基于Python的地理信息數據批處理方法研究

徐邦歲 魏春玲

（1.響水縣土地勘測有限公司，江蘇 鹽城 224600；2.響水縣自然資源和規劃局，江蘇 鹽城 224600）

1 引言

近年來，隨著經濟社會的高速發展，我國陸續推進了“數字城市”“智慧城市”建設，以及國土調查、地理國情普查、房地一體不動產確權登記等一系列國家級項目，隨著這些重大項目的開展，測繪事業得到了快速發展，基層測繪單位開展了大量測繪活動，形成了海量的多源多維地理信息數據，由此，怎樣科學精準地管理這些數據成為當前亟待解決的問題。

日常地理信息數據管理工作通常使用ArcGIS 軟件處理各種相關任務，其中有大量重復性工作，比如數據格式轉換、數據拼接與裁切、數據輸出與保存等[1]。人工操作這些重復性工作容易出錯，效率低下，難以保證數據成果質量，由此，尋求一種高效快捷的批量處理方法極為重要。Python 作為ArcGIS 支持的一種腳本語言，功能強大、簡單易學，在數據批處理方面具有明顯優勢[2]。自ArcGIS 9.0 版本引入Python 后，逐漸得到廣大地理信息數據處理用戶的關注，并取得快速發展，之后ArcGIS 的每個版本都進一步增強了Python 體驗，為用戶提供了更加豐富、友好、更多功能性的體驗，用它編寫腳本程序是解決地理信息數據自動化批量處理的有效方法。本文結合工作實踐，利用Python 語言編寫代碼，通過調用第三方數據處理包以及自帶的標準庫，實現了三個地理信息數據批處理方面的應用，提高了數據處理的準確度和工作效率。

2 Python 及其特點

Python 是由荷蘭的計算機和數學家吉多·范羅蘇姆設計出的一種跨平臺的計算機程序設計語言，最早出現于1990 年代，開始只被當作取代ABC（一種分布式操作系統）的腳本語言[3]，但不久后這種新型編程語言就被引入其他平臺，尤其成為了學習數據科學、虛擬現實和人工智能方面首選的一門編程語言。

Python 具有以下優勢：易于學習，適合初學者；可伸縮程度高，適用于大型項目或小型的一次性程序（稱為腳本）；可移植，跨平臺；可嵌入ArcGIS；穩定成熟；用戶社區規模大[4]。美國ESRI 公司已將Python 完全納入ArcGIS，從ArcGIS 10 開始，ESRI采用ArcPy（通常稱為ArcPy 站點包），為用戶提供了使用Python 語言操作所有地理信息數據處理工具（包括擴展模塊）的機會，并提供多種有用的函數和類，用于處理和詢問GIS 數據。使用Python 和ArcPy，可以開發出數量無限的可處理地理數據的實用程序。

3 應用實例

地理信息數據管理工作常常涉及空間數據格式轉換、數據拼接與裁切、數據輸出與保存等步驟，下面具體說明使用Python 實現這三個功能的過程。

3.1 空間數據格式轉換

筆者曾遇到一套采用國標NSDTF 格式的DEM 數據（如圖1 所示），其能使用文本格式保存，也可使用記事本打開查看，但ArcGIS 軟件卻不支持該格式的文件，需將其轉換為ESRI ASCII 格式才能正常使用。常規思路是將NSDTF 格式的DEM 數據通過人工修改來轉換，工作量大且容易出錯。若利用Python 強大的文本處理能力來編寫腳本程序，可實現全自動化數據格式轉換，工作效率將大大提高，并能保證數據轉換質量。

圖1 NSDTF_DEM數據

在編寫空間數據格式轉換程序前，查閱了相關資料了解NSDTF 文件頭的定義，其文件格式的定義如下：

DataMark：格網數據交換格式-中國地球空間數據交換格式（CNSDTF-RAS 或CNS-DTF-DEM）的標志。

Version：空間數據交換格式的版本號，如1.0。

Unit：坐標單位，K 是公里，M 是米，D 是以度為單位的經緯度，S 是以度分秒表示的經緯度（坐標格式為DDDMMSS.SSSS，DDD 為度，MM 為分，SS.SSSS 為秒）。

Alpha：方向角。Compress：壓縮方法，0 表示不壓縮，1 表示游程編碼。Xo：左上角原點X 坐標。Yo：左上角原點Y 坐標。DX：X 方向的間距。DY：Y 方向的間距。Row：行數。Col：列數。

HZoom：高程放大倍率，設置高程的放大倍率，使高程數據以整數形式來存儲，例如，高程精度精確到厘米，則高程的放大倍率為100。

ESRI ASCII 柵格格式可與其他基于像元或柵格的系統進行信息傳輸，其文件頭的格式說明如表1 所示。

表1 ESRI ASCII文件頭說明

Python 有強大的文本處理能力，其附帶的os 模塊可加載多種功能完善的文件操作函數，因此對于Python 來說，將DEM 轉換為ESRI ASCII 格式非常簡單，短短幾十行腳本代碼就能輕松實現，具體源代碼如下：

圖2 腳本運行過程

3.2 數據拼接與裁切

數據拼接與裁切的實現步驟為：首先將要拼接的數據轉換成統一格式（例如mdb 格式），再將數據進行坐標變換，統一到同一個投影坐標系，以便后續處理。根據不同項目的需求，規范數據的各要素集和屬性字段的名稱、類型等；其次創建一個空數據庫，該數據庫的要素集只含項目需要的要素集，不必是分幅數據中所有要素集，要素集的各屬性字段須和分幅數據完全相同 ；最后，進行數據拼接并輸出報告。部分代碼如下：

成果數據庫中需要的要素集列表

fileList = os.listdir（datadir）#分幅數據目錄中的所有文件

幅數據中的要素集列表

數據拼接后，還需使用作業區域界線（一般為縣界）進行裁切，同樣，通過整合后的標準分幅數據，如交通、水利普查等數據，由于范圍較廣、數據層較多、數據量大等，也要使用作業區域進行裁切。若用人工裁切，需耗費大量時間，因此，可使用Python 編程實現自動處理。需注意，數據工作空間中的每層要素都要遍歷，然后使用裁切范圍線進行自動裁切，主要代碼如下：

遍歷要素層

范圍裁切要素層位接圖表數據庫，提取每一個圖廊要素，作為裁切范圍。

3.3 數據輸出與保存

日常工作中地理信息從業者常常需要把mxd 格式的地圖文檔輸出為pdf 格式文件，ArcGIS 10 以后的版本都提供了Arcpy.mapping 這樣一個Python 腳本模塊，該模塊可隨著ArcGIS for Desktop 一同安裝，利用Arcpy.mapping 模塊編程可將地圖文檔輸出為pdf格式，也可實現地圖文檔圖層數據源的更新、修復或替換、圖層符號系統更新、文本字符串修改等功能。

如果是單個mxd 文件輸出，在Arc-Map 的Python窗口中輸入兩行代碼就可實現，代碼如下：

同時，也可在上述代碼中加入output-PDF.appendPages（str（PDFPath）），實現把一個pdf 文件追加到另一個多頁pdf 文件中。

4 結束語

隨著大數據時代的到來，更加多源、海量、復雜的地理信息數據也會隨之而來[5]，如何快速、高效地處理和利用這些數據，是地理信息工作者面臨的問題。Python 簡單易學，在數據自動化處理方面非常強大，熟練掌握并利用好Python 語言，對減輕工作人員的勞動強度、提高數據處理的效率和準確率有重大意義。