基于Model Bui lder地理國情地表覆蓋小圖斑自動處理

李太平，吳長俊，孫朝犇

（黑龍江測繪地理信息局黑龍江第二測繪工程院，哈爾濱150000）

基于Model Bui lder地理國情地表覆蓋小圖斑自動處理

李太平，吳長俊，孫朝犇

（黑龍江測繪地理信息局黑龍江第二測繪工程院，哈爾濱150000）

在ArcGIS中利用Model Builder，結(jié)合Python腳本工具，對地理國情普查地表覆蓋生產(chǎn)、編輯過程中產(chǎn)生的不足采集面積的小圖斑，按照相應規(guī)范進行自動合并處理。合并結(jié)果較為科學，從而提高了產(chǎn)品質(zhì)量，減輕工作人員工作強度，提高了作業(yè)速率。通過實驗驗證了方法的可靠性。

地理國情；Model Builder；Python腳本工具；圖斑合并

【DOI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.08.135

1 引言

地理國情普查工作是獲取國情國力信息的重要手段，是掌握自然資源、生態(tài)環(huán)境以及人類活動基本情況的綜合性、基礎性工作[1]。地表覆蓋分類信息是地理國情普查中的一項重要內(nèi)容。地表覆蓋是以土地表面覆蓋物的自然屬性為主要依據(jù)分類提取的數(shù)據(jù)，它反映地表自然營造物和人工建造物的自然屬性或狀況，是進行后續(xù)地理國情監(jiān)測的重要基礎[2]。地表覆蓋分類主要包括耕地、園地、林地、草地、房屋建筑（區(qū)）、道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、荒漠與裸露地表、水域10種一級分類。

由于在地表覆蓋數(shù)據(jù)采集過程中，大多數(shù)生產(chǎn)單位采用的是人工解譯方法，因此，作業(yè)人員難免將未達采集指標的地表覆蓋進行了采集，使得不達相應采集指標的圖斑超限，從而導致數(shù)據(jù)不符合相應規(guī)定。常規(guī)處理方法是作業(yè)人員對超限小圖斑進行遍歷，逐一判斷，選取超限數(shù)量小圖斑進行合并處理。這種方法不僅增大了工作人員的工作量，而且對于超限圖斑的選取具有隨機性，選取結(jié)果不是很科學。為了解決上述問題，論文按照相應規(guī)定對每一個超限小圖斑進行最優(yōu)合并效果等級評分，按照評分以及相鄰圖斑面積對小圖斑進行合并處理，并利用ArcGIS中的Model Builder實現(xiàn)了自動處理功能，不僅使得小圖斑處理方法更為科學而且效率大大提高，減少工作人員工作量。

2 地表覆蓋小圖斑合并方法

地表覆蓋分類中，無論是人工還自動分類，如果能夠確保分類結(jié)果正確，最小圖斑面積不受此指標的限制，即分類后的圖斑面積即使小于該指標，也不需要進行就近合并，但向下浮動一般應控制在30%以內(nèi)。采用“就近就大”合并原則進行合并時，應考慮與目標圖斑間的合理性，歸并后明顯不合理的可以考慮保留，但保留的小圖斑數(shù)量應控制在一定的范圍內(nèi)，對每一個類別，面積小于采集指標70%的圖斑數(shù)量不應超過該類圖斑總數(shù)的10%。

2.1 合并準則以及等級評分依據(jù)

上述規(guī)定中不僅對小圖斑數(shù)量進行了限制，而且對合并方法也進行了說明。合并準則可以總結(jié)為以下3點：

1）考慮地表覆蓋大類，優(yōu)先合并到同一大類；

2）優(yōu)先合并到自然屬性或狀況相同的圖斑中，即屬于自然營造物的優(yōu)先考慮合并到自然營造物目標圖斑中，屬于人工建造物的優(yōu)先考慮合并到人工建造物目標圖斑中；

3）對于上述2個準則仍無法確定合并目標圖斑的，則將其歸并到相鄰面積最大的圖斑中，以符合“就近就大”合并原則。

對以上3種合并準則，可以大致對合并效果進行等級評分，顯然按照準則1合并的效果優(yōu)于準則2，準則2的優(yōu)于準則3，所以可以按照相應合并準則進行等級評分。文中采用的等級評分是以此為基礎，按照用戶給定的合并順序進行等級評分。

2.2 方法流程

地表覆蓋最小采集面積指標與地表覆蓋類型有關，不同地類分類最小圖斑對應的地面實地面積也不全相同，因此需要給定各個地類對應的最小采集面積指標。按照給定的指標對不達采集指標的小圖斑進行篩選，按照上面給出的合并規(guī)則進行合并效果等級評分，然后按照評分處理超限個數(shù)小圖斑，得到最終處理結(jié)果。

3 自動合并方法實現(xiàn)

ArcGIS的Model Builder能夠調(diào)用已有工具，并能調(diào)用用戶自己編寫的腳本工具，而且是一種流程似的編寫方式，編寫容易，便于理解，因此本文采用此方法實現(xiàn)地表覆蓋小圖斑自動處理功能。

