面向區域與要素的城市1∶2000地形圖數據庫增量更新方法

甘宗平，鄧少平，方 軍，李朝奎

(1. 中山市地質環境監測站，廣東 中山 528403； 2. 中山市基礎地理信息中心，廣東 中山 528403；3. 湖南科技大學地理空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，湖南 湘潭 411201)

面向區域與要素的城市1∶2000地形圖數據庫增量更新方法

甘宗平1，鄧少平2，方 軍3，李朝奎3

(1. 中山市地質環境監測站，廣東 中山 528403； 2. 中山市基礎地理信息中心，廣東 中山 528403；3. 湖南科技大學地理空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，湖南 湘潭 411201)

大比例尺地形圖數據庫的更新是一項長期的重要任務。本文分析了1∶2000地形圖數據庫快速更新的難點，提出了一種航空攝影與衛星遙感、區域更新與要素更新相結合的大比例尺地形圖數據庫半自動快速更新方法。采用變化檢測方法從更新前后衛星遙感影像中提取變化區域和變化要素，然后分別采用面向區域和面向要素的方法從高分辨率航空影像上測量變化地物，最后通過半自動空間實體匹配的方法建立現狀庫與歷史庫中要素的回溯關聯，從而實現地形圖數據庫的半自動增量式快速更新。利用該方法對中山市東區的1∶2000地形圖進行了更新試驗。試驗結果表明，引入衛星影像進行自動變化檢測后，在航空影像上分區域和要素兩種模式采集更新城市大比例尺地形圖數據庫，效率比傳統方法提高25%。

遙感；變化檢測；數據匹配；增量更新；數據庫更新

隨著經濟社會的快速發展，地物要素變化迅速，各類用戶對地理信息數據的時效性要求越來越高，因此地形圖數據庫的更新成為了測繪地理信息科技人員近10年來需要解決的關鍵技術問題之一。目前已有一批學者對地形圖數據庫的更新展開了深入研究，并取得了一些重要成果[1- 6]?，F有的研究主要集中于中小比例尺地形圖數據庫的更新，1∶1萬以下比例尺仍可使用衛星遙感影像進行更新，如基于衛星遙感影像對全國1∶5萬地形圖進行自動更新建庫[4]，研究的方法涵蓋了變化檢測、矢量數據采集、時態數據庫更新等內容。而對于城市1∶5000及以上大比例尺地形圖數據庫則難以使用衛星影像進行更新。

1 數據庫增量更新

城市大比例尺地形圖中要素種類多，分布密集，高分辨率航空航天遙感影像地物細節信息豐富，常被用作更新的基礎數據，但由于全流程自動更新方法仍有數據采集、入庫等若干技術難點尚未解決，目前更新仍以半自動方法為主。

地圖數據更新的模式主要有兩種：一種是面向要素的[7]，只更新特定的要素，如道路、水系，常用于專題圖的更新；另一種是面向區域的[8]，對于變化較大的區域，對全部要素進行重新采集更新。對城市大比例尺地形圖數據庫進行快速更新時，一般間隔周期較短，成片變化主要集中在快速城鎮化區域或城鄉接合部，成片更新要素并不多，而且地形圖是綜合地圖，涉及要素多，往往只有少數幾類要素更新較多，因此適合采用以要素更新為主、區域更新為輔的數據更新模式。針對城市大比例尺地形圖數據庫更新的特點，結合航空航天遙感影像各自的優勢，本文設計了一種以要素更新為主、區域更新為輔的城市大比例尺地形圖數據庫半自動快速增量更新方法，流程如圖1所示。首先利用航天影像快速準確變化檢測(發現變化，側重屬性精度)，然后利用航空影像高精度采集更新數據(測量變化，側重幾何精度)，最后通過半自動匹配關聯不同時期的變化要素(關聯變化)。為檢驗方法的可行性，以中山市1∶2000數據庫為例進行更新試驗。

圖1 城市大比例尺地形圖數據庫半自動增量更新流程

1.1 研究數據分析

米級高分辨率衛星遙感影像可常年觀測，成本較低，通常兩次觀測時間間隔短，可利用的免費資源也多[9]，常被用于1∶1萬及以下地形圖的更新，但為滿足城市大比例尺地形圖更新數據采集精度要求，通常需要0.5 m甚至更高分辨率的彩色影像，而要獲取該高分衛星彩色影像仍比較困難。但由于衛星影像常采用推掃式成像，具有投影差等幾何畸變小的特點，采用重軌獲取時，拍攝位置和姿態近似相同，同一區域不同時相影像的幾何畸變比較接近，可以減少不同時相非地物變化引起的變化檢測誤檢率，適用于發現待更新的要素和區域。

