地理國(guó)情要素時(shí)空變化檢測(cè)技術(shù)研究

王 懷，高小明，樊文峰，何昭寧

(國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 101300)

地理國(guó)情要素時(shí)空變化檢測(cè)技術(shù)研究

王 懷，高小明，樊文峰，何昭寧

(國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 101300)

面向地理國(guó)情要素變化提出了一種幾何匹配相似度的變化檢測(cè)方法，并將該方法運(yùn)用到點(diǎn)、線、面三種幾何類型的地理要素變化檢測(cè)中。針對(duì)變化檢測(cè)結(jié)果設(shè)計(jì)了一種版本-差量的時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)模型來(lái)存儲(chǔ)地理要素變化檢測(cè)結(jié)果，以揭示地理要素的時(shí)空特征及其變化趨勢(shì)。

地理要素；變化檢測(cè)；版本-差量

一、引 言

在地理信息系統(tǒng)中，既需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，也要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)未來(lái)變化趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)[1]。時(shí)空數(shù)據(jù)的變化檢測(cè)[2]就顯得尤為重要，主要包括柵格時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)和矢量時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)。近幾年來(lái)，對(duì)基于遙感影像的變化檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)取得可觀的成就，基于矢量時(shí)空數(shù)據(jù)的變化檢測(cè)分析逐漸成為國(guó)內(nèi)外許多科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者研究的重要內(nèi)容。

從時(shí)間角度看，時(shí)態(tài)地理信息系統(tǒng)[3]中空間信息可分為兩種類型，即動(dòng)態(tài)的和靜態(tài)的?，F(xiàn)實(shí)世界中絕大多數(shù)現(xiàn)象本質(zhì)上都是動(dòng)態(tài)的，靜態(tài)信息是描述在較短時(shí)間內(nèi)沒(méi)有變化的空間對(duì)象的信息，如地質(zhì)圖、道路、公共設(shè)施等，但在長(zhǎng)期的一段時(shí)間里，這些對(duì)象都會(huì)發(fā)生變化。動(dòng)態(tài)信息是描述在較短時(shí)間內(nèi)發(fā)生了變化的空間對(duì)象的信息，時(shí)間的長(zhǎng)度依不同的領(lǐng)域而定。時(shí)空變化是地理實(shí)體及其屬性在時(shí)間軸上的改變過(guò)程。對(duì)時(shí)空變化進(jìn)行分類，有助于對(duì)時(shí)空變化分析的理解，對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)模型[4-5]的建立和時(shí)空變化檢測(cè)也有一定的幫助。分類原則的不同，時(shí)空變化描述的重點(diǎn)將會(huì)有很大的差異。根據(jù)研究領(lǐng)域的不同，時(shí)空對(duì)象的變化可概括為：要素隨時(shí)間的幾何變化、要素隨時(shí)間的位置變化、要素屬性隨時(shí)間的變化。

地理國(guó)情[6]監(jiān)測(cè)是近年來(lái)國(guó)家提出的重要戰(zhàn)略規(guī)劃，地理國(guó)情是重要的基本國(guó)情，是國(guó)土疆域面積、地理區(qū)域劃分、地形地貌特征、道路交通網(wǎng)絡(luò)、江河湖海分布、土地利用與土地覆蓋、城市布局和城鎮(zhèn)化擴(kuò)張、生產(chǎn)力空間布局等自然和人文地理要素的宏觀性、整體性、綜合性體現(xiàn)。地理國(guó)情要素的變化檢測(cè)研究主要集中于地理實(shí)體匹配、圖像配準(zhǔn)、地圖合并技術(shù)及其相關(guān)變化分析應(yīng)用領(lǐng)域。本文主要研究矢量地理要素實(shí)體[7]變化檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)以及變化結(jié)果的增量模式存儲(chǔ)。

