基于可逆映射的地形圖數據異構融合研究與實現

張新長，陳家鴻，郭泰圣

(中山大學地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275)

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基于可逆映射的地形圖數據異構融合研究與實現

張新長，陳家鴻，郭泰圣

(中山大學地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275)

摘要：隨著數字城市的快速發展，基礎地理數據在測繪、國土、規劃、交通等國民經濟重要部門及國防建設領域發揮著越來越重要的作用。但是當前大多數城市的基礎地理數據存在CAD和GIS的多種數據格式并存的現狀，無法高效地進行數據共享。針對上述問題，為充分利用已有的數據資源并提高地形圖數據的共享性，本文提出了一種基于可逆映射的地形圖數據異構融合的技術方案，在此基礎上，編程實現了CAD數據與GIS數據的可逆轉換與融合。

關鍵詞：異構融合；可逆映射；數據檢查；數據轉換

基礎地理數據是國家基礎設施建設和地球科學研究的支撐性成果，是國民經濟、國防建設中不可缺少的重要資源，是“數字城市”“智慧城市”建設的基礎，對社會可持續發展起著重要作用[1]。

地形圖數據作為基礎地理數據的重要組成部分，按照一定的分類，利用不同的圖式符號反映地球表面的空間地物，是國家建設、社會發展的基礎性資料[2]。但是，當前我國大多數城市的地形圖數據存在CAD和GIS的多種數據格式并存的現狀，地形圖數據呈現出多源異構性，這使得現有地形圖數據無法高效地進行數據共享，數據孤島[3]的弊端已經愈演愈烈。因此，如何高效地對多源異構地形圖數據進行融合，提高地形圖數據的共享性就成為當前亟待解決的一個重要問題。

一、異構融合的原理

1. 異構融合的定義

異構融合作為一種數據綜合處理技術，實際上是許多傳統學科和新技術的集成和應用，若從廣義的數據融合定義出發，包括通信、模式識別、決策論、不確定性理論、信號處理、估計理論、最優化技術、計算機科學、人工智能和神經網絡等。異構融合的目的是提高數據質量、補充數據信息，并最終實現多源異構數據的共享。將其拓展到地形圖數據領域，郭黎給出了如下定義：地形圖數據融合是指將不同來源的地形圖數據，采用不同的方法，重新組合專題屬性數據，統一地物的分類分級和屬性，進一步完善地物的信息，提高地形圖數據的質量和可共享性[3]。

2. 異構融合的基本框架

地形圖數據異構融合一般包括4個基本內容：規則建立、數據編碼、數據轉換和接邊融合。異構融合的基本框架如圖1所示，可以采用八元組(M，R，I，C，E，X，B，D)表示。

圖1　異構融合基本框架

1)M表示原始數據的集合。

2)R表示融合規則。

3)I表示融合規則的嵌入。

4)C表示待融合數據的檢查，包括編碼檢查、屬性檢查、拓撲檢查。

5)E表示待融合數據的編輯，包括屬性編輯、符合編輯、拓撲編輯。

6)X表示含有融合規則的數據。

7)B表示融合過程，包括數據轉換、接邊融合。

8)D表示融合后的數據，其中Dr為融合結果數據，Dm為待融合數據。

二、基于可逆映射的地形圖數據異構融合

1. 技術路線

本文的異構地形圖數據是指竣工測量CAD地形圖數據、未入庫GIS地形圖數據或已入庫的GIS地形圖數據。本文主要針對同級比例尺的異構融合研究，融合數據預處理操作是指在融合前依據數據標準，對數據進行坐標系、數據結構及拓撲關系的檢查與修正處理[4]，以產生符合融合標準的數據。異構融合方法是對要素進行編碼賦值、數據編輯、數據轉換，再利用要素的幾何距離與屬性相似度進行對象匹配，之后進行接邊融合。其技術路線如圖2所示。

圖2　技術路線

2. 可逆映射的建立

數據可逆映射關系是指兩個數據模型的數據元素之間的可逆對應關系。首先根據地形圖數據的實際情況，可以按數據的不同層次將數據抽象為3種層次：數據集、數據層和數據對象。

假設原始數據為Ds，按照數據融合標準的目的數據為Dt，數據映射關系為F，則三者之間的關系為

F(Ds)=Dt

(1)

根據數據的層次關系，F由數據集間的映射關系GC、數據層間的映射關系GL和數據對象間的映射關系GO復合而成，即

F=GC·GL·GO

(2)

