余婧峰1，劉 瑩1，余銀普

(1.成都城電電力工程設(shè)計(jì)有限公司，四川 成都 610041；2.四川省測(cè)繪地理信息局測(cè)繪產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)站，四川 成都 610041)

?

電力通道隱患房屋數(shù)字化統(tǒng)計(jì)方法研究

余婧峰1，劉 瑩1，余銀普2

(1.成都城電電力工程設(shè)計(jì)有限公司，四川 成都 610041；2.四川省測(cè)繪地理信息局測(cè)繪產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)站，四川 成都 610041)

對(duì)傳統(tǒng)電力通道隱患房屋調(diào)查的全人力作業(yè)模式進(jìn)行了改良，形成了一套依托GIS空間分析技術(shù)與遙感影像解譯技術(shù)的數(shù)字化通道隱患房屋統(tǒng)計(jì)分析方法，實(shí)現(xiàn)了多元隱患房屋統(tǒng)計(jì)表單的快速輸出以及分級(jí)化通道隱患房屋專(zhuān)題圖的制作，從而達(dá)到降低野外人力投入、提升調(diào)查工作效率的研究總體目標(biāo)。

隱患房屋統(tǒng)計(jì)調(diào)查；GIS空間分析；遙感影像解譯

1 數(shù)字化電力通道隱患房屋調(diào)查方式的重要性

對(duì)于電力線路工程而言，工程建設(shè)期間所涉及的沿線隱患房屋拆遷、青苗賠償、經(jīng)濟(jì)類(lèi)土地占用等因建設(shè)造成的工程衍生費(fèi)用，是電力設(shè)計(jì)方、建設(shè)方不可忽視的經(jīng)濟(jì)評(píng)估方向。在傳統(tǒng)的電力勘察手段中，對(duì)于房屋拆遷量統(tǒng)計(jì)及房屋屬性信息調(diào)查工作，均采用人力實(shí)地踏勘、現(xiàn)場(chǎng)紙質(zhì)記錄的方式。這種全人力的調(diào)查方式在工程的終勘及施工圖階段是必要的，但在設(shè)計(jì)的可行性研究和初步設(shè)計(jì)階段，通道的路徑走向還處于多方案比選、變更優(yōu)化的狀態(tài)，若仍采用上述傳統(tǒng)方式進(jìn)行隱患房屋調(diào)查，勢(shì)必會(huì)造成重復(fù)人力資源的投入，導(dǎo)致無(wú)謂工時(shí)的浪費(fèi)。因此，引入新型的勘測(cè)技術(shù)，優(yōu)化傳統(tǒng)電力通道房屋信息調(diào)查的固有作業(yè)模式，具有重要的實(shí)際意義。

充分利用現(xiàn)有公開(kāi)衛(wèi)星影像平臺(tái)，旨在以高分衛(wèi)片資源為依托，結(jié)合數(shù)字化新型勘測(cè)技術(shù)——地理信息系統(tǒng)技術(shù)(geographic information system，GIS)和遙感(remote sensing，RS)影像解譯技術(shù)，探討一種高效、快速的房屋拆遷量調(diào)查自動(dòng)化室內(nèi)作業(yè)模式，提高房屋信息調(diào)查的效率，減少工程前中期隱患房屋調(diào)查的人力投入，達(dá)到勘測(cè)任務(wù)“創(chuàng)新創(chuàng)效”的最終目標(biāo)。

2 研究區(qū)域及元數(shù)據(jù)概況

依托工程為國(guó)家電網(wǎng)2016年第一批次設(shè)計(jì)競(jìng)賽輸變電項(xiàng)目——湖北孱陵—石西Ⅱ回220 kV線路工程。工程地理位置介于北緯29°57′～30°30′，東經(jīng)115°05′～115°40′，沿線地形地貌以平原及丘陵地形為主，沿線河流水系豐富，房屋分布密集、形態(tài)規(guī)律。

