土地变更数据在移动端的组织与管理

徐静波，许捍卫，孙咸磊，于艳超

（1.河海大学 地理科学与工程学院， 江苏 南京 210098）

土地变更数据在移动端的组织与管理

徐静波1，许捍卫1，孙咸磊1，于艳超1

（1.河海大学 地理科学与工程学院， 江苏 南京 210098）

以移动GIS在土地利用变更调查中的应用为研究对象，研究了与栅格影像数据存储、矢量空间数据组织与管理相关的关键技术。基于数据库进行栅格瓦片存储，提高了底图栅格数据传输的便捷性和显示性能，同时改进了空间数据模型与空间索引结构，提高了移动GIS对土地变更数据的管理性能。

移动GIS；地图瓦片；空间索引；QR树；性能评估

土地利用变更调查是国土资源部门及时准确掌握土地利用现状的重要手段，做好外业调查工作是提高土地利用变更调查质量和效率的前提。现有土地利用变更调查的手段主要依赖3S集成度较高的智能数据采集系统。但由于土地利用变更调查流程的复杂性与空间数据的特殊性，目前的数据采集变更系统还存在以下问题：①影像底图数据一般使用瓦片的组织方式存储，由于目前移动网络速度较慢，底图数据需离线存储于移动智能设备上；②土地利用变更数据在移动智能终端上的存储方式与传输性能仍有较大的改进空间。

本文将结合开源数据库系统，研究制定利用移动GIS进行土地利用变更调查的流程，同时研究与矢量栅格数据移动端存储、数据变更等相关的移动GIS关键技术，以期提高数据采集效率和控制土地利用变更数据的质量，减少数据采集流程中投入的人力物力财力，从而达到及时、迅速、有效完成土地利用变更调查数据采集处理的目的，为加强土地利用和土地管理，进行土地资源合理配置提供强有力的保障，具有重要的经济意义与社会意义。

1 基于嵌入式数据库的地图瓦片存储

1.1 SQLite数据库

SQLite是一种轻量级、嵌入式的小型关系数据库，专为嵌入式设备设计开发，占用资源极少，能够同时和多种编程语言结合，提供较完整的数据库接口，可被应用于任何领域。SQLite运行无需服务器；具有高独立性和移植性；零配置，只需少量内存即可自行工作，为上层应用提供基础的数据服务；符合ACID标准，在事务过程中可以保证数据的正确性；作为单数据库文件，提高了数据访问的便捷性；同时其最大支持数据库高达2 T，且可在不同的设备上使用同样的数据库文件。

鉴于SQLite在移动设备上的诸多优点，本文对底图瓦片数据、空间数据都使用SQLite进行存储。

1.2 地图瓦片技术

地图瓦片技术是将某一划好范围的地图图片，按照固定的多个比例尺以及固定图片大小，切成若干行和列的矩形图片，并将图片按照一定的格式保存，得到的每一块图片被称作瓦片。所得瓦片按照一定的组织规则存放于文件系统或数据库系统，形成类似金字塔模型的瓦片地图。瓦片金字塔模型是一种分层结构模型，从金字塔底层到顶层，地图分辨率逐渐降低，但都表达同样的地理范围[1]。

地图瓦片需要包含缩放级别、长宽、行列等显性信息以及投影系统、瓦片原点等隐性信息[2]，前者需要在进行地图切片时建立索引关系，后者则可直接放于元数据表中作为地图瓦片相关参数。关于在线地图瓦片服务规范，目前有两个常用版本，由OSGeo较早制定的TMS规范和由OGC制定的WMTS规范。其中WMTS支持KVP、SOAP、RESTful，具有较广的适用范围。

1.3 瓦片数据库存储

MBTiles规范利用SQLite数据库存储地图瓦片，提高了海量瓦片数据的读取速度，适用于Android、iOS等移动智能设备的离线数据存储。但MBTiles规范限定了切图数据源的参考系、比例尺集合，即不支持非Web墨卡托投影、非谷歌地图比例尺的地图瓦片，具有一定的局限性。

参考MBTiles规范中的数据组织规则，在保留其现有优点的基础上，对数据组织结构进行扩展，使其可支持任意投影系统和任意分辨率，可更加方便地用于土地利用变更调查实践之中。基于MBTiles规范改进的地图瓦片包主要包含：

1）元数据表，用于存储地图瓦片的参数信息。为使用该瓦片包的地图应用程序提供地图初始化中需要的相关参数信息。

2）瓦片索引表，用于存储定位瓦片数据的值和瓦片ID，支持任意比例尺和分辨率。

3）数据存储表，用于存储地图瓦片所对应的地图图片的二进制文件。

2 移动终端矢量空间数据组织与管理

研究移动终端空间数据组织与管理必然需要面对两个问题：如何构建移动终端空间数据模型，用以解决空间数据表达的问题；如何建立移动终端空间数据索引机制，用以解决空间数据存储以及使用的问题。

2.1 移动矢量空间数据模型

空间数据模型是一种概念集合，具有特定的性质，用来描述空间数据组织、空间实体之间的关系[3]。目前空间数据的组织方法主要有分层组织法与分要素组织法[4]。分层组织的思想类似于瓦片金字塔，将地理空间数据根据要素类型划分成不同的图层[5]，图层与图层之间相互独立。分层组织法数据结构简单，但如果需要分析不同图层之间的空间关系，则必须通过额外的叠置分析才可以实现。本文选用分层组织法对矢量数据按照图层进行管理，图层中包含点、线、面等地理空间对象。

2.2 空间数据索引

空间数据索引是按照一定组织规则排列的数据结构，其存储了空间对象实体的位置、形状及相互之间的空间联系[6]。通过空间索引算法，可以在空间数据索引结构中快速查询匹配的空间实体对象，避免无意义的查询，从而提高空间操作效率[7-8]。

