面向生態破壞問題會商的個性化矢量數據服務實現

畢曉玲，肖 桐，張 雪，王麗霞，申文明

（1.生態環境部衛星環境應用中心，北京 100094）

為嚴守生態保護紅線，加強生態保護紅線生態破壞問題監管，落實53111 監管體系和遙感主動發現的工作要求，依托國家生態保護紅線監管平臺，本文研發了生態破壞問題會商功能，實現了對疑似圖斑、遙感影像、基礎地理、視頻監控、統計調查、環評審批、輿情監控、法律法規、政策文件等多種數據資料的集成展示、查詢瀏覽和研判分析，提升了遙感發現生態破壞問題的精度和可靠性，建立了疑似生態破壞問題清單，推動了遙感監管“發現問題”與“查實問題”并重，實現了被動到主動、監測到會診、評估到預警的轉變，形成了長周期、中等周期和短周期的多維度監測能力。會商過程中，實時調取會商前準備的各類材料，展示生態破壞問題圖斑位置、屬性，介紹區域、基本生態和社會經濟狀況、法律法規以及政策文件等，查看實地核實成果等。本文結合生態破壞問題會商過程中對矢量數據服務的應用需求，在充分發揮柵格和矢量瓦片優勢的基礎上，研究了面向生態破壞問題會商的個性化矢量數據服務實現方法，提出了包含矢量分級切片索引、數據高速切割、高效渲染技術在內的一整套矢量分級索引與動態渲染技術體系。實驗結果表明，基于矢量瓦片技術能實現全國海量矢量數據的高效發布、生態破壞問題自動識別后的服務更新與即時上圖，以滿足生態破壞問題會商業務對數據實時查詢、動態過濾、按需渲染和及時更新的應用需求。

1 矢量瓦片技術概念

目前高德、百度、騰訊等在線地圖均以固定樣式展現給用戶，不能兼顧用戶多樣化的應用需求[1]。在線地圖是國家生態保護紅線監管平臺的基礎能力。由于數據結構緊湊、冗余度低、客戶端交互性和分析操作性強、圖形顯示質量好等優點，矢量數據被越來越廣泛地應用于在線地圖[2-3]；但當數據量增大到一定程度，受網絡帶寬或客戶端電腦硬件限制，用戶頻繁操作時，服務器只能不停運算以返回結果[4]，矢量數據渲染效率和用戶體驗明顯降低[5]。HTML5為WebGIS的發展帶來了新的變化與機遇[6]。WebGIS的地圖服務是以地圖分級瓦片技術為數據存儲的預緩存技術[7]，柵格瓦片改善了地圖加載緩慢的問題[8-9]，提高了數據傳輸效率；但柵格瓦片靈活性不足、交互性較弱、預處理時間長且損失了很多信息[10]，限制了用戶對在線數據的交互查詢和統計分析[11-12]。無論是直接瀏覽矢量數據還是采用柵格瓦片中的任意一種，想要達到無級瀏覽都需通過數據綜合生成比數據原始尺度小的中間數據，并制作多套、多級用于展示的地圖或緩存，流程復雜且耗時。生態破壞問題會商時，需要對關注的內容進行交互查詢、綜合分析，實時性要求較高，因此柵格瓦片不能滿足實際應用需求，本文引入矢量瓦片技術概念（圖1）。矢量瓦片是矢量數據多尺度表達的一種形式[13]，按照分塊金字塔的方式進行調度，切割好的瓦片以文件形式存儲[14]；每個數據單元只包含一定范圍內的要素信息，瓦片攜帶的是用戶繪制的數據，而不是已繪制的固定樣式圖片[15]。矢量瓦片技術可有效滿足矢量數據高效瀏覽、交互查詢和在線編輯等應用需求，以提升和優化用戶對地圖的在線交互體驗[16]。

圖1 矢量瓦片與柵格瓦片技術流程對比

2 矢量瓦片技術路線

面向生態破壞問題會商的個性化矢量數據服務通過高效的矢量數據索引構建算法、分級索引調度、GPU加速并行渲染和矢量瓦片增量更新技術實現海量矢量數據在前端在線地圖的動態渲染、高效瀏覽、快速更新以及地圖要素拾取、查詢等功能，并提供個性化地圖方案。以矢量瓦片技術為生態破壞問題會商數據加工和地圖服務技術，可縮短地圖更新周期、降低數據存儲體量和傳輸成本，提供高效的生態破壞問題會商數據渲染和在線服務。整體技術路線見圖2：①數據建庫，梳理數據資源，對需要采用矢量瓦片技術進行切片和渲染的數據進行預處理，并通過時空數據庫管理分析系統存儲在數據庫中；②索引構建，結合生態破壞問題會商對矢量數據展示的需求，創建基于視覺模型的分級索引，依據比例尺級別對數據采用不同方式進行分級切片和索引處理；③動態渲染，根據提前設置的渲染參數和符號化方案以及瀏覽器端顯示需要，動態調整和切換符號方案，實時變換瀏覽器端可視化效果；④服務發布，通過矢量瓦片服務發布引擎，結合圖層渲染方案，從數據庫中調取數據，發布成矢量瓦片服務，供瀏覽器端調用顯示。

