面向地理国情监测的多源地理信息整合

谢艾伶，杨海明，朱 熙

（1.国家测绘地理信息局 重庆测绘院，重庆 400015）

地理国情监测是利用现代测绘技术，综合各时期已有测绘成果档案，对地形、水系、地表覆盖、道路、城镇等要素进行动态和定量化、空间化的监测，并统计分析其变化量、变化频率、分布特征和变化趋势等，形成反映各类资源、环境、生态、经济要素的空间分布及其发展变化规律的监测数据、地图图形和研究报告[1,2]。

城镇化进程监测是典型地理国情监测试点内容之一。近年来，面向城市扩张监测的城市建成区和城市用地规模变化分析等研究获得了有益的成果[3-6]；而随着地理国情监测工作的开展，基于地理国情监测的城镇化进程监测也进行了探索性的研究，为重点区域地理国情监测提供了一定的示范作用[7-10]。这些研究基本都是利用多时相的遥感影像数据，借助RS、GIS技术完成城市扩张监测工作的，而目前以基础地理信息数据和遥感数据为数据源，经过对比分析完成城市扩张监测的研究还较少。本文以充分利用各时期已有的测绘成果数据为目的，结合万州区中心城区扩张监测，采用FME、RS技术来进行多源异构地理信息数据的快速、无损整合提取研究。

1 城镇化进程监测内容与指标

1.1 研究区概况

以重庆市万州区中心城区为研究区（见图1）。万州是长江十大港口之一，三峡库区经济、教育、文化、交通枢纽中心。全区幅员面积3 457 km2，辖 52个乡镇、街道；总人口175万人，城区人口80万人，是重庆市人口最多、城市体量最大、管理单元最多的区县，为重庆第二大城市。近年来，万州区的城镇化建设快速发展，城市面貌日新月异，针对万州区中心城区开展城镇化进程监测具有重要意义。

1.2 监测内容与指标

根据万州区城镇化进程监测工作的实际，确定其监测内容为：典型城市用地类型的变化、中心城区的建成区变化和交通路网的布局密度变化，监测指标见表1。

表1 监测内容与指标表

参照万州区城镇化进程监测的内容和指标，分析得出：通过对多源异构地理信息数据进行整合研究，需获得的整合成果包括典型城市用地、行政区划界线、建成区、交通路网数据和人口经济等专题数据。

2 多源地理信息数据整合方案

多源地理信息数据是指不同行业或部门因各自需求，在不同时间、通过不同手段，针对同一区域获得的不同尺度的矢量数据、遥感影像数据以及属性数据[11]。集成多源地理信息数据的方法有数据格式转换法、数据互操作法和直接数据访问法3种，都是利用GIS软件已有功能或基于GIS软件进行二次开发来实现的，且都存在各自的弊端[12]。本文提出一种基于FME、RS技术实现多源地理信息数据整合的技术方案。

2.1 FME简介

FME是加拿大Safe Software公司开发的海量空间数据转换处理系统，可用于读、写、存储和各种空间数据、属性数据转换。FME基于OpenGIS组织提出了新的数据转换理念“语义转换”，通过提供在转换过程中重构数据的功能，实现了超过250种不同空间数据格式（模型）之间的转换。利用FME实现多源地理信息数据的整合是目前最佳的选择。

2.2 整合技术流程

通过对数据源的分析研究，采用FME、RS技术，实现了万州区中心城区城镇化进程监测的多源数据整合，如图2所示。

2.3 多源地理信息数据整合

2.3.1 数据源

以覆盖万州区中心城区的基础测绘成果数字化地形图和高分辨率遥感影像为数据源，包括1∶2 000 dwg格式的DLG成果，坐标系统为万州独立坐标系；1∶10 000 dgn格式的DLG成果，其坐标系统为西安1980的3°带坐标系，DLG成果数据的生产时间为2003年；影像分辨率0.5 m的WorldView遥感影像，成像时间为2012年；从相关职能部门收集的人口、经济等专题数据。

