便携式土地信息协同采集系统设计与实现
2016-12-15陈国良胡云锋戴昭鑫
董 群，陈国良，胡云锋，董 昱，戴昭鑫
(1. 中国矿业大学，江苏 徐州 221116； 2. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100010)
便携式土地信息协同采集系统设计与实现
董 群1，陈国良1，胡云锋2，董 昱2，戴昭鑫2
(1. 中国矿业大学，江苏 徐州 221116； 2. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100010)
在当前智能终端、移动通信和云计算迅猛发展的背景下，数字化、自动化已成为土地调查发展的必然趋势。为弥补传统的土地资源调查方法流程繁琐、内外业分离、协同采集能力较差等缺点，本文提出了基于安卓智能终端的便携式土地资源协同采集系统的架构设计，实现了位置获取、地图显示、采样规划、信息采集、数据展示、报表生成、数据同步等系统核心功能模块。结合在内蒙古自治区及河北省的野外考察，验证了系统的可行性与正确性。与其他领域类似应用系统相比，该终端系统在采样规划设计、多源信息自动获取、规范化报表生成、多人及多终端同步共享等方面具有显著优势。
土地资源调查；移动智能终端；协同采集；数据同步；系统设计
土地是人类赖以生存和发展的最基本的自然资源,是人类生存和发展的物质基础[1]。我国土地辽阔，土地类型多样，陆地总面积约占全世界陆地面积的1/15，位居世界第3位，但人均占有土地面积只有0.8 hm2，相当于世界平均水平的1/3[2]。土地所处的区位、地质、地形、气候、土壤、生物等因素的不同组合，使我国土地的区域差异性较大，类型较多。查清土地资源的数量、质量和分布规律，对开展土地资源动态监测，合理地利用、开发土地资源，科学地管理与规划土地用地，具有重要的意义和价值[3]。
国土资源部发布的《土地调查条例实施办法》是开展国土资源调查的基础性技术规范[4]。传统的土地资源调查方法通常是首先利用纸质地图或航片，手持GPS、数码相机及纸质笔记本等工具，现场记录野外作业内容；然后将野外记录数据交由内业人员进行上图、统计和汇总；最后再分析和评价区域土地资源的空间格局和时间动态[5]。进入21世纪，随着土地资源调查工作逐步走向信息化、专业化，传统的土地资源调查方法已不能满足实际工作的需要，突出表现在调查方法流程烦琐、工作效率较低、多人协同能力较差、内外业分离等特点上。土地资源调查迫切需要手段和方法上的更新。
安卓手机以其体积小巧、携带方便、操作灵活等特点被广泛应用于通信、社交、娱乐、电子商务等大众应用场景；同时，也有相当数量的应用系统被开发应用于远程教育、智慧旅游、智能监控等专业场景。但是，将手机系统应用于科研活动中的实践还比较少。在林业资源调查方面，张雪芹等研发的林业专题调查系统[6]实现了树木资源信息的无纸化采集，但该系统记录的数据还需要内业手工处理，自动化程度不高；白立舜等提出的便携式野外声控记录技术[7]有效地集成了GPS、蓝牙、声控等技术，显示将野外调绘和数据采集融为一体，有效地提高了内外业的工作效率。在灾情调查领域，马磊华等的灾情速报系统[8]实现了将专业人员与公众采集数据的融合，提高了地质灾害信息采集、管理的效率，但系统数据也需要经过人工汇总，不具备多人多组协同工作能力。在草地资源调查方面，胡云锋等利用安卓终端集成的数码相机实现了野外草地覆盖度的自动测量，有效提高了草地野外调查的自动化程度。在国土调查方面，郭亮等开发了土地利用调查系统[10]，实现了局部地区土地利用现状信息的野外采集；肖国磊等开发了土地期权变更调查系统[11]，解决了农村集体土地权属调查界址点检查复测过程中遇到的内外业协作程度低、资料携带难、测量线路规划难等问题。但是，国内外尚未见到支持土地资源调查完整流程的信息采集应用系统，更谈不上实践工作迫切需要的、具备时空协作能力和内外业联动的土地信息协同采集系统。
针对上述情况，笔者以安卓手机作为移动调查终端，应用移动GIS、数据库及移动通信等技术，设计和开发了一套土地信息协同采集系统。该系统具有位置获取、地图显示、采样规划、信息采集、数据展示、报表生成、数据同步等核心功能；并将该手机系统于内蒙古、河北省进行了示范应用，取得了很好的应用效果。