表1 地物要素訓(xùn)練樣本特征描述

3 自動(dòng)化地物信息快速提取——遙感監(jiān)督分類(lèi)影像解譯

為能有效獲取高分影像的地物要素屬性信息，研究選用了遙感影像解譯技術(shù)中的監(jiān)督分類(lèi)算法作為解譯核心手段，用于自動(dòng)化提取通道工程沿線基礎(chǔ)地物要素的屬性專(zhuān)題圖層。

3.1 監(jiān)督分類(lèi)算法原理概述

監(jiān)督分類(lèi)(supervised classification)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法，原理是通過(guò)選擇特征參數(shù)建立判別函數(shù)，依照已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本(AOI)，求出特征參數(shù)作為決策規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)各待分類(lèi)影像的圖像解譯，是模式識(shí)別的一種方法。在常用的監(jiān)督分類(lèi)判別函數(shù)中，以最大似然算法(Bayes)最為常用[1～2]，其核心算子公式如式(1)。

D=ln(ac)-[0.51ln(|Covc|)]-[0.5(x-Mc)T(Covc)-1(x-Mc)]

(1)

式中：D為加權(quán)距離(可能性)；c為某一特征類(lèi)型；x為像素的測(cè)量矢量；Mc為類(lèi)型c的樣本平均矢量；ac為任一像素屬于類(lèi)型c的百分概率；Covc為類(lèi)型c的樣本中的象素的協(xié)方；(|Covc|)為Covc差矩陣的行列式。

圖1 監(jiān)督分類(lèi)最大似然算法流程圖

式(1)表明，最大似然算法充分利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)在光譜空間的高斯正態(tài)分布，依托影像光譜中集群分布的統(tǒng)計(jì)特性開(kāi)展解譯。因前期訓(xùn)練區(qū)樣本庫(kù)建立期間的人工干預(yù)介入，此類(lèi)算法屬于分類(lèi)精度較高的一種宏觀地物要素快速解譯方式，被廣泛應(yīng)用于中、大型范圍工程項(xiàng)目中。最大似然解譯流程詳見(jiàn)圖1。

3.2 基于監(jiān)督分類(lèi)的地物屬性快速提取

為實(shí)現(xiàn)監(jiān)督分類(lèi)方式下的遙感地物屬性快速提取，針對(duì)不同種類(lèi)的地物要素，在全圖范圍內(nèi)選取出相應(yīng)的典型性光譜特征斑塊，俗稱(chēng)訓(xùn)練區(qū)(AOI)，從而建立解譯影像的地物要素樣本庫(kù)。本次研究依據(jù)國(guó)土資源部2001年頒布的《一類(lèi)土地分類(lèi)》(國(guó)土資發(fā)[2001]255號(hào))[3]，結(jié)合自身影像情況，擬定了如下6類(lèi)一級(jí)地物解譯種類(lèi)，各類(lèi)地物要素樣本特征描述詳見(jiàn)表1。

依照表1典型地物要素分類(lèi)樣本，逐類(lèi)別地在全圖范圍內(nèi)對(duì)房屋、農(nóng)田、裸地、水體、道路、植被6類(lèi)地物要素開(kāi)展隨機(jī)化采樣，每類(lèi)地物要素的樣本AOI采樣量不少于10個(gè)。隨后，對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖均衡化處理(histogram equalization)，以均衡化后形成的平均光譜樣本，作為一類(lèi)地物的最終判別標(biāo)準(zhǔn)。最終，自動(dòng)獲取了工程區(qū)域衛(wèi)星影像的一類(lèi)地物要素分類(lèi)專(zhuān)題圖層，詳見(jiàn)圖2。采用分類(lèi)精度評(píng)價(jià)模板(accuracy assessment)，在分類(lèi)結(jié)果中隨機(jī)產(chǎn)生40個(gè)檢校點(diǎn)，人工判讀相應(yīng)的地物屬性，并與分類(lèi)結(jié)果對(duì)比，評(píng)價(jià)專(zhuān)題圖層地物要素分類(lèi)精度[4]。經(jīng)驗(yàn)證，研究范圍影像的監(jiān)督分類(lèi)正確率為76%，Kappa系數(shù)為0.72，符合中、大尺度的遙感影像解譯精度，可作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)底層數(shù)據(jù)。

