王平 ,秦佐,張熙
(1.湖南城市學(xué)院,湖南益陽(yáng) 413000;2.長(zhǎng)沙市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,湖南長(zhǎng)沙 410007)
地圖綜合基于信息論原理[1]:認(rèn)為綜合是一個(gè)“信息熵的傳輸過(guò)程”,綜合前的原地圖為信息發(fā)送方,綜合結(jié)果圖為信息接收方,綜合行為則為信息通道中的編碼、解碼過(guò)程,由于噪音干擾,綜合結(jié)果圖的不確定性增加,信息量減少。基于人工智能、專家系統(tǒng)理論,綜合可理解為“問(wèn)題求解過(guò)程”[2]。根據(jù)拓?fù)洹缀?、語(yǔ)義特征上的約束,從眾多的簡(jiǎn)化表達(dá)候選方案中選取最佳者,按照這一理解模擬退火、爬山算法在目標(biāo)移位、目標(biāo)群化簡(jiǎn)中可以得到應(yīng)用,并獲得了較好的綜合效果[3]。通俗地說(shuō),地圖綜合是隨比例尺減小而進(jìn)行的信息化簡(jiǎn),使空間信息保持清晰和簡(jiǎn)潔。一幅地圖的幅面極為有限,而它要表達(dá)的地理空間可以從一個(gè)小地段、地區(qū)、到整個(gè)地球,即要用圖面的小空間來(lái)表達(dá)比它大數(shù)千、數(shù)萬(wàn)倍的地理大空間,過(guò)多的地理目標(biāo)的堆積會(huì)掩蓋實(shí)質(zhì)性地理信息的揭示,這就引起對(duì)地理目標(biāo)進(jìn)行篩選和簡(jiǎn)化,以便明晰表達(dá)[4]。
在目前1∶1萬(wàn)到1∶5萬(wàn)的地圖縮編與更新、基于DRG或遙感影像的數(shù)據(jù)更新、地名數(shù)據(jù)庫(kù)的建立等工作中就很好地利用到了地圖綜合,由綜合縮編得到的空間數(shù)據(jù)庫(kù),保持了很好的資料數(shù)據(jù)與結(jié)果數(shù)據(jù)的一致性。如1∶1萬(wàn)地形圖建立高精度地形數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),由于工作量巨大,工作在短期內(nèi)無(wú)法完成。但是,又迫切需要能滿足要求的地形數(shù)據(jù)庫(kù),則較小比例尺地圖如1∶5萬(wàn)地形圖,便成為建立地形數(shù)據(jù)庫(kù)此項(xiàng)工程的主要信息源,此時(shí)便需要進(jìn)行地圖綜合了。
測(cè)量精確性,一致性和完全性決定了GIS數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在地圖綜合的案例中,分辨率意味著比例尺方面的改變。為了評(píng)估語(yǔ)義質(zhì)量,需要考慮的指標(biāo)有準(zhǔn)確性,一致性,完全性和時(shí)間性[5]。雖然數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)間應(yīng)該在進(jìn)行地圖綜合之后被更新,但綜合操作不改變數(shù)據(jù)庫(kù)的有效時(shí)間,所以時(shí)間性在地圖綜合中不是一個(gè)議題,本文也就不做探討。因此,準(zhǔn)確性、一致性和完全性是評(píng)估地圖綜合數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的三要素。
語(yǔ)義準(zhǔn)確性是屬性值的準(zhǔn)確性,它描述了主題屬性上的觀察隨機(jī)錯(cuò)誤,對(duì)可能性進(jìn)行衡量。
綜合準(zhǔn)確度能根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的精度和主題的精度表達(dá)。標(biāo)準(zhǔn)的精度能被位置精度校正,將不在地圖綜合所需合并和夸張操作中改變。則以下3個(gè)方面的準(zhǔn)確性可以進(jìn)行評(píng)估:
在多邊形方面,屬性準(zhǔn)確性能在綜合后在新的多邊性目標(biāo)中被通過(guò)確定索引來(lái)描述。
在類別水平中,類別K的準(zhǔn)確性能依下列各項(xiàng)計(jì)算:
