地理國情監測與地理市情深化的生產實踐與思考

答星，楊曉東，張倩，孔祥娟，沈瑩

(1.武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022； 2.武漢市勘察設計有限公司，湖北 武漢 430022)

1 引 言

地理國情監測是綜合利用現代測繪、遙感、GIS、空間統計學、云計算、通訊等技術，在普查成果的基礎上對自然、人文和社會經濟要素進行動態、定量監測，用以分析評估地理國情信息的時空特征和變化趨勢，形成涵蓋資源分布與利用、生態環境評估、區域規劃、城鎮化發展、經濟布局、社會公共服務等諸多方面的地理國情監測產品[1]。地理市情(即城市地理國情)監測則是地理國情監測的重要組成部分，在確保總體目標一致的基礎上，圍繞城市發展戰略的重點和熱點問題，對城市地區經濟發展最快、地表覆蓋變化最頻繁的區域進行指標深化和擴充。建立從宏觀到微觀，從全市域、都市發展區到主城區的多層次、多尺度的監測體系，形成彰顯地域特征的地理市情智庫，為城市戰略規劃、地方政府管理、生態環境保護、突發事件應對、社會公眾服務等提供科學支撐和有力保障[2]。

武漢市測繪研究院于2016年率先實現了地理國情普查到市情監測工作的轉段，按普查標準與要求完成了2016年武漢市地理市情監測工作。同期，國家測繪地理信息局也組織了全國地理國情基礎性監測試點工作，并于2017年正式下發了全國基礎地理國情監測實施方案。依據2017年《湖北省基礎性地理國情監測項目技術設計書》及《武漢市2017年度地理國情監測工作方案》等要求，在完成國家統一地理國情監測任務基礎上，更新完善武漢市地理市情監測的相關內容，為政府、企業和社會各方面提供真實可靠和準確權威的地理國情數據及專題分析報告，助力武漢創新驅動發展和生態文明建設，充分發揮測繪地理信息“基礎地理智庫”的作用。

2 主要監測任務

武漢市測繪研究院承擔了2017年地理國情監測、地理市情深化監測及統計分析報告編制三個階段工作。地理國情監測是利用由國家測繪地理信息局統一下發的2016版基礎性地理國情監測數據成果作為2017年變化監測的本底數據，以武漢市2016年自主更新的地理市情監測成果作為重要參考資料。較普查階段的數據生產而言，在數據庫組織結構及生產作業標準上有較大改變，如數據庫按行政界線分為分區及不分區管理；更新要素層增加UV前綴進行區分；編輯過程中需對生產要素進行標記；要素代碼調整及新增屬性項添加；遙感解譯樣本采集要求變更等。

地理市情深化是在2016年獨立完成的地理市情監測成果基礎上，融合2017年地理國情監測成果，并在此基礎上進行成果深化監測更新，從而滿足市區兩級的數據建庫、專題數據庫更新、以及統計分析報告編制等需求。在國家和湖北省普查指標基礎上，武漢市增加了地下空間利用、行業專題信息2個一級類、8個二級類、33個三級類、11個四級類，共分為12個一級類、67個二級類、167個三級類和11個四級類。

統計分析報告編制工作是在地理市情監測及專題數據庫更新完成基礎上進行的，包括基本監測成果、基本統計報告、區域專題性監測與特色研究三個部分。基本監測成果用以展示地形地貌、地表覆蓋、國情要素、地理單元、專題數據五個方面的監測成果統計和兩期數據對比分析。基本統計報告是按照國普辦統一規定要求，利用國普辦下發的基本統計軟件，完成地形地貌、植被覆蓋、水域、荒漠與裸露地表、交通網絡、居民地及設施、地理單元等7個方面的統計計算，形成基本統計成果。區域專題性監測與特色研究則按照區級“十三五”規劃目標和發展重點，開展資源分布支持度、生態環境容納度、經濟社會協調度、城鎮建設發展度和公共服務均等度5個方面的專題性監測與綜合評價以及區域功能定位和特色研究[3]。具體工作內容如表1所示。

主要階段的任務表 表1

3 監測框架流程

地理國情監測是在2016年國家下發的監測本底數據成果庫基礎上，對照2016年下發衛星遙感影像及2017年下發的衛星遙感影像進行兩期影像對比，通過變化識別，甄別變化區域，對地理國情信息數據庫進行監測更新。地理國情監測采用內外業結合的方法開展，按照“內業為主、外業為輔”組織生產，并完成遙感解譯樣本采集及元數據制作。在此基礎上，結合武漢市地理市情深化監測的需求，提取2017年更新后的國情數據庫中的變化更新信息(符合國家標準)，并更新至武漢市地理市情數據庫中，同時對市情擴展及細化的圖層進行補充要素更新。通過收集、整合最新的多行業專題資料，對專題數據庫進行行業專題的監測與更新，對與地理市情數據庫中同時利用到的專題資料，確保數據一致性。最后利用2017年地理市情深化監測數據庫與專題數據庫，按功能區單元完成統計分析報告編制工作。具體項目實施技術流程如圖1所示：

