基于GF-7衛(wèi)星的1:10?000制圖要素信息提取技術(shù)框架建設(shè)

劉建軍，張 俊，李 曌，張 剛，杜 維，趙文豪，劉劍煒

（1. 國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；2. 北京四維遠(yuǎn)見信息技術(shù)有限公司，北京 100039；3. 北京吉威數(shù)源信息技術(shù)有限公司，北京 100043）

0 引 言

基礎(chǔ)地理信息是國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展、國防建設(shè)和生態(tài)保護(hù)中不可或缺的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性信息資源[1-4]，更是自然資源調(diào)查監(jiān)測的信息基底和技術(shù)支撐。隨著“一帶一路”、長江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀協(xié)同發(fā)展等國家重大戰(zhàn)略的深入實(shí)施，全國各省市將面臨重大的發(fā)展機(jī)遇，急需精度高（尤其是1:10 000比例尺）、現(xiàn)勢(shì)性好（最好為1年內(nèi)）地理信息的基礎(chǔ)支撐[5-8]。然而，1:10 000測圖精度指標(biāo)要求較高，基于傳統(tǒng)的測圖更新方式和技術(shù)，工作量大、成本高、周期長。因而，目前全國1:10 000數(shù)據(jù)覆蓋范圍偏低、現(xiàn)勢(shì)性也較為陳舊[9]，難以更好地滿足應(yīng)用需要。

高分辨率對(duì)地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)（簡稱高分專項(xiàng)）計(jì)劃于2018年發(fā)射的“高分七號(hào)”（GF-7）衛(wèi)星，是我國自主研發(fā)的第一顆亞米級(jí)民用光學(xué)立體測繪衛(wèi)星，星上搭載有0.8 m分辨率的雙線陣立體測圖相機(jī)，以及一顆星載激光雷達(dá)，可提供高分辨率、全色立體、多光譜、激光測高等觀測數(shù)據(jù)[10]?；贕F-7衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研發(fā)創(chuàng)新1:10 000測圖更新技術(shù)方法，有望大幅提高生產(chǎn)效率、大幅縮短更新周期、大幅提升現(xiàn)勢(shì)性水平。因此，針新對(duì)1:10 000快速測圖更新的實(shí)際應(yīng)用需要，研究解決基于GF-7衛(wèi)星數(shù)據(jù)的典型矢量要素（水體、建筑物、道路、植被、等高線等）快速提取、制圖綜合與智能出圖等關(guān)鍵技術(shù)，并研發(fā)相應(yīng)的生產(chǎn)軟件系統(tǒng)，顯得尤為必要。

1 總體目標(biāo)與主要研究內(nèi)容

1.1 總體目標(biāo)

針對(duì)GF-7衛(wèi)星的成像特點(diǎn)，基于1:10 000比例尺基礎(chǔ)地理信息獲取的實(shí)際需求，研究綜合利用GF-7衛(wèi)星數(shù)據(jù)的水體、建筑物、道路、植被、等高線等典型矢量要素自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與識(shí)別、自動(dòng)/半自動(dòng)邊界矢量與高程信息提取及智能出圖等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)1:10 000比例尺數(shù)字線劃圖產(chǎn)品快速制作，為提升我國1:10 000基礎(chǔ)地理信息資源建設(shè)能力提供技術(shù)支撐。

1.2 主要研究內(nèi)容

首先研究解決水體、居民地、道路、植被、等高線等典型矢量要素的快速提取，進(jìn)而解決提取要素后的制圖綜合處理，再研究解決制圖綜合后矢量要素的符號(hào)化和智能出圖，最后將研發(fā)的軟件模塊進(jìn)行系統(tǒng)集成和生產(chǎn)驗(yàn)證。主要研究內(nèi)容如下：

1）典型矢量要素邊界識(shí)別與快速提取研究

研究水體、居民地、道路、植被等矢量要素的快速提取技術(shù)。首先研究建立具有表示能力、可理解性、可操作性和結(jié)構(gòu)性的典型矢量要素知識(shí)庫，在知識(shí)庫的支撐下，繼而研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的典型矢量要素識(shí)別技術(shù)和基于數(shù)據(jù)特征的典型矢量要素邊界自動(dòng)/半自動(dòng)快速提取技術(shù)。

