地理國情監(jiān)測變化信息提取與質(zhì)量控制探討

許凱，周峻松，楊帆

(1.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650500； 2.云南省基礎(chǔ)地理信息中心，云南 昆明 650034)

地理國情監(jiān)測變化信息數(shù)據(jù)是基于地理國情監(jiān)測矢量成果提取的空間地理數(shù)據(jù)，通過分析其變化量、變化頻率、變化趨勢等，充分發(fā)掘變化信息數(shù)據(jù)中豐富的地理信息和社會信息，獲取反映各類資源、環(huán)境、生態(tài)、經(jīng)濟要素的空間分布及發(fā)展變化規(guī)律的分析數(shù)據(jù)，是實現(xiàn)國情監(jiān)測數(shù)據(jù)高效應(yīng)用、輔助綜合決策和數(shù)據(jù)庫動態(tài)更新的重要手段。

地表的變化監(jiān)測與變化提取是學(xué)者研究的熱點，但相關(guān)研究主要集中在遙感影像變化提取上，容易受到影像分辨率、浮云和波段色彩的影響。地理國情變化信息數(shù)據(jù)是以經(jīng)過實地調(diào)查驗證的矢量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過可視化方法表達和處理的成果，能準(zhǔn)確概括地物實體最真實的變化情況，同時還包含了人文社會屬性，數(shù)據(jù)有較高的可應(yīng)用性。在基于矢量數(shù)據(jù)的提取中，作業(yè)人員須與數(shù)據(jù)頻繁交互，要求數(shù)據(jù)問題能快速反饋至提取過程并優(yōu)化技術(shù)方法；然而，受提取方法和本底數(shù)據(jù)質(zhì)量的限制，目前能廣泛應(yīng)用到生產(chǎn)實踐中的技術(shù)和成果還比較少。在提取變化數(shù)據(jù)的同時開展質(zhì)量控制是一種保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的技術(shù)方法，它能將質(zhì)量問題消除在提取過程當(dāng)中，是貫穿整個提取過程的核心工作[1]。

筆者結(jié)合近年來在地理國情監(jiān)測和地理信息數(shù)據(jù)處理工作中的經(jīng)驗，對省級地理國情監(jiān)測地表覆蓋變化數(shù)據(jù)和地理國情要素變化信息提取技術(shù)方法和質(zhì)量控制模式進行探討，提出基于空間位置和統(tǒng)計分析的變化信息提取方法，并以昆明市呈貢區(qū)為實驗區(qū)進行驗證，希望為今后更好地應(yīng)用基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)提供參考。

1 變化信息數(shù)據(jù)概述

地理國情監(jiān)測變化信息數(shù)據(jù)是在2期監(jiān)測矢量數(shù)據(jù)所反映的地表狀況比較之下發(fā)現(xiàn)變化，并輔以專題資料和行業(yè)資料，按照采集要求獲取的相關(guān)地理信息數(shù)據(jù)，主要分為地表覆蓋變化數(shù)據(jù)和地理國情要素變化數(shù)據(jù)。地表覆蓋變化數(shù)據(jù)反映種植土地、林草覆蓋、房屋建筑(區(qū))、鐵路與道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、荒漠與裸露地表和水域8大類地表覆蓋的類別、位置、范圍等的變化情況；國情要素變化數(shù)據(jù)反映道路、構(gòu)筑物、地理單元和水域4大類要素位置、屬性的變化情況[2]。較地表覆蓋數(shù)據(jù)而言，國情要素數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量更小、提取時間較短，但它圖層多，變化類型多，提取時須按多個實體類依次進行提取，對地理信息提取的正確識別有更嚴(yán)格的要求。

決策正確與否與一個國家、民族的前途、命運休戚相關(guān)。地理國情監(jiān)測變化信息數(shù)據(jù)可支撐區(qū)位條件、土地資源、水文狀況、基礎(chǔ)設(shè)施狀況等方面的地表變化情況分析，提出問題并幫助解決問題，為制定科學(xué)的發(fā)展規(guī)劃提供可靠的信息支持，為政府提升綜合決策水平提供客觀依據(jù)。近年來，資源環(huán)境惡化、土地利用不平衡等問題愈發(fā)嚴(yán)重，地理國情監(jiān)測變化信息數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測、城鎮(zhèn)發(fā)展變化監(jiān)測等專題監(jiān)測中也發(fā)揮起越來越重要的作用。

