基于圖形數據差的居民地變化信息提取方法研究

姬存偉，蘇志軍，陳 蕾

(西安測繪總站，陜西 西安 710054)

基于圖形數據差的居民地變化信息提取方法研究

姬存偉，蘇志軍，陳 蕾

(西安測繪總站，陜西 西安 710054)

作為空間數據庫更新的一項關鍵內容，變化信息的提取直接關系著整個更新工作的效果。居民地是空間實體中變化頻率較高的要素，成為空間數據庫更新的關注重點。文中針對當前提取方法尚未關注空間實體具體變化的問題，提出一種基于圖形數據差的居民地變化信息提取方法。根據圖形數據差的分類，實現變化信息的歸類，繼而通過圖形數據差的判別方法，達到居民地變化信息提取的目的。通過實驗驗證該方法的可行性和有效性。

圖形數據差；居民地；變化信息；分類；提取

當前，地理空間信息在日常生活中作用日漸突出，人們對于地理空間數據的現勢性要求也越來越高，因此數據更新工作已取代數據獲取生產工作成為當前空間數據建設的核心任務[1-3]。隨著我國城鎮化建設的加快，各類開發區、CBD等層出不窮，居民地要素作為基礎地理數據中變化最為劇烈的部分，也與人們生活最為息息相關。因此，迫切需要將居民地要素的變化情況反映出來，即進行居民地要素的空間數據更新工作[4]。變化信息提取是空間數據更新中一項關鍵環節，也是研究難點，同時也是自動化程度最低的一個部分。因此，變化信息提取的準確與否，直接影響著空間數據更新效率。

空間數據包括幾何數據和屬性數據，變化信息也包括幾何變化信息和屬性變化信息。當前，各類空間數據屬性數據的一致性較低，同時針對屬性數據的匹配方法和變化信息發現等研究還處于起步階段。因此，本文針對幾何數據展開變化信息提取研究，針對幾何數據的變化信息提取已有一定的研究：萬遠等提出一種對地理信息數據進行變化檢測的地理信息系統解決方案[5]；應申等提出一種基于版本數據庫的變化信息提取方法[6]。上述方法雖然都提取得到相應的變化信息，但都是通過變化前后實體整體對比得出變化信息，尚難以提取出空間實體變化的具體數據差，這也是人們較為關注的地方。因此，本文以居民地要素為例，提出一種基于圖形數據差的變化信息提取方法，在圖形數據差分類的基礎上，對變化信息進行歸類，在匹配關系建立的基礎上，通過對不同圖形數據差的判別實現變化信息的提取。

1 圖形數據差及變化信息的分類

1.1 圖形數據差的概念及分類

幾何數據作為地理數據中的主體部分，描述地理實體的空間位置和幾何形狀[7]。圖形數據差通過記錄地理實體新舊時期的幾何變化情況，可以直觀反映地理實體究竟發生了怎樣的幾何變化[8]。

本文根據變化前后空間實體幾何圖形增減情況將圖形數據差分為正圖形數據差和負圖形數據差，為了方便對應更新操作設計，提高更新效率，以空間實體變化前后與圖形數據差的空間關系及維數差異為劃分標準，再對圖形數據差進行細分[9]，如圖1所示：①將新增或消失的居民地實體的圖形數據差稱為目標差，其中新增的為正目標差，消失的為負目標差；②若同一實體幾何圖形變化前后的空間關系為相離，則圖形數據差稱為整體差，其中新居民地實體圖形為正整體差，舊居民地實體圖形為負整體差；③若同一實體幾何圖形變化前后的空間關系為相交，則圖形數據差稱為部分差，其中新居民地實體圖形與相交部分的差值為正部分差，舊居民地實體圖形與相交部分的差值為正部分差；④居民地實體在空間數據中以點狀或面狀圖形表示，若同一實體幾何圖形變化前后出現維數變化，則圖形數據差稱為維數差，其中點變成面引起的維數差異為正維數差，面變成點引起的維數差異為負維數差。

圖1 圖形數據差類型劃分

1.2 基于圖形數據差的變化信息分類

變化信息包括圖形數據差、變化信息的屬性數據。圖形數據差即變化信息的幾何數據，是變化信息中人們最關注的部分，可直接將空間實體在不同時間的幾何變化情況呈現出來[10]。因此本文借助圖形數據差類型劃分對變化信息進行分類。

