廣域范圍建筑物信息普查關鍵技術探討

王 斌，陳雪洋，林 娜，瞿曉雯

（1.重慶市地理信息中心，重慶 401121；2.重慶交通大學 土木建筑學院，重慶 400074）

廣域范圍建筑物信息普查關鍵技術探討

王 斌1，陳雪洋1，林 娜2，瞿曉雯1

（1.重慶市地理信息中心，重慶 401121；2.重慶交通大學 土木建筑學院，重慶 400074）

以重慶市為例，全面介紹了全市域范圍內城市建成區建筑物信息普查的工作流程和技術方法，總結了一套適用于大面積山地城市的建筑物信息普查關鍵技術體系，可為類似的地理調查工作提供借鑒。

廣域范圍；建筑物信息；普查；關鍵技術

建筑物信息普查是一項環節復雜、頭緒繁多的系統工程，如果缺乏合理的工作組織和技術支撐體系，就很難達到高效、完整、準確地獲取建筑物信息的目的。深入研究、總結建筑物信息普查關鍵技術，對于開展地理國情普查及類似地理調查工作具有重要的參考價值。

1 普查區域概況

重慶市是幅員面積最大的直轄市（8.24萬km2），也是典型的山地城市，具有獨特的地形地貌和地理條件。全市轄38個區（縣），其中9個區在主城范圍，另外29個分布于遠郊區域。截至2012年底，主城建成區和29個遠郊區縣城市建成區面積累計約1 300 km2。通過預估，全市城市建筑物總量將近百萬，且分布范圍相當廣，覆蓋面積非常大。

2 總體技術流程

根據城市規劃建設管理對建筑物信息的應用需求，應納入調查的內容包括空間和屬性2個方面。空間數據包含建筑物位置、輪廓等，應達到1︰2 000~1︰ 500比例尺地形圖的精度；屬性數據包含名稱、性質、結構等10余項指標。建筑物信息來源很廣，有些來自于地形圖、地籍圖，有些來自于遙感影像，有些來自于規劃許可、竣工核實資料，但大部分需到現場調查和采集。為在短時間內完成建筑物信息普查工作，專門設計了一套技術流程，如圖1所示。

3 關鍵技術

3.1 普查指標設置

圖1 建筑物信息普查總體技術流程圖

確定建筑物信息普查的具體內容是整項工作的基礎。根據“國家中心城市”發展戰略研究、城鄉規劃建設以及政府科學決策對于建筑物信息的應用需求，結合重慶市的實際，梳理出需調查的信息內容指標如表1所示。

3.2 普查單元劃分與優化

重慶市幅員遼闊，大、中城市分布范圍廣，地形地貌、道路交通、城市格局都具備典型的山地城市特色。普查單元的劃分，需綜合考慮行政單元、地理布局、交通條件、建筑密度等多方面，最終形成空間上無縫覆蓋、規模上總體平衡、管理上有機結合的地理單元體系，為后續數據采集、校核等奠定良好的工作基礎。

表1 建筑物信息普查主要內容指標表

普查單元的劃分遵循的重要原則為：

1）高精度原則：普查單元的劃分應基于1∶500~1∶2 000地形圖或0.5 m以上分辨率遙感影像進行，保證其精度能滿足要求；

2）屬地管理原則：普查單元的最小邊界為社區的邊界，不宜跨越社區設置；

3）管理對象原則：兼顧建筑物、城市地理要素的完整性，普查單元的邊界不應穿越建筑物、街巷、院落、廣場、橋梁等地理對象實體，并使各單元內的對象數量大致均衡；

4）方便通行原則：普查單元內，采取步行、駕車等交通方式能方便通行；

5）無縫拼接原則：同一城市或組團內部普查單元之間的邊界應無縫拼接，不應重疊或留縫。如圖2所示。

圖2 普查單元示意圖

3.3 建筑物信息提取與對象化構建方法

建筑物輪廓信息的提取和對象化處理，是后續屬性信息采集的重要基礎。如果全部依靠現場測量采集，所需的物力、人力以及時間將是無法估量的，而地形圖、地籍圖、遙感影像等資料當中又廣泛分布有建筑物相關數據，如建筑物輪廓、樓層、結構等。因此，研究利用已有基礎資料快速提取建筑物相關信息，成為提高建筑物信息調查效率的關鍵環節。

本項目根據地形圖、地籍圖資料的特點和建筑物信息調查的技術要求，研究設計了一套基于矢量基礎資料的建筑物信息提取和對象化處理技術流程：首先對原始資料進行預處理，如對地形圖、地籍圖進行圖層規范、建筑物邊界規整等操作；然后開展圖層拼合工作，完成普查區域內所有圖幅建筑物輪廓邊界圖層和注記圖層的無縫拼接，為后續自動構面奠定基礎；再采用自動化算法與人工干預相結合的方式進行建筑構面與對象化處理；最后錄入建筑物結構、樓層等屬性數據，可根據建筑物邊界范圍與注記的拓撲關系進行自動判斷和關聯。

