面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法

甘宗平，邓少平，方 军，李朝奎

(1. 中山市地质环境监测站，广东 中山 528403； 2. 中山市基础地理信息中心，广东 中山 528403；3. 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室，湖南 湘潭 411201)

面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法

甘宗平1，邓少平2，方 军3，李朝奎3

(1. 中山市地质环境监测站，广东 中山 528403； 2. 中山市基础地理信息中心，广东 中山 528403；3. 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室，湖南 湘潭 411201)

大比例尺地形图数据库的更新是一项长期的重要任务。本文分析了1∶2000地形图数据库快速更新的难点，提出了一种航空摄影与卫星遥感、区域更新与要素更新相结合的大比例尺地形图数据库半自动快速更新方法。采用变化检测方法从更新前后卫星遥感影像中提取变化区域和变化要素，然后分别采用面向区域和面向要素的方法从高分辨率航空影像上测量变化地物，最后通过半自动空间实体匹配的方法建立现状库与历史库中要素的回溯关联，从而实现地形图数据库的半自动增量式快速更新。利用该方法对中山市东区的1∶2000地形图进行了更新试验。试验结果表明，引入卫星影像进行自动变化检测后，在航空影像上分区域和要素两种模式采集更新城市大比例尺地形图数据库，效率比传统方法提高25%。

遥感；变化检测；数据匹配；增量更新；数据库更新

随着经济社会的快速发展，地物要素变化迅速，各类用户对地理信息数据的时效性要求越来越高，因此地形图数据库的更新成为了测绘地理信息科技人员近10年来需要解决的关键技术问题之一。目前已有一批学者对地形图数据库的更新展开了深入研究，并取得了一些重要成果[1- 6]。现有的研究主要集中于中小比例尺地形图数据库的更新，1∶1万以下比例尺仍可使用卫星遥感影像进行更新，如基于卫星遥感影像对全国1∶5万地形图进行自动更新建库[4]，研究的方法涵盖了变化检测、矢量数据采集、时态数据库更新等内容。而对于城市1∶5000及以上大比例尺地形图数据库则难以使用卫星影像进行更新。

1 数据库增量更新

城市大比例尺地形图中要素种类多，分布密集，高分辨率航空航天遥感影像地物细节信息丰富，常被用作更新的基础数据，但由于全流程自动更新方法仍有数据采集、入库等若干技术难点尚未解决，目前更新仍以半自动方法为主。

地图数据更新的模式主要有两种：一种是面向要素的[7]，只更新特定的要素，如道路、水系，常用于专题图的更新；另一种是面向区域的[8]，对于变化较大的区域，对全部要素进行重新采集更新。对城市大比例尺地形图数据库进行快速更新时，一般间隔周期较短，成片变化主要集中在快速城镇化区域或城乡接合部，成片更新要素并不多，而且地形图是综合地图，涉及要素多，往往只有少数几类要素更新较多，因此适合采用以要素更新为主、区域更新为辅的数据更新模式。针对城市大比例尺地形图数据库更新的特点，结合航空航天遥感影像各自的优势，本文设计了一种以要素更新为主、区域更新为辅的城市大比例尺地形图数据库半自动快速增量更新方法，流程如图1所示。首先利用航天影像快速准确变化检测(发现变化，侧重属性精度)，然后利用航空影像高精度采集更新数据(测量变化，侧重几何精度)，最后通过半自动匹配关联不同时期的变化要素(关联变化)。为检验方法的可行性，以中山市1∶2000数据库为例进行更新试验。

图1 城市大比例尺地形图数据库半自动增量更新流程

1.1 研究数据分析

米级高分辨率卫星遥感影像可常年观测，成本较低，通常两次观测时间间隔短，可利用的免费资源也多[9]，常被用于1∶1万及以下地形图的更新，但为满足城市大比例尺地形图更新数据采集精度要求，通常需要0.5 m甚至更高分辨率的彩色影像，而要获取该高分卫星彩色影像仍比较困难。但由于卫星影像常采用推扫式成像，具有投影差等几何畸变小的特点，采用重轨获取时，拍摄位置和姿态近似相同，同一区域不同时相影像的几何畸变比较接近，可以减少不同时相非地物变化引起的变化检测误检率，适用于发现待更新的要素和区域。

