地理信息數據自動綜合知識規則構建
——以房屋要素為例

尹向軍,印 潔,黃志洲，余 斌

(1.南京市城市規劃編制研究中心,江蘇 南京 210029; 2.中國測繪科學研究院,北京 100830; 3.北京國測信息科技有限責任公司,北京 100020；4.湖北省測繪工程院，湖北 武漢 430074)

在數字城市階段，囿于技術手段的局限性和當前分級測繪管理現狀，測繪地理信息行業構建的地圖及數據庫都是分尺度的，生產過程中需要進行大量的人工設計和數據處理，效率低，聯動性差。隨著智慧城市建設的深入，信息化和互聯網在各行各業中廣泛應用，地理信息數據在服務于城市各部門日常業務與綜合決策中，需要將其多層次的專題信息疊加在多尺度聯動更新地理信息數據上，僅在單一尺度上進行展現無法滿足多種應用的需求，更難以挖掘出深層次的關聯信息。

從自動綜合技術發展歷程來看，先后經歷了傳統時代、數字化時代及信息化時代階段，自動綜合也實現了由最初的主觀過程到客觀傳統人工制圖方法，再到現階段在原有模型、算法和知識基礎上開展協同式自動制圖綜合技術的轉變，自動綜合技術水平取得了顯著提高，逐漸開始進入生產實施階段。本文通過對自動綜合知識規則的研究與構建，基于南京市無級縮編平臺，開展地理信息數據多種尺度聯動更新實踐，并對成果進行應用和推廣，探索出一種信息化測繪技術體系中新型更新、服務模式。

1 自動綜合技術體系

知識驅動下的自動綜合技術，通過知識形式化處理將制圖專家的知識和經驗形成知識算子，再根據實際數據情況及相關標準規范要求，對數據各級關系進行決策推理，形成智能化的知識庫，然后依托無級縮編平臺，實現數據自動綜合[1]。知識庫在決策推理中，需建立包括激活數據層、要素類型、比例尺變化范圍、用戶操作消息及幾何控制指標的綜合流程控制機制。針對不同比例尺、不同專題、不同用途的數據綜合工程任務，由機器學習、地圖綜合的圖式規范及經驗總結等多種途徑建立綜合知識規則庫，設定規則參量，完成綜合工作環境的建立[2]。自動綜合技術指標將實施綜合的條件與執行綜合的行為緊密連接，綜合條件由影響圖形尺度表達的因素決定，在綜合規則中表現為與幾何、拓撲、語義相關的基本指標參量，綜合操作行為表現為綜合算子、概括算法、參量設定等。

2 知識規則理論分析

綜合知識規則通過形式化處理一般可表達為六元組[4]，其元素包括但不限于數據處理對象的要素類別、屬性標識、幾何算法、控制指標、指標的適用上限、適用下限。當〈層代碼〉內的目標具有〈屬性碼〉，且其“指標項”小于“上限”且大于“下限”時，執行“綜合算子”。

2.1 指標影響因子

自動綜合指標描述的具體形式多種多樣，包括最小可視距離、圖面表達的圖形資格、體現重要性意義的主題層次、適宜整幅圖面容量表達的載負量等，但歸納起來都是與尺度和任務目標相關的，為了適宜計算機軟件操作的條件規則，需要對這些基本參量指標進行總結，其過程受空間分辨率、語義分辨率和精度等因素影響。

2.1.1 空間分辨率

空間分辨率是地圖表達中地理目標空間特征不同層次的劃分，包含大小、特征和關系3類。大小分辨率是數據庫所能表達的目標面積、長度的最小單位，特征分辨率是數據庫所能表達的目標細節特征的最小單位，兩者均可以通過設置表達的閾值決定是否予以表示。在地圖目標圖形化簡、幾何維數變換的規則表達中往往基于空間特征分辨率。關系分辨率是目標間拓撲、距離、方向上可表達的最小可辨析關系，小于該限值往往要通過刪除、合并、移位等操作來變換該空間關系，使其滿足分辨率要求。

2.1.2 語義分辨率

語義分辨率是數據庫中目標主題屬性表達可劃分的最小單位，描述語義層次樹結構中的深度級別和寬度范圍，根據專題屬性層次結構的不同構成，又可分為3種語義分辨率。集合語義分辨率上下層結點間是聚合的關系，在綜合規則中表現為語義特征合并的層次，如電子地圖綜合中達到大類還是小類，由該分辨率產生的規則決定；聚合語義分辨率上下層結點之間是聚合的關系，在綜合規則中表現為聚合屬性的歸并，由該分辨率產生的規則決定；次序分辨率是指次序關系中結點的排序位置，它是地圖表達中的語義資格。

2.1.3 精 度

精度描述目標的不確定性特征，表達空間數據質量上的可信賴程度，有定位精度、屬性精度、時間精度之分。自動綜合一方面要簡化表達，另一方面又要不損失重要信息內容，需要從數據質量上約束綜合行為，制定相應的約束規則。這方面的規則往往由精度來控制，通過位置誤差、屬性誤差的形式表現。

