基于矢量化技術的地質(zhì)檔案管理方法研究

摘 要：為實現(xiàn)地質(zhì)檔案管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應用，本研究提出了基于深度學習和空間分析技術的地質(zhì)檔案智能化管理方法。該方法通過設計多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，實現(xiàn)了地質(zhì)圖件的自動矢量化提取和多源數(shù)據(jù)整合。構(gòu)建數(shù)據(jù)處理、矢量轉(zhuǎn)換、空間分析和智能檢索的分布式微服務系統(tǒng)架構(gòu)，并開發(fā)了支持檔案標準化入庫、智能化檢索和空間分析的管理平臺。實踐應用表明，該方法有效提高了地質(zhì)檔案管理效率，為地質(zhì)工作的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可靠的技術支撐和解決方案。

關鍵詞：矢量化技術；地質(zhì)檔案；管理方法；創(chuàng)新應用

中圖分類號：G271 文獻標識碼：A

隨著遙感、物探和化探等勘查技術的快速發(fā)展，地質(zhì)檔案數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)、時空跨度大和關聯(lián)復雜等特點。傳統(tǒng)的紙質(zhì)檔案管理方式存在數(shù)據(jù)利用效率低、空間分析能力弱以及智能化程度不足等問題，已難以滿足現(xiàn)代地質(zhì)工作對數(shù)據(jù)處理效率、分析精度和決策支持的需求。矢量化技術作為地質(zhì)信息數(shù)字化的核心手段能夠有效提高檔案管理水平。

深度學習與空間分析技術的融合應用，為解決地質(zhì)檔案存儲效率、檢索難度和應用局限等問題提供了新的技術途徑。

一、地質(zhì)檔案數(shù)字化與矢量化技術基礎

1.地質(zhì)檔案數(shù)字化需求

隨著地質(zhì)工作的深入開展，大量珍貴的地質(zhì)勘探資料、地質(zhì)圖件和科研成果以紙質(zhì)檔案形式積累，這些檔案承載著重要的地質(zhì)信息，是地質(zhì)工作的重要基礎數(shù)據(jù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)換是檔案現(xiàn)代化管理的必然趨勢，通過將紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)檔案的永久保存，還可以支持檔案的智能檢索、遠程訪問和深度應用。地質(zhì)檔案數(shù)字化的核心需求包括：實現(xiàn)檔案的結(jié)構(gòu)化存儲、支持空間位置檢索、提供專業(yè)分析功能以及保障數(shù)據(jù)安全可靠。

2.矢量化技術原理

矢量化技術是將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)的過程，其核心原理是通過數(shù)學建模將離散的像素點集合轉(zhuǎn)換為連續(xù)的幾何實體表達。在地質(zhì)檔案領域，矢量化技術主要基于計算機圖形學理論，將地質(zhì)圖件中的點、線和面要素抽象為由坐標序列描述的幾何對象。矢量數(shù)據(jù)采用拓撲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲空間實體之間的連接關系和位置關系，能夠準確表達地質(zhì)要素的空間分布特征。與柵格數(shù)據(jù)相比，矢量數(shù)據(jù)具有空間精度高、數(shù)據(jù)量小和支持空間拓撲分析等優(yōu)勢。

二、多源數(shù)據(jù)融合與集成分析

1.數(shù)據(jù)源類型與特征

地質(zhì)檔案管理涉及的數(shù)據(jù)源分為基礎地質(zhì)數(shù)據(jù)、輔助監(jiān)測數(shù)據(jù)和衍生分析數(shù)據(jù)三大類。這些數(shù)據(jù)采用不同的空間參考系統(tǒng)和時間分辨率，其數(shù)據(jù)特征和技術要求如表1所示。