航空影像常采用中心投影，遥感平台离地面更近，投影变形更大，难以进行严格重轨飞行，同一区域两次获取影像的季节难以相近，几何畸变往往也不一致，难以进行高精度配准、调色等预处理；且获取成本高，可选用资源较少，变化检测自动化程度低，变化检测成果的可靠性和精度较差。完全依靠航空影像进行更新，人工作业量太大，效率低下。但航空影像可以达到0.2 m甚至更高分辨率，数据采集的几何精度和属性精度远高于卫星遥感影像，因此更适合用于采集更新数据。

1.2 基于卫星遥感影像的变化区域与要素检测

1.2.1 卫星影像对的选取

当前可用的卫星遥感影像资源较多，包括TM、SPOT、中巴资源卫星、测绘卫星、高分1号、IKONOS等众多彩色及多光谱遥感影像。城市地区可用影像的分辨率均较高，且观测频率高，一年可达数次，可用影像资源较多。为减小不同姿态获取影像几何畸变的影响，更新前后的卫星影像应尽量选择同一卫星的重轨飞行获取的数据。同时，为减少地物季节差异造成变化检测精度下降的影响，用于变化检测的影像应尽量为不同年份相同季节获取。

1.2.2 影像预处理

为提高更新前后的影像变化检测的精度，除选择重轨飞行、相同季节获取像对外，还需进行几何纠正、精确配准、颜色匹配等预处理。

由于更新前后影像为重轨飞行的相同传感器获得，其几何畸变特性近似相同，可通过多项式拟合等方法对几何纠正后的影像进行高精度配准，为确保变化检测精度，配准精度应达到0.5个像素。

此外由于主要进行快速更新，更新周期一般为1年到数年不等，总体上变化地物所占比例不大，且影像获取的季节相同，理论上色调应相同或相近。但可能受天气影响，更新前后的影像色调会有一定差异，因此可从两时相影像中选取一景无云雾且质量较好的影像作为基准影像，另外一景影像进行颜色匹配。经典方法是直方图匹配，降低天气对影像变化检测的影响，从而使得未变化地物更新前后的影像颜色一致[10]。

1.2.3 影像变化信息检测

不同时相上相同位置地物的变化在影像上主要体现为颜色或亮度的变化和纹理的变化，因此用于变化检测的特征主要是灰度和纹理的差异[11]。对于真彩色影像，红绿蓝3个波段分别可以得到3个灰度差值。为分析纹理特征，采用灰度共生矩阵的方法，以更新前后彩色影像的强度分量进行统计分析，各得到4个常用的纹理特征，即对比度(contrast)、能量(angular second moment)、熵(entropy)、自相关性(correlation)。3个灰度差值和4个纹理特征差值共同组成了用于变化检测的7维特征向量。

影像变化检测的本质是一种特殊的影像分类[12]，而本文中地形图更新的变化检测就是要将影像分为变化区域和未变化区域两类。支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化的两类监督分类方法，具有良好的分类性能，被广泛应用于遥感影像的分类中。本文即使用此方法对7维特征向量进行分类，得到变化和未变化两类像素。

1.2.4 变化要素与变化区域提取

地形图更新中，对于连片的变化，采用区域全要素更新，而对于零碎的变化，则只更新变化要素。因此，需要对变化检测后的二值图进行后处理。

(1) 变化区域提取。为识别成片变化区域，先对二值图像进行形态学操作，以变化像素为中心，进行3～5次膨胀操作，得到膨胀后的图斑，计算膨胀后的图斑中变化像素的比例。当图斑面积大于1/10图幅且变化像素比例超过50%时，该图斑判断为变化图斑，并求得其外接矩形。当两个外接矩形最小距离不足500 m时，将两个外接矩形合并为一个矢量多边形。如此迭代完成所有变化图斑的合并，最后得到的矢量多边形即为需进行重测的变化区域。

(2) 变化要素检测。变化区域外的变化地物，采用要素更新的方式进行更新。将数字线划图去除注记信息后栅格化，并与变化检测的二值图叠加。当变化像素及其邻域与某实体重叠相交时，即该实体可能出现位置(属性)变化或实体消失，标记该实体为变化实体，后续数据采集再进行编辑；当变化像素未与任何实体重叠或相交，则标记该变化像素，以待后续数据采集作进一步处理。