4 基于GIS技術(shù)的自動(dòng)化隱患房屋屬性獲取

4.1 隱患房屋分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)制定

擬從通道房屋安全距離、房屋子類(lèi)型2個(gè)方面，對(duì)一級(jí)地物要素中的房屋屬性進(jìn)行二次定級(jí)劃分。

圖2 一級(jí)地物要素分類(lèi)專(zhuān)題圖

房屋安全距離：按照國(guó)家頒布的GB 50548-2010《220 kV架空輸電線路勘測(cè)規(guī)范》[5]，所提隱患房屋調(diào)查范圍應(yīng)分為如下2個(gè)等級(jí)區(qū)域：

1) 以通道中心線為軸，左右各15 m形成緩沖區(qū)，凡是與該區(qū)域形成包含、相交、接壤三類(lèi)幾何位置關(guān)系的房屋，為占用通道左右邊線范圍，阻礙了路徑走向及總體方案，屬于一類(lèi)隱患房屋;

2) 以通道中心線為軸，左右距離在15～30 m間形成緩沖區(qū)域，凡是與該區(qū)域形成包含、相交、接壤三類(lèi)幾何位置關(guān)系的房屋，為受通道風(fēng)偏位移、范圍線等因素干擾區(qū)域，存在安全隱患因素，需經(jīng)后期現(xiàn)場(chǎng)踏勘界定，屬于二類(lèi)隱患房屋。

表2 地物要素訓(xùn)練樣本庫(kù)二次分級(jí)編碼

房屋子類(lèi)型：按照農(nóng)村-城郊-城區(qū)的地理走向，本次研究將房屋隸屬的子類(lèi)型劃分為農(nóng)村平房、城郊多層房屋、城郊工廠類(lèi)房屋、城市獨(dú)立型建筑(社會(huì)公共型建筑，如學(xué)校)、城市集群式建筑(住宅小區(qū))[6]5個(gè)子類(lèi)。

按照上述通道房屋安全距離、房屋子類(lèi)型兩種分級(jí)思路，對(duì)前期獲取的所有一級(jí)房屋要素進(jìn)行二次分級(jí)編碼制定，編碼規(guī)則詳見(jiàn)表2。

4.2 基于GIS技術(shù)的自動(dòng)化房屋屬性信息錄入

在完成了相應(yīng)的房屋隱患等級(jí)和房屋子類(lèi)型編碼規(guī)則制定后，充分運(yùn)用GIS技術(shù)中的空間分析運(yùn)算(spatial analyst)，從一級(jí)地物要素專(zhuān)題圖層中自動(dòng)化的提取出符合相應(yīng)判別條件的房屋類(lèi)圖斑，為其添加二級(jí)屬性信息[7]。

第1階段：房屋隱患等級(jí)屬性錄入。創(chuàng)建Short Integer型字段“DIST”，用于存儲(chǔ)隱患等級(jí)信息。以通道為中心，進(jìn)行15 m、30 m兩次Buffer緩沖區(qū)分析，獲得相應(yīng)距離的緩沖區(qū)范圍。以30 m隱患區(qū)域房屋距離屬性錄入為例，引入Selection by Location(依托空間距離選擇)算法及判別條件語(yǔ)句“Query：CLASS=1”，僅讓一級(jí)地物要素圖層中的房屋類(lèi)圖斑與30米buffer圖層進(jìn)行空間相交(Intersect)運(yùn)算，篩選出所有落在30 m隱患范圍內(nèi)的房屋類(lèi)圖斑，并用Field Calculators編輯器完成命令“DIST=30”，使30 m范圍內(nèi)的隱患房屋圖斑批量性地獲得對(duì)應(yīng)的距離屬性值。同理，進(jìn)行15 m區(qū)域房屋隱患等級(jí)的屬性錄入。需要注意的是，此時(shí)被選中的圖斑中，存在DIST屬性已經(jīng)被錄入距離30的圖斑，應(yīng)將此類(lèi)圖斑的DIST屬性覆蓋，更新為“DIST=15”，從而形成“中心線至15 m”、“15 m～30 m”兩類(lèi)毗鄰的隱患范圍，具體情況詳見(jiàn)圖3。由圖面可知，圖上所示深藍(lán)色區(qū)域?yàn)椤岸?jí)房屋隱患區(qū)”，而洋紅色區(qū)域則為“一級(jí)房屋隱患區(qū)”。