一、系统设计
1. 系统架构设计
从业务流程上分析，土地资源调查中各节点核心任务如下：到达采样地点，根据土地空间变异特性及卫星遥感调查需求确定样点布设方案；在各个样点采集和记录样地基本特征信息、土地利用状况及变化、土地覆被等；实际考察中记录采集人员信息、气象信息、地理位置信息，或开展拍照、录像，甚至录音，由此形成与采样点关联的多媒体信息；而后将上述现场采集信息输出为规范化的图文报表，并据此开展卫星遥感制图和深入分析评估工作。在系统组织、多单位参与、多人员实施土地资源考察的情况下，输出图文报表之后还需要对上述信息进行数据汇总、图幅汇交等工作。
土地资源考察业务流程如图1所示。
从信息系统构成上分析，基于安卓手机的土地信息协同采集系统的基本框架设计如下：系统采用C/S开发模式，以安卓手机作为客户端，应用百度定位SDK，实现经纬度位置信息的地址解析；应用SQLite数据库，实现手机端数据存储；基于XML文件解析技术，实现数据的自动生成报表；集成ArcGIS组件，实现矢量栅格数据的组织和管理。服务端部署在阿里云服务器上，并集成了ArcServer组件，实现地理空间服务的调用。基于SSH(Spring3、Struct2、Hibernate)架构，实现了云端的请求及相应。系统架构如图2所示。
图1 土地资源调查流程
图2 系统架构
2. 系统功能设计
系统总体由数据采集、信息展示、数据共享、功能支撑4大模块构成。4大模块之下又包括了采样规划、多源信息获取、自动报表、地图显示、用户信息管理等12个具体功能，如图3所示。
图3 系统功能框架
在上述4大模块、12个具体功能模块中，以下5个功能是系统的核心功能模块：
1) 地理定位：包括地理定位和地址定位两方面内容。地理定位是指获得采样点的经度、纬度、海拔等绝对空间位置信息；地址定位是指利用前述绝对的空间位置信息进行地址反向解析，获取中文地址名称和地址编码，并显示到相应的地图中，或进一步为获取其他基于LBS(location based service)的服务提供地址信息。
2) 样点规划：在采样区域，根据研究目的、区域空间变异特点及考察习惯，设计区域观测采样方案，如系统采样(均匀采样)、随机采样、大样地循环采样等。根据前述采样方法，并设置一定的参数，确定样点数量及其位置；而后根据规划确定样点位置，系统引导调查人员前往指定位置进行采样。
3) 多源信息获取：在样点规划完成后，依据《土地调查条例实施办法》(以下简称《实施办法》)规定的观测项目进行信息采集和数据录入。土地调查最核心的是LUCC调查，即土地利用[12]和土地覆盖变化[13-14]调查。除此之外，还包括记录采集人员信息、地理位置信息、样点气象信息，以及遥感影像截图、现场相片、现场录像、现场录音等多媒体信息。
4) 信息展示和报表生成：将野外采集、记录的各项信息，按照《实施办法》规定的图文样式自动形成规范的Word文档或Excel文档；在后续过程中进一步输出到台式计算机或其他用户终端，并打印、签字、提交和存档。
5) 数据同步和共享：包括两个层面的功能，即多用户之间的信息同步及单用户、多设备间的信息同步。所谓多用户之间的信息同步，是指当区域较大、任务较多时，需要多人协同作业，此时需要将同一项目组内全部成员所采集的数据都能彼此共享，了解各自工作区域，并最终集成为一套数据；所谓单用户、多设备间的信息同步，是指某一调查人员先后使用多台设备采集数据，则任意一台设备所采集的数据可以同步到其他设备上。
3. 系统数据库设计
数据库设计是在某一具体数据库管理系统上开展数据库表结构、字段结构设计的过程[15]。在该系统中，数据模块据库模块主要用于存放联系人的资料，以及完成对联系人的增、删、改、查工作。本次设计通过编写SQLiteOpenHelper的子类建立了一个名为“contact_db”的数据库，在该数据库中创建一个名为“contacts”的表，需要存储的联系人信息共有14项：联系的ID、姓名、手机号码、家庭电话、工作电话等。