其中，基礎地質(zhì)數(shù)據(jù)主要采用ESRI ShapeFile和GeoTIFF格式存儲，包含地質(zhì)圖件、鉆孔數(shù)據(jù)、地球物理勘探數(shù)據(jù)和地球化學分析數(shù)據(jù)，具有空間屬性精確和專業(yè)性強的特點；輔助監(jiān)測數(shù)據(jù)多采用NetCDF和HDF5科學數(shù)據(jù)格式，涵蓋遙感影像、InSAR形變數(shù)據(jù)、地下水位觀測和地震監(jiān)測數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)具有多時相和動態(tài)變化特征，需要采用時序數(shù)據(jù)庫存儲，并借助Python科學計算庫展開數(shù)據(jù)分析和可視化；衍生分析數(shù)據(jù)存儲于PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，采用PostGIS擴展實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)處理，包括地質(zhì)要素解譯成果、風險評估模型和預測分析結(jié)果。

2.數(shù)據(jù)標準化處理

數(shù)據(jù)標準化處理采用分層次和多維度的技術路線。空間數(shù)據(jù)標準化先要統(tǒng)一坐標系統(tǒng)，將不同投影的地質(zhì)圖件轉(zhuǎn)換至CGCS2000坐標系，實現(xiàn)空間基準一致性。地質(zhì)要素編碼采用分類分級體系，建立統(tǒng)一的地層代號、巖性符號和構(gòu)造符號編碼標準，確保矢量化數(shù)據(jù)的規(guī)范性。

屬性數(shù)據(jù)標準化基于地質(zhì)檔案元數(shù)據(jù)規(guī)范展開設計，構(gòu)建檔案描述類、地質(zhì)內(nèi)容類和時空屬性類的分層元數(shù)據(jù)模型。檔案描述類元數(shù)據(jù)規(guī)范化文獻編號、時間戳和保密級別；地質(zhì)內(nèi)容類元數(shù)據(jù)統(tǒng)一巖性分類、礦物成分和地球化學參數(shù)的表達方式；時空屬性類元數(shù)據(jù)規(guī)范化空間分辨率、采樣間隔和數(shù)據(jù)精度。標準化處理通過自動化工具實現(xiàn)批量數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和質(zhì)量校驗，建立了從原始檔案到標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品的規(guī)范化處理流程，如圖1所示。

3.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法

地質(zhì)檔案數(shù)據(jù)融合面臨歷史檔案與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)異構(gòu)、地質(zhì)要素時空關聯(lián)復雜和多尺度特征難以統(tǒng)一表達等關鍵問題。本研究設計了面向地質(zhì)檔案管理的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，實現(xiàn)歷史檔案數(shù)字化成果與現(xiàn)代監(jiān)測數(shù)據(jù)的深度整合，并構(gòu)建自適應特征提取和多尺度融合框架。針對地質(zhì)文獻、圖件和監(jiān)測數(shù)據(jù)的異構(gòu)特性，此次研究為提高地質(zhì)檔案管理工作效率，設計了基于注意力機制的多模態(tài)特征學習網(wǎng)絡，實現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的語義對齊和特征表達。

特征提取階段采用改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，提取地質(zhì)圖件中的地層、構(gòu)造和礦產(chǎn)等要素特征，過程如式1所示：

（1）

式中：F（x）為經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理后的特征圖；x為輸入數(shù)據(jù)；Conv（x）為卷積操作；Wk為卷積核或過濾器；bk為偏置項；卷積操作符；ReLU為激活函數(shù)。通過改進的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對地質(zhì)圖件展開層次化特征提取，最終獲得經(jīng)過多層網(wǎng)絡處理后的深層特征，能夠更好地表達圖像中的地質(zhì)信息。