1.3 基于航空影像的变化区域与变化要素采集

利用卫星遥感影像进行变化检测，发现变化区域与变化要素后，利用0.2 m高分辨率的现势航空影像在立体环境下分别以面向要素和面向区域的人工作业模式对前述标记的特定变化要素和变化区域内的全部要素进行数据采集，获得变化要素的精确几何信息和属性信息，存入临时库中。

1.3.1 面向要素的变化信息采集

基于变化检测提取的变化要素，在航空影像建立的立体环境下，叠加更新前的地形图和变化检测结果，必要时以历史航空影像为辅助，逐层对变化实体进行人工编辑确认：

(1) 对于消失的实体，确认删除。

(2) 对于标记为变化的实体，其形状、位置、面积等发生变化，在变化检测结果的辅助下，对矢量数据进行编辑，修改属性和几何信息。

(3) 对被标记为变化像素的地物实体，则其可能是新增地物，如新建房屋，也可能是位置或形状发生较大变化的地物，如改道的河道、道路等，数据采集时根据实际情况处理。

在面向要素的变化信息采集的同时还应建立更新前后同名实体的关联信息。

1.3.2 面向区域的变化信息采集

基于变化检测提取的变化区域，在航空影像立体环境下，对该区域内地物进行全要素重新量测，赋予采集实体的属性特征，必要时通过外业调绘和补测完成变化区域内几何信息和属性信息的采集，并与面向要素的变化信息采集成果进行接边。

1.4 基于实体匹配的增量数据库半自动构建

在真实世界中，每个地物均有其时间特征。作为描述真实世界发展变化的多时相地形图数据库，每个实体都有出现、变化和消失等特定的生命周期。在地形图数据更新建库中，就需要建立不同时相实体间的对应关系，建立增量更新数据库，使得数据库可回溯，对应于更新前后的某个实体须通过增、删、改3种变化过程进行更新[13]。

本文中增量数据库的构建，通过对临时数据库的整理实现。面向要素采集的更新矢量，在采集过程中，以历史矢量为基础，基本建立了更新前后实体的关联关系。面向区域的采集的更新矢量，其更新区域实行全要素采集，需要重新建立新旧库之间的关联关系,如1：m、n∶1、m∶n、0∶1、1∶0等一对多、多对一、多对多、零对一、一对零的关联。采用基于实体匹配的方法，将临时库中的实体与历史库中的实体进行匹配，并对匹配可靠性低的实体进行人工匹配。对于历史库中无法找到同名实体的作为新增实体保留；对于历史库中可找到同名实体的，若实体属性未发生变化且几何形状、位置几乎未变化，作为未发生变化的实体，从临时库中删除，否则建立同名实体关联，予以保留。临时库中面向要素和面向区域采集的矢量实体均与历史库的实体建立对应关系，由此形成了增量数据库。通过历史库和增量库，即可派生出现状库，从现状库根据关联关系可以回溯历史库，实现历史库与现状库之间的转换及实体生命周期的跟踪。

2 试验分析

2.1 试验数据

广东省中山市位于珠江西岸，城镇化水平高，社会经济发展迅速，对地形图数据库更新要求较高。选取的试验区位于中山市东区与开发区交接处，面积约为20 km2。历史地形图数据库的成图时间为2010年底，现需以2015年底为节点对1∶2000地形图数据库进行更新。

从谷歌地球上选取并下载了IKONOS卫星2010年9月27日和2013年10月21日的彩色影像，分辨率为1 m，用于变化检测，提取变化要素与变化区域，从而确定变化数据的采集模式。根据变化检测结果，使用2013年11月的航摄立体影像进行更新数据采集，分辨率为0.2 m。最后对更新的数据进行建库，并通过图形匹配结合后编辑的半自动方法建立增量数据库。

2.2 变化检测

变化前后的卫星影像如图2(a)、(b)所示，可以看出在历史数据库成图至2013年底的3年时间里，不少区域发生了变化，主要是新建了许多居民小区及部分村落变成了工地。

图2 变化前后的IKONOS卫星影像

采用前文所述方法，先对影像进行配准、颜色匹配等预处理，然后提取变化检测的特征，选择一定的训练样本，使用支持向量机进行变化检测。变化检测结果如图3所示，方框内的区域即为变化区域，方框外的变化像素所压盖的要素即为变化要素。