二、地理要素變化檢測(cè)方法

地理要素?cái)?shù)據(jù)變化檢測(cè)首先是確定變化檢測(cè)數(shù)據(jù)的候選集。如何在候選集中快速找出待匹配候選集[8]，對(duì)空間數(shù)據(jù)變化檢測(cè)效率有重要影響。而匹配候選集的確定需要通過(guò)空間搜索來(lái)實(shí)現(xiàn)，空間搜索一般包含按空間位置的搜索、空間關(guān)系的搜索等。空間搜索一般借助于空間索引機(jī)制在空間數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索符合查詢條件的空間實(shí)體，常用的空間搜索方式有基于空間索引機(jī)制的搜索、基于空間拓?fù)潢P(guān)系的搜索[9]。

矢量地理要素的變化檢測(cè)主要體現(xiàn)在點(diǎn)要素、線要素以及面要素的變化檢測(cè)方面。而變化檢測(cè)主要體現(xiàn)在地理要素的幾何匹配，從空間形狀的角度出發(fā)，對(duì)地理要素的幾何形狀作定量和定性的分析，比較其間的相似程度來(lái)找同名實(shí)體[10]。本文中點(diǎn)要素匹配采用歐氏距離匹配，線要素匹配采用Hausdorff距離[11]匹配，面要素匹配采用Hausdorff距離、質(zhì)心點(diǎn)距離、面積重疊度等3個(gè)特征匹配。

1)點(diǎn)要素匹配采用歐氏距離

在點(diǎn)要素的匹配中是常用的匹配方法，計(jì)算點(diǎn)與點(diǎn)之間的歐氏距離便可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)要素的匹配過(guò)程。

點(diǎn)要素匹配中歐氏距離以參考點(diǎn)要素實(shí)體為圓心，以匹配閾值為半徑做緩沖區(qū)，遍歷候選集中所有待匹配目標(biāo)實(shí)體。

2)線要素的匹配采用Hausdorff距離，是對(duì)兩組點(diǎn)集相似程度的一種量度，是對(duì)兩組點(diǎn)集之間距離進(jìn)行定義的一種形式，一般適用于線與線、面與面要素之間距離相似度的計(jì)算。假設(shè)有兩組點(diǎn)集A、B，其中A＝{a1，a2，…，an}，B＝{b1，b2，…，bm}，則A到B的Hausdorff距離與B到A的Hausdorff距離定義為

其中，d( a，b)為A、B兩點(diǎn)集之間的距離；A、B之間的Hausdorff距離定義為h(A，B)、h(B，A)中的最大值

Hausdorff距離表達(dá)式可以將其理解為最大最小距離，對(duì)于任意兩條線L1、L2，L1到L2的hausdorff距離為d1，L2到L1的hausdorff距離為d2，d1、d2分別是圓心在L1、L2上滾動(dòng)圓的最大半徑。

3)由于面要素的空間復(fù)雜程度較高，在面要素匹配過(guò)程中，依靠單一的幾何特征進(jìn)行匹配往往難以準(zhǔn)確做出判斷?；诿嬉氐目臻g復(fù)雜性，本文通過(guò)計(jì)算特征相似度來(lái)比較兩面要素空間實(shí)體之間的各種差異，并對(duì)各相似度加權(quán)平均來(lái)獲得總相似度值，面要素匹配主要考慮Hausdorff距離、質(zhì)心點(diǎn)距離、面積重疊度等幾個(gè)方面的因素。

對(duì)于參考要素A在候選集B中，共有n個(gè)要素比較，A、B總相似度為sim(A，B)，其中：si為相似特征；ωi為權(quán)重。

①Hausdorff距離

設(shè)面要素A、B之間Hausdorff距離為H( A，B)，則A、B的Hausdorff距離相似度為

其中，rA、rB分別為面要素A、B最小外接矩形(MBR)對(duì)角線長(zhǎng)的一半，由于不規(guī)則多邊形的半徑難以確定，因此引入rA＋rB來(lái)反映多邊形的尺寸，由于rA＋rB是基于圖形本身的相對(duì)值，不受位置與尺寸的影響，用作相似度值計(jì)算常量具有一定的合理性。