檔案知識融合采用概率圖模型構(gòu)建地質(zhì)要素關聯(lián)網(wǎng)絡，建立地層序列、構(gòu)造演化等關系，如式2所示：

（2）

式中：P（Y∣X）為給定輸入數(shù)據(jù)X下，目標輸出Y的條件概率；X為輸入數(shù)據(jù)；Y為輸出結(jié)果；Z為歸一化常數(shù)；αi為與特征函數(shù)（X，Y）相關的權(quán)重參數(shù)；βj為與特征函數(shù)（Y）相關的權(quán)重參數(shù)。通過優(yōu)化權(quán)重參數(shù)融合來自不同數(shù)據(jù)源的特征，提高最終預測或分類的準確性。

時序特征融合通過遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)檔案與監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)關聯(lián)，如式3所示：

（3）

式中：ht為時刻t的隱藏狀態(tài)；xt為時刻t的輸入數(shù)據(jù)；Wx為輸入到隱藏層的權(quán)重矩陣；Wh為前一時刻隱藏狀態(tài)到當前隱藏狀態(tài)的權(quán)重矩陣；ht-1為時刻t-1的隱藏狀態(tài)；b為偏置項。該融合方法解決了傳統(tǒng)檔案管理中歷史資料與現(xiàn)代數(shù)據(jù)融合、地質(zhì)要素關聯(lián)難以量化表達的問題。通過建立檔案數(shù)據(jù)多層次融合模型，實現(xiàn)了地質(zhì)文獻資料的知識化提取、多源信息的關聯(lián)整合和檔案檢索的智能化服務。

4.集成分析模型構(gòu)建

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合結(jié)果，構(gòu)建地質(zhì)檔案集成分析模型。該模型采用層次化分析框架，將地質(zhì)要素時空演化特征、區(qū)域地質(zhì)背景信息和歷史災害事件記錄展開系統(tǒng)整合，實現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)的深度挖掘與知識提取。集成分析模型的核心是基于時空加權(quán)的多源信息融合算法，如式4所示：

（4）

式中：R（s，t）表示特定區(qū)域s和時間點t的地質(zhì)環(huán)境綜合評估結(jié)果；wi（s，t）為檔案數(shù)據(jù)時空權(quán)重函數(shù)，根據(jù)檔案資料的時效性和空間分布特征確定權(quán)重值；fi（xi）為檔案要素特征函數(shù)，將地層巖性與構(gòu)造形態(tài)等地質(zhì)特征量化為標準化指標；φj（yj|xi）為地質(zhì)要素關聯(lián)約束，描述斷層活動性與巖層穩(wěn)定性等地質(zhì)條件的相互影響；λ為平衡參數(shù)，調(diào)節(jié)歷史檔案信息與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的權(quán)重配比；n為檔案數(shù)據(jù)源類型數(shù)量；m為地質(zhì)要素約束條件數(shù)量。

模型通過遞歸貝葉斯框架實現(xiàn)檔案知識的動態(tài)更新，如式5所示：

（5）

式中：P（θt|D1：t）表示融合歷史檔案與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)后的地質(zhì)環(huán)境狀態(tài)評估結(jié)果；θt表示t時刻的地質(zhì)參數(shù)集，包含地層產(chǎn)狀和斷層活動度等關鍵指標。該集成分析模型突破了傳統(tǒng)檔案管理中歷史資料難以量化應用和動態(tài)更新機制缺失的局限。模型支持檔案數(shù)據(jù)的智能化檢索、地質(zhì)要素關聯(lián)分析和災害易發(fā)區(qū)識別，建立從檔案管理到災害預警的信息服務鏈條。

三、基于矢量化的地質(zhì)檔案管理系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

1.系統(tǒng)整體設計方案

基于地質(zhì)檔案矢量化管理需求，系統(tǒng)采用分布式微服務架構(gòu)，遵循“數(shù)據(jù)分離、服務解耦和分層管理”的設計原則。系統(tǒng)自下而上分為數(shù)據(jù)層、服務層、應用層和展示層四個層次，如圖2所示。