2.3.2 数据预处理

数据预处理主要针对2001年监测年点的DLG成果，进行数据范围统一、数据格式转换、数据检查、数据拼接、数据修改完善、空间坐标系统统一、要素类型分类代码设计等工作，其中要素类型的分类代码参照GB/T 13923-2006《基础地理信息要素分类与代码》进行编制。预处理工作是利用编写FME方案实现的，下面以数据的坐标系统转换为例说明FME方案编写工作。采用的DLG成果有2种坐标系统：万州独立坐标系和西安1980的3°带坐标系；从相关职能部门收集了2套坐标系统转换的公共点，存为Excel格式；在FME Workbench里面编写方案，主要采用AffineWarper（仿射变换）函数实现，转换后数据可存为dwg或shp文件，也可直接入库成gdb文件，见图3。

2.3.3 DLG数据整合提取

DLG数据整合提取的数据源为经过数据预处理后的1∶2 000和1∶10 000的DLG数据，文件格式为dwg，空间参考由西安1980的1∶2 000 DLG数据整合获得。

1）行政境界。受10 a前制图规范、方式和表达的限制，1∶10 000 DLG成果中的行政境界线存在一定程度的跳绘、断绘情况，导致其界线不连贯。提取行政界线的首要工作就是在dwg文件中把界线不连贯的地方根据相应的要素走向进行连接处理，然后参照图廓间的境界、线界端注记生成文字注记，放置到相应的政区范围内；再参考最新的万州区政区和境界资料进行更新处理，以保证其现势性；最后利用FME定制方案，通过构面、属性挂靠处理获得政区、境界数据。

2）典型城市用地。结合数据源的实际情况，选取的典型城市用地主要分为水系、道路、植被和居民地4大类。整合前的数据为*.dwg数据，该类数据是以多种要素的外围线合起来表示面状要素的，并没有真正的面状要素，FME程序不能自动判断哪些要素的外围线能构成哪类面状要素；对于这种合围的面状要素，很多地方并没有闭合，从图面看并不是封闭的面要素。因此，对于典型城市用地的整合提取，需对原始的*.dwg数据进行构面预处理。

基于AutoCAD和FME开发的典型城市用地的整合提取流程如下：①按照不同类的典型城市用地进行分层处理，采用基于AutoCAD二次开发的构面预处理模块，将相关的要素外围线提取复制到相应图层，对不封闭的要素需添加辅助线，保证外围线闭合[13]；②基于FME编写构面提取入库程序，并附加相关的要素属性，将各类典型城市用地的要素结构和要素属性分层写入gdb数据库中；③在FME里面编写要素间的拓扑关系检查程序，包括面重叠和面缝隙检查，并针对拓扑错误编写自动批量修改程序，对于粗差需人工干预修改。

3）建成区。严格参照GB/T 50280-98《城市规划基本术语标准》中对城市建成区的定义，针对万州区的布局特点，在已经获得的典型城市用地的基础上，采用FME编写程序进行建成区的提取：①设定面积阈值，把面积大于阈值的居民地面要素提取出来；②利用空间关系判定SpatialRelator函数把提取的居民地面相邻的道路面提取出来；③把提取的居民地面和道路面合围起来的水系面、植被面提取出来，但需扣除长江；④将提取后的各面要素合并，形成初始建成区，最后参照1∶2 000 DLG数据，对初始建成区进行外围局部修改，获得万州区中心城区的建成区范围。

4）路网数据。为了便于城镇化进程监测的交通路网统计分析，所用路网数据是以道路中心线表示的。路网数据提取也在已经获得的典型城市用地的基础上进行，针对其中的道路面，在FME方案中主要用CenterLineReplacer函数来提取道路面的中心线，然后进行局部修改即可。比起直接在AutoCAD中画道路中心线，该方法能较大幅度地缩短生产时间。

