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    基于FME的礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查方法

    2022-03-24 10:07:14呂品熊麗媛徐爭(zhēng)強(qiáng)周學(xué)鋮
    自然資源遙感 2022年1期
    關(guān)鍵詞:礦權(quán)壓蓋采礦權(quán)

    呂品, 熊麗媛, 徐爭(zhēng)強(qiáng), 周學(xué)鋮

    (四川省核工業(yè)地質(zhì)調(diào)查院,成都 610051)

    0 引言

    隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展以及影像數(shù)據(jù)空間分辨率的提高,遙感技術(shù)已經(jīng)能夠?yàn)榈V產(chǎn)資源監(jiān)測(cè)提供多種多樣的信息[1],利用遙感技術(shù)進(jìn)行礦產(chǎn)資源開發(fā)調(diào)查和監(jiān)測(cè)已成為快速準(zhǔn)確把握礦產(chǎn)資源開發(fā)秩序和礦山地質(zhì)環(huán)境的重要方法[2]。矢量數(shù)據(jù)作為礦山遙感監(jiān)測(cè)最重要的成果數(shù)據(jù)之一,記錄著礦山資源最為重要的空間位置信息以及其相應(yīng)的屬性信息[3]。在礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)入庫(kù)的過(guò)程中,矢量成果數(shù)據(jù)檢查工作是非常重要的一部分[4],然而檢查工作卻因數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、規(guī)范要求繁雜等問(wèn)題,導(dǎo)致入庫(kù)工作效率低下并易產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù),無(wú)法確保質(zhì)量。

    圖屬一致性檢查作為矢量數(shù)據(jù)檢查的重要內(nèi)容之一,對(duì)于確保數(shù)據(jù)質(zhì)量尤顯重要[5]。圖屬一致是指空間數(shù)據(jù)的實(shí)際值與相對(duì)應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)字段值保持一致。如同一個(gè)面狀圖形在相同投影條件下,其面積值應(yīng)是真實(shí)客觀且唯一存在的,這個(gè)值應(yīng)該真實(shí)反映在相應(yīng)屬性字段之中。常規(guī)的圖形面積計(jì)算一般采用礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件進(jìn)行,但其計(jì)算一個(gè)中等規(guī)模省份的圖斑面積,就需耗費(fèi)約4 h,對(duì)于開展多省域圖屬一致性檢查工作而言,僅僅檢查一次就需耗費(fèi)數(shù)十小時(shí)。因此,亟待尋求一種簡(jiǎn)單、高效、節(jié)約時(shí)間的方法。

    空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理系統(tǒng)(feature manipulate engine,F(xiàn)ME)作為一個(gè)專業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、處理軟件,在數(shù)據(jù)處理方面具有強(qiáng)大、有效和便捷的空間拓?fù)溥\(yùn)算分析能力,為利用FME進(jìn)行矢量數(shù)據(jù)間的一致性檢查奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。因此,針對(duì)上述礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)的圖屬一致性檢查面臨的問(wèn)題,本文提出基于FME的解決方法,在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)大大提高工作人員的工作效率,為礦山遙感監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)入庫(kù)工作提供有力的保障和支持。

    1 檢查內(nèi)容及算法

    為保證全國(guó)礦山遙感監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)的唯一性,中國(guó)自然資源航空物探遙感中心根據(jù)《DZ/T0266—2014礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》、《全國(guó)礦山環(huán)境恢復(fù)治理狀況遙感地質(zhì)調(diào)查與監(jiān)測(cè)二級(jí)項(xiàng)目實(shí)施方案》等技術(shù)要求的規(guī)定,制定了本底數(shù)據(jù)更新調(diào)查成果數(shù)據(jù)提交說(shuō)明(以下簡(jiǎn)稱“數(shù)據(jù)提交說(shuō)明”),以此為基礎(chǔ),開展圖屬一致性檢查工作。

