Python腳本在湖南省第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫自檢中的應(yīng)用

張?zhí)? 郭雙仁 全思湘 馬心念

摘? 要? 第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫是第三次國土調(diào)查工作的主要成果，是支撐未來自然資源管理各項(xiàng)工作的關(guān)鍵，其質(zhì)量必須得到充分重視。對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行充分自檢并依據(jù)自檢問題逐一修改，是減少后期工作量、保障第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫質(zhì)量的重要手段。本文通過對湖南省第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫自檢內(nèi)容和方法的分析，梳理了第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫自檢工作存在的不足，探索了通過Python腳本快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)批量化檢查的方法，提高了數(shù)據(jù)庫自檢工作的自動化和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞? 第三次國土調(diào)查;數(shù)據(jù)庫自檢;Python

中圖分類號：TP312，P272? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1672-5603（2021）01-16-5

Abstract： The database of the third land survey is the main result of the third land survey and the key to supporting future natural resource management tasks. Its quality must be given fully attention. Fully self-checking of the database and revisions one by one based on the self-checking issues are important means to reduce the later workload and ensure the quality of the third land survey database. Through analysis of the content and method in the third land survey database self-checking， this paper sorts out the shortcomings of database self-checking in data overlay inspection， and explores the method of quick data batch inspection by Python script. The result shows that the method can effectively improve automation and accuracy in self-checking.

Keywords： the third land survey; database self-checking; python

為滿足當(dāng)前社會經(jīng)濟(jì)建設(shè)對土地資源綜合管理的宏觀需求，根據(jù)國家、省、市有關(guān)文件要求，在湖南全省范圍內(nèi)開展第三次國土調(diào)查（以下簡稱“三調(diào)”）工作[1]。三調(diào)是一項(xiàng)政策性、技術(shù)性、時效性很強(qiáng)的重大國情國力調(diào)查工作，是全面查實(shí)查清國土資源的重要手段，其成果將為生態(tài)文明建設(shè)、空間規(guī)劃編制和國家相關(guān)政策的制定等各項(xiàng)工作提供翔實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[2-3]。

三調(diào)數(shù)據(jù)庫是三調(diào)成果的主要載體，也是三調(diào)成果匯總與應(yīng)用的數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量關(guān)系到三調(diào)工作的成敗[4]。為了保障三調(diào)成果的真實(shí)、準(zhǔn)確、可靠，盡可能減少后期修改工作，在縣級數(shù)據(jù)庫建設(shè)過程中應(yīng)按照三調(diào)有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)做好數(shù)據(jù)庫自檢工作。

1? ? 數(shù)據(jù)庫自檢內(nèi)容與存在的問題

1.1 數(shù)據(jù)庫自檢內(nèi)容與方法

根據(jù)《第三次全國國土調(diào)查技術(shù)規(guī)程》數(shù)據(jù)庫質(zhì)量檢查內(nèi)容和《第三次全國國土調(diào)查技術(shù)問答（第1-3批）》相關(guān)要求，將數(shù)據(jù)庫自檢內(nèi)容歸納為行政界線檢查、地類檢查、邊界檢查、屬性檢查、圖形檢查、內(nèi)外業(yè)一致性檢查、圖層間邏輯關(guān)系檢查、接邊檢查等[5]，詳見表1。

1.2 存在的問題

三調(diào)數(shù)據(jù)庫建庫軟件能完成大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫自檢要求，其他自檢內(nèi)容可借助常用GIS軟件實(shí)現(xiàn)，有效提高了數(shù)據(jù)自檢的效率和準(zhǔn)確性。但在地類檢查和屬性檢查方面仍然存在檢查不到、檢查不全、需要輔以大量人工操作的問題。