基于遙感影像提取建筑物信息方面，國內外已有很多學者開展過相關研究，如Weidner研究利用數字表面模型提取有棱角特征的建筑物[1]；王世偉等在Sitaram Bhagavathy提出基于Gabor紋理塊的對象建模方法，通過對整個城鎮影像進行對象建模來實現建筑物信息的提取[2]；侯蕾等提出了一種基于Canny 算子和建筑物幾何特征、灰度特征識別算法的建筑物信息自動提取方法[3]。重慶市地形復雜，建筑物大多不規則，且很多建筑物上面有屋頂花園或其他植被覆蓋，影像上建筑物的灰度特征和幾何特征都受到較大干擾，完全依賴某種算法是很難準確提取建筑物輪廓邊界的。因此，結合重慶市實際情況，在綜合利用各類算法的基礎上，還設計了一套人機交互的、基于影像的建筑物信息提取方法。

3.4 基于3G技術的建筑物信息移動采集系統

建筑物的大部分屬性數據都需要在實地進行調查和采集，如果采用傳統紙質地圖標繪方式，將費時費力。因此，利用移動GIS、3G無線通信等技術開發了終端采集系統，以高精度遙感影像作為底圖，提供建筑物數據錄入和編輯、可視化展現、查詢統計等功能，為建筑物信息采集提供了重要的技術平臺。

3.5 基于知識與規則的數據質量檢查

對采集的建筑物信息進行質量控制，除現場抽查、核實等手段外，還可采取基于規則庫的系統自動檢測方法，能達到更高效、更準確的質量檢查效果。規則庫包含空間關系規則和屬性邏輯規則，空間關系規則主要包括建筑物之間的空間關系描述：建筑物必須是一個面對象實體，面-面不能交叉，面-面不能包含。屬性邏輯規則對建筑物各類屬性指標的邏輯關系進行規范和限定：建筑編碼不能重復；建筑物面積不能≤0 m2；建筑物高度不能≤0 m，并且不能≥500 m；建筑物單層面積之和與總建筑物面積之差≤10 m2；居住戶數+空置戶數=住宅總戶數；地下層數+地上層數=總樓層數。

基于建筑物知識與規則庫，開發建筑物數據質量檢查插件，自動檢測存在的問題，及時修正完善。

3.6 建筑物數據庫更新

因為城市建設拓展速度非常快，建筑物數據庫的維護更新也顯得十分重要。對于建筑物空間數據的更新，采取“主動檢測+增量更新”的方式進行，首先通過遙感影像和規劃許可等資料判別、發現城市增量變化區域，如舊城改造、新區開發等；然后重點針對這些區域開展建筑物信息采集和更新工作。建筑物屬性數據，則與街道、社區、物管人員建立工作機制，由對方利用網絡填報系統進行動態更新。

4 結 語

基于重慶市建筑物信息調查的實際需要，本文對普查指標設置、普查單元劃分、數據提取與對象化、移動數據采集、成果質量控制、數據動態更新等關鍵技術進行了深入研究和剖析，總結了一套適合于大面積山地城市的建筑物信息普查技術體系，可為類似的地理信息調查提供有益參考。

[1] Weidner U．Digital Surface Model for Building Extraction[C].Automatic Extraction of Man-made Objects from Aerial and Space Images，1997

[2] 王世偉，方濤．基于對象建模的遙感影像建筑物提取方法[J].計算機仿真,2010(12):254-257

[3] 侯蕾，尹東，尤曉建．一種遙感圖像中建筑物的自動提取方法[J]．計算機仿真,2006(4):184-187

[4] 吳長彬，閭國年，舒飛躍．基于知識與規則的地籍數據質量檢查方法[J]．地理與地理信息科學, 2007(5):22-25

[5] 孫穎，趙小陽．GIS技術在深圳市建筑物普查中的應用[J]．建筑科學, 2009(1):79

[6] 高會寶，何公科．城市建筑物普查實施思路與流程研究[J].科技創新導報, 2010(10):9-10

[7] 李黎，張歡，帥勤輝．舊城改造規劃編制中的建筑物現狀信息調查[J]．城市勘測, 2011(5):46-48

Research on the Key Technology of Wide Area Building Information Survey

by WANG Bin

Taking Chongqing for example, this paper introduced the main work flow and technologies of city building information investigation, and summarized a set of key technology system suitable for large mountain city, which provided the reference for the similar geographical survey.

wide range, building information, investigation, key technology

P208

B

1672-4623（2014）02-0032-03

10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.012

2014-01-06。

項目來源：重慶市自然科學基金資助項目（cstc2012jjA40055）。

王斌，碩士，高級工程師，研究方向為地理信息系統與遙感。