面向地理国情监测的地理要素变化检测方法

刘 杰

（1.上海市测绘院，上海200063）

面向地理国情监测的地理要素变化检测方法

刘 杰1

（1.上海市测绘院，上海200063）

地理要素是地理国情监测的重要组成部分，特别是在城市地区，其具有种类多、数据量大、格式多样、变化频繁等特点。提出并设计了一种基于不同时态同源参考数据的地理要素变化检测技术方法。经应用实践证明，该技术方法适用于工程化应用的地理要素变化信息提取，可为常态化地理国情监测提供参考。

地理要素；变化检测；FME

地理国情监测是在普查数据成果的基础上，对自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系[1]进行定量、空间化的监测，从而获取地表覆盖和国情要素的变化信息。近年来，基于高分辨率遥感影像和数字地表模型（DSM）的地表覆盖信息提取[2-3]以及变化检测[4]已得到广泛应用，地理国情要素的变化检测逐渐成为研究重点[5-7]并已取得部分理论成果。上海市作为特大型城市的典型代表，市域内社会、人文、资源等各类地理要素高度集中，通过定期收集基础地理信息数据库、公开版地图数据库、各委办局行业专题资料等参考数据，在满足国家国情监测要求的基础上，拓展监测了几十种市情专题，共同构成了综合反映城市地区特征的数据资源，具有重要的理论研究和社会应用价值。然而，地理要素具有种类多、数据量大、格式多样、变化频率相对较快等特点，如何快速高效地整理和获取有价值的数据，一直是研究的热点问题。本文在技术分析的基础上，提出了一种在工程化应用中可行的地理要素变化信息提取方法；并通过FME实现了变化信息自动提取，为地理国情监测的地理要素变化信息提取提供参考。

1 地理要素变化检测方法与流程

地理要素实体[8]主要包括点要素、线要素和面要素。变化检测主要体现为对地理要素的空间变化和属性变化的检测，从空间角度出发，对地理要素的空间位置和几何形状作定量和定性分析，比较其间的相似程度以寻找同名实体[9]。本文对于点要素的空间变化采用欧氏距离进行判读；线要素的空间变化限定在空间位置和走向变化（节点的增删或差异不考虑），采用长度重叠度和Hausdorff 距离进行判读；面要素的空间变化限定在空间位置和形状变化（节点的增删或差异不考虑），采用面积重叠度进行判读；属性变化采用Levenshtein算法对同一属性项进行相似度判读。

以两个不同时态的同一专题要素为例，本文设计的地理要素变化检测流程如图1所示。

图1 地理要素变化检测流程图

1.1 数据预处理

将矢量空间数据的坐标系统和投影系统、数据存储格式、空间数据精度、属性字段类型进行统一，形成空间参考与属性类型一致的同源数据。

1.2 空间变化检测

1）点要素的空间变化检测采用欧氏距离：

以基态点要素为圆心，搜索位置相同或欧氏距离在一定阈值范围内的最新时态点要素。阈值的设定可参考地理要素采集精度，阈值过小，难以找到同名点；阈值太大，会导致过多一点匹配多点的情况

2）线要素的空间变化检测采用长度重叠度和Hausdorff 距离：

长度重叠度是基态线要素的分布与最新时态线要素的分布相重叠的部分占二者总体分布的比率；基于一定的阈值对新旧时态线状要素作线线叠加计算长度重叠度。Hausdorff 距离用以比较两个线要素的总体差异；其中线要素的点集简化为起点、终点、中心点以及若干其他按长度百分比在线上取得的点，基于上述点集计算新旧时态线要素Hausdorff 距离。

3）面要素的空间变化检测采用面积重叠度：

面积重叠度是基态面要素的分布与最新时态面要素的分布相重叠的部分占二者总体分布的比率；基于一定的阈值对新旧时态面状要素作面面叠加计算面积重叠度。

1.3 属性变化检测

Levenshtein距离又称编辑距离，是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括替换、插入和删除，Levenshtein算法一般给每个操作相同的权重，也可定义不同操作的代价。地理要素的属性变化采用Levenshtein算法对同一属性项进行相似度判读。

