不动产数据整合中空间和非空间数据整理技术研究

李军

摘   要：本文以城镇地籍数据和城市房产数据的合并为研究对象，探讨了数据合并的流程。在空间数据的合并方面采用GIS空间叠加分析方法，节省了大量的人力、物力。在非空间属性数据合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空间数据在新旧数据库转换过程中效率大幅度增加。相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词：城市  不动产  房产数据库  地籍数据库  合并

中图分类号：F299.23                               文献标识码：A                       文章编号：1674-098X（2020）06（a）-0021-02

城镇不动产数据库的合并主要涉及两大原数据库：城镇房产数据库和城镇地籍数据库。按照现行趋势和数据库合并标准，我国的城镇不动产数据库合并将采用全合并模式来对全国的不动产数据进行合并。对涉及的两大数据库按照现行不动产数据库标准进行统一整理、转换，建立全新的城镇不动产数据库。城镇不动产数据合并按照全合并模式主要分为八个步骤来进行：准备工作、数据规范化梳理、空间数据整理、非空间数据整理、不动产历史登记档案管理、逻辑关系重建与数据关联、不动产单元编码统一编制和数据检查入库。这里主要阐述空间数据整理、费空间数据整理和数据检查入库三个步骤。

1  空间数据整理

城镇不动产空间数据库合并，涉城镇地籍空间数据库和城镇房产数据库，不动产空间数据库的合并包括四个大方面：基础地理数据库的合并、统一空间参考、房产落宗、空间数据拓扑检查等主要步骤。

基础地理数据整理主要是对行政区、地籍区、地籍子区等空间信息进行图层合并、融合，按照《不动产数据库标准》建立符合标准的基础空间地理数据。

城镇不动产数据库合并中最重要的一步，就是房产空间数据与城镇地籍空间数据的关联，即房屋的空间落宗。房屋的落宗是为房产不动产单元编设统一不动产编码的前提，但能否落宗，如何落宗，应用什么技术落宗是房产落宗要讨论主要问题。房产落宗的主要流程有：数据整理分析、信息数据关联、空间数据关联、不动产单元编号编制。

（1）对现有地籍数据和房产数据进行数据整理、标准化检查，对现有数据的数据类型进行统一标准化处理，对各个数据属性结构按照不动产数据库数据标准进行规范，并且对房产数据和地籍数据进行梳理。对城镇地籍、房产数据可分为有图元和无图元两类。

（2）房屋图属关联：对有图元的房屋属性数据和房屋空间数据进行整理，对房屋属性数据进行处理，能归幢的进行归幢，有重复的进行剔除。对处理好的房屋非空间属性数据和房屋空间数据进行图属关联。

（3）通过对房屋和地籍空间数据进行整理，对于无图元的地籍或者房产数据需要落宗，并且编制不动产单元统一编号的，可以先基于遥感影像图或航空影像图对房屋进行落宗处理，预编统一的不动产单元编号，后期再进行。基于遥感影像图或者航空影像图对房屋進行落宗，可以提高不动产数据库合并当中非空间属性资料的整理效率，也为有的地方部门实时办理不动产登记证书提供效率保障。

（4）房屋落宗：城镇地籍数据和城镇房产数据都具有空间图元数据时，要对两大数据空间参考进行分析。空间参考一致的，可以对城镇地籍数据和城镇房产数据直接进行空间关联，即房屋落宗。对于空间参考不一致的，可以采用“全站仪自由设站法”进行房屋落宗处理。

（5）房屋落宗之后，对图属关联后的非空间的属性数据进行检查逐项检查，并且对空间落宗数据进行拓扑关系检查，在确认空间数据和非空间数据无误之后，按照现行不动产单元编码要求对房产数据进行统一编设不动产单元编码。

2  非空间数据整理

城镇不动产非空间属性数据的整理，主要涉及两大方面的内容：属性数据的补录、转换和映射关系的建立。属性数据缺失后的补录和转换主要是通过人工干预来实现的，而映射关系建立是建立在分析城镇房产数据库和城镇地籍数据库空间数据的各种差异，基于GIS 平台建立两大异构数据与城镇不动产合并非空间属性数据之间的映射关系，对两大异构属性数据库数据进行提取、处理，对空白项或者模糊项进行人工干预处理。

（1）非空间数据新的映射关系模型的构建，是基于 GIS 平台来实现的。首先通过对比分析来确定两大异构数据库的非空间属性数据对应关系模型。以合并“宗地”属性数据为例，基于GIS 平台将数据属性名称由原来横向排列的格式转变为上图竖直排列，将每个字段名称按序号排列，左边一栏为原有非空间属性数据，右边一栏是符合现有的技术规范和要求的非空间属性数据标准结构，而映射构建的思想就是通过原有的数据与现有标准结构建立一对一、一对多、多对一的对应关系，将原属性值提取并导入到标准属性结构中去。

（2）手工点击建立两表映射关系：即是通过GIS 平台打开两表结构之后，依据表间的映射对应关系，分别点击左表和右表，依据一对一、一对多、多对一的对应关系，建立如上图所示的连线对应关系。

（3）建立XML格式的映射模板：即是通过对特定地市的原数据库与合并不动产数据库综合对比分析，建立各空间要素的属性结构和各表格数据结构与不动产数据合并后的对应模板，通过加载模板快速建立映射提取关系。

（4）部分数据计算处理：即是在对原数据库属性数据提取之后，对部分属性数据进行计算处理然后，再导入新的属性结构中去。

（5）非空间属性数据合并时，映射关系的建立大大的改进了属性数据整理的技术，从而有效地提高了工作效率。

（6）非空间数据的整理包括各空间图形的属性数据和登记数据，其中登记数据是城镇不动产业务数据库的基础数据。

3  数据检查与数据入库

对城镇不动产合并数据进行质量检查是合并数据能准确入库的基础，通过设置科学的数据检查规则，能使得合并后的数据结构清晰、逻辑准确、图层清晰、精度准确。对城镇不动产合并后的数据检查主要包含两个方面：属性检查与图形检查。

（1）非空间属性数据检查。

对不动产合并后的非空间属性数据检查主要内容有：表间逻辑关系检查、表结构检查和内容检查。属性表结构主要是按照现行数据库标准检查字段数目、代码类型、代码长度、小数位数等情况。要素间的逻辑关系检查指的是不同属性要素之间、属性与空间图形之间的逻辑关系。

（2）空间图形检查。

城镇不动产合并空间图形数据检查，主要包括空间图形数据的分层检查、空间数据的拓扑关系检查、空间图斑数据完整性检查以及与原始空间数据一致性检查。拓扑关系的建立是空间数据检查最重要的基础条件，本文拓扑关系的建立主要是基于 Arc GIS 平台建立相应拓扑规则，对合并后的空间数据进行检查。与原始数据一致性检查可以保证合并后的数据与原数据在空间上保持一致性，杜绝数据在转换过程中造成数据丢失情况。

数据入库，基于 Arc GIS 平台建立mdb 数据库，对合并后的不动产数据检查完成后，把空间数据与非空间数据分别进行批量入库，从而建立符合现行数据标准的不动产数据库。

4  结语

本文提出了城镇不动产数据合并的具体技术方案，并对其中的技术细节进行研究分析。在空间数据的合并方面提出了“全站仪自由设站”落宗法，大大提高了房产落宗的效率，使用此方法會节省大量的人力、物力。在非空间属性数据合并方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空间数据在新旧数据库转换过程中效率大幅度增加。

参考文献

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