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基于标准化规则的城市POI数据库建库研究
——以济南市为例

2013-03-06赵向阳杜洪涛赵鹏

城市勘测 2013年4期
关键词:底图建库济南市

赵向阳,杜洪涛,赵鹏

(1.济南市勘察测绘研究院,山东济南 250013;2.山东省城市空间信息工程技术研究中心,山东济南 250013)

基于标准化规则的城市POI数据库建库研究
——以济南市为例

赵向阳1,2∗,杜洪涛1,2,赵鹏1,2

(1.济南市勘察测绘研究院,山东济南 250013;2.山东省城市空间信息工程技术研究中心,山东济南 250013)

兴趣点作为重要的地理空间数据,应用日趋广泛,其数据库建库与更新逐渐引起人们的重视。本文提出了一种基于标准化规则的城市兴趣点数据库建库方法,从标准制定、软件开发、数据采集与建库等三个方面规范了城市兴趣点数据库建库的作业过程,并以济南市为例作了详细论述。实践证明该方法是有效的,可显著提高兴趣点数据库成果规范化水平。

兴趣点;标准化规则;数据库建库;管理信息系统

1 引 言

POI(Point of Infintevest)即兴趣点,泛指一切可以被抽象为点的地理实体,尤其是与人们生活密切相关的设施,如商场、车站和学校等,是导航电子地图的重要内容。一个POI至少包含4个方面的信息:位置、名称、类别、属性等。兴趣点的主要用途是对部件或者事件的地址进行描述,能较大程度地增强对部件或者事件位置的描述能力,提高地理定位的精度和速度[1]。POI作为重要的地理空间数据,已经在导航电子地图系统[2]、数字城市地理空间框架[3]和全要素级基础地理信息共享框架[4]等诸多方面建设中发挥了重要作用,部分城市已将POI数据库建库与更新列入基础测绘规划。因此,城市POI数据库建库与更新尤为重要。

在POI数据库建库与更新方面,已有不少学者提出不同方法。宋伟东等提出了面向公众服务的兴趣点数据采集与应用研究[5];崔健等提出了基于栅格基本图的POI数据更新方法研究[6];虞昌彬等提出了利用B/S架构的POI信息组织方法及可视化策略研究[7];戴冬冬提出了基于地址匹配方法的POI数据更新研究[8];毋一舟等提出了基于LBS签到数据更新POI的数据预处理研究[9]等。本文从标准制定、软件开发、数据采集与建库等三个方面规范了城市POI数据库建库的作业过程,提出了基于标准化规则的城市POI数据库建库方法,并以济南市为例作了详细论述。实践证明该方法是有效的,可显著提高POI数据库成果规范化水平。

2 研究实例概况

截至目前,济南市共进行了两次POI数据普查——2008年首次普查和2011年数据更新。两次普查范围均为以济南市城区为中心的绕城高速路以内区域(图1),面积约536 km2。2011版POI数据分布图显示众多POI都集中在城市中心,并辐射向周边减少。

图1 POI数据普查范围和点位分布图

2011版数据与2008版数据相比有较大变化,如表1所示。影响因素除常规点位变化外,道路整修改造、片区改造对POI数据影响为主。

POI数据对比分析 表1

3 标准制定

3.1 POI分类、代码与数据字典

该部分主要规定了POI数据分类、要素代码、数据字典、重要度等内容。

(1)POI分类采用线性分类法,要素类型按从属关系依次分为三级:大类、中类、小类。大类包括:政府机构、餐饮住宿、休闲娱乐、购物、交通、文化媒体、科研教育、医疗卫生、邮政电信、金融保险、公共设施、其他等12大类;中类在上述各大类基础上划分出104类。

(2)分类代码采用6位十进制数字码,分别为按数字顺序排列的大类、中类和小类码,具体结构如2所示。

图2 POI分类代码结构图

(3)数据字典对POI数据的数据项、数据结构(表2)、数据流、数据存储、处理逻辑、外部实体等进行定义和描述,对POI数据流程图中的各个元素做出了详细的说明。

POI数据结构表 表2

(4)重要度

重要度是POI显著性度量模型[10]中重要的参数,可实现POI数据快速检索及排序。POI重要度模型将同一父类的要素按重要程度计分,分别为s1、s2、s3,则某一小类要素在全局的重要度(sig.)为:

式中si取值区间为[0,10]。

3.2 POI数据成果检查标准

POI数据成果的检查标准主要通过数据完整度和准确度两项指标来衡量。

(1)数据完整度

数据完整度通过某字段的调查率来反映,其定义为:

其统计分为全局和大类两种方法,如[电话]字段以全部调查数据为基准,而[营业时间]字段则以餐饮住宿、休闲娱乐、购物等大类数据为基准。部分字段调查率要求如表3所示。

数据完整度检查指标 表3

(2)数据准确度

数据准确度通过抽查率和合格率来反映,抽查率和合格率的定义为

POI数据统计以图幅为基准,图幅检查率为100%。图幅内检查时各阶段抽查率、合格率要求如表4所示。

数据准确度检查指标 表4

3.3 POI数据相机拍照标准

POI照片指能够代表POI特征的照片,主要包括地标照片、门面照片、名称照片、指示牌照片、营业时间照片和文字资料照片等6种类型。拍照要求如下:

(1)必须是正面全景照片,拍摄位置以正面垂直拍摄为最佳,正面拍摄角度左右偏差不超过45°;

(2)根据建筑物大体特征选择横向或竖向取景(横拍或竖拍),但是不管是横向还是竖向取景,调整后的主体建筑物与取景框边线大致平行,其倾斜角度(与取景框边线之间的夹角)不超过10°;

(3)照片必须清晰,不能模糊不清;

(4)照片需集中存放并统一编号。

4 软件开发

在Visual Studio 2005的开发环境下,结合ArcEngine二次开发组件和Access、SQL Server 2000数据库,设计开发出具有POI录入、POI检查、POI检索和数据导入导出等功能的POI标准化采集建库管理系统软件,系统设计技术路线如图3所示。

图3 系统设计技术路线图

该系统以属性数据、影像数据、全要素地形数据为数据源,通过ArcSDE、eYaImage等中间件连接,开发POI标准化采集建库管理系统,主要包括地图浏览、配置设置、信息编辑、信息操作、信息审核、信息检索、其他操作等功能模块。系统主要面向POI数据采集建库与更新管理,注重POI数据成果的规范化、标准化,同时提高POI数据采集、建库、更新等工作效率。

(1)底图数据的标准化和规范化

系统使用的底图数据采用专用的制图工具制作,保证底图数据的质量和安全,在系统中,底图数据按标准图幅显示,与外业调绘的底图数据一致,且不能超出设定的标准图幅框的范围,保证了底图数据的标准化和规范化。

(2)与原POI数据库、基础地理信息库的联动更新

外业调绘过程中,需在原数据的基础上需要删除、更新和新加数据,并统一存储到新数据结构。系统借助ETL技术(Extract-Transform-Load),以原POI数据库为数据源,通过抽取、转换、加载等过程处理后与目标数据一致,保证了新数据与原有数据保持兼容性。系统联动了基础地理信息动态库,对原POI数据整理中采用建筑物与POI数据联动删除方法,即与拆除建筑物关联的POI数据消失原则,初步验证了基于建筑物生命周期的空间信息管理。

(3)原有数据的快速定位与信息获取

内业建库操作中,经常需要对原有数据定位并查看相关信息,系统提供了专门的功能项,对属性信息面板中选择的信息项进行快速定位与信息获取。

(4)高效的检查功能

系统提供了专用的检查窗体,可以快速的查看要检查数据的属性信息并在地图上展示,以实现信息的高效检查。

5 数据采集与建库

整个作业区分为若干工作区域,每个工作区配备不同职能工作组,包括资料组1个,调绘组若干,入库组1个,检查组1个。资料组负责现有资料的收集整理、分幅基本栅格图和信息表制作、成果归档等;调绘组负责POI数据外业调绘;入库组负责POI数据入库;检查组负责POI调绘、入库数据质量检查。

