数字城市建设中地理信息数据处理方法研究

时英娜

（海天地信科技有限公司，山东 烟台 264000）

随着数字城市建设工作的持续推进，人们对于地理信息数据的重视程度也越来越高，各地人民政府与城市内辖区主管部门都在利用地理信息数据，辅助城市建设与管理。而要发挥地理信息数据更高的价值与效能，应在采集信息时提高数据的可信度，将其作为数字城市建设的前提条件、提高城市信息化水平的重要手段，地理信息数据的应用能够有效地解决新时期城市建设中存在的信息不畅通、专业数据支撑缺少等问题，并通过各种领域的资源共享，形成一种全新的城市信息系统和服务方式，为各区域的信息化和标准化建设工作提供依据[1]。数字城市建设是我国城市测量技术的一大进步，通过对当前的城市规划与建设工作的细致分析，使城市规划水平得到显著提高。

1 数字城市建设中地理信息数据处理方法

1.1 地理信息数据采集

针对地理信息数据的类型，对数字城市建设中的各种数据类型资料进行采集，为后续处理提供条件。数据类型主要包括数字线划地图（Digital Line Graphic，DLG）数据、数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，DOM）数据、三维（3D）图像数据、数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据等。依据数字城市的各种数据，按照相关技术标准和技术要求，进行数据的更新、生产和制作。采用调绘、数码摄影测量等比较成熟的资料收集技术，实现对数据的采集[2]。

针对DLG数据资料，在完成对数据的外业采集后，用专门的软件对DLG数据进行了内部的整理和处理。每一个测量控制点都不能代表图根点，而四等以上的点则用《图式》中相应的符号来表示。要求所有的点坐标和线坐标都在地图上，在完成数据获取后，确保各个控制点的连接能够形成封闭的建筑面[3]。针对城市主要街道，采用主干道划分方式，绘制后的线条宽度为0.35 mm；针对城市次要街道，绘制后的线条宽度为0.25 mm。

DOM数据资料的采集主要集中在卫星和航空影像上，通过拼接、匀色等处理，得到质量更高的数据。高分辨率的图像资料包含的信息更加丰富，且更直观形象，是目前地图背景资料的重要组成部分。

在DEM数据资料的获取中，以航片扫描的方法，引入了空间加密，并依据立体效应进行检验[4]。通过对不符合标准的数据进行修正，提取特征点、特征线，从而重建DEM数据。第72页图1为DEM数据的采集流程图。

图1 DEM数据的采集流程图

对于3D图像数据的获取，首先要以现有DLG数据为基本架构，以某一建筑的实测高度为基准，通过摄影获取图像，然后将其绘制成3D图像。将DLG数据资料输入3D MAX软件，对要建立模型的建筑进行测量，并利用所拍摄的建筑物图像对其进行纹理处理[5]。所有的材质都采用正射校正，统一像素的数值和大小和色调。同时，还需要在该软件中完成纹理粘贴处理。

1.2 基于多种数据类型的数据处理

根据上述内容，分别完成对4种地理信息数据的采集。对各种数据类型的数据资料进行处理。对于DLG数据的处理，按照数据导入的准则，通过数据转换、入库等环节，将大量的数据输入到数据库中。在对DLG数据处理时，首先需要对其进行质检，若质检不合格，则重新采集这一类型数据；若质检合格，则对采集到的DLG数据进行编辑[6]。其次，针对完成编辑后的DLG数据再次进行质检，若质检不合格，则返回重新编辑；若质检合格，则将DLG数据中的DWG格式数据转换为MDB格式数据[7]。最后，将经过转换后的数据入库。在地物中，平面和直线之间要有一定的连贯性，不能由于注记等原因而造成中断，例如，在等高线上，不能用注记将线按下，也不能用“WIPEOUT”来消除线条。另外，住宅等建筑整体应以一条折线的形式表示，折线应保持连续。如果是距离很近的物体，就需要通过不同的指令来精确地捕捉，比如建筑之间的边界。