圖1項目實施技術流程圖

4 項目實施過程中的技術難點

首先，全國性的監測核準時間緊，任務重，遙感影像底圖是整個核準階段的重要參考資料，利用省普查辦分批次地提供了多種時態、不同傳感器的衛星遙感影像，如何快速生產出符合質量要求的影像底圖數據，對整個項目的推進起著至關重要的作用。

其次，2017年地理國情監測工作是在2016年國家下發的監測本底數據成果庫基礎上，國家對數據庫組織結構、編輯標注方式、分類標準都進行了較大幅度的改變，本底數據資料下發較晚、提交成果資料復雜，如何快速甄別變化區域是提高國情監測數據生產的關鍵。

再者，地理市情深化的內容與指標比地理國情監測更加細化，且數據庫組織結構有較大不同，如直接將地理國情監測成果導入地理市情深化監測數據庫中會產生大量的邏輯一致性問題。因武漢市實際管理單元與行政區界線劃分不統一，兩套數據庫在數據融合過程中還需考慮如何將省級驗收的13個行政區拆分為16個實際管理單元，因此如何更加科學地設計數據融合方案從而既能滿足地理國情監測需求，又能快速地完成地理市情深化成為技術難點。

最后，專題資料是地理國情監測數據的補充和完善，也是后期統計分析與應用服務的重要內容。由于搜集到相關職能部門的專題數據在格式、時效、管理模式、數字化程度等均有不同，導致收集的資料存在時點不統一、內容不統一和格式不統一等差異。如何快速整理利用各類專題資料，進行空間定位和入庫以及滿足專題統計和制圖需求直接關系到監測成果的深層次應用。

5 數據生產過程中的技術創新

5.1 基于PF像素工廠的影像底圖快速生產

以北京二號衛星和高分二號衛星采集的48景高分辨率衛星遙感影像作為基礎數據，分辨率 0.8 m，利用PF像素工廠高性能的分布式并行計算能力，按照幾何糾正、配準、鑲嵌、裁切、坐標變換等步驟處理原始影像。特別是其Mosaic模塊中的自動鑲嵌線計算快視圖，將勻光、勻色工序放在參考影像上進行，極大減少了數據量的計算[4]。針對高分二號衛星的綠波段直接融合會使植被顯示效果較為暗淡、層次感不強的問題，通過波段加權運算，利用綠波段與近紅外波段進行加權處理，如B_NEW=B_GREEN*a+B_NIR(1-a)，a權重值為0.8-0.9，形成較為理想的真彩色影像。對正射糾正后整景影像采集不少于50個檢查點，且均勻分布于監測影像重疊區域，確保整景精度不超限。最后按 1∶25 000標準分幅最小矩形外擴100個像素的矩形裁切影像，得到共計110幅監測影像。利用PF像素工廠極大地提高了衛星遙感影像的處理效率，同樣規模的影像生產項目較常規軟件處理，效率可提高一倍，成果精度滿足地理國情生產需求。影像處理前后變化如圖2所示。

圖2影像經像素工廠處理影像的前后變化

5.2 監測工作的重點和界定方法

地理國情監測不僅涵蓋地表覆蓋的自然單元，還包括地理國情要素和地理單元方面的人文因素，設計并提取地理國情監測重點區域對推動數據生產是非常必要的環節。對于地表覆蓋圖層，監測階段首先重點針對本底數據庫中的TAG值處于變化階段的4圖斑及CC碼大類為7和8的圖斑進行逐一核實。借助多時像遙感數據的光譜異質性與形狀異質性運用分類后比較法，對每景影像設置統一的分類體系，然后對比兩期影像分類數據提取變化圖斑。由于光譜相似性較近的圖斑閾值難以界定，因而對細微變化無法有效提取。同時，因耕園林草地塊間的輪種會產生較多冗余變化圖斑，需要人工排查，但此法對較大面積的地表開挖區或城建變化區的提取效果較好[5]。此外，利用武漢市測繪研究院逐年航飛的全市域航攝影像，通過像素工廠快速匹配生成地表高程模型間的差分處理，提取超閾值區域，能有效監測建筑物增建區域的變化區域。