2）高程信息自動(dòng)快速提取研究

研究高程信息的自動(dòng)快速提取技術(shù)?；谛l(wèi)星立體像對(duì)的特點(diǎn)和相互關(guān)系與基于特定函數(shù)模型的數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）濾波技術(shù)，研究GF-7衛(wèi)星激光測高數(shù)據(jù)輔助衛(wèi)星立體影像的高精度DSM自動(dòng)提取技術(shù)，以及基于特征濾波的典型地物高程信息智能化快速提取技術(shù)。

3）典型矢量要素的自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合研究

基于上述研究提取的典型矢量要素邊界和高程信息，結(jié)合現(xiàn)有1:10 000數(shù)字線劃圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要求，研究建立制圖綜合規(guī)則。繼而研究制圖綜合方法及構(gòu)建自動(dòng)綜合決策模型，實(shí)現(xiàn)制圖綜合自動(dòng)化，研究同要素類、跨要素類間的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)編輯技術(shù)，實(shí)現(xiàn)典型矢量要素的智能交互式編輯。

4）要素符號(hào)化與智能出圖研究

在制圖綜合結(jié)果基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)和研制可靈活編輯和配置的1:10 000地形圖符號(hào)系統(tǒng)，研究面向?qū)ο蟮闹悄芊?hào)化關(guān)鍵技術(shù)。繼而研究創(chuàng)建面向?qū)ο蟮氖噶恳嘏c制圖要素一體化數(shù)據(jù)模型，建立基于矢量數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)制圖的系列表達(dá)規(guī)則，結(jié)合基于矢量要素沖突檢測與處理方法，創(chuàng)建智能化編輯工具和制圖軟件。

5）技術(shù)集成與生產(chǎn)測試

綜合上述技術(shù)研究成果、軟件插件成果，通過并行和串行耦合模式，將關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)集成為GF-7衛(wèi)星制圖要素信息提取技術(shù)流程線，并按照“典型、分散、易于驗(yàn)證”的原則，選取地形與地貌特征明顯、地物類型豐富的小范圍區(qū)域，開展生產(chǎn)測試，形成符合1:10 000數(shù)字線劃圖要求的產(chǎn)品。

2 主要技術(shù)路線及預(yù)期成果

2.1 主要技術(shù)路線

針對(duì)基于GF-7衛(wèi)星影像的水體、建筑物、道路、植被、等高線等典型矢量要素自動(dòng)化信息識(shí)別、提取、綜合與智能出圖的技術(shù)難題，開展基于GF-7衛(wèi)星影像的典型矢量要素自動(dòng)/半自動(dòng)邊界識(shí)別與快速提取、典型矢量要素高程信息快速提取、制圖要素自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合、要素符號(hào)化與智能出圖等方面的技術(shù)研究，開展算法和系統(tǒng)集成研究，研發(fā)典型矢量信息提取與智能出圖系列軟件插件，同時(shí)選取典型區(qū)域進(jìn)行生產(chǎn)測試?？傮w技術(shù)方案如圖1所示。

圖1 總體研究方案Fig.1 Overall technology roadmap

1）典型矢量要素邊界識(shí)別與快速提取

首先，分析典型地物要素在不同時(shí)相、尺度、傳感器情況下的光譜、紋理、形狀及幾何拓?fù)?、空間關(guān)系、光譜指數(shù)等方面的特征信息，建立數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)象特征量化表達(dá)。確定分類器模型（機(jī)器學(xué)習(xí)模型），自動(dòng)逐層進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，通過多層非線性映射將復(fù)雜地物要素簡單化，形成水體、植被、道路、建筑物等典型矢量要素的最佳特征表達(dá)，建立具有表示能力、可理解性、可操作性和結(jié)構(gòu)性的空間知識(shí)模型、特征信息組織與存儲(chǔ)模型的知識(shí)庫。