表3 隱患房屋信息統(tǒng)計(jì)表單

圖3 房屋隱患等級(jí)專(zhuān)題圖

第2階段：為房屋子類(lèi)型屬性錄入。創(chuàng)建Short Integer型字段“SUB_CLASS”，用于房屋子類(lèi)型屬性存儲(chǔ)。由于一種房屋的子戶型具有多種可能性，完全依托軟件運(yùn)算容易造成錯(cuò)判和誤判。因此，研究的房屋子類(lèi)型屬性錄入，采用GIS自動(dòng)定位配套人工目視判讀的半自動(dòng)化模式。以30 m隱患區(qū)域房屋子類(lèi)型錄入為例，采用Select by Attribute(依照屬性值選取)算法及判別條件語(yǔ)句“Query：DIST=30”，將所有隸屬于二級(jí)隱患區(qū)域的房屋圖斑選中，依照4.1節(jié)制定的房屋子類(lèi)型編碼規(guī)則，在“SUB_CLASS”屬性字段中逐一為隱患房屋圖斑賦予二級(jí)房屋子類(lèi)型的屬性編碼值，錄入具體情況詳見(jiàn)圖4。

至此，一級(jí)地物要素專(zhuān)題圖層的所有房屋圖斑均已擁有了相應(yīng)的房屋隱患等級(jí)、房屋子類(lèi)型屬性信息，可以篩選出滿足條件的房屋隱患圖斑，作為開(kāi)展后續(xù)房屋自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)研究的基礎(chǔ)。

圖4 房屋隸屬子類(lèi)型專(zhuān)題圖

4.3 隱患房屋基本地理屬性自動(dòng)化獲取

對(duì)于勘測(cè)專(zhuān)業(yè)“房屋一戶一表信息統(tǒng)計(jì)卡”而言，除隱患房屋的產(chǎn)權(quán)行政區(qū)界隸屬、戶主使用情況需通過(guò)外業(yè)人員現(xiàn)場(chǎng)獲取外，房屋幾何信息(占地面積、房屋周長(zhǎng))、房屋形態(tài)結(jié)構(gòu)點(diǎn)(俗稱(chēng)房角點(diǎn))地理坐標(biāo)位置、房屋結(jié)構(gòu)平面示意圖等基本房屋屬性，均可通過(guò)GIS空間分析算法批量化、自動(dòng)化的獲取。本次研究，著重探討房角點(diǎn)坐標(biāo)信息的獲取思路。

在傳統(tǒng)的電力通道隱患房屋調(diào)查工作中，房角點(diǎn)的坐標(biāo)情況采用RTK-GPS外業(yè)實(shí)測(cè)模式，人力及工時(shí)的投入量較大。通過(guò)影像解譯手段實(shí)現(xiàn)了柵格化影像數(shù)據(jù)向矢量化專(zhuān)題圖斑的形式轉(zhuǎn)換，從而依托矢量化的數(shù)據(jù)介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)批量性的自動(dòng)化GIS空間分析運(yùn)算，這是傳統(tǒng)人力工程測(cè)量手段所無(wú)法達(dá)到的。

采用3D Analyst分析功能中的“Feature Vertex to Point”算法，分析矢量化隱患房屋圖斑的節(jié)點(diǎn)位置，將其自動(dòng)轉(zhuǎn)化為point格式的矢量點(diǎn)文件，形成房屋角點(diǎn)的專(zhuān)題圖層。該點(diǎn)圖層與前階段隱患房屋圖層的房屋編碼ID字段完全匹配，但不具有點(diǎn)坐標(biāo)信息，需要進(jìn)一步通過(guò)GIS空間運(yùn)算的“Add XY Coordinate”算子，批量化賦予點(diǎn)要素坐標(biāo)屬性。最終，可導(dǎo)出帶有房屋ID號(hào)的房角點(diǎn)坐標(biāo)表單，并以房屋唯一編碼ID號(hào)為同名鏈接字段，將房屋基礎(chǔ)信息表單(含周長(zhǎng)、占地面積、房角點(diǎn)坐標(biāo))與隱患房屋等級(jí)專(zhuān)題信息表單(含隸屬隱患等級(jí)、房屋子類(lèi)型)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，合并為一張完整的隱患房屋信息統(tǒng)計(jì)表單，詳情見(jiàn)表3。