對于國情要素和地理單元要素圖層的監測，先根據地表覆蓋中生產標記為“17*”類圖斑進行更新，對新增路網、建筑區、水域等要素則較為直觀，但對于如城鎮功能單元要素類的新增、要素屬性項擴充和完善等，則更多地需要參考收集資料，進行屬性掛接或定位上圖。根據要素編輯標記字段，反向檢查修改更新區域是否需要同步更新地表覆蓋，以免產生邏輯一致性問題。

5.3 地理國情監測與地理市情深化數據的融合方法

由于省局下發的武漢市地理國情監測本底數據庫是按13個行政區界線劃分，與地理市情深化使用16個功能區界線劃分單元不一致。同時，地理國情數據庫中設計了保留要素唯一值編碼和更新編輯標記以便數據的歷史回溯，但這極大地增加了人工排查、機查錯誤的問題。如直接將地理國情監測成果合并再重新依照地理市情深化數據庫的標準進行更新，會產生大量的邏輯一致性問題，給后續的統計分析和專題信息提取造成干擾。為更好地利用和融合兩套數據，對地理市情深化監測中的唯一編碼及要素變化標識不保留，后期再通過兩期數據對比提取滅失及編輯圖斑，此法能確保更新后要素邏輯的一致性。對不同類型的地理國情監測要素層，筆者總結設計了以下三種情況處理方法，確保國情監測和市情監測深化的一致性和成果的完整性。

(1)對分類指標不變且不需細化的圖層，保留利用地理國情監測成果，采取合并后拆分處理，確保從國家到地方分類指標的一致和延續，如LCA，HYDA等；

(2)對分類指標不變、但需市情細化的圖層，首先提取地理國情中的編輯成果，在原地理市情數據庫中進行還原，然后再根據有關專題資料或影像對照進行更新，如LCTL，LRDL；

(3)對分類指標改變的圖層，應先將地理國情中對應圖層的要素進行地理市情標準的轉換，確保無誤后再進行數據融合，如地理國情中CtyDataset城鎮功能單元數據集包含13個圖層，但地理市情數據庫則在BUCA層利用CC碼進行細分存儲，同時還需對國情庫中CPDA單位院落圖層進行市情細分指標深化(114A-114K)。

5.4 專題數據庫更新方法

專題數據庫是地理國情監測數據的補充和完善，是后期進行基本統計分析與專題性監測的重要信息來源，也是相關專題圖表制作的主要數據源。專題數據庫涵蓋基礎性監測及專題性監測的信息圖層，對前者應保證與地理國情監測數據庫中信息一致，再輔助擴充無須在地理國情監測的要素，并根據制圖要求進行要素幾何格式的轉換，如教育資源分布圖中對幼兒園和中等職業學校等進行了擴充，制圖表達過程則需將CPDA中的面要素轉換為點要素存儲，如圖3所示。對專題性監測涉及的深化項內容應確保入庫要素投影坐標系的一致，通過專題細化形成城市建設管理、公共管理服務、納稅企業、人口、市情深化、政務服務、制圖輔助等7個子數據集進行分類管理，根據年度收集專題信息資料進行核實和更新，掛接并擴充相關圖層的專題信息。

為減少專題數據上圖定位的復雜性，綜合運用武漢市測繪研究院研發的百度地圖API，遍歷專題數據表，對各類專題信息進行地址、名稱的解析和逆解析，快速獲取每條地名地址的百度坐標，經坐標轉換和坐標校正后展點成圖。對定位率在80%以上的點位、定位精度在 5 m～20 m，實現地名地址的批量定位。對定位率較低的數據，利用武漢市測繪研究院研發的“勘測成果一張圖”的地名地址搜索功能，并經百度、高德等國內權威地圖網站中的街景地圖輔助核實，確保更新數據的準確性。

圖3 教育資源分布圖

6 結 語

目前，地理國情監測已成為測繪地理信息轉型升級、服務國家改革發展大局的主攻方向，是推動測繪地理信息技術向跨學科、跨行業知識融合的一條新的途徑[6]。武漢正處于建設國家中心城市的關鍵時期，構建符合國情、市情需求的本底數據庫，不斷創新數據生產模式，建立高性價比的一體化監測技術體系，才能有效促進該項工作的業務化、規范化和常態化。武漢市測繪研究院從2013年積極響應國家號召，開展地理國情初始普查，到2016年自主摸索開展地理市情深化監測研究與應用，再到2017年統籌協調地理國情監測與地理市情深化工作的同期進行，旨在不斷探索各類監測成果的專題性研究分析能力，拓展服務領域，充分發揮其在“經濟、城市、民生”三個升級版中的基礎公益智庫作用。