基于Python的地表覆蓋數(shù)據(jù)逐級自動縮編

張華劍

中國建筑材料工業(yè)地質(zhì)勘查中心江西總隊，江西 上饒 334000

0 引 言

地表覆蓋數(shù)據(jù)[1]是影響地理國情監(jiān)測服務(wù)能力、資源匹配格局層次[2]和地方可持續(xù)發(fā)展水平的重要資源。如何對地表覆蓋數(shù)據(jù)信息進行有效挖掘成為重要課題和應(yīng)用前提。地表覆蓋數(shù)據(jù)屬于一種地理空間數(shù)據(jù)，對其縮編涉及概括與選取兩個方面，傳統(tǒng)的人工縮編方法主要包括[3]選取、化簡、概括、位移，作業(yè)方式存在精度低、工作量大、耗時長等弊端，難以及時高質(zhì)量地滿足數(shù)據(jù)更新需求。伴隨計算機、地理信息技術(shù)的進步，不少從事數(shù)據(jù)處理、地圖制圖或GIS 應(yīng)用的開發(fā)者，參與到地理空間數(shù)據(jù)的縮編研究中來。如文獻[4-6]分別借助GISidMAP、WJ-III 功能等對地形數(shù)據(jù)、農(nóng)村地籍居民地和房屋要素進行綜合；文獻[7]運用Gentools功能綜合化簡等高線數(shù)據(jù)；文獻[8-11]分別通過自制圖系統(tǒng)、EPS、CASS 功能對不同比例尺地形圖進行縮編；文獻[12-14]采用FME、ArcGIS 人機交互縮編土地利用數(shù)據(jù)。這些研究實現(xiàn)了一定程度的地理空間數(shù)據(jù)縮編，但存在以下幾個問題：縮編對象側(cè)重在地形、土地利用或房屋、等高線等基礎(chǔ)地理要素數(shù)據(jù)，這些要素的分類體系與地表覆蓋數(shù)據(jù)不同；縮編工作大多是對軟件現(xiàn)有功能的直接輔助性應(yīng)用，處理過程較復(fù)雜；縮編目標的比例尺普遍比較大，而對小比例尺的縮編研究不夠、部分方法通用性不強；部分軟件使用成本較高，自動化處理能力不強，用這些方法縮編地表覆蓋數(shù)據(jù)，效果欠佳。

為更好地實現(xiàn)地表覆蓋數(shù)據(jù)的縮編，本文提出逐級自動縮編思路，制定控制策略，設(shè)計技術(shù)路線，在ArcGIS 軟件下，利用Python[15]編程實現(xiàn)地表覆蓋數(shù)據(jù)的逐級自動縮編，形成相應(yīng)的工具集，并成功應(yīng)用于圖集編制。成果拓展了ArcGIS 的數(shù)據(jù)處理功能，也為其他相關(guān)數(shù)據(jù)的處理工作提供了一定的參考。

1 研究分析

1.1 縮編重點、難點分析

為有效縮編地表覆蓋數(shù)據(jù)，還需解決好以下重點、難點問題。按照縮編要求，各要素的縮編均須準確合理，既要保持要素原有的分布規(guī)律，又要合理控制各要素縮編后的面積。道路、水系等要素在不同比例尺下的表達方式不同，比如一條大比例尺的面狀道路在小比例尺下可能被表達為線狀。在同一張圖中有多種地表覆蓋要素，須在數(shù)據(jù)處理過程中合理解決要素間的位置沖突問題。若將數(shù)據(jù)從大比例尺直接大跨度地縮編至小比例尺，將導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律丟失，成果數(shù)據(jù)也相應(yīng)失真，則須在縮編過程中逐級控制尺度。

