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地理國情普查數(shù)據(jù)在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)更新中的應用

2017-03-15 11:10:31
山西建筑 2017年3期
關鍵詞:分類

江 峰

(江蘇省基礎地理信息中心,江蘇 南京 210013)

地理國情普查數(shù)據(jù)在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)更新中的應用

江 峰

(江蘇省基礎地理信息中心,江蘇 南京 210013)

分析了地理國情普查數(shù)據(jù)和DLG數(shù)據(jù)在分類指標和采集指標中的差異性,并以道路和水系為例,闡述了地理國情普查數(shù)據(jù)在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)更新中的應用,有利于提高DLG的生產(chǎn)效率與成果質(zhì)量。

地理國情普查,DLG數(shù)據(jù),空間關系,道路

0 引言

地理國情普查是一項重大的國情國力調(diào)查,是全面獲取地理國情信息的重要手段,是掌握地表自然、生態(tài)以及人類活動基本情況的基礎性工作[1]。基礎測繪是指建立統(tǒng)一的測繪基準和測繪系統(tǒng),進行基礎航空攝影,獲取基礎地理信息遙感資料,測制和更新國家基本比例尺地形圖、影像圖和地面高程模型等數(shù)字化產(chǎn)品,并建立、更新基礎地理信息系統(tǒng)。兩者在采集標準和分類標準上有區(qū)別也有聯(lián)系。目前,各地地理國情普查工作相繼結(jié)束,如何充分將這套完整的數(shù)據(jù)應用到1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程中,提高DLG的生產(chǎn)效率與成果質(zhì)量,是需要著力解決的問題。

1 數(shù)據(jù)差異

1.1 分類指標

地理國情普查內(nèi)容綜合考慮了各行業(yè)對資源環(huán)境、地理要素的需求,分析了現(xiàn)有基礎地理信息數(shù)據(jù)與地理國情常態(tài)化監(jiān)測需求之間的差異后,分了12個一級類,58個二級類,135個三級類,其中一級類有耕地、園地、林地、草地、房屋建筑(區(qū))、道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、荒漠與裸露地表、水域、地理單元、地形[2]。地理國情普查數(shù)據(jù)包括地表覆蓋數(shù)據(jù)和地理國情要素數(shù)據(jù),每個要素都根據(jù)要素特征,設置了不同的屬性項,如道路圖層中的道路編號、鋪設材料、全稱、簡稱、技術(shù)等級等屬性,水域圖層中的名稱、實體編碼、寬度、等級等屬性,在數(shù)據(jù)采集時,盡可能客觀的表達實體屬性。

1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)包括定位基礎、水系、居民地及設施、交通、管線、境界與政區(qū)、地貌、植被與土質(zhì)、地名及注記等9大類要素,各要素根據(jù)要素特征有不同的屬性信息,如植被與土質(zhì)圖層中的國標分類碼、類型等屬性等。該數(shù)據(jù)的目標是提供各種要素所需的空間定位信息,同時需兼顧地形圖的圖面表達要求。因此,數(shù)據(jù)采集時,按照所使用的影像作為定位基礎的同時,還要根據(jù)圖式對要素進行綜合取舍。表1是地理國情普查和1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)圖層的對比關系。

表1 地理國情普查與1∶10 000 DLG分類區(qū)別

1.2 采集指標

從數(shù)據(jù)采集方面來說,地理國情普查需要進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,因此注重要素分類的正確性。一般來說,地表覆蓋面積達到采集指標的均要表示,地理國情要素可根據(jù)重要性進行取舍;1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)除了注重要素的表示,還要依據(jù)成圖比例尺和地物的重要性、空間分布等方面進行綜合取舍。基礎測繪注重于地物的表達和成圖效果,而地理國情要素相對于DLG中水系、交通、居民地等要素來說,更注重于采集地物屬性。比如1∶10 000 DLG中居民地只需要表示地名,而在地理國情普查中,還需要采集單位院落、居住小區(qū)、工礦企業(yè)、休閑娛樂、景區(qū)等的準確范圍以及詳細屬性,如:居住小區(qū)除要表示居住小區(qū)的名稱,還要采集建成年代及所屬社區(qū)等屬性,屬性信息更加豐富。除此之外,地理國情普查在采集指標上也更細致,地物面積達到400 m2的需要采集,中心城區(qū)的地物面積達到200 m2的需要采集。

