地形因子流程化提取的模型描述與方法研究

付天舉，許昱蘋，安添琳，喬占明

(1.內蒙古電子信息職業技術學院，呼和浩特 010070;2.蘭州交通大學數理學院，蘭州 730070;3.青海省基礎地理信息中心，西寧 810001)

0 引言

我國國土面積大，地形地貌類型復雜多樣，地表變化頻繁，地理國情復雜。地形因子能夠真實反映地表狀態及其發展演化規律，是對國家戰略決策、經濟發展、資源調配以及災害預防等方面產生重要影響的自然地理要素。不同的地形因子從不同的側重點反映著地面的起伏特征狀況、地形變化以及地貌發育的內在規律［1］。目前，基本地形因子的提取算法已經很成熟，并已被廣泛集成應用到GIS空間分析及水文分析功能模塊中［2］。國內外學者對于地形因子的研究內容也主要集中在基本地形因子提取算法和提取精度與誤差研究方面。陳楠等指出坡度的不同提取方法對坡度的平均值、最大值、標準差及中誤差的影響以及坡度與空間分辨率的關系［2－4］;強曉煥等以數字高程模型(digital elevation model，DEM)為基礎，探討了坡度算法及其精度分析方法［5］;劉學軍等基于DEM的空間因素的不同提取算法進行了系統的誤差分析［6－7］;湯國安、趙牡丹等研究了坡度提取、分級，研究坡度分級的方法，最終對不同地面坡度帶進行了統計分析［8－9］等。但是，以地形因子間的關聯關系和地形因子流程整合建模為整體的研究還較為少見。

隨著3S技術的不斷發展，僅關注地形因子算法、精度、誤差的研究已經不足以滿足地質災害、環境監測等相關行業的應用要求。必須加快建立基礎地理信息動態更新機制，建立空間決策支持系統，進行空間分析和管理決策，以滿足政府、企業、社會各部門對及時獲取準確、可靠的地形、地貌信息的迫切要求。本文以地形因子間的關聯與組合關系提取過程建模為主要研究內容，通過建模側重描述各地形因子提取的前置輸出與后繼輸入過程的流轉關系。以基本地形因子提取算法理論為基礎，運用工作流思想，組合與定制地形因子的提取流程，研究地形因子流程化提取模型描述與建模方法，實現自定義全自動的地形因子流程化提取。

1 技術方法

1.1 工作流技術

工作流(workflow)技術起源于辦公自動化(office automation，OA)領域［10］。隨著計算機技術的發展，C/S體系結構和分布式數據庫處理技術的發展日益成熟。工作流是一類能夠部分或完全自動執行的經營過程，它根據一系列過程規則、文檔、信息或任務能夠在不同執行者之間進行傳遞與執行［11］。其主要特征是實現計算機與人交互結合過程中的自動化。工作流也即表示某個業務過程的計算機模型。該模型可通過不同的表達形式預制整個業務流程所需的各種參數，如負責實體、執行順序、執行條件、數據等的定義［12－13］，并按照這些預定義的參數，完成任務在不同執行者之間傳遞，最終實現任務執行過程的全自動化或半自動化［16］。

1.2 基于DEM的地形因子提取

DEM是數字地面模型(digital terrain model，DTM)中最基本的部分，是將地形的高程數據進行了數字化表示［14］，具有易更新、尺度綜合、數據結構簡單、數學運算方便等特點。本文采用DEM數據作為地形因子提取的主要數據源，采用微觀和宏觀地形因子提取相結合的方法提取各類地形因子。

微觀地形因子描述DEM中單一柵格的地形特征信息，其大小僅受它所在行列及微小鄰域范圍內高程值的影響。在算法設計上，采用3×3的DEM柵格分析窗口(即八鄰域運算)，提取算法中用到的X和Y方向的高程變化率。這種方式已廣泛應用于基本地形因子(坡度、坡向、坡長等)的提取中。

宏觀地形因子提取描述的是一定區域范圍內整體的地形特征，該區域(分析窗口)被看作一個整體進行運算。地形因子宏觀提取方法不僅考慮它所在點的高程值，同時需要綜合考慮分析窗口內的所有點的高程信息。這種地形因子提取方式適合應用于復雜地形因子的提取(地面起伏度、地表粗糙度、地表切割深度、高程變異系數以及侵蝕勢能等)。分析窗口一般有矩形分析窗口、圓形分析窗口、環形分析窗口和扇形分析窗口。本文采用矩形分析窗口，分析窗口大小作為參數傳入提取模型進行地形因子的提取。

