智慧城市时空信息云平台中的多源数据建设

邱程锦，徐慧珺

（江苏省基础地理信息中心，江苏 南京 210000）

智慧城市目前已成为现代信息科技集中应用与展示的重要载体，是促进经济、社会建设升级的重要支撑［1］。2017年，国家自然资源部在2015版大纲的基础上，出台了《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》（2017版），突出了时空大数据与云平台两个重要内容的建设［2］。

目前，很多学者对智慧城市时空信息云平台的建设开展了研究，例如覃融等介绍了柳州智慧时空信息云平台建设探索与实践的经验［3］；张鹏程等从时空云平台基础设施与服务方面做了研究［4］。这些研究多数针对云平台方面的建设，而对时空大数据的整合、汇集、处理、集成等方面缺少系统的介绍。作者在负责了智慧新沂、海安、洪泽等市县云平台数据建设工作的基础上，归纳了市县智慧城市时空信息云平台中的数据建设内容，总结了多源异构数据在整合、处理、集成方面的关键技术，以期为后续的智慧城市时空信息云平台数据建设提供参考。

1 建设内容

智慧城市时空信息云台集成的数据主要包括：历史与现状的基础地理信息数据、历史与现状的公共专题数据、智能感知数据、空间规划数据等4种类型。本文依托基础地理信息数据，对公共专题数据、智能感知数据和空间规划数据进行时空化，通过管理分析系统经数据引擎实现对大数据的一体化管理。总体建设内容如图1所示。

图1 时空大数据建设内容

1.1 基础地理信息数据

基础地理信息数据主要包括：多时期多类型的矢量数据、电子地图、影像数据、数字高程模型数据、地名地址数据、三维模型数据、新型测绘产品数据、地理实体数据及其元数据。

1.1.1 矢量数据

市县智慧城市时空信息云平台主要收集整理了“十五”、“十一五”、“十二五”、“十三五”等多期1∶1万、1∶5万基础测绘数据，同时汇集整理了2015—2020年地理国情数据。在项目实施过程中，根据市县具体情况更新了1∶1000大比例尺DLG数据。这些数据跨时较长，测绘基准与标准各不统一，需进行一定的处理后才能集成在平台中使用。上述数据主要来源于省自然资源厅与地方自然资源局。

1.1.2 影像数据

影像数据主要包括历年航摄影像图、历年卫星图。按传感器类型不同，收集的影像有航摄影像、BJ、GF1、GF2、ZY3、ALOS、SPOT、keyhole4、keyhole9等多种类型影像。影像的分辨率有0.1、0.3、0.8、1、2、5.8、6、10 m等。影像的现势性从1966年跨越至2020年，时间序列丰富。上述数据主要来源于省自然资源厅与地方自然资源局。

1.1.3 数字高程模型

数字高程模型数据主要源于2015年地理国情普查，部分市县可搜集到机载LiDAR制作的DEM数据。DEM的格网单元有2、5、10 m等，现势性为2012年、2015年左右。

1.1.4 地名地址与POI数据

地名数据主要依据民政局共享的地名数据和基础测绘中提取的地名数据，一般包括地名的基本信息以及地名的来历、含义、历史沿革等。POI数据库的扩充和完善主要通过市县多尺度地名数据分库内容提取，民政部门地名数据整理以及外业调绘等方法采集。该数据一般覆盖整个市县区域，现势性定期更新。

1.1.5 非传统地理信息数据

主要包括三维模型数据、倾斜摄影数据、全景数据、街景数据、电子地图、地理实体数据等。这些数据对重点区域、重点要素的管理提供支撑。

1.2 公共专题数据

公共专题数据主要来源于地方统计局、工商局、大数据中心、公安局、民政局、水利、统计、教育等部门，主要有地下管线、宏观经济、人口、土地利用、旅游景点、学校分布数据等。公共专题数据类型多样，普遍缺少空间信息，需进行统一规范处理后集成入平台使用。

1.3 空间规划数据

空间规划数据包括土地利用总体规划数据、生态红线数据、城市总规数据等，数据一般来源于市县自然资源局、生态环境局等相关单位。

1.4 智能感知数据

智能感知数据主要来源于地方各部门的实时数据，主要包括的类型如表1所示。

表1 物联网节点感知数据

2 建设流程

由以上总结的时空大数据建设内容可以看出，平台集成的数据类型丰富、格式多样、来源广泛；部分数据因时间跨度较长，采用的测绘基准、标准不一致。这些数据统一集成到平台内需进行一定的处理，主要步骤包括：统一数据格式、一致性处理、空间化等流程。

2.1 统一数据格式

对不同地理信息数据进行无损格式转换，对于无拓扑关系的图形数据如CAD格式的数据，将其转换至地理信息数据，并构建相应的拓扑关系。格式统一后，将地理信息数据合并、自动接边，实现数据表格自动属性赋值。对于表格、文档等自身没有空间坐标信息的数据，如地名地址数据，可根据属性项进行提取，形成地理信息数据；二、三维图形数据源需要统一至常见的地理信息数格式；非图形数据统一至结构化或非结构化的数据格式；流式感知数据源统一至常见视频格式。

2.2 一致性处理

对于基础测绘数据、专题数据、规划数据等采用以下处理流程进行一致性处理。

（1）统一空间基准。收集到的数据坐标系统主要有1980西安坐标系、WGS1984、CGCS2000，部分数据为淮安地方坐标系。首先对数据进行坐标系统转换，确保各数据源统一采用2000国家大地坐标系，高程基准统一采用1985国家高程基准。

（2）统一数据结构。不同时期的数据的标准有所不同，如“十五”、“十一五”、“十二五”期间的基础测绘成果采用了不同的数据分层与编码，在项目实施过程中，首先统一各类成果的数据结构，以便于提取分析利用不同时期的数据。通过对不同数据源中的同类要素进行分析比对，提取有效图层，对提取出的要素进行分层合并，并提取有效属性，进行属性结构的规整，形成结构统一、标准统一的数据库。

2.3 空间化

数据建设过程中实现了将非空间数据，依托地名地址匹配引擎，赋予空间属性，满足政府各委办局相关业务数据的“落地”需求。主要技术流程如图2所示。

图2 空间化流程图

（1）地址、交易点等具有空间位置坐标的数据，可依据坐标匹配定位进行数据空间化及其他属性字段，同时根据地图服务标准接口实现在线“落地”。

（2）住宅、人口统计等蕴含地名地址信息的数据，首先需要识别萃取出地名地址信息，建立含有地名标识的切分序列与逻辑组合关系，然后基于分词、本体和词语相似性等多种匹配，利用局部模糊匹配后的歧义消除方法，实现高效、精准、实用的地名地址匹配。

3 总结与展望

时空信息云平台是履行自然资源管理“两统一”职责的技术支撑，是能够为城市管理提供一张底板、一个平台、一套数据的重要平台。目前时空信息云平台在数据建设方面主要表现为集成基础地理信息数据，汇聚智能感知实时数据以及公共专题数据和空间规划数据，以及将其时空化形成时空大数据及其管理分析系统。在之后的建设中，应根据本地的信息化基础，优先开展空间规划数据及智能感知实时数据的建设，完善智慧城市顶层设计，使时空大数据逐步完善和丰富。