2 變化信息提取

2.1 提取內(nèi)容與方法

地表覆蓋數(shù)據(jù)主要提取4類變化類型：1)原有圖斑在邊緣處發(fā)生的此消彼長的“空間變化”；2)在原有圖斑內(nèi)新產(chǎn)生的與周圍類型完全不一樣的圖斑的“新增變化”；3)原有圖斑在變化區(qū)域內(nèi)滅失的“滅失變化”；4)原有圖斑空間位置不變，但屬性發(fā)生變化的“屬性變化”。

國情要素數(shù)據(jù)提取3類變化類型：1)原有地理要素分布范圍和位置發(fā)生變化的“位置變化”；2)要素發(fā)生新增、滅失、部分改變的“新增、刪除變化”；3)空間位置不變，但其他屬性發(fā)生了變化的“屬性變化”。其中，新增、刪除和位置變化都屬于空間變化。

提取方法分為人工提取、人機交互提取和自動提取。在自動提取的基礎(chǔ)上，可按照空間變化和屬性變化規(guī)則針對變化不明顯的目標(biāo)進行人工識別提取。由于數(shù)據(jù)還存在社會屬性，因此在劃定變化區(qū)和識別變化要素時須輔以疊加影像、行業(yè)資料等參考數(shù)據(jù)。

2.2 提取技術(shù)流程

2.2.1 數(shù)據(jù)收集與整合

選取3 a內(nèi)時相合適、指導(dǎo)規(guī)范相同、數(shù)據(jù)質(zhì)量高的數(shù)據(jù)與資料，整合保留有效圖層。如2015—2017年基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測成果、專題地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息更新成果、行業(yè)資料等。

2.2.2 變化信息識別提取

地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)都具有空間屬性，利用空間分析、統(tǒng)計分析、疊加分析和拓?fù)浞治鰧?期數(shù)據(jù)進行對比，識別出圖斑(要素)的變化部分并確立變化區(qū)，依次從屬性變化、空間變化、空間和屬性同時變化3方面進行變化提取。

1)屬性變化。若是非點要素，則先將其轉(zhuǎn)為點作為連接要素，利用點與點、點與線、點與面的空間連接和拓?fù)錂z查將連接要素和目標(biāo)圖層匹配，確定2期數(shù)據(jù)圖斑、要素之間的空間位置對應(yīng)關(guān)系，提取出空間位置相對應(yīng)的圖斑(要素)，再利用字段計算器對屬性字段進行對比，識別并提取出屬性內(nèi)容發(fā)生變化的圖斑(要素)。

2)空間變化。利用點與面的空間連接，分別提取前后2 a數(shù)據(jù)中空間位置未匹配的圖斑(要素)，經(jīng)過拓?fù)錂z查初步確定空間位置發(fā)生新增、滅失、位移的圖斑(要素)，再依次分析相同特征屬性字段圖斑(要素)的分布和變化情況。

3)屬性和空間同時變化。識別既發(fā)生屬性變化又發(fā)生空間變化的圖斑(要素)，再結(jié)合2 a的本底數(shù)據(jù)進行人工目視解譯，提取出屬性和空間都發(fā)生變化的圖斑(要素)。

2.2.3 變化信息篩查整合

將變化識別提取出的要素與2期本底數(shù)據(jù)疊加，再輔以行業(yè)資料和高分影像數(shù)據(jù)，用特征屬性字段匯總分析的方法逐層對變化圖斑和要素進行關(guān)聯(lián)篩查。通常，一個屬性字段無法關(guān)聯(lián)所有要素，還須使用其他唯一特征屬性字段來關(guān)聯(lián)未關(guān)聯(lián)的要素。人工目視排查出提取錯誤的關(guān)聯(lián)要素并改正分類，將變化圖斑(要素)統(tǒng)一為第1年屬性在后1年之前的屬性格式，最終在ArcMap中整合為4類變化數(shù)據(jù)層，即屬性變化層、空間變化層(新增和滅失)、位置變化層和空間屬性變化層。