數(shù)據(jù)層采用混合存儲策略，將關系型數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL）與分布式文件系統(tǒng)（HDFS）相結(jié)合。PostgreSQL主要存儲結(jié)構(gòu)化的矢量數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)信息，支持空間數(shù)據(jù)擴展PostGIS，實現(xiàn)地質(zhì)要素的空間索引與查詢。HDFS負責存儲原始掃描文檔和遙感影像等大容量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)訪問的高吞吐量和可擴展性。

服務層基于Spring Cloud微服務框架構(gòu)建，包含數(shù)據(jù)接入服務、矢量化處理服務、空間分析服務和業(yè)務邏輯服務等核心組件。其中，數(shù)據(jù)接入服務支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化接入，實現(xiàn)FTP與WebService等多種數(shù)據(jù)獲取方式；矢量化處理服務集成了圖像增強、特征提取和矢量轉(zhuǎn)換等功能模塊；空間分析服務提供空間查詢、疊加分析以及緩沖分析等GIS分析能力；業(yè)務邏輯服務負責檔案管理和用戶權(quán)限等功能實現(xiàn)。各服務間通過消息隊列（RabbitMQ）實現(xiàn)異步通信，使用Redis緩存提升系統(tǒng)響應速度。

應用層采用RESTful架構(gòu)風格，實現(xiàn)了檔案管理、數(shù)據(jù)處理、空間分析和系統(tǒng)管理四大功能模塊的API接口。展示層基于Vue.js框架開發(fā)Web端應用，集成OpenLayers地圖引擎，實現(xiàn)地質(zhì)檔案的可視化展示與交互操作。系統(tǒng)采用OAuth2.0認證框架和HTTPS協(xié)議保障數(shù)據(jù)傳輸安全，并通過Docker容器技術實現(xiàn)服務化部署與彈性伸縮。

2.功能模塊實現(xiàn)過程

系統(tǒng)功能模塊基于微服務架構(gòu)實現(xiàn)，采用Spring Boot框架開發(fā)，主要包括檔案數(shù)據(jù)處理、矢量化轉(zhuǎn)換、空間數(shù)據(jù)管理和智能檢索四個核心功能模塊。

（1）檔案數(shù)據(jù)處理模塊采用多線程并行處理機制，實現(xiàn)檔案批量導入和數(shù)據(jù)預處理。通過Apache POI組件解析文檔類型檔案，利用OpenCV圖像處理庫對掃描圖像去噪、增強和校正。針對不同類型的地質(zhì)數(shù)據(jù)，設計了自適應的文件解析器，支持TXT、XLS和DWG等多種格式的數(shù)據(jù)解析與轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)預處理采用管道模式（Pipeline Pattern）設計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和質(zhì)量檢查等處理流程的靈活組合。（2）矢量化轉(zhuǎn)換模塊基于深度學習框架TensorFlow實現(xiàn)，集成了改進的U-Net網(wǎng)絡模型，用于地質(zhì)圖件的智能識別與矢量化。通過遷移學習方法，利用預訓練模型提取地質(zhì)要素特征，實現(xiàn)地層邊界、斷層和褶皺等地質(zhì)要素的自動識別。矢量化過程采用Douglas-Peucker算法曲線簡化，應用拓撲檢查確保矢量數(shù)據(jù)的空間完整性。（3）空間數(shù)據(jù)管理模塊提供地質(zhì)專題圖層的動態(tài)渲染和空間數(shù)據(jù)訪問服務?？臻g數(shù)據(jù)組織采用分層存儲策略，建立包含基礎地理信息層、地質(zhì)要素層和專題數(shù)據(jù)層的多層次數(shù)據(jù)模型。通過空間關系運算符實現(xiàn)圖層疊加分析和緩沖區(qū)分析等空間分析功能。（4）智能檢索模塊采用Elasticsearch搜索引擎，構(gòu)建基于地質(zhì)專業(yè)詞庫的全文檢索系統(tǒng)。通過實現(xiàn)倒排索引和空間索引的混合檢索機制，支持地質(zhì)要素的屬性查詢和空間位置查詢。檢索系統(tǒng)集成基于Word2Vec的語義擴展功能，通過同義詞擴展和關鍵詞權(quán)重計算提高檢索準確率。