2 地理國情普查數(shù)據(jù)的應用

目前,各地地理國情普查成果已經(jīng)通過驗收,其現(xiàn)勢性好,采集指標細。同時,各地也在開展“十三五”省級1∶10 000 DLG更新工作,本文介紹利用國情普查成果數(shù)據(jù)中的信息來用于1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)生產(chǎn)工作。由于普查數(shù)據(jù)和DLG數(shù)據(jù)在分類指標和采集指標上都有所不同,所以在分析利用普查數(shù)據(jù)時,需要對普查數(shù)據(jù)進行屬性和空間上的調(diào)整,具體流程為:地理國情普查與1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)分類和采集指標分析→制作數(shù)據(jù)關系分類表→屬性調(diào)整→空間關系調(diào)整→DLG數(shù)據(jù)更新。本文以道路和水系為例詳細說明兩者數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換關系。

2.1 道路

在地理國情普查數(shù)據(jù)中,道路采集體現(xiàn)在地表覆蓋和地理國情要素數(shù)據(jù)中。其中在地表覆蓋數(shù)據(jù)中,道路采集為面狀數(shù)據(jù),分為有軌路面和無軌路面,其中有軌路面指被火車行車軌道及路基覆蓋的地表,無軌路面指除鐵路外的其他道路覆蓋的地表,其中,陸基范圍包括無植被覆蓋、硬化的路堤路塹范圍。在地理國情要素數(shù)據(jù)中,道路采集為中心線,按照道路功能分為鐵路、公路、城市道路、鄉(xiāng)村道路等要素。

在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中,采集道路時,需要反映路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特征、分布密度以及與其他地物的關系,準確地表示道路的類別、等級、位置等屬性。道路包括鐵路、公路、城市道路、鄉(xiāng)村道路等,當路寬大于圖式規(guī)定的道路寬度時,在采集道路邊線的同時,還需采集道路中心線。

2.1.1 屬性調(diào)整

在地理國情普查數(shù)據(jù)中,道路數(shù)據(jù)采集在地表覆蓋(LCA)、鐵路(LRRL)、公路(LRDL)、城市道路(LCTL)、鄉(xiāng)村道路(LVLL)等5個數(shù)據(jù)圖層,其屬性內(nèi)容包括地理國情信息分類碼(CC)、基礎地理信息分類碼(GB)、道路編號(RN)、全稱(NAME)、簡稱(NAMES)、技術(shù)等級(RTEG)、鋪設材料(MATRL)、路寬(WIDTH)、重復路段編號(RNP)、車道數(shù)(LANE)等。

在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中,道路數(shù)據(jù)存儲在鐵路線(LRRL)、鐵路面(LRDL)、公路線(LRDL)、公路面(LRDA)等4個數(shù)據(jù)圖層,其屬性內(nèi)容包括國標分類碼(GB)、道路編號(RN)、名稱(NAME)、公路技術(shù)等級(RTEG)、鋪設材料(MATRL)、路寬(WIDTH)、車道數(shù)(LANE)等。從屬性內(nèi)容方面看,國情普查和DLG數(shù)據(jù)中的部分屬性定義一致,因此和DLG屬性一致的國情道路數(shù)據(jù)均可直接用于DLG數(shù)據(jù)更新,具體參考屬性項(如表2所示)。

表2 道路屬性項對照表

2.1.2 空間關系調(diào)整

地理國情地表覆蓋數(shù)據(jù)中的路面數(shù)據(jù),可以作為1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中的道路邊線。但需要注意的是,地表覆蓋采集遵循“自然優(yōu)先”的原則,當?shù)缆繁桓采w時,地表覆蓋中的道路范圍和DLG數(shù)據(jù)中的道路邊線會有差異,此時需要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。

地理國情要素道路數(shù)據(jù)中,當?shù)缆芬刂睾蠒r,需要同時表示,如公路和城市道路重合時,在重合路段公路和城市道路要素都需表示。而1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中,重合路段只需表示一種要素。此時需要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。

2.2 水系

在地理國情普查數(shù)據(jù)中,地表覆蓋中水系是指被水覆蓋的地表。國情要素中的水系,分為線和面兩種類型,當水面寬度大于5 m,小于20 m時,需采集為水系線,當水面寬度大于20 m時,需采集為水系面,但這兩種情況,均需采集水系結(jié)構(gòu)線。

在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中的水系,當圖面寬度小于0.5 mm時,用水系線表示;反之,則用水系面表示。同樣,這兩種情況,也需采集水系結(jié)構(gòu)線。