在完成对DLG数据的处理后，针对DOM数据进行处理。其图像数据是用DLG数据进行修正，再用航空图像和遥感图像建立起来的。数字城市建设中的影像数据即DOM数据。在DOM数据中，图像可以是彩色的，也可以是全色的。DOM数据可在收集、检查、编辑等操作后完成入库。在全面的影像品质检验之后，若影像整体亮度、色彩对比度比较大，整体色调不均衡，则需要进行匀色处理；但若图像属于不同季节，则可仅作均匀光照处理，而因植物的改变而造成的颜色差别则不予考虑。对图像边缘进行全面的检验，将符合要求的数据进行边缘处理，保证图像边缘不会出现明显的色调变化，并且相邻图像的边缘要保持无缝连接；当接缝交叠时，不得有模糊和重影；在镶嵌完成后，整个图像不会有太大的对比，并且要适当地使用色彩。

在此基础上，对DEM数据进行处理。针对已有的DEM数据，对其格式进行检查，确保数据的有效性。如果DEM数据不符合入库标准，则需要将.dem格式、.asc格式转变为标准格式。针对数据内容的差异性，将所有需要的各类参数输入到数据库当中[8]。针对栅格数据的加载，需要考虑到分块的大小和栅格金字塔的级别。

在经过上述数据处理后，各个数据类型可以以图2所示的方式展示在地图当中，并生成相应的地图模型。

图2 多种数据类型的地图展示形式示意图

按照图2所示的内容，不同数据类型可以生成不同的地理信息数据展示形式，以此为数字城市建设提供更可靠的数据资料。

2 数字城市建设中地理信息数据处理的实证分析

以某数字城市建设工作为例，采集建设中的地理信息数据。为提高采集工作的规范化，定义采集不同类型信息时的文字样式，见表1。

表1 采集不同类型信息时的文字样式

在处理过程中，参考相关文件要求，标识公用数据，包括水系数据、道路数据、区域边界数据、植被数据等，将此部分数据作为数据处理中的基础数据。将所获取的城市地形资料作为参照，匹配数字城市建设中的多种数据元素，将河流、湖泊、池塘连接性线路作为图形中的边界线。在匹配交通资料时，根据交通公路等级、铁路等级，进行路段的标识。

在处理过程中，明确道路资料是贯穿整个地图的，可以先对道路资料进行分类。按双线、单线、附属道路的处理方式进行整理。为避免处理中出现漏线或破碎的现象，从而确保边线的完整性，可以根据道路周边的地形来进行处理，比如房屋边线、花圃边线等，原则上，在显示道路时，要保持对端的数据呈现连接状态。而两条线路的交叉口是处理的重点，一般两条线路的特征并不完全一样，交叉口的结构与其所连接的高等级公路是一样的；当两条道路的交叉点不在一个平面上时，需要在两条直线上进行十字路口相交标识。在对两条线路进行边界处理之后，按照该规范生成道路中心线，并对其进行元素编码，使其与边界相符合。单线路段的关键在于进行拓扑误差检测，检查与双向车道的连接，排除悬点，检验和批量清除假结点、有无超短线段等。对道路交叉口处理方式与路网连接处理方式进行设计，见图3。

图3 道路交叉口处理方式与路网连接方式的设计

在此基础上，对于城市中的居住区住宅要以“面”来表示。在原有资料中，特殊住宅多有辅助线，如单纯房屋斜线、棚房齿线等，抽取辅助线作为结构元素，将全部房屋结构元素线进行梳理，对悬挂线、拓扑面、拓扑点进行检验。检查线的自交叉，按照修正、重线检验、重线删除、零长线删除、对悬吊点、假结点检验、批量检验、拓扑检验、构面检验、图面标注、符号检验的方式，检验房屋结构数据处理的正确性。

明确不同类型的数据的处理标准后，使用本文方法与传统方法，对数据进行处理，对处理后数据的精度进行检验。匹配处理后的数据与数字城市地图，根据不同区域的适配度，检验本文方法与传统方法的处理精度。适配度越高，精度越高。整理实验结果，本文方法与传统方法处理后数据与数字城市地图的适配度实验结果比较见图4。

图4 本文方法与传统方法处理后数据与数字城市地图的适配度实验结果比较

3 结论

通过上述研究，得到以下2个方面的结论：一是根据本文方法与传统方法处理后数据与数字城市地图的适配度实验结果，本文方法处理后数据与数字城市地图的适配度较高，由此证明该方法对于地理信息数据的处理精度较高。二是为适应数字城市建设工作的发展，应在后期的工作中，明确数字城市建设是一项相对复杂的工作，通过不断落实此项工作，助力我国数字城市发展逐步向智慧城市发展的过渡与转变，实现对产业建设与发展工作的持续深化。