地理信息公共服务平台数据融合方法初探

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摘 要：地理信息公共服务平台的建设是测绘部门适应社会经济发展转变服务方式的一项重要举措，平台通过互联网提供一种全新的在线地图服务模式。该文围绕省级地理信息公共服务平台数据更新，探讨了地理地理信息公众服务平台的建设中，国家、省、市三级节点数据的融合的思路和方法。并且以道路要素为例，详细阐述了整个数据融合的技术流程和处理方法。

关键词：地理信息公共服务平台 数据融合 地图瓦片

中图分类号：P283.5 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）08（a）-0100-03

地理信息公共服务平台是一个开放式的信息服务平台，通过对平台数据的更新融合工作，对于促进政务资源共享、推进国民和社会信息化、促进经济社会又好又快发展具有十分重要的意义。该文以河北省范围内，省、市级节点与国家地理信息公共服务平台公众版（天地图）数据的融合为例探讨了地理信息公共服务平台数据融合的思路和方法。

国家地理信息公共服务平台公众版（天地图）总体架构上由国家主节点、省级节点和市县级节点（信息基地）组成。平台各级节点之间通过Inter网实现互联。从国家到省级再到市级的各级比例尺的全国地理信息资源，实现在线协同服务。

地理信息公共服务平台公众版的数据是依据国家统一颁布的关于地理信息公共服务平台建设术规范，由国家、省、市分别对各自负责的基础地理信息数据进行内容提取与分层细化、模型对象化重构、符号化表现、安全保密处理等一系列加工处理，最终形成地理信息公共服务平台数据。地理信息公共服务平台的数据主要由地理实体、地名地址和电子地图数据构成。

国家节点主要以1∶5万及以下小比例尺基础地理数据为数据源生产制作1-14级数据；省级节点以1∶1万或1∶5000比例尺基础地理数据为数据源生产15-17级数据；市县级节点以1∶500或1∶1000比例尺基础地理数据为数据源生产18-20数据。三级节点的数据通过互联网实现数据在线协同服务，通过服务聚合的方式，为公众提供全国在线数据服务，矢量数据精细度达到1∶500比例尺，影像数据分辨率达到0.5m。

“天地图・河北”共加载总容量约为16G的矢量（地理实体数据、地名数据、）和影像（影像电子地图数据）两大类数据，分别由河北省基础地理信息中心于利用全区1∶1万地形图、0.5 m分辨率全省卫星影像和石家主庄、邯郸、秦皇岛主城区1∶500地形图及0.2 m分辨率卫星影像、相关专题数据加工制作而成。

数据融合是指收集国家、省、市各级节点最新的数据资源，通过数据的分析、比较、提取等整合处理，使得各级节点数据保持较高的一致性，形成一套最鲜活的数据。通过数据的融合将有力地提高“天地图”各节点数据的现势性。

1 数据来源

数据源包括国家、省、市节点框架要素数据（地理实体数据、地名地址数据、电子地图数据等）与各种基础理信息数据（1∶1万及以上的大比例尺DLG数据），以及其他地理信息数据或行业专题数据，河北省数据融合过程中充分利用了最新的数字城市建设成果资料（现势性强的高分辩率影像数据和地名地址以及PGIS数据等），确保了融合后数据成果的现势性。

1.1 基础地理信息数据

基础地理信息数据是“天地图・河北”电子地图生产的基本数据源，经过对现有基础地理信息数据的详细调研、整理分析，选择如下。

1.1.1 数字线划图（DLG）

2000―2014年期间生产的1∶10000数字线划图，均通过河北省测绘产品质量监督检验站检验合格。该数据主要用于地理实体数据处理、矢量电子地图加工以及遥感影像的纠正。

1.1.2 影像数据

影像数据包括0.5 m、0.2 m分辨率，年代从2010―2014年的航摄影像，可作为地理实体更新、电子地图制作的基础资料，详情如表1所示。

1.2 历史成果数据

河北地理信息共享服务平台框架数据于2012年由河北国省基础地理信息中心生产，数据主要由地理实体数据、地名数据、电子地图数据、专题数据和影像数据构成，时隔两年，数据需更新换代。

