呂品， 熊麗媛， 徐爭(zhēng)強(qiáng)， 周學(xué)鋮

(四川省核工業(yè)地質(zhì)調(diào)查院，成都 610051)

0 引言

隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展以及影像數(shù)據(jù)空間分辨率的提高，遙感技術(shù)已經(jīng)能夠?yàn)榈V產(chǎn)資源監(jiān)測(cè)提供多種多樣的信息[1]，利用遙感技術(shù)進(jìn)行礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)調(diào)查和監(jiān)測(cè)已成為快速準(zhǔn)確把握礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)秩序和礦山地質(zhì)環(huán)境的重要方法[2]。矢量數(shù)據(jù)作為礦山遙感監(jiān)測(cè)最重要的成果數(shù)據(jù)之一，記錄著礦山資源最為重要的空間位置信息以及其相應(yīng)的屬性信息[3]。在礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)入庫(kù)的過(guò)程中，矢量成果數(shù)據(jù)檢查工作是非常重要的一部分[4]，然而檢查工作卻因數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、規(guī)范要求繁雜等問(wèn)題，導(dǎo)致入庫(kù)工作效率低下并易產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，無(wú)法確保質(zhì)量。

圖屬一致性檢查作為矢量數(shù)據(jù)檢查的重要內(nèi)容之一，對(duì)于確保數(shù)據(jù)質(zhì)量尤顯重要[5]。圖屬一致是指空間數(shù)據(jù)的實(shí)際值與相對(duì)應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)字段值保持一致。如同一個(gè)面狀圖形在相同投影條件下，其面積值應(yīng)是真實(shí)客觀(guān)且唯一存在的，這個(gè)值應(yīng)該真實(shí)反映在相應(yīng)屬性字段之中。常規(guī)的圖形面積計(jì)算一般采用礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件進(jìn)行,但其計(jì)算一個(gè)中等規(guī)模省份的圖斑面積，就需耗費(fèi)約4 h，對(duì)于開(kāi)展多省域圖屬一致性檢查工作而言，僅僅檢查一次就需耗費(fèi)數(shù)十小時(shí)。因此，亟待尋求一種簡(jiǎn)單、高效、節(jié)約時(shí)間的方法。

空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理系統(tǒng)(feature manipulate engine，F(xiàn)ME)作為一個(gè)專(zhuān)業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、處理軟件，在數(shù)據(jù)處理方面具有強(qiáng)大、有效和便捷的空間拓?fù)溥\(yùn)算分析能力，為利用FME進(jìn)行矢量數(shù)據(jù)間的一致性檢查奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。因此，針對(duì)上述礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)的圖屬一致性檢查面臨的問(wèn)題，本文提出基于FME的解決方法，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)大大提高工作人員的工作效率，為礦山遙感監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)入庫(kù)工作提供有力的保障和支持。

1 檢查內(nèi)容及算法

為保證全國(guó)礦山遙感監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)的唯一性，中國(guó)自然資源航空物探遙感中心根據(jù)《DZ/T0266—2014礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》、《全國(guó)礦山環(huán)境恢復(fù)治理狀況遙感地質(zhì)調(diào)查與監(jiān)測(cè)二級(jí)項(xiàng)目實(shí)施方案》等技術(shù)要求的規(guī)定，制定了本底數(shù)據(jù)更新調(diào)查成果數(shù)據(jù)提交說(shuō)明(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“數(shù)據(jù)提交說(shuō)明”)，以此為基礎(chǔ)，開(kāi)展圖屬一致性檢查工作。

1.1 圖屬一致性檢查內(nèi)容

礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)類(lèi)型眾多，格式統(tǒng)一，屬性定義明確。圖屬一致性檢查對(duì)象主要針對(duì)面狀要素的面積屬性字段、線(xiàn)狀要素的長(zhǎng)度屬性字段和點(diǎn)狀要素的坐標(biāo)屬性字段[6]。在礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)中，除地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)之外的點(diǎn)、線(xiàn)、面狀要素相應(yīng)屬性字段的檢查方法相對(duì)簡(jiǎn)單，只需以常用地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)軟件便可進(jìn)行，不涉及復(fù)雜空間及屬性運(yùn)算。而地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)中，由于存在開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ)、礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)和礦權(quán)外面積(KQWMJ)3個(gè)面積字段，且字段間存在“礦權(quán)內(nèi)面積與礦權(quán)外面積之和等于開(kāi)發(fā)占地面積”的內(nèi)在關(guān)系，計(jì)算難度較大，地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)部分屬性信息定義如表1所示。