    1.1 圖屬一致性檢查內(nèi)容

    礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)類型眾多,格式統(tǒng)一,屬性定義明確。圖屬一致性檢查對(duì)象主要針對(duì)面狀要素的面積屬性字段、線狀要素的長(zhǎng)度屬性字段和點(diǎn)狀要素的坐標(biāo)屬性字段[6]。在礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量成果數(shù)據(jù)中,除地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)之外的點(diǎn)、線、面狀要素相應(yīng)屬性字段的檢查方法相對(duì)簡(jiǎn)單,只需以常用地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)軟件便可進(jìn)行,不涉及復(fù)雜空間及屬性運(yùn)算。而地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)中,由于存在開發(fā)占地面積(KFZDMJ)、礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)和礦權(quán)外面積(KQWMJ)3個(gè)面積字段,且字段間存在“礦權(quán)內(nèi)面積與礦權(quán)外面積之和等于開發(fā)占地面積”的內(nèi)在關(guān)系,計(jì)算難度較大,地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)部分屬性信息定義如表1所示。

    表1 地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)部分屬性信息定義

    1.2 算法分析

    1)礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件的圖斑面積計(jì)算算法。該算法首先根據(jù)圖斑的重力中心點(diǎn)經(jīng)度獲取其所在高斯3°分帶中的投影帶號(hào),并計(jì)算開發(fā)占地面積(KFZDMJ),然后遍歷采礦權(quán)(KJ)圖層許可證號(hào)(XKZH)合并相同的圖斑,計(jì)算其相交部分面積作為礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ),最后以開發(fā)占地面積(KFZDMJ)減去礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)獲得圖斑的礦權(quán)外面積(KQWMJ)。

    該算法邏輯嚴(yán)密,優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)屬性遍歷,合并圖斑與所有采礦權(quán)圖層許可證號(hào)相同的礦權(quán),并求取壓蓋部分面積,從而避免了對(duì)圖斑與采礦權(quán)相對(duì)復(fù)雜的位置關(guān)系的判別分析,代碼因此相對(duì)簡(jiǎn)潔。缺點(diǎn)主要有2方面: 一是圖斑礦權(quán)外面積并非由圖形面積直接計(jì)算所得,造成開發(fā)占地面積、礦權(quán)內(nèi)面積、礦權(quán)外面積3者之間并不獨(dú)立,缺乏檢核條件; 二是該算法時(shí)間復(fù)雜度較高,設(shè)數(shù)據(jù)地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)圖斑總數(shù)為M,采礦權(quán)(KJ)圖斑總數(shù)為N,則該算法時(shí)間復(fù)雜度T1可表示為:

    T1(M,N)=O(MN),

    (1)

    式中O為時(shí)間復(fù)雜度函數(shù)。

    對(duì)于動(dòng)輒上萬(wàn)個(gè)的采礦權(quán)以及數(shù)萬(wàn)甚至數(shù)十萬(wàn)的地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層圖斑,該算法的時(shí)間復(fù)雜度極高,所以,以其計(jì)算一個(gè)中等規(guī)模省份的圖斑面積,需要4 h的時(shí)間也就不難理解了。

    2)FME編程方法的圖斑面積計(jì)算算法。本方法從降低算法時(shí)間復(fù)雜度的角度開展了研究。首先開發(fā)圖斑依據(jù)其重力中心點(diǎn)經(jīng)度所在高斯3°分帶中的投影帶號(hào)對(duì)其分別投影; 對(duì)采礦權(quán)以許可證號(hào)(XKZH)為分組分別聚合后,以采礦權(quán)聚合體范圍經(jīng)度極大值及極小值為投影依據(jù)進(jìn)行投影,跨帶采礦權(quán)聚合體在其所跨投影帶分別投影; 在各相同投影帶內(nèi),以開發(fā)圖斑為基礎(chǔ),遍歷采礦權(quán),獲取開發(fā)圖層圖斑與其相應(yīng)采礦權(quán)的空間位置關(guān)系(相離、包含、包含于、壓蓋),相離及包含的礦權(quán)外面積與礦權(quán)內(nèi)面積分別與開發(fā)占地面積相等,包含于及壓蓋則進(jìn)一步通過(guò)空間分析運(yùn)算獲得其礦權(quán)內(nèi)部分及礦權(quán)外部分圖斑,并分別計(jì)算面積。