圖2 矢量瓦片技術路線圖

3 矢量瓦片技術實現

圍繞生態破壞問題會商過程中對問題圖斑等矢量數據動態符號化、瀏覽效率、動態查詢檢索、要素高亮拾取、數據服務聯動更新等方面的需求，結合矢量瓦片技術路線，本文從數據存儲、服務發布、服務瀏覽與使用、服務聯動更新等方面闡述具體實現方法。

1）數據存儲。近年來，非關系型數據庫發展迅速，旨在解決大數據存儲與分析等難題[17]。MongoDB作為非關系型數據庫的重要代表，在海量數據存儲和并發訪問方面具有明顯優勢[18]。本文選取MongoDB作為矢量瓦片服務數據庫存儲引擎，針對HDFS、MongoDB等通用存儲技術在原生狀態下不支持空間數據模型、無法直接用于空間數據有效管理的問題，采用多態融合大數據存儲技術存儲生態破壞問題圖斑、生態保護紅線邊界、基礎地理等多源矢量數據；針對單一空間大數據存儲技術不能滿足場景鏈路存儲需求的性能瓶頸，基于一體化模型，搭建不同存儲形態之間的“橋梁”，實現空間大數據存儲、計算、可視化的無縫銜接，為用戶提供統一、透明化的高效數據訪問；面對不同的應用場景，采用差異化存儲策略，充分利用各存儲形態的優勢，打破多場景業務運行的數據訪問性能瓶頸。多態融合的空間大數據存儲技術以空間數據模型、空間索引和空間算法模型為核心，實現兼容多種大數據存儲形態的空間化擴展，使各類大數據存儲技術具有空間數據存儲管理能力，為用戶提供全類型時空大數據統一存儲管理與高效訪問，支撐關系型數據庫對矢量數據的管理效能從億級提升到百億級、非關系型數據庫對瓦片數據的管理效能從百億提升到千億級。

2）服務發布。針對傳統柵格瓦片發布周期長的問題，矢量瓦片技術采用動態矢量切片技術，改進要素簡化、圖形切割等關鍵算法，不同級別瓦片按照規則格網進行索引切割，同時考慮坐標信息與實體屬性信息的繼承關系，采用GeoJSON[19]格式存儲重新編碼的矢量數據信息，在保障原數據細節的前提下盡可能減小數據冗余、縮小數據體積，生產效率比傳統瓦片數據提高了幾十倍，解決了柵格瓦片服務發布動輒需要一個月以上的問題，實現了TB 級矢量數據的動態發布、實時預覽；將矢量瓦片技術與智能緩存技術相結合，根據用戶訪問熱度、數據重要程度、處理難易程度等智能管理緩存，將一部分數據的處理結果放到緩存中，解決了傳統預建緩存耗時長、占用存儲高等問題，以更低的資源消耗來支撐更高的發布效率和并發訪問性能；同時矢量瓦片技術采用有針對性的高效壓縮算法和定制化編碼結構，確保數據存儲高效和傳輸安全。

3）服務瀏覽與使用。矢量瓦片技術優化了按視域分級動態調度機制，根據服務數據構建的索引情況，對不同層級不同比例尺采用不同的渲染模式，解決了不同級別瓦片過渡存在卡頓的問題，實現了不同層級高保真、無極縮放和高效瀏覽。以全國陸域生態保護紅線邊界圖層為例，在接近其數據原始精度的比例尺下（如1∶1 萬～1∶5 萬），直接采用原始數據進行渲染，無需構建索引；在中等比例尺下，將數據預處理為矢量瓦片索引并存儲，前端依據顯示比例尺實現對應層級的調用和渲染；在小比例尺下，將數據預處理為RF 瓦片索引并存儲，前端依據顯示比例尺實現對應層級的調用和渲染。同時，矢量瓦片技術采用動態渲染技術，通過渲染和調度異步執行以及多種渲染模式相結合兩個策略極大增強了地圖的可修改性和交互性，解決了傳統柵格瓦片樣式固化、交互性差的問題。矢量瓦片技術還支持移動端、瀏覽器端、服務器端等多端渲染，可根據不同場景定制渲染模式，達到最佳的渲染性能和瀏覽體驗。

