地理信息数据自动综合知识规则构建
——以房屋要素为例

尹向军,印 洁,黄志洲，余 斌

(1.南京市城市规划编制研究中心,江苏 南京 210029; 2.中国测绘科学研究院,北京 100830; 3.北京国测信息科技有限责任公司,北京 100020；4.湖北省测绘工程院，湖北 武汉 430074)

在数字城市阶段，囿于技术手段的局限性和当前分级测绘管理现状，测绘地理信息行业构建的地图及数据库都是分尺度的，生产过程中需要进行大量的人工设计和数据处理，效率低，联动性差。随着智慧城市建设的深入，信息化和互联网在各行各业中广泛应用，地理信息数据在服务于城市各部门日常业务与综合决策中，需要将其多层次的专题信息叠加在多尺度联动更新地理信息数据上，仅在单一尺度上进行展现无法满足多种应用的需求，更难以挖掘出深层次的关联信息。

从自动综合技术发展历程来看，先后经历了传统时代、数字化时代及信息化时代阶段，自动综合也实现了由最初的主观过程到客观传统人工制图方法，再到现阶段在原有模型、算法和知识基础上开展协同式自动制图综合技术的转变，自动综合技术水平取得了显著提高，逐渐开始进入生产实施阶段。本文通过对自动综合知识规则的研究与构建，基于南京市无级缩编平台，开展地理信息数据多种尺度联动更新实践，并对成果进行应用和推广，探索出一种信息化测绘技术体系中新型更新、服务模式。

1 自动综合技术体系

知识驱动下的自动综合技术，通过知识形式化处理将制图专家的知识和经验形成知识算子，再根据实际数据情况及相关标准规范要求，对数据各级关系进行决策推理，形成智能化的知识库，然后依托无级缩编平台，实现数据自动综合[1]。知识库在决策推理中，需建立包括激活数据层、要素类型、比例尺变化范围、用户操作消息及几何控制指标的综合流程控制机制。针对不同比例尺、不同专题、不同用途的数据综合工程任务，由机器学习、地图综合的图式规范及经验总结等多种途径建立综合知识规则库，设定规则参量，完成综合工作环境的建立[2]。自动综合技术指标将实施综合的条件与执行综合的行为紧密连接，综合条件由影响图形尺度表达的因素决定，在综合规则中表现为与几何、拓扑、语义相关的基本指标参量，综合操作行为表现为综合算子、概括算法、参量设定等。

2 知识规则理论分析

综合知识规则通过形式化处理一般可表达为六元组[4]，其元素包括但不限于数据处理对象的要素类别、属性标识、几何算法、控制指标、指标的适用上限、适用下限。当〈层代码〉内的目标具有〈属性码〉，且其“指标项”小于“上限”且大于“下限”时，执行“综合算子”。

2.1 指标影响因子

自动综合指标描述的具体形式多种多样，包括最小可视距离、图面表达的图形资格、体现重要性意义的主题层次、适宜整幅图面容量表达的载负量等，但归纳起来都是与尺度和任务目标相关的，为了适宜计算机软件操作的条件规则，需要对这些基本参量指标进行总结，其过程受空间分辨率、语义分辨率和精度等因素影响。

2.1.1 空间分辨率

空间分辨率是地图表达中地理目标空间特征不同层次的划分，包含大小、特征和关系3类。大小分辨率是数据库所能表达的目标面积、长度的最小单位，特征分辨率是数据库所能表达的目标细节特征的最小单位，两者均可以通过设置表达的阈值决定是否予以表示。在地图目标图形化简、几何维数变换的规则表达中往往基于空间特征分辨率。关系分辨率是目标间拓扑、距离、方向上可表达的最小可辨析关系，小于该限值往往要通过删除、合并、移位等操作来变换该空间关系，使其满足分辨率要求。

2.1.2 语义分辨率

语义分辨率是数据库中目标主题属性表达可划分的最小单位，描述语义层次树结构中的深度级别和宽度范围，根据专题属性层次结构的不同构成，又可分为3种语义分辨率。集合语义分辨率上下层结点间是聚合的关系，在综合规则中表现为语义特征合并的层次，如电子地图综合中达到大类还是小类，由该分辨率产生的规则决定；聚合语义分辨率上下层结点之间是聚合的关系，在综合规则中表现为聚合属性的归并，由该分辨率产生的规则决定；次序分辨率是指次序关系中结点的排序位置，它是地图表达中的语义资格。

2.1.3 精 度

精度描述目标的不确定性特征，表达空间数据质量上的可信赖程度，有定位精度、属性精度、时间精度之分。自动综合一方面要简化表达，另一方面又要不损失重要信息内容，需要从数据质量上约束综合行为，制定相应的约束规则。这方面的规则往往由精度来控制，通过位置误差、属性误差的形式表现。

