基于Model Bui lder地理国情地表覆盖小图斑自动处理

李太平，吴长俊，孙朝犇

（黑龙江测绘地理信息局黑龙江第二测绘工程院，哈尔滨150000）

基于Model Bui lder地理国情地表覆盖小图斑自动处理

李太平，吴长俊，孙朝犇

（黑龙江测绘地理信息局黑龙江第二测绘工程院，哈尔滨150000）

在ArcGIS中利用Model Builder，结合Python脚本工具，对地理国情普查地表覆盖生产、编辑过程中产生的不足采集面积的小图斑，按照相应规范进行自动合并处理。合并结果较为科学，从而提高了产品质量，减轻工作人员工作强度，提高了作业速率。通过实验验证了方法的可靠性。

地理国情；Model Builder；Python脚本工具；图斑合并

【DOI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.08.135

1 引言

地理国情普查工作是获取国情国力信息的重要手段，是掌握自然资源、生态环境以及人类活动基本情况的综合性、基础性工作[1]。地表覆盖分类信息是地理国情普查中的一项重要内容。地表覆盖是以土地表面覆盖物的自然属性为主要依据分类提取的数据，它反映地表自然营造物和人工建造物的自然属性或状况，是进行后续地理国情监测的重要基础[2]。地表覆盖分类主要包括耕地、园地、林地、草地、房屋建筑（区）、道路、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸露地表、水域10种一级分类。

由于在地表覆盖数据采集过程中，大多数生产单位采用的是人工解译方法，因此，作业人员难免将未达采集指标的地表覆盖进行了采集，使得不达相应采集指标的图斑超限，从而导致数据不符合相应规定。常规处理方法是作业人员对超限小图斑进行遍历，逐一判断，选取超限数量小图斑进行合并处理。这种方法不仅增大了工作人员的工作量，而且对于超限图斑的选取具有随机性，选取结果不是很科学。为了解决上述问题，论文按照相应规定对每一个超限小图斑进行最优合并效果等级评分，按照评分以及相邻图斑面积对小图斑进行合并处理，并利用ArcGIS中的Model Builder实现了自动处理功能，不仅使得小图斑处理方法更为科学而且效率大大提高，减少工作人员工作量。

2 地表覆盖小图斑合并方法

地表覆盖分类中，无论是人工还自动分类，如果能够确保分类结果正确，最小图斑面积不受此指标的限制，即分类后的图斑面积即使小于该指标，也不需要进行就近合并，但向下浮动一般应控制在30%以内。采用“就近就大”合并原则进行合并时，应考虑与目标图斑间的合理性，归并后明显不合理的可以考虑保留，但保留的小图斑数量应控制在一定的范围内，对每一个类别，面积小于采集指标70%的图斑数量不应超过该类图斑总数的10%。

2.1 合并准则以及等级评分依据

上述规定中不仅对小图斑数量进行了限制，而且对合并方法也进行了说明。合并准则可以总结为以下3点：

1）考虑地表覆盖大类，优先合并到同一大类；

2）优先合并到自然属性或状况相同的图斑中，即属于自然营造物的优先考虑合并到自然营造物目标图斑中，属于人工建造物的优先考虑合并到人工建造物目标图斑中；

3）对于上述2个准则仍无法确定合并目标图斑的，则将其归并到相邻面积最大的图斑中，以符合“就近就大”合并原则。

对以上3种合并准则，可以大致对合并效果进行等级评分，显然按照准则1合并的效果优于准则2，准则2的优于准则3，所以可以按照相应合并准则进行等级评分。文中采用的等级评分是以此为基础，按照用户给定的合并顺序进行等级评分。

2.2 方法流程

地表覆盖最小采集面积指标与地表覆盖类型有关，不同地类分类最小图斑对应的地面实地面积也不全相同，因此需要给定各个地类对应的最小采集面积指标。按照给定的指标对不达采集指标的小图斑进行筛选，按照上面给出的合并规则进行合并效果等级评分，然后按照评分处理超限个数小图斑，得到最终处理结果。

3 自动合并方法实现

ArcGIS的Model Builder能够调用已有工具，并能调用用户自己编写的脚本工具，而且是一种流程似的编写方式，编写容易，便于理解，因此本文采用此方法实现地表覆盖小图斑自动处理功能。

3.1 各环节具体实现方法

以流程图为基础对各步骤实现方法进行说明。

1）提取小图斑：在LCA数据层中添加字段，用于标记是否为小图斑。读取各类地类对应的最小采集指标，对LCA中所有图斑进行遍历，面积小于对应采集指标的在标记字段进行标注。利用已有Select（筛选）工具筛选小图斑以及剩余图斑。