②質(zhì)心距離

設(shè)面要素A、B質(zhì)心之間距離為Dist(A，B)，則A、B質(zhì)心距離相似度為

③重疊度

設(shè)面要素A、B的面積分別為SA、SB，二者重疊相交面積為SA∩B，則A、B重疊相似度為

三、版本-差量時(shí)空數(shù)據(jù)模型

基于“版本-差量[12]”式時(shí)空數(shù)據(jù)模型的時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)結(jié)果是增量式存儲(chǔ)，本文采用建立現(xiàn)勢(shì)庫(kù)、過(guò)程庫(kù)等邏輯庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)勢(shì)庫(kù)存儲(chǔ)現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)，在時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中將作為整個(gè)數(shù)據(jù)集的基態(tài)；過(guò)程庫(kù)跟蹤地理要素演變的各個(gè)階段，描述地理要素演變的全過(guò)程，記錄地理實(shí)體的親緣關(guān)系，能很好地支持地理要素的時(shí)空回溯，對(duì)于任意給定的時(shí)刻或時(shí)間段，都可從過(guò)程庫(kù)中查詢出地理要素歷史的狀態(tài)，恢復(fù)當(dāng)時(shí)對(duì)象的時(shí)空關(guān)系。

采用“版本-差量”時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)模型的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以增量存儲(chǔ)方式進(jìn)行存儲(chǔ)，時(shí)空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在于解決時(shí)間序列的空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，由于空間數(shù)據(jù)在時(shí)間序列的演變過(guò)程中，大量空間要素信息變化較少或沒(méi)有變化，采用差量式時(shí)空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，只存儲(chǔ)發(fā)生變化的時(shí)空數(shù)據(jù)，未發(fā)生變化或未發(fā)現(xiàn)變化的時(shí)空數(shù)據(jù)不存儲(chǔ)。本文設(shè)計(jì)表1—表5來(lái)實(shí)現(xiàn)“版本-差量”數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)。

其中，表1、表2是維護(hù)數(shù)據(jù)版本數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)表；表3是地理要素基態(tài)表；表4是地理要素消失的記錄表；表5是地理要素發(fā)生變化時(shí)，前一時(shí)態(tài)和后一時(shí)態(tài)的關(guān)系記錄表。

表1 數(shù)據(jù)版本

序號(hào)名稱類型長(zhǎng)度說(shuō)明5VERSION_PIDNUMBER8父版本ID 6CREATION_TIMEDATE版本創(chuàng)建時(shí)間7VTBNUMBER8數(shù)據(jù)有效時(shí)間8位8TIME_ZONENUMBER8時(shí)區(qū)9VERSION_FLAGNUMBER1標(biāo)記默認(rèn)版本0，1

表2 版本時(shí)間節(jié)點(diǎn)

表3 數(shù)據(jù)基態(tài)表

表4 數(shù)據(jù)基態(tài)D表

表5 數(shù)據(jù)基態(tài)R表

四、地理要素變化檢測(cè)流程

本文針對(duì)上述點(diǎn)、線、面要素的幾何變化檢測(cè)研究，設(shè)計(jì)了以下變化檢測(cè)流程如圖1所示。

圖1 地理要素變化檢測(cè)流程

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于數(shù)據(jù)獲取來(lái)源的不同，使得同一地區(qū)的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式、坐標(biāo)系統(tǒng)及投影系統(tǒng)、數(shù)據(jù)精度等方面存在差異。因此，在進(jìn)行地理要素變化檢測(cè)之前要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，形成變化檢測(cè)前的基態(tài)時(shí)空數(shù)據(jù)。其他待變化檢測(cè)時(shí)態(tài)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式、坐標(biāo)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)進(jìn)度統(tǒng)一到基態(tài)數(shù)據(jù)上。

2.數(shù)據(jù)變化檢測(cè)

根據(jù)上面闡述的檢測(cè)算法，進(jìn)行地理要素變化檢測(cè)。

點(diǎn)要素變化檢測(cè)，以參考點(diǎn)要素實(shí)體為圓心，以匹配閾值為半徑做緩沖區(qū)，遍歷所有待匹配目標(biāo)實(shí)體，點(diǎn)要素匹配過(guò)程中距離閾值的設(shè)置應(yīng)根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)而定，若設(shè)置范圍太大，可能出現(xiàn)一點(diǎn)對(duì)較多點(diǎn)的匹配；若設(shè)置范圍太小，可能找不到同名點(diǎn)。一般地匹配閾值設(shè)定有兩種方式[13]：

