地理国情普查地表覆盖图斑快速综合研究

杜丽萍，康二梅

（1.甘肃省基础地理信息中心，甘肃 兰州730000）

地理国情普查地表覆盖图斑快速综合研究

杜丽萍1，康二梅1

（1.甘肃省基础地理信息中心，甘肃 兰州730000）

以甘肃省第一次全国地理国情普查图为实践基础，探讨地理国情地表覆盖图斑的快速综合方法。对图斑制图综合的相关理论与方法进行分析总结，针对不同类型地表覆盖图斑提出不同的综合方法，并提出狭长图斑筛选指数。利用ArcGIS10．0软件，采用人机交互方式，提出一套切实可行的图斑综合方法，提高了工作效率。

地理国情普查；图斑综合；狭长图斑； ArcGIS；人机交互

国务院于2013～2015年开展第一次全国地理国情普查工作，全面掌握我国国土范围内的地表覆盖信息。地表覆盖数据采集精度高，最小采集面积为200 m2，图斑密集区域每平方公里图斑数量达到1 500 个。为使地理国情普查成果在政府决策、应急保障、生态建设等服务方面发挥积极作用，要求编制地理国情普查挂图。在进行国情挂图编制时，须进行制图综合。以甘肃省县级行政单元全开挂图为例，制图比例尺在1∶2．5万到1∶60万之间，比例尺跨度大，图幅数量多，对图斑制图综合的效率提出了新要求。

图斑综合的研究以往主要集中在土地利用图斑综合的研究中[1]，诸多学者已经有了一定的研究成果[1-9]，这些方法都有较好的理论支撑，方法复杂，在对小区域图斑综合时都能提高一定的自动化程度并取得较好的效果，但在进行大数据量的图斑综合时，由于图斑数量多、结构复杂等原因，处理效率低、易出错，实际解决问题的稳定性不够。为保证制图时间，不宜采用过于复杂的算法。本文借助ArcGIS 10．0软件，将图斑综合过程分解，合理进行人机分工，引入狭长图斑选择指数及格网分割方法，提出了一套既能保证综合效果，又能提高工作效率的图斑综合技术流程。

1 地表覆盖分类数据制图综合分析

根据《地理国情普查成果图技术规定》GDPJ 17-2016，对图斑最小表达面积、综合原则与指标进行具体的规定。根据规定，甘肃省地理国情普查挂图中地表覆盖需表达二级类。

1.1 综合目标及要求

地表覆盖图斑综合后要正确反映出覆盖要素的区域分布特征，合理概括区域地表覆盖语义特征，正确反映地表形态特征。综合过程中，主要考虑了各类型地表覆盖图斑间的语义关系、图上最小图斑面积，同类型图斑最小间距等。

不同类型的图斑由于分布特征不同，使用不同的综合方法。种植土地、林草覆盖、房屋建筑区、构筑物、人工堆掘地等地类图斑形状不规则、离散分布，采用先聚合，再对剩余的小图斑合并的方法；道路在中、小比例尺图中以道路线表示，覆盖图斑需全部剖分到相邻的其他地类中；房屋建筑区综合后要保持建筑区的直角特征；水面只能选择与化简，不能将周围的小图斑合并到水面中。

1.2 地表覆盖图斑制图综合主要技术方法

地表覆盖图斑综合其核心涉及到4个方面的问题：①确定综合目标比例尺，计算图斑最小表达面积及最窄狭长图斑宽度；②对不满足最小表达指标的覆盖图斑进行综合，也即小图斑消除；③对比例尺缩小后不满足最小表达宽度的狭长地物进行剖分；④图斑弯曲化简。

2 地表覆盖分类数据制图综合流程

2.1 数据预处理

地表覆盖数据与处理包括：①投影转换；②确定图斑最小表达面积、最小间距、窄狭长图斑宽度；③地表覆盖数据级别转换，相邻同类图斑合并；④数据分层。

2.2 离散分布地类聚合

①根据最小间距指标，对每层同类图斑进行聚合（水面、道路不聚合），对房屋建筑区进行聚合时保持建筑区的直角属性；②属于同一父类的二级地类间图斑存在同等语义相关，否则认为语义无关、一级地类间语义无关，因此将属于同一父类的二级地类层完成图斑聚合后合并为一个一级类层。为避免总面积较小且离散分布于总面积较大相邻地类中的图斑被重新分割，合层时按照地类总面积越小优先级越高的顺序进行。