Oi是綜合后目標(biāo),它屬于類別K0,Area(Oi)是它的區(qū)域面積;μCKi是屬于類別CK的物體Oi的確定性,N是綜合后的屬于類別CK的物體數(shù)目。μCK的值在0~1之間,如果值是0,這表明沒(méi)有物體屬于這一類別,因此這一類別在綜合化之后完全遺失。如果值是接近0,則在語(yǔ)義方面的改變多,而且綜合的質(zhì)量很低。另一方面,如果值是接近1,在語(yǔ)義方面的改變很小,而且綜合的質(zhì)量很好。如果值是1,類別CK在語(yǔ)義方面沒(méi)有改變。
在地圖水平方面,準(zhǔn)確性應(yīng)該依下列算式為整個(gè)的地圖進(jìn)行評(píng)估:
這里M是綜合后類別的數(shù)目;Nj是綜合后的屬于類別j的目標(biāo)數(shù);μCji是屬于類別Cj的多邊形Oi的確定性,Oi是綜合后目標(biāo),它屬于類別C,Area(Oi)是它的區(qū)域面積,μM的值在0~1之間。其值越高,對(duì)于整個(gè)地圖在語(yǔ)義中的平均準(zhǔn)確性也越好。這也表明在語(yǔ)義方面的平均改變很小,而且大體上,綜合質(zhì)量很好。
一致性是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)在有效性的衡量和對(duì)被包含在數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。例如對(duì)于一幅人口專題地圖,人口,區(qū)域和人口密度的屬性值必須在所有的實(shí)體中得到表現(xiàn)。
在約束條件下核對(duì)綜合前后目標(biāo)的不一致的數(shù)量與核對(duì)的所有目標(biāo)的數(shù)量之比值,即:
綜合一致性能通過(guò)限制一致性、拓?fù)湟恢滦院驼Z(yǔ)義一致性表達(dá)。
語(yǔ)義不一致是由于一些多邊形可能綜合后改變的原有的類別類型。因此,式(3)被改進(jìn)為如式(4)用以描繪在類別和地圖水平上語(yǔ)義的改變。在類別水平方面,一致性能依下列各項(xiàng)被定義:
在地圖水平區(qū)域方面的一致性能依下列各項(xiàng)被定義:
在地圖水平數(shù)目方面,一致性能依下列各項(xiàng)被定義:
在類別水平方面,區(qū)域的一致性能以式(7)來(lái)定義:
這里N是綜合后的屬于類別CK的目標(biāo)數(shù),N0是綜合前屬于類別CK的目標(biāo)數(shù),而Area(i)CK是綜合前屬于類別CK的物體Oi的區(qū)域面積。
語(yǔ)義完全性即如數(shù)據(jù)庫(kù)中缺少主題冗長(zhǎng)/缺失方面的錯(cuò)誤。舉例來(lái)說(shuō),用一個(gè)住宅建筑物來(lái)代替數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)城市的建筑物,其語(yǔ)義是不完全的。
完全性通過(guò)二種特性來(lái)表現(xiàn):超完全比率(或冗余度)、數(shù)據(jù)丟失率(遺漏度)。完全性適用于物體之間的類別,屬性和目標(biāo)之間的關(guān)系。因?yàn)槟繕?biāo)和類別將會(huì)在綜合后缺失,在這里我們只討論缺失的情形。缺失依下列式子被定義:
這里的NO是指在存在于實(shí)際中的目標(biāo)數(shù)量;N是地圖中的目標(biāo)數(shù)量;N-指存在于實(shí)際中而不存在于地圖中的目標(biāo)數(shù)量。其中地圖中的目標(biāo)數(shù)量總是小于或等于實(shí)際存在的目標(biāo)數(shù)據(jù),所以有:NO≥N并且max(N,NO)=NO。因此,根據(jù)每一個(gè)類別中缺失的目標(biāo)在類別水平方面來(lái)評(píng)估語(yǔ)義完全性。等式(8)便被改進(jìn)為式(9):
在地圖水平方面,式(10)和(11)分別是根據(jù)目標(biāo)缺失和類別缺失來(lái)定量語(yǔ)義完全性。
本文以土地利用地圖的森林專題地圖為實(shí)例,選取了同一地區(qū)的兩幅不同比例尺地圖,其中一幅比例尺為1∶2.5萬(wàn),另一幅為1∶5萬(wàn)。地圖是由MapInfo軟件數(shù)字化得到。
從圖1、圖2計(jì)算可以得到,在1∶2.5萬(wàn)地圖中,目標(biāo)區(qū)域有61個(gè),類別為6種,有植被的總面積為2 3874 m2;1∶5萬(wàn)地圖中,目標(biāo)區(qū)域有26個(gè),類別為5種,有植被總面積為 18 450 m2。