2 地形因子流程化提取建模方法

以基本地形因子提取算法理論為基礎，從地形因子提取的精度、誤差、參數設置等方面選定基本地形因子提取的算法，形成基于工作流思想的地形因子提取的算法體系，并對各個算法進行模塊化描述與表達，封裝單一地形因子提取的功能模塊，設置數據輸入、輸出和參數設置功能入口。

建立基于可擴展標記語言(extensible markup language，XML)的地形因子提取模型描述，利用工作流思想將彼此獨立的任務進行流程化的組合與配置，通過XML模型描述中的關于地形因子提取任務間關聯關系、執行順序、前置與后繼過程結果以及參數輸入等信息，組合地形因子提取過程，進行模型描述。通過對地形因子提取的模型描述的驅動執行，實現地形因子提取的靈活組合和全自動流程化提取，具體的提取流程見圖1。

圖1 地形因子提取流程Fig.1 Terrain factor extraction process flow

3 地形因子流程化提取模型描述

XML是一種用來傳遞數據和儲存數據的語言［15］，本文采用XML語言對基于工作流思想的地形因子流程化提取模型進行描述。通過定義標簽，全面地表達數據存儲內容和模型實質。通過XML中不同標簽節點的設置，描述地形因子流程化提取的輸入、輸出、參數設置以及地形因子間的關聯關系和提取序列。充分考慮地形因子流程化提取過程中基本地形因子的靈活性和地形因子間低耦合、高內聚的特點，設計出一套基于XML的地形因子流程化提取的建模方法和模型描述。

分別從輸入信息、執行參數、輸出信息和地形因子模型關聯4個方面描述地形因子流程化提取模型。以地形因子流程化提取的數據流轉關系、輸入與輸出、元數據以及驅動執行參數設置等方面進行擴展與模型建立。具體模型組織與描述見表1。

表1 地形因子流程化提取XML模型描述Tab.1 XM L m odel description of extracting terrain factors process

表中數據信息(DataInfo)、元數據(MetaData)以及因子模型(Model)描述僅用標簽節點無法進行完整的描述，因此對這3類子節點的XML建模描述進行擴展，詳細建模描述信息見表2。

表2 元數據、數據信息與因子模型描述Tab.2 Description of MetaData，DataInfo and factor M odel

地形因子流程化提取XML建模描述的4方面在模型建立和縱向使用過程中，4類建模描述信息相互之間并不并行，各個節點之間具有包含、嵌套等邏輯關系。在XML建模描述中，以模型關系描述(relationship)為流程組織的主線，流程組織中集成了地形因子流程化提取所使用的因子模型，并通過“關聯模型名稱”實現因子流程化提取的順暢進行，以“IsFirstOne”和“IsLastOne”標簽為流程化提取開始與結束標志。

輸入、輸出信息描述、執行參數描述與因子模型共同組成單個地形因子提取的模型描述。輸入、輸出信息描述作為相關因子模型的數據血液，流轉于流程組織中的各個因子提取模型中，保證數據應用與產出的前驅和后繼。執行參數描述為因子模型運行時需要的參數設置，主要包含條件閾值、表達式、采用算法、分析窗口設置、模型執行序列、空值約束與數據輸出格式，通過數據的流轉和執行參數的設置保障流程組合過程中單個地形因子模型提取的順利完成。同時，通過因子模型中的“Related-ModleName”作為因子模型關聯與數據流轉的紐帶，共同完成地形因子的流程化提取。具體的XML建模描述標簽的邏輯關系見圖2。

圖2 地形因子流程化提取XM L模型組織結構Fig.2 XM L model structure of extracting terrain factors process

