面向某縣地理國情普查的數(shù)據(jù)采集技術與方法探討

王大勇

摘 要：地理國情普查是一項重大的國情國力調查，是掌握地表自然、生態(tài)以及人類活動基本情況的基礎性工作，是開展地理國情監(jiān)測的前提和基礎。通過開展地理國情普查，能夠全面獲取各類地理國情信息進行綜合統(tǒng)計分析，揭示經(jīng)濟社會發(fā)展和自然資源環(huán)境的空間分布及內在關系，實現(xiàn)地理國情信息對政府、企業(yè)和公眾服務。該文以某縣地理國情普查試點為例，詳細介紹地理國情地表分類覆蓋數(shù)據(jù)的采集過程。

關鍵詞：地理國情 地表覆蓋 數(shù)據(jù)采集 分類

中圖分類號：P208 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）02（a）-0008-02

地表覆蓋是地理國情普查的基礎，地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集是地理國情普查數(shù)據(jù)采集的重要組成部分。目前，有很多基于遙感影像獲取地表覆蓋分類數(shù)據(jù)的方法，包括計算機自動分類、全人工交互式解譯、外業(yè)調查等，其中，計算機自動分類效率最高。然而，自動分類容易出現(xiàn)細小碎塊，也存在很多誤分的情況；全人工交互式解譯的準確率最高，但工作量很大。該文以某縣地理國情普查試點為例，將遙感自動解譯與人工采集結合起來，對地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集方法進行詳細的研究和探討。

1 普查數(shù)據(jù)采集的數(shù)學基礎及精度

1.1 數(shù)學基礎

數(shù)據(jù)制作的坐標參照系：采用SCSG2000國家大地坐標系；采用地理坐標，經(jīng)緯度坐標值以“度”為單位，用雙精度浮點數(shù)表示，至少保留6位小數(shù)。高程基準：1985國家高程基準，高程系統(tǒng)為正常高；高程坐標單位為“m”。注：過程分幅數(shù)據(jù)采用高斯—克呂格投影，按3°分帶；投影帶的中央經(jīng)線與赤道的交點向西平移500 km后的點為投影帶坐標原點。平面坐標單位采用“m”，坐標值保留3位小數(shù)。

1.2 精度指標

1.2.1 數(shù)據(jù)采集精度

數(shù)據(jù)采集精度。即采集的地物界線和位置與影像上地物的邊界和位置的對應程度。影像上分界明顯的地表覆蓋分類界線和地理國情要素的邊界以及定位點的采集精度應控制在5個像素以內。特殊情況，如高層建筑物遮擋、陰影等，采集精度原則上應控制在10個像素以內。如果采用影像的分辨率差于1 m，原則上對應的采集精度應控制在實地5 m以內，特殊情況應控制在實地10 m以內。由于攝影時存在側視角，具有一定高度的地物在影像上產(chǎn)生的移位差需要處理，以符合采集精度要求。

1.2.2 分類精度

對于地表覆蓋分類數(shù)據(jù)，沒有明顯分界線的過渡地帶內覆蓋分類應至少保證上一級類型的準確性。應綜合采用包括外業(yè)調查、交叉復核等多種措施，并加強過程質量控制，確保各級類型具有優(yōu)良的分類精度。具體分類精度要求及其評價方法在《地理國情普查檢查驗收與質量評定規(guī)定》中有規(guī)定。

1.2.3 屬性精度

長度、寬度、高程、面積等均采用米制單位。獲取的定量屬性值保留的小數(shù)位及數(shù)量單位應符合數(shù)據(jù)規(guī)定中各具體屬性項的要求。各屬性項賦值必須符合數(shù)據(jù)規(guī)定中各具體屬性項定義的取值范圍，取值與地物實際屬性相符。

2 數(shù)據(jù)采集技術與方法

地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集是以航空攝影正射影像為基礎，利用收集整合的參考數(shù)據(jù)，采用遙感自動解譯與技術人員采集相結合的方式，參考基礎地理信息、土地利用、自然資源等資料，按照地理國情普查內容與指標要求，開展內業(yè)判讀與解譯，進行地表覆蓋分類，并進行人工編輯，完成地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集。采集技術與方法如圖1所示。

（1）以1∶10 000 DLG基礎數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性好壞作為標準，將DLG現(xiàn)勢性好和差的數(shù)據(jù)區(qū)分開來。（2）按照先分割后分類的思路，應用遙感自動解譯和技術人員采集相結合的方法，在FeatureStationGeoEX、AutoCAD、GeowayHASP等軟件中采集部分面對象和地類界，再利用自主開發(fā)的ArcGIS構面工具完成覆蓋分類數(shù)據(jù)構面。（3）將覆蓋分類結果套合影像，對影像進行識別與判讀，對對象進行合并、拆分、重構等編輯。（4）根據(jù)外業(yè)核查結果，對地表覆蓋分類數(shù)據(jù)進行修改，直到合格為止。

