第三次全国土地调查中线状地物面化方法研究

高权忠，赵境境，汪学琴

（南京国图信息产业有限公司，江苏 南京 210036）

0 引 言

土地调查是一项重大的国情、国力调查，掌握真实的土地利用现状数据是社会经济发展和国土资源管理的需要。2017年10月16日，国务院印发《关于开展第三次全国土地调查的通知》，决定自2017年起开展第三次全国土地调查。第三次全国土地调查明确要求取消线状地物，所有需要上图的道路、沟渠、河流、田坎等线性地物，以图斑的形式表示。受土地利用数据库模型制约，线状地物最多只能归属于两个相邻图斑，穿越多个图斑的必须在图斑边界处断开，这就造成第二次土地调查数据库中线状地物数量庞大，又经过近几年土地调查成果的更新，线状地物被切割得越来越碎，数量更加庞大[1]。第三次全国土地调查以最新年度土地调查数据库为基础开展，是对“已有内容的细化、变化内容的更新、新增内容的补充”。相比上一年度土地变更调查成果，绝大多数需要上图的道路、沟渠、河流、田坎等线性地物未发生变化，如何充分利用现有土地变更调查成果，快速实现线状地物面化，辅助提高数据采集效率变得非常重要[2]。

本文基于第三次全国土地调查工作实际，提出了一种将线状地物自动面化的方法。基本思想是：以线状地物的轴线为参考线，线状地物宽度的一半为缓冲半径，通过建立缓冲区的方法，实现线状地物的面化，最终以图斑形式表示和存储[3]（下文将线状地物面化后图形简称为线物面），同时，利用土地调查数据的业务规则和图形拓扑分析算法，进行线物面接边处理，解决线状地物面化过程中重叠、缝隙等问题，实现线物面与线物面、线物面与地类图斑的无缝衔接。

1 线状地物面化方法

线状地物面化方法包括线状地物预处理、线状地物缓冲、线物面处理、线物面与地类图斑融合、属性处理5个部分，如图1所示。方法以地类编码规则、权属单位代码、线状地物宽度、图形节点容差等作为拓扑建立的参考指标，对线状地物面化后图形重叠、缝隙进行自动化处理，保证结果符合要求。

图1 线状地物面化算法处理流程Fig.1 Processing fl ow of linear features faceted algorithm

1.1 线状地物与地类图斑关系

依据《土地利用数据库标准》（TD/T 1016-2007）的规定，土地调查数据由点（零星地物）、线（线状地物）、面（地类图斑）三要素组成。在第二次全国土地调查中，线状地物包括河流、铁路、公路、管道用地、农村道路、林带、沟渠和田坎等。线状地物宽度大于等于图上2 mm的，按图斑调查。线状地物宽度小于图上2 mm的，调绘中心线，用单线符号表示，称为单线线状地物。单线线状地物除调查其地类外，还须实地量测宽度，以属性数据的形式存储，用于线状地物面积计算[4]。第二次全国土地调查中，线状地物跨越地类图斑边界时，在地类图斑边界的交点处断开，因此线状地物只存在于地类图斑内部或者地类图斑边界，通过线状地物的扣除属性记录与地类图斑的拓扑关系。

1）当线状地物位于地类图斑内部时，如图2a所示，扣除比例为1；

2）当线状地物穿越多个地类图斑时，如图2b所示，线状地物在地类图斑边界处断开，断开后的线状地物各自归属不同的地类图斑，扣除比例均为1；

3）当线状地物位于地类图斑边界时，通常扣除比例为0.5，如图2c所示；特殊情况下线状地物只归属于一个地类图斑，扣除比例也可为1，如图2d所示；

4）当线状地物的一部分在地类图斑内部，一部分在地类图斑边界时，线状地物也要在地类图斑边界处断开，在地类图斑内部的部分按照情况1）处理，在地类图斑边界的部分按照情况3）处理。

图2 线状地物与地类图斑关系Fig.2 Relationship between linear features and delineation of land classif i cation