    與前者一樣,本算法邏輯嚴(yán)密,且保證了3個(gè)面積字段計(jì)算的獨(dú)立性,增加了檢核條件。同樣設(shè)數(shù)據(jù)地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)圖斑總數(shù)為M,采礦權(quán)(KJ)圖斑總數(shù)為N,數(shù)據(jù)所跨高斯3°分帶數(shù)為K,且在空間上均勻分布,考慮到存在一個(gè)許可證號(hào)對(duì)應(yīng)多個(gè)礦權(quán)的情況,因此則該算法時(shí)間復(fù)雜度T2可表示為:

    T2(M,N)≤O(MN/K2)。

    (2)

    通過(guò)式(1)與式(2)的比較可知,本文方法的時(shí)間復(fù)雜度更低。同一套數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)跨帶越多,采用本文方法的優(yōu)勢(shì)更大; 即使數(shù)據(jù)不跨帶,由于采礦權(quán)圖層存在大量的多個(gè)采礦權(quán)圖斑使用同一個(gè)許可證號(hào)的情況,本文方法以采礦權(quán)圖層許可證號(hào)字段為分組依據(jù)進(jìn)行聚合操作,客觀上減小了N值,降低了算法時(shí)間復(fù)雜度,因此在此情況下采用本文方法也更有優(yōu)勢(shì)。

    2 矢量成果數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查方法

    矢量成果數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查程序采用FME進(jìn)行設(shè)計(jì),F(xiàn)ME作為一種完整的空間數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-加載(extract-transform-load,ETL)解決方案,提供了在轉(zhuǎn)換過(guò)程中重構(gòu)數(shù)據(jù)的功能,實(shí)現(xiàn)了對(duì)250多種不同空間數(shù)據(jù)格式的重投影、空間模型變換、屬性關(guān)聯(lián)、拓?fù)渥儞Q等操作,具有極好的靈活性。

    2.1 矢量圖斑與采礦權(quán)分帶方法

    矢量圖斑與采礦權(quán)的分帶對(duì)照了礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助軟件對(duì)數(shù)據(jù)分帶的相關(guān)規(guī)定[7],從而在邏輯上保證了2種方法計(jì)算結(jié)果的一致性。

    1)矢量圖斑的投影。與礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助軟件相同,程序嚴(yán)格以矢量圖斑重力中心點(diǎn)所處經(jīng)度確定其在高斯3°帶的投影帶號(hào),同一圖斑礦權(quán)內(nèi)部分與礦權(quán)外部分的面積計(jì)算均使用原圖斑的投影帶號(hào)。如使用表達(dá)式(_x<115.5 and _x>112.5)判定圖斑處于高斯3°帶第38帶中,不考慮重力中心點(diǎn)的經(jīng)度正好處于分帶界線的這種極小概率情況。

    2)礦權(quán)的投影。為防止同一許可證號(hào)2個(gè)采礦權(quán)因正好位于分帶界線兩側(cè)而被歸入不同投影帶的情況,對(duì)采礦權(quán)以許可證號(hào)字段為分組進(jìn)行了聚合處理[8]。采礦權(quán)聚合體以其范圍經(jīng)度極大值(_xmax)與經(jīng)度極小值(_xmin)確定其投影帶號(hào),跨帶采礦權(quán)聚合體應(yīng)在2個(gè)投影帶內(nèi)分別投影,以保證跨帶采礦權(quán)聚合體東西兩側(cè)圖斑均能與相應(yīng)采礦權(quán)聚合體進(jìn)行空間分析運(yùn)算。如使用表達(dá)式(_xmax<115.5 and _xmax>112.5 and _xmin<115.5 and_xmin>112.5)表示采礦權(quán)聚合體完全處于高斯3°帶第38帶中,表達(dá)式(_xmax>115.5 and_xmin<115.5)表示采礦權(quán)聚合體跨第38帶和39帶。

    2.2 矢量圖斑與其對(duì)應(yīng)礦權(quán)位置關(guān)系類型及檢測(cè)方法

    經(jīng)分析,礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)中,所有矢量圖斑與對(duì)應(yīng)采礦權(quán)的相對(duì)位置關(guān)系包括且僅限于相離、包含、包含于、壓蓋4種類型[9-10],對(duì)圖斑與采礦權(quán)空間位置關(guān)系的準(zhǔn)確判別,是實(shí)現(xiàn)程序化計(jì)算、檢查圖斑圖屬一致性的基礎(chǔ)[11],如表2所示。