2.2.4 質(zhì)量檢查

質(zhì)量檢查是質(zhì)量控制中的重要步驟，也是提取過程中必不可少的一步。采用人工與軟件結(jié)合的方式對變化數(shù)據(jù)的屬性正確性、格式規(guī)范性和數(shù)據(jù)完整性進行檢查，查出問題后及時修正，并反饋到變化信息識別步驟，改進提取方案后重新提取(圖1)。

圖1 基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測變化信息提取流程

2.3 提取關(guān)鍵技術(shù)

2.3.1 基于空間位置的變化識別

地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)存在拓?fù)潢P(guān)聯(lián)和屬性關(guān)聯(lián)兩種復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，一個圖斑要素變化時往往聯(lián)動2個以上的要素，并伴隨屬性的變化[3]，若提取時無法準(zhǔn)確獲取要素之間的關(guān)聯(lián)，則易出現(xiàn)大面積提取錯誤?；诳臻g上有關(guān)聯(lián)的圖斑(要素)的空間連接和統(tǒng)計分析，可以精確定位發(fā)生變化的圖斑。提取時，基于代表中心建立2期要素點圖層的空間連接，通過空間疊置分析判斷圖斑、要素的對應(yīng)關(guān)系并提取變化區(qū)，之后用與變化區(qū)對應(yīng)的圖斑(要素)數(shù)據(jù)進行編輯、修改、刪除，準(zhǔn)確定位到發(fā)生聯(lián)動的要素，并將其提取出。

2.3.2 結(jié)合特征屬性的變化信息篩選

地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)嚴(yán)格按照規(guī)范采集并經(jīng)過外業(yè)調(diào)查，不同期同一要素層具有相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、屬性字段?；贕IS技術(shù)結(jié)合統(tǒng)計分析的方法，準(zhǔn)確、直觀地分析2個圖斑(要素)之間的聯(lián)系，從而精確篩選變化信息。提取時，以要素的多個特征屬性字段為基礎(chǔ)依次進行匯總分析，直到所有要素匹配上為止，再判斷要素的變化類型。這樣就能得到要素間屬性存在的關(guān)系，再結(jié)合空間位置的關(guān)聯(lián)判斷變化類型，篩選錯誤分類，實現(xiàn)數(shù)據(jù)真實變化情況的追溯。

3 提取實驗分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)概況

云南省昆明市呈貢區(qū)位于滇東高原腹地，滇池東岸，全區(qū)面積510 km2，隨著呈貢大學(xué)城的建設(shè)和蔬菜、花卉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，呈貢區(qū)城鎮(zhèn)化水平不斷提高，社會經(jīng)濟發(fā)展迅速，地表變化明顯，數(shù)據(jù)庫更新要求高[4]。實驗數(shù)據(jù)為呈貢區(qū)2015—2017年3期的高分影像和地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)，具體圖層包括構(gòu)筑物(V_SFCP)、城鎮(zhèn)功能綜合單元(V_BUCP)、公路(V_LRDL)、水網(wǎng)(V_HYDL)、地表覆蓋分類(V_LCRA)等，數(shù)據(jù)采集時點分別為2015年6月、2016年6月和2017年6月。輔助參考數(shù)據(jù)有昆明市主城區(qū)及滇池流域監(jiān)測等項目成果數(shù)據(jù)、云南省基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)更新項目數(shù)據(jù)、《云南省主體功能區(qū)規(guī)劃》(2012—2020年)等。

