多源異構數據融合高海拔實景三維提取分析

摘要：面向多源異構數據融合的背景下，高海拔地區的實景三維信息提取分析對于資源管理、政府決策、城市規劃和不動產統一登記管理具有重要的研究和應用意義。主要探討了在高海拔地區，如何有效地采集和處理數據，特別是利用無人機技術、遙感技術和地理信息系統。針對數據的異構性，提出了一個數據融合策略，旨在構建一個融合遙感影像數據、實景三維模型數據和各類專題數據的信息化管理系統，以為西部地區高海拔城市的信息化進程提供了有力支撐。

關鍵詞：多源異構數據融合；高海拔地區；實景三維；信息提取；分析

一、前言

高海拔地區，因受地形、氣候和生態的獨特性的限制，城市對于數據采集與處理更提出了嚴格要求。而無人機技術、遙感技術和地理信息系統等信息技術的涌現，為高海拔地區提供了數據采集和處理的創新手段[1]。本研究通過構建一個融合遙感影像數據、實景三維模型數據和各類專題數據的信息化管理系統，旨在更好地滿足城市規劃與管理需求，從而提高政務信息管理和服務的水平[2]。

二、數據采集與處理技術

（一）無人機技術在三維模型數據采集中的應用

無人機技術具有機動靈活、低成本、高分辨率和強實時性等特點，使其在高海拔地區的三維模型數據采集中展現出了顯著的優勢，特別是能夠有效地覆蓋那些復雜地形和地貌區域，同時能捕獲豐富的地形細節信息[3]。對高海拔地區的三維模型采集，進行如下應用設置：

（1）合理規劃飛行路線，確保全面覆蓋目標區域；

（2）飛行高度設定為500米，保證拍攝的影像能夠清晰捕捉地貌細節；

（3）飛行速度設置為18 km/h，以確保在保持影像質量的同時，實現對目標區域的快速覆蓋；

（4）拍攝頻率設為每2秒拍攝一張，確保影像之間有足夠的重疊，為后續影像拼接和三維建模提供便利。

旨在規定無人機在預設的飛行高度和速度下自動飛行，持續采集高分辨率的地面影像數據。并在后續的處理階段，使用使用Pix4Dmapper軟件進行影像匹配和三維建模，從而得到細致準確的三維模型。

（二）遙感技術與地理信息系統在數據處理中的融合

遙感影像數據的處理與解析是實現有效數據采集和準確分析的核心。在遙感影像的處理過程中，主要涉及到的環節有：輻射校正、大氣校正、幾何糾正以及分類和解譯等[4]。針對高海拔地區的特殊地形和氣候條件，采用地形校正算法與大氣校正算法，消除高海拔地區的地形影響和大氣影響，保證影像的真實性和準確性。而地理信息系統（GIS）作為一個集成硬件、軟件、數據及應用程序于一體的系統，旨在捕捉、儲存、操作、分析、管理和呈現各種地理參考或地理空間數據。一方面，在數據結構化處理中，GIS提供了豐富的工具和方法來管理和操作空間和屬性數據。另一方面，在異構數據整合過程中，GIS又提供了功能強大的數據轉換和整合工具，能夠將來自不同來源、格式或結構的數據整合到統一的平臺上，確保數據的一致性和準確性[5]。

由此可見，遙感技術為GIS提供了大量的空間數據資源，而GIS則為遙感數據提供了強大的分析和處理能力。結合遙感技術的數據采集能力和GIS在空間數據處理和分析方面的優勢，可以有效地實現對高海拔地區的精準分析和管理。

三、多源異構數據融合策略

（一）數據融合框架的設計

在多源數據的處理和融合過程中，首先需基于不同數據源的屬性、格式和結構，識別異構數據，并進行標準化處理。再通過整合不動產數據、土地調查數據等專題數據，最后創建每個專題數據的索引和元數據，實現多元異構數據的融合。具體邏輯框架如圖1所示。

其中，專題數據索引創建的目的在于提高數據查詢和檢索的效率。本次根據數據內容和結構，為每個專題數據建立B樹、R樹或倒排索引。其中，對于結構化數據，如數據庫中的表，創建B樹索引。其將鍵值分組并組織成一個樹狀結構，確保數據檢索的時間復雜性為log（n）。對于空間數據，如GIS中的點、線、多邊形數據，創建R樹索引。其通過將接近的對象分組為最小邊界矩形來工作，進而使得空間查詢更加準確高效。對于文本數據，因每一個唯一詞都與一個列表相關，該列表包含了該詞的文檔或數據記錄，所以選擇創建倒排索引，使得系統可快速完成基于關鍵詞的文本檢索。

（二）高海拔地區數據特點及融合挑戰

首先，由于大氣擾動，尤其是光線散射和吸收，圖像質量往往受到影響。加之地形遮擋和影子區域的頻繁出現，數據解釋的復雜性也得到了顯著提高。其次，地形的多變性使得相同的地面物體在遙感影像中可能展現出不一致的光譜特征，也再次增加了數據分析與解釋的困難。最后，劇烈氣候變化導致的季節性植被和地表物質差異，也為基于時間序列的遙感影像分析帶來了較大難度。第一，本次系統在設計中，為克服光線散射和吸收的影響，采用了大氣校正方法：大氣校正軟件FLAASH （Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes） ，用于遙感影像的大氣補償，從而提高影像的質量。第二，對于地形造成的挑戰，利用數字地形模型（DTM）輔助遙感影像的解釋，從而減少地形遮擋和影子區域的影響。第三，采用基于多源數據的融合策略，包括多尺度分解方法與基于深度學習的融合模型，實現在保持源數據特點的同時，完成數據的高效整合。

