网络影像服务在铁路选线中的应用**
2011-08-08韩元利陈燕平薛向阳
韩元利,陈燕平,薛向阳
(1.中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉 430063;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079)
将网络影像服务(WMS),如 Google Earth,Google Maps和天地图等应用于大型铁路工程的设计,国内外学者均作过这方面的尝试[1],但目前的应用主要局限于大众型的查询服务,在工程应用领域受客户端的限制很难发挥作用。在数据获取、存储与共享以及坐标转换方面,李德仁等[2-3]结合基础设施进行研究;GIS技术自产生起,作为边缘学科,以其强大的空间分析功能[4]而快速地应用于各学科领域,如工程[5]、电力、水利等。
1 理论与方法
1.1 海量WMS影像数据的获取
WMS数据组织主要有3种坐标:地理坐标系统、像素坐标系统和图片坐标系统。
地理坐标系统可以是以经纬度为标识的全球统一大地坐标或是以UTM投影后的平面坐标,它们的区别是前者可以覆盖全球区域,而后都只能覆盖到约南纬85度到北纬85度之间的区域[6],前者数据适合在全球三维表达平台中表达与应用,而绝大多数的WebGIS则是采用后者进行平面组织与表达。
像素坐标是将地理坐标经平面映射后按照不同的分辨率栅格化的光栅图像空间,严格说来这种映射应该是保证映射前后坐标均能一一对应的统一绝对转换,因而诸如工程上常用的高斯-克吕格投影显然不适合这种转换,对UTM数据源来源,也无需再进行转换,可以直接进行像素级定位。
图块索引坐标是对统一像素空间的简化,我们知道如果要将全球范围的影像放在一个图像文件中,如果要达到一定的分辨率,在尺寸上是不可行的,因而需要进行分件拆分,以标准大小的图块进行分割是保障空间影像实时访问、传输及多尺度表达的必要技术[7]。
WMS数据经一定方式进行平面投影后,按不同的分辨率可将全球数据分为18甚至更多层次,层次越高,分辨率越高,对第l层的平面影像按照固定的瓦片大小进行规则分割形成22l块图形块,这些图像块是本文进行WMS影像获取、传输与工程化应用的原子单位。根据WMS数据源约定的全球区域内对这些图块进行有序地行列索引编制,从而实现了由地理坐标→平面像素坐标→图块索引坐标的一一映射[8],因而对地理位置的访问均可以按图块行列索引号地址进行数据访问、存储与获取。
基于图块访问的海量WMS数据获取与存储整个流程如图1所示。
图1 海量WMS影像数据的获取流程Fig.1 Process of data acquiring and storing
由于面对是海量的影像数据网络传输,如果以一般的单任务方式实现,通常一个区域的数据获取可能在几个小时甚至是几天的时间,这显然不能满足工程设计的需要,为此我们在获取技术上不仅采取网络资源共享的方式避免已经他人下载过的资源,而且在获取手段上广泛使用多进程模式实现了并行的网络传输入,如图中所示,如果允许的同时下载任务数为20个,则程序在运行期间最多可以保持22个进程来保障影像数据获取的高效率,其中包括一个用于资源检索与定位的进程和一个专门负责下载任务队列管理的进行。建立上述的机制与技术手段后,可以将平均数据获取效率提高5%以上,基本上能够保障大区域工程影像的即时设计需要。
1.2 工程CAD出图
基于网络地图服务协议(WMS)的全球影像在大型工程中的应用技术主要是利用各种网络电子地图提供较新的多尺度工程化设计影像数据的技术。该技术基于金字塔式的瓦片数据多进程获取及先进的云存储技术与高精度的工程坐标转换实现,能够方便地对任何区域下载卫星图、地形图、交通图等并自动拼接,成果支持任何地方独立工程坐标的DWG图的自动生成。
可以通过绘制多边形提取某个区域内的影像,并在 CAD中对提取区域进行拼接,然后在CAD中以平面形式展示出来,其动态过程如图2所示。
由于铁路是一个陕长的带状范围,对于WMS在铁路工程中的应用,也可以通过提取铁路线位两侧一定距离的影像进行工程应用,如金温铁路局部影像的提取如图3所示。
图2 WMS影像在下载、拼接与出图过程Fig.2 Download,splicing and plot process of WMS
图3 金温铁路局部影像及线位Fig.3 Images and railway route of Jinhua-Wenzhou railway
2 WMS在铁路选线设计中的应用
2.1 Google Maps在线选线
网络在线选线设计能够在脱离传统CAD环境下利用任何在线电子地图开展选线设计,相比CAD工程选线设计而言,它具备更新的更丰富的多尺度多媒介地图数据支持;能够方便地在交通图、卫片图及栅格地形中进行切换选线;能够集宏观、微观于一体进行设计;能够支持全球范围内的大区域无图纸线位方案规划(如图4);能够实时地得到线位的地面剖切线供选线参考决策(图4)。选线结果能够兼容平面工程表达与球面空间表达,能够兼容铁四院现有铁路选线辅助设计CAD系统,具备高效、好用、易用等特点。
图4 Google Maps铁路在线选线Fig.4 Google maps railway route selection online
2.2 Google Maps道路自动提取
通过GIS矢量化技术,可以实现Google Maps自动道路跟踪提取与工程图的转换,在Google Map上,通过首、尾点选择要提取的道路,(只要是车子能够走的路都能够提取),如图5所示。提取后矢量化的道路再高亮显示出来,并且可以转为CAD平面图形(图6),球面坐标同步转换为CAD工程平面坐标,如图6所示。
图5 在Google Map下绘制要提取道路的转折点Fig.5 Drawing roads’turning point on Google map
在投标或初测过程中,常常会因为地图年代久而导致一些重要交通要素没有在地图上显示出来,特别是高等级道路对于铁路纵断面高程起到的作用几乎是决定性的,这时候就可以借助网络影像将近年代的交通矢量提取出来,对铁路设计起参考作用。
2.3 拆迁数量自动统计
铁路设计中的拆迁量调查是一项耗时而繁锁的工作,目前,这项工作几乎全由人工手工完成,不但数据规范化难以统一,测量精度也因人而异。本文通过GIS的缓冲技术[9],查询铁路线位两侧一定范围内的建筑面积,并进行统计,如图7所示。这种自动化线调,数据规范统一,经得起改线的考验。
图7 铁路拆迁数量统计Fig.7 Statistic of removal number of railway
3 应用与结论
已经建立包括4台服务器与14T的磁盘阵列空间服务器组为超过300个客户端提供相应的空间影像数据支持服务与网络选线设计服务,采用共享式网络服务器的数据双轨存储机制后空间数据采集效率提高至95%以上,基本能够满足实时的出图成图需要,目前已采集空间数据在2000G以上,并且以日均20G~35G的递增量增加。
(1)利用网络影像,在工程前期地图准备不到位的情况下,也可以进行工程设计,减缓了设计人员对底图的依赖程度。同时,实现了智能化自动选线、纵断面地面线提取及矢量道路网的提取。
(2)数据精度完全取决于空间数据库中数据的存储精度,目前这方面的应用仅限于铁路设计初期。
(3)以铁路为例进行研究,网络影像服务同样可应用于电力、水利或者公路等其他行业,尤其适用于相对缺乏基础地形数据的海外工程。
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