4 模型驗證與分析

4.1 實驗區域

實驗區域位于 N35°～ 36°，E103.5°～105°之間，包含了咸河、洮河、渭河和關川河的部分流域。區域位于黃土高原的西端，地貌類型為典型的黃土丘陵溝壑地貌，地形破碎，溝壑縱橫，土壤侵蝕劇烈，水土流失嚴重。地殼的不斷運動和變遷，使該地區形成了雄渾粗獷的黃土地貌。覆積厚度達百余米的黃土地表經過洪水、河流的不斷剝蝕和切割，形成目前的高原、溝壑、河谷、平川、山巒、斜坡兼有的地形地貌特征。本文采用的水平分辨率為5 m×5 m的DEM數據精度較高，能夠真實反映各種地貌類型的地形特征，保證地形因子提取的精度，適用于進行區域間地形差異的比對與分析。

4.2 模型實現與驗證

本文以地形起伏度的提取作為地形因子流程化提取模型建立與提取實驗樣例。地形起伏度為基本地形因子，是指在所指定的分析區域內的高程差值。其算法原理為:首先定出一個柵格，并以其為中心，對周圍3×3窗口內最大高程值和最小高程值求差，作為該中心柵格的起伏度。以此類推，完成影像所有柵格的計算。其執行過程如圖3所示。

圖3 地形起伏度提取執行過程Fig.3 Execution process of surface relief

XML模型的核心表達如下:

應用上述XML的模型組織，對地形起伏度進行流程化模型描述與建模，通過地形起伏度提取功能模塊驅動執行，得到地形起伏度提取結果(圖4)。

圖4 地形起伏度提取結果Fig.4 Execution results of surface relief

同時，為了驗證應用本文提出的流程化建模方法提取結果的準確性，采用ENVI遙感影像處理軟件，在同一研究區域中，應用相同的算法和參數設置，應用逐過程提取地形因子的模式進行地形起伏度與河網提取。經比較，基于流程化提取模型的提取結果與應用專業軟件逐過程提取結果的灰度直方圖一致，但流程化提取結果更為準確可靠。

4.3 模型擴展應用

選擇水文因子中的河網提取來驗證文中所提模型的擴展性與普適性。在坡面流模擬原理中，對于河流網絡提取主要包含DEM數據預處理(洼地填充)、水流方向計算、匯流累計量計算及閾值選定以及河網提取4步。河流網絡提取流程見圖5。

圖5 河網提取流程Fig.5 Execution process of river network

水流方向計算依據單流向原理，采用八鄰域計算方法，在3×3的窗口中計算DEM數據中每個中心格網的流向。依據水流方向計算的結果計算匯流累計量，選定實驗區域的匯流累計量閾值，進行河流網絡提取。依據本實驗區域的專家經驗值，匯流累計量的閾值設置為200。依據本文提出的模型，對河流網絡提取涉及到的4個過程進行模塊實現與組合流程描述。通過程序加載模型和注冊河網提取過程中的功能組合，最終實現實驗區域的河流網絡提取。提取結果見圖6。

圖6 河流網絡提取結果Fig.6 Execution results of river network

5 結論

與地形因子提取算法、精度、誤差與應用評價方面的研究不同，本文側重于地形因子提取中因子間的關聯和組合關系的描述與建模。以工作流思想為指導，對地形因子的組合提取流程進行建模與描述。通過基于XML的組合流程建模描述，對地形因子提取的輸入、輸出、參數執行、因子模型與驅動執行進行結構化組織，最終形成一套適用于地形因子流程化提取的模型和建模方法。

1)地形因子流程化提取模型能夠較好地描述地形因子的提取過程，在地形因子全自動(半自動)提取中取得了良好效果，并具有較強的擴展性和普適性。

2)本文打破常規地形因子提取與專業軟件捆綁、逐過程提取地形因子的模式，通過訂制提取模型，解耦提取流程與算法，靈活提取專題地形因子。

3)地形因子流程化提取模型大大減少了操作誤差，提高了提取結果的可靠性，執行效率高效、參數配置靈活、設備易于維護。但是，在進行地形因子組合提取的過程中發現，某個特定地形因子提取時，依賴于前置的輸出結果，并不都是一對一的關系，所以目前模型是通過模塊的執行順序來串行執行地形因子提取過程的。對于前置輸出結果與后繼執行模型的“多對一”關系，后續研究可以進一步向并行化方向進行模型擴展開發。

［1］ 湯國安，楊 昕.ArcGIS地理信息系統空間分析實驗教程［M］.北京:科學出版社，2006.Tang G A，Yang X.ArcGISGeographic Information System Spatial Analysis Experiment Tutorial［M］.Beijing:Science Press，2006.