航空影像常采用中心投影，遙感平臺離地面更近，投影變形更大，難以進行嚴格重軌飛行，同一區域兩次獲取影像的季節難以相近，幾何畸變往往也不一致，難以進行高精度配準、調色等預處理；且獲取成本高，可選用資源較少，變化檢測自動化程度低，變化檢測成果的可靠性和精度較差。完全依靠航空影像進行更新，人工作業量太大，效率低下。但航空影像可以達到0.2 m甚至更高分辨率，數據采集的幾何精度和屬性精度遠高于衛星遙感影像，因此更適合用于采集更新數據。

1.2 基于衛星遙感影像的變化區域與要素檢測

1.2.1 衛星影像對的選取

當前可用的衛星遙感影像資源較多，包括TM、SPOT、中巴資源衛星、測繪衛星、高分1號、IKONOS等眾多彩色及多光譜遙感影像。城市地區可用影像的分辨率均較高，且觀測頻率高，一年可達數次，可用影像資源較多。為減小不同姿態獲取影像幾何畸變的影響，更新前后的衛星影像應盡量選擇同一衛星的重軌飛行獲取的數據。同時，為減少地物季節差異造成變化檢測精度下降的影響，用于變化檢測的影像應盡量為不同年份相同季節獲取。

1.2.2 影像預處理

為提高更新前后的影像變化檢測的精度，除選擇重軌飛行、相同季節獲取像對外，還需進行幾何糾正、精確配準、顏色匹配等預處理。

由于更新前后影像為重軌飛行的相同傳感器獲得，其幾何畸變特性近似相同，可通過多項式擬合等方法對幾何糾正后的影像進行高精度配準，為確保變化檢測精度，配準精度應達到0.5個像素。

此外由于主要進行快速更新，更新周期一般為1年到數年不等，總體上變化地物所占比例不大，且影像獲取的季節相同，理論上色調應相同或相近。但可能受天氣影響，更新前后的影像色調會有一定差異，因此可從兩時相影像中選取一景無云霧且質量較好的影像作為基準影像，另外一景影像進行顏色匹配。經典方法是直方圖匹配，降低天氣對影像變化檢測的影響，從而使得未變化地物更新前后的影像顏色一致[10]。

1.2.3 影像變化信息檢測

不同時相上相同位置地物的變化在影像上主要體現為顏色或亮度的變化和紋理的變化，因此用于變化檢測的特征主要是灰度和紋理的差異[11]。對于真彩色影像，紅綠藍3個波段分別可以得到3個灰度差值。為分析紋理特征，采用灰度共生矩陣的方法，以更新前后彩色影像的強度分量進行統計分析，各得到4個常用的紋理特征，即對比度(contrast)、能量(angular second moment)、熵(entropy)、自相關性(correlation)。3個灰度差值和4個紋理特征差值共同組成了用于變化檢測的7維特征向量。

影像變化檢測的本質是一種特殊的影像分類[12]，而本文中地形圖更新的變化檢測就是要將影像分為變化區域和未變化區域兩類。支持向量機(SVM)是一種基于結構風險最小化的兩類監督分類方法，具有良好的分類性能，被廣泛應用于遙感影像的分類中。本文即使用此方法對7維特征向量進行分類，得到變化和未變化兩類像素。

1.2.4 變化要素與變化區域提取

地形圖更新中，對于連片的變化，采用區域全要素更新，而對于零碎的變化，則只更新變化要素。因此，需要對變化檢測后的二值圖進行后處理。

(1) 變化區域提取。為識別成片變化區域，先對二值圖像進行形態學操作，以變化像素為中心，進行3～5次膨脹操作，得到膨脹后的圖斑，計算膨脹后的圖斑中變化像素的比例。當圖斑面積大于1/10圖幅且變化像素比例超過50%時，該圖斑判斷為變化圖斑，并求得其外接矩形。當兩個外接矩形最小距離不足500 m時，將兩個外接矩形合并為一個矢量多邊形。如此迭代完成所有變化圖斑的合并，最后得到的矢量多邊形即為需進行重測的變化區域。

(2) 變化要素檢測。變化區域外的變化地物，采用要素更新的方式進行更新。將數字線劃圖去除注記信息后柵格化，并與變化檢測的二值圖疊加。當變化像素及其鄰域與某實體重疊相交時，即該實體可能出現位置(屬性)變化或實體消失，標記該實體為變化實體，后續數據采集再進行編輯；當變化像素未與任何實體重疊或相交，則標記該變化像素，以待后續數據采集作進一步處理。