（1）地類檢查工作量大。目前地類檢查以人工檢查為主，特別是重點(diǎn)地類變化，需要疊加第二次全國土地調(diào)查（以下簡稱“二調(diào)”）數(shù)據(jù)、外業(yè)舉證數(shù)據(jù)和相應(yīng)照片分析，現(xiàn)有軟件既需要大量人工，又需要復(fù)雜的軟件操作，耗時耗力。

（2）種植屬性檢查不全面。例如恢復(fù)屬性標(biāo)注問題，由于建庫軟件缺乏與二調(diào)數(shù)據(jù)疊加對比的功能，只能查驗(yàn)種植屬性標(biāo)注的邏輯錯誤，比如非耕地標(biāo)注耕地種植屬性，可調(diào)整地類漏標(biāo)恢復(fù)屬性等，不能查驗(yàn)部分錯標(biāo)的情況，需在GIS軟件中疊加二調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，必要情況下需逐圖斑輔以人工檢查，工作量較大，且對作業(yè)人員的專業(yè)水平要求較高。

2? ? Python在自檢工作中的應(yīng)用

Python 是一種功能強(qiáng)大的編程語言，它具有簡單易學(xué)、免費(fèi)開源、可跨平臺、面向?qū)ο蟮戎T多優(yōu)點(diǎn)[6]。ArcGIS已經(jīng)將其內(nèi)嵌于桌面軟件中，基于Arcpy二次開發(fā)的Python腳本程序可以直接添加到ArcToolBox中作為自定義工具使用，操作簡單。使用Python進(jìn)行定制開發(fā)能夠很好的滿足需要針對ArcGIS軟件做一些擴(kuò)展和智能化應(yīng)用的用戶[7]。在三調(diào)數(shù)據(jù)庫自檢工作中引入Python腳本，為數(shù)據(jù)庫自檢工作提供有針對性的地類變化檢查功能，有利于提高工作的自動化和準(zhǔn)確性。

2.1? 提取地類變化圖斑

（1）篩選變化地類圖斑

將二調(diào)地類編碼按照對應(yīng)規(guī)則轉(zhuǎn)換為三調(diào)地類編碼，疊加三調(diào)數(shù)據(jù)和二調(diào)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，提取與二調(diào)地類不一致的圖斑。代碼思路如下：

arcpy. Identity_analysis（三調(diào)要素類，二調(diào)要素類，空間疊加后要素類，連接屬性字段）

（2）修復(fù)幾何要素

空間分析后新要素類可能存在幾何錯誤，需要拆分多部件和刪除空要素等修復(fù)幾何要素操作。思路如下。

arcpy. RepairGeometry_management（空間疊加后要素類，”DELETE NULL”）

arcpy. MultipartTosinglepart_management（空間疊加后要素類，單要素要素類）

（3）剔除狹窄面

在高精度遙感影像支持下的圖斑邊界修正，導(dǎo)致疊加分析產(chǎn)生大量地類變化狹窄面，實(shí)際并非變化圖斑，需根據(jù)圖斑周長和面積的比值設(shè)置閾值，剔除狹窄面。部分關(guān)鍵代碼如下：

#添加字段并計算要素面積、周長、面積周長比

calculate_new_field（要素類，"面積"，'DOUBLE Shape. geometryArea@SQUAREMETERS！'）

calculate_new_field（要素類，"周長"，"

DOUBLE'，"！Shape.LengthaMETERS！"）

calculate_new_field（要素類，”面積周長比"，"

DOUBLE'，"！area！/！Length！）

2.2? 檢查重點(diǎn)地類變化

根據(jù)國家要求，提取重點(diǎn)地類變化圖斑。

（1）原有耕地內(nèi)部二級地類發(fā)生變化，判斷條件如下：

（二調(diào)地類LIKE '01%' AND三調(diào)地類LIKE '01%' AND 二調(diào)地類 <> 三調(diào)地類） AND 面積>400

