基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的空間信息評(píng)價(jià)研究

楊 俊，李 闖

基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的空間信息評(píng)價(jià)研究

楊 俊1，2，李 闖1

( 1．遼寧師范大學(xué)自然地理與空間信息科學(xué)遼寧省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧大連116029; 2．中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京100101)

一、引言

地圖是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的一種抽象表達(dá)，即根據(jù)一定的數(shù)學(xué)法則，利用制圖綜合技術(shù)，將地球上的自然與人文現(xiàn)象投影到平面上，科學(xué)地反映客觀實(shí)際的符號(hào)模型。隨著科技的發(fā)展，傳統(tǒng)的紙質(zhì)地圖逐漸被數(shù)字地圖所代替，而作為地圖學(xué)的前沿和熱點(diǎn)問題，制圖綜合也發(fā)生了前所未有的變化［1］。制圖綜合就是在保持空間實(shí)體結(jié)構(gòu)和特征的前提下，根據(jù)地圖的比例尺、用途及制圖區(qū)域的地理特征等因素，通過適當(dāng)?shù)剡x取和概括等操作對(duì)制圖區(qū)域的地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和加工，最終達(dá)到在有限的表示介質(zhì)上傳遞更多更重要的空間信息的目的［2-4］。

土地利用數(shù)據(jù)具有全覆蓋、無重疊、無縫隙的空間分布特點(diǎn)，其多層次化的語(yǔ)義特征使綜合準(zhǔn)則的決策變得更為復(fù)雜。艾廷華等提出語(yǔ)義鄰近圖斑聚合、拓?fù)溧徑鼒D斑融合兩種算法，并對(duì)兩種綜合結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析，為土地利用數(shù)據(jù)的綜合方法提供了新思路［5］。楊俊等提出了基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用綜合算法，并對(duì)綜合前后的語(yǔ)義一致性、完整性進(jìn)行了對(duì)比分析［6-8］。孔凡強(qiáng)等將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與元胞自動(dòng)機(jī)模型相結(jié)合，對(duì)土地利用柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合。范強(qiáng)等針對(duì)該種綜合算法作了語(yǔ)義分析和評(píng)價(jià)［9-10］。董文雪等利用元胞自動(dòng)機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多尺度下的土地利用數(shù)據(jù)綜合［11］。近年來，隨著制圖綜合研究的不斷深入，綜合方法層出不窮，綜合結(jié)果的質(zhì)量評(píng)價(jià)也逐漸引起相關(guān)學(xué)者的高度重視。石志寬等借助GIS空間分析、空間統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，對(duì)土地利用現(xiàn)狀圖的縮編結(jié)果進(jìn)行了質(zhì)量評(píng)價(jià)，并驗(yàn)證了各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的可行性［12］。鄧敏等對(duì)地圖綜合中語(yǔ)義質(zhì)量的度量方法進(jìn)行了研究［13］。除語(yǔ)義信息外，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也是讀取地圖信息的又一重要方面，本文以土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用語(yǔ)義優(yōu)先的圖斑綜合方法對(duì)其進(jìn)行綜合，利用拓?fù)湫畔㈧貙?duì)綜合結(jié)果的空間信息進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

二、語(yǔ)義優(yōu)先的圖斑綜合方法

語(yǔ)義優(yōu)先的綜合方法不但要考慮圖斑類別，還要考慮圖斑間的拓?fù)潢P(guān)系，因此，首要任務(wù)就是定義圖斑的拓?fù)潢P(guān)系。本文將有共享邊界的圖斑定義為拓?fù)溧徑樱瑢o共享邊界但邊界距離小于最小圖上距離的圖斑關(guān)系定義為拓?fù)溧徑Ｍ負(fù)潢P(guān)系定義完成后，選取小于最小上圖面積的圖斑集合來對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)義分析并綜合。

對(duì)于拓?fù)溧徑拥耐悎D斑直接進(jìn)行合并處理，而針對(duì)拓?fù)溧徑拥姆峭悎D斑:首先，采用提取Delaunay三角網(wǎng)骨架線的方法對(duì)其進(jìn)行剖分處理;然后，將剖分后的碎小圖斑根據(jù)語(yǔ)義信息分別合并于其鄰近的主要圖斑，并改變其原有的土地利用類型名稱，從而實(shí)現(xiàn)圖斑融合。

