“天地图·南昌”矢量数据融合技术方法探讨.pdf

经纬天地Survey World2023年第3期No.320230引言为提高测绘地理信息公共服务能力和水平，促进测绘地理信息公共资源共享和利用，由原国家测绘地理信息局于2011 年主导上线了国家、省和市三级节点的国家地理信息公共服务平台“天地图”平台1。随着近年来“天地图”平台应用的不断深入和扩展，传统“分建共享、服务聚合”模式已无法满足需求，存在国家、省、市三级节点服务协同不一致、地图表现不一致以及数据共享利用不充分等问题2。因此，新组建的自然资源部采用“数据融合”模式，推动“天地图”公众版一体化建设，通过国家主节点和省级节点、省级节点与市级节点的数据融合，建立了统一的在线数据和功能服务体系，形成了一套唯一且权威的电子地图库和地图瓦片库，并尽可能丰富数据内容，提高数据精度，为国家经济建设、社会公众事业服务等工作提供更加精准和详尽的地理信息服务。数据融合是国家、省、市三级节点同构的基础性工作之一，是利用国家、省、市三级节点的数据资源进行比对和分析，提取精度高、现势性强、内容完整、表达准确的要素进行处理，从而构建新数据集，提高“天地图”国家、省、市三级节点数据的精确性、丰富性以及现势性3。数据融合的内容主要包括道路、铁路、水系、绿地、居民地以及地名地址等。本项目依据南昌市测绘地理信息“十三五”规划和 江西省自然资源厅办公室关于做好 2020 年度天地图建设与应用的通知（赣自然资办发 2020 75 号）等文件精神，在分析现有数据资源的基础上，开展“天地图 南昌”矢量数据融合工作，并阐述矢量数据融合的技术路线和技术方法，为其他城市开展此项工作提供借鉴作用。1已有矢量数据资源的分析与利用“天地图南昌”矢量数据融合技术方法探讨赵华（江西省国土空间调查规划研究院，江西 南昌 330000）摘要：为解决“天地图”国家、省和市三级节点服务不统一、数据精度不高、现势性不好、更新不及时等问题，对国家、省、市节点数据开展数据融合工作。以“天地图 南昌”矢量数据融合为例，探讨了矢量数据融合的技术路线，阐述了道路、铁路、水系、绿地、居民地以及地名地址6大类矢量要素融合的方法和关键点，实现了国家、省、市三级节点的矢量数据融合，提高了“天地图 南昌”矢量数据的现势性、精确性以及丰富度。关键词：“天地图 南昌”；矢量数据；数据融合中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：2095-7319（2023）03-0024-04Discussion on vector data fusion technique of Map World NanchangZHAO Hua(Jiangxi Provincial Institute of Territorial Spatial Survey and Planning，Nanchang 330000，China)Abstract:In order to solve the problems such as inconsistent service，low data accuracy，poor current situation and delayed update ofthe national，provincial and municipal nodes of the Map World，the data fusion work is carried out on the national，provincial andmunicipal node data.Taking Map World Nanchang vector data fusion as an example，the technical route of vector data fusion isdiscussed，the methods and key points of vector elements fusion of six categories like road，railway，water system，green space，residential places and geographical