5 多元通道隱患房屋信息統(tǒng)計(jì)分析及專(zhuān)題圖制作

本次數(shù)字化隱患房屋統(tǒng)計(jì)分析研究的另一大重點(diǎn)，是能夠通過(guò)GIS的空間決策分析手段，按照工程所需的不同統(tǒng)計(jì)側(cè)重點(diǎn)，分區(qū)域、分類(lèi)別地快速輸出符合篩選條件的隱患房屋屬性表單。這種多元化的隱患房屋統(tǒng)計(jì)方式不僅大大提高了房屋信息的統(tǒng)計(jì)效率，還使得統(tǒng)計(jì)方式更為多元化、統(tǒng)計(jì)結(jié)果更具有針對(duì)性，從不同的角度挖掘統(tǒng)計(jì)信息的深層含義[8～9]，為工程后期的造價(jià)分析提供詳實(shí)有力的數(shù)據(jù)支撐。

5.1 多元隱患房屋信息統(tǒng)計(jì)分析模式制定

按照工程具體需求，研究擬訂了如下3種通道隱患房屋表單的統(tǒng)計(jì)主題：

1)Query語(yǔ)句：NOT(DIST=0)——表示統(tǒng)計(jì)所有隱患類(lèi)房屋總信息并輸出相應(yīng)表單，示意圖見(jiàn)圖5。

圖5 隱患房屋信息總專(zhuān)題圖

2)Query語(yǔ)句：“DIST=15”O(jiān)R“DIST=30”——表示按照房屋的隱患等級(jí)輸出15 m、30 m隱患范圍的通道隱患房屋信息統(tǒng)計(jì)表單，示意圖詳見(jiàn)圖6。

3)Query語(yǔ)句：NOT(SUB_CLASS=0)——表示以房屋隸屬的子戶型情況為分級(jí)條件，輸出落入15 m、30 m隱患范圍的各類(lèi)房屋種類(lèi)統(tǒng)計(jì)表單，示意圖詳見(jiàn)圖7。

圖6 房屋隱患等級(jí)專(zhuān)題圖

圖7 隱患房屋戶型專(zhuān)題圖

圖8 分級(jí)化通道隱患房屋專(zhuān)題圖

5.2 分級(jí)化通道隱患房屋專(zhuān)題圖制作

依托GIS技術(shù)與RS影像解譯技術(shù)的集成應(yīng)用形式，制作了主題鮮明、標(biāo)注清晰、色彩直觀的分級(jí)化通道隱患房屋專(zhuān)題圖，將抽象的各類(lèi)表單統(tǒng)計(jì)結(jié)果以具象的形式予以表現(xiàn)，成為數(shù)字化勘測(cè)成果移交的重要組成部分。

采用Categories中的分層設(shè)色法，對(duì)DIST字段15、30和0 三個(gè)類(lèi)別賦予3種不同的顏色。隨后，按照分級(jí)化多主題標(biāo)注形式(Define Classes Of Feature Differently)，對(duì)于隸屬于15 m、30 m的隱患范圍房屋圖斑類(lèi)別，標(biāo)注SUB_CLASS字段屬性值(房屋隸屬子類(lèi)型)；而對(duì)于DIST為0的圖斑類(lèi)型，有如下2種情況：1) 該圖斑雖然屬于房屋類(lèi)型，但不處于房屋隱患范圍內(nèi)；2) 該圖斑不屬于房屋類(lèi)型。因此，將此類(lèi)圖斑另行標(biāo)注，顯示字段CLASS(一級(jí)地物原始類(lèi)別)的屬性信息。最終，分級(jí)化隱患房屋專(zhuān)題圖的制圖目標(biāo)為，在查看圖面上所有地物圖斑的一級(jí)原始類(lèi)別基礎(chǔ)上，能夠依據(jù)相應(yīng)的顏色和屬性標(biāo)注信息，判別出隸屬于隱患范圍的房屋隱患等級(jí)范圍和房屋子戶型情況，實(shí)現(xiàn)多主題的使用功能，專(zhuān)題圖局部示意圖詳見(jiàn)圖8。

