荒漠化和沙化监测数据与国土三调数据的衔接方法<br/>——以北票市为例

荒漠化和沙化监测数据与国土三调数据的衔接方法
——以北票市为例

2021-09-14姜黎黎

内蒙古林业调查设计 2021年4期

关键词：沙化图斑荒漠化

姜黎黎

（辽宁省林业调查规划监测院，沈阳 110112）

1 数据预处理

衔接以县为单位，对两套数据进行预处理。

1.1 坐标系统

荒漠化和沙化监测数据与国土三调数据的坐标系统均采用CGCS2000坐标系统。文章使用三度带投影坐标系，辽宁省共涉及3 个三度带：CGCS2000-3-Degree-GK-Zone-40，CGCS2000-3-Degree-GK-Zone-41，CGCS2000-3-Degree-GKZone-42。北票市所在的区域为40 度带，通过投影变换将荒漠化和沙化监测数据与国土三调数据统一为CGCS2000-3-Degree-GK-Zone-40坐标系。

1.2 国土三调数据（数据A）添加字段

添加标识ID、国土图形面积2个字段，并计算字段填入相应的值。

1.3 荒漠化和沙化监测数据（数据B）添加字段

添加荒漠化和沙化图形面积字段并计算字段填入相应的值。

2 两套数据处理

2.1 Identity工具处理

ArcGIS 的Identity 工具计算输入要素和标识要素的几何交集，输入要素中与标识要素不相交的部分不变，与标识要素相交的部分获取标识要素的属性值[1]。数据A 为输入要素，数据B 为标识要素,处理后生成数据C。

2.2 数据C处理

图形吻合度，以量化的面积比例来描述，即数据C 的图形面积/国土图形面积×100。对数据C 求图形面积、图形吻合度。

2.3 数据C国土地类归组到荒漠化和沙化地类

按林沙综字[2020]5 号文件中的附件:第三次全国国土调查工作分类与荒漠化和沙化监测土地利用对照表，建立国土地类与荒漠化和沙化地类对应关系，运用python 语句构建模型工具进行国土地类归组，如图1。

图1 国土地类归组工具

3 数据分析及处理

3.1 选定图形吻合度阈值

设定100，95，90，85，80，70共6个图形吻合度阈值，对数据C 进行吻合度计算，并通过标识ID 对数据A 进行分类，数据A 共212 168 个图斑，分为大于等于阈值、小于阈值两类，数据A图斑个数分布情况如表2，在综合考虑数据精度及工作量的情况下，选定80作为图形吻合度阈值。

表2 图斑吻合度阀值

3.2 制定数据衔接方案

数据衔接时，将数据A分为四类进行衔接：图形吻合度大于等于阈值的图斑166 195个；图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为非林草地类的图斑11 538个；图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为林草地类但国土地类编码是500以上的图斑（建设、工矿、交通、水利用地等无植被覆盖地类）12 009个；图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为林草地类但国土地类编码为500 以下的图斑（湿地、耕地、园地、林地、草地等有植被覆盖地类）22 426个。

图形吻合度大于等于阈值的图斑，采用直接挂接的方法，即图形采用数据A的图形，属性采用数据C 的荒漠化和沙化监测数据属性，使用ArcGIS 的JOIN 功能，通过标识ID 将数据A 和数据C 进行连接，生成衔接后的新数据，下文论述的挂接也是这种方法。

图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为非林草地类的图斑先挂接地类相同的图斑（前文对国土地类进行了归组），如有未挂接上的，再挂接图形吻合度最大的那个图斑的属性值。

图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为林草地类，但国土地类编码是500 以上的图斑挂接图形吻合度最大的那个图斑的属性值。

图形吻合度小于阈值，荒漠化和沙化地类为林草地类，但国土地类编码为500以下的图斑，按如下方法处理。

（1）分解多部件。在Identity处理时会产生多部件要素，使用 ArcGIS 的多部件至单部件MultipartToSinglepart工具对荒漠化和沙化地类是林草地类，国土地类500以下的数据，分解多部件。

（2）消除Eliminate 工具处理。ARCMAP 的Eliminate工具通过将面与具有最大面积或最长公用边界的邻近面合并来消除面。通过筛选选中面积小于0.066 7 hm2的图斑，使用Eliminate工具处理，排除图层为国土三调数据转换的线图层，这样可以保证消除合并不突破国土三调数据图斑界线。如图2。