name address are expounded，and vector data fusion of national，provincial and municipal nodes isimplemented.The current situation,accuracy and richness on vector data of Map World Nanchang are improved.Key words:Map World Nanchang;vector data;data fusion收稿日期：2022-05-11作者简介：赵华（1971），男，江西南昌，本科，工程师，主要从事地图学和地理信息系统相关工作。E-mail：246月经过收集整理，形成的数据资源内容包括以下 4 部分。（1）2020 年江西省级节点矢量数据，覆盖江西全省，空间参考为 CGCS 2000 坐标系。其中，道路数据已融合国家导航道路数据，现势性较高、数据内容丰富、属性完整，作为本项目的基础数据。其他要素主要有居民地、铁路、水系、城市绿地数据，其属性完整、现势性高，但数据综合处理程度较大、精度较低，仅作为本次融合的参照数据。（2）2019 年南昌市市级节点矢量数据，覆盖南昌市主城区 805 km2，空间参考为 CGCS 2000 南昌地方坐标系。与省级节点矢量数据相比，其居民地、铁路、水系、城市绿地数据内容完整、丰富且更精细，因此可作为本项目的基础数据使用，与省级节点矢量数据进行属性融合，以及对其现势性不足区域进行矢量数据融合。其道路数据作为本项目道路数据融合的参照，通过跨层编辑对省级节点道路数据缺少内容进行补充。（3）2020 年江西省级节点地名地址数据，覆盖江西全省，空间参考为 CGCS 2000 坐标系，包含村庄、兴趣点两个数据层，共约 84.02 万条地名地址点，其中南昌市 7200 km2范围地名地址数量约 11.23 万条，数据整体现势性较低，属性值较少，可作为地名地址数据融合的参照，提高南昌市级节点地名地址成果的现势性。（4）2019 年南昌市市级节点地名地址数据，覆盖整个南昌市 7200 km2，空间参考为 CGCS 2000 南昌地方坐标系，共约 31.08 万条地名地址点。其数据整体现势性较高，地址、电话等的属性较完全，但其未进行分类、简称、标签、品牌词、重要度等的制作，还存在重点、地址错误及与矢量数据存在拓扑等情况，作为地名地址数据融合的基础数据。2矢量数据融合技术路线2.1矢量数据融合要求根据 2020 年 天地图数据融合技术要求 中矢量数据融合要求，充分整合国家主节点、省级节点与市级节点矢量数据，遵循精准性、一致性、完整性等原则，对道路、铁路、居民地、水系、城市绿地以及地名地址 6 大重点要素进行融合。具体要求如下：确保数据基础正确；确保数据完整；确保属性表的字段名、长度正确性与属性内容填写规范；确保数据逻辑一致；确保数据拓扑正确；确保数据接边正确4。2.2技术路线根据矢量数据融合的目标和要求，设计了矢量数据融合的技术路线。矢量数据融合的技术路线示意图如图 1 所示。矢量数据融合主要包括以下 5 个步骤：（1）数据收集整理，主要收集已有的各类省级节点矢量数据和市级节点矢量数据，并对数据要素进行提取和代码一致性处理；（2）根据数据融合的目标，对道路、水系、铁路、绿地、居民地和地名地址六大矢量要素进行数据融合；（3）根据各要素的现势性、精细度以及完整度等信息，对各要素分层进行处理，从而实现分层数据融合；（4）利用研发的检查工具，对分层要素融合成果进行质量检查，如果不合格，则返回前步骤进行要素重新融合；（5）合格后的分层要素成果，进行矢量数据整体融合，并对数据进行检查和修改，确保数据合格，提交矢量数据融合最终成果5。3矢量数据融合关键步骤为了消除数据之间的差异，提高数据的可用性，提升数据精度，实现国家、省、市数据的统一，对收集的矢量数据资源进行融合，主要步骤有数据标准化处理、数据融合、数据后处理和验证等。3.1数据标准化处理数据标准化处理主要包括统一数据格式、数据清洗以及数据对齐等。统一数据格式是需要确保所有矢量数据的格式是一致的。