图3 变化检测结果(黑色为变化像素，方框为变化区域)

2.3 变化信息采集

在0.2 m分辨率的航摄影像上，叠加历史数据库，进行变化信息的采集，并将采集数据保存在临时数据库中，其中变化区域进行全要素采集，非变化区域，对变化像素压盖的要素进行更新采集，同时建立变化前后要素的对应关系，作为属性保存。图4中，(a)、(b)所示分别为某变化区域变化前后的航空影像，(c)、(d)分别为基于该航空影像采集的更新前后的地形图数据。在整个试验区域，按照区域采集的面积占36%，约7.2 km2，采集的要素占全部采集要素的2/3。

图4 基于航空影像的变化信息采集

2.4 增量库构建

为实现增量式更新和数据库可回溯，需将采集的数据在历史数据库的支持下从临时数据库转换为增量数据库，同时建立起更新过程中同名实体的关联关系。由于面向要素的更新在数据采集过程中，已经与历史库建立了实体关联，因此增量库的构建主要针对面向区域采集的实体要素。采用矢量匹配的方法进行匹配、接边、整理，并对结果进行人工确认，建立同名实体关联，并由此建立增量数据库。对某更新地块的矢量匹配的结果如图5所示。

图5 半自动匹配构建增量数据库

试验中，人工干预主要集中在变化信息的采集和增量数据库的构建上，变化检测的干预最少，增量数据库构建工作量次之。试验表明，相比完全依靠人工对航空影像进行变化检测，引入卫星影像进行自动变化检测后，再在航空影像上分区域和要素两种模式采集更新城市大比例尺地形图数据库，效率提高了约25%。

3 结 语

本文针对卫星和航空影像均难以实现城市1∶2000大比例尺地形图数据库快速高效更新的问题，提出了一种航空摄影与卫星遥感、区域更新与要素更新相结合的半自动快速更新方法。通过卫星影像变化检测发现变化、航空影像采集变化数据、实体匹配构建增量数据库3个步骤实现了城市大比例尺地形图数据库的半自动增量式快速更新。使用该方法对中山市东区某区域1∶2000地形图进行了更新试验，结果表明， 新方法克服了单独依赖航空影像和卫星影像更新的不足，生产效率提高了约25%。

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The Updating Methods of the 1∶2000 Topographic Map Database for CitiesBased on Feature and Area

GAN Zongping1，DENG Shaoping2，FANG Jun3,LI Chaokui3

(1. Geological Environmental Monitoring Station of Zhongshan, Zhongshan 528403, China; 2. Fundamental Geomatics Center ofZhongshan, Zhongshan 528403, China; 3. National- Local Joint Engineering Laboratory of Geo- Spatial Information Technology,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

Updating of the large- scale topographic map database is an important long- term task.The difficulty of rapid updating of 1∶2000 topographic map database is analyzed, a semi- automatic and rapid updating method of large scale topographic map database combining aerial photography, satellite remote sensing, area updating and feature updating is proposed. The changed areas and features are extracted from the satellite images before and after the update by using the change detection method. Then the area- oriented and feature- oriented methods are used to measure the changes from high- resolution aerial images. Finally, semi- automatic spatial entity matching method is used to establish the backtracking association between the status database and the historical database, so as to realize semi- automatic and incremental updating of the topographic database. The method was used to update the 1∶2000 topographic map of the eastern area of Zhongshan. The experimental results show that the method of updating the urban large- scale topographic map database using the feature and the area pattern with the satellite image has improved the efficiency by 25% compared with the traditional method.

remote sensing; change detection; data matching; incremental updating; database updating

2016- 08- 16；

2017- 01- 20

中山市地质灾害监测预警软件系统研发课题(ZZ21550338) 作者简介： 甘宗平(1971—)，男，硕士，高级工程师，主要从事地理信息系统开发与应用研究。E- mail：ganzongp@126.com

甘宗平，邓少平，方军,等.面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法[J].测绘通报，2017(3)：91- 95.

10.13474/j.cnki.11- 2246.2017.0092.

P237

A

0494- 0911(2017)03- 0091- 05