提取耕地二級類變化圖斑，能同時輔助檢查外業(yè)調(diào)查舉證工作是否全面。

（2）原有農(nóng)用地調(diào)查為未利用地的圖斑，判斷條件如下：

（二調(diào)地類 LIKE '01%' OR二調(diào)地類 LIKE '02%' OR二調(diào)地類 LIKE '03%' OR二調(diào)地類 = '0401' OR二調(diào)地類 = '0402' OR二調(diào)地類 = '1104' OR二調(diào)地類 ='1107'OR二調(diào)地類 = '1202'） AND （三調(diào)= '0404'OR 三調(diào)= '1101' OR 三調(diào)= '1102'OR 三調(diào)= '1106' OR 三調(diào)= '1204' OR 三調(diào)= '1205' OR 三調(diào)= '1206' OR 三調(diào)= '1207'） AND 面積>600

（3）原有建設(shè)用地范圍外新增空閑地，判斷條件如下：

（三調(diào)地類LIKE'1201%'AND二調(diào)地類NOT LIKE'07%'） AND 面積>200

2.3? 檢查恢復(fù)屬性

根據(jù)國家要求，對二調(diào)是耕地，現(xiàn)在臨時種植林木、園木或臨時用作坑塘但清理后即可直接恢復(fù)耕種的，按現(xiàn)狀調(diào)查地類，標(biāo)注“即可恢復(fù)”;對二調(diào)的耕地及其后的新增耕地，實(shí)地為種植園用地、林地、草地及坑塘水面的，清理后仍需要采取工程措施才能恢復(fù)耕種，按現(xiàn)狀調(diào)查地類，標(biāo)注“工程恢復(fù)”屬性[8]?；謴?fù)屬性標(biāo)注檢查可通過Python疊加分析二調(diào)和三調(diào)數(shù)據(jù)。

（1）二調(diào)是耕地，三調(diào)為非耕地農(nóng)用地的地類，檢查種植屬性標(biāo)注情況，判斷條件如下：

（三調(diào)地類LIKE '02%' OR 三調(diào)地類LIKE '03%' OR 三調(diào)地類LIKE '1104%'）AND二調(diào)地類LIKE '01%' AND（種植屬性代碼<> 'GCHF' AND 種植屬性代碼<> 'JKHF'） AND 面積>600

（2）檢查已經(jīng)標(biāo)注恢復(fù)屬性的圖斑在二調(diào)中是否為耕地，判斷條件如下：

（三調(diào)地類LIKE '02%' OR 三調(diào)地類LIKE '03%' OR 三調(diào)地類LIKE '1104%'）AND二調(diào)地類NOT LIKE '01%' AND （種植屬性代碼= 'GCHF' OR 種植屬性代碼= 'JKHF'） AND 面積>600

（3）檢查可調(diào)整地類漏標(biāo)恢復(fù)屬性的圖斑，判斷條件如下：

三調(diào)地類LIKE '%K' AND （種植屬性代碼<> 'GCHF' OR 種植屬性代碼<> 'JKHF'）

3? ? 實(shí)驗(yàn)分析

本文以湖南省某村為例，利用三調(diào)過程數(shù)據(jù)，進(jìn)行基于Python腳本的三調(diào)數(shù)據(jù)庫自檢實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)區(qū)如圖1所示。

3.1? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

高分辨率遙感影像、三調(diào)數(shù)據(jù)庫反應(yīng)每塊圖斑地類、范圍、權(quán)屬、面積、屬性等信息的地類圖斑（DLTB）圖層，同范圍二調(diào)數(shù)據(jù)庫（DLTB）圖層，外業(yè)調(diào)查舉證數(shù)據(jù)包。

3.2? 執(zhí)行疊加檢查

Python工具操作界面如圖2所示，實(shí)驗(yàn)區(qū)三調(diào)DLTB共750個，二調(diào)DLTB共549個，操作用時56.92秒。