2.2 知识分类

根据地图自动综合的算子及地图无级缩编平台框架，将地图自动综合知识分为：

(1) 由比例尺或精度的变化所带来的有关地图综合的外在条件方面的知识，受图形、比例尺及精度等条件等限制。

(2) 要素内部的几何结构知识和语法、语义知识，要素群内要素间空间关系及其语法、语义知识等有关地图要素本身的知识。

(3) 地图综合算子适用场景使用范围和地图综合算子使用顺序方面有关地图综合算子应用知识。

(4) 地图综合算子所产生的局部和总体效果是否符合制图规范等方面有关地图综合结果评价方面知识。

2.3 综合算法

综合问题的算法化是实现自动地图综合的一条重要途径。算子不是算法，它是一个问题或问题解决方案，在自动综合操作系统表现为一类操作。从自动综合是一个工程性问题的角度看，综合算子应当是整个工程系统中的各个子系统，各个算子相对独立又紧密联系。而对于每个算子来说，可以有多种综合算法，这些算法就是进行综合变换的工具，因而必须是精确的、清晰的、可以被计算机执行的。南京市无级缩编平台综合算法总结包括界面化交互处理与新增优化算法(如图1所示)，其中界面化交互处理的算法包括预检、合并、选取、化简、概括、专题、辅助及关系处理功能集合，基于底层综合算法，考虑要素级、层级间的空间关系，覆盖到全要素全过程，分别构建综合知识库，然后在知识引擎的驱动下实现一键自动综合。

3 知识库构建

3.1 标准分析

基于现有国家、行业标准规范，结合实际数据情况、需求及自动综合技术能力，重点突破传统人工知识经验积累向计算机执行转换的知识梳理，建立多种尺度之间在要素分类、数据模型与制图表达等方图面的关联、制约与转换关系，如图2所示。

图1 综合算法分类

图2 标准关联分析

3.2 技术指标制定

以南京市基础地理信息数据房屋要素1∶500到1∶10 000自动综合技术指标和知识库研究为例，首先根据《南京市1∶500、1∶2000、1∶10 000基础地理信息要素规范》和《国家基本比例尺地图图式第2部分：1∶5000 1∶10 000地形图图式》规定，按照规范要求，需要将1∶500建成一般房屋(面)、廊房(面)、建筑中房屋(面)及架空房(面)等4类要素合并成街区要素，通过对比分析、指标计算及推算验证，形成1∶10 000房屋地理信息要自动综合参数指标见表1。

3.3 知识库构建

按照表1中房屋要素自动综合技术指标，基于无级缩编平台综合算法，构建房屋要素综合知识库，主要房屋要素知识库构建流程节点如图3所示。

(1) 将建成一般房屋(面)、廊房(面)、建筑中房屋(面)及架空房(面)进行合并形成街区数据。经过合并算法的自动综合数据有可能会出现多面、相交等现象，此时需要继续进行多转单、几何数据标准化、多边形自相交标准化的处理，其主要目的就是为了对合并数据后续综合操作进行有序、规范处理。

表1 自动综合技术指标

(2) 将标准化、规范化处理的数据顾及水系与道路进行实地缓冲，距离在1.5 m内的缓冲合并，并移除实地面积为800 m2的岛数据，规范化、标准化处理后且消除实际距离阈值1 m的凹凸细节，并再次移除实地面积阈值小于850 m2的岛。

(3) 对数据进行标准化、规范化处理，然后与水系、道路的线要素进行实际缓冲距离为1.5 m的空间关系处理，使得水系线数据、道路线数据穿越街区。

(4) 选取实际面积阈值小于70 m2的街区数据进行降维处理，形成建成一般房屋线数据。再根据实际长度阈值进行划分，小于40 m的转成建成一般房屋点数据，实际长度阈值大于40 m的形成建成一般房屋线数据。然后选取实际面积阈值在70～900 m2的作为建成一般房屋面数据，最后选取实际面积阈值大于900 m2为街区面数据。

(5) 将与街区数据叠加的部分点数据、线数据进行查询并擦除。

4 数据试验

基于上述研究方法，以南京市江南六区区780 m21∶500、1∶1000基础地理信息数据为试验数据，同时构建了房屋、道路、水系、植被、地貌等全要素的知识库，并进行了地形图多种尺度的联动更新试验，从自动综合效果来看(如图4所示)，由于城市大比例尺地形图全要素综合涉及复杂符号的表达及原始数据要素解读能力，自动综合相对人工综合结果还需对自动综合技术指标、算法及权重粒度进一步细化。此外，通过无级缩编平台，同时进行了电子地图和地理国情普查数据知识规则的构建和试验，由于这两类数据包含要素内容、几何类型、逻辑关系相对地形图较为简单，自动化程度较高，其中电子地图实现了从市、省、国家11种尺度联动更新全覆盖，地理国情普查数据中图斑要素自动综合变化差异率在10%以内，成果比较客观和真实，可进一步应用和推广。

图3 房屋要素知识库构建流程

图4 地形图联动更新实例

5 结 语

本文以房屋地理要素自动综合知识规则的研究与构建为例，开展了地形图、电子地图及地理国情普查图等多元地理信息数据的自动综合试验和应用，为地理信息公共服务、“多规合一”及智慧城市大数据中心等建设提供了一源数据的多尺度联动更新成果，拓展了测绘保障服务的深度与广度，推动了测绘数据生产方式的变革，成果对后续地理信息数据自动综合知识规则向行业标准转化具有积极推动作用。