1.2 縮編幾個關(guān)鍵點

為有效解決重難點問題，地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編需遵循以下指標、原則與要求。

1）縮編指標設(shè)計。鑒于地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編無規(guī)范可循，且縮編成果比例尺、用途也不盡相同，需要重點參考文獻[16]中的規(guī)定來設(shè)計相關(guān)指標。同時考慮到地表覆蓋信息屬于認知和監(jiān)測地方自然資源、生態(tài)環(huán)境等的重要基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)源，為提高地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編成果的詳實準確度，本文采用較土地利用數(shù)據(jù)縮編[12]更為嚴格的縮編指標來縮編地表覆蓋數(shù)據(jù)，即圖斑最小面積為1 mm2，圖斑最小間距為0.5 mm，最小寬度為0.5 mm等。

2）圖斑合并原則。根據(jù)圖斑分布情況，靈活運用基本縮編方法合理綜合。若圖斑未達到最小面積（以下簡稱微小圖斑）且不改變類別，則將微小圖斑就近融入相鄰的較大圖斑中；若相鄰圖斑中有與微小圖斑屬不同小類，但屬同一大類的要素圖斑，則應(yīng)將微小圖斑優(yōu)先融入同類要素圖斑中（即存在約束條件）；若圖斑要素具有代表性，則予以保留并可適當夸張。對于狹長型面狀要素，若寬度未達到最小寬度，則依據(jù)提取的圖斑中心線將圖斑分割，對應(yīng)融合到相鄰圖斑里。

3）縮編尺度控制。為盡可能保持地表覆蓋數(shù)據(jù)的原有分布規(guī)律，依據(jù)控制測量[17]中的逐級控制、分級布設(shè)工作原則，本文提出了逐級縮編的思路來開展縮編工作，通過Python 編程，流程化控制圖斑縮編過程中的逐級面積尺度，以期達到“自然演變”式的縮編效果，即通過在縮編過程中嚴格控制地表覆蓋各類別要素的面積，保證縮編前后各類要素的面積差別不大，且各類要素分布規(guī)律保持一致、視覺效果相近。

1.3 縮編策略與技術(shù)路線

從文獻[18]可知，地理空間數(shù)據(jù)縮編主要是通過依對象特征（幾何形狀、屬性）進行歸納概括和依對象重要性不同進行選取與表達兩種方式實現(xiàn)。因此，地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編中，地理分析與處理、編輯、制圖等多項常規(guī)工作，可運用ArcGIS 原有的多個地理處理函數(shù)和模塊完成。逐級自動縮編主要涉及逐級面積尺度控制（即控制每輪縮編圖斑面積尺度）和自動有選擇地合并圖斑兩個方面的策略，可運用Python 編程形成新的地理處理方法和工具實現(xiàn)（圖1）。

圖1 逐級自動縮編技術(shù)路線Fig.1 Technical flow of progressively automatic downsizing

基于Python 的地表覆蓋數(shù)據(jù)逐級自動縮編技術(shù)路線。

1）開展數(shù)據(jù)預(yù)處理。包括坐標系統(tǒng)投影，幾何修復(fù)，依需要同類歸并等。

2）區(qū)分處理不同類型圖斑。利用圖斑特性分離狹長型（道路、河流）和非狹長型面狀要素，其中，針對狹長型面狀要素，若寬度大于最小寬度，則另存為.shp格式數(shù)據(jù)A1；若寬度小于最小寬度，則提取其中心線并對其進行分割，然后按照圖斑合并原則將其并入周圍相鄰的圖斑形成數(shù)據(jù)A2。針對非狹長型面狀要素，若面積小于最小面積，則將其逐級自動有選擇地并入與之相鄰的圖斑中，得到數(shù)據(jù)B1；將數(shù)據(jù)A2逐級自動有選擇地并入數(shù)據(jù)B1，得到數(shù)據(jù)B2。

3）將獲得的數(shù)據(jù)A1與數(shù)據(jù)B2合并編輯后，得到結(jié)果數(shù)據(jù)C。將其微小圖斑逐級自動有選擇地并入相鄰圖斑后，通過抽稀、光滑修飾各圖斑邊界，獲得逐級自動縮編后的數(shù)據(jù)D。