3.3? 結(jié)果分析

本次操作共提取103個變化圖斑，變化類型包括恢復(fù)屬性漏標(biāo)錯標(biāo)、農(nóng)用地變未利用地、耕地內(nèi)部二級類變化等，如圖3所示。

（1）恢復(fù)屬性標(biāo)注問題

實(shí)驗(yàn)區(qū)共有6個圖斑存在恢復(fù)屬性標(biāo)注問題，以其中一個為例，如圖4所示。

高亮部分是提取的疑問圖斑，該圖斑二調(diào)是旱地，三調(diào)經(jīng)過外業(yè)調(diào)查舉證認(rèn)定為灌木林地，但三調(diào)中未標(biāo)注恢復(fù)屬性，根據(jù)該圖斑舉證照片，判斷恢復(fù)類型，標(biāo)注“工程恢復(fù)”。

（2）重點(diǎn)地類變化問題

①耕地二級類變化

圖5高亮的兩個圖斑，存在耕地二級類變化且未調(diào)查舉證的問題，雖然依據(jù)影像周邊地類可大致判斷該圖斑類型，但根據(jù)國家技術(shù)要求，仍需補(bǔ)充舉證。

②農(nóng)用地轉(zhuǎn)未利用地

如圖6所示，高亮圖斑二調(diào)是耕地，三調(diào)認(rèn)定為其他草地，有舉證照片，但照片不能判定該圖斑完全變成未利用地，還需進(jìn)一步核實(shí)或進(jìn)行補(bǔ)充說明。

4? ? 結(jié)束語

本文利用Python腳本，結(jié)合ArcGIS平臺，構(gòu)造了批量化空間數(shù)據(jù)處理工具，減少了三調(diào)數(shù)據(jù)庫在地類和屬性檢查過程中的重復(fù)性勞動，有效規(guī)避了人工處理帶來的誤差，達(dá)到了提高效率和保證質(zhì)量的目的，為三調(diào)數(shù)據(jù)庫質(zhì)量控制提供了解決思路。但Python運(yùn)行速度較慢，由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量少，未能驗(yàn)證該方法的大數(shù)據(jù)分析能力，且實(shí)驗(yàn)區(qū)域未涵蓋所有地類，少部分邏輯錯誤類型未做分析，以上問題還有待進(jìn)一步研究和完善。

參考文獻(xiàn)/References

[1]唐德平.第三次全國國土調(diào)查的制約因素與改進(jìn)建議[J].住宅產(chǎn)業(yè)，2019（08）：13-15.

[2]國務(wù)院關(guān)于開展第三次全國土地調(diào)查的通知[J].國土資源通訊，2017，（20）：20-21.

[3]謝榮安，等.第三次全國國土調(diào)查項(xiàng)目成果質(zhì)量控制方法[J].地礦測繪，2019，35（03）：6-8.

[4]黃錦鳳，等.第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)庫建設(shè)及成果質(zhì)量控制研究[J].國土資源導(dǎo)刊，2019，16（04）：20-24.

[5]呂妍，等.第三次全國國土調(diào)查縣級數(shù)據(jù)成果分階段自檢方法[J].測繪技術(shù)裝備，2019，21（04）：69-71.

[6]劉翔宇，朱大明.ArcGIS中基于Python的地理數(shù)據(jù)庫批量合并方法研究[J].軟件，2018，39（07）：161-165.

[7]Eric Pimpler.牟乃夏，等，譯，基于ArcGIS的Python編程秘笈[M].人民郵電出版社，北京：2017.

[8]國務(wù)院第三次全國國土調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.國務(wù)院第三次全國國土調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室關(guān)于調(diào)整第三次全國國土調(diào)查有關(guān)內(nèi)容與要求的補(bǔ)充通知[J].國土資源通訊，2019，（6）：23-24.

[9]國務(wù)院第三次全國土地調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.關(guān)于印發(fā)《第三次全國土地調(diào)查實(shí)施方案》的通知[J].國土資源通訊，2018，（04）：12-25.