1.3 专题数据

大部分的专题数据都与空间位置有关，收集到的有交通路网数据、行政区专题数据、国土资源专题数据等，将用于要素更新、数据处理及数据融合。

1.4 国家主节点数据

国家主节点将提供一套数据，包括四维导航路网、POI数据、邻省接边数据、河北区划数据。国家主节点数据主要用于与“天地图・河北”节点数据的融合。

1.5 数字城市数据

河北已完成“数字石家庄、邯郸、廊坊、秦皇岛”地理空间框架建设。其中，“数字石家庄”“数字邯郸”“数字廊坊”“数字秦皇岛”地理空间框架数据成果主要有1∶500数字线划图（DLG）、数字高程模型（DEM）和数字正射影像图（DOM）及主城区三维模型数据。项目根据数字城市的建设完成情况，将首先融合“数字石家庄、数字邯郸、数字廊坊、数字秦皇岛”数据成果至“天地图・河北”节点，构建区、市节点一体化，进一步丰富、细化数据资源。其余数字城市数据成果待日后建成后再做融合补充。“数字石家庄、数字邯郸、数字廊坊、数字秦皇岛”拥有一套基础地理信息数据库，可作为大比例尺城市节点数据，与省级节点进行数据融合。数据融合时，以现有的天地图数据的坐标系统为基础，通过对数据源中相同要素的分析比对，选择现势性强、精度高的要素进行合并处理，数据合并后检查成果数据的拓扑、位置关系以及数据的逻辑一致性，使融合后的数据在现势性、准确性等方面达到最优。

2 技术思路与融合流程

2.1 总体技术路线

2.1.1 总体原则

数据融合时，通过对数据源中相同要素的分析比对，从中选取表达准确、现势性好、精度高的要素进行合并，并对合并后的结果进行几何拓扑、空间关系与逻辑一致性处理，使融合后的数据在现势性、准确性等方面达到最优。

（1）平面位置精度原则：需要融合的不同来源的数据平面位置精度不一致时，原则上以精度高的数据为准。（2）数据几何表达精细度原则：需要融合的不同来源的数据几何表达精细度不一致时，以精细度高的数据为准。（3）数据现势性原则：需要融合的不同来源的数据现势性不一致时，以现势性高的数据为准；（4）空间关系与逻辑一致性原则：融合后的成果数据要素空间关系正确，各类信息逻辑一致。（5）数据内容原则：融合处理时应利用不同数据源的信息进行要素增补，融合后的成果数据应尽可能完整保留数据源中的相关信息。并以《天地图数据融合技术要求》为依据，可根据实际情况，扩充分层、分类及字段。

2.2 设计思路

采用“一套数据，两个版本”的技术路线，在数据收集、整理、融合、编绘、配图等主要工序采用一套数据，只在数据进行脱密处理时分为天地图和政务版两个版本，实现高效、快速地搭建两个平台的框架数据，保障数据的统一、权威。

2.3 技术路线

数据融合采用国家主节点、河北节点历史成果数据，结合数字城市数据成果、基础地理数据、其他专题数据等，从中选取表达准确、现势性好、精度高、内容全的要素进行合并、几何拓扑、空间关系与逻辑一致性处理，使融合后的地理信息数据在现势性、准确性、丰富性等方面达到最优。

主要包括五大方面：（1）数据选择：确定本底数据、被融合数据和参考数据。（2）数学基础：进行统一的坐标转换。（3）数据组织：建立新库、进行要素重置、属性重置（分类及代码转换）以及扩充分类和字段。（4）图形融合：优化空间精度和精细度、剔除重复要素、增补缺漏要素、重建空间关系。（5）属性融合：进行属性融合及属性融合后的正确性和完整性核查处理。

2.4 数据融合流程

数据融合包括矢量数据融合和影像数据融合。

2.4.1 矢量数据融合

主要处理国家节点与河北节点的道路要素、铁路要素、水系要素、居民地要素、境界与政区要素、绿地要素、地名地址与兴趣点以及。

2.4.2 影像数据融合

遥感影像数据依据空间覆盖范围、影像时相、空间分辨率和影像质量等因素，从数据中择优选用。

（1）坐标系转换：对参与融合的省市数据源的坐标系统进行纠正。如果数据为基础测绘成果则需要提取融合的数据图层，并经过数据的脱密处理后再进行坐标系统转换，使得数据源可以在统一的空间基准下准确套合。整体套合可以通过选取控制点的方式，将融合的数据纠正到国家接点数据的基准下。经过坐标系统转换的数据在平面位置上仍存在较大误差时，依据精度较高的数据源对精度较低数据源进行修正或替换。（2）要素分层合并：首先，将各个数据源中的相同要素进行分层提取和比较；其次，按照现势性、精确度等优先原则，对地理要素进行合并处理。（3）属性结构规整：按照统一的字段结构进行属性的同构，以及属性字段内容完善。（5）图形几何处理：数据融合中按照数据的现势性以及要素的空间位置等信息，对数据的图形进行几何处理。（6）空间关系处理：合理处理要素间的空间关系，保证同类要素或不同要素间空间关系的合理性与逻辑一致性，比如道路与绿地的关系、居民地与道路关系等。（7）数据接边处理：包括数据融合过程中，作业区块之间的接边处理、融合区域与未融合区域间接边处理。主要的内容包括，图幅间的属性与几何接边处理。（8）质量检查：对融合后成果数据的质量进行检查。