圖1 某林區(qū)1∶2.5萬(wàn)地圖
圖2 某林區(qū)1∶5萬(wàn)地圖
為了保證易讀性,可表示的最小面積單元應(yīng)具有符合用途的最小面積和最小寬度。在本文的實(shí)例分析中,對(duì)于1∶2.5萬(wàn)比例尺地圖,不同的樹林(森林、幼林、疏林、稀疏幼林、伐木林)可采用 10 mm2的最小面積,而其他面積(耕地、草地)則最小面積為 4 mm2。
在地形制圖中,大多按最小尺寸綜合森林面積,最小面積是選取的依據(jù)。最小寬度可用來(lái)作為輪廓線彎進(jìn)彎出的深度和寬度的分界尺度[7]。
地圖綜合的數(shù)據(jù)質(zhì)量可以從準(zhǔn)確性、一致性、完全性三個(gè)方面來(lái)評(píng)估,本文已做闡述。下面,對(duì)實(shí)例中的兩幅地圖即綜合成果進(jìn)行質(zhì)量研究。
多邊形方面,在1∶5萬(wàn)地圖中,目標(biāo)區(qū)域?yàn)?6個(gè),我們?cè)诖瞬灰灰环謩e計(jì)算,以多邊形3為例,此處沒(méi)有發(fā)生面積及類別上的改變,所以準(zhǔn)確性為1。以1∶5萬(wàn)地圖中的區(qū)域5為例,它由1∶2.5萬(wàn)地圖中的9和10合并而成,而9和10又分別屬于不同類別:幼林,稀疏幼林。由公式
這里,Area(S9)和Area(S10)分別代表1∶2.5萬(wàn)地圖中區(qū)域 9和 10的面積,和分別代表1∶2.5萬(wàn)地圖中區(qū)域9和10的隸屬度,屬于類型CY,CX。其中CY,CX分別表示類別幼林,稀疏幼林。
通過(guò)計(jì)算我們可以準(zhǔn)確地判斷哪塊多邊形所代表的地物的準(zhǔn)確性保持較好,哪種準(zhǔn)確性保持不好,這為個(gè)別多邊形在語(yǔ)義準(zhǔn)確性方面的改變提供了標(biāo)準(zhǔn)。
在類別水平中,以CC(草地)為例,可得:
因此可以判斷草地這一類別相對(duì)準(zhǔn)確性較高,綜 合效果較好,而類別疏林在綜合后完全消失,其類別的準(zhǔn)確性便是0,因此通過(guò)準(zhǔn)確性的計(jì)算可以很好的判斷綜合效果。
在類別水平方面,一致性可以用式(4)來(lái)描繪,以類別CC(草地)為例
在地圖水平區(qū)域方面,由式(5)可得:
在地圖水平數(shù)目方面,利用式(6)計(jì)算可得:
對(duì)于類別水平方面一致性,區(qū)域的一致性以類別CC(草地)為例,利用式(7)計(jì)算得:
從計(jì)算結(jié)果我們可以清楚地看到除了地圖水平數(shù)目方面,由于綜合的需要,有些植被的屬性被改變后引起一致性較高,綜合效果不是特別理想,其他方面綜合效果相對(duì)較好,這跟實(shí)際是相符的,是完全可以用以評(píng)估綜合質(zhì)量的。
根據(jù)每一個(gè)類別中缺失的目標(biāo)在類別水平方面來(lái)評(píng)估語(yǔ)義完全性,可以用式(9)進(jìn)行計(jì)算,這里以幼林為例:
在地圖水平方面定量語(yǔ)義完全性方面,利用式(10)和(11)分別分別計(jì)算根據(jù)目標(biāo)缺失和類別缺失來(lái)定量語(yǔ)義完全性。則1∶5萬(wàn)比例尺地圖中:
本文對(duì)地圖綜合引起的屬性數(shù)據(jù)變化進(jìn)行了定量分析,首先可以看到比例尺變化時(shí)其地圖類型綜合會(huì)引起相應(yīng)的地形的屬性變化。怎么評(píng)估和保證綜合的質(zhì)量成為當(dāng)代地圖制圖學(xué)上的一個(gè)主要問(wèn)題。一系列數(shù)據(jù)質(zhì)量的定量量度,也就是準(zhǔn)確性,一致性和完全性,已經(jīng)被用以評(píng)估各方面的屬性數(shù)據(jù)的質(zhì)量。本文選擇了不同比例尺的同一地區(qū)的土地利用地圖的森林專題地圖進(jìn)行了實(shí)例分析,在GIS環(huán)境下實(shí)現(xiàn)屬性數(shù)據(jù)變化定量分析,用3個(gè)定量量度對(duì)地圖綜合進(jìn)行了屬性數(shù)據(jù)變化定量分析。
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