1∶50 000 矢量數據入庫處理輔助工具設計

周 濤，謝三五，陳 適

（1. 自然資源部第一地理信息制圖院， 陜西 西安 710054）

1∶50 000 矢量數據庫更新具有數據量大、要素種類多等特點，生產過程使用的資料種類多、作業模式復雜、參與生產的單位多，需要對各類數據進行采集、歸一化、編輯等處理工作[1-2]。測繪成果質量是保證測繪成果使用的重要保證，測繪地理信息生產在不同階段產生不同的成果，前階段的成果對后期成果質量有很大的影響[3-5]。

1 1∶50 000地形數據庫更新

本文主要以資源三號等國產衛星遙感影像為主，充分利用滿足要求的1∶10 000 省級基礎測繪成果、地理國情監測成果、各種專業資料及現勢資料、網絡地理信息等更新資料，采用綜合判調、協同更新等技術方法，進行內業變化發現與更新，結合外業調繪，實現1∶50 000地形數據庫更新[6]。

1.1 更新方法

1.1.1 利用1∶10 000省級基礎測繪成果更新

對于收集到的符合現勢性要求的1∶10 000 省級基礎測繪成果或中間成果覆蓋區域，基于最新遙感影像，參考1∶10 000 省級基礎測繪成果或調繪成果、專業資料和現勢資料進行內業整合，結合少量外業調繪進行更新。

1.1.2 與地理國情監測項目協同更新

對于本年度地理國情監測項目先于本項目開展的區域，基于最新遙感影像，參考本年度地理國情監測成果或外業調查成果、專業資料和現勢資料進行內業整合，結合部分外業調繪進行更新。

1.1.3 基于影像綜合判調更新

對于未收集到1∶10 000 省級基礎測繪成果和未與地理國情監測項目協同更新的區域，基于最新遙感影像，利用收集符合要求的專業資料和現勢性資料，以及上一年度的地理國情監測成果，進行內業變化發現與更新。

1.2 更新技術路線

1.2.1 技術路線

以上一年度1∶50 000地形要素數據庫為更新基礎數據源，參考本年度地理國情監測成果或外業調查成果（1∶10 000數據成果、最新影像成果），與相應區域的1∶50 000 地形數據進行比對，針對可用于1∶50 000內容進行更新，同時基于最新正射影像、專業資料和現勢資料，開展交通、地貌、管線、定位基礎、境界與政區等要素的更新。

1.2.2 更新技術路線

在上一年度1∶50 000 地形要素數據庫基礎上，根據變化的結果，利用糾正后符合1∶50 000 精度要求的最新影像、本年度地理國情監測成果或外業調查成果（1∶10 000數據成果、最新影像成果），現勢性好的更新資料，對變化要素進行室內更新，并進行外業調繪，以實現對1∶50 000地形數據庫的更新（圖1）。

圖1 生產工藝流程圖

在生產作業中，已有大量的作業方法和方式可以減輕工作量，提高工作效率，降低人員勞動強度[7-9]。在數據完成后的作業管理中，針對生產項目的特殊技術要求，提出并開發了服務于項目管理中的技術人員，用于針對海量數據進行批量化處理的適用性軟件，保障項目前期和后期數據不出現重大錯漏，完善測繪地理信息管理信息化水平。

2 輔助工具設計思路

根據生產實踐經驗，主要針對技術負責人或者技術人員在作業分發過程中，需要對數據進行預設處理，對分發的數據狀態進行管理和批量操作，對收集到的數據、資料等進行規范化、標準化處理，對完成的作業進行數據融合和裁切等。同時還需要對完成的作業進行基本的檢查，消除A類錯誤，滿足生產管理的技術需要，軟件模塊化設計如圖2所示。

圖2 軟件模塊化設計

本次服務與生產的軟件主要分為3 個部分：①數據預處理，滿足項目的技術負責人員基于一定的文檔或者數據接合表對數據進行創建、數據裁切、融合等，以便于數據的下發和最后數據檢查之用。②規范化處理，滿足將不同來源數據進行歸一化、標準化處理，完成對圖層的批量操作和要素的批量填寫。③數據入庫，出版前后數據庫情況進行比對和屬性統計，分析數據變化情況，保證數據的一致性和可追溯性，同時對數據的框架結構進行檢查，確保沒有重大錯漏。