(1)作业技术路线规范化

项目实施前,对所有工作人员进行技术培训,使之熟练掌握POI数据采集与建库的技术路线(如图4所示),明确作业中的每个步骤、各工序的关键点和阶段性成果验收标准。

图4 POI数据采集与建库技术路线

(2)调查底图及表格统一化

项目实施中,调查底图、表格必须统一配发,各项POI数据调查、入库、检查等内容需按要求填写到指定位置,如POI调绘数据必须在分幅基本栅格图和分幅POI信息表中标注。各级调查人员记录底图、表格时杜绝缺项和漏项,并认真填写、仔细核对,确保底图、表格填报内容准确无误。

(3)提交成果标准化

按照作业技术路线的要求提交成果,严格检查作业中的每个步骤、各工序的关键点和阶段性成果,最终汇集成标准化的POI数据库成果。

6 结 语

本文从标准制定、软件开发、数据采集与建库等三个方面规范了城市POI数据库建库的作业过程,提出了基于标准化规则的城市POI数据库建库方法,并在2011版济南市POI数据库建库项目中得到验证,结果显示该方法对规范POI数据成果大有裨益,对后期POI数据库更新具有指导意义。从项目本身数据分析显示,2011版数据和2008版数据相比,内容准确、信息丰富、现势性强等特点较为突出,目前POI数据已应用于天地图·济南建设,满足了社会大众对POI专题数据的需求。

[1] 吴长春,刘阳,白云.谈兴趣点在城市管理信息系统中的具体应用[J].测绘与空间地理信息,2008,31(2):134~136.

[2] 张照生,杨殿阁,杨扬等.车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新[J].清华大学学报(自然科学版),2012,52 (4):457~461.

[3] 罗灵军,李静,李胜等.数字重庆地理信息三大平台建设与应用进展[J].测绘科学,2009,34(增):11~13.

[4] 赵向阳.济南市全要素级基础地理信息共享框架研究[J].城市勘测,2010,(2):30~32.

[5] 宋伟东,孙尚宇.面向公众服务的兴趣点数据采集与应用研究[J].测绘科学,2012.

[6] 崔健,魏金鹏,仲伟政等.基于栅格基本图的POI数据更新方法研究[J].测绘通报,2011,(3):66~68.

[7] 虞昌彬,胡乔,任福等.利用B/S架构的POI信息组织方法及可视化策略研究[J].武汉大学学报·信息科学版,2012,37(2):233~236.

[8] 戴冬冬.基于地址匹配方法的POI数据更新研究[J].电脑知识与技术,2010,6(1):1~2.

[9] 毋一舟,赖俊陶,吴煜晖.基于LBS签到数据更新POI的数据预处理研究[J].计算机与数字工程,2012,40(8): 87~89.

[10] 赵卫锋,李清泉,李必军.利用城市POI数据提取分层地标[J].遥感学报,2011,15(5):973~988.

Research on Building Database of Urban POIBased on Normalization Rules——Taking Jinan as a Case Study

Zhao Xiangyang1,2,Du Hongtao1,2,Zhao Peng1,2
(1.Jinan Geotechnical Investigation and Surveying Institute,Jinan 250013,China;2.Shandong Engineering Technology Research Center of Urban Spatial Information,Jinan 250013,China)

POI’s database building and updating has attracted people's attention gradually because POI is used more and more widely as important geographical spatial data.This article presents a new method which based on the normalization rules about building database of urban POI.Thismethod regulates the process of urban POIdatabase building on the aspects such as standard creating,software development,data acquisition and database building through the case of Jinan.The practice proves that themethod is effective and can significantly increase the normalization level of POIdatabase.

POI;normalization rules;database building;management information system

1672-8262(2013)04-21-04

P208.1

A

2012—12—13

赵向阳(1980—),男,注册测绘师,主要从事测绘地理信息软件开发与新技术研究。

住房和城乡建设部科技计划项目(2012-K8-17)

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