系統(tǒng)各功能模塊間通過Spring Cloud Gateway實現(xiàn)服務路由和負載均衡，采用Feign實現(xiàn)服務間的聲明式調(diào)用。接口遵循RESTful規(guī)范，采用JWT實現(xiàn)無狀態(tài)的身份認證。通過集成Sentinel實現(xiàn)服務熔斷和限流，保障系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。各模塊的監(jiān)控采用Spring Boot Admin實現(xiàn)，支持服務狀態(tài)監(jiān)控和性能指標采集。

3.運行維護保障體系

運行維護保障體系采用分層架構(gòu)設計，構(gòu)建了覆蓋地質(zhì)檔案管理的全方位運維保障框架，包括基礎設施層、數(shù)據(jù)層、應用層和安全層。通過建立標準化的運維流程和智能化的監(jiān)控預警機制，實現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和持續(xù)優(yōu)化。

基礎設施層采用容器化部署策略，基于Docker和Kubernetes構(gòu)建彈性伸縮的微服務集群。針對地質(zhì)檔案處理的高并發(fā)特點，配置基于資源利用率的自動擴展機制，根據(jù)CPU利用率和內(nèi)存占用動態(tài)調(diào)整容器實例數(shù)量。采用主從架構(gòu)的Redis集群作為分布式緩存，配置持久化策略確保數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)據(jù)庫采用PostgreSQL主從同步機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時備份。數(shù)據(jù)層實施分級存儲策略，建立了完整的數(shù)據(jù)備份與恢復機制。采用增量備份與定時全量備份相結(jié)合的方式，針對不同重要程度的地質(zhì)檔案數(shù)據(jù)制定差異化的備份策略，如表2所示。

應用層構(gòu)建了針對地質(zhì)數(shù)據(jù)特點的運維監(jiān)控體系。通過日志分析系統(tǒng)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理流程的全程監(jiān)控，重點監(jiān)控矢量化轉(zhuǎn)換和空間分析等核心功能模塊的運行狀態(tài)。設置了地質(zhì)數(shù)據(jù)處理質(zhì)量與空間索引性能等專業(yè)化監(jiān)控指標。安全層實現(xiàn)了多維度的安全防護體系。通過部署WAF防火墻，防止SQL注入和XSS攻擊等安全威脅。實施基于RBAC的細粒度權(quán)限控制，對敏感操作展開審計日志記錄。數(shù)據(jù)傳輸采用SSL/TLS加密，敏感數(shù)據(jù)存儲使用AES-256加密算法。建立了定期安全掃描機制，通過漏洞掃描工具及時發(fā)現(xiàn)和修復安全隱患。維護保障團隊配備專業(yè)地質(zhì)背景的運維人員，建立了標準化的運維流程體系。針對地質(zhì)數(shù)據(jù)處理特點，制定專項應急預案，確保關鍵業(yè)務持續(xù)運行。

四、系統(tǒng)應用效果分析

1.系統(tǒng)應用案例

本系統(tǒng)在某省地質(zhì)資源研究院的數(shù)字檔案建設項目中實施部署。該項目涉及歷史地質(zhì)調(diào)查報告、鉆孔數(shù)據(jù)和地球物理勘測資料等多類型檔案的數(shù)字化處理與管理，項目檔案總量達50TB。在區(qū)域地質(zhì)調(diào)查報告矢量化處理方面，系統(tǒng)部署覆蓋1960～2020年間累計3000余份地質(zhì)報告的數(shù)字化轉(zhuǎn)換工作。采用基于深度學習的圖像識別模型處理地質(zhì)圖件，提取地層界線與斷層構(gòu)造等關鍵地質(zhì)要素。系統(tǒng)集成了基于BERT的自然語言處理模塊，用于報告文本中地質(zhì)屬性信息的結(jié)構(gòu)化提取，建立地質(zhì)要素與描述文本的關聯(lián)數(shù)據(jù)庫。

