基于多源數據融合的基礎地理信息數據動態更新

賈繼鵬，厲芳婷，侯愛羚

（1.地理國情監測國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079；2.湖北省測繪工程院，湖北 武漢 430074）

近年來基礎地理信息數據日益豐富，隨著計算機和測繪地理信息技術的創新發展，多源地理信息數據的獲取手段也更加廣泛深入，成果數據呈現多樣性的特點。2018 年機構改革后，自然資源部被賦予兩個“統一行使”的職責，即“統一行使全民所有自然資源資產所有者職責，統一行使國土空間用途管制和生態保護修復職責，著力解決自然資源所有者不到位、空間規劃重疊等問題，實現山水林田湖草整體保護、系統修復、綜合治理”。地理信息數據將發揮重要的數據支撐保障作用，為山水林田湖草的統一監管維護提供可貴的數據資源。

為了使這些數據資源更好地服務于自然資源主責主業，多源地理信息數據的融合顯得尤為必要。許多學者對多源數據融合進行了探討，如孫群[1]研究了多源矢量空間數據融合處理技術的進展；王霞[2]等探討了基礎地理信息與地理國情監測的融合生產；崔鐵軍[3]等探討了多源地理空間矢量數據集成以及融合方法；巨正平[4]等開展了多源地理空間數據的集成與融合研究；安曉亞[5]研究了基礎地理信息數據融合的相關理論和技術。然而，上述研究多集中于數據融合技術，而對多源數據一體化融合的方式研究相對較少。本文采用多源數據提取、多源數據融合入庫等技術手段進行多源數據融合，解決了數據規格不一致，難以形成“一張圖”的問題；同時研究形成了圖屬、圖庫一體化的生產平臺以及數據庫動態更新方案，保障了數據的精準性，精簡了數據生產流程，極大地提高了數據融合效率，為基礎地理信息數據的高效生產利用提供了新思路和新方法。

1 關鍵技術

1.1 多源數據提取

1.1.1 提取方法

多源數據提取是對用于基礎地理信息數據融合的多源數據進行疊加、轉換、提取的過程，主要包括統一坐標系、數據庫模板創建、多源數據結構轉換、融合數據提取以及基于數字正射影像的變化信息提取等5 個部分。具體流程如圖 1 所示。

圖1 多源數據提取流程圖

1.1.2 主要要素提取

地理國情是從地理的角度分析、研究和描述國情，即以地球表層自然、生物和人文現象的空間變化及其之間的相互關系、特征等為基本內容，對構成國家物質基礎的各種條件因素做宏觀性、整體性、綜合性的調查、分析和描述。地理國情監測采集對象為全區范圍內的自然和人文地理要素，自然地理要素包括植被覆蓋、水域、荒漠與裸露地等；人文地理要素包括與人類活動密切相關的交通網絡、居民地與設施、地理單元等[6]。各種比例尺DLG 數據包括交通、管線、地名地址、地貌等，共計9 類37 個數據層的正射影像、專題資料以及相關生產元數據等[7]。數字高程模型是由一組有序數值陣列形式表示地面高程的一種實體地面模型。融合數據包括水系、居民地與設施、交通、管線、境界與政區、地貌、植被與土質、地名等8 個要素集。各要素圖層結合地理國情、各種比例尺DLG、LiDAR 點云、數字高程模型等數據進行融合提取，同時參照數字正射影像進行變化提取，原則上以現勢性較強的地理國情數據成果為主要數據源。融合提取涉及的數據圖層如表1 所示。

表1 數據融合圖層關系對照表

1.2 數據整編

由于提取的多源地理信息數據之間存在空間關聯差異，因此需對其進行必要的編輯處理。本文基于數字正射影像，對提取的各類基礎地理信息數據進行矢量要素編輯和屬性錄入，主要包括外業調繪數據和提取的多源數據編輯處理。

矢量要素編輯的基本方法包括新構實體、線要素修剪、面要素拆合、懸掛點和偽節點修復等拓撲關系重組。屬性錄入采用批量和人機交互錄入的方式，其中批量屬性錄入采用數據提取時統一數據結構轉換后的現勢性較強的地理信息數據屬性項直接賦值的方式獲取，適用于已通過多源數據結構轉換后的同類屬性信息，如名稱、國標分類碼、車道數、寬度等；其他需結合參考資料進行人工判定的屬性信息采用人機交互錄入的方式，如類型、層數、比高值、角度等。

