付治河，李小勇，劉 敏， 謝孟利，張立朝

（1.河南省基礎(chǔ)地理信息中心，河南 鄭州 450003）

省市級(jí)天地圖數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)探討

付治河1，李小勇1，劉 敏1， 謝孟利1，張立朝1

（1.河南省基礎(chǔ)地理信息中心，河南 鄭州 450003）

結(jié)合河南·天地圖省市節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)資源整合實(shí)際，對(duì)天地圖數(shù)據(jù)融合的技術(shù)流程及節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)非重復(fù)要素篩選、道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式匹配等數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的快速融合，可為以后其他數(shù)據(jù)資源整合提供參考。

數(shù)據(jù)融合；興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)；多源異構(gòu)；實(shí)體匹配

天地圖是由國(guó)家、省、市三級(jí)節(jié)點(diǎn)共同建設(shè)的地理信息公共服務(wù)平臺(tái)[1]，隨著天地圖應(yīng)用的日益廣泛與深入，豐富數(shù)據(jù)資源、完善服務(wù)功能、擴(kuò)大應(yīng)用范圍，成為天地圖建設(shè)的重要工作。目前，天地圖各個(gè)節(jié)點(diǎn)所采用的數(shù)據(jù)源、配圖方式、發(fā)布軟件等不盡相同，出現(xiàn)了各級(jí)數(shù)據(jù)資源更新不同步，天地圖核心數(shù)據(jù)資源銜接不一致，整體優(yōu)勢(shì)不突顯,很有必要將各級(jí)資源進(jìn)行整合，發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，形成全國(guó)天地圖一盤(pán)棋的局面。數(shù)據(jù)融合是豐富和更新天地圖各級(jí)數(shù)據(jù)資源的有效途徑，通過(guò)整合國(guó)家、省、市各級(jí)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)更深層次的分布式信息資源聚合與協(xié)同服務(wù)，并為未來(lái)基于云架構(gòu)的分布式服務(wù)資源動(dòng)態(tài)調(diào)度奠定基礎(chǔ)[2]。

1 天地圖數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法

天地圖數(shù)據(jù)融合是對(duì)參與融合的主節(jié)點(diǎn)、省、市級(jí)節(jié)點(diǎn)及行業(yè)的不同類(lèi)型、不同結(jié)構(gòu)、不同精度的地理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì)，從中選取表達(dá)標(biāo)準(zhǔn)、現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、精度高、內(nèi)容豐富的要素進(jìn)行整合，并對(duì)整合后的結(jié)果進(jìn)行拓?fù)潢P(guān)系、空間關(guān)系和邏輯一致性等處理，使融合后的地理信息數(shù)據(jù)在新鮮度、準(zhǔn)確率、內(nèi)容豐富度等方面滿(mǎn)足技術(shù)設(shè)計(jì)要求。

1.1 天地圖數(shù)據(jù)融合主要內(nèi)容

天地圖數(shù)據(jù)融合主要包括矢量數(shù)據(jù)融合、影像數(shù)據(jù)融合和POI數(shù)據(jù)融合。矢量數(shù)據(jù)融合以全省最新的衛(wèi)星影像、航飛影像、最新的行業(yè)數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，對(duì)省、市級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與國(guó)家節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。矢量數(shù)據(jù)融合主要包括以下5大類(lèi)：居民地、水系、道路、鐵路和綠地；影像數(shù)據(jù)融合采用全省0.5 m分辨率的高分影像數(shù)據(jù)與國(guó)家節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；POI數(shù)據(jù)融合以主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為主，采用我省最新的行政地名數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充，同時(shí)對(duì)這2 a變更的行政區(qū)劃進(jìn)行修改[3]。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)流程見(jiàn)圖1。

圖1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)流程圖

1.2 天地圖數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法

1.2.1 道路數(shù)據(jù)融合

道路數(shù)據(jù)融合以主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)數(shù)據(jù)為本底數(shù)據(jù)，結(jié)合最新0.5 m的Worldview及其他矢量數(shù)據(jù)，在不改變主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)關(guān)系的前提下，將省、市節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)向主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)整合。路網(wǎng)數(shù)據(jù)融合主要方法：使用國(guó)家主節(jié)點(diǎn)道路30 m緩沖面與省、市級(jí)節(jié)點(diǎn)道路做空間選擇，將道路分為被緩沖面完全包含、與緩沖面無(wú)相交、與緩沖面部分相交3個(gè)層；使用主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)緩沖面對(duì)“部分相交”層作擦除，形成緩沖面外道路要素集（部分相交）。再結(jié)合0.5 m影像、矢量數(shù)據(jù)，對(duì)主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)、分割后的省級(jí)節(jié)點(diǎn)道路進(jìn)行道路空間關(guān)系檢查與重構(gòu)。道路數(shù)據(jù)融合流程圖見(jiàn)圖2。