對(duì)于拓?fù)溧徑耐悎D斑，以圖斑間的最小距離為半徑做緩沖區(qū)，提取緩沖區(qū)交集內(nèi)的節(jié)點(diǎn)重新創(chuàng)建多邊形，進(jìn)而將該多邊形與原同類圖斑進(jìn)行合并處理，刪除重疊區(qū)域，實(shí)現(xiàn)圖斑聚合。

三、空間信息評(píng)價(jià)理論

地圖綜合過程中合并、夸張、刪除等操作除了會(huì)改變要素間幾何關(guān)系、語(yǔ)義關(guān)系外，一定程度上也會(huì)改變其空間拓?fù)潢P(guān)系。研究采用拓?fù)湫畔㈧貙?duì)綜合前后的地圖空間信息進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。

1．拓?fù)湫畔㈧?/p>

若地圖上圖斑總數(shù)為N，且有Ni個(gè)圖斑與第i個(gè)圖斑拓?fù)溧徑樱袌D斑拓?fù)溧徑拥膱D斑總數(shù)為N0，則該幅地圖的拓?fù)湫畔㈧乜杀磉_(dá)為

式中，i=1，2，…，N。拓?fù)湫畔㈧卦酱螅f明信息內(nèi)容越豐富。其中，綜合過程中由于融合、聚合等操作而遺失的圖斑，其拓?fù)湫畔㈧赜?jì)為0。

2．專題拓?fù)湫畔㈧?/p>

若地圖上圖斑總數(shù)為N，且第i個(gè)圖斑有Ni個(gè)圖斑與其拓?fù)溧徑樱渲蠸ij( 1≤j≤Ni)是第i個(gè)圖斑的第j個(gè)拓?fù)溧徑訄D斑的面積，S0為地圖上所有圖斑的拓?fù)溧徑訄D斑的面積總和，那么該幅地圖的專題拓?fù)湫畔㈧貫?/p>

同樣，專題拓?fù)湫畔㈧卦酱螅f明信息內(nèi)容越豐富。其中，綜合過程中由于融合、聚合等操作而遺失的圖斑，其專題拓?fù)湫畔㈧赜?jì)為0。

四、實(shí)例分析

本文選取大連市旅順口區(qū)經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)第二次全國(guó)土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)比例尺為1∶10 000，圖上最小圖斑面積為400 m2，按照2006—2020年土地利用總體規(guī)劃1∶50 000比例尺土地利用數(shù)據(jù)的要求，采用10 000 m2為最小上圖面積，以30 m為圖斑聚合的最大距離，利用VS2010編程環(huán)境下的ArcGIS Engine二次組件開發(fā)實(shí)現(xiàn)上述的圖斑聚合、融合等綜合算法，綜合前后對(duì)比如圖1所示，計(jì)算綜合前后拓?fù)湫畔㈧丶皩ｎ}拓?fù)湫畔㈧氐慕Y(jié)果見表1。

圖1 經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)綜合前后對(duì)比

由表1可以看出，耕地、園地、其他農(nóng)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、自然保留地拓?fù)湫畔㈧卦龃螅渌?種地類的拓?fù)湫畔㈧販p小。其中，綜合前其他農(nóng)用地拓普信息熵為0．45，綜合后降低至0．27，變化率最大，達(dá)40．35%;而變化率最小的為城鎮(zhèn)用地，綜合前后的拓?fù)湫畔㈧鼐鶠?．05。由式( 1)可以看出，拓?fù)湫畔㈧嘏c圖斑個(gè)數(shù)息息相關(guān)，其他農(nóng)用地的圖斑個(gè)數(shù)由綜合前的28個(gè)減少至綜合后的10個(gè)，圖斑個(gè)數(shù)變化率最大，高達(dá)64．29%。因?yàn)閳D斑個(gè)數(shù)減少，其他農(nóng)用地拓?fù)溧徑觽€(gè)數(shù)必然減少，進(jìn)而導(dǎo)致其拓?fù)湫畔㈧亟档停擎?zhèn)用地圖斑個(gè)數(shù)在綜合前后并未發(fā)生改變，由圖1也可以看出其拓?fù)溧徑訄D斑個(gè)數(shù)變化不大，因此，其拓?fù)湫畔㈧鼗緵]有改變，從整幅地圖看，拓?fù)湫畔㈧赜删C合前的8．59減小至綜合后的7．74，可見，地圖綜合操作導(dǎo)致原有的部分信息丟失。