數據對象間的映射關系本質上就是數據對象的屬性結構或數據模式間的映射關系，它是數據映射中最為核心和復雜的部分。GC、GL、GO的定義分別如下[5]：

1) 數據集合間映射關系GC。假設原始數據集合為(S1,S2,S3,…)，融合后的數據集合為(T1,T2,T3,…)，則

GC(S1,S2,S3,…)=(T1,T2,T3,…)

(3)

2) 數據層之間的映射關系。數據層之間的映射關系是對數據集進行解構之后數據層之間的映射關系，即圖層間的映射關系GL。假設原始數據層為

(S1(x1,x2,x3,…),S2(x1,x2,x3,…),

S3(x1,x2,x3,…),…)

(4)

融合后的數據模式為

(D1(y1,y2,y3,…),D2(y1,y2,y3,…),

D3(y1,y2,y3,…),…)

(5)

則

GL(S1(x1,x2,x3,…),S2(x1,x2,x3,…),

S3(x1,x2,x3,…),…)=(D1(y1,y2,y3,…),

D2(y1,y2,y3,…),D3(y1,y2,y3,…),…)

(6)

3) 數據對象間映射關系。數據對象映射關系本質上即數據模式間的映射關系。假設原數據模式為

(f1,f2,f3,…)

(7)

目標數據模式為

(8)

由原數據到目標數據間的映射關系為GO，則兩者之間的關系為

(9)

基于上述抽象映射關系，DWG格式的CAD數據和SHP格式的GIS數據在圖層級別[6]可以構建如圖3所示的可逆映射關系。

圖3　圖層級別可逆映射

3. 數據轉換

由于地形圖數據由幾何圖形數據和屬性數據兩部分組成，因此在進行數據轉換時，需要對幾何圖形數據和屬性數據分別進行轉換[7]。

(1) 圖形轉換

地形圖數據中的點要素是由坐標信息構成的，在進行點轉換時對于BlockReference、DBPoint等點類型的實體，可以直接讀取坐標信息，基于X、Y坐標信息進行構點[8]。

線轉換涉及的圖形類型較多，其基本原理是讀取圖形的各個節點信息，然后以點構線。對于簡單類型(如Line)，通過讀取起點和終點坐標即可直接構線；對于復雜類型(如Arc)，需要通過讀取起點和終點坐標、Arc的起始角度及總角度、弧長等信息構造弧上的點，然后進行構線[9]。

面轉換主要涉及Polyline、Polyline2d、Circle3種類型的實體，其基本原理是通過讀取圖形的節點等相關信息，進行構面[10]。

(2) 屬性轉換

在DWG格式轉SHP格式過程中，圖形的屬性信息存儲在其擴展字典下自定義字典的擴展屬性中，因此在進行數據轉換時，先讀取存儲在實體中的屬性信息，然后與GIS中Feature的屬性字段進行匹配，最后將屬性值寫入到GIS中Feature對象的對應屬性中[10]。

在SHP轉DWG格式過程中，先通過程序讀取存儲在GIS中Feature的屬性字段，然后與CAD圖層中擴展屬性進行匹配，最后將屬性值寫入到AutoCAD圖層中對應的擴展屬性中。

4. 接邊融合

接邊融合關鍵技術包括確定接邊對象和接邊融合。目前常用的接邊方法是通過搜索鄰近要素及比較屬性來確定接邊對象[12-13]。在實際操作中，通常會根據要素類型分別進行接邊融合操作。

(1) 線要素接邊

線要素常用的接邊方法有平均法、強制法、優化法。其中，平均法是取圖形兩邊待接點的坐標均值作為接邊后點的坐標。強制法是把一條待接邊的待接點強制附和到另一條待接邊的待接點上，因其精度不高，很難確認哪條邊是比較準確的，故不常用。優化法是將接邊產生的拐點消除，達到接邊后的圖邊兩端線段，既要共點又要共線[14]。

線要素接邊首先搜索融合范圍邊界處需要接邊的對象，具體搜索過程如下：

1) 通過屬性匹配，篩選出與待融合線要素屬性相似度最高的線要素集合A；

2) 給定一個閾值d，以d為半徑，以原要素與接邊線的交點為圓心生成緩沖區；

3) 通過空間查詢得到A中與緩沖區相交的線要素，即接邊對象。

接邊對象確定之后即要對數據進行接邊融合操作，線要素的接邊融合可以通過比較融合數據與原數據的精度來確定，接邊到精度較高的數據上。若數據間的精度相差不大，則可選用平均接邊法進行接邊。