本文收集的矢量数据格式包括 Shapefile、GeoJSON、KML 等，需将所有的数据统一转换成 Shapefile 格式。统一坐标系统需要确保所有数据的坐标系是一致的。如果不同数据源采用不同的坐标系统，就需要进行坐标系统的转换，以确保所有数据都在同一坐标系统下6。数据清洗是对数据错误或冗余的地方进行处理，包括去除重复数据、填补缺失值、修正错误数据等。数据对齐是确保来自不同数据源的数据可以相互匹配。如果同一属性在不同的数据源图 1矢量数据融合技术路线示意图赵华：“天地图 南昌”矢量数据融合技术方法探讨25经纬天地Survey World2023年第3期No.32023中有不同的命名或类型，就需要进行数据字段的统一。3.2数据融合数据融合是从多个数据源抽取、整合并转换信息的过程，最终形成一个统一、一致的数据视图。数据融合涵盖了一系列复杂的技术和方法，包括数据的合并、重叠、插值和平滑等操作。数据合并是数据融合的一个关键步骤，用于将两个或更多的独立数据集按照一定的标准或规则集成在一起，形成一个新的、统一的数据集。数据重叠是在相同的空间或时间域上将两个或更多的数据集进行叠加，以便能够在同一空间或时间范围内对多个数据集进行比较和分析，从而揭示数据之间可能存在的相互关系和交互影响。数据插值是从已知的数据点生成新的数据点的过程，用来填补数据中的缺失部分，或者用来创建更高分辨率的数据模型。数据平滑是用来减少或消除数据中的噪声或波动的过程。3.3数据后处理和验证数据后处理和验证是对融合后的数据进行清洗、校正、优化和验证，以确保数据的质量和可用性。数据清洗是去除融合数据中的冗余和错误，如消除重复记录、纠正格式错误、填补缺失值等，提高数据的质量和一致性。数据校正是在数据融合过程中，可能需要对数据进行一些调整或修正，以反映真实世界的情况。数据优化是对融合数据进行优化，以提高数据的效率和易用性。数据验证是确认融合数据的准确性和可靠性，通过对比原始数据、使用独立的数据源、进行实地调查等方法实现。4矢量数据融合实现本文对道路、水系、铁路、绿地、居民地和地名地址 6 大矢量要素进行数据融合，下面以道路数据和地名地址数据为例阐述数据融合方法和流程。4.1道路数据融合道路数据融合是参照第三次全国国土调查（以下简称“三调”）统一时点更新影像，基于省级节点的道路数据，利用市级节点道路数据对省级节点道路数据进行数据新增融合、属性融合以及空间位置更新，并处理好接边关系及道路与道路、道路与其他数据的拓扑关系。详细处理分以下 4 种情况：（1）当省级节点道路数据与市级节点道路数据位置发生冲突时，以市级节点道路数据的位置为准，并参照“三调”时点更新影像，将省级节点道路数据纠正至市级节点道路数据位置上；（2）当省级节点道路数据有属性而市级节点道路数据无属性时，保留省级节点道路数据属性；（3）当省级节点和市级节点道路数据的属性存在明显差异时，以市级节点道路数据属性为准；（4）道路数据融合过程中，在不破坏省级节点道路数据的原始路网模型的前提下，不得降低省级节点道路数据的现势性。道路数据融合流程示意图如图 2 所示。4.2地名地址数据融合地名地址数据融合是以质量较高的市级节点地名地址数据为基础，与省级节点地名地址数据进行了融合。对于重复的地名地址数据，保留市级节点地名地址数据，删除与之相对应的省级节点数据；对于新增加的地名地址数据，则以市级节点为准。在地名地址数据融合过程，应注意以下几点内容：首先，根据 天地图母库地名地址分类代码表 要求，对地名地址数据的分类代码、简称、标签、品牌词、重要度 5 大类进行处理和属性检查修改；其次，地名地址数据不能存在重复，利用地名地址数据处理软件，分别对地名地址数据进行自判重和互判重检查，根据检查结果，人工进行逐一标记，对互判检查结果的重复点对，优先保留市级节点地名地址数据，自判检查结果的重复点对，优先保留地址及电话属性较完全的地名地址数据。最后，地名地址拓扑关系检查。处理地名地址与水系、道路、城市绿地、铁路不合理相交关系。处理地名地址不合理位置，如点落水面、点在道路中间等。处理与道路线不合理间距数据，规定地名地址数据与道路中心线间隔不得小于 3 m。地名地址数据融合流程示意图如图 3 所示。