4）服務聯動更新。生態破壞問題會商時，需提前上傳待會商的問題圖斑數據，后臺自動發布成矢量瓦片服務，但一次會商事件不一定能完成所有圖斑的會商，已完成會商的圖斑需根據會商記錄修改相應屬性或補充相應佐證材料，該過程反復進行，若每次都重新上傳所有數據，重新發布所有數據服務，將嚴重降低會商效率和便捷性，造成存儲資源的浪費。為滿足會商過程中專家對各類監管信息準確性和及時性的要求，用戶通過交互式操作完成會商數據的上傳，后臺進行數據標準化檢查，質檢通過后，將圖斑空間數據寫入數據庫提前定義的圖斑空間表內，并將空間表信息注冊到矢量瓦片服務和數據查詢接口中，矢量空間數據庫中的各類數據以增量更新的方式進行管理和維護，瓦片服務數據庫直接從空間數據庫中獲取矢量數據加工處理成瓦片數據并對外提供服務，服務數據需做到及時更新，基于服務數據，地圖服務做到按需更新（圖3）。當會商的數據內容發生變化時，按照上述實現方式，入庫的空間表已在矢量瓦片服務和數據查詢接口中注冊過，通過矢量瓦片的直連渲染機制，實現服務要素的動態更新與地圖展示；通過數據查詢接口，實現圖斑屬性數據的可視化展示與聯動，保證服務數據的鮮活性，避免重新發布服務，顯著提高時效性。

圖3 數據與服務聯動更新示意圖

4 矢量瓦片應用分析

根據上述技術路線和方法，以全國陸域生態保護紅線相關數據為例，本文從分布式瓦片服務數據存儲、服務發布前瓦片的切割和索引構建、服務瀏覽時瓦片的高效動態渲染以及數據與服務的聯動更新4 個方面開展基于矢量瓦片的生態破壞問題會商數據服務應用分析。

4.1 分布式瓦片服務數據存儲

基于多態融合大數據存儲技術，本文利用3 臺服務器搭建分布式集群環境，利用副本集與分片機制相結合的分布式存儲方法存儲陸域生態保護紅線、縣級行政區劃和國家公園數據，在最大并發訪問量下，對2018版陸域生態保護紅線（200多萬個圖斑）、縣級行政區劃（約3 000個圖斑）、國家公園（10個圖斑）3個數據服務進行對比。結果表明，訪問效率比傳統單機部署平均提升約5倍（表1）。

表1 訪問效率對比

4.2 矢量分級索引和高速切割算法

全國陸域生態保護紅線邊界矢量數據體量大，為提高整體索引創建效率，本文改進了各級別下按照規則格網進行索引切割的算法。結果表明，切割效率比原有SDO_INTERSECTION 自有函數提高了100 倍（表2）。基于改進的矢量分級索引和切割方法，對2018 版全國陸域生態保護紅線數據（31 個分省數據層、200 多萬個圖斑）創建索引。結果表明，構建效率比傳統柵格瓦片提升10倍以上。

表2 切割效率對比表

4.3 瓦片高效動態渲染

矢量瓦片采用全新的數據組織形式與數據渲染分離異步執行，實現百萬級要素數據服務的無縫無損瀏覽效果，能很好地支持高分辨率顯示屏隨意縮放。用戶請求時服務器端無需重復生成新的瓦片，只需直接返回當前區域所對應的小范圍輕量級瓦片，有效縮短了服務器渲染地圖的時間和網絡傳輸時間，實現GB 級要素秒級瀏覽不卡頓，全國陸域生態保護紅線邊界電子地圖服務在各級別整屏數據刷新耗時均在1 s左右。矢量瓦片對要素級粒度的點、線、面圖層數據進行組織管理，告別柵格瓦片地圖零交互的現象，支持要素拾取、圖層顯隱控制、查詢等地圖交互，應用效果見圖4。

4.4 數據與服務聯動更新

基于數據服務聯動更新技術，本文以變化檢測得到的疑似生態破壞問題圖斑為例進行數據更新實驗，在線地圖窗口可看到更新前后識別的道路圖斑變化情況，除空間數據服務發生變化外，屬性數據由原先的16 個字段增至28 個字段，更新完成后可實現該生態破壞問題圖斑“問題發現—問題核實—問題整改”的全生命周期追溯，為時序變化分析和信息挖掘提供便利（圖5）。

圖5 服務更新前后效果對比圖

5 結語

本文面向生態破壞問題會商業務中各類矢量數據服務高效瀏覽、交互式查詢、在線分析等應用需求，分析了柵格瓦片和矢量瓦片的優劣，引出矢量瓦片技術的概念，闡述了面向生態破壞問題會商的個性化矢量數據服務實現的技術路線，從數據存儲、服務發布、服務瀏覽與使用和服務聯動更新4 個方面介紹了具體實現過程。實驗結果表明，基于矢量瓦片技術的生態破壞問題會商數據服務實現了對生態破壞問題會商各類數據服務的系統化管理和便捷化應用以及地圖服務標準化和會商業務應用個性化的有機結合，有效提升了生態破壞問題會商數據服務應用效率。然而，本文的研究重點是矢量數據服務，生態破壞問題會商數據種類多樣，后續將針對影像、監控數據、觀測數據等其他數據服務方法進行研究和探索，力爭形成完整的生態保護紅線監管數據服務技術體系。