表1 地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)部分屬性信息定義

1.2 算法分析

1)礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件的圖斑面積計(jì)算算法。該算法首先根據(jù)圖斑的重力中心點(diǎn)經(jīng)度獲取其所在高斯3°分帶中的投影帶號(hào)，并計(jì)算開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ),然后遍歷采礦權(quán)(KJ)圖層許可證號(hào)(XKZH)合并相同的圖斑，計(jì)算其相交部分面積作為礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)，最后以開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ)減去礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)獲得圖斑的礦權(quán)外面積(KQWMJ)。

該算法邏輯嚴(yán)密，優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)屬性遍歷，合并圖斑與所有采礦權(quán)圖層許可證號(hào)相同的礦權(quán)，并求取壓蓋部分面積，從而避免了對(duì)圖斑與采礦權(quán)相對(duì)復(fù)雜的位置關(guān)系的判別分析，代碼因此相對(duì)簡(jiǎn)潔。缺點(diǎn)主要有2方面： 一是圖斑礦權(quán)外面積并非由圖形面積直接計(jì)算所得，造成開(kāi)發(fā)占地面積、礦權(quán)內(nèi)面積、礦權(quán)外面積3者之間并不獨(dú)立，缺乏檢核條件； 二是該算法時(shí)間復(fù)雜度較高，設(shè)數(shù)據(jù)地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)圖斑總數(shù)為M，采礦權(quán)(KJ)圖斑總數(shù)為N,則該算法時(shí)間復(fù)雜度T1可表示為：

T1(M,N)=O(MN)，

(1)

式中O為時(shí)間復(fù)雜度函數(shù)。

對(duì)于動(dòng)輒上萬(wàn)個(gè)的采礦權(quán)以及數(shù)萬(wàn)甚至數(shù)十萬(wàn)的地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層圖斑，該算法的時(shí)間復(fù)雜度極高，所以，以其計(jì)算一個(gè)中等規(guī)模省份的圖斑面積，需要4 h的時(shí)間也就不難理解了。

2)FME編程方法的圖斑面積計(jì)算算法。本方法從降低算法時(shí)間復(fù)雜度的角度開(kāi)展了研究。首先開(kāi)發(fā)圖斑依據(jù)其重力中心點(diǎn)經(jīng)度所在高斯3°分帶中的投影帶號(hào)對(duì)其分別投影； 對(duì)采礦權(quán)以許可證號(hào)(XKZH)為分組分別聚合后，以采礦權(quán)聚合體范圍經(jīng)度極大值及極小值為投影依據(jù)進(jìn)行投影，跨帶采礦權(quán)聚合體在其所跨投影帶分別投影； 在各相同投影帶內(nèi)，以開(kāi)發(fā)圖斑為基礎(chǔ)，遍歷采礦權(quán)，獲取開(kāi)發(fā)圖層圖斑與其相應(yīng)采礦權(quán)的空間位置關(guān)系(相離、包含、包含于、壓蓋)，相離及包含的礦權(quán)外面積與礦權(quán)內(nèi)面積分別與開(kāi)發(fā)占地面積相等，包含于及壓蓋則進(jìn)一步通過(guò)空間分析運(yùn)算獲得其礦權(quán)內(nèi)部分及礦權(quán)外部分圖斑，并分別計(jì)算面積。

與前者一樣，本算法邏輯嚴(yán)密，且保證了3個(gè)面積字段計(jì)算的獨(dú)立性，增加了檢核條件。同樣設(shè)數(shù)據(jù)地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)圖斑總數(shù)為M，采礦權(quán)(KJ)圖斑總數(shù)為N，數(shù)據(jù)所跨高斯3°分帶數(shù)為K，且在空間上均勻分布，考慮到存在一個(gè)許可證號(hào)對(duì)應(yīng)多個(gè)礦權(quán)的情況，因此則該算法時(shí)間復(fù)雜度T2可表示為：