根据业务逻辑设计了4个数据表，即样地基本特征表、土地利用变化调查表、土地覆被信息表、用户信息表。4个数据表中相应的字段设计见表1。
表1中，前3项(样方表、土地利用表、覆被表)是调查的关键项目。通过样地号(sample_id)字段可以将样方表和土地利用覆被表关联起来。样地基本特征调查表聚焦于样地整体自然地理和生态环境特点，土地利用覆被表则聚焦于样方内的土地利用及覆盖变化信息。另外，还设计了用户信息表用来存储采样人员信息，并为多用户数据共享提供了用户标识。
4. UI界面设计
本设计主要通过Activity组件和XML文件配合生成UI界面，Activity类中将所有的可视控件声明为成员变量，在XML文件中对控件进行布局，布局方案为LinearLayout和RelativeLayout的结合，既减轻了代码编写量，也能编写出较复杂的UI用户界面；然后通过View类findViewById()方法对成员变量进行实例化。
基于上述针对系统功能的分析，系统可划分为4个模块，每个模块中又包含若干个并行的子模块。根据面向对象程序设计中“高内聚，低耦合”的设计思想，结合FrameLayout布局和RadioGroup控件，将系统界面设计为4个版块，根据不同的功能模块显示不同的内容。如地图模块能够完成基本的基于地图的操作，如放大、缩小、定位等，同时还能够进行矢量地图和卫星影像的切换显示。
表1 土地资源数据库结构设计
为了保证显示的有效性，充分利用界面空间，功能信息面板使用TabHost控件进行管理，用于切换同功能模块下不同具体功能项的管理。界面设计效果如图4所示。
二、关键技术
1. 地理定位
首先是获取绝对地理空间定位信息。具体做法是：首先获取位置管理者，即LocationManager对象；然后生成位置监听类LocationListener，使用函数LocationManager.requestLocationUpdates(String provider, long minTime, float minDistance,LocationListener listener)请求位置信息，其中参数provider用来设置定位的方式，常用的有"gps"和"network"两种；最后通过LocationListener类的onLocationChanged()函数返回Location位置对象，由此获得经度、纬度、高程等信息。通过该类updateGpsStatus()函数，还可以得到捕获卫星状态信息，包括卫星所在的方位角、高度角、信噪比等。由此，可以进一步在天球中标识相应卫星位置及其连接状况。
图4 系统UI界面设计
在前述绝对地理空间定位的基础上，还需要进一步获得中文地址信息，并在地图窗口中标志相应的点的位置。具体做法是：引入百度baidumapapi和locSDK开发包，并在应用的AndroidManifest.xml文件中添加相应标贴，在XML文件中添加地图布局，在应用程序中使用SDKInitializer.initialize()接口初始化地图服务；初始化LocationClient类，继承BDLocationListener位置监听类，再使用LocationClient.requestLocation()请求位置；通过BDLocationListener中的onReceiveLocation()函数获得位置对象BDLocation，从BDLocation对象可获取地址、地理编码等相关信息；利用百度地图的开放接口，将获得的位置信息添加到百度地图定位图层上，从而实现当前点在地图上的标识。
2. 样点规划
系统均匀采样、简单随机采样、大样地循环采样是地学野外考察中常用的3种样点布设方法。
均匀采样适用于样地空间变异较小的情形。样点规划时，根据用户输入样地范围、采样数量两项参数，判断行列数目以及行列之间的距离，然后使用循环方式依次生成样点，并将各点的屏幕坐标转换为地图坐标保存至数据库中。
随机采样适用于样地空间变异特征未知的情形。样点规划时，根据用户输入样地范围、采样数量两项参数，利用随机数生成函数确定样点的位置(横轴坐标和纵轴坐标)，并进一步将各点屏幕坐标转换为地图坐标保存至数据库中。随机采样可以使得样地内每个位置都能平等地被抽取。