5结语“天地图”平台建设和推广应用是自然资源部门的一项长期基础性工作，需持续丰富数据资源并利用先进的技术，以满足政府、企业以及公众对地理信息服务的多样化需求。图 2道路数据融合流程示意图图 3地名地址数据融合流程示意图（下转第40页）26经纬天地Survey World2023年第3期No.32023定位导航是外业核查的重要辅助功能。外业人员可利用该功能实现对核查对象的快速导航，提高核查效率。（4）任务分享任务分享为外业人员提供了灵活的协同作业方案。外业人员可将自己的任务分享至离核查点位最近的其他外业人员，被分享人可下载该任务进行核查，有效节省了核查时间。（5）任务提交任务提交实现了核查成果上传功能。外业人员可通过网络将核查成果提交至云端，没有网络的情况下可以暂存至本地，支持后期上传。2.3.3接口调试接口调试的基本原理是模拟前端向服务器发送数据，得到相应的响应数据，从而判断接口是否可以正常地进行数据交换。系统在测试过程中使用了 2 种方式：一种是利用性能测试工具 JMeter 模拟客户端发起 http 请求；另一种是使用Python 直接编写脚本模拟客户端发起 http 请求，并通过相应的配置完成了地图服务数据、核查对象数据、影像数据、照片数据、多媒体数据、矢量数据、文档数据等多种数据资源的接口调试，保障了各类数据在云端、管理端和外业端的顺利传输。3结语本文通过分析自然资源监测外业核查工作现阶段的实际需求，利用互联网、云计算及新型测绘遥感地理信息技术，对现有数据资源进行了整合和升级，实现了多种数据格式的统一存储和共享应用，完成了系统云端、管理端和外业端的接口调试，实现了外业核查成果的实时获取和安全传输。以此为基础研发了基于测绘云的自然资源外业核查系统，构建了自然资源监测新型内外业一体化生产体系，提高了外业核查工作效率。目前，该系统已广泛应用于地理国情监测、城市国土空间监测、违法乱占耕地及卫片执法等多个自然资源业务领域，有效提升了自然资源管理信息化水平。参考文献：1郭振宇,廖容升,李正强,陈辉.自然资源调查监测系统开发及关键技术研究J.北京测绘,2022,36(5):595-599.2王雷霆.数字调绘系统在地理国情监测外业核查中的应用J.经纬天地,2018(1):52-56.3曾珏,辛丽璇,曾巍.基于“互联网+”的外业调查与核查系统设计与开发J.地理空间信息,2019,17(3):8-12.4廖永生,丘小春.基于智能定位手机的影像信息内外业一体化核查系统J.测绘与空间地理信息,2015,38(12):171-174.5赵建雪,袁晓妍.基于云架构的自然资源与地理空间数据库建设J.测绘与空间地理信息,2021,44(7):107-110.本文以“天地图 南昌”矢量数据融合工作为例，研究和分析了矢量数据融合的技术路线，并详细阐述了道路、地名地址等矢量要素融合方法以及数据融合的关键技术，形成了最新一版国家、省、市节点矢量数据。在未来的工作中，一方面将继续致力于“天地图南昌”公众版一体化平台的完善和推广，将“天地图 南昌”塑造成南昌市的公共服务基础平台，使其成为全国和省级的优秀市级节点。另一方面将为相关部门和广大社会公众提供高质量的地理信息服务，同时积极推动“天地图 南昌”平台的深度应用与开发，以满足更广泛的需求。参考文献:1刘月.“天地图辽宁”数据融合技术方法的探讨J.测绘与空间地理信息,2016,39(7):176-178.2余远剑.“天地图福建”数据属性融合处理及程序实现J.测绘与空间地理信息,2020,43(7):126-128.3YANG B,DONG Z.A shape-based segmentation methodfor mobile laser scanning point cloudsJ.ISPR Sournal ofPhotogrammetry and Remote Sensing,2013,81:19-30.4周宇晨,石善球.“天地图江苏”与国家、市级节点数据融合技术研究J.江苏科技信息,2020,37(36):46-48.5赵秋菊.“天地图”POI融合关键技术研究J.测绘,2021,44(2):64-66.6沈蕾,李乃强.多源矢量数据的电子地图整合更新技术研究J.地理空间信息,2021,19(7):119-122,8.（上接第26页）40