    表2 圖斑與其相應(yīng)礦權(quán)的位置關(guān)系類型

    在FME中,使用空間分析類轉(zhuǎn)換器SpatialFilter對(duì)圖斑與礦權(quán)的相對(duì)位置關(guān)系進(jìn)行判斷,通過(guò)輸出端口失敗(Failed)可實(shí)現(xiàn)“非”運(yùn)算。如空間判斷謂詞設(shè)置為“Filter 包含于 Candidate”,則通過(guò)失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為“非(Filter 包含于 Candidate)”,即“Filter 不包含于 Candidate”的數(shù)據(jù)。具體流程如圖1所示。

    圖1 圖斑相對(duì)位置關(guān)系的檢測(cè)方法

    1)相離類型。相離即為不相交,即在SpatialFilter轉(zhuǎn)換器空間判斷謂詞設(shè)置為“Filter 相交 Candidate”后,從失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為與礦權(quán)“相離”的圖斑類型。

    2)包含類型??臻g謂詞判斷設(shè)置為“Filter 包含 Candidate”,則從通過(guò)(Passed)端口輸出的數(shù)據(jù)則為被相應(yīng)礦權(quán)“包含”的圖斑類型。

    3)包含于及壓蓋類型。相交即為不相離,因此包含、包含于、壓蓋3種相對(duì)位置關(guān)系皆為相交。要從這3種相對(duì)位置關(guān)系剔除“包含”關(guān)系類型圖斑,需使用2次SpatialFilter轉(zhuǎn)換器,第一次使用判斷謂詞“Filter 相交 Candidate”找出所有相交類型圖斑,第二次使用“Filter 包含 Candidate”判斷謂詞,則從失敗(Failed)端口輸出的數(shù)據(jù)即為“包含于及壓蓋圖斑”的類型。

    通過(guò)這3組判斷,可將所有矢量數(shù)據(jù)歸入這3種空間相對(duì)位置關(guān)系類型中,且不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)歸類。

    2.3 各相對(duì)位置關(guān)系類型圖斑的面積計(jì)算

    為簡(jiǎn)化運(yùn)算過(guò)程,提高程序運(yùn)行效率,程序?qū)Ω飨鄬?duì)位置關(guān)系的圖斑設(shè)計(jì)了不同的面積計(jì)算方法,即賦值法和空間疊置分析運(yùn)算法。

    1)相離及包含類型圖斑的面積計(jì)算方法。根據(jù)這2種類型空間位置關(guān)系的特點(diǎn),在確定了開發(fā)占地面積(KFZDMJ)后,采用賦值法來(lái)確定礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)和礦權(quán)外面積(KQWMJ)。如相離關(guān)系類型圖斑,其礦權(quán)外面積(KQWMJ)必定等于開發(fā)占地面積(KFZDMJ),而礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)必定等于0,而包含關(guān)系類型的圖斑則與之相反,如表3所示。

    表3 相離及包含關(guān)系類型圖斑面積值的特點(diǎn)

    2)包含于及壓蓋關(guān)系類型圖斑的面積計(jì)算方法。此2種關(guān)系類型的圖斑面積值之間沒(méi)有規(guī)律可言,表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性,程序采用空間疊置分析運(yùn)算法來(lái)計(jì)算相關(guān)面積值。空間疊置分析運(yùn)算是一個(gè)對(duì)輸入的面狀要素相互求交的過(guò)程,如圖2所示。圖斑1和2經(jīng)過(guò)空間疊置分析運(yùn)算之后,產(chǎn)生了圖斑1,2,3,但所有圖斑的總面積不變。

    圖2 空間疊置分析運(yùn)算

    在FME中,疊置分析運(yùn)算使用AreaOnAreaOverlayer轉(zhuǎn)換器進(jìn)行,該轉(zhuǎn)換器在保留所有輸入屬性的同時(shí),在輸出要素中增加overlaps屬性,overlaps屬性記錄了切割面的壓蓋層數(shù),如圖2所示的輸出中,圖斑1和2的overlaps屬性值為1,圖斑3的overlaps屬性值則為2。結(jié)合AttributeExposer轉(zhuǎn)換器暴露的fme_feature_type屬性可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖層來(lái)源的可追溯性,如使用表達(dá)式“overlaps=1 and fme_feature_type Contains ’KF’”表示地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)非壓蓋部分圖斑,對(duì)應(yīng)礦權(quán)外部分圖斑,反之,表達(dá)式“overlaps!=1 and fme_feature_type Contains ’KF’”表示地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)壓蓋部分圖斑,對(duì)應(yīng)礦權(quán)內(nèi)部分圖斑,同時(shí)采礦權(quán)圖斑自動(dòng)被排除進(jìn)入下一步的面積計(jì)算中。