圖形數據差包括正圖形數據差與負圖形數據差兩大類型，對應將變化信息劃分為正變化信息和負變化信息兩大類型。正圖形數據差包括正目標差、正整體差、正維數差及正部分差，這些類型的圖形數據差所對應的變化信息則歸類于正變化信息，負圖形數據差包括負目標差、負整體差、負維數差及負部分差，這些類型的圖形數據差所對應的變化信息則歸類于負變化信息，如圖2所示。

圖2 基于圖形數據差的變化信息分類

2 基于圖形數據差的變化信息提取方法

2.1 同名實體匹配

變化信息提取需要建立新舊數據同名實體之間的匹配對應關系[11]。同名實體匹配就是通過相似性評價指標將不同時期、不同來源數據中同一實體識別出來，同名實體匹配主要相似性評價指標有[4]：

1)位置鄰近度。不同時間、不同來源空間數據中同一實體幾何位置應是相近的，空間實體距離越近，位置鄰近度越高，匹配可能性就越高。

2)形狀相似度。形狀是實體基本的特征，同一實體在不同空間數據中應是相似的，通過形狀描述計算實體間形狀相似度，形狀相似度越高，匹配可能性越高

3)其他相似性評價指標，包括面積重疊度、方向相似度、屬性相似度等。

2.2 圖形數據差的判別

根據上述圖形數據差的類型劃分標準，本文基于匹配關系、維數差異、空間關系設計了圖形數據差的判別方法，判別流程如圖3所示，包括3個步驟：

第一步：基于匹配關系判別。通過對新舊空間數據進行匹配處理建立新舊數據空間實體之間的匹配關系，依據匹配關系結果判別目標差；

第二步：基于維數差異判別。通過比較同一空間實體變化前后之間的維數屬性，判別出維數差，根據維數的變化情況判別維數差的正負；

第三步：基于空間關系判別。通過建立新舊同一空間實體之間的空間關系，若空間關系為相離，則判別出存在整體差；若空間關系為相交，則存在部分差。

圖3 圖形數據差判別流程

2.3 變化信息的提取流程

通過上述論述可知，在建立實體匹配關系的基礎上，根據圖形數據差判別，設計基于圖形數據差的變化信息提取方法，提取流程如圖4所示。

1)將舊版數據與新版數據疊加，以位置、形狀、方向、屬性等作為相似性評價指標，建立新舊數據中同名實體匹配關系，從舊版數據中選取未被提取的空間實體S。

2)基于匹配關系的變化信息提取。根據匹配關系判斷新版數據中是否存在與實體S相匹配的居民地實體，若不存在，則判別出負目標差，繼而提取出對應的負變化信息，將實體S標記為已提取；若存在匹配對象，進行基于維數差異的變化信息提取。

3)基于維數差異的變化信息提取。判斷實體S與匹配對象維數是否相等，若不相等，則可判別出維數差，如果實體S的維數大于匹配對象的維數，則判別出負維數差，繼而提取出對應的負變化信息，將實體S標記為已提取；如果實體S的維數小于匹配對象的維數，則判別出正維數差，繼而提取出對應的正變化信息，將實體S標記為已提取。若相等，進行基于空間關系的變化信息提取。

4)基于空間關系的變化信息提取。分析實體S與匹配對象之間的空間關系，若空間為相離，則判別出正、負整體差，繼而提取出對應的正、負變化信息，將實體S標記為已提取；若空間為相交且圖形不同，則判別出正、負部分差，繼而提取出對應的正、負變化信息，將實體S標記為已提取。

5)判斷舊版數據中實體是否全部提取，若沒有，則選擇舊版數據中未提取的空間實體；若已全部提取，則基于匹配關系判斷新版數據中是否存在未匹配的實體，如果存在，判別出正目標差，繼而提取出對應的正變化信息，提取工作結束；如果不存在，提取工作結束。

3 試驗與分析

根據上述分析，借助Visual C++ 6.0編程平臺，建立“居民地要素變化信息提取”試驗平臺。測試數據為西北地區某城市新舊版本居民地要素數據，如圖5所示。圖5(a)是1∶10 000該城市舊版居民地要素矢量數據，圖5(b)是新版居民地要素矢量數據，圖5(c)是新舊數據疊加圖。

圖5 實驗數據

通過實驗平臺的數據處理，提取出對應的圖形數據差。圖6是實驗提取得到的正圖形數據差，其中圖6(a)是提取得到的正目標差，圖6(b)是提取得到的正整體差，圖6(c)是提取得到的正部分差；圖7是實驗提取得到的負圖形數據差，其中圖7(a)是提取得到的負目標差，圖7(b)是提取得到的負整體差，圖7(c)是提取得到的負部分差。