针对移动GIS的特点，单一的空间数据索引并不能很好满足其数据组织管理的需求，需要尝试建立新的空间索引或将已有的空间索引根据相应特点进行组合。本文在现有空间索引理论的基础上，参考各种空间索引混合组织形式后，尝试使用一种适合移动GIS使用的基于四叉树和R树的混合空间索引QR树。

2.3 基于四叉树和R树的混合空间索引

基于以上对于空间索引理论的研究，本文将四叉树的组织原理应用于R树索引构建过程中，形成基于四叉树与R树的混合空间索引QR树。

1）混合空间索引结构。QR树中，整个地理空间被四叉树划分为多个子空间，对每级子空间利用R树索引管理空间索引项，以达到提高查询性能的目的。

QR树主要由根节点、叶子节点与四分节点构成，根节点存储整个地理空间的最小外接矩形和无法存入任何子节点的地理空间对象，即划分空间范围时“压线”的地理空间对象；叶子节点存储地理空间对象的最小外接矩形以及唯一标识符；四分节点存储当前区域的最小外接矩形以及对当前区域进行再次四分时“压线”的地理空间对象。QR树划分方式和索引结构如图1、 2所示。

图1 QR树划分方式

图2 QR树索引结构

2）生成算法。按照自顶向下的生成算法构建QR树，算法流程如图3所示。

图3 QR树生成算法

3）插入算法。向已经构建完成的QR树中插入新的记录项时，计算待插入空间对象的最小外接矩形，通过查询算法搜索包含该最小外接矩形的叶子节点：如果需要插入的节点位置存储的空间对象数目未超过阈值，则直接插入到该节点；否则需要对当前节点进行四分处理，将待插入的索引项与当前节点存储的索引项按照索引规则重新进行局部更新。

4）删除算法。删除一个空间对象时，根据其索引记录项的最小外接矩形判断其所在的节点，在节点中进行唯一标识符匹配，匹配成功则进行删除。由于删除操作后，QR树结构会发生变化，需要进行QR树的局部调整。QR树的删除算法如图4所示。

图4 QR树的删除算法

5）查询算法。空间查询一般可分为点查询和范围查询。根据点或范围的不同，查找满足条件的单一目标或目标集，点查询与范围查询基本相同，点查询可看作是范围非常小的范围查询，同时，点查询结果往往是0或1条记录，而范围查询结果一般是多条记录。QR树的范围查询算法如图5所示。

6）性能评估。图6为QR树与R树插入数据的时间消耗对比图。随着数据量的增加，索引树的深度会逐渐增加，对于R树索引来说，深度越大，插入某个对象时查询节点过程中的计算量越大，插入的效率越低；而对于QR树来说，插入某个对象时根据待插入对象与索引空间的中心点相对位置判断插入点是子节点还是对应的R树，中间过程简单明了，无需复杂计算，效率较高。

图5 QR树的范围查询算法

图6 R树与QR树插入消耗对比图

图7为QR树与R树查询数据的时间消耗对比图。QR树中的四分节点深度比R树深度小，且保存的对象按照四分节点中心点进行分布，分布情况相对较均匀，在查询过程中，QR树存在略微优势。

图7 R树与QR树查询消耗对比图

在删除操作中，由于删除对象所处位置的不同，会出现局部索引重建的可能，极端情况下，会发生整个索引空间重建的情况，所以删除操作的性能受所删除的空间对象位置影响较大，QR树与R树在删除性能上的比较意义不大。

综上所述，QR树的插入、删除、查找算法的效率均优于R树，且四叉树深度越大，性能越好。此外，QR树的存储空间大小与四叉树的深度成正比，四叉树深度越大，耗费的存储空间就越大，但实际使用过程中，四叉树深度一般取2、3即可；当索引的目标越多时，存储空间与纯粹的R树索引一致。所以，QR树的最大优点在于在选择合适的四叉树深度后，可用较小的空间数据量耗费换取较大性能的提升。

3 结 语

本文研究了移动GIS在土地利用变更调查中有关数据组织与管理的关键技术：①参照栅格瓦片存储规范MBTiles改进了基于嵌入式数据库SQLite的栅格瓦片存储方式，支持对任意投影、任意比例尺的栅格瓦片进行数据库存储，提高了栅格数据在移动终端之间的传输便捷性和显示性能；②采用基于四叉树与R树混合空间索引QR树，根据开放地理空间联盟制定的几何对象存储规范WKB，实现了基于嵌入式移动数据库SQLite的矢量空间数据组织与管理方式，解决了矢量空间数据在移动终端存储与管理的问题。将来的研究中，将设计实现基于移动平台的土地利用变更调查移动GIS系统，完成整个土地变更的操作功能。

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[5] Al-Ageili M, Mouhoub M, Piwowar J． Integrating Remote Sensing, GIS and Dynamic Models∶ Cellular Automata Approach for the Simulation of Urban Growth for the City of Montreal[C]．IEEE Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering,Regina,SK,2013

[6] 谢跟踪,苏江文．空间数据索引技术及其在GIS软件中的应用[J]．海南师范学院学报(自然科学版),2005(4)∶372-376

[7] Bentley J L． Multidimensional Binary Search Trees in Database Applications[J]．IEEE Transactions on Software Engineering,1979,5(4)∶333-340

[8] YU B G, Bailey T． Processing Partially Specified Queries over High-dimensional Databases[J]． Data & Knowledge Engneeringn,2007,62(1)∶177-197

P208

B

1672-4623（2016）09-0085-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.09.028

徐静波，硕士研究生，主要从事GIS开发与应用。

2015-07-13。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41101374、41101308）；水利部公益性行业科研专项经费资助项目（201201025）。