1.2 线状地物预处理

首先将相同权属、相同地类及相同宽度的线状地物进行图形合并；然后为线状地物增加缓冲宽度属性，扣除比例为0.5或在地类图斑内部扣除比例为1的线状地物，其缓冲宽度值记录为线状地物宽度的一半，地类图斑边界上扣除比例为1的线状地物缓冲宽度值记录为线状地物宽度，在线状地物缓冲时统一按照缓冲宽度值处理。

1.3 线状地物缓冲

缓冲区是地理空间目标的一种影响范围或服务范围，具体指在点、线、面实体的周围，自动建立的一定宽度的多边形[5]。空间实体对象Oi的缓冲区为：

Bi为所有距空间实体对象Oi的最小欧式距离小于或等于R点的集合。这种标准缓冲区即通常所说的圆角缓冲区，如图3a所示。由于实际工作需要，按照缓冲区变形类型不同，还派生出平角缓冲区和斜角缓冲区，如图3b、图3c所示。由于现状地物实地以方正为主，故本文以平角缓冲作为线状地物面化的基本方法。对于多个线状地物缓冲区的生成，可看作是单个基础目标缓冲区的生成和多个基础目标缓冲区多边形求几何并的过程，先生成线目标的线段基元缓冲区，计算有效边界交点，重建缓冲边界线，删除多余边界轮廓线并验证边界线，最终生成连通的结果缓冲区多边形[6]。在拓扑关系的建立过程中，可采用弧段删除规则对缓冲边界弧段进行删除操作[7]。

图3 缓冲区类型Fig.3 Buffer types

根据数据预处理中的缓冲宽度对线状地物进行平角缓冲，获得初始线物面图形如图4所示。

图4 线状地物缓冲区创建Fig.4 Buffer creation of linear features

1.4 线物面处理

根据调查要求，交叉线状地物的调查采取俯视法，上部的线状地物连续表示，下压的线状地物断在交叉处。由此可知，土地调查数据库中不存在一条线状地物压盖通过另一条线状地物，轴线相交时要在相交点处断开。断开的线状地物面化后依然存在交叉重叠，需要进行处理。线物面衔接存在可合并线状地物连接和不可合并线状地物连接两种情况，分别如图5、图6所示。可合并线状地物包括具有相同权属、相同地类及相同宽度的相邻线状地物，此类线状地物在数据预处理时已进行合并，下面主要对不可合并线状地物缓冲产生的线物面压覆处理进行阐述。

图5 可合并线状地物连接处理Fig.5 Connection of mergeable linear features

图6 不可合并线状地物连接处理Fig.6 Connection of unmergeable linear features

对于线状地物图斑化交叉处的连贯性问题，在工作中若导致一些本应该贯通的权属被打断，则不合理，可采用低等级服从高等级的方式，基本保证高等级公路、权属界线、水系的连贯性[8]。同时，根据经验与统计值，形成线状地物地类融合规则见表1，级别越高的地类始终压盖级别低的地类。