2.3 小图斑综合

对聚合后的一级类层进行小图斑融合（建筑区、水面、道路层除外），将不够表达指标的小图斑融合到与其具有最长公共边界的相邻图斑中。分别对每一个一级类层进行小图斑融合可保证小图斑消除时的语义邻近关系。本步骤不能完成所有小图斑的消除，对于岛状小图斑的消除要在一级类合层并完成狭长图斑剖分后进行。按照水面、房屋建筑区、种植土地、林草覆盖、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸露地表、道路的顺序合层，形成新的表覆盖层。

2.4 狭长图斑剖分

狭长图斑在进行地类聚合时已经有部分图斑被分割为小图斑，对剩余的狭长图斑，可进行以下步骤剖分：

①选取狭长图斑：根据狭长图斑周长与面积的关系提出狭长图斑特征指数I= Perimeter/Area（其中Perimeter、Area分别代表图斑多边形的周长、面积），对多区域试验后发现，当I＞0．17且Area＞Areamin（Areamin为图斑最小表达面积）时，85%的狭长图斑可被选中。对选中的狭长图斑进行人机交互处理，将选中的狭长图斑中宽度明显增大，够表达指标的部分分割出来，如与河流水面较宽的部分、大型水库等；②对狭长地物进行格网分割，降低单个图斑的复杂度，道路图斑通常为一个或多个连通的网状图斑，形状复杂，通过格网分割后，复杂度降低，处理速度提高；③获取狭长地物的中心线；④以该狭长图斑边界上的每个节点为起始向中心线做垂线，与中心线形成对狭长图斑的剖分网对该狭长图斑进行剖分，其剖分示意图如图1所示；⑤剖分生成的新多边形则融合进相邻多边形（图1）。

通过该方法，85%以上的狭长图斑都被剖分消除，少量形状较复杂，未被完全剖分的狭长图斑可通过人机交互选择后再进行剖分。

图1 狭长图斑综合过程

2.5 剩余小图斑综合

通过合层及狭长图斑剖分后剩余的小图斑可视为与周围的地类具有同等语义相关度的图斑，将其合并到与其具有最长公共边的相邻图斑中，为避免破坏房屋建筑区图斑的直角特性及增大水面面积，此过程将房屋建筑区与水面剔除，小图斑消除完成后再合并。

2.6 图斑边线弯曲化简

ArcGIS10．0可直接进行图斑边线的弯曲化简，但在面边线弯曲化简时会出现面裂隙，且数据量较大时效率较低。文中采用将图斑面转为线，弯曲化简后再转面的方法。为保持房屋建筑区的直角特征，本步骤中对房屋建筑区边线不进行弯曲化简。

3 实例分析

采用甘肃省清水县红堡镇唐杨村地表覆盖数据为例，该数据最小图斑面积为200 m2，比例尺为1∶5 000。按照清水县图1∶7万的设计要求，最小表达面积为10 000 m2，图斑聚合最大距离为50 m，运用上述综合方法进行综合，处理结果数据如图2b。综合完成后图斑数由764个减少到193个，处理时长为0．5个工作日。对比综合前后图斑可以看到，相离且聚集在一起的同类离散小图斑合并成了一个大图斑，信息得到保留且位置信息准确，道路及其他狭长图斑被完全剖分，整体图面清晰，合理展示了该区域地表覆盖的整体状况。

图2 唐杨村地表覆盖图斑综合前后对比

实际的数据生成是一个既追求质量，又追求效率的过程，因此当单幅图的图斑数量多、综合比例尺跨度大、数据处理效率降低时，可将数据通过规则格网根据面积大小划分成6到12块，对分块数据进行单独的图斑综合后再接边合并，接边时保证接边处自然过渡。

4 结 语

图斑综合实现自动化还有很多技术难点需要解决，通过人机交互的方式，提出了一套行之有效的图斑综合解决方案，尤其在制作小比例尺、大量图斑综合工作量时能发挥良好作用，并已在甘肃省地理国情普查系列挂图的生产中发挥了实际作用，使图斑综合的生产效率与手工综合相比显著提高，能够使原始图斑与综合后的图保持高度的一致性，满足了地理国情普查挂图制图综合的需求。

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P208

B

1672-4623（2017）10-0044-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.10.013

2017-04-14。

杜丽萍，硕士，主要从事地图制图与地理信息系统应用工作。