邱程錦，徐慧珺

（江蘇省基礎(chǔ)地理信息中心，江蘇 南京 210000）

智慧城市目前已成為現(xiàn)代信息科技集中應(yīng)用與展示的重要載體，是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會建設(shè)升級的重要支撐［1］。2017年，國家自然資源部在2015版大綱的基礎(chǔ)上，出臺了《智慧城市時空大數(shù)據(jù)與云平臺建設(shè)技術(shù)大綱》（2017版），突出了時空大數(shù)據(jù)與云平臺兩個重要內(nèi)容的建設(shè)［2］。

目前，很多學(xué)者對智慧城市時空信息云平臺的建設(shè)開展了研究，例如覃融等介紹了柳州智慧時空信息云平臺建設(shè)探索與實踐的經(jīng)驗［3］；張鵬程等從時空云平臺基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)方面做了研究［4］。這些研究多數(shù)針對云平臺方面的建設(shè)，而對時空大數(shù)據(jù)的整合、匯集、處理、集成等方面缺少系統(tǒng)的介紹。作者在負(fù)責(zé)了智慧新沂、海安、洪澤等市縣云平臺數(shù)據(jù)建設(shè)工作的基礎(chǔ)上，歸納了市縣智慧城市時空信息云平臺中的數(shù)據(jù)建設(shè)內(nèi)容，總結(jié)了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在整合、處理、集成方面的關(guān)鍵技術(shù)，以期為后續(xù)的智慧城市時空信息云平臺數(shù)據(jù)建設(shè)提供參考。

1 建設(shè)內(nèi)容

智慧城市時空信息云臺集成的數(shù)據(jù)主要包括：歷史與現(xiàn)狀的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、歷史與現(xiàn)狀的公共專題數(shù)據(jù)、智能感知數(shù)據(jù)、空間規(guī)劃數(shù)據(jù)等4種類型。本文依托基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，對公共專題數(shù)據(jù)、智能感知數(shù)據(jù)和空間規(guī)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行時空化，通過管理分析系統(tǒng)經(jīng)數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的一體化管理?？傮w建設(shè)內(nèi)容如圖1所示。

圖1 時空大數(shù)據(jù)建設(shè)內(nèi)容

1.1 基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)

基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)主要包括：多時期多類型的矢量數(shù)據(jù)、電子地圖、影像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、地名地址數(shù)據(jù)、三維模型數(shù)據(jù)、新型測繪產(chǎn)品數(shù)據(jù)、地理實體數(shù)據(jù)及其元數(shù)據(jù)。

1.1.1 矢量數(shù)據(jù)

市縣智慧城市時空信息云平臺主要收集整理了“十五”、“十一五”、“十二五”、“十三五”等多期1∶1萬、1∶5萬基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)，同時匯集整理了2015—2020年地理國情數(shù)據(jù)。在項目實施過程中，根據(jù)市縣具體情況更新了1∶1000大比例尺DLG數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)跨時較長，測繪基準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)各不統(tǒng)一，需進(jìn)行一定的處理后才能集成在平臺中使用。上述數(shù)據(jù)主要來源于省自然資源廳與地方自然資源局。

1.1.2 影像數(shù)據(jù)

影像數(shù)據(jù)主要包括歷年航攝影像圖、歷年衛(wèi)星圖。按傳感器類型不同，收集的影像有航攝影像、BJ、GF1、GF2、ZY3、ALOS、SPOT、keyhole4、keyhole9等多種類型影像。影像的分辨率有0.1、0.3、0.8、1、2、5.8、6、10 m等。影像的現(xiàn)勢性從1966年跨越至2020年，時間序列豐富。上述數(shù)據(jù)主要來源于省自然資源廳與地方自然資源局。

1.1.3 數(shù)字高程模型

數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)主要源于2015年地理國情普查，部分市縣可搜集到機載LiDAR制作的DEM數(shù)據(jù)。DEM的格網(wǎng)單元有2、5、10 m等，現(xiàn)勢性為2012年、2015年左右。

1.1.4 地名地址與POI數(shù)據(jù)

地名數(shù)據(jù)主要依據(jù)民政局共享的地名數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)測繪中提取的地名數(shù)據(jù)，一般包括地名的基本信息以及地名的來歷、含義、歷史沿革等。POI數(shù)據(jù)庫的擴充和完善主要通過市縣多尺度地名數(shù)據(jù)分庫內(nèi)容提取，民政部門地名數(shù)據(jù)整理以及外業(yè)調(diào)繪等方法采集。該數(shù)據(jù)一般覆蓋整個市縣區(qū)域，現(xiàn)勢性定期更新。

1.1.5 非傳統(tǒng)地理信息數(shù)據(jù)

主要包括三維模型數(shù)據(jù)、傾斜攝影數(shù)據(jù)、全景數(shù)據(jù)、街景數(shù)據(jù)、電子地圖、地理實體數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)對重點區(qū)域、重點要素的管理提供支撐。

1.2 公共專題數(shù)據(jù)

公共專題數(shù)據(jù)主要來源于地方統(tǒng)計局、工商局、大數(shù)據(jù)中心、公安局、民政局、水利、統(tǒng)計、教育等部門，主要有地下管線、宏觀經(jīng)濟(jì)、人口、土地利用、旅游景點、學(xué)校分布數(shù)據(jù)等。公共專題數(shù)據(jù)類型多樣，普遍缺少空間信息，需進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范處理后集成入平臺使用。