(2) 面要素接邊

面要素接邊首先搜索融合范圍邊界處需要接邊的對象，具體搜索過程如下：

1) 通過屬性匹配，篩選出與待融合面要素A屬性相似度最高的面要素集合M；

2) 給定一個閾值d，以d為半徑，對接邊邊界線兩側進行緩沖，生成一個緩沖區；

3) 通過空間查詢得到M中與緩沖區相交的面要素，即為接邊對象[15](如圖4所示)。

圖4　搜索參與接邊的面要素

面要素接邊采用精度平移的方式，精度低的數據平移至精度高的數據，精度接近的數據則讓兩個對象分別平移坐標偏移量的一半[16]。以居民地面對象為例：假設居民地面是具有4個節點的規則矩形，在待融合數據中居民地面是兩個獨立對象;比較鄰近的節點的坐標，計算出坐標偏移量；同比例尺下對象精度相近，因此把節點分別平移坐標偏移量的一半；最后利用4個新節點重新構面，即可得到融合之后的居民地面對象。

(3) 屬性融合

在要素完成幾何接邊后，需要進一步對要素的屬性信息進行融合。在接邊融合操作中對象的屬性信息融合通常有3種方式：

1) 以融合要素的屬性信息作為融合后對象的屬性信息；

2) 以待融合要素的屬性信息作為融合后對象的屬性信息；

3) 綜合考慮融合要素和待融合要素，通過某種融合規則，如屬性疊加的方式來得到融合對象的屬性信息[16]。

三、試驗分析

1. 試驗數據概況

本文選取了1∶1000地形圖數據，數據為DWG格式(如圖5(a)所示)和SHP格式(如圖5(b)所示)。

圖5　原始的試驗地形圖數據

2. 試驗結果

首先將DWG格式的CAD數據轉換為SHP格式的GIS數據，如圖6所示。

圖6　DWG格式轉換為SHP格式

完成格式轉換后，數據的格式已經統一，且都具備編碼信息，即可進行接邊融合操作，將二者融合為一張圖，如圖7所示。

圖7　接邊融合

3. 精度評價

在異構融合的過程中，考慮到保證數據的精度，專門設計了編碼檢查和拓撲檢查的功能。編碼檢查可以檢查出是否有編碼缺失、編碼類別錯誤的情況；拓撲檢查可以檢查線相交、線重疊、線自相交、面重疊的拓撲錯誤。通過對多組不同數據量的數據進行試驗，結果表明融合精度較高(見表1)。

表1　精度評價　(%)

四、結束語

本文根據目前國土信息化的發展趨勢，提出了基于可逆映射的地形圖數據異構融合技術方案，選題來自實際生產部門的現實需要，通過與生產人員的詳細交流獲得非常重要的經驗，并得出研究的總體框架。本研究圍繞地形圖數據的特點、地形圖數據異構融合的建設需要、多源異構地形圖數據的融合方法等方面展開研究，主要研究內容如下：

1) 根據地形圖數據生成應用的總體需求，參考目前在多源異構數據融合中使用最為廣泛的數據融合技術，設計了基于可逆映射的地形圖數據融合技術方案。

2) 基于上述技術方案，構架了DWG格式數據、異構GIS格式數據間的數據映射模式，為實際的異構地形圖數據融合提供了方法。

本研究構建基于可逆映射的數據融合機制，從國土生產部門的主要情況和研究的工作量角度考慮，僅構建DWG格式與SHP格式數據間的可逆映射關系；而國土生產部門可能還存在其他類型的數據。因此，總結國內外更好的科研成果，考慮更多類型的異構數據模型將是本文下一步的研究內容。

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Heterogeneous Integration Research and Implement for Topographic Map Data Based on Reversible Mapping

ZHANG Xinchang，CHEN Jiahong，GUO Taisheng

收稿日期：2015-06-02

基金項目：村鎮建設用地再開發技術應用集成與示范研究(2013BAJ13B06)；國家自然科學重點項目基金(41431178)；高等學校博士點專項基金(20120171110030)。

作者簡介：張新長(1957—)，男，教授，博士生導師，主要研究方向為數字城市與智慧城市理論方法與技術應用。E-mail：eeszxc@mail.sysu.edu.cn

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)06-0026-04

引文格式： 張新長，陳家鴻，郭泰圣. 基于可逆映射的地形圖數據異構融合研究與實現[J].測繪通報，2016(6)：26-29.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0183.