基于OpenGIS的海上信息分析发布系统关键技术研究

高润喜

(包头铁道职业技术学院，内蒙古 包头014060)

0 引 言

海上原油泄漏近年来频频发生，造成了较为严重的环境污染和经济损失。为了避免此类灾难事件影响范围的持续扩大，在事故发生之后，应当立即向有关个人和公众告知此类事件的严重程度和影响范围，从而能够及时采取相应的防范措施，使得负面影响能够降到最低程度。因此，及时监视和发布此类灾难事件的地理位置等信息十分重要。由于地理信息系统(GIS)在地理信息分析上具有较为强大的功能，因而GIS 被广泛应用于记录和分析灾难事件的分布、区域等地理和特征信息，并在最近一些实际应用中取得了良好效果。

自20 世纪60 年代出现以来，GIS 已经被应用到多个领域。目前出现的一些商用GIS 软件，具备强大功能和高昂价格，能够满足多种组织、公司、团体等对于地理信息记录和分析的需求。然而对于大多数实际应用来说，此类商用软件的功能过于复杂，同时拥有较为昂贵的使用成本［1－2］。

在实际应用中，大多数情况仅仅需要GIS 的部分功能即可以满足需求，然而采用商用GIS 软件却不得不为多数不需要的功能付出高昂的代价。因此，当前业界的趋势为采用开源GIS (OpenGIS)系统为平台，根据现实实际需求，开发适用的定制化GIS系统。

OpenGIS 的意义为开源的地理信息系统，即开发者能够按照一定的协议获得开源软件的源代码，并根据自己的需要进行下载、修改、应用和发布。此类地理信息系统的开发往往依靠于个人开发者的不断改进，而非企业团队的系统开发。其最显著的特征在于免费、自由，但同时开源软件的功能也受到了较大限制［3］。

常见的OpenGIS 系统有MapWinGIS、DotSpatial等，其本质是一组开源的. NET 开发组件库。本文采用DotSpatial 为平台，设计和开发了一种海上信息分析和发布系统，并采用海上原油泄漏监视信息分析发布为应用场景，对该系统中信息分析和发布的关键技术进行研究，同时对GIS 软件存在的问题提出了相应的解决方案，并且通过实例证明本文提出方法具有较好的可行性和实用性。

1 应用分析

本文应用场景为海上原油泄漏信息的分析和发布，因而本文的目标在于构建一种有效的海上原油泄漏信息分析发布系统，采用DotSpatial 作为开发平台，并采用GDAL 作为DotSpatial 的补充。

1.1 开发模式

MapWinGIS 是一组开源的开发工具，用于中等规模的 GIS 应用开发，其核心是一组称为MapWinGIS 的ActiveX 控件。通过这些工具，开发者能够向自己的系统中添加多种GIS 特性。作为MapWinGIS 的升级版本，DotSpatial 拥有更加强大的功能，同时能够支持更多的开发环境，因此，本文采用DotSpatial 作为系统开发平台。

地理空间数据抽象库 (Geo Spatial Data Abstraction Library，GSDL)是一个开源库［4］，能够实现对于栅格化地理数据的读取、转换和编辑。当前有许多开源软件，甚至一些商用软件均使用该库。GSDL 拥有自己的数据模型和API，并且提供一系列命令行用来编译和处理数据［5］。

1.2 系统功能结构

海上原油泄漏信息监视、分析和发布系统包含地图显示、信息展示、数据统计、数据映射和输出、公告发布等功能。其中核心功能为数据显示、编译、映射和输出。

栅格化的地理数据与传统的矢量数据具有较大不同，当需要在DotSpatial 电子地图中显示此类数据时，诸如重投影等数据处理过程应当事先执行完毕，然后才能实现栅格化数据和矢量数据的分别显示以及2 种数据的相互匹配。在本系统中，栅格化的原油泄漏点迹被转化为矢量数据，然后数据被数值化、显示，之后每个点迹的长轴和短轴均被确定，从而确定原油泄漏区域的范围。这些处理能够向用户直观地展示泄漏事件发生地点和发展趋势。当需要将原油泄漏地点及信息映射到电子地图并输出时，用户使用鼠标拖拽一个矩形，定义需要查看的区域，然后以HTML 格式发布相应结果。图1 为系统的总体结构。