2.3.4 遥感影像分类提取

针对2012年的WorldView遥感影像，利用1∶10 000地形图数据，经过几何精校正、影像配准、图像镶嵌等影像预处理后，采用最大似然监督分类方法对图像进行典型城市用地分类提取，同样将地物分为水系、道路、植被和居民地，在分类提取后，再对分类结果图像根据设定的阈值进行小面元去除处理。最大似然监督分类方法也是提取建成区的另一有效手段，针对0.5 m分辨率的WorldView影像，其提取精度较高。对于路网数据，同样采用FME编写程序，在基于影像分类获得的典型城市用地中的道路面的基础上提取道路中心线而来。

2.3.5 专题数据整合

基于万州区城镇化进程监测的内容和指标，针对收集的人口、经济等专题数据，采用FME定制程序，建立空间匹配模型，实现面、线状统计数据的空间化，对于点状统计数据，建立统一的地理编码和地物编码，实现点状统计数据的空间化；针对需要和区县级行政区划、乡镇级行政区划进行整合分析的统计数据，通过叠加分析和属性挂接来实现数据整合；对专题空间数据，进行数据格式转换、坐标系统统一和实体化整合，并制定空间统一要素编码，实现要素一致性管理。

2.3.6 数据入库与管理

采用FME定制方案，将DLG数据整合提取成果数据、遥感影像分类提取成果数据、整合后的专题数据，按照统一、规范的数据库入库要求，完成数据入库工作，分别形成gdb格式的本底数据库、监测数据库和专题数据库，2个监测年点的建成区如图4、图5所示；并采用Oracle数据库和ArcSDE集中统一管理各成果数据，提高数据管理和数据利用的效率。

3 结 语

结合万州区中心城区的城镇化进程监测，利用FME具有的可快速处理多源和海量地理信息数据、能定制重复利用的程序方案等特性和先进的遥感图像处理技术，简要介绍了多源异构地理信息数据的整合提取方案和技术流程。研究表明，该整合提取方法是一种高效实用的数据处理方法，可为典型地理国情监测提供多源异构地理国情信息整合方面的技术支持，有效推进地理国情监测事业的发展。

[1]徐德明.监测地理国情 服务科学发展[N].人民日报（节选）,2011-03-29

[2]张建生.浅谈地理国情监测的三个特性[N].中国测绘报,2011-04-26

[3]姜方鑫.基于高光谱遥感的城市用地信息提取研究[D].杭州：浙江大学,2012

[4]李爱民.基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究[D].郑州：信息工程大学,2009

[5]刘明超,杨燕丽,益建芳.基于遥感与GIS的城市用地动态变化分析——以上海市南汇区为例[J].测绘与空间地理信息,2008,31(6):126-129

[6]李天华,马玲,杨武年，等.应用遥感和GIS技术提取城市建成区及驱动力分析——以南京市为例[J].测绘科学,2007,32(4):124-125

[7]冉慧,王铮,王晓辉，等. 基于遥感技术的长春市城区城镇化动态监测研究与实践[J].测绘与空间地理信息,2013,36(3):125-128

[8]薛明,吕玉霞,宋耀东，等.地理国(省)情监测中城市化进程监测的内容与指标研究[J].测绘标准化,2012,28(4):4-6

[9]付治河.基于地理国情监测的城市扩张分析研究[J].测绘通报,2013(3):98-101

[10]武琛.地理国情监测内容分类与指标体系构建方法研究[D].泰安：山东农业大学,2012

[11]张敏.多源矢量地图数据的集成与融合[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学,2011

[12]李杨,李天文,崔晨，等. 多源空间数据集成技术综述与前景展望[J].测绘与空间地理信息,2009,32(1):102-106

[13]朱旗,左志进.1∶500地形图建库的技术与方法[J].地理空间信息,2013,11(1):119-121