1.2.2 水系數(shù)據(jù)融合

水系數(shù)據(jù)融合以省級(jí)節(jié)點(diǎn)的水系數(shù)據(jù)為工作底圖，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況，先進(jìn)行省級(jí)節(jié)點(diǎn)水系數(shù)據(jù)與道路數(shù)據(jù)要素沖突檢查，處理水系數(shù)據(jù)與道路要素之間的沖突，并結(jié)合影像更新水系數(shù)據(jù)。然后結(jié)合其他矢量數(shù)據(jù)、0.5 m影像，對(duì)重要水系進(jìn)行空間位置及要素屬性核查，結(jié)合主節(jié)點(diǎn)水系數(shù)據(jù)，對(duì)省級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性更新、水系要素增補(bǔ)，同時(shí)處理水系與其他要素之間的關(guān)系，最后形成水系融合數(shù)據(jù)成果。

圖2 道路數(shù)據(jù)融合流程圖

1.2.3 鐵路、居民地、綠地?cái)?shù)據(jù)融合

鐵路、居民地、綠地?cái)?shù)據(jù)融合以省節(jié)點(diǎn)的要素?cái)?shù)據(jù)為本底數(shù)據(jù)，根據(jù)天地圖數(shù)據(jù)格式要求，對(duì)要素的分類(lèi)代碼轉(zhuǎn)換及屬性進(jìn)行重置，增加相關(guān)屬性與要素，并結(jié)合0.5 m分辨率影像，處理鐵路、居民地、綠地要素與其他要素層之間的空間關(guān)系，形成鐵路、居民地、綠地融合數(shù)據(jù)。

1.2.4 POI數(shù)據(jù)融合

POI即興趣點(diǎn)，泛指一切可以被抽象為點(diǎn)的地理實(shí)體[4]。需對(duì)多源POI數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一套現(xiàn)勢(shì)性好、位置精度高的POI數(shù)據(jù)。POI數(shù)據(jù)融合首先要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初抽取，然后采用“屬性+空間位置”雙重比對(duì)的方法，實(shí)現(xiàn)多套POI之間的查重去冗。再根據(jù)天地圖數(shù)據(jù)格式要求，對(duì)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)編碼轉(zhuǎn)換及屬性重置，利用最新行政區(qū)劃地名對(duì)舊的地名地址進(jìn)行修正，同時(shí)修正主節(jié)點(diǎn)地名數(shù)據(jù)的坐標(biāo)。

2 天地圖數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)

2.1 節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)非重復(fù)要素篩選技術(shù)

節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)非重復(fù)要素自動(dòng)篩選是在充分分析節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，以主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為本底數(shù)據(jù)，利用ArcGIS的緩沖分析、疊置分析和一致性分析，自動(dòng)篩選出省節(jié)點(diǎn)道路數(shù)據(jù)中與主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)不重復(fù)部分，以此來(lái)增補(bǔ)和豐富主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，并重新構(gòu)建主節(jié)點(diǎn)路網(wǎng)空間關(guān)系。

2.2 道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式匹配與融合技術(shù)

實(shí)體匹配是指將2個(gè)數(shù)據(jù)集中的同一地物識(shí)別出來(lái)[5]。道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式自動(dòng)匹配技術(shù)是針對(duì)道路網(wǎng)中的同名點(diǎn)、同名線、同名面、同名要素上同名特征點(diǎn)，結(jié)合矢量要素的全局最優(yōu)匹配方法[6]，對(duì)同名道路可能存在的各種匹配關(guān)系（圖3）及道路節(jié)點(diǎn)的各種匹配關(guān)系（圖4），利用基于概率松弛法的多尺度道路網(wǎng)匹配算法、疊置分析方法，特征相似變換和形狀相似度化簡(jiǎn)算法以及拓?fù)潢P(guān)系、形狀相似度、距離測(cè)度等特征指標(biāo)，對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行識(shí)別和融合；并自動(dòng)掛接同名道路各自的屬性信息，從而實(shí)現(xiàn)道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式匹配技術(shù)。