在礦產(chǎn)資源勘查數(shù)據(jù)管理應用中，系統(tǒng)整合了2000個勘查區(qū)塊的地質(zhì)數(shù)據(jù)集。通過實施多源數(shù)據(jù)融合方案，系統(tǒng)構(gòu)建了包含鉆孔數(shù)據(jù)、物化探數(shù)據(jù)和地質(zhì)編錄數(shù)據(jù)的綜合數(shù)據(jù)庫。基于PostgreSQL的空間數(shù)據(jù)引擎，實現(xiàn)了礦體分布的三維可視化建模，并部署了專門的地質(zhì)空間分析模塊，用于支持地質(zhì)找礦工作。系統(tǒng)采用分布式微服務架構(gòu)部署，配置了負載均衡集群，支持多用戶并發(fā)訪問。移動端采用響應式設計，適配了野外地質(zhì)調(diào)查場景下的移動辦公需求，實現(xiàn)了檔案資料的遠程訪問功能。

2.應用效果評估

針對系統(tǒng)的實際運行情況，從性能指標、用戶體驗和業(yè)務價值三個維度量化評估。系統(tǒng)性能測試顯示，在并發(fā)用戶數(shù)達到500h，檔案檢索響應時間保持在200ms以內(nèi)，文檔預覽加載時間控制在1.5s以內(nèi)，系統(tǒng)CPU利用率峰值不超過75%，內(nèi)存占用率穩(wěn)定在65%以下，滿足大規(guī)模應用需求。

在矢量化處理效果方面，通過隨機抽樣評估300份地質(zhì)圖件的處理質(zhì)量，地層邊界識別準確率達到94.4%，斷層構(gòu)造識別準確率為92.7%，屬性信息提取準確率為96.8%。文檔OCR識別準確率達到99.1%，如圖3所示。

系統(tǒng)運行六個月以來，檔案數(shù)字化加工效率提升了280%，日均處理文檔量從200份提升至760份。空間數(shù)據(jù)檢索性能較傳統(tǒng)方式提升了5倍，數(shù)據(jù)存儲空間利用率提高了45%。通過分布式存儲和智能壓縮算法，實現(xiàn)了存儲成本的優(yōu)化。

基于用戶反饋的分析表明，系統(tǒng)在檔案檢索便捷性、數(shù)據(jù)可視化效果和協(xié)同辦公支持等方面獲得較高評價，但在復雜地質(zhì)圖件的自動識別精度和大文件傳輸性能方面仍需優(yōu)化。建議通過優(yōu)化深度學習模型和引入邊緣計算節(jié)點等技術手段，進一步提升系統(tǒng)性能。

五、結(jié)論

研究通過構(gòu)建基于矢量化技術的地質(zhì)檔案管理方法，取得以下成果：（1）建立了面向地質(zhì)檔案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，通過深度學習模型實現(xiàn)了地質(zhì)要素的自動化識別與提取，解決了傳統(tǒng)人工矢量化效率低下的問題。（2）設計的分布式微服務架構(gòu)實現(xiàn)了地質(zhì)檔案的智能化管理，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與處理，建立了從檔案數(shù)字化到知識服務的完整技術體系。（3）開發(fā)的空間分析模塊提供了地質(zhì)要素關聯(lián)分析能力，支持區(qū)域地質(zhì)環(huán)境評估與災害預警決策。未來，研究將重點優(yōu)化復雜地質(zhì)圖件識別算法，提升系統(tǒng)服務性能。

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作者單位：西藏自治區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第五地質(zhì)大隊

作者簡介：姚博（1983—），男，漢族，陜西涇陽人，本科，館員，研究方向：地質(zhì)檔案整理。