1)在地圖點(diǎn)位精度已知的情況下，匹配閾值可設(shè)為精度的若干倍數(shù)，設(shè)兩圖幅精度分別為p1、p2，按誤差傳播定律兩同名點(diǎn)的距離精度此時(shí)兩圖幅的匹配閾值可設(shè)為p的倍數(shù)，如2倍的p等。

2)在地圖點(diǎn)位精度未知情況下，匹配閾值由人工統(tǒng)計(jì)方式確定。具體方法是在兩圖幅上人工尋找同名點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)若干同名點(diǎn)的距離差異，依據(jù)統(tǒng)計(jì)值給出一個(gè)匹配閾值(如平均值、中值等)。

線要素變化檢測(cè)主要是兩種方法：一是用Hausdorff距離來(lái)比較兩線要素的總體差異；二是用節(jié)點(diǎn)到曲線的距離來(lái)計(jì)算線要素的細(xì)節(jié)差異，然后對(duì)二者差異取加權(quán)平均值。變化檢測(cè)步驟如下：

1)對(duì)新時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)集A中線要素依據(jù)其MBR建立R樹(shù)索引RA。

2)遍歷舊時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)集B中每個(gè)線要素b，在RA中查找與b的MBR相交的所有線要素作為b的匹配候選集A′。

3)若A′中沒(méi)有元素，轉(zhuǎn)第2)步。

4)遍歷A′中元素a′，對(duì)b與a′分別作Hausdorff距離匹配和改進(jìn)的結(jié)點(diǎn)距離相似度計(jì)算，根據(jù)給定的權(quán)值對(duì)兩種匹配結(jié)果加權(quán)求和得總相似度值Sim(b，a′)。若A′中元素全部遍歷，轉(zhuǎn)第2)步。

5)若Sim(b，a′)大于等于給定的閾值ε，設(shè)b、a′的長(zhǎng)度分別為len(b)、len(a′)，

若len(b)＞len(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為縮?。?/p>

若len(b)＜len(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為擴(kuò)大；

若len(b)＝len(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為無(wú)變化。

6)若Sim(b，a′)小于給定的閾值ε，轉(zhuǎn)到第4)步。

7)重復(fù)步驟2)—6)，得到A、B兩要素集變化關(guān)系，算法結(jié)束。

面要素變化檢測(cè)采用上述Hausdorff距離、質(zhì)心點(diǎn)距離、面積重疊度等3個(gè)方面的因素，其變化檢測(cè)步驟如下：

1)對(duì)新時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)集A中線要素依據(jù)其MBR建立R樹(shù)索引RA。

2)遍歷舊時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)集B中每個(gè)線要素b，在RA中查找與b的MBR相交的所有面要素作為b的匹配候選集A′。

3)若A′中沒(méi)有元素，轉(zhuǎn)第2)步。

4)遍歷A′中元素a′，對(duì)b與a′按第1)步計(jì)算總相似度Sim(b，a′)，根據(jù)給定的權(quán)值對(duì)兩種匹配結(jié)果加權(quán)求和得總相似度值Sim。若A′中元素全部遍歷，轉(zhuǎn)到第2)步。

5)若Sim(b，a′)大于等于給定的閾值ε，且S3＝1，設(shè)b、a′的面積分別為Area(b)、Area(a′)，

若Area(b)＞Area(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為縮小；

若Area(b)＜Area(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為擴(kuò)大；

若Area(b)＝Area(a′)，記錄b與a′變化關(guān)系為無(wú)變化。

6)若Sim(b，a′)小于給定的閾值ε，轉(zhuǎn)到第4)步。

7)重復(fù)步驟2)—6)，得到面要素變化關(guān)系。

3.變化檢測(cè)的結(jié)果存儲(chǔ)

設(shè)計(jì)基于“版本-差量”式時(shí)空數(shù)據(jù)模型的增量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，把變化檢測(cè)的結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，與基態(tài)數(shù)據(jù)形成時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)。

五、結(jié)束語(yǔ)