T2(M,N)≤O(MN/K2)。

(2)

通過(guò)式(1)與式(2)的比較可知，本文方法的時(shí)間復(fù)雜度更低。同一套數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)跨帶越多，采用本文方法的優(yōu)勢(shì)更大； 即使數(shù)據(jù)不跨帶，由于采礦權(quán)圖層存在大量的多個(gè)采礦權(quán)圖斑使用同一個(gè)許可證號(hào)的情況，本文方法以采礦權(quán)圖層許可證號(hào)字段為分組依據(jù)進(jìn)行聚合操作，客觀(guān)上減小了N值，降低了算法時(shí)間復(fù)雜度，因此在此情況下采用本文方法也更有優(yōu)勢(shì)。

2 矢量成果數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查方法

矢量成果數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查程序采用FME進(jìn)行設(shè)計(jì)，F(xiàn)ME作為一種完整的空間數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-加載(extract-transform-load，ETL)解決方案，提供了在轉(zhuǎn)換過(guò)程中重構(gòu)數(shù)據(jù)的功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)250多種不同空間數(shù)據(jù)格式的重投影、空間模型變換、屬性關(guān)聯(lián)、拓?fù)渥儞Q等操作，具有極好的靈活性。

2.1 矢量圖斑與采礦權(quán)分帶方法

矢量圖斑與采礦權(quán)的分帶對(duì)照了礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助軟件對(duì)數(shù)據(jù)分帶的相關(guān)規(guī)定[7]，從而在邏輯上保證了2種方法計(jì)算結(jié)果的一致性。

1)矢量圖斑的投影。與礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助軟件相同，程序嚴(yán)格以矢量圖斑重力中心點(diǎn)所處經(jīng)度確定其在高斯3°帶的投影帶號(hào)，同一圖斑礦權(quán)內(nèi)部分與礦權(quán)外部分的面積計(jì)算均使用原圖斑的投影帶號(hào)。如使用表達(dá)式(_x<115.5 and _x>112.5)判定圖斑處于高斯3°帶第38帶中，不考慮重力中心點(diǎn)的經(jīng)度正好處于分帶界線(xiàn)的這種極小概率情況。

2)礦權(quán)的投影。為防止同一許可證號(hào)2個(gè)采礦權(quán)因正好位于分帶界線(xiàn)兩側(cè)而被歸入不同投影帶的情況，對(duì)采礦權(quán)以許可證號(hào)字段為分組進(jìn)行了聚合處理[8]。采礦權(quán)聚合體以其范圍經(jīng)度極大值(_xmax)與經(jīng)度極小值(_xmin)確定其投影帶號(hào)，跨帶采礦權(quán)聚合體應(yīng)在2個(gè)投影帶內(nèi)分別投影，以保證跨帶采礦權(quán)聚合體東西兩側(cè)圖斑均能與相應(yīng)采礦權(quán)聚合體進(jìn)行空間分析運(yùn)算。如使用表達(dá)式(_xmax<115.5 and _xmax>112.5 and _xmin<115.5 and_xmin>112.5)表示采礦權(quán)聚合體完全處于高斯3°帶第38帶中，表達(dá)式(_xmax>115.5 and_xmin<115.5)表示采礦權(quán)聚合體跨第38帶和39帶。

2.2 矢量圖斑與其對(duì)應(yīng)礦權(quán)位置關(guān)系類(lèi)型及檢測(cè)方法

經(jīng)分析，礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)中，所有矢量圖斑與對(duì)應(yīng)采礦權(quán)的相對(duì)位置關(guān)系包括且僅限于相離、包含、包含于、壓蓋4種類(lèi)型[9-10]，對(duì)圖斑與采礦權(quán)空間位置關(guān)系的準(zhǔn)確判別，是實(shí)現(xiàn)程序化計(jì)算、檢查圖斑圖屬一致性的基礎(chǔ)[11]，如表2所示。