［2］ 陳 楠，王欽敏.基于地形因子信息量的數字高程模型分辨率的選擇——以黃土高原的研究為例［J］.武漢大學學報:信息科學版，2009，34(6):692－705.Chen N，Wang Q M.Study of saltmarsh vegetation spread dynamicsmodel based on conditions optimized CA［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2009，34(6):692－705.

［3］ 陳 楠，林宗堅，湯國安，等.數字高程模型的空間信息不確定性分析［J］.測繪通報，2005(11):14－17.Chen N，Lin Z J，Tang G A，et al.Analysis of spatial information uncertainty from DEM［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2005(11):14－17.

［4］ 陳 楠，王欽敏，湯國安.自DEM由不同算法提取坡度的對比分析［J］.測繪工程，2006，15(1):6－9.Chen N，Wang QM，Tang G A.A contrastanalysis of slopes extracted by different algorithms based on DEM［J］.Engineering of Surveying and Mapping，2006，15(1):6－9.

［5］ 強曉煥，元昌安.基于DEM的坡度算法分析及精度探討［J］.南昌工程學院學報，2005，24(2):41－45.Qiang X H，Yuan C A.Research of algorithms and accuracy for calculating slope based on digital elevation model［J］.Journal of Nanchang Institute of Technology，2005，24(2):41－45.

［6］ 劉學軍，龔健雅，周啟鳴，等.基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究［J］.測繪學報，2004，33(3):258－263.Liu X J，Gong JY，Zhou QM，etal.A study of accuracy and algorithms for calculating slope and aspect based on grid digital elevation model(DEM)［J］.Journal of Surveying and Mapping，2004，33(3):258－263.

［7］ 劉學軍，任志峰，王彥芳，等.基于DEM的任意方向坡度計算方法［J］.地域研究與開發，2009，28(4):139－141.Liu X J，Ren Z F，Wang Y F，et al.Slopemodel at arbitrary direction derived from grid－based DEM［J］.Areal Research and Development，2009，28(4):139－141.

［8］ 湯國安，宋 佳.基于DEM坡度圖制圖中坡度分級方法的比較研究［J］.水土保持學報，2006，20(2)157－160.Tang G A，Song J.Comparison of slope classification methods in slopemapping from DEMs［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2006，20(2):157－160.

［9］ 趙牡丹，湯國安，陳正江，等.黃土丘陵溝壑區不同坡度分級系統及地面坡譜對比［J］.水土保持通報，2002，22(4):33－36.Zhao M D，Tang G A，Chen Z J，et al.Slope classification systems and their slope spectrum in hill and gully area of the loess plateau［J］.Bulletin of Soil and Water Conservation，2002，22(4):33－36.

［10］ Alonso G，Agrawal D，Abbadi E A，et al.Functionality and limitations of current workflow management systems［J］.IEEE Expert，1997，12(5).

［11］ Van Der Aalst W M P.The application of petri nets to workflow management［J］.Journal of Circuits Systems and Computers，1998，8(1):21－66.

［12］ 周建濤，史美林，葉新銘.工作流過程建模中的形式化驗證技術［J］.計算機研究與發展，2005，42(1):1－9.Zhou J T，Shi M L，Ye X M.Formal verification techniques in workflow processmodeling［J］.Journal of Computer Research and Development，2005，42(1):1－9.

［13］ 羅海濱，范玉順，吳 澄.工作流技術綜述［J］.軟件學報，2000，11(7):899－907.Luo H B，Fan Y S，Wu C.Overview of workflow technology［J］.Journal of Software，2000，11(7):899－907.

［14］ 湯國安，李發源，劉學軍.數字高程模型教程［M］.北京:科學出版社，2005.Tang G A，Li F Y，Liu X J.Digital Elevation Model Tutorial［M］.Beijing:Science Press，2005.

［15］ 張 瑩，王昭順，黃 河.XML在工作流理論中的應用［J］.計算機工程與設計，2006，27(18):3501－3503.Zhang Y，Wang Z S，Huang H.Design and application of IVR system in work－flow［J］.Computer Engineering and Design，2006，27(18):3501－3503.