系统的功能总体包含5 个部分，其中地图加载与显示、数据编译与分析、数据映射与输出为系统的核心功能。

图1 系统基本结构图Fig.1 The structure of system

2 关键技术研究

在开发海上信息分析发布系统过程中，仍然有若干问题需要克服，包括地理空间数据的匹配、数据格式转换、矢量数据显示、映射和输出，网页设计和制作等。本文针对以上若干问题进行研究，并给出相应的解决方案。

2.1 数据显示与控制

DotSpatial 在处理和显示矢量数据时具有较好的性能和功能，而在处理栅格化数据时功能较弱。例如，DotSpatial 只能处理大小在40 M 以下的数据，因此，较大的图片无法被添加到地图中去。同时，由于栅格化数据与矢量数据有较大不同，DotSpatial也无法正常地读取栅格化数据的坐标系信息。

除此之外，DotSpatial 在将图片加入电子地图时，无法对图片进行拉伸，因此当电子地图的网格数值不规则时，地图图片就无法正常反应不同网格之间的差异。

本文采用的图片为ENVISAT SAR 图片，其大小超过100 M。因此，使用GDAL 进行重采样、重投影，并在图片加入系统之前进行拉伸。由于重采样会降低图片的分辨率，因此需要将图片的大小减少到40 M 以下。重投影过程由GDALWARP 实现，能够实现图片与地图层次的匹配。通过以上步骤，实现地图图片与电子地图的匹配，之后系统采用合理的灰度进一步强化地图的视觉效果，在本系统中采用256 度灰度。

2.2 矢量数据提取与显示

在对原油泄漏点迹进行分析的过程中，有多种算法能够提取点迹的地理空间信息并进行计算，然后对多时态数据进行显示。其中对于原油泄漏点迹的处理步骤为:

1)提取原油点迹的空间地理结构。泄漏原油的扩散范围能够通过点迹形状信息反应出来，如几何形态等，但是每个原油点迹的形状总是不规则的。为了能够直观地长时间显示每个原油点迹移动的变化情况，必须通过一些数据来表示其空间形状，如区域信息、中点坐标、长轴、短轴、断点坐标等。通过计算这些数据，能够较为精确地反映出原油点迹的空间地理结构和几何学形态，从而为判断其运动趋势和扩散范围提供依据;

2)对数据进行转换。原油点迹信息是由RS 图像转换和提取而来的，其数据结构为栅格化数据，并不适合对空间结构信息进行分析。因此，将栅格化的地理空间数据转换为矢量数据，从而更加便于表示每个原油点迹的空间形态。由于DotSpatial 并不具备该数据转换的功能，因此采用GDAL 将SAR 图像中的原油点迹图形转换为多边形类型的几何数据集。

3)计算泄漏原油区域的长轴和短轴。通过步骤2，将泄漏原油的扩散区域表示为一个多边形。那么长轴即为多边形边界上距离最远的2 个点迹之间的连线，而短轴则是垂直于长轴，同时被多边形截取的线段部分。长轴和短轴共同定义了原油泄漏区域的轮廓，其中对于长轴和短轴的表示方法分别如图2 和图3 所示。

图2 区域长轴的表示方法Fig.2 The major axis of the area

图3 区域短轴的表示方法Fig.3 The minor axis of the area

4)连接各个原油点迹。假设原油泄漏区域共有n 个点迹，分别为P(0)，P(1)，P(2)，…，P(n)。将每个点迹分别与其他点迹互联，则可以得到以下线段:

5)表示出长轴和短轴。通过步骤4 得到若干线段，通过比较线段的长度，假设其中最长的一条连接了P(i)和P(j)，那么L(i，j)即为区域的长轴。将长轴等分为200 份，在每一等份的边界点处做长轴的垂线，则垂线被多边形区域截得若干条线段。由于多边形的轮廓可能不规则，因此截得的线段可能存在多条，在这种情况下，将该垂线上被截得2 个最远的交点相连，获得的线段作为最终线段。最后，比较截得的200 条线段，选取其中最长的一条，作为区域的短轴。

6)多时态数据显示。多时态数据反映了数据在一段时间序列中的变化情况。由于受到海洋中海浪、海风、洋流等影响，泄漏原油的扩散区域总是在不断移动和变化，因此，掌握该区域的移动趋势和变化轨迹，对于采取进一步的处理和应对措施至关重要。为了实现以上目标，需要对多个时间点下的区域变化轨迹进行显示。由于对于原油点迹和泄漏区域的数据，提取自RS 图像，因而需要采集不同时间点的RS 图像，并对数据进行采集和分析，从而得出一段时间序列下的数据变化情况。

7)数据可视化。由于DotSpatial 不能够支持多时态数据显示，因而本文给出了一种结合色彩填充和图形填充的方法，来表示一段时间内原油点迹的变化轨迹。同时，本文还给出了一种判断数据可信性的方法，采用4 个级别(高、中、低、不可信)来判断数据的可行性。最终，本文在数字地图上，使用经纬度、海拔、等高线和不同的点线表示出以上数据，如图4 所示。

图4 多时态数据显示结果Fig.4 The result of multi-temporal data rendering

8)匹配地图。DotSpatial 中提供了一系列的控件和API，能够满足GIS 系统的地图绘制和匹配需求。例如，其能够自动绘制出经纬线，同时能够使用鼠标绘制出多边形等。

9)输出数据。通过步骤1 ～步骤8，能够在开源的GIS 系统DotSpatial 中，显示海上原油泄漏区域的动态信息，并能够采用不同的图示和色彩表示更加丰富的信息。在Windows GDI +的帮助下，通过鼠标拖拽选中一部分区域，则DotSpatial 可以自动地将该区域中的相关信息以HTML 格式进行发布，通过构建合适的后端Web 发布系统，则可以发布经过DotSpatial 处理的直观地理信息。

3 结 语

随着人类海上活动的日益频繁，越来越需要一种海上信息分析和发布系统。本文选取海上原油泄漏事件为应用场景，讨论了在该应用中，对于信息监视、收集、分析和发布的各种需求，并使用开源GIS 平台DotSpatial 构建了海上原油泄漏信息分析与发布系统，并对该系统的关键技术，如地理信息提取、编译、多时态显示、输出等进行研究，成功开发了一种开源的信息分析与发布平台。同时本文的研究成果能够应用于广泛的应用领域，具有较强的通用性。

［1］LI Yin，LAN Guo-xin，LIU Bin-xin，et al．Dynamic analysis on oil spill in Mexico Bay based on remote sensing and GIS［J］．Marine Environmental Science，2012(1):80 －82．

［2］JIAO Jun-chao．Research on the prediction of oil spill based on GIS In Bohai Bay［J］．Marine Environmental Science，2011(5):96 －101．

［3］胡安康．船舶数字化设计的主脉——CAE 信息链［J］．舰船科学技术，2008，30(1):66 －70．HU An-kang．The main vein of digital ship design——CAE information chain［J］．Ship Science and Technology，2008，30(1):66 －70．

［4］LIU Chang-ming，CHEN Luo．GDAL multi-source spatial data access middleware［J］．Geo-spatial Information，2011(5):58 －62．

［5］任席闯，左丽芬，李树明，等．基于GIS 的超低频通信服务区的预测［J］．舰船科学技术，2013，35(4):117 －119．REN Xi-chuang，ZUO Li-fen，LI Shu-ming，et al．The prediction of VLF communication service zone based on GIS［J］．Ship Science and Technology，2013，35(4):117 －119．