地理要素時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)技術(shù)對(duì)所有與地理信息有關(guān)的領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，特別是對(duì)經(jīng)常性變化的空間信息的管理具有重要的意義。在地理國(guó)情方面，通過(guò)對(duì)地理國(guó)情要素的變化檢測(cè)的結(jié)果統(tǒng)計(jì)和對(duì)比分析，揭示監(jiān)測(cè)對(duì)象的變化演進(jìn)規(guī)律，并對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象未來(lái)的發(fā)展演化方向進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)所形成的趨勢(shì)信息，如城市化、草地退化、沙漠化及其他重要地理要素變化趨勢(shì)等信息。在基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)管理方面，時(shí)空數(shù)據(jù)變化檢測(cè)技術(shù)在基礎(chǔ)地理信息管理中也有著很大的應(yīng)用前景。各級(jí)測(cè)繪部門在更新過(guò)程中，可以基于基態(tài)版本的數(shù)據(jù)之上，利用現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行變化檢測(cè)，形成增量式的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，構(gòu)建基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的多時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)。采用時(shí)空數(shù)據(jù)增量存儲(chǔ)模式，使得歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)融合在一起，充分發(fā)揮歷史數(shù)據(jù)的作用，從而更加便于對(duì)地理信息進(jìn)行地理變遷、地理現(xiàn)象變化規(guī)律等的分析研究。

[1] 劉剛，周炳俊，安銘剛，等.時(shí)態(tài)GIS理論及其數(shù)據(jù)模型初探[J].北京測(cè)繪，2008(4)：16-20.

[2] 張振龍，曾志遠(yuǎn)，李碩，等.遙感變化檢測(cè)方法研究綜述[J].遙感信息，2006(5)：64-66.

[3] 汪匯兵，唐新明，史紹雨，等.一種基于時(shí)態(tài)樹(shù)結(jié)構(gòu)的時(shí)空數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)可視化方法[J].測(cè)繪科學(xué)，2009，34(1)：110-112.

[4] 唐新明，吳嵐.時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)模型和時(shí)間地理信息系統(tǒng)框架[J].遙感信息，1999(1)：4-8.

[5] 田嬌嬌，唐新明，楊平，等.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)模型的研究與應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué)，2006，31(1)：123-124.

[6] 陳俊勇.地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的學(xué)習(xí)札記[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2012，41(5)：633-635.

[7] 陳愛(ài)軍，李琦，徐光祐.地理空間信息共享理論基礎(chǔ)及其解決方案[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2002，42(10)：1405-1409.

[8] 翟仁健.基于全局一致性評(píng)價(jià)的多尺度矢量空間數(shù)據(jù)匹配方法研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學(xué)，2011.

[9] 徐文祥.基于空間特征碼的矢量要素變化檢測(cè)研究[D].南京：南京師范大學(xué)，2011.

[10] 郭黎，崔鐵軍，王豪，等.基于面狀要素拓?fù)潢P(guān)系的數(shù)據(jù)匹配技術(shù)研究[J].測(cè)繪科學(xué)，2010(1)：130-132.

[11] 王文成，李曉偉，智佳，等.基于Hausdorff距離的輪廓線匹配[J].西安郵電學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，12(3)：91-94.

[12] 汪匯兵，唐新明，洪志剛.版本差量式時(shí)空數(shù)據(jù)模型研究[J].測(cè)繪科學(xué)，2006，31(5)：131-133.

[13] 郭黎.多源地理空間矢量數(shù)據(jù)融合理論與方法研究[J].鄭州：解放軍信息工程大學(xué)，2008.

Study on the Geographical Situation Elements Spatio-temporal Change Detection Technique

WANG Huai，GAO Xiaoming，F(xiàn)AN Wenfeng，HE Zhaoning

P208

B

0494-0911(2014)11-0084-04

2014-06-11

江蘇省測(cè)繪科研項(xiàng)目(JSCHKY201313)

王 懷(1975—)，男，四川溫江人，碩士，助理研究員，現(xiàn)主要從事地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時(shí)空建庫(kù)、影像數(shù)據(jù)建庫(kù)、三維GIS虛擬仿真方面的應(yīng)用研究工作。

王懷，高小明，樊文峰，等.地理國(guó)情要素時(shí)空變化檢測(cè)技術(shù)研究[J].測(cè)繪通報(bào)，2014(11)：84-87.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014. 0370