2.1 預處理

1∶50 000 矢量數據在更新前需要收集大量的數據，對收集的資料需要在制作標準分幅矢量地形圖產品前，進行分幅處理，以減輕作業個體在生產作業中的數據負載，加快作業生產進度。預處理工作主要由項目技術負責人負責處理，根據指定分幅模式，負責人對作業人員進行管理的同時，也對分幅數據進行管理，需要完成對數據庫進行自定義的裁切和整體的拼接操作。在這一進程中，我們根據工作需要進行通用模塊化設計和實現，實現針對確定標準任務單元（分幅單元），進行數據的拷貝、轉移、拆分等整理工作。

2.1.1 數據的創建

根據shp/xls 格式中標準圖式圖號建立接合表文件，完成各類型數據庫/數據文件的建設。通過選擇shp/xls格式的接合表文件，并指定數據名所在屬性字段，選擇版本和數據庫/數據的類型，選擇生成結果的路徑，生成指定名稱和類型的文件或文件夾。

在工作中將個人作業修改的文件批量拷貝或轉移到指定的文件夾內，減少了逐一操作引起的數據錯誤，避免花費大量的人力和時間。

2.1.2 接合表管理

根據已知標準圖式圖號、指定范圍生成指定參考橢球系下的經緯度接合表，同時基于形成接合表中屬性拆分形成各自的作業范圍。根據接合表建立相應字段對生產情況進行實時管理，并在后期結合接合表對數據進行匯總。

2.1.3 數據庫批量拼接與裁切

下發的整體數據庫需要進行裁切，整理入庫數據需要進行融合拼接。基于此，開發相關軟件實現對數據庫進行自定義的裁切和整體的拼接操作。在前期對下發數據庫進行批量裁切處理，有效的解決管理人員對數據庫中短時間內難以完成的大數據量裁切操作，提升作業效率，減少作業時間。在對多個數據庫進行批量合并后，要素仍為獨立個體，不進行融合處理。

2.2 規范化處理

規范化處理主要解決以下兩個方面的問題，一是對有規則特征的缺陷進行批量處理，對數據庫的圖層、要素進行批量化的操作；二是對數據格式、投影坐標系進行歸一化處理。

2.2.1 圖層處理

對多個數據庫的同一圖層進行批量處理，完成刪除、添加相關字段，并對相關字段定義進行指定。省去了逐一進行添加刪除的動作，保證了同一圖層的操作統一，獲取圖層的標準化。

2.2.2 投影處理

完成對ArcGIS數據庫進行空間參考的定義，并針對ArcGIS 數據庫或shp 文件進行投影的轉換，同時可以實現對txt坐標文件進行投影的轉換。便于數據跨帶操作，解決了檢核點投影轉換操作困難的問題，也對ArcGIS自帶投影處理不夠便捷的問題進行完善。

2.2.3 要素處理

對多個或者單個數據庫進行固定值的屬性賦值，實現了清空相關屬性或者對相應屬性的批量賦值。對多個數據庫的要素進行批量處理，解決了多個數據庫中數據為空要素、為指定值要素的處理問題。在實踐中對傾向性或者針對性的數據處理工作進行操作。

2.2.4 數據（庫）格式處理

對ArcGIS數據庫進行不同版本間的轉換，解決數據換版本帶來的難以互讀的難題。同時根據實際生產中遇到的數據類型，依據指定的轉換方式，完成矢量數據的格式轉換。

2.3 數據入庫

數據庫完成生產后，進行質量的檢查和基本的統計，完成入庫。需要對入庫前后的數據要素進行比對統計，發現其中的問題，并解決問題。

2.3.1 信息統計比對

對同一圖幅的入庫和出版數據進行要素的比對，支持批量的比對，解決了之前一對一數據庫比對難的問題。同時對多個數據庫進行要素一個或多個屬性的值統計，便于對圖面負載進行合理計劃，提出合理的制圖負載要求。對多個數據庫進行要素的數量統計，便于對項目中所有數據庫的情況進行整體把控，避免同一批數據成果的不一致。

2.3.2 數據結構檢查

數據組織形式檢查主要是針對文件目錄組織是否符合要求、數據文件是否多余或遺漏、文件命名是否規范等內容進行檢查，是進行圖內要素檢查前的重要環節[10]。在設計中，可以對數據庫進行數據內容的檢查，也可自定義檢查項。根據軟件主界面檢查設置中的DLG檢查設置，對數據庫進行數據結構的檢查。消除數據庫結構問題，并根據需要對重點關注的A、B類問題進行重點把控[11]。

3 結 語

結合這幾年1∶50 000 更新項目的實踐情況，為項目的技術負責人完全解決了原本在數據結構中存在的A類錯誤，降低了以往手動操作的繁瑣和失誤，取得了很好的結果，提高了項目成果質量，減輕了工作人員的勞動強度，提升了工作效率。