四、基于融合數據的三維信息提取分析系統設計與功能實現

（一）系統架構設計

本次基于融合數據的三維演示系統架構如圖2所示。

1.數據源模塊

設計思路：構建一個多源數據接入平臺，能夠連接到各種外部數據源，并進行數據的同步和更新。

應用技術：使用ETL工具（如Talend、Informatica）實現數據的提取、轉換和加載。利用API連接，對接第三方數據源，例如衛星遙感數據提供商。對于非結構化數據，如圖像或視頻，引入數據挖掘技術進行初步分析和分類。

2.數據處理與融合模塊

設計思路：確保所有入庫的數據均符合預定的數據標準和格式，同時將不同源的數據融合成統一的數據模型。

應用技術：采用數據清洗工具，如OpenRefine，對數據進行去重、格式轉換等操作。利用數據融合技術，例如模糊匹配、空間數據融合，將不同來源的數據整合在一起。使用空間分析工具，如ArcGIS或QGIS，對地理信息數據進行處理和融合。

3.數據存儲模塊

設計思路：采用高效的數據存儲策略，滿足大數據量、高并發的需求，同時確保數據的安全性。

應用技術：使用分布式存儲系統，如Hadoop HDFS或Google Cloud Storage，滿足大數據的存儲需求。引入數據庫管理系統，如PostgreSQL或Oracle，提供結構化數據的高效查詢和管理功能。針對敏感數據，采用數據加密技術和備份策略，確保數據的安全性。

4.業務邏輯模塊

設計思路：將業務流程和規則嵌入到系統中，為用戶提供核心的數據服務。

應用技術：使用業務流程管理工具，如Activiti或Camunda，定義和執行業務流程。采用數據分析庫，如Pandas或NumPy，對數據進行復雜的統計和分析。利用機器學習框架，如TensorFlow或Scikit-learn，進行深度數據分析和預測。

5.用戶交互界面

設計思路：提供一個直觀、響應迅速的界面，滿足用戶在不同設備上的使用需求。

應用技術：采用前端框架，如React或Vue.js，構建動態的Web界面。使用UX/UI設計工具，如Sketch或Figma，進行界面的設計和優化。引入WebGIS工具，如Leaflet或OpenLayers，為用戶提供地圖交互功能。

（二）主要功能實現

1.數據瀏覽

實現邏輯：允許用戶對整合后的數據集進行可視化瀏覽，包括遙感數據、實景三維模型和各類專題數據。

應用技術：使用WebGIS平臺，如ArcGIS Online或Mapbox，來展示地理信息數據。引入三維數據可視化工具，如Cesium或Three.js，來展示實景三維模型。利用數據可視化庫，如D3.js，來展示專題數據的統計和分析結果。

2.查詢統計

實現邏輯：用戶可以基于關鍵詞、地理位置或特定屬性進行數據查詢，并得到相應的統計結果。

應用技術：使用Elasticsearch來提供快速的全文檢索和查詢功能。利用SQL或NoSQL數據庫，如PostgreSQL或MongoDB，執行復雜的數據統計和分析查詢。集成BI工具，如Tableau或PowerBI，為用戶提供豐富的統計圖表。

3.城市漫游

實現邏輯：用戶可以在三維地圖上自由漫游，觀察城市的各個角落。

應用技術：使用Cesium或Unity 3D，實現三維場景的渲染和交互。結合地理信息數據，提供實時地標和導航信息。引入HDR渲染和光線追蹤技術，提高場景的真實感。

4.快速定位

實現邏輯：用戶可以通過輸入地址或坐標，快速定位到三維地圖的特定位置。

應用技術：采用地理編碼服務，如Google Geocoding API或Mapbox Geocoding API，將地址轉化為具體的坐標。結合空間索引技術，如R-tree或Quadtree，實現快速的地理位置查詢。

5.地圖打印

實現邏輯：用戶可以選擇特定的區域并生成高質量的地圖打印件。

應用技術：使用地圖渲染庫，如Mapnik或Geoserver，生成高分辨率的地圖圖像。利用PDF生成工具，如wkhtmltopdf或Puppeteer，將地圖圖像轉化為打印格式。

6.實景三維模型與專題數據的融合展示策略

實現邏輯：在同一視圖中，同時展示實景三維模型和與之相關的專題數據，如氣象信息、人口密度等。

應用技術：使用Cesium或Three.js，在三維模型上疊加專題數據的可視化圖層。利用GLSL著色器，進行實時的數據渲染和視覺效果處理。結合GIS分析工具，如ArcGIS Pro，實時計算和顯示三維模型與專題數據的交互信息。

五、結論

綜上所述，在西部高海拔地區，數據采集和處理面臨許多不同于平原和低地的特殊挑戰。本研究旨在探討高海拔地區多源異構數據的融合技術，通過構建信息化管理系統，實現遙感影像數據、實景三維模型數據和各類專題數據的充分融合。隨著信息化的不斷深入，此系統對于西部高海拔城市的信息化建設有著重要價值，既可促進地區的經濟發展，也可為其他領域提供了有力的的決策支撐。

參考文獻

[1]單會見.基于無人機的林火識別和定位算法研究[D].杭州：浙江農林大學，2019.

[2]馬永，張海江，高磊，等.滇西地區地殼三維精細結構成像與構造特征研究[J].地球物理學報，2023，66（09）：3674-3691.

[3]沙黑多拉·斯哈克.新疆塔城地區實景三維數字城市建設[J].中國測繪，2023（05）：61-63.

[4]楊必勝，陳馳，董震.面向智能化測繪的城市地物三維提取[J].測繪學報，2022，51（07）：1476-1484.

[5]郭和偉，孫德寶，秦元慶，等.數據倉庫中的數據抽取分析及應用[J].微機發展，2003（01）：90-92+95.

作者單位：福建省經緯數字科技有限公司

責任編輯：周航