1.3 基于航空影像的變化區域與變化要素采集

利用衛星遙感影像進行變化檢測，發現變化區域與變化要素后，利用0.2 m高分辨率的現勢航空影像在立體環境下分別以面向要素和面向區域的人工作業模式對前述標記的特定變化要素和變化區域內的全部要素進行數據采集，獲得變化要素的精確幾何信息和屬性信息，存入臨時庫中。

1.3.1 面向要素的變化信息采集

基于變化檢測提取的變化要素，在航空影像建立的立體環境下，疊加更新前的地形圖和變化檢測結果，必要時以歷史航空影像為輔助，逐層對變化實體進行人工編輯確認：

(1) 對于消失的實體，確認刪除。

(2) 對于標記為變化的實體，其形狀、位置、面積等發生變化，在變化檢測結果的輔助下，對矢量數據進行編輯，修改屬性和幾何信息。

(3) 對被標記為變化像素的地物實體，則其可能是新增地物，如新建房屋，也可能是位置或形狀發生較大變化的地物，如改道的河道、道路等，數據采集時根據實際情況處理。

在面向要素的變化信息采集的同時還應建立更新前后同名實體的關聯信息。

1.3.2 面向區域的變化信息采集

基于變化檢測提取的變化區域，在航空影像立體環境下，對該區域內地物進行全要素重新量測，賦予采集實體的屬性特征，必要時通過外業調繪和補測完成變化區域內幾何信息和屬性信息的采集，并與面向要素的變化信息采集成果進行接邊。

1.4 基于實體匹配的增量數據庫半自動構建

在真實世界中，每個地物均有其時間特征。作為描述真實世界發展變化的多時相地形圖數據庫，每個實體都有出現、變化和消失等特定的生命周期。在地形圖數據更新建庫中，就需要建立不同時相實體間的對應關系，建立增量更新數據庫，使得數據庫可回溯，對應于更新前后的某個實體須通過增、刪、改3種變化過程進行更新[13]。

本文中增量數據庫的構建，通過對臨時數據庫的整理實現。面向要素采集的更新矢量，在采集過程中，以歷史矢量為基礎，基本建立了更新前后實體的關聯關系。面向區域的采集的更新矢量，其更新區域實行全要素采集，需要重新建立新舊庫之間的關聯關系,如1：m、n∶1、m∶n、0∶1、1∶0等一對多、多對一、多對多、零對一、一對零的關聯。采用基于實體匹配的方法，將臨時庫中的實體與歷史庫中的實體進行匹配，并對匹配可靠性低的實體進行人工匹配。對于歷史庫中無法找到同名實體的作為新增實體保留；對于歷史庫中可找到同名實體的，若實體屬性未發生變化且幾何形狀、位置幾乎未變化，作為未發生變化的實體，從臨時庫中刪除，否則建立同名實體關聯，予以保留。臨時庫中面向要素和面向區域采集的矢量實體均與歷史庫的實體建立對應關系，由此形成了增量數據庫。通過歷史庫和增量庫，即可派生出現狀庫，從現狀庫根據關聯關系可以回溯歷史庫，實現歷史庫與現狀庫之間的轉換及實體生命周期的跟蹤。

2 試驗分析

2.1 試驗數據

廣東省中山市位于珠江西岸，城鎮化水平高，社會經濟發展迅速，對地形圖數據庫更新要求較高。選取的試驗區位于中山市東區與開發區交接處，面積約為20 km2。歷史地形圖數據庫的成圖時間為2010年底，現需以2015年底為節點對1∶2000地形圖數據庫進行更新。

從谷歌地球上選取并下載了IKONOS衛星2010年9月27日和2013年10月21日的彩色影像，分辨率為1 m，用于變化檢測，提取變化要素與變化區域，從而確定變化數據的采集模式。根據變化檢測結果，使用2013年11月的航攝立體影像進行更新數據采集，分辨率為0.2 m。最后對更新的數據進行建庫，并通過圖形匹配結合后編輯的半自動方法建立增量數據庫。

2.2 變化檢測

變化前后的衛星影像如圖2(a)、(b)所示，可以看出在歷史數據庫成圖至2013年底的3年時間里，不少區域發生了變化，主要是新建了許多居民小區及部分村落變成了工地。