1.3 數據融合入庫

多源數據融合入庫是根據新數據庫的數據標準，將提取編輯后的多源數據統一入庫存儲至新地理信息數據庫的過程。本文提出的多源數據提取已實現融合數據初始數據庫的創建，數據融合入庫是對這些初始數據庫進行統一整合。數據融合入庫主要包括數據融合、數據入庫、數據接邊、數據檢查等步驟。

對新增的要素數據需進行融合處理，避免出現多余同類要素。融合處理包括矢量面、矢量線數據及其相關屬性信息的融合。矢量點數據為新增和刪除處理。對于按圖幅生產的數據，各圖幅在數據制作完成后，各類要素需進行圖形和屬性的接邊處理，以保證融合入庫數據的連通性。

在數據融合入庫前后均需進行一定的數據檢查工作，融合入庫前的檢查主要是為了滿足融合入庫多源數據的基本要求；融合入庫后的檢查是最終數據檢查，為了確保各方面標準的一致性以及數據的完整精確性，主要包括數據完整性檢查、邏輯一致性檢查、位置和屬性精度檢查、圖面檢查、拓撲關系檢查等。

2 生產解決方案

2.1 生產平臺一體化

地理信息數據處理軟件主要包括ArcGIS、Geoway、iData、Mapmatrix、PCI、Terrasolid、ENVI、AutoCAD、iDataMobile 等，各軟件數據規格差異較大。本文設計了集測繪數據采編成圖、數據入庫、產品制作、數據更新和質量檢查于一體的生產平臺，通過多源數據集成技術手段，接收和處理GPS、全站儀、電子平板等多種野外采集數據以及VirtuoZo、JX4、Mapmatrix、Inpho、Pat-B 等其他航測遙感軟件生產的數據，支持對CAD 系統數據的直接編輯和轉換分發；實現了與現有GIS 之間的無縫數據交換和入庫更新一體化，且真正實現了圖庫一體化和圖屬一體化，大大提高了項目的生產效率。

2.2 圖庫一體化

基于一體化生產平臺，采用骨架線符號化技術，在準確表達地物符號的同時，不產生任何冗余輔助實體，可在數據繪制過程中進行很好的控制，直接生產通用的空間數據庫gdb 或mdb 格式數據；并在數據庫的基礎上呈現圖形的完美符號化，使數據處理更加直觀便捷，大大降低了誤操作帶來的數據錯誤風險[8]。整個過程采用同一套數據，徹底結束了庫體數據和制圖數據分離的局面，只維護一套數據，既滿足入庫標準，又符合出圖的需求，真正實現圖庫一體化的目標。

2.3 數據庫動態更新

為了提高整體數據管理質量、保證數據庫的現勢性、提升數據更新效率，本文采用基于ArcSDE 和Oracle 的動態更新模塊，提供基于要素的動態更新、整體覆蓋替換式更新、比對式更新3 種更新模式，可根據實際需求靈活選擇。

動態更新模塊是基于Web 的一體化空間數據管理與更新，通過直接訪問和更新云端數據庫的方式，最大限度地簡化數據更新流程和操作，實現了輕量化的數據更新模式，確保數據在整個生產和入庫更新過程中始終以數據庫的格式進行存儲，避免了數據在不同平臺、不同格式間流轉帶來的數據和精度損失。同時，基于自動化沖突檢測技術，實現了多人同步在線作業，且各節點操作結果可同步更新。在動態更新模塊的基礎上，形成了從數據生產到數據入庫、再到數據更新的完整數據流轉閉環，最大程度地保證了所管理數據庫的現勢性和準確性，為測繪相關業務發布和應用提供了數據保障[8]。

3 結 語

本文從目前多源地理信息數據規格多樣的應用實際出發，通過研究多源數據的提取以及融合更新方法，提出了快速高效的數據融合解決方案，從而保證了數據的現勢性，為新型基礎測繪事業的發展探索了新思路，充分發揮了基礎地理信息數據在國民經濟和社會發展等方面的服務價值[9]。同時，對多源數據融合更新方法的研究，也為大數據時代多源數據的融合更新應用提供了借鑒。