3 路网数据融合示例

3.1 数据源分析与选择

道路数据来源主要来自三方面，一个是国家主节点路网数据，由四维导航提供；一个是河北省节点道路数据，数据现势性为2000―2014年，同时另拥有专题数据及“数字石家庄、数字邯郸、数字廊坊、数字秦皇岛”1∶500DLG数据。

对比分析各数据源的优势和不足，见表2所示。

经过对比，采用主节点路网数据为本底数据，以河北节点道路数据、“数字石家庄”等大比例尺线划图、1∶1万地理实体数据、专题数据等为参考数据来增补本底数据。

3.2 道路处理要求

按道路要素处理要求，重新梳理数据组织。在兼顾路网导航功能的前提下，优化本底数据精度，同时，重点补充主节点路网中缺失的城市道路（县道、乡道、小路），增补缺失的等级较高、连通性好的道路，并按要求填写新增要素属性。进行空间关系重构、合并，重建路网关系并处理好道路与其他要素（房屋、植被、水系、铁路、境界政区）之前的关系。形成道路融合成果。

编辑与处理过程需实时叠加最新影像作为参考，同时不能破坏天地图母库数据中路网数据的拓扑结构。

（1）道路数据以道路中心线或车道中心线表达，并构成符合实际连通情况的道路网络。（2）保持导航路网模型，依据现势性、数据精确度、空间关系合理性等进行融合处理，保持拓扑关系正确。若导航路网数据有误、现势性较差或与基础地理信息数据中的房屋、河流等要素产生严重冲突时，按照基础地理信息数据对其几何形状与位置进行编辑。（3）充分利用“数字石家庄”等大比例尺数据中较为丰富的道路要素对石家庄市等道路数据进行增补。增补的道路与导航路网融合时，要严格按GB/T 19711-2005正确处理路网几何拓扑。（4）内业无法准确判断道路网络连通关系的，进行外业调绘。确无条件的，保持导航路网原有连通拓扑，新增道路不与其在几何上进行关联以避免破坏导航路网模型。（5）按照《天地图数据融合技术要求》（以下简称《要求》）对道路数据属性结构进行规整，若数据源中包含《要求》未涵盖的属性项，予以保留。如果对道路网络连通拓扑进行了处理，还应补充上下行等交通流信息。

3.3 道路处理流程

（1）属性规整：对融合数据进行数据组织标准化。按道路要素处理要求，重新梳理数据组织。按照天地图数据融合技术要求进行属性规整。，

（2）缓冲分析：以本底数据为基础，作缓冲区分析，缓冲距离根据不同的路网复杂情况设置为10m、15m、20m等。

然后通过空间选择（Selection by location），分别选择出两套路网数据完全包含部分、完全不包含部分、相交部分，导出形成3份数据。针对完全包含部分，可初步认为两套数据是重复的，以底库数据为基准，删除融合数据中的路网部分。

完全不包含部分：可初步认为是融合数据比底库路网数据丰富的地方，直接以增量的形式，增加到天地图本底路网数据中，起到丰富更新的作用。

相交部分：擦除（erase：去掉两份数据在缓冲区内的部分）和裁切（clip，保留在缓冲区内的部分）。擦除保留的数据根据影像做延伸处理，裁切部分根据实际情况，保留多删除的部分（可通过长度、GB和等级等属性字段进行筛选，减少人工判断的工作量。）

Erase：inptu features选择下图输出的相交部分数据，erase features选择缓冲图层。

擦除后保留数据：通过悬挂和伪节点检查，找出错误地方，根据影像延伸到主节点数据上。注意不能破坏路网拓扑结构。裁剪后保留数据：通过长度、等级、GB等字段科排除大部分错误数据，少数进行人工确认的确是多删除的数据。之后进行路网连通性处理，通过悬挂、伪节点等检查，并参照影像完成道路连通性处理。最后进行节点路网细化分层及空间关系重构、合并。根据高清影像，结合1∶1万地理实体数据，优化本底数据精度，重点补充融合后路网中缺失的城市道路（县道、乡道、小路），增补缺失的等级较高、连通性好的道路，并按要求填写新增要素属性。并处理好道路与其他要素（房屋、植被、水系、铁路、境界政区）之前的关系，形成道路融合成果。数据接边完成后进行质量检查。融合完成的数据可以用来制作瓦片电子地图。通过截图可以看出，通过数据融合天地图主节点的路网、居民地等信息都有了明显增强。

4 结语

通过国家、省、市数据融合可以有效地提高天地图在线数据的现势性，极大的丰富数据内容和信息量，进而有力的提升地图服务的水平和质量。本文结合实际生产任务总结了天地图省市节点同国家主节点数据融合的主要流程。因为融合数据源来自不同的部门所以数据融合是一项复杂的工作。如何确保数据的现势性以及海量数据的准确性，特别是地名地址数据的准确性也是数据融合中有待进一步探讨。

参考文献

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