3.2 變化信息提取

3.2.1 變化信息識別

利用空間位置結(jié)合屬性字段的方法依次對2015—2016年和2016—2017年的實驗數(shù)據(jù)進行初步提取。以2015—2016年為例：空間位置連接上的點所對應(yīng)的圖斑(要素)提取為“圖層名稱_SXBH”，添加“變化類型”字段并填寫“屬性變化”，再用字段計算器更新屬性字段，判斷具體屬性變化(表1、圖2)。提取空間位置未連接上的要素，合并為“空間變化”，包括新增、滅失和位移。識別時，2015年要素轉(zhuǎn)點并連接2016年相應(yīng)的目標(biāo)要素，提取2016年多出的部分，即為“2016年新增”；2016年要素轉(zhuǎn)點并連接2015年相應(yīng)目標(biāo)，提取2016年刪除部分，即為“2016年滅失”。以此類推。

表1 屬性字段計算變化項

3.2.2 變化信息整合

經(jīng)過初步提取后，準(zhǔn)確定位特征屬性進行匯總分析，結(jié)合實體變化規(guī)律再次判斷、提取和整合。如對于“2017年新增”的實體，有可能是新增要素，也有可能是位置或形狀發(fā)生較大變化的伸縮型變化要素，對于“2017年滅失”的實體，有可能是滅失要素；也有可能是空間位置發(fā)生變化的要素：所以，“空間變化”的要素須結(jié)合空間位置判斷NAME、FEATID、EC等特征字段相同的記錄，提取位置發(fā)生變化的“位置變化”。最后，將所有變化圖層的屬性整合為“前一年屬性+后一年屬性”的格式，方便后期對比分析(圖3)。

3.3 提取結(jié)果分析

變化圖斑提取準(zhǔn)確度為正確提取變化圖斑數(shù)與發(fā)生變化圖斑總數(shù)之比，是反映提取效果的重要參數(shù)。2015—2016年地表覆蓋變化信息平均提取精度為99.5%，國情要素變化信息平均提取精度為94.9%(表2)；2016—2017年地表覆蓋變化信息平均提取精度為99.8%，國情要素變化信息平均提取精度為96.4%(表3)。可以看出，2016—2017年變化速率加快，變化圖斑增加明顯。結(jié)合影像和輔助資料分析，相應(yīng)圖層的變化情況符合客觀實體變化規(guī)律，證實了實驗所采用的方法對地理國情監(jiān)測變化信息提取沒有明顯遺漏，變化要素提取準(zhǔn)確率達96%以上，可以在基層數(shù)據(jù)生產(chǎn)中廣泛使用。

圖2 2015—2016年地表覆蓋變化信息提取結(jié)果

圖3 變化要素信息提取結(jié)果

表2 2015—2016年變化信息提取結(jié)果統(tǒng)計

表3 2016—2017年變化信息提取結(jié)果統(tǒng)計

4 變化提取質(zhì)量控制

變化信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量指在實體空間位置、特征和時間的表達所能達到的準(zhǔn)確性、一致性、完整性，三者統(tǒng)一的程度，以及數(shù)據(jù)后期參與應(yīng)用的能力[2]。變化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制分為過程質(zhì)量控制和成果質(zhì)量檢查，貫穿提取全程，在消除質(zhì)量問題的同時反饋并優(yōu)化提取技術(shù)方法(圖4)。

圖4 質(zhì)量控制貫穿提取全程

4.1 質(zhì)量控制內(nèi)容

1)對軟、硬件進行調(diào)試，檢查提取人員組織、專業(yè)技術(shù)準(zhǔn)備情況。檢查本底數(shù)據(jù)正確性及收集的專題地理信息成果和相關(guān)行業(yè)資料的完整性、合法性、權(quán)威性、現(xiàn)勢性、可靠性。

2)檢查輔助數(shù)據(jù)處理整合、變化信息識別提取等環(huán)節(jié)的規(guī)范性。結(jié)合本底數(shù)據(jù)、監(jiān)測期影像等檢查變化區(qū)域提取數(shù)據(jù)的正確性、更新充分性，以及與本底數(shù)據(jù)的拓?fù)湟恢滦浴?/p>

3)抽查提取過程中主要技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的實施情況。檢查提取內(nèi)容及記錄的完整性、質(zhì)量問題的修改與復(fù)查情況等。檢查初期成果數(shù)據(jù)內(nèi)容的完整性和數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)屬性等，并選取實驗區(qū)驗證提取精度和正確性。