繼而綜合利用典型矢量要素水體的光譜均一性、植被紋理一致性、道路線狀與拓?fù)?、建筑物結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn)，結(jié)合自動(dòng)化典型矢量要素的置信度模型數(shù)據(jù)特點(diǎn)，研究人-機(jī)協(xié)同智能系統(tǒng)的反饋-學(xué)習(xí)機(jī)制和方法，自動(dòng)化地進(jìn)行人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)、置信度評(píng)價(jià)，半自動(dòng)化地進(jìn)行矢量要素?cái)?shù)據(jù)的修改與提取，研制形成基于人機(jī)協(xié)同的智能化典型矢量要素快速修正與提取軟件原型系統(tǒng)，服務(wù)1:10 000比例尺數(shù)字線劃圖產(chǎn)品制作。

典型矢量要素邊界識(shí)別與快速提取技術(shù)思路如圖2所示。

圖2 基于GF-7衛(wèi)星的典型矢量要素邊界識(shí)別與快速提取技術(shù)思路Fig.2 Technology roadmap of typical vector elements identif i cation and extraction based on GF-7 satellite data

2）典型矢量要素高程信息快速提取技術(shù)

基于GF-7衛(wèi)星影像，在激光測高和全色立體影像數(shù)據(jù)同步觀測支持下，分析衛(wèi)星立體像對(duì)及激光測高數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，探索激光測高數(shù)據(jù)與全色立體像對(duì)相結(jié)合的方法，研究測高數(shù)據(jù)高程與匹配數(shù)據(jù)高程的融合方法，開發(fā)利用激光測高數(shù)據(jù)優(yōu)化DSM高程精度的方法，研發(fā)相應(yīng)的軟件插件，實(shí)現(xiàn)高精度DSM數(shù)據(jù)自動(dòng)提取。

在DSM數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，分析典型矢量要素的高程分布特點(diǎn)，根據(jù)不同地理位置分區(qū)特征獲取不同地物在高度方面的閾值，研究基于特定函數(shù)模型的DSM濾波方法，探討由DSM生成高精度DEM的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)DSM數(shù)據(jù)快速生產(chǎn)DEM數(shù)據(jù)?；谏傻腄EM數(shù)據(jù)，研究基于特定參數(shù)的高程信息提取方法，突破利用DEM數(shù)據(jù)及立體像對(duì)生成等高線、高程點(diǎn)的技術(shù)，形成基于GF-7衛(wèi)星數(shù)據(jù)高程信息提取的技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)基于GF-7衛(wèi)星數(shù)據(jù)高程信息的快速提取。

基于GF-7衛(wèi)星的高程信息自動(dòng)快速提取技術(shù)方案如圖3所示。

圖3 基于GF-7衛(wèi)星的高程信息自動(dòng)快速提取技術(shù)方案Fig.3 Technology roadmap of elevation information extraction based on GF-7 satellite data

3）典型矢量要素的自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合

首先，結(jié)合地圖分析、規(guī)范分析、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、專家咨詢等方法，分別針對(duì)幾類典型矢量要素優(yōu)化制圖綜合規(guī)則，探索規(guī)則歸納總結(jié)、形式化表達(dá)、規(guī)則庫設(shè)計(jì)等方法，研究基于形態(tài)學(xué)和多源地理信息融合的制圖綜合技術(shù)，建立制圖綜合規(guī)則庫。

繼而以制圖綜合規(guī)則庫為基礎(chǔ)，研究基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和制圖規(guī)則的典型矢量要素邊界綜合技術(shù)，以及基于多源地理信息融合的制圖綜合技術(shù)，設(shè)計(jì)基于Agent的地圖自動(dòng)綜合過程控制與監(jiān)控模型，形成自動(dòng)化的制圖綜合過程，研究制圖綜合自動(dòng)化技術(shù)。利用基于規(guī)范約束的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)編輯等手段，實(shí)現(xiàn)典型矢量要素自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合。

典型矢量要素自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合技術(shù)方案如圖4所示。

圖4 典型矢量要素自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合技術(shù)方案Fig.4 Technology roadmap of automatic/semi-automatic cartographical generalization of typical vector elements

4）要素符號(hào)化與智能出圖

首先，基于制圖綜合的數(shù)據(jù)成果，獲得五類典型矢量要素，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)庫為驅(qū)動(dòng)的制圖數(shù)據(jù)模型，建立矢量數(shù)據(jù)與制圖數(shù)據(jù)的一體化存儲(chǔ)機(jī)制；進(jìn)而構(gòu)建面向?qū)ο蟮闹茍D表達(dá)規(guī)則，創(chuàng)建基于數(shù)據(jù)庫的智能符號(hào)化體系，實(shí)現(xiàn)制圖符號(hào)派生的自動(dòng)化。