3 數(shù)據(jù)采集詳細過程

下面以某縣地理國情普查試點為例，詳細介紹地理國情地表分類覆蓋數(shù)據(jù)的采集過程。

3.1 數(shù)據(jù)準備

地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集以航空遙感影像數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，以1∶10 000 DLG基礎數(shù)據(jù)作為影像分割參考，由于DLG成圖時間不同，導致DLG的現(xiàn)勢性存在差異。DLG現(xiàn)勢性好的數(shù)據(jù)具有較強的參考價值，可以作為影像分割依據(jù)，而DLG現(xiàn)勢性差的數(shù)據(jù)參考價值則不大。故在進行采集之前，需要對DLG數(shù)據(jù)進行區(qū)分，針對DLG現(xiàn)勢性好和差的數(shù)據(jù)分別進行處理。

3.2 DLG現(xiàn)勢性差的數(shù)據(jù)采集方法

DLG現(xiàn)勢性差的數(shù)據(jù)不適合作為影像分割的依據(jù)，以航空攝影正射影像為基礎，技術人員首先直接在FeatureStation GeoEX軟件中采集道路、房屋建筑區(qū)、水域等面對象，再采集其他地表覆蓋類型的地類界。同時，光譜特征突出的對象如水域，可以應用遙感自動解譯的方法進行提取，提高采集效率。具體如下：（1）道路采集：首先采集道路中心線，給道路寬度賦值，在FeatureStation GeoEX中使用線緩沖構面的方法構建路面。（2）房屋建筑區(qū)采集：一般情況下，房屋建筑區(qū)與道路相鄰，故在采集完道路后，在FeatureStation Geo_EX中采用邊線構面的方法采集房屋建筑區(qū)。（3）水域采集：采集液態(tài)水和固態(tài)水覆蓋的地表。水面的光譜特征若與周圍地物存在明顯差異，采用監(jiān)督分類的方法提取水面。（4）其他地類：參照原始影像，采集其他地表覆蓋類型的地類分界線。

3.3 DLG現(xiàn)勢性好的數(shù)據(jù)采集方法

對于DLG現(xiàn)勢性好的數(shù)據(jù)，其DLG數(shù)據(jù)具有較強的參考價值，可以作為影像分割依據(jù)，可先在AutoCAD、GeowayHASP軟件中進行數(shù)據(jù)更新，再利用DLG數(shù)據(jù)進行影像分割。具體方法如下：（1）將DLG數(shù)據(jù)轉換為DXF格式，導入AutoCAD/GeowayHASP軟件。（2）在AutoCAD/GeowayHASP軟件中，參照正射影像底圖，對DXF數(shù)據(jù)進行更新，主要包括道路邊線閉合、房屋建筑區(qū)范圍更新、水域更新及地類界更新。（3）以更新后的DLG數(shù)據(jù)為分割依據(jù)，采用遙感自動解譯的方法對影像進行分割，提高分割準確度。

3.4 地表覆蓋分類數(shù)據(jù)構面

按上述方法進行數(shù)據(jù)采集之后，還需要對數(shù)據(jù)進行構面并對圖斑進行分類。筆者在ArcGIS中自主開發(fā)了構面，工具，能夠實現(xiàn)植被符號轉植被樣本點、SHP數(shù)據(jù)入庫、根據(jù)采樣點構面、拓撲檢查等功能。

（1）將前期采集數(shù)據(jù)轉換為SHP文件格式。（2）植被符號轉換為植被樣本點。將1∶10 000 DLG基礎數(shù)據(jù)的植被作為圖斑分類參考，在ArcGIS中將植被符號轉換為植被樣本點。（3）根據(jù)前期LCA層面數(shù)據(jù)、地類分界線數(shù)據(jù)和植被樣本點數(shù)據(jù)，在ArcGIS軟件中進行構面。

3.5 后期編輯與檢查

由于遙感自動解譯不能保證地表覆蓋分類的結果完全正確，所以，地表覆蓋分類數(shù)據(jù)構面完成后，還需對結果進行人工解譯與編輯。將覆蓋分類結果套合影像，對影像進行識別與判讀，對對象進行合并、拆分、重構等編輯；然后，根據(jù)外業(yè)核查結果，對地表覆蓋分類數(shù)據(jù)進行修改，直到合格為止。檢查合格后的成果如圖2所示。

4 結語

通過采用遙感自動解譯和技術人員采集相結合的方法，先分割后分類，同時利用自主開發(fā)的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)構面工具，應用FeatureStation GeoEX等專業(yè)軟件進行地理國情地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集，具有較高的效率和準確度，可以應用于今后地理國情普查數(shù)據(jù)生產(chǎn)之中。同時，由于FeatureStation GeoEX軟件自帶的數(shù)據(jù)預處理整合功能相對薄弱，所以借鑒1∶10 000 DLG成圖的技術，先在AutoCAD、GeowayHASP中對已有的DLG成果按照地表覆蓋分類要求進行整合利用，再通過建拓撲、修懸掛、構面編輯、增加CC碼屬性，最終得到面狀SHP數(shù)據(jù)，將其導入地表覆蓋分類系統(tǒng)中。不過，此方法的人工編輯工作量仍然較大，今后將著手開發(fā)基于AutoCAD的數(shù)據(jù)整合方案，尋求自動化程度更高的方法，提高自動解譯的精度和水平，進一步減少人工工作量。

參考文獻

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