈弦还?jié)中闡述的方法流程進行房屋附屬對應(yīng)房屋主體結(jié)構(gòu)和層數(shù)的分析和提取。處理后的數(shù)據(jù)中，每個房屋附屬已從正確的房屋主體中提取了對應(yīng)的結(jié)構(gòu)和層數(shù)屬性信息。處理結(jié)果如圖6所示。

圖6 房屋附屬進行屬性賦值后結(jié)果示意Fig.6 Diagrammatic sketch of the buildings after attribute assignment

1.6 房屋面積統(tǒng)計

對數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換和地物的構(gòu)面賦值后，得到MDB數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中的RESNT即居民地面圖層中，含有分類編碼(Code)、房屋結(jié)構(gòu)類型(JGLX)、房屋層數(shù)(FWCS)等字段，每個多邊形都有自動生成的幾何面積(Shape_Area)。其中，簡單房屋和棚房的房屋結(jié)構(gòu)類型和房屋層數(shù)字段屬性為NULL，為方便統(tǒng)計，應(yīng)對此進行統(tǒng)一賦值處理。新建建筑面積(Area)字段，填入房屋層數(shù)與幾何面積的乘積，將屬性表導(dǎo)出，通過Excel按房屋類型分別統(tǒng)計出建筑面積和占地面積。

2 實例應(yīng)用

本文以漳州市漳浦縣某礦區(qū)作為研究區(qū)，此次擬出讓的礦山為該礦區(qū)南礦段資源，面積約1.4 km2，土地所有權(quán)屬3個村莊，根據(jù)擬劃定的礦山紅線和礦山功能區(qū)數(shù)據(jù)，計算礦區(qū)內(nèi)地表房屋建筑面積，進而確定征遷成本。

借助傾斜攝影三維模型對已有數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性進行檢查并對數(shù)據(jù)進行更新，采用iData軟件進行DWG數(shù)據(jù)入庫格式轉(zhuǎn)換、地物構(gòu)面和房屋主體屬性賦值，借助ArcGIS Engine二次開發(fā)接口實現(xiàn)房屋附屬屬性的賦值，在ArcGIS中對各類房屋的建筑面積計算賦值后，通過Excel最終統(tǒng)計出表。研究區(qū)內(nèi)待統(tǒng)計房屋分布如圖7所示。

圖7 待計算房屋分布Fig.7 Distribution map of building for area statistics

2.1 數(shù)據(jù)整理和更新

為保證統(tǒng)計數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性，通過無人機和傾斜攝影技術(shù)快速處理得到研究區(qū)的三維模型，把已有的1∶500地形圖套在三維模型上“查缺補漏”，如圖8所示，將地形圖更新到統(tǒng)計時點。

圖8 地形圖套合三維模型Fig.8 Mapping data overlaying 3D model

2.2 基于iData的數(shù)據(jù)建庫

本文在iData軟件中，主要對居民地圖層的房屋進行處理。同時打開DWG文件和新建的MDB數(shù)據(jù)庫，在規(guī)則執(zhí)行器中設(shè)置轉(zhuǎn)換方案，包括DWG轉(zhuǎn)換MDB、居民地自動構(gòu)面、房屋自動賦值等，如圖9所示。處理后，居民地圖層中的不同地物被轉(zhuǎn)換到MDB的RESNT圖層中對應(yīng)編碼里，并自動完成構(gòu)面，房屋多邊形內(nèi)的文字和數(shù)字注記被分別填到“結(jié)構(gòu)類型”和“房屋層數(shù)”2個屬性字段中。此步驟完成了對房屋主體的屬性賦值。

圖9 iData規(guī)則執(zhí)行器中設(shè)置的轉(zhuǎn)換方案Fig.9 Set of rule-making tool in iData

2.3 房屋附屬的屬性賦值

完成居民地數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)入庫后，根據(jù)編碼篩選出房屋附屬。如圖10所示，選擇提取的房屋附屬有農(nóng)村居民地常見的陽臺“38040330”、檐廊“38040331”和飄樓“31090031”等，通過已經(jīng)搭建好的屬性提取工具對其結(jié)構(gòu)類型(JGLX)和房屋層數(shù)(FWCS)2個屬性進行賦值。

圖10 房屋附屬的結(jié)構(gòu)和層數(shù)提取運行Fig.10 Set of the interface to add attribution to the attached parts of house

2.4 房屋面積統(tǒng)計

研究區(qū)內(nèi)完成房屋面積屬性賦值后，借助ArcGIS在RESNT圖層中新建屬性字段“Area”表示建筑面積，通過字段計算工具附值，使Area=Shape_Area*FWCS。另外通過空間關(guān)聯(lián)工具，將每個房屋附上行政村信息，便于最后的按村統(tǒng)計面積，結(jié)果見表1。該屬性表導(dǎo)出后在Excel中進行分村分類統(tǒng)計(表2)，即某個村的房屋面積統(tǒng)計樣表，其中房屋占地面積即房屋主體和房屋附屬的單層面積之和；研究區(qū)內(nèi)各個村的面積數(shù)據(jù)對應(yīng)累加即得到本項目區(qū)域房屋面積總和。

表1 房屋主體及其附屬完成屬性賦值Tab.1 Assigning the main body of the house and its subsidiary properties

表2 B村房屋面積統(tǒng)計示例Tab.2 House area statistics in B village

3 結(jié)語

本文探索了礦山出讓前期征遷成本預(yù)算過程中的地表房屋面積計算方法，實現(xiàn)了利用已有的大比例尺地形圖和傾斜攝影實景三維模型數(shù)據(jù)統(tǒng)計房屋面積，其成果應(yīng)用于漳州市漳浦縣某礦區(qū)出讓前期工作摸底，為“零接觸”村民進行拆遷成本估算和決策者決策提供有力的數(shù)據(jù)支撐，該方法也為城市征遷預(yù)算提供了一種新的思路。其中，本文提出可以通過房屋主體與房屋附屬的公共邊長度，來判斷房屋附屬所依附的建筑主體，并賦予其房屋結(jié)構(gòu)和層數(shù)屬性，以得到更準(zhǔn)確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。項目實際生產(chǎn)中存在個別數(shù)據(jù)屬性缺失和拓?fù)浞矫娴膯栴}，這些問題可以在數(shù)據(jù)入庫時通過質(zhì)量檢查發(fā)現(xiàn)并修改。