繼而在要素符號(hào)化基礎(chǔ)上，研究基于符號(hào)內(nèi)部設(shè)計(jì)優(yōu)化和空間分析關(guān)系的規(guī)則，實(shí)現(xiàn)符號(hào)的智能優(yōu)化。建立制圖要素邏輯及等級(jí)關(guān)系，設(shè)計(jì)編輯與檢核規(guī)則，研制自動(dòng)化及半自動(dòng)化編輯工具，研發(fā)要素編輯與檢核提取的原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)1：10 000數(shù)字線劃圖的快速出圖。

數(shù)字線劃圖智能出圖技術(shù)思路如圖5所示。

圖5 數(shù)字線劃圖智能出圖技術(shù)思路Fig.5 Technology roadmap of intelligent map making technology of Digital Line Graphic

5）技術(shù)集成與生產(chǎn)測試

在相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、規(guī)程和軟硬件裝備的支撐下，依托生產(chǎn)測試單位，開展典型矢量要素快速提取與綜合智能出圖系統(tǒng)生產(chǎn)測試。測試采用先仿真后實(shí)測的原則，主要測試典型系統(tǒng)功能、工藝流程以及各種指標(biāo)的完成情況。繼而匯總測試意見，分析系統(tǒng)模塊問題，修改系統(tǒng)功能，迭代完善系統(tǒng)，編制生產(chǎn)測試總結(jié)報(bào)告，制作符合1:10 000數(shù)字線劃圖要求的示范產(chǎn)品。

生產(chǎn)測試流程如圖6所示。

圖6 生產(chǎn)測試流程圖Fig.6 Flowchart of production test

2.2 預(yù)期成果

1）發(fā)展面向具有不同特征的要素基于GF-7衛(wèi)星自動(dòng)識(shí)別與提取方法，解決矢量信息提取的智能化、自動(dòng)化程度不高的困難，完成水體、建筑物、道路、植被等典型矢量要素的自動(dòng)提取，將典型矢量要素自動(dòng)化提取的準(zhǔn)確率提升至優(yōu)于80%。

2）研建等高線等高度信息自動(dòng)提取技術(shù)方法，解決在信息不豐富地區(qū)從衛(wèi)星立體影像中獲取的DSM數(shù)據(jù)密度與精度較低，DSM粗差剔除、以及等高線生成及內(nèi)插需大量人工編輯的困難，實(shí)現(xiàn)高程信息的快速獲取。

3）構(gòu)建典型矢量要素的自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合技術(shù)方法與流程，解決圖斑破碎、邊緣破碎、不規(guī)則內(nèi)部孔洞等數(shù)據(jù)問題及數(shù)據(jù)重疊、差異、冗余等問題，提升水系、道路、居民地、植被、地貌等典型矢量要素的自動(dòng)/半自動(dòng)制圖綜合能力。

4）發(fā)展智能符號(hào)化以及智能出圖技術(shù)方法，解決矢量要素的復(fù)雜符號(hào)化問題，以及解決矢量數(shù)據(jù)向制圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中引起的圖面沖突和關(guān)系矛盾等問題，研制智能編輯工具，提高矢量要素制圖的智能化、自動(dòng)化程度。

3 結(jié)束語

本文針對(duì)我國1:10 000基礎(chǔ)地理信息覆蓋范圍不全、現(xiàn)勢(shì)性較為陳舊的現(xiàn)狀，通過綜合利用GF-7衛(wèi)星高分辨率全色立體、多光譜及激光測高等數(shù)據(jù)，研究1:10 000典型制圖要素信息提取、制圖綜合和智能出圖等關(guān)鍵技術(shù)，可為1:10 000數(shù)字線劃圖快速制作提供技術(shù)支撐，也將提升我國基礎(chǔ)地理信息資源建設(shè)能力，為國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展、國防建設(shè)和生態(tài)保護(hù)提供更好的測繪地理信息保障服務(wù)。