表1 线状地物地类融合优先级别表Tab.1 The priority of integrating the linear features

具有共同端点的线状地物面化后，在端点处会出现重叠以及缺口[9]，对于两条及多条线状地物端点重合的面化重叠问题采用叠加分析算法进行处理：

1）通过拓扑分析识别缓冲重叠区域，记录重叠区域图形和地类信息，同时建立其与线物面的关联关系；

2）根据线状地物地类融合规则、线状地物宽度等判断重叠区域图形归属情况；

3）利用与线物面的关联关系，将重叠区域图形融入线状地物优先级高的线物面中，并从线状地物优先级低的线物面中擦除，得到端点重合的线状地物最终的缓冲面化边缘；

4）通过对比影像，对线物面进行微调，确保线物面和实际地物的一致性。

通过叠加分析算法处理线状地物面化重叠问题的核心伪代码：

输入：原始线物面数组a

输出：结果线物面数组b

1{

// 求取线物面重叠部分图形

2 OverArea ← 重叠区域数组

3 for i← 0 to 数组a长度 - 1

4 {

5 j ← i + 1

6 for j to 数组a长度 - 1

7 {

8 tmpOverArea ← a[i]与a[j]求交

// 保留图形和属性

9 tmpOverArea加入数组OverArea

10 }

11 }

// 判断重叠区域归属

12 for i ← 0 to 数组OverArea长度 - 1

// 遍历打断后线物面图形

13 {

14 XWMOverArea ← OverArea[i]

15 priorityArea ← XWMOverArea与数组a

空间求取地类优先级最高的重叠区域

16 priorityDLBM ← priorityArea对应的

地类编码

17 priorityKD ← priorityArea重叠图形

中与priorityDLBM地类相同的最大宽度

// 从原始线物面扣除重叠区域图形

18 for j← 0 to 数组a长度 - 1

// 遍历原始线物面

19 {

20 YXWM ← a[j]

21 if XWMOverArea与YXWM空间相交

22 {

23 YDLBM ← YXWM的地类编码

24 YKD ← YXWM的宽度

25 if YDLBM != priorityDLBM

// 不同地类优先级

26 b[i] ← 原始线物面a[j]扣除

重叠区域XWMOverArea

27 else if YDLBM = priorityDLBM

并且 YKD < priorityKD

//同地类不同宽度

28 b[i] ← 原始线物面a[j]扣除

重叠区域XWMOverArea

29 else

30 b[i] ← a[j]

31 }

32 }

33 }

34}

1.5 线物面与地类图斑融合

用线物面切割地类图斑并协调线物面和地类图斑的关系，包括切割、填充和节点调整等，保障图面的整洁性。

1）针对超出地类图斑范围的线物面进行切割，去掉超出部分，如图7a所示；

2）针对线物面与地类图斑间的缝隙，将线物面按照缓冲边线进行延伸，如图7b所示；

3）针对延伸处理不能达到填充缝隙效果的，采用节点微调的方式，计算面化图形节点与原有地类图斑图形节点的距离，将小于设定容差阈值的面化图形节点调整到原始地类图斑图形节点上，减少狭长或碎小面状图形，实现与地类图斑融合，如图7c所示。

图7 线物面与地类图斑融合Fig.7 Integrating the polygon- linear features with the delineation of land classif i cation

线物面与地类图斑融合主要采用多边形融合算法实现，其核心伪代码如下：

输入：地类图斑DLTB，临时线物面TMPXZDWM

输出：结果线物面XZDWM

1{

// 去除超出地类图斑的碎面

2 if TMPXZDWM图形与DLTB图形相交

3 {

4 数组a ← TMPXZDWM与DLTB空间相交，

求取相交部分图形

5 for i← 0 to 数组a长度 - 1

6 {

7 if a[i]的图形面积 < 阈值

8 TMPXZDWM ← TMPXZDWM扣除a[i]图形

部分

9 }

10 }

// 处理线物面和地类图斑缝隙

11 数组b ← TMPXZDWM图形节点集合

12 for j ← 0 to 数组b长度 - 1

13 {

14 length ← 线物面节点b[j]到DLTB图形边界距离

15 if length < 阈值

16 节点b[j]移动到DLTB图形边界

17 }

18 XZDWM ← TMPXZDWM

// 和图斑处理后的线物面

19}

1.6 线物面属性处理

线状地物面化处理过程中均记录线状地物权属单位代码、地类编码等属性信息，线状地物面化要素与原始地类图斑融合时，对发生切割的原始地类图斑保留其基本属性，新生成的地类图斑填写权属单位代码、地类编码和地类名称等信息。

2 实验分析

以扬州广陵区和牡丹江东宁市的第三次全国土地调查试点为例：广陵区2016年土地利用变更数据库中线状地物有20 525条，东宁市2016年土地利用变更数据库中线状地物有70 506条，按照试点技术方案，所有线状地物矢量化的工作量巨大。因此，以线状地物面化方法为理论基础，开发自动化批量处理工具，辅助内业线状地物面化工作。工具采用C#和ArcEngine10.2组件开发，使用平角缓冲、基于规则的多边形叠加分析、多边形融合和节点吸附等多种算法对面化图形进行优化处理，采用ArcGIS的File Geodatabase文件地理数据库提高数据处理效率，在保证效果的同时缩短线状地物处理时间。