6 總 結(jié)

電力通道隱患房屋數(shù)字化統(tǒng)計(jì)方法研究旨在利用新型的數(shù)字化勘測(cè)技術(shù)，依托公開(kāi)數(shù)據(jù)平臺(tái)的高分辨率衛(wèi)星影像，合理、高效地優(yōu)化傳統(tǒng)通道隱患房屋調(diào)查工作中的全人力外業(yè)調(diào)查模式，有效地提高了隱患房屋調(diào)查工作的整體效率，降低了作業(yè)過(guò)程中人工投入的總體比例。此外，通過(guò)GIS空間分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了多元隱患房屋統(tǒng)計(jì)表單的快速輸出以及分級(jí)化通道隱患房屋專(zhuān)題圖的制作，為后續(xù)的施工造價(jià)控制提供了詳實(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料和直觀的圖面表示。

綜上所述，貫徹了國(guó)家電網(wǎng)公司“兩型三新”的設(shè)計(jì)中心思想，將通道勘測(cè)手段由傳統(tǒng)型人力工程測(cè)量模式向數(shù)字化、精細(xì)化、自動(dòng)化的新型勘測(cè)作業(yè)體系進(jìn)行轉(zhuǎn)變，在勘測(cè)設(shè)計(jì)工作的“創(chuàng)新提效”方面取得了較好的成效，可在后續(xù)的日常生產(chǎn)工作中進(jìn)一步加以延續(xù)應(yīng)用。

[1] 張桂芳,單建新.基于高分辨率影像的房屋自動(dòng)識(shí)別方法[J].測(cè)繪與空間地理,2014,04(2):157-192.

[2] 楊鑫,張錦明. 淺談遙感圖像監(jiān)督分類(lèi)與非監(jiān)督分類(lèi)[J].四川地質(zhì)學(xué)報(bào),2013,11(1):52-57.

[3] GB/T 1014-2001，土地分類(lèi) (國(guó)土資發(fā)[2001]255號(hào))[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2001.

[4] 曾招城,李利偉，王正海，等.基于監(jiān)督分類(lèi)的震后高分辨率影像倒塌房屋快速識(shí)別[J].遙感信息,2011,5(5):76-80.

[5] GB 50548-2010，220 kV架空輸電通道勘測(cè)規(guī)范[S].

[6] 郭利川.基于遙感影像和地形圖的水體提取及其半自動(dòng)化變化檢測(cè)[J].國(guó)土技術(shù),2014,40(3):262-264.

[7] 黃昕,郭詩(shī)韻.高分辨率遙感影像的形態(tài)學(xué)房屋指數(shù)模型[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào),2015,30(5):609-613.

[8] 湯國(guó)安,宋佳.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析[M].北京：中國(guó)高等教育出版社,2008.

[9] 趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社,2009.

The traditional methods of risky buildings survey along transmission line area by human resource are improved, and the new digital statistical methods based on GIS spatial analysis technique and remote sensing image interpretation technology is developed. With the help of the new digital statistical method, the multi-theme statistical data and the map of risky building can be rapidly produced. The purpose for reducing human resource and improving survey efficiency is finally achieved.

risky buildings survey; GIS spatial analysis; remote sensing image interpretation technology

TU7 <文獻(xiàn)標(biāo)志碼：a class="emphasis_bold"> 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-6954(2016)06-0085-06文獻(xiàn)標(biāo)志碼：a

1003-6954(2016)06-0085-06

A 文章編號(hào)：1003-6954(2016)06-0085-06

2016-06-29)

余婧峰(1988)，碩士研究生、工程師，主要從事電力GIS、遙感與GIS集成應(yīng)用方向的相關(guān)研究，目前從事三維航測(cè)電力通道優(yōu)化設(shè)計(jì)工作。