大样地循环采样是一种能够在较低采样频率情况下依然可以在不同的步长(距离)上保持采样密度的方法[16]。大样地循环采样方法最早是用于一维时间序列上的数据变异特征研究[17]，后来扩展到了二维空间平面上[18]，并广泛被生态学家所运用。大样地循环采样常使用3/7、4/13、5/21、6/31、7/37等5种采样模式。以5/21模式为例，该样点布设方案以21个基本步长为一个循环单元，一般应循环2次以上；分别在0、1、4、14、16个基本步长处设置采样点。样点(x，y)坐标的推算如下
(x0+sn+21sj,y0-sm-21si)
(1)
式中，s为基本步长(可以为标准单位，如m；也可以为复合单位，如TM卫星影像大小30 m)；(x0,y0)为起始坐标；m、n的取值为[0,1,4,14,16]；i=0,1,…，t-1,j=0,1,…,t-1，t为循环次数。
3. 多源信息获取
草地资源调查中最核心的信息是土地利用/覆盖变化(LUCC)信息。此外，还有采集人员信息、地理位置信息、样点气象信息，以及相片、录像、录音等多媒体信息。
采集人员信息通过读取用户信息表自动填充。空间位置信息首先由安卓内置的位置管理者对象(LocationManager)的requestLocationUpdates()函数提供样点经纬度、海拔、精度，由百度SDK中的BDLocation对象中的getAddrStr()函数提供地址信息，由getCityCode()函数获得城市地理编码信息。依据城市地理编码链接到中国天气网，利用HttpClient对象，以get方式抓取包含天气信息的JSON对象，然后解析JSON对象即可获取当前点的天气信息。对于现场照相、录像和录音等多媒体信息，使用Android内置Camera对象的takePicture()获取照相信息；使用MediaRecorder对象管理对象录制，调用setVideoSource()函数设置录像方式，调用start()函数获取录像信息；使用setAudioSource函数设置声音来源，调用start()函数记录调查过程中的语音信息。此外，还可以通过调用ArcGIS的中文地图服务，获取地理底图并将其做成地图瓦片；然后根据由客户端请求信息中包含的位置数据转换成的像素点及地图比例尺，从瓦片地图中获取当前点的卫星影像截图。以上信息获取均有系统在后台自动执行，无需人机交互。
LUCC信息是土地资源调查的核心信息，人机交互程度最高。在此过程中，考虑到野外工作要求操作简单、响应快速的实际需求，应尽量减少复杂的人机交互操作，最典型复杂的操作就是要求用户键入大段的文字。因此，系统研发中应尽量使用选择、移动滑块的方式获取文本、数值信息。对于提供的选择项，应使用智能推测和动态调整技术，将最可能的选项放置在最优先、最醒目的位置；对于一些数值信息(如植被盖度)，也要通过数码相片自动计算方法，为没有经验的用户提供参考值。
4. 自动报表
出于国家空间信息安全方面的考虑，我国公开发行的地图类产品都要对地图坐标进行加偏处理。因此，当将具有真实经纬度坐标的样点标识到地图上时，通常需要对坐标进行加密、加偏。通过GPS开发商ZDOZ的位置转换接口，可以将GPS经纬度换算为偏移坐标；然后利用百度地图的开放接口新建一个标注图层，添加到百度地图上。
除了将样点标识在地图上以显示其空间位置之外，还可以将采集并保存在本地SQLite数据库中的信息展示到手机上。具体做法是：在手机端的layout_exhibition_personal_data_view.xml文件中，通过布设一系列ListView、Spinner等控件，并通过ArrayList
除了前述手机即时展示形式外，系统还需要根据国土资源部发布的《土地调查条例实施办法》提供的标准样式，将上述以计算机数据库形式保存的表格信息导出为图文混排的报告文档。具体做法是：首先在PC端制作成一个包含字段名称、但具体内容待填充的Microsoft Word模板文件(*.docx格式)，该文件实质上为一个ZIP压缩文件；解压缩后对Word目录下的document.xml文件进行操作，即查找该XML文件中标识有字段名称的字符串，用对应的调查数据字段替换；全部替换完成后，重新压缩全部文件夹，并将ZIP文件后缀改名为DOCX，即实现了规范化的图文报表输出。