通过程序的自动化处理，绝大部分的线状地物面化后能够达到内业勾绘的效果，采用线状地物面化方法处理后的沟渠、农村道路等线状地物能以图斑形式表达，如图8所示。在线物面处理时，无论是相同地类还是不同地类，在端点连接处都实现了无压盖、无缝隙融合，并且线性地物的连贯性得以保持，如图9a、图9b所示。在线物面与地类图斑融合时，剔除了超出地类图斑的多余碎面，图形节点与地类图斑之间缝隙自动填补，保证了面化图形与地类图斑交接处平滑，减少了碎面和缝隙，如图9c所示。

图8 线状地物面化前后整体对比图Fig.8 Overall comparison diagrams before and after the linear features faceting

图9 线状地物面化后优化处理对比图Fig.9 Comparisons diagram before and after the linear features faceting

本文以扬州广陵区和牡丹江东宁市试点为例，通过定量方式评估线状地物面化后的准确性和效率。准确性方面，在广陵区和东宁市分别选择100条和200条空间均匀分布且各地类均有一定比例的线状地物作为检测样本，采用目视解译判读结果作为真值进行第一次检验，准确率分别达到72%和70.5%，准确率统计见表2。

表2 线状地物面化结果准确率统计表Tab.2 The accuracy statistical table of linear faceting

通过分析发现原始数据问题和算法缺陷是造成线物面和实际不符的主要原因：

1）原始线状地物采集过程中没有严格按照中心线勾绘，造成面化后的图斑与实际有所偏移，原始线状地物扣除比例填写错误，造成线物面化方向与实际不符；

2）算法存在缺陷，在经验规则失效、实际数据处理过程中的容差超出阈值范围等都可能造成线物面与实际不符，如：在农村道路、沟渠交会处，按照规则农村道路穿过沟渠，沟渠在农村道路处断开，但该农村道路实际可能就是一条断头路，沟渠贯通，农村道路断在沟渠边。

针对问题1）可以通过修正原始线状地物空间位置和属性填写的正确性来解决，针对问题2），可以增加遥感影像RBG值判别算法来提升线状地物面化方法的准确性，这也将作为本方法后续研究的内容。本文通过修正样本数据空间位置和属性填写的正确性后，对线物面化成果进行第二次检验，准确率分别提升到81%和84%。

效率方面，如果将广陵区和东宁市试点数据全部通过人工数字化，按照测绘生产成本费用定额估算并结合实际线状地物数字化经验统计，每个人每天预计能完成0.1 km2的线状地物数字化工作，全部完成扬州广陵区和牡丹江东宁市的数字化工作需要28 d和157 d。利用程序自动化辅助处理，耗时分别为4 d和21 d，内业采集效率分别提升了600%和650%，见表3。

表3 线状地物内业采集时间对照表Tab.3 Time comparison table of linear features collection

3 结束语

为提升第三次全国土地调查中未变化线状地物快速图斑化采集的问题，本文提出了线状地物自动面化方法。方法首先在建立线状地物缓冲区的基础上，利用线状地物地类编码、宽度等属性信息，结合权属单位代码和地类连通性，解决了线状地物面化过程中图形交叉重叠问题。然后，通过多边形融合和节点吸附等拓扑分析算法，对线物面进行接边处理，解决了线物面与线物面、线物面与地类图斑无缝衔接的难题。最后通过计算机编程，实现对线状地物面化批量处理。经试点验证，线物面化成果准确率平均达到82.5%，采用自动化处理与人工辅助结合的方式，线状地物图斑化采集效率平均提升了625%以上。因此，本文所提出的线状地物面化方法可行且具有实用价值。然而，在线状地物面化过程中，目前还需要一些人工干预，且未结合影像进行分析，后续将把影像作为一个参考因素，使用机器学习相关算法，让线状地物面化方法更加智能化。