2 地理要素变化检测实现方案

FME是Safe Software公司开发的空间与非空间数据分析、处理、转换、共享的完整ETL平台。本文基于上述方法与流程，利用FME实现了地理要素变化检测和变化信息的自动提取。

2.1 数据输入

地理要素变化检测虽涉及几十种要素，但主要以点、线、面来表示，因此数据输入只需保证两个时态的要素类型一致。FME支持动态读取同一格式的不同数据源，然后根据数据源的结构动态生成目标表，主要通过读取模块的合并要素类实现。输入的数据源分为基态数据和最新时态数据，二者都通过Geometry Filter转换器分成点、线、面3种几何要素，用于后续点、线、面分要素类的变化检测。

2.2 变化检测

地理要素变化检测主要步骤包括时态标识、数据过滤、空间匹配、属性匹配等，如图2所示。

图2 基于FME实现地理要素变化检测流程图

点要素的空间匹配通过NeighborFinder查找欧式距离在阈值范围内的邻近点，并把该范围内所有邻近点的信息存放在该点的列表属性中。在属性变化检测时调用Levenshtein算法，计算该点与列表中所有邻近点的文本相似度，然后对点的相似度进行排序，提取最优值并判断属性是否发生变化。

线要素的空间匹配通过Snapper和LineOnLine Overlay对新旧时态线状要素作线线叠加计算长度重叠度；通过Snipper、NeighborFinder和StatisticsCalculator提取点集，计算点到线最近距离以及统计Hausdorff 距离。

面要素的空间匹配通过Snapper和AreaOnArea Overlay对新旧时态面状要素作面面叠加计算面积重叠度。线要素和面要素一般根据重叠度直接提取最优值，在属性变化检测时调用Levenshtein算法判断属性是否发生变化。

在实现过程中，对于空间不能匹配的要素，不再进行属性相似度判断，而是简化为直接判断属性是否完全一致，再根据数据时态作进一步判断。

2.3 变化信息输出

空间上能够匹配但属性不能匹配的，输出为属性变化要素；空间上不能匹配但属性上完全一致的，输出为空间变化要素；空间和属性均不能匹配的，根据数据时态标识，输出为新增或删除要素。根据输出的变化信息还可以分要素统计变化数量、变化长度、变化面积和更新比例等信息。

3 应用实例

本文技术方法已成功应用于2015年上海市地理国情标准时点核准和2016年基础性地理国情监测中。现以公开版地图数据库不同时态的学校（点）、道路（线）和公园绿地（面）数据为例，通过设置输入和输出路径，即可得到属性变化要素、新增要素、删除要素和位置变化要素，如图3所示（扩大图为迪士尼周边的变化情况），通过对变化信息提取结果的比较可知提取结果是正确的。

图3 地理要素变化检测结果

4 结 语

地理要素时空数据变化检测技术在与地理信息有关的领域有着广泛的应用前景，特别是对于时空数据库的管理具有重要意义。本文设计的地理要素变化检测方法，已经成功应用于2015年上海市地理国情标准时点核准和2016年基础性地理国情监测的生产实践和质量检查中。经过实践证明，该方法可有效提高国情监测地理要素变化检测的效率，对实际生产和质量控制有较大的帮助；也可进一步扩展到基础地理信息数据库的现势性更新、质量控制等方面，从而形成增量式基础地理数据库，构建多要素多时空的地理信息数据，更加有利于对地理信息进行地理变迁、地理现象变化规律等的研究。但该方法还存在局限性，对检测数据有一定的要求，即更新前后数据必须是一致的，对于不同来源的数据目前还不适用，在以后的工作中需要继续研究与改进。

[1] 陈俊勇.关于地理国情普查的思考[J].地理空间信息,2014, 12(2)：1-3

[2] 程滔,周旭,刘若梅.面向地理国情监测的地表覆盖信息提取方法[J].测绘通报,2013(8)：84-86

[3] 余咏胜,罗名海,吴克友,等.基于FME的地理国情覆盖要素提取技术探讨[J].地理空间信息,2014,12(5)：1-3

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P208

B

1672-4623（2017）05-0032-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.0051.0

刘杰，硕士，工程师，从事地图制图学与地理信息工程方面的工作和研究。

2016-08-19。

项目来源：现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室开放课题资助项目（TJES1308）。