地形因子流程化提取的模型描述與方法研究

付天舉，許昱蘋，安添琳，喬占明

(1.內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，呼和浩特 010070;2.蘭州交通大學(xué)數(shù)理學(xué)院，蘭州 730070;3.青海省基礎(chǔ)地理信息中心，西寧 810001)

0 引言

我國國土面積大，地形地貌類型復(fù)雜多樣，地表變化頻繁，地理國情復(fù)雜。地形因子能夠真實反映地表狀態(tài)及其發(fā)展演化規(guī)律，是對國家戰(zhàn)略決策、經(jīng)濟發(fā)展、資源調(diào)配以及災(zāi)害預(yù)防等方面產(chǎn)生重要影響的自然地理要素。不同的地形因子從不同的側(cè)重點反映著地面的起伏特征狀況、地形變化以及地貌發(fā)育的內(nèi)在規(guī)律［1］。目前，基本地形因子的提取算法已經(jīng)很成熟，并已被廣泛集成應(yīng)用到GIS空間分析及水文分析功能模塊中［2］。國內(nèi)外學(xué)者對于地形因子的研究內(nèi)容也主要集中在基本地形因子提取算法和提取精度與誤差研究方面。陳楠等指出坡度的不同提取方法對坡度的平均值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差及中誤差的影響以及坡度與空間分辨率的關(guān)系［2－4］;強曉煥等以數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)為基礎(chǔ)，探討了坡度算法及其精度分析方法［5］;劉學(xué)軍等基于DEM的空間因素的不同提取算法進(jìn)行了系統(tǒng)的誤差分析［6－7］;湯國安、趙牡丹等研究了坡度提取、分級，研究坡度分級的方法，最終對不同地面坡度帶進(jìn)行了統(tǒng)計分析［8－9］等。但是，以地形因子間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和地形因子流程整合建模為整體的研究還較為少見。

隨著3S技術(shù)的不斷發(fā)展，僅關(guān)注地形因子算法、精度、誤差的研究已經(jīng)不足以滿足地質(zhì)災(zāi)害、環(huán)境監(jiān)測等相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用要求。必須加快建立基礎(chǔ)地理信息動態(tài)更新機制，建立空間決策支持系統(tǒng)，進(jìn)行空間分析和管理決策，以滿足政府、企業(yè)、社會各部門對及時獲取準(zhǔn)確、可靠的地形、地貌信息的迫切要求。本文以地形因子間的關(guān)聯(lián)與組合關(guān)系提取過程建模為主要研究內(nèi)容，通過建模側(cè)重描述各地形因子提取的前置輸出與后繼輸入過程的流轉(zhuǎn)關(guān)系。以基本地形因子提取算法理論為基礎(chǔ)，運用工作流思想，組合與定制地形因子的提取流程，研究地形因子流程化提取模型描述與建模方法，實現(xiàn)自定義全自動的地形因子流程化提取。

1 技術(shù)方法

1.1 工作流技術(shù)

工作流(workflow)技術(shù)起源于辦公自動化(office automation，OA)領(lǐng)域［10］。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，C/S體系結(jié)構(gòu)和分布式數(shù)據(jù)庫處理技術(shù)的發(fā)展日益成熟。工作流是一類能夠部分或完全自動執(zhí)行的經(jīng)營過程，它根據(jù)一系列過程規(guī)則、文檔、信息或任務(wù)能夠在不同執(zhí)行者之間進(jìn)行傳遞與執(zhí)行［11］。其主要特征是實現(xiàn)計算機與人交互結(jié)合過程中的自動化。工作流也即表示某個業(yè)務(wù)過程的計算機模型。該模型可通過不同的表達(dá)形式預(yù)制整個業(yè)務(wù)流程所需的各種參數(shù)，如負(fù)責(zé)實體、執(zhí)行順序、執(zhí)行條件、數(shù)據(jù)等的定義［12－13］，并按照這些預(yù)定義的參數(shù)，完成任務(wù)在不同執(zhí)行者之間傳遞，最終實現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行過程的全自動化或半自動化［16］。