圖3 同名道路可能存在的各種匹配關(guān)系

圖4 同名道路節(jié)點(diǎn)可能存在的多重匹配關(guān)系

2.3 多源數(shù)據(jù)空間位置沖突處理技術(shù)

在兩種數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，水系、居民地、鐵路、道路等矢量數(shù)據(jù)要素存在空間位置沖突，通過(guò)利用ArcGIS的緩沖分析、疊置分析和空間運(yùn)算，對(duì)于沖突圖源進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)空間位置沖突要素的快速提取和自動(dòng)處理，確保拓?fù)潢P(guān)系前后保持一致性。

2.4 多源異構(gòu)POI數(shù)據(jù)融合技術(shù)

在兩種數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，針對(duì)多源異構(gòu)[7]POI數(shù)據(jù)融合難題，將天地圖國(guó)家節(jié)點(diǎn)POI數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù)模型，通過(guò)明確參考數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)模型與目標(biāo)數(shù)據(jù)模型之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，分析其相似度，以計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理的方式，實(shí)現(xiàn)重復(fù)POI數(shù)據(jù)的自動(dòng)查找、自動(dòng)標(biāo)識(shí)，并自動(dòng)進(jìn)行屬性融合，同時(shí)依據(jù)POI的可靠數(shù)據(jù)源來(lái)修正目標(biāo)POI數(shù)據(jù)的空間位置。該項(xiàng)技術(shù)可減少POI數(shù)據(jù)冗余，同時(shí)豐富POI非空間信息，提高POI精度。

2.5 天地圖數(shù)據(jù)融合的實(shí)現(xiàn)

天地圖數(shù)據(jù)融合可根據(jù)其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，借助一定的數(shù)學(xué)模型、軟件和人工干預(yù)，并對(duì)整合數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)真分析，設(shè)定閥值，即可以得到一個(gè)相對(duì)滿(mǎn)意的融合數(shù)據(jù)。天地圖數(shù)據(jù)融合實(shí)例見(jiàn)圖5。

圖5 天地圖數(shù)據(jù)融合實(shí)例

3 結(jié) 語(yǔ)

天地圖數(shù)據(jù)融合充分利用主、分節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)資源、人力資源、軟硬件資源，實(shí)現(xiàn)了主、分節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，節(jié)約主、分節(jié)點(diǎn)的資源投入。天地圖數(shù)據(jù)融合不僅豐富了天地圖數(shù)據(jù)更新途徑,也提高了天地圖數(shù)據(jù)更新的效率，同時(shí)也提高天地圖數(shù)據(jù)的新鮮度和精細(xì)度。天地圖數(shù)據(jù)資源的不斷豐富必將更好地滿(mǎn)足社會(huì)和公眾對(duì)地理信息服務(wù)的需求，改善用戶(hù)體驗(yàn)、提高用戶(hù)黏性，更好地服務(wù)于群眾日常生活，不斷增強(qiáng)天地圖社會(huì)影響力。

[1] 國(guó)測(cè)信發(fā)（2014〕3號(hào).天地圖數(shù)據(jù)融合技術(shù)要求(試行)[S].

[2] 國(guó)測(cè)信發(fā)〔2011〕1號(hào).“天地圖”省市級(jí)節(jié)點(diǎn)建設(shè)方案[S].

[3] 陳煥新,劉棟永,徐世明,等.空間數(shù)據(jù)融合的框架流程及發(fā)展現(xiàn)狀研究[J].地理信息世界，2013,20(5):26-31

[4] 趙衛(wèi)峰,李清泉,李必軍.利用城市POI數(shù)據(jù)提取分層地標(biāo)[J].遙感學(xué)報(bào),2011,15(5):982-983

[5] 朱靖,欒學(xué)晨.面向?qū)Ш诫娮拥貓D制作的多源地理空間數(shù)據(jù)融合技術(shù)[J].地理空間信息,2014,12(4):147-149

[6] 趙東保,盛業(yè)華.全局尋優(yōu)的矢量道路網(wǎng)自動(dòng)匹配方法研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2010,39(4):416-421

[7] 宋小紅,祿豐年,張立朝,等.地理國(guó)情普查中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合研究[J].測(cè)繪通報(bào)，2014(9):104-107

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B

1672-4623（2015）01-0045-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.01.015

付治河，碩士，高級(jí)工程師，主要從事測(cè)繪地理信息應(yīng)用與信息系統(tǒng)研發(fā)工作。

2014-12-19。

項(xiàng)目來(lái)源：礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2014年度開(kāi)放基金資助項(xiàng)目（KLM201405) 。