4）對數(shù)據(jù)D 進行拓撲檢查和屬性檢查并處理，最終獲得符合質(zhì)量要求的地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編成果?？梢?，逐級自動縮編涉及數(shù)據(jù)A1、A2、B1、B2、C、D，貫穿在整個縮編過程中。

2 編程實現(xiàn)

2.1 縮編工具開發(fā)

基于逐級自動縮編的思路，結(jié)合圖斑縮編的逐級面積尺度控制和圖斑合并策略，通過編程形成了用于地表覆蓋數(shù)據(jù)逐級自動縮編的Python 工具箱（圖2），包含24 個功能。它們是編輯處理單/多個要素文件的模塊工具，主要包括對圖斑的逐級篩選、提取中心線、分割、融合、合并、夸大、更新、化簡、概括、平滑、拓撲檢查、屬性檢查等數(shù)據(jù)編輯處理功能。同時，基于面向?qū)ο蟮木幊趟悸?，將功能組織成可主程序執(zhí)行的Python 腳本程序（圖2 紅框），實現(xiàn)數(shù)據(jù)縮編的半自動化。

圖2 開發(fā)工具箱Fig.2 Toolbox for development

2.2 圖斑合并實現(xiàn)

圖斑合并是逐級自動縮編的核心策略之一，即基于要素是否屬于相同大/小類的判斷，將微小圖斑逐級自動有選擇地并入到相鄰大面積圖斑中（圖3）。

圖3 圖斑合并的策略Fig.3 Strategy of merging

在逐級縮編圖斑面積尺度的控制下，微小圖斑優(yōu)先并入有相同地類編碼的相鄰圖斑，地類編碼0101 的微小圖斑并入圖斑0101，形成新圖斑0101（圖4a）；否則，微小圖斑并入地類編碼相異但同屬大類、面積最小的相鄰圖斑，地類編碼0101 的微小圖斑并入圖斑0103，形成新圖斑0103（圖4b）；當前兩者都不滿足時，微小圖斑并入面積最小的相鄰圖斑，地類編碼0101 的微小圖斑并入圖斑0302，形成新圖斑0302（圖4c）。本策略實現(xiàn)了微小圖斑合并的逐級性和選擇性。

圖4 圖斑合并示意圖Fig.4 Diagram of spot merging

3 應(yīng)用評價

3.1 工程實例

編制具有地方特色的地理國情地圖集（以下簡稱圖集），是發(fā)揮國情數(shù)據(jù)服務(wù)作用的一項重要舉措，涉及到地表覆蓋數(shù)據(jù)的縮編工作。本文以某縣級區(qū)為例，使用逐級自動縮編的方法對區(qū)域地表覆蓋數(shù)據(jù)進行縮編。該區(qū)水陸交通便利，區(qū)內(nèi)地表覆蓋類型豐富，其中耕地、建設(shè)用地面積占比排名前二[19]。

按要求，圖集需要表達耕地、林地的二級類和其他用地的一級類?？紤]到圖集采用16 開本，圖幅尺寸較小，換算出目標比例尺為1 ∶15 萬。經(jīng)作業(yè)準備、數(shù)據(jù)預(yù)處理（坐標換算、繪制圖廓、圖形糾正等）、分離、自動綜合（節(jié)點處理、綜合編繪各線面要素、重新編輯屬性等）、合并、檢查處理（ArcGIS 軟件拓撲檢查修改、屬性信息等人機交互編輯以及地表覆蓋成果檢查內(nèi)容與方法[20-21]等）等數(shù)據(jù)縮編與制圖綜合系列步驟，實現(xiàn)地表覆蓋數(shù)據(jù)從1 ∶1 萬比例尺逐級自動縮編至1 ∶15萬，利用CorelDRAW[22]等軟件加工整飾后形成縮編成果圖件（圖5）。該圖以線、面狀類型要素為主（行政、科教文衛(wèi)等點狀、注記類要素未標出），重點表達了經(jīng)逐級自動縮編后的地表覆蓋要素分布情況，成品圖整體表達合理美觀，基本保持原始數(shù)據(jù)要素分布的規(guī)律，滿足圖集編制和使用需求。