5. 数据同步
如上文所述，数据同步和共享具体可分成多用户之间的信息同步、共享及单用户、多设备间的信息同步共享。两者实现的区别在于请求服务端响应的URL对象的参数不同，服务端根据上传的参数不同，通过查找云端数据库，分别将包含整个团队其他人或特定用户其他设备上的历史数据的Json对象作为响应结果返回给客户端，从而实现数据同步和共享。
为节约流量，系统默认在WiFi环境下数据同步，用户也可自主选择是否只在WiFi下同步。当用户需要在同一账号下同步其他设备的数据时，在服务的请求中发送用户标识(user_id)及设备标识(device_id)；在云端数据库中查询该账号下除此设备标识的数据项，查找成功则返回Json格式的数据，若无其他设备数据或查找失败则返回标识码EEEOR。如果需要同步其他用户的数据，则在服务的请求中发送用户标识(user_id)及团队标识(group_id)；在云端数据库中查询团队标识下除此本用户之外的数据项，查找成功则返回Json格式的数据，若无其他成员或查找失败则返回标识码EEEOR。
三、运行环境及实现
1. 开发及运行环境
客户端以MyEclipse10为开发集成环境，使用Java编程语言，基于安卓3.1SDK开发。系统最终运行在安卓3.1以上版本的手机终端，手机要求支持2G网络(最好为3G或4G网络)，内置GPS或BDS、GLONASS等任一定位芯片，同时还具有重力加速计、磁感应器等方向、方位感应芯片。
Web端开发环境为MyEclipse10，使用Tomcat7作网络服务器，服务端数据库为MySQL，并使用ArcGIS Server提供地理空间信息服务。服务端部署到阿里云服务器上。
2. 野外验证
基于上述系统设计及关键问题的研究，笔者完成了系统的研发，并于内蒙古锡林郭勒盟东乌旗及河北张家口崇礼县进行了多次野外试验，实现了从外业布点(如图5所示)、数据采集(如图6所示)、自动报表、数据同步共享(如图7所示)及轨迹生成等一系列野外调查作业流程。野外测试表明，系统完全满足国土监察和科研部门对于土地资源调查的需求，是土地资源调查信息化、智能化的新突破，具有很好的推广示范价值。
四、结论与讨论
本文以安卓手机作为移动调查终端，应用移动GIS、数据库及移动通信等技术，设计了土地资源协同调查系统，实现了样点布设、信息采集、自动报表、数据同步等功能，提高了野内外业工作效率。但需要指出的是，土地资源调查是一项高度专业化、移动化、定期举行的工作，虽然由笔者开发的土地资源调查系统经过在内蒙古与河北等地的野外考察测试已经证明了其可用性、便利性，但是该系统在规模化、业务化的实践应用中，其专业性、可靠性仍有待进一步考察。
图5 采样规划
图6 图片数据采集
图7 数据同步与共享
此外，在当前的系统中，虽然实现了多源信息的汇集(如地理位置、气象信息与遥感影像等)及部分信息的自动化获取，但与土地资源相关的许多信息仍然需要专业人员的辨识、解读(如土壤覆盖、土地利用变化)。如何结合既有数据库、专家知识库及图像识别技术，形成更加智能的土地资源信息辨识信息(如区域土地类型、土壤水分)和智能推荐系统(样方生物量可能变化范围、区域优势物种顺序推荐)，这是未来工作的重要方向。
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2015-10-10；
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国家自然科学基金(41371423)；发改委、财政部卫星遥感应用产业化发展专项(20122083)；江苏省自然科学基金面上项目(BK20161181)
董 群(1988—)，男，硕士，主要从事测绘地理信息技术方面的工作。E-mail: dong0070916@126.com
陈国良。E-mail: chglcumt@163.com