表2 圖斑與其相應(yīng)礦權(quán)的位置關(guān)系類(lèi)型

在FME中，使用空間分析類(lèi)轉(zhuǎn)換器SpatialFilter對(duì)圖斑與礦權(quán)的相對(duì)位置關(guān)系進(jìn)行判斷，通過(guò)輸出端口失敗(Failed)可實(shí)現(xiàn)“非”運(yùn)算。如空間判斷謂詞設(shè)置為“Filter 包含于 Candidate”，則通過(guò)失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為“非(Filter 包含于 Candidate)”，即“Filter 不包含于 Candidate”的數(shù)據(jù)。具體流程如圖1所示。

圖1 圖斑相對(duì)位置關(guān)系的檢測(cè)方法

1)相離類(lèi)型。相離即為不相交，即在SpatialFilter轉(zhuǎn)換器空間判斷謂詞設(shè)置為“Filter 相交 Candidate”后，從失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為與礦權(quán)“相離”的圖斑類(lèi)型。

2)包含類(lèi)型?？臻g謂詞判斷設(shè)置為“Filter 包含 Candidate”，則從通過(guò)(Passed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為被相應(yīng)礦權(quán)“包含”的圖斑類(lèi)型。

3)包含于及壓蓋類(lèi)型。相交即為不相離，因此包含、包含于、壓蓋3種相對(duì)位置關(guān)系皆為相交。要從這3種相對(duì)位置關(guān)系剔除“包含”關(guān)系類(lèi)型圖斑，需使用2次SpatialFilter轉(zhuǎn)換器，第一次使用判斷謂詞“Filter 相交 Candidate”找出所有相交類(lèi)型圖斑，第二次使用“Filter 包含 Candidate”判斷謂詞，則從失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)即為“包含于及壓蓋圖斑”的類(lèi)型。

通過(guò)這3組判斷，可將所有矢量數(shù)據(jù)歸入這3種空間相對(duì)位置關(guān)系類(lèi)型中，且不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)歸類(lèi)。

2.3 各相對(duì)位置關(guān)系類(lèi)型圖斑的面積計(jì)算

為簡(jiǎn)化運(yùn)算過(guò)程，提高程序運(yùn)行效率，程序?qū)Ω飨鄬?duì)位置關(guān)系的圖斑設(shè)計(jì)了不同的面積計(jì)算方法，即賦值法和空間疊置分析運(yùn)算法。

1)相離及包含類(lèi)型圖斑的面積計(jì)算方法。根據(jù)這2種類(lèi)型空間位置關(guān)系的特點(diǎn)，在確定了開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ)后，采用賦值法來(lái)確定礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)和礦權(quán)外面積(KQWMJ)。如相離關(guān)系類(lèi)型圖斑，其礦權(quán)外面積(KQWMJ)必定等于開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ)，而礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)必定等于0，而包含關(guān)系類(lèi)型的圖斑則與之相反，如表3所示。

表3 相離及包含關(guān)系類(lèi)型圖斑面積值的特點(diǎn)

2)包含于及壓蓋關(guān)系類(lèi)型圖斑的面積計(jì)算方法。此2種關(guān)系類(lèi)型的圖斑面積值之間沒(méi)有規(guī)律可言，表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性，程序采用空間疊置分析運(yùn)算法來(lái)計(jì)算相關(guān)面積值。空間疊置分析運(yùn)算是一個(gè)對(duì)輸入的面狀要素相互求交的過(guò)程，如圖2所示。圖斑1和2經(jīng)過(guò)空間疊置分析運(yùn)算之后，產(chǎn)生了圖斑1，2，3，但所有圖斑的總面積不變。

圖2 空間疊置分析運(yùn)算

在FME中，疊置分析運(yùn)算使用AreaOnAreaOverlayer轉(zhuǎn)換器進(jìn)行，該轉(zhuǎn)換器在保留所有輸入屬性的同時(shí)，在輸出要素中增加overlaps屬性，overlaps屬性記錄了切割面的壓蓋層數(shù)，如圖2所示的輸出中，圖斑1和2的overlaps屬性值為1，圖斑3的overlaps屬性值則為2。結(jié)合AttributeExposer轉(zhuǎn)換器暴露的fme_feature_type屬性可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖層來(lái)源的可追溯性，如使用表達(dá)式“overlaps=1 and fme_feature_type Contains ’KF’”表示地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)非壓蓋部分圖斑，對(duì)應(yīng)礦權(quán)外部分圖斑，反之，表達(dá)式“overlaps！=1 and fme_feature_type Contains ’KF’”表示地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)壓蓋部分圖斑，對(duì)應(yīng)礦權(quán)內(nèi)部分圖斑，同時(shí)采礦權(quán)圖斑自動(dòng)被排除進(jìn)入下一步的面積計(jì)算中。