    考慮到同一個(gè)圖斑經(jīng)過(guò)空間分析運(yùn)算之后有可能產(chǎn)生多個(gè)礦權(quán)內(nèi)部分圖斑或者多個(gè)礦權(quán)外部分圖斑,程序以XKZH與圖斑唯一標(biāo)識(shí)符KFID對(duì)礦權(quán)內(nèi)部分及礦權(quán)外部分圖斑分別進(jìn)行聚合(Aggregator)操作,并分別計(jì)算聚合體的總面積作為圖斑礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)及礦權(quán)外面積(KQWMJ)。包含于及壓蓋關(guān)系類型圖斑面積計(jì)算流程如圖3所示。

    圖3 包含于及壓蓋關(guān)系類型圖斑面積計(jì)算流程

    3 計(jì)算效率及精度對(duì)比分析

    為評(píng)價(jià)本方法在面積計(jì)算上的效率及精確度,實(shí)驗(yàn)使用戴爾(DELL)Precision T7920圖形工作站為平臺(tái),以福建省2018年礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量地表開采損毀及恢復(fù)治理圖層(KF)共計(jì)27 114個(gè)圖斑進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),分析記錄了試驗(yàn)結(jié)果,如表4所示。

    同時(shí),為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法計(jì)算結(jié)果的正確性,選取了在試驗(yàn)結(jié)果中報(bào)錯(cuò)的不同空間關(guān)系類型圖斑,如相離、包含、包含于及壓蓋類型,特別是同一個(gè)圖斑存在多部分礦權(quán)內(nèi)或者礦權(quán)外面積的圖斑,通過(guò)對(duì)圖斑的手動(dòng)投影,并計(jì)算開發(fā)占地面積(KFZDMJ)、礦權(quán)內(nèi)面積(KQNMJ)、礦權(quán)外面積(KQWMJ)3個(gè)字段,得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

    表5 數(shù)據(jù)計(jì)算精確度對(duì)比

    結(jié)果表明,采用本文方法的計(jì)算效率較采用礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件的計(jì)算效率有了顯著的提高,時(shí)長(zhǎng)從14 458 s縮短至68 s; 另一方面,本文方法的面積計(jì)算結(jié)果與手動(dòng)計(jì)算的結(jié)果一致,驗(yàn)證了本文方法在計(jì)算結(jié)果上的準(zhǔn)確性。

    4 結(jié)論

    文章提出了一種基于FME的礦山遙感監(jiān)測(cè)矢量數(shù)據(jù)圖屬一致性檢查方法,建立了矢量圖斑與相應(yīng)采礦權(quán)的相對(duì)空間位置關(guān)系類型,得到如下結(jié)論:

    1)提出了一種新的面積計(jì)算算法,該算法根據(jù)圖斑坐標(biāo)位置、與對(duì)應(yīng)采礦權(quán)相對(duì)位置關(guān)系對(duì)圖斑進(jìn)行分類,并分別進(jìn)行空間分析運(yùn)算,避免了常用的礦山動(dòng)態(tài)變化成果數(shù)據(jù)輔助生成軟件對(duì)所有圖斑與采礦權(quán)的遍歷求交,在降低了程序時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí),也實(shí)現(xiàn)了圖斑礦權(quán)內(nèi)外面積的獨(dú)立計(jì)算。

    2)程序?qū)鐜Р傻V權(quán)在所跨投影帶同時(shí)進(jìn)行了投影,雖避免了對(duì)采礦權(quán)所屬圖斑在所跨投影帶號(hào)中的分布進(jìn)行檢測(cè),但同時(shí)也造成了不必要的資源占用。若需解決該問(wèn)題,則可對(duì)跨帶采礦權(quán)進(jìn)行有針對(duì)性的投影帶號(hào)選擇,程序運(yùn)行效率可進(jìn)一步提高。

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