2.2 知識分類

根據地圖自動綜合的算子及地圖無級縮編平臺框架，將地圖自動綜合知識分為：

(1) 由比例尺或精度的變化所帶來的有關地圖綜合的外在條件方面的知識，受圖形、比例尺及精度等條件等限制。

(2) 要素內部的幾何結構知識和語法、語義知識，要素群內要素間空間關系及其語法、語義知識等有關地圖要素本身的知識。

(3) 地圖綜合算子適用場景使用范圍和地圖綜合算子使用順序方面有關地圖綜合算子應用知識。

(4) 地圖綜合算子所產生的局部和總體效果是否符合制圖規范等方面有關地圖綜合結果評價方面知識。

2.3 綜合算法

綜合問題的算法化是實現自動地圖綜合的一條重要途徑。算子不是算法，它是一個問題或問題解決方案，在自動綜合操作系統表現為一類操作。從自動綜合是一個工程性問題的角度看，綜合算子應當是整個工程系統中的各個子系統，各個算子相對獨立又緊密聯系。而對于每個算子來說，可以有多種綜合算法，這些算法就是進行綜合變換的工具，因而必須是精確的、清晰的、可以被計算機執行的。南京市無級縮編平臺綜合算法總結包括界面化交互處理與新增優化算法(如圖1所示)，其中界面化交互處理的算法包括預檢、合并、選取、化簡、概括、專題、輔助及關系處理功能集合，基于底層綜合算法，考慮要素級、層級間的空間關系，覆蓋到全要素全過程，分別構建綜合知識庫，然后在知識引擎的驅動下實現一鍵自動綜合。

3 知識庫構建

3.1 標準分析

基于現有國家、行業標準規范，結合實際數據情況、需求及自動綜合技術能力，重點突破傳統人工知識經驗積累向計算機執行轉換的知識梳理，建立多種尺度之間在要素分類、數據模型與制圖表達等方圖面的關聯、制約與轉換關系，如圖2所示。

圖1 綜合算法分類

圖2 標準關聯分析

3.2 技術指標制定

以南京市基礎地理信息數據房屋要素1∶500到1∶10 000自動綜合技術指標和知識庫研究為例，首先根據《南京市1∶500、1∶2000、1∶10 000基礎地理信息要素規范》和《國家基本比例尺地圖圖式第2部分：1∶5000 1∶10 000地形圖圖式》規定，按照規范要求，需要將1∶500建成一般房屋(面)、廊房(面)、建筑中房屋(面)及架空房(面)等4類要素合并成街區要素，通過對比分析、指標計算及推算驗證，形成1∶10 000房屋地理信息要自動綜合參數指標見表1。

3.3 知識庫構建

按照表1中房屋要素自動綜合技術指標，基于無級縮編平臺綜合算法，構建房屋要素綜合知識庫，主要房屋要素知識庫構建流程節點如圖3所示。

(1) 將建成一般房屋(面)、廊房(面)、建筑中房屋(面)及架空房(面)進行合并形成街區數據。經過合并算法的自動綜合數據有可能會出現多面、相交等現象，此時需要繼續進行多轉單、幾何數據標準化、多邊形自相交標準化的處理，其主要目的就是為了對合并數據后續綜合操作進行有序、規范處理。

表1 自動綜合技術指標

(2) 將標準化、規范化處理的數據顧及水系與道路進行實地緩沖，距離在1.5 m內的緩沖合并，并移除實地面積為800 m2的島數據，規范化、標準化處理后且消除實際距離閾值1 m的凹凸細節，并再次移除實地面積閾值小于850 m2的島。

(3) 對數據進行標準化、規范化處理，然后與水系、道路的線要素進行實際緩沖距離為1.5 m的空間關系處理，使得水系線數據、道路線數據穿越街區。

(4) 選取實際面積閾值小于70 m2的街區數據進行降維處理，形成建成一般房屋線數據。再根據實際長度閾值進行劃分，小于40 m的轉成建成一般房屋點數據，實際長度閾值大于40 m的形成建成一般房屋線數據。然后選取實際面積閾值在70～900 m2的作為建成一般房屋面數據，最后選取實際面積閾值大于900 m2為街區面數據。

(5) 將與街區數據疊加的部分點數據、線數據進行查詢并擦除。

4 數據試驗

基于上述研究方法，以南京市江南六區區780 m21∶500、1∶1000基礎地理信息數據為試驗數據，同時構建了房屋、道路、水系、植被、地貌等全要素的知識庫，并進行了地形圖多種尺度的聯動更新試驗，從自動綜合效果來看(如圖4所示)，由于城市大比例尺地形圖全要素綜合涉及復雜符號的表達及原始數據要素解讀能力，自動綜合相對人工綜合結果還需對自動綜合技術指標、算法及權重粒度進一步細化。此外，通過無級縮編平臺，同時進行了電子地圖和地理國情普查數據知識規則的構建和試驗，由于這兩類數據包含要素內容、幾何類型、邏輯關系相對地形圖較為簡單，自動化程度較高，其中電子地圖實現了從市、省、國家11種尺度聯動更新全覆蓋，地理國情普查數據中圖斑要素自動綜合變化差異率在10%以內，成果比較客觀和真實，可進一步應用和推廣。

圖3 房屋要素知識庫構建流程

圖4 地形圖聯動更新實例

5 結 語

本文以房屋地理要素自動綜合知識規則的研究與構建為例，開展了地形圖、電子地圖及地理國情普查圖等多元地理信息數據的自動綜合試驗和應用，為地理信息公共服務、“多規合一”及智慧城市大數據中心等建設提供了一源數據的多尺度聯動更新成果，拓展了測繪保障服務的深度與廣度，推動了測繪數據生產方式的變革，成果對后續地理信息數據自動綜合知識規則向行業標準轉化具有積極推動作用。