3.1 各環(huán)節(jié)具體實現(xiàn)方法

以流程圖為基礎對各步驟實現(xiàn)方法進行說明。

1）提取小圖斑：在LCA數(shù)據(jù)層中添加字段，用于標記是否為小圖斑。讀取各類地類對應的最小采集指標，對LCA中所有圖斑進行遍歷，面積小于對應采集指標的在標記字段進行標注。利用已有Select（篩選）工具篩選小圖斑以及剩余圖斑。

2）獲取小圖斑相鄰的所有圖斑：將小圖斑要素類與剩余圖斑要素類進行Spatial Jion（空間連接）操作，其中“連接操作”選用的是“J0 IN-0NE-T0-0NE”，對“CC”、“TAG”值以及“Shape-Area”3個字段進行字段映射，“匹配選項”選用“INTERSECT”，通過上述設置，便可獲取各個小圖斑以及其所有相鄰圖斑屬性。

（1）進行合并效果等級評分：讀取用戶按照合并準則給定的合并順序，例如：04:04,03,01,02，即表示優(yōu)先歸于同一一級類中，如果鄰面沒有相同一級類的，則按照該順序搜索下一一級類，如果下一一級類存在多個，則對這些鄰面按照面積進行排序，歸并到面積最大的領面中。以上操作滿足了優(yōu)先考慮歸類合理性、就近就大原則，保證了歸并的合理性。與此同時，按照合并所選的一級類順序?qū)喜⑿ЧM行等級評分。

（2）按照評分對超限圖斑進行合并處理：按照評分對超限小圖斑CC值以及TAG值賦最佳合并目標圖斑對應屬性值。利用Merge（合并）工具對處理后的小圖斑要素類與最初剩余圖斑要素類進行合并操作，然后利用Dissolve（融合）工具按照CC、TAG值對合并后的數(shù)據(jù)進行融合處理，得到的結(jié)果即為最終數(shù)據(jù)成果。

3.2 模型設計與實施

具體Model Builder模型如圖1所示。

圖1 Model Builder模型

其中，2個輸入的文本文檔Area Standard，Sort分別為相應圖斑對應的最小采集面積以及每二級類合并順序。Mark LCA與Calculate Grade為Python腳本工具，Mark LCA用途是按照相應最小采集指標標注小圖斑，便于后續(xù)篩選小圖斑。Calculate Grade是對小圖斑最優(yōu)合并效果進行等級評分，并按照評分對相應待處理圖斑進行CC值和TAG值更改，賦予相鄰最優(yōu)合并圖斑屬性。

4 實例應用

以黑龍江某縣第一次地理國情普查地表覆蓋生產(chǎn)數(shù)據(jù)為例，針對LCA數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的小圖斑按照本文所提方法、利用本文所寫工具對數(shù)據(jù)進行處理，并對數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行分析，結(jié)果表明合并效果較好。

圖2 待處理LCA數(shù)據(jù)

圖3 自動合并結(jié)果

圖3為工具自動處理結(jié)果，通過圖3可知，所編寫工具不僅能夠?qū)πD斑進行自動處理，而且合并效果較為科學，如圖中的0718、0719小圖斑更應歸為0521而不是0120，這體現(xiàn)了優(yōu)先合并到自然屬性或狀況相同的圖斑這一原則。

5 結(jié)語

針對地理國情地表覆蓋采集過程、編輯過程中產(chǎn)生的不達采集指標的小圖斑，按照相關規(guī)定，對于未達采集標準的小圖斑采用“就近就大”合并原則進行合并，與此同時考慮與目標圖斑間的合理性，這樣可以將歸并后明顯不合理的小圖斑進行保留，以保證數(shù)據(jù)歸并合理性。論文所用方法是對將小圖斑與相鄰所有圖斑進行合并搜索，找出最佳合并目標圖斑，對最佳合并效果進行等級評分。對所有小圖斑都評分后，按照評分等級提取出合并效果最佳的超限個數(shù)小圖斑進行合并處理，這樣就能保證合并效果最為理想，而不再是單純地考慮圖斑面積。最后利用ArcGIS中的Model Builder實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動處理功能，不僅使數(shù)據(jù)處理更為合理，而且大大提高了工作效率，減少了作業(yè)人員的工作量，能夠在實際生產(chǎn)中有較好的應用。

【1】李德仁,邵振峰,丁霖.地理國情信息的多級網(wǎng)格化表達[J].地理空間信息，2014,12(1):1-5.

【2】謝宏全,王圣堯，等.面向地理國情普查的地表覆蓋分類方法研究[J].測繪通報，2014(S1):245-247.

Geographical Conditions of Surface Coverage Map Spot Automatic Processing Based on the Model Builder

LITai-ping,WUChang-jun,SUNChao-ben
(The Second Surveying and Mapping Institute of Heilongjiang Surveying and Mapping Geographic Information Bureau,Harbin150000,China)

This thesis introduces an auto merging and processing method which combines Model Builder of ArcGIS technology with Python scripting tools. This method can automatically merge the small spots of insufficient acquisition area caused by surface cover producing and editing during geographic condition census.The merging result is more scientific which can improve the quality of products,reduce work intensity and improve operation rate.The article verifies the reliability of this auto merging method through experiments.

geographic conditions;Model Builder;Python scripting tools;spot merging

P2

A

1007-9467（2016）08-0244-02

2016-07-31

李太平（1984～），男，黑龍江哈爾濱人，工程師，從事測繪數(shù)據(jù)處理及國情地理監(jiān)測研究。