田楠
(辽宁省自然资源卫星应用技术中心,辽宁沈阳 110034)
为了把握国势、掌握国情、制定国策,按照《自然资源部办公厅关于开展2019年全国地理国情监测工作的通知》、辽宁省自然资源厅《关于下达2019年辽宁省地理国情监测项目生产任务的通知》的文件要求,辽宁省开展2019年基础性地理国情监测工作。2015年,我国已经圆满完成了第一次地理国情普查任务,通过这次普查,国家层面已经精确全面地掌握了地表自然与人文地理要素之间的关系以及空间分布情况[1],完成了地理国情信息数据的可视化和空间化[2],提高了地理信息数据为国家、企业和群众服务的能力。在第一次全国地理国情普查完成后,国务院对地理国情监测工作提出常态化要求,我省自2016年以来,每年都积极开展基础性地理国情监测项目,多年来获得的成果已经成功应用在城市规划监管、空间开发治理、自然资源管理以及环境保护与治理等多个方面,并且在智慧城市和生态文明社会制度的建设中发挥了不可代替的作用。
地理国情信息数据的基本内容包含地理自然、生物和人文地理现象的空间信息数据[3],而地理国情要素正是作为载体来承载和表述地理国情数据的内容,以直观的概念让人们更好的联系和区别客观存在的地理事物,利用地理国情要素的空间与属性特征,也更有助于分析提取变化信息。
目前地理国情数据的数据源主要来自第一次地理国情普查数据以及其后的地理国情监测项目数据。数据成果主要包括:地表覆盖数据、地理国情要素数据、数字正射影像数据、解析样本数据、专题数据、统计报告和统计报表等。地表覆盖数据和地理国情要素数据作为研究和分析决策的主要数据,不仅是地理国情成果数据中最重要的部分,并且能够真实的反映出人类活动与自然地理环境之间的密切关系。
进行地理国情监测的常态化目标就是基于本底数据,对各区域变化情况进行监测,形成现势性强、精度高、覆盖全面的地理国情监测数据,进一步丰富地理国情信息产品,拥有持续、稳定、标准和权威的特性属性,为各部门和地方政府提供地理国情信息决策支撑,为自然资源调查监测等重大国情国力调查工作提供统一的地理空间公共信息基底。
地理国情监测数据不仅数据量大,而且数据类型多,在进行数据更新时,对矢量数据进行变化检测是更新的重要环节。而目前的矢量数据变化检测还存在着设计规则不完善、数据类型单一、大量人工干预等问题,导致工作效率不高、准确率低等问题。因此,能够自动识别地理国情监测数据变化信息的方法亟待解决。
地理国情监测数据是对地理实体的空间抽象描述,用来表示要素所代表的地理实体的空间特征的有拓扑关系、几何形状、位置信息等空间特征,用来表示要素所代表的地理实体的属性特性的有名称、级别、数量、种类等属性特征。通过对本底数据和监测数据的预处理,再同时利用要素的空间和属性特征进行叠置分析和几何约束分析,从而实现对点、线、面要素变化信息的自动识别(图1)。
实现变化信息的自动识别,主要在于对图斑要素的空间信息和属性信息的获取,利用叠置分析的方法,使得本底数据与监测数据之间建立新的空间关系。作为提取地理信息系统空间隐含信息的重要手段,不同于位置查询功能,通过叠置分析可生成新图层,而且输入图层的部分要素会被叠加图层的边界所分割[4]。新图层不仅体现出了本底要素与监测要素的差别,而且包含了本底要素和监测要素的所有属性。
图1 变化信息自动识别流程图
地理国情监测数据变化信息自动识别的判断条件如下:
判断为新增的条件是:
判断为伸缩的条件是:
式中,ARC表示面积容差,CC表示地理国情本底数据要素分类代码,CC1表示地理国情监测数据要素分类代码,PIArea.Area表示经过叠置分析后生成的面,Shape_Area为地理国情本底数据要素面积,Shape_Area1为地理国情监测数据要素面积。根据《基础性地理国情监测检查验收与质量评定规定》(GQJQ11-2017)中规定,相邻多边形之间不存在大于0.01m的重叠、缝隙等拓扑错误。为提高检测精度,本次ARC取值范围设定在0.001~0.01m之间。
以丹东市四个测区的2019年地理国情地表覆盖监测数据生产为例,利用自动识别变化信息的方法进行测试(表1)。
表1 自动识别地表覆盖变化信息统计表
从结果中可以看到四个测区的总变化率在30%~40%之 间 ,耗时总体保持在30分钟左右,处理时间较短,效率较高。
利用国家下发的质检软件对自动识别结果进行检查(表2)。从结果中可以看出,此方法正确率比较高。
表2 自动识别地表覆盖变化信息正确率统计表
针对地理国情监测项目中数据量大、数据类型多、属性信息丰富等特点,利用数据的空间信息和属性信息特性,采用叠置分析技术,提出了一种自动提取地理国情地表覆盖变化信息的的方法。利用元宝区、振兴区、振安区和东港市4个测区的地理国情地表覆盖数据进行了生产验证,结果表明,此方法不仅流程清晰、原理简单,而且操作性强、执行效率高,大大提高了工作生产效率和产品质量。此方法对地理国情监测项目的数据更新有着重要的参考价值。