自然资源多源矢量数据融合方案的探讨

2021-03-23曾明宇董雅雯彭检贵

中南林业调查规划 2021年4期

曾明宇，董雅雯，郑红，彭检贵

(国家林业和草原局中南调查规划设计院，长沙 410014)

自然资源部门统一管理着包括山、水、林、田、湖、草、沙的自然资源，但现有的自然资源数据来自机构调整前的多个管理部门，各管理部门的标准和侧重点存在局部差异，形成了自然资源多源矢量数据。自然资源多源矢量数据生产过程中采用的影像底图、地理信息标准、行业认定标准、数据处理要求和数据质检标准等不一致，造成多源矢量数据几何特征[1-3]、属性特征的差异[4-7]，大大增加数据融合的难度，现阶段的研究只对某种特征不一致的情况，实操性不强，难以形成较为成熟的操作体系。

1 现有技术分析

1)空间数据的融合方法。首先对数据进行预处理，将其转化为统一格式的数据；然后再对转换后的数据进行融合与边缘匹配；最后对处理后的数据进行合并与输出，挂接原始数据中的属性。该方案仅能对细小图斑进行合并，未考虑属性特征冲突的解决方案，几何特征融合与属性特征融合彼此割裂。

2)公路矢量数据的融合更新方法。首先对数据进行预处理，然后通过几何、语义和拓扑匹配，以及规律性知识匹配进行数据融合，并选取精度高的融合数据来建立路网拓扑关系，最后进行数据发布。此方案未考虑到面数据的融合，直接选取精度较高的数据，从而导致精度较低数据中含有的关键信息丢失，数据成果融合不够充分；也未能考虑属性特征冲突的解决方案，几何特征融合与属性特征融合彼此割裂。

3)海陆矢量地图数据集成与融合的方法。首先进行数据预处理，然后对数据格式进行转换，最后将同名实体匹配并合并。该方案包括图形几何的匹配，但未考虑图形的几何调整，难以保证融合数据的精度，也未能考虑属性特征冲突的解决方案，几何特征融合与属性特征融合彼此割裂。

2 融合方案对比

现有技术均未考虑属性特征冲突的解决方案，同时几何特征融合与属性特征融合彼此割裂，无法完全解决目前自然资源多源矢量数据融合中所存在的问题，需要一种更加优化的方案，解决自然资源多源矢量数据融合。针对现有技术存在的问题，本论文提供了一种自然资源多源矢量数据融合的方法，能够实现几何特征融合结果与属性特征融合结果的联动调整，并且针对融合数据中存在的细碎图斑、细长条图斑、尖锐角图斑等不合理图斑分别进行调整，有效的减少了融合结果中的数据冗余。

自然资源多源矢量数据融合方案在保留现有技术的数据预处理、图形几何特征匹配、属性特征匹配的基础上，再增加了图形几何调整、几何特征与属性特征联动调整及融合成果质检。与现有技术相比，本方案的优点在于：

1)可减少融合数据的数据冗余。本方案在得到几何特征的融合结果，以及属性特征融合结果后，进一步将属性特征具有相似性的图斑进行合并，从而将自然资源多源矢量数据的几何特征与属性特征联动调整，有效减少了融合数据的数据冗余。

2)能有效保证数据成果的质量和有效性。本方案在几何特征融合过程中，针对矢量数据融合后所存在的细碎图斑、细长图斑及尖锐角图斑均提出了相应的处理方法，从而保证了数据成果的质量和有效性。

3)保证结果的正确性，同时还可减少人为干扰。本方案在属性特征融合过程中，针对图斑的专题数据属性和基础数据属性产生冲突的情况，利用遥感影像的纹理特征进行图斑属性的判定，将正确结果替换融合数据中的错误信息，确保属性特征融合结果的正确性，同时减少了人为因素的干扰。

3 融合方案步骤

自然资源多源矢量数据融合方案具体流程包括：数据预处理、图形几何特征匹配、图形几何调整、属性特征融合、几何特征与属性特征联动调整和融合成果质检六大步骤。详见图1。

图1 自然资源多源矢量数据融合方案

3.1 数据预处理

数据预处理包括原始数据检查和原始数据处理两个部分。原始数据检查主要是对自然资源多源矢量数据进行空间拓扑检查，避免融合成果数据产生拓扑问题，包括露天、多部件、面空隙、面重叠、细碎图斑、细长图斑和尖锐角等检查；原始数据处理主要包括原始数据的拓扑问题修改、标准化及整合。