考慮到同一個(gè)圖斑經(jīng)過(guò)空間分析運(yùn)算之后有可能產(chǎn)生多個(gè)礦權(quán)內(nèi)部分圖斑或者多個(gè)礦權(quán)外部分圖斑，程序以XKZH與圖斑唯一標(biāo)識(shí)符KFID對(duì)礦權(quán)內(nèi)部分及礦權(quán)外部分圖斑分別進(jìn)行聚合(Aggregator)操作，并分別計(jì)算聚合體的總面積作為圖斑礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)及礦權(quán)外面積(KQWMJ)。包含于及壓蓋關(guān)系類(lèi)型圖斑面積計(jì)算流程如圖3所示。

圖3 包含于及壓蓋關(guān)系類(lèi)型圖斑面積計(jì)算流程

3 計(jì)算效率及精度對(duì)比分析

為評(píng)價(jià)本方法在面積計(jì)算上的效率及精確度，實(shí)驗(yàn)使用戴爾(DELL)Precision T7920圖形工作站為平臺(tái)，以福建省2018年礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量地表開(kāi)采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)共計(jì)27 114個(gè)圖斑進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析記錄了試驗(yàn)結(jié)果，如表4所示。

同時(shí)，為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法計(jì)算結(jié)果的正確性，選取了在試驗(yàn)結(jié)果中報(bào)錯(cuò)的不同空間關(guān)系類(lèi)型圖斑，如相離、包含、包含于及壓蓋類(lèi)型，特別是同一個(gè)圖斑存在多部分礦權(quán)內(nèi)或者礦權(quán)外面積的圖斑，通過(guò)對(duì)圖斑的手動(dòng)投影，并計(jì)算開(kāi)發(fā)占地面積(KFZDMJ)、礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)、礦權(quán)外面積(KQWMJ)3個(gè)字段，得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 數(shù)據(jù)計(jì)算精確度對(duì)比

結(jié)果表明，采用本文方法的計(jì)算效率較采用礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件的計(jì)算效率有了顯著的提高，時(shí)長(zhǎng)從14 458 s縮短至68 s； 另一方面，本文方法的面積計(jì)算結(jié)果與手動(dòng)計(jì)算的結(jié)果一致，驗(yàn)證了本文方法在計(jì)算結(jié)果上的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

文章提出了一種基于FME的礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查方法，建立了矢量圖斑與相應(yīng)采礦權(quán)的相對(duì)空間位置關(guān)系類(lèi)型，得到如下結(jié)論：

1)提出了一種新的面積計(jì)算算法，該算法根據(jù)圖斑坐標(biāo)位置、與對(duì)應(yīng)采礦權(quán)相對(duì)位置關(guān)系對(duì)圖斑進(jìn)行分類(lèi)，并分別進(jìn)行空間分析運(yùn)算，避免了常用的礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件對(duì)所有圖斑與采礦權(quán)的遍歷求交，在降低了程序時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí)，也實(shí)現(xiàn)了圖斑礦權(quán)內(nèi)外面積的獨(dú)立計(jì)算。

2)程序?qū)鐜Р傻V權(quán)在所跨投影帶同時(shí)進(jìn)行了投影，雖避免了對(duì)采礦權(quán)所屬圖斑在所跨投影帶號(hào)中的分布進(jìn)行檢測(cè)，但同時(shí)也造成了不必要的資源占用。若需解決該問(wèn)題，則可對(duì)跨帶采礦權(quán)進(jìn)行有針對(duì)性的投影帶號(hào)選擇，程序運(yùn)行效率可進(jìn)一步提高。