圖6 試驗提取得到的正圖形數據差

圖7 試驗提取得到的負圖形數據差

基于圖形數據差對變化信息進行分類得到對應的正、負變化信息，圖8為提取得到的正變化信息及其屬性信息，圖9為提取得到的負變化信息及其屬性信息。

圖8 變化信息提取-正變化信息(233個)

圖9 變化信息提取-負變化信息(105個)

經實驗可知，本方法的優勢主要體現在以下兩個方面：

1)從變化信息提取效果來看，常規方法只通過對比發現發生變化的實體整體，但是具體的變化數據難以檢測提取出來，本方法利用圖形數據差，在實現變化信息提取的同時直觀反映出具體幾何變化情況。

2)本方法提取得到的空間變化信息是基于圖形數據差實現的，通過圖形數據差分類可實現變化信息的進一步分類，在空間數據更新過程中，根據不同的變化信息類別可設計不同的更新操作，從而大大地提高后續變化信息更新發布的效率。

4 結束語

本文提出一種基于圖形數據差的居民地變化信息提取方法，其特點是基于圖形數據差的分類將變化信息進一步歸類，在匹配關系建立的基礎上，根據圖形數據差判別方法實現變化信息的檢測提取。與常規變化信息提取方法相比較，本方法在實現變化信息提取的同時，可直觀反映具體的變化情況，同時還根據圖形數據差的分類實現變化信息的分類，從而設計對應的更新操作方法，繼而提高后續空間數據更新發布的效率。下一步將針對空間數據更新服務等實際需求，進一步研究語義變化信息的提取，為應用系統開發以及工程化應用提供必要的理論支撐。

[1] RAYNAL L．Some Elements for Modeling Updates in Topographic Databases[A]．Proceedings of GIS on Annual Conference and Exposition[C]，Denver，Colorado，USA，1996.

[2] 陳軍，李志林，蔣捷，等．基礎地理數據庫的持續更新問題[J]．地理信息世界，2004，2(5):1-5．

[3] 蔣捷，陳軍．基礎地理信息數據庫更新的若干思考[J]．測繪通報，2001(5):1-3．

[4] 許俊奎．居民地增量級聯更新關鍵技術研究[D]．鄭州：信息工程大學，2013．

[5] 萬遠，李霖，應申．地理信息數據變化監測系統的研究與實現[J]．計算機工程，2010，36(9):4-5．

[6] 應申，李霖，劉萬增，等．版本數據庫中基于目標匹配的變化信息提取與數據更新[J]．武漢大學學報(信息科學版)，2009，34(6):752-755．

[7] 崔鐵軍．地理空間數據庫原理[M]．北京：科學出版社，2007．

[8] 姬存偉，武芳，鞏現勇，等．居民地要素增量信息表達模型研究[J]．武漢大學學報(信息科學版)，2013，38(7):857-861．

[9] 姬存偉．空間數據更新中居民地變化信息提取與表達研究[D]．鄭州：信息工程大學，2013．

[10] 朱華吉．地形數據增量信息分類與表達研究[D]．北京：中國科學院遙感應用研究所，2006．

[11] 張橋平，李德仁，龔健雅．城市地圖數據庫面要素匹配技術[J]．遙感學報，2004，8(2):107-112．

[責任編輯：張德福]

An extracting method for settlement change informationbased on data delta

JI Cunwei，SU Zhijun，CHEN Lei

(Xi’an Division of Surveying and Mapping, Xi’an 710054,China)

As a key content of spatial database updating, the extracting of change information is directly related to the effect of updating. The settlement is the element with relatively high change frequency among spatial entities, and has become the focus of spatial database updating. For that the problem of the current extraction method can not pay attention to the detailed change of spatial entities, the extracting method for settlement change information based on data delta is proposed. According to the classification of data delta, the clustering of change information is completed. Then through the determination of data delta, the purpose of the extracting of settlement change information is reached. The feasibility and validity of the method are provd through the practice.

data delta; settlement; change information; classification; extracting

著錄：姬存偉，蘇志軍，陳蕾.基于圖形數據差的居民地變化信息提取方法研究[J].測繪工程，2017，26(7)：47-51.

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.07.010

2016-10-29

姬存偉(1988-)，男，助理工程師，碩士.

P208

A

1006-7949(2017)07-0047-05