2.2.1 屬性調(diào)整

在地理國情普查數(shù)據(jù)中,水系數(shù)據(jù)的屬性參考了水利普查資料,其經(jīng)外業(yè)調(diào)查后,屬性詳實準確,可以用于1∶10 000 DLG水系數(shù)據(jù)屬性的更新。水系數(shù)據(jù)存儲在地表覆蓋(LCA)、水域面(HYDA)、水域線(HYDL)等3個數(shù)據(jù)圖層,其屬性內(nèi)容包括地理國情信息分類碼(CC)、基礎地理信息分類碼(GB)、流域(BAS)、實體編碼依據(jù)說明(ECRM)、名稱(NAME)、時令月份(PERIOD)、河流類型(TYPE)、水質(zhì)(WQ)、平均水深(AHEIGHT)、水面面積(AREA)、實體編碼(EC)、等級(GRADE)、長度(LEN)、最大水深(MHEIGHT)、通航性質(zhì)(PASS)、單雙向(SDTF)、共享河段編碼(SHRC)、用途類型(USE)、容積(VOL)等。

在1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中,道路數(shù)據(jù)存儲在河流面(HYDA)和河流線(HYDL)2個數(shù)據(jù)圖層,其屬性內(nèi)容包括國標分類碼(GB)、水系名稱代碼(HYDC)、名稱(NAME)、水質(zhì)(WQL)、通航性質(zhì)(PASS)等。從屬性內(nèi)容方面看,國情普查和DLG數(shù)據(jù)中的部分屬性定義一致,因此和DLG屬性一致的國情水系數(shù)據(jù)屬性均可直接用于DLG數(shù)據(jù)更新。具體參考屬性項(見表3)。

表3 水系屬性項對照表

2.2.2 空間關系調(diào)整

水系數(shù)據(jù)在地理國情和1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中采集標準不一致,國情數(shù)據(jù)中水面寬度大于20 m的采集為面狀數(shù)據(jù),小于20 m的采集為線狀數(shù)據(jù),1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)中水面寬度大于5 m的采集為面狀數(shù)據(jù),由此帶來水系結(jié)構(gòu)線采集不一致。因此,如直接引用地理國情數(shù)據(jù)中的水系數(shù)據(jù),需要對該數(shù)據(jù)進行調(diào)整。國情數(shù)據(jù)中的河流面層數(shù)據(jù)可以直接用于1∶10 000 DLG數(shù)據(jù),河流線層數(shù)據(jù)需要與1∶10 000 DLG數(shù)據(jù)進行比對,對新增的水系,如果寬度小于5 m,可以直接引用,寬度大于5 m的,需要重新采集為面狀水系。需要注意的是,線狀水系匯入面狀水系時,需要表示結(jié)構(gòu)線,因此,當對國情線狀水系數(shù)據(jù)采集為面狀水系時,其結(jié)構(gòu)線也需同步調(diào)整。

3 結(jié)語

地理國情普查和基礎測繪工作是測繪行業(yè)的兩項重要工作,兩者數(shù)據(jù)在分類指標和采集指標上都存在一些異同,如何建立兩者之間的聯(lián)系,充分利用兩者數(shù)據(jù),以提高生產(chǎn)效率,是測繪工作者面臨的主要問題。本文分析了兩套數(shù)據(jù)在分類和采集上的一些異同,并以道路和水系數(shù)據(jù)為例進行了分析,參考使用地理國情普查數(shù)據(jù)時,屬性數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換自動化程度較高,空間關系調(diào)整的自動化程度較低,需要人工干預,這也是下一步需要探討的問題。

[1] 國務院第一次全國地理國情普查領導小組辦公室.地理國情普查內(nèi)容與指標[Z].2013.

[2] 國務院第一次全國地理國情普查領導小組辦公室.地理國情普查數(shù)據(jù)規(guī)定與采集要求[Z].2013.

The application of geographic national census data in 1∶10 000 DLG data update

Jiang Feng

(JiangsuBasicGeographicInformationCenter,Nanjing210013,China)

This paper analyzed the differences of geographic national census data and DLG data in classification index and collection index, and taking the road and river as an example, elaborated the application of geographic national census data in 1∶10 000 DLG data update, to improve the production efficiency and results quality of DLG.

geographic national census, DLG data, spatial relationship, road

1009-6825(2017)03-0210-02

2016-11-12

江 峰(1979- ),男,助理工程師

TU198

A

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