2）获取小图斑相邻的所有图斑：将小图斑要素类与剩余图斑要素类进行Spatial Jion（空间连接）操作，其中“连接操作”选用的是“J0 IN-0NE-T0-0NE”，对“CC”、“TAG”值以及“Shape-Area”3个字段进行字段映射，“匹配选项”选用“INTERSECT”，通过上述设置，便可获取各个小图斑以及其所有相邻图斑属性。

（1）进行合并效果等级评分：读取用户按照合并准则给定的合并顺序，例如：04:04,03,01,02，即表示优先归于同一一级类中，如果邻面没有相同一级类的，则按照该顺序搜索下一一级类，如果下一一级类存在多个，则对这些邻面按照面积进行排序，归并到面积最大的领面中。以上操作满足了优先考虑归类合理性、就近就大原则，保证了归并的合理性。与此同时，按照合并所选的一级类顺序对合并效果进行等级评分。

（2）按照评分对超限图斑进行合并处理：按照评分对超限小图斑CC值以及TAG值赋最佳合并目标图斑对应属性值。利用Merge（合并）工具对处理后的小图斑要素类与最初剩余图斑要素类进行合并操作，然后利用Dissolve（融合）工具按照CC、TAG值对合并后的数据进行融合处理，得到的结果即为最终数据成果。

3.2 模型设计与实施

具体Model Builder模型如图1所示。

图1 Model Builder模型

其中，2个输入的文本文档Area Standard，Sort分别为相应图斑对应的最小采集面积以及每二级类合并顺序。Mark LCA与Calculate Grade为Python脚本工具，Mark LCA用途是按照相应最小采集指标标注小图斑，便于后续筛选小图斑。Calculate Grade是对小图斑最优合并效果进行等级评分，并按照评分对相应待处理图斑进行CC值和TAG值更改，赋予相邻最优合并图斑属性。

4 实例应用

以黑龙江某县第一次地理国情普查地表覆盖生产数据为例，针对LCA数据生产过程中产生的小图斑按照本文所提方法、利用本文所写工具对数据进行处理，并对数据处理结果进行分析，结果表明合并效果较好。

图2 待处理LCA数据

图3 自动合并结果

图3为工具自动处理结果，通过图3可知，所编写工具不仅能够对小图斑进行自动处理，而且合并效果较为科学，如图中的0718、0719小图斑更应归为0521而不是0120，这体现了优先合并到自然属性或状况相同的图斑这一原则。

5 结语

针对地理国情地表覆盖采集过程、编辑过程中产生的不达采集指标的小图斑，按照相关规定，对于未达采集标准的小图斑采用“就近就大”合并原则进行合并，与此同时考虑与目标图斑间的合理性，这样可以将归并后明显不合理的小图斑进行保留，以保证数据归并合理性。论文所用方法是对将小图斑与相邻所有图斑进行合并搜索，找出最佳合并目标图斑，对最佳合并效果进行等级评分。对所有小图斑都评分后，按照评分等级提取出合并效果最佳的超限个数小图斑进行合并处理，这样就能保证合并效果最为理想，而不再是单纯地考虑图斑面积。最后利用ArcGIS中的Model Builder实现了数据的自动处理功能，不仅使数据处理更为合理，而且大大提高了工作效率，减少了作业人员的工作量，能够在实际生产中有较好的应用。

【1】李德仁,邵振峰,丁霖.地理国情信息的多级网格化表达[J].地理空间信息，2014,12(1):1-5.

【2】谢宏全,王圣尧，等.面向地理国情普查的地表覆盖分类方法研究[J].测绘通报，2014(S1):245-247.

Geographical Conditions of Surface Coverage Map Spot Automatic Processing Based on the Model Builder

LITai-ping,WUChang-jun,SUNChao-ben
(The Second Surveying and Mapping Institute of Heilongjiang Surveying and Mapping Geographic Information Bureau,Harbin150000,China)

This thesis introduces an auto merging and processing method which combines Model Builder of ArcGIS technology with Python scripting tools. This method can automatically merge the small spots of insufficient acquisition area caused by surface cover producing and editing during geographic condition census.The merging result is more scientific which can improve the quality of products,reduce work intensity and improve operation rate.The article verifies the reliability of this auto merging method through experiments.

geographic conditions;Model Builder;Python scripting tools;spot merging

P2

A

1007-9467（2016）08-0244-02

2016-07-31

李太平（1984～），男，黑龙江哈尔滨人，工程师，从事测绘数据处理及国情地理监测研究。