3.2 图形几何特征匹配

图形几何特征匹配采用直接空间叠加分析的方式来进行。图形几何特征匹配包括：①设置不参与裁切的基础数据，自然资源基础数据中无须根据专题数据进行细化的部分数据，可设置条件不参与裁切；②数据裁切，裁切时图斑自动打散多部件；③面积计算及平差，本方案中对小班面积等进行数据平差。

3.3 图形几何特征调整

图形几何调整包括图斑合理性检查及不合理图斑处理两个部分。图斑合理性检查包括细碎图斑、细长图斑和含尖锐角图斑的检查，具体包括：①选取不合理图斑，进行细碎图斑、细长图斑和含尖锐角图斑的检查；②批量处理不合理图斑，具体包括细碎图斑、细长图斑以及含有尖锐角图斑的处理。处理前后示意图详见图2。

图2 图形几何调整示意图

3.4 属性特征融合

属性特征融合包括相同要素的属性特征提取、不同要素的属性特征提取、要素的属性特征逻辑转换和不一致图斑判定四个内容。若基础数据和专题数据的图形要素相同，依据融合数据的数据库结构与数据字典，直接提取每个图形要素的基础数据属性字段和专题数据属性字段；若基础数据和专题数据的图形要素不相同，设置属性映射传递的方案，选取每个图形要素的专题数据中数据融合需要的字段，并设置融合数据与专题数据的属性映射传递的方案进行属性传递，属性传递过程中通过专题数据的地类信息和缓冲区来筛选可接受传递信息的数据，并且数据映射传递时进行数据纠正，最后得到映射后的专题数据属性字段，同时提取对应的基础数据属性字段。若同一图斑对应的所有图形要素的基础数据属性和专题数据属性没有冲突，将所述基础数据属性和专题数据属性合并得到所述图斑的融合数据属性；若同一图斑对应的所有图形要素的基础数据属性和专题数据属性存在冲突，根据图斑区域遥感影像的纹理信息修改所述专题数据属性信息，将所述基础数据属性和修改后的专题数据属性合并得到所述图斑的融合数据属性。

3.5 几何特征与属性特征联动调整

几何特征与属性特征联动调整，采用对融合成果进行相似属性归并的模式，一方面保留基础数据及专题数据的重要属性信息的完整性，另一方面对融合成果中专题数据信息部分的重要属性相似度高的图形进行归并，减少数据量。首先设置归并的分组字段，然后设置需要进行累加的字段，最后将融合数据属性相似度高的相邻图斑合并来进行数据归并处理，数据归并过程需要设置条件来限制产生多部件等拓扑错误。

3.6 融合结果质检

数据质检，是对几何特征及属性特征融合后的结果进行数据质量检查，包括空间检查、属性检查和修改后再质检。空间检查就是采取设置规则的图形拓扑检查，包括露天、多部件、面空隙、面重叠、细碎面、尖锐角和细长条等检查，并对检查的结果进行标识；属性检查，需要检查数据是否符合逻辑关系，并对不符合逻辑关系图斑进行标识，提示此类图斑的属性信息需要人工进行核实并修改；修改后再质检，对标识的错误图斑进行修改，修改过程中可进行批量处理，再次质检是为了实现自然资源多源矢量数据融合的正确性。

4 结论与讨论

4.1 结论

方案初步形成了较为完整、合理的数据预处理、图形几何特征匹配、图形几何调整、属性特征融合、几何特征与属性特征联动调整及融合成果质检等操作标准和体系。针对图形几何融合过程中出现的几何不一致情况，提出了科学有效的解决方案。其中针对几何不一致的情况，利用空间叠加分析进行图形几何匹配及不合理图斑处理；针对属性特征不一致情况，提出相同要素属性特征提取、不同要素的属性特征提取、要素的属性特征融合和不一致图斑判定的处理等流程。并采用对融合成果进行相似属性归并的模式，实现几何特征与属性特征联动调整，从而达到减少人为因素干扰、降低数据生产周期，以及提高工作效率的目标。