1.2 基于DEM的地形因子提取

DEM是數(shù)字地面模型(digital terrain model，DTM)中最基本的部分，是將地形的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)字化表示［14］，具有易更新、尺度綜合、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單、數(shù)學(xué)運算方便等特點。本文采用DEM數(shù)據(jù)作為地形因子提取的主要數(shù)據(jù)源，采用微觀和宏觀地形因子提取相結(jié)合的方法提取各類地形因子。

微觀地形因子描述DEM中單一柵格的地形特征信息，其大小僅受它所在行列及微小鄰域范圍內(nèi)高程值的影響。在算法設(shè)計上，采用3×3的DEM柵格分析窗口(即八鄰域運算)，提取算法中用到的X和Y方向的高程變化率。這種方式已廣泛應(yīng)用于基本地形因子(坡度、坡向、坡長等)的提取中。

宏觀地形因子提取描述的是一定區(qū)域范圍內(nèi)整體的地形特征，該區(qū)域(分析窗口)被看作一個整體進(jìn)行運算。地形因子宏觀提取方法不僅考慮它所在點的高程值，同時需要綜合考慮分析窗口內(nèi)的所有點的高程信息。這種地形因子提取方式適合應(yīng)用于復(fù)雜地形因子的提取(地面起伏度、地表粗糙度、地表切割深度、高程變異系數(shù)以及侵蝕勢能等)。分析窗口一般有矩形分析窗口、圓形分析窗口、環(huán)形分析窗口和扇形分析窗口。本文采用矩形分析窗口，分析窗口大小作為參數(shù)傳入提取模型進(jìn)行地形因子的提取。

2 地形因子流程化提取建模方法

以基本地形因子提取算法理論為基礎(chǔ)，從地形因子提取的精度、誤差、參數(shù)設(shè)置等方面選定基本地形因子提取的算法，形成基于工作流思想的地形因子提取的算法體系，并對各個算法進(jìn)行模塊化描述與表達(dá)，封裝單一地形因子提取的功能模塊，設(shè)置數(shù)據(jù)輸入、輸出和參數(shù)設(shè)置功能入口。

建立基于可擴展標(biāo)記語言(extensible markup language，XML)的地形因子提取模型描述，利用工作流思想將彼此獨立的任務(wù)進(jìn)行流程化的組合與配置，通過XML模型描述中的關(guān)于地形因子提取任務(wù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系、執(zhí)行順序、前置與后繼過程結(jié)果以及參數(shù)輸入等信息，組合地形因子提取過程，進(jìn)行模型描述。通過對地形因子提取的模型描述的驅(qū)動執(zhí)行，實現(xiàn)地形因子提取的靈活組合和全自動流程化提取，具體的提取流程見圖1。

圖1 地形因子提取流程Fig.1 Terrain factor extraction process flow

3 地形因子流程化提取模型描述

XML是一種用來傳遞數(shù)據(jù)和儲存數(shù)據(jù)的語言［15］，本文采用XML語言對基于工作流思想的地形因子流程化提取模型進(jìn)行描述。通過定義標(biāo)簽，全面地表達(dá)數(shù)據(jù)存儲內(nèi)容和模型實質(zhì)。通過XML中不同標(biāo)簽節(jié)點的設(shè)置，描述地形因子流程化提取的輸入、輸出、參數(shù)設(shè)置以及地形因子間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和提取序列。充分考慮地形因子流程化提取過程中基本地形因子的靈活性和地形因子間低耦合、高內(nèi)聚的特點，設(shè)計出一套基于XML的地形因子流程化提取的建模方法和模型描述。

分別從輸入信息、執(zhí)行參數(shù)、輸出信息和地形因子模型關(guān)聯(lián)4個方面描述地形因子流程化提取模型。以地形因子流程化提取的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)關(guān)系、輸入與輸出、元數(shù)據(jù)以及驅(qū)動執(zhí)行參數(shù)設(shè)置等方面進(jìn)行擴展與模型建立。具體模型組織與描述見表1。