圖2 變化前后的IKONOS衛星影像

采用前文所述方法，先對影像進行配準、顏色匹配等預處理，然后提取變化檢測的特征，選擇一定的訓練樣本，使用支持向量機進行變化檢測。變化檢測結果如圖3所示，方框內的區域即為變化區域，方框外的變化像素所壓蓋的要素即為變化要素。

圖3 變化檢測結果(黑色為變化像素，方框為變化區域)

2.3 變化信息采集

在0.2 m分辨率的航攝影像上，疊加歷史數據庫，進行變化信息的采集，并將采集數據保存在臨時數據庫中，其中變化區域進行全要素采集，非變化區域，對變化像素壓蓋的要素進行更新采集，同時建立變化前后要素的對應關系，作為屬性保存。圖4中，(a)、(b)所示分別為某變化區域變化前后的航空影像，(c)、(d)分別為基于該航空影像采集的更新前后的地形圖數據。在整個試驗區域，按照區域采集的面積占36%，約7.2 km2，采集的要素占全部采集要素的2/3。

圖4 基于航空影像的變化信息采集

2.4 增量庫構建

為實現增量式更新和數據庫可回溯，需將采集的數據在歷史數據庫的支持下從臨時數據庫轉換為增量數據庫，同時建立起更新過程中同名實體的關聯關系。由于面向要素的更新在數據采集過程中，已經與歷史庫建立了實體關聯，因此增量庫的構建主要針對面向區域采集的實體要素。采用矢量匹配的方法進行匹配、接邊、整理，并對結果進行人工確認，建立同名實體關聯，并由此建立增量數據庫。對某更新地塊的矢量匹配的結果如圖5所示。

圖5 半自動匹配構建增量數據庫

試驗中，人工干預主要集中在變化信息的采集和增量數據庫的構建上，變化檢測的干預最少，增量數據庫構建工作量次之。試驗表明，相比完全依靠人工對航空影像進行變化檢測，引入衛星影像進行自動變化檢測后，再在航空影像上分區域和要素兩種模式采集更新城市大比例尺地形圖數據庫，效率提高了約25%。

3 結 語

本文針對衛星和航空影像均難以實現城市1∶2000大比例尺地形圖數據庫快速高效更新的問題，提出了一種航空攝影與衛星遙感、區域更新與要素更新相結合的半自動快速更新方法。通過衛星影像變化檢測發現變化、航空影像采集變化數據、實體匹配構建增量數據庫3個步驟實現了城市大比例尺地形圖數據庫的半自動增量式快速更新。使用該方法對中山市東區某區域1∶2000地形圖進行了更新試驗，結果表明， 新方法克服了單獨依賴航空影像和衛星影像更新的不足，生產效率提高了約25%。

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The Updating Methods of the 1∶2000 Topographic Map Database for CitiesBased on Feature and Area

GAN Zongping1，DENG Shaoping2，FANG Jun3,LI Chaokui3

(1. Geological Environmental Monitoring Station of Zhongshan, Zhongshan 528403, China; 2. Fundamental Geomatics Center ofZhongshan, Zhongshan 528403, China; 3. National- Local Joint Engineering Laboratory of Geo- Spatial Information Technology,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

Updating of the large- scale topographic map database is an important long- term task.The difficulty of rapid updating of 1∶2000 topographic map database is analyzed, a semi- automatic and rapid updating method of large scale topographic map database combining aerial photography, satellite remote sensing, area updating and feature updating is proposed. The changed areas and features are extracted from the satellite images before and after the update by using the change detection method. Then the area- oriented and feature- oriented methods are used to measure the changes from high- resolution aerial images. Finally, semi- automatic spatial entity matching method is used to establish the backtracking association between the status database and the historical database, so as to realize semi- automatic and incremental updating of the topographic database. The method was used to update the 1∶2000 topographic map of the eastern area of Zhongshan. The experimental results show that the method of updating the urban large- scale topographic map database using the feature and the area pattern with the satellite image has improved the efficiency by 25% compared with the traditional method.

remote sensing; change detection; data matching; incremental updating; database updating

2016- 08- 16；

2017- 01- 20

中山市地質災害監測預警軟件系統研發課題(ZZ21550338) 作者簡介： 甘宗平(1971—)，男，碩士，高級工程師，主要從事地理信息系統開發與應用研究。E- mail：ganzongp@126.com

甘宗平，鄧少平，方軍,等.面向區域與要素的城市1∶2000地形圖數據庫增量更新方法[J].測繪通報，2017(3)：91- 95.

10.13474/j.cnki.11- 2246.2017.0092.

P237

A

0494- 0911(2017)03- 0091- 05