1.3 空間規(guī)劃數(shù)據(jù)

空間規(guī)劃數(shù)據(jù)包括土地利用總體規(guī)劃數(shù)據(jù)、生態(tài)紅線數(shù)據(jù)、城市總規(guī)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)一般來源于市縣自然資源局、生態(tài)環(huán)境局等相關(guān)單位。

1.4 智能感知數(shù)據(jù)

智能感知數(shù)據(jù)主要來源于地方各部門的實時數(shù)據(jù)，主要包括的類型如表1所示。

表1 物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點感知數(shù)據(jù)

2 建設(shè)流程

由以上總結(jié)的時空大數(shù)據(jù)建設(shè)內(nèi)容可以看出，平臺集成的數(shù)據(jù)類型豐富、格式多樣、來源廣泛；部分?jǐn)?shù)據(jù)因時間跨度較長，采用的測繪基準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)不一致。這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一集成到平臺內(nèi)需進(jìn)行一定的處理，主要步驟包括：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、一致性處理、空間化等流程。

2.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式

對不同地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行無損格式轉(zhuǎn)換，對于無拓?fù)潢P(guān)系的圖形數(shù)據(jù)如CAD格式的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換至地理信息數(shù)據(jù)，并構(gòu)建相應(yīng)的拓?fù)潢P(guān)系。格式統(tǒng)一后，將地理信息數(shù)據(jù)合并、自動接邊，實現(xiàn)數(shù)據(jù)表格自動屬性賦值。對于表格、文檔等自身沒有空間坐標(biāo)信息的數(shù)據(jù)，如地名地址數(shù)據(jù)，可根據(jù)屬性項進(jìn)行提取，形成地理信息數(shù)據(jù)；二、三維圖形數(shù)據(jù)源需要統(tǒng)一至常見的地理信息數(shù)格式；非圖形數(shù)據(jù)統(tǒng)一至結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式；流式感知數(shù)據(jù)源統(tǒng)一至常見視頻格式。

2.2 一致性處理

對于基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)、規(guī)劃數(shù)據(jù)等采用以下處理流程進(jìn)行一致性處理。

（1）統(tǒng)一空間基準(zhǔn)。收集到的數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)主要有1980西安坐標(biāo)系、WGS1984、CGCS2000，部分?jǐn)?shù)據(jù)為淮安地方坐標(biāo)系。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換，確保各數(shù)據(jù)源統(tǒng)一采用2000國家大地坐標(biāo)系，高程基準(zhǔn)統(tǒng)一采用1985國家高程基準(zhǔn)。

（2）統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。不同時期的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)有所不同，如“十五”、“十一五”、“十二五”期間的基礎(chǔ)測繪成果采用了不同的數(shù)據(jù)分層與編碼，在項目實施過程中，首先統(tǒng)一各類成果的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以便于提取分析利用不同時期的數(shù)據(jù)。通過對不同數(shù)據(jù)源中的同類要素進(jìn)行分析比對，提取有效圖層，對提取出的要素進(jìn)行分層合并，并提取有效屬性，進(jìn)行屬性結(jié)構(gòu)的規(guī)整，形成結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫。

2.3 空間化

數(shù)據(jù)建設(shè)過程中實現(xiàn)了將非空間數(shù)據(jù)，依托地名地址匹配引擎，賦予空間屬性，滿足政府各委辦局相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的“落地”需求。主要技術(shù)流程如圖2所示。

圖2 空間化流程圖

（1）地址、交易點等具有空間位置坐標(biāo)的數(shù)據(jù)，可依據(jù)坐標(biāo)匹配定位進(jìn)行數(shù)據(jù)空間化及其他屬性字段，同時根據(jù)地圖服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)接口實現(xiàn)在線“落地”。

（2）住宅、人口統(tǒng)計等蘊含地名地址信息的數(shù)據(jù)，首先需要識別萃取出地名地址信息，建立含有地名標(biāo)識的切分序列與邏輯組合關(guān)系，然后基于分詞、本體和詞語相似性等多種匹配，利用局部模糊匹配后的歧義消除方法，實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)、實用的地名地址匹配。

3 總結(jié)與展望

時空信息云平臺是履行自然資源管理“兩統(tǒng)一”職責(zé)的技術(shù)支撐，是能夠為城市管理提供一張底板、一個平臺、一套數(shù)據(jù)的重要平臺。目前時空信息云平臺在數(shù)據(jù)建設(shè)方面主要表現(xiàn)為集成基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，匯聚智能感知實時數(shù)據(jù)以及公共專題數(shù)據(jù)和空間規(guī)劃數(shù)據(jù)，以及將其時空化形成時空大數(shù)據(jù)及其管理分析系統(tǒng)。在之后的建設(shè)中，應(yīng)根據(jù)本地的信息化基礎(chǔ)，優(yōu)先開展空間規(guī)劃數(shù)據(jù)及智能感知實時數(shù)據(jù)的建設(shè)，完善智慧城市頂層設(shè)計，使時空大數(shù)據(jù)逐步完善和豐富。