李生光 王文婷

1.山東蘭圖地理信息工程有限公司 山東 煙臺 264003；

2.煙臺華萊數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司 山東 煙臺 264003

引言

近些年，中國在國際社會的話語權(quán)不斷提升，在國際社會特別是發(fā)展中國家，起到了示范、引領(lǐng)的作用。信息技術(shù)的發(fā)展為我們帶來了生活方式上的改變，網(wǎng)絡(luò)的普及為城市生活帶來了巨大的便利。我們生活的城市朝著更加智能的方向進步，隨著數(shù)字化進程的推進，智慧城市的建設(shè)逐漸滲透到了文化、交通、娛樂等各個方面，不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)成為智慧城市建設(shè)的核心。數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用與分析技術(shù)在智慧城市建設(shè)中起著越來越重要的作用。

1 空間規(guī)劃差異原因及類型

空間規(guī)劃差異原因具有多樣性。在原有體制下，空間規(guī)劃的編制更加側(cè)重于滿足編制部門的管理職能訴求，加之缺乏充分的溝通協(xié)作機制，從而導致“政出多門”“九龍治水”的規(guī)劃亂象。綜合分析，空間規(guī)劃差異產(chǎn)生的原因包括法理依據(jù)不同、主導編制部門的職能訴求不同、規(guī)劃期限不同、規(guī)劃基礎(chǔ)不同、空間管制分區(qū)和管控要求不同、部門間的溝通和協(xié)作機制不足等。在以上諸多因素的驅(qū)動下，各類空間規(guī)劃最終表現(xiàn)出的差異類型包括布局類，即不同空間規(guī)劃對同一國土空間具有相悖土地用途安排或管控要求；誤差類，即由于空間規(guī)劃編制依據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)精度不同，導致編制成果的精度差異；其他類，即由其他原因產(chǎn)生的差異，例如對某些敏感區(qū)域進行數(shù)據(jù)處理等[1]。

2 智慧城市建設(shè)中的多源GlS數(shù)據(jù)

2.1 基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)

基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)空間地理要素（如：等高線、高程點、控制點）、交通要素（如：公路、鐵路、收費站）、建筑物要素（如：居民地、學校）、水系要素（如：河流、胡泊）、管網(wǎng)要素（如：電網(wǎng)、管線）、地表覆蓋要素（如：植被、沙漠）、境界要素（如：國界線）。這些要素需要經(jīng)過精確的測繪工作，才能形成覆蓋全境的矢量數(shù)據(jù)。同時，利用北斗衛(wèi)星系統(tǒng)及我國的資源三號衛(wèi)星、低空遙感平臺、無人機等技術(shù)采集的遙感影像數(shù)據(jù)，也是重要的基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)。

2.2 知識存儲

實際應(yīng)用中，單一使用空間數(shù)據(jù)庫存儲上述信息，需對實體與關(guān)系分別建表，存在數(shù)據(jù)冗余，而且在查找關(guān)系時需多次進行表的連接操作，耗費查詢時間。地理實體間存在多種類型的空間關(guān)系，難以在構(gòu)建時提取所有關(guān)系，且單一使用圖數(shù)據(jù)庫無法進行實時提取。為了提高檢索效率，實現(xiàn)知識和空間查詢的結(jié)合，本文采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲地理空間數(shù)據(jù)和部分結(jié)構(gòu)化語義語息，同時采用圖數(shù)據(jù)庫存儲語義關(guān)系以及提取的空間關(guān)系。

2.3 環(huán)境與氣象數(shù)據(jù)

小的方面來看，城市市民出行一般會根據(jù)天氣情況而定，多會關(guān)注氣象在此基礎(chǔ)上確定或更改出行規(guī)劃。大的方面來看，近年來人們多多關(guān)注環(huán)境與健康?？偟膩砜矗鞘协h(huán)境與氣象數(shù)據(jù)分析的作用的價值是不可估量的。智慧城市所涉及的方面貫穿一切影響城市發(fā)展的各個區(qū)域，該類數(shù)據(jù)的收集和使用能夠豐富數(shù)字生活內(nèi)涵，讓人們盡享出行監(jiān)控所帶來的便捷服務(wù)[2]。

2.4 算法應(yīng)用實例

基于地理國情監(jiān)測成果的現(xiàn)勢性優(yōu)勢，利用其對地形圖變化要素進行識別及更新，一方面可以快速定位地形圖數(shù)據(jù)的變化；另一方面也減輕了地形圖數(shù)據(jù)更新的工作量。因此本文以地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)識別1∶10000DLG變化為例，選取了湖北省部分區(qū)域數(shù)據(jù)對算法進行驗證。在應(yīng)用實例之前，分析地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)和1∶10000DLG數(shù)據(jù)的分類代碼對應(yīng)關(guān)系、屬性對應(yīng)關(guān)系。根據(jù)本文第1章中的變化識別思路，對數(shù)據(jù)進行準備，并確定要素匹配指標和判斷變化與否的規(guī)則。而后利用2.1的算法，進行要素的變化識別。測試計算機要求Windows操作系統(tǒng)、安裝ArcGIS版本10.1及以上、支持OfficeAccess/Word。在已建立的數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系配置表基礎(chǔ)上，對1∶10000DLG數(shù)據(jù)進行同名實體的匹配以及差異對比檢查。利用不同標記標識要素的匹配和變化狀態(tài)，例如：“1”代表匹配成功并且符合設(shè)定要求被判斷為未變化的要素；“0”代表需要人工核查的要素，包含匹配失敗的要素和匹配成功但是要素間差異大于設(shè)定閾值的要素；“11”代表人工核查后的未變化要素；“-1”代表在國情數(shù)據(jù)某圖層中找到同名實體，而相關(guān)圖層中沒有，需要人工檢查。

3 以數(shù)據(jù)為中心的智慧城市體系架構(gòu)模型

要知道一個智慧城市不同層次之間很難達到一致性，問題的根源在于基本數(shù)據(jù)的不統(tǒng)一性，前期工作做好之后后期的問題就會越來越少?；A(chǔ)信息數(shù)據(jù)種類繁多，各有一處。我們所要達到的最終目標是將一些未開發(fā)的資源大力開發(fā)，供智慧城市不同應(yīng)用中的用戶在自身需要的基礎(chǔ)上靈活配置數(shù)據(jù)，最終實現(xiàn)最大受益。除了以上所述的城市數(shù)據(jù)類型之外，有關(guān)城市的其他數(shù)據(jù)數(shù)不勝數(shù)，一些數(shù)據(jù)動態(tài)過程過快，還未得到有效利用。首要工作就是建立城市數(shù)據(jù)庫，這一數(shù)據(jù)庫具有多向性，面對本城市的同時與其他城市實現(xiàn)資源共享，最終實現(xiàn)不同智慧城市之間體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的相互操作?！皵?shù)據(jù)一次開發(fā)多次使用”是我們一直以來并稱的原則，為了避免數(shù)據(jù)實效可以有目的地進行體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)維護工作。數(shù)據(jù)庫建成并不意味著工作的結(jié)束，還需要將工作透徹化。

4 結(jié)束語

綜上所述，知識圖譜近年來逐漸受到眾多學者關(guān)注，基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建地理知識圖譜的相關(guān)研究工作已經(jīng)展開?，F(xiàn)如今應(yīng)當將更為先進的信息技術(shù)應(yīng)用其中加大對數(shù)據(jù)的研究以實現(xiàn)城市的高級化形態(tài)，確保城市的系統(tǒng)和服務(wù)得以打通融合、資源得到有效運用、市民生活質(zhì)量有所提升。