圖5 地表覆蓋要素分布圖Fig.5 Geographical distribution of surface coverage factors

3.2 指標評價

為客觀分析目標區(qū)域地表覆蓋各類要素縮編前后的變化情況，對圖斑數(shù)、面積等進行統(tǒng)計（表1），總體上各分類要素的縮編效果明顯，主要表現(xiàn)為圖斑數(shù)量變化較大，面積變化較小。具體縮編前后數(shù)據(jù)變化特征如下。

表1 各要素縮編前后的圖斑數(shù)和面積變化情況表Tab.1 Changes of patch number and area of each element before and after Downsizing

1）圖斑數(shù)變化率。道路的變化相對最大、降為0個圖斑，原因是寬度小于最小寬度，面狀道路被表達為線狀要素。

2）圖斑數(shù)占總數(shù)比例差值。耕地的變化最大，且表現(xiàn)為縮編后的耕地比原始的更集中連片、面積偏大，原因在于該區(qū)域內(nèi)道路兩邊的耕地較多，逐級自動縮編時會把切碎的道路圖斑并入耕地。

3）面積變化率。道路的面積降為0，原因同1），草地、構(gòu)筑物、人工堆掘地、荒漠與裸露地表及部分林地等要素被綜合融入耕地、園地、房屋建筑（區(qū)）等圖斑，原因在于前幾類要素的面積相對偏小、分布零散且周邊多為后幾類要素，在逐級自動縮編時易被并入后幾類要素。

4）面積占總面積比例差值?？s編后的草地、林地、道路面積占總比減少比例超過1.5%，減少的面積主要被綜合為耕地、園地。

結(jié)合試驗區(qū)耕地多且相對集中這一現(xiàn)實情況，縮編成果要素的空間表達較合理?？s編前后，絕大部分要素的面積占比相差不大，考慮到微小圖斑碎小零散的實際分布情況以及易被綜合的特性，說明各要素分布規(guī)律在縮編后仍保持較好，各要素面積控制也相對合理。

綜上，逐級自動縮編和編程形成的功能工具能夠滿足圖集編制對地表覆蓋數(shù)據(jù)縮編和表達的要求；在給定縮編指標和歸類原則的基礎(chǔ)上，縮編方法和功能工具對一般的面狀地理空間數(shù)據(jù)縮編也具有一定適用性。

4 結(jié) 論

對大比例尺數(shù)據(jù)縮編是快速獲取和更新小比例尺地理空間數(shù)據(jù)的重要手段之一。本文探討了數(shù)據(jù)縮編的重難點和關(guān)鍵點，提出逐級自動縮編技術(shù)思路，通過圖斑縮編的逐級面積尺度控制與圖斑合并策略，基于ArcGIS軟件，研究并設(shè)計地表覆蓋數(shù)據(jù)逐級自動縮編技術(shù)路線，運用Python 編程實現(xiàn)逐級自動縮編，成果工具成功應(yīng)用于圖集編制，有效完成了圖集對地表覆蓋數(shù)據(jù)的縮編需求。

本文的技術(shù)思路、技術(shù)路線和功能工具等研究成果，在明確縮編指標、歸類原則的基礎(chǔ)上，可對其他面狀地理空間數(shù)據(jù)實現(xiàn)逐級自動縮編，也能為其他地理空間數(shù)據(jù)在信息挖掘方面提供一定參考。后續(xù)可在逐級面積尺度設(shè)計與計算機及軟件算力兩者最優(yōu)配比、運算參數(shù)設(shè)置、地理空間數(shù)據(jù)逐級自動縮編綜合管理系統(tǒng)構(gòu)建及自動化制圖等方面作進一步研究與探索。