4)檢查提取成果的數(shù)據(jù)時點、數(shù)據(jù)完整性、屬性正確性、邏輯一致性、圖形質(zhì)量、附件質(zhì)量等項的正確性，出現(xiàn)問題及時修正、記錄。

4.2 質(zhì)量問題分析

總結(jié)提取過程中遇到的主要問題，結(jié)合相關(guān)規(guī)范、設(shè)計，深入分析提取過程，探討問題產(chǎn)生的主要原因。

4.2.1 要素對應(yīng)關(guān)系問題

進行空間連接后，存在少部分沒有發(fā)生空間位置變化的圖斑(要素)被識別并提取為變化圖斑(要素)的情況。如V_LCRA層中，A圖斑2015年到2016年空間位置未發(fā)生變化，因節(jié)點數(shù)不同而被提取為變化圖斑。分析其原因，有要素空間節(jié)點存在差異、不同年份的數(shù)據(jù)存在采集規(guī)范不同等，反映出地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)采集指標(biāo)及數(shù)據(jù)規(guī)定要求的復(fù)雜性。針對這一問題，應(yīng)加強本底數(shù)據(jù)整合選取，在提取時加上屬性的關(guān)聯(lián)輔助識別，確保圖斑和要素關(guān)聯(lián)的正確性。

4.2.2 屬性偽變化問題

表現(xiàn)為屬性變化層中，因為某些屬性字段的描述差異，從而提取出空間位置和屬性含義均相同的圖斑(要素)，但實質(zhì)上屬性是未發(fā)生變化的。如在相同空間位置，“NAME”字段中的2016年“A鎮(zhèn)完全小學(xué)”與2017年“A鎮(zhèn)完小”存在差異，而被提取成屬性變化。這反映出本底數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)識與理解存在問題，分析原因是本底數(shù)據(jù)采集時作業(yè)人員規(guī)范不統(tǒng)一或數(shù)據(jù)整合時沒有完全整合等。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時要選擇質(zhì)量高的、可靠性高的數(shù)據(jù)，提取時遇到類似情況應(yīng)先參照影像、參考資料判斷是否為同一實體，再判斷變化類別。

4.2.3 屬性字段正確性問題

主要有提取結(jié)果屬性表結(jié)構(gòu)錯誤或內(nèi)容不完整的情況，如變化圖層中屬性表中2 a屬性信息排序有誤，有的甚至還缺少上一年的屬性字段信息，缺乏對比性。如“2016—2017位置變化”層中不應(yīng)存在2016年的要素，但需含有2016年的屬性。分析原因是作業(yè)人員對變化信息提取規(guī)則把握不好，提取不夠細(xì)致。針對這一問題，應(yīng)加強整理篩選批處理過程中代碼細(xì)節(jié)的細(xì)化。作業(yè)人員也應(yīng)增強技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的理解和執(zhí)行，準(zhǔn)確提取變化信息。

5 小結(jié)

地理國情信息數(shù)據(jù)含有豐富的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可用于實現(xiàn)實體的有效連接，為變化信息提取和應(yīng)用提供基礎(chǔ)。在處理數(shù)據(jù)的同時建立質(zhì)量控制體系，是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提[5-6]。針對地理國情監(jiān)測工作中變化信息無法被廣泛、準(zhǔn)確提取的問題，制定了以空間位置定位和特征屬性字段分析相結(jié)合的提取模式，并加強了質(zhì)量控制。提取和控制實驗結(jié)果表明，此方法能廣泛地適應(yīng)基層地理信息工作，克服

了傳統(tǒng)提取“一站到底”的模式，在提取過程中既優(yōu)化了方法，又保證了提取精度和數(shù)據(jù)質(zhì)量，能為各省市的地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考。如何保證變化信息提取成果的準(zhǔn)確度，如何在生產(chǎn)實踐中快速地、最大限度地高效應(yīng)用這些研究成果等，都需要進一步嘗試和實踐。下一步筆者會繼續(xù)完善實驗，改進技術(shù)方法，以期實現(xiàn)能應(yīng)用在生產(chǎn)中的半自動化甚至算法自動化提取方法。