表1 地形因子流程化提取XML模型描述Tab.1 XM L m odel description of extracting terrain factors process

表中數(shù)據(jù)信息(DataInfo)、元數(shù)據(jù)(MetaData)以及因子模型(Model)描述僅用標(biāo)簽節(jié)點無法進(jìn)行完整的描述，因此對這3類子節(jié)點的XML建模描述進(jìn)行擴展，詳細(xì)建模描述信息見表2。

表2 元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)信息與因子模型描述Tab.2 Description of MetaData，DataInfo and factor M odel

地形因子流程化提取XML建模描述的4方面在模型建立和縱向使用過程中，4類建模描述信息相互之間并不并行，各個節(jié)點之間具有包含、嵌套等邏輯關(guān)系。在XML建模描述中，以模型關(guān)系描述(relationship)為流程組織的主線，流程組織中集成了地形因子流程化提取所使用的因子模型，并通過“關(guān)聯(lián)模型名稱”實現(xiàn)因子流程化提取的順暢進(jìn)行，以“IsFirstOne”和“IsLastOne”標(biāo)簽為流程化提取開始與結(jié)束標(biāo)志。

輸入、輸出信息描述、執(zhí)行參數(shù)描述與因子模型共同組成單個地形因子提取的模型描述。輸入、輸出信息描述作為相關(guān)因子模型的數(shù)據(jù)血液，流轉(zhuǎn)于流程組織中的各個因子提取模型中，保證數(shù)據(jù)應(yīng)用與產(chǎn)出的前驅(qū)和后繼。執(zhí)行參數(shù)描述為因子模型運行時需要的參數(shù)設(shè)置，主要包含條件閾值、表達(dá)式、采用算法、分析窗口設(shè)置、模型執(zhí)行序列、空值約束與數(shù)據(jù)輸出格式，通過數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)和執(zhí)行參數(shù)的設(shè)置保障流程組合過程中單個地形因子模型提取的順利完成。同時，通過因子模型中的“Related-ModleName”作為因子模型關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的紐帶，共同完成地形因子的流程化提取。具體的XML建模描述標(biāo)簽的邏輯關(guān)系見圖2。

圖2 地形因子流程化提取XM L模型組織結(jié)構(gòu)Fig.2 XM L model structure of extracting terrain factors process

4 模型驗證與分析

4.1 實驗區(qū)域

實驗區(qū)域位于 N35°～ 36°，E103.5°～105°之間，包含了咸河、洮河、渭河和關(guān)川河的部分流域。區(qū)域位于黃土高原的西端，地貌類型為典型的黃土丘陵溝壑地貌，地形破碎，溝壑縱橫，土壤侵蝕劇烈，水土流失嚴(yán)重。地殼的不斷運動和變遷，使該地區(qū)形成了雄渾粗獷的黃土地貌。覆積厚度達(dá)百余米的黃土地表經(jīng)過洪水、河流的不斷剝蝕和切割，形成目前的高原、溝壑、河谷、平川、山巒、斜坡兼有的地形地貌特征。本文采用的水平分辨率為5 m×5 m的DEM數(shù)據(jù)精度較高，能夠真實反映各種地貌類型的地形特征，保證地形因子提取的精度，適用于進(jìn)行區(qū)域間地形差異的比對與分析。

4.2 模型實現(xiàn)與驗證

本文以地形起伏度的提取作為地形因子流程化提取模型建立與提取實驗樣例。地形起伏度為基本地形因子，是指在所指定的分析區(qū)域內(nèi)的高程差值。其算法原理為:首先定出一個柵格，并以其為中心，對周圍3×3窗口內(nèi)最大高程值和最小高程值求差，作為該中心柵格的起伏度。以此類推，完成影像所有柵格的計算。其執(zhí)行過程如圖3所示。

圖3 地形起伏度提取執(zhí)行過程Fig.3 Execution process of surface relief

XML模型的核心表達(dá)如下:

應(yīng)用上述XML的模型組織，對地形起伏度進(jìn)行流程化模型描述與建模，通過地形起伏度提取功能模塊驅(qū)動執(zhí)行，得到地形起伏度提取結(jié)果(圖4)。

圖4 地形起伏度提取結(jié)果Fig.4 Execution results of surface relief

同時，為了驗證應(yīng)用本文提出的流程化建模方法提取結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用ENVI遙感影像處理軟件，在同一研究區(qū)域中，應(yīng)用相同的算法和參數(shù)設(shè)置，應(yīng)用逐過程提取地形因子的模式進(jìn)行地形起伏度與河網(wǎng)提取。經(jīng)比較，基于流程化提取模型的提取結(jié)果與應(yīng)用專業(yè)軟件逐過程提取結(jié)果的灰度直方圖一致，但流程化提取結(jié)果更為準(zhǔn)確可靠。

4.3 模型擴展應(yīng)用

選擇水文因子中的河網(wǎng)提取來驗證文中所提模型的擴展性與普適性。在坡面流模擬原理中，對于河流網(wǎng)絡(luò)提取主要包含DEM數(shù)據(jù)預(yù)處理(洼地填充)、水流方向計算、匯流累計量計算及閾值選定以及河網(wǎng)提取4步。河流網(wǎng)絡(luò)提取流程見圖5。

圖5 河網(wǎng)提取流程Fig.5 Execution process of river network

水流方向計算依據(jù)單流向原理，采用八鄰域計算方法，在3×3的窗口中計算DEM數(shù)據(jù)中每個中心格網(wǎng)的流向。依據(jù)水流方向計算的結(jié)果計算匯流累計量，選定實驗區(qū)域的匯流累計量閾值，進(jìn)行河流網(wǎng)絡(luò)提取。依據(jù)本實驗區(qū)域的專家經(jīng)驗值，匯流累計量的閾值設(shè)置為200。依據(jù)本文提出的模型，對河流網(wǎng)絡(luò)提取涉及到的4個過程進(jìn)行模塊實現(xiàn)與組合流程描述。通過程序加載模型和注冊河網(wǎng)提取過程中的功能組合，最終實現(xiàn)實驗區(qū)域的河流網(wǎng)絡(luò)提取。提取結(jié)果見圖6。

圖6 河流網(wǎng)絡(luò)提取結(jié)果Fig.6 Execution results of river network

5 結(jié)論

與地形因子提取算法、精度、誤差與應(yīng)用評價方面的研究不同，本文側(cè)重于地形因子提取中因子間的關(guān)聯(lián)和組合關(guān)系的描述與建模。以工作流思想為指導(dǎo)，對地形因子的組合提取流程進(jìn)行建模與描述。通過基于XML的組合流程建模描述，對地形因子提取的輸入、輸出、參數(shù)執(zhí)行、因子模型與驅(qū)動執(zhí)行進(jìn)行結(jié)構(gòu)化組織，最終形成一套適用于地形因子流程化提取的模型和建模方法。

1)地形因子流程化提取模型能夠較好地描述地形因子的提取過程，在地形因子全自動(半自動)提取中取得了良好效果，并具有較強的擴展性和普適性。

2)本文打破常規(guī)地形因子提取與專業(yè)軟件捆綁、逐過程提取地形因子的模式，通過訂制提取模型，解耦提取流程與算法，靈活提取專題地形因子。

3)地形因子流程化提取模型大大減少了操作誤差，提高了提取結(jié)果的可靠性，執(zhí)行效率高效、參數(shù)配置靈活、設(shè)備易于維護(hù)。但是，在進(jìn)行地形因子組合提取的過程中發(fā)現(xiàn)，某個特定地形因子提取時，依賴于前置的輸出結(jié)果，并不都是一對一的關(guān)系，所以目前模型是通過模塊的執(zhí)行順序來串行執(zhí)行地形因子提取過程的。對于前置輸出結(jié)果與后繼執(zhí)行模型的“多對一”關(guān)系，后續(xù)研究可以進(jìn)一步向并行化方向進(jìn)行模型擴展開發(fā)。

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