由式( 2)分析，圖斑的專題拓?fù)湫畔㈧嘏c其拓?fù)溧徑拥陌邏K面積息息相關(guān)。結(jié)合表1可以看出，其他農(nóng)用地的專題拓?fù)湫畔㈧赜删C合前的0．57減小至綜合后的0．35，變化率依舊最大，達(dá)38．60%;而農(nóng)村居民點(diǎn)用地的專題拓?fù)湫畔㈧赜删C合前3．16減小至綜合后的2．98，變化率最小，僅為5．70%。綜合前后圖斑個(gè)數(shù)的改變，必然導(dǎo)致每個(gè)圖斑的拓?fù)溧徑影邏K個(gè)數(shù)、斑塊面積的改變，進(jìn)而造成各個(gè)地類專題拓?fù)湫畔㈧夭煌潭鹊脑龃蟆p小等變化，其計(jì)算結(jié)果的大小說明了空間信息的豐富程度，而變化率說明了在綜合前后空間信息的保持程度。整幅地圖綜合前專題拓?fù)湫畔㈧?．66，綜合后減小至9．22，可見綜合過程中，圖斑融合等操作同樣會(huì)導(dǎo)致部分專題拓?fù)湫畔G失。

表1 經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)綜合前后對(duì)比

五、結(jié)論與討論

本文采用緩沖區(qū)重疊、Delaunay三角形剖分等分析算法實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用數(shù)據(jù)的圖斑綜合，并選取拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧貎煞N指標(biāo)對(duì)綜合前后數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析。

從土地利用類型角度分析，綜合后各個(gè)地類拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧鼐胁煌潭鹊脑龃蟆p小等變化。其中，除耕地、園地、其他農(nóng)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地及自然保留地5種地類拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧販p小外，其他5種地類的計(jì)算結(jié)果均為增大;而所有地類中，拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧鼐C合前后變化率最大的均為其他農(nóng)用地，分別為40．35%、38．60%，主要由于其他農(nóng)用地圖斑個(gè)數(shù)變化率較大，且分布相對(duì)零散，導(dǎo)致綜合后其拓?fù)溧徑訄D斑的斑塊個(gè)數(shù)及面積相對(duì)較大，進(jìn)而導(dǎo)致其空間信息變化較大。

從整幅地圖角度分析，綜合前，地圖層次的拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧胤謩e為8．59、9．66，而綜合后分別減小至7．74、9．22，地圖綜合過程中的聚合、融合等操作會(huì)導(dǎo)致原有的部分空間信息丟失，因此綜合后地圖的拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧鼐∮诰C合前地圖的兩類信息熵的值。

［1］ 張利君．土地利用總體規(guī)劃制圖綜合方法研究［D］．上海:華東師范大學(xué)，2011．

［2］ 張偉．基于ArcGIS的土地利用制圖綜合方法研究［D］．杭州:浙江大學(xué)，2006．

［3］ 楊志華．基于拓?fù)潢P(guān)系的制圖綜合研究［D］．北京:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)，2010．

［4］ 朱光．基于多Agent系統(tǒng)的自動(dòng)制圖綜合研究［D］．杭州:浙江大學(xué)，2011．

［5］ 艾廷華，劉耀林．土地利用數(shù)據(jù)綜合中的聚合與融合［J］．武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版，2002，27( 5) :486-492．

［6］ YANG J，KONG F，XI J，et al．Land Use Patch Generalization Based on Semantic Priority［J］．Abstract and Applied Analysis，2013( 1) : 91-121．

［7］ 楊俊，席建超，孔凡強(qiáng)，等．基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的研究——以大連旅順口區(qū)北海街道為例［J］．地理科學(xué)，2013，33( 08) : 949-956．

［8］ YANG J，LI Y，XI J，et al．Study on Semantic Contrast Evaluation Based on Vector and Raster Data Patch Generalization［J］．Abstract and Applied Analysis，2014( 1) : 189-221．

［9］ 孔凡強(qiáng)，楊俊，王詩(shī)陽(yáng)．語(yǔ)義支持下的土地利用柵格數(shù)據(jù)制圖綜合研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2014( 4) : 61-64．

［10］范強(qiáng)，李闖，李永化，等．基于元胞自動(dòng)機(jī)的土地利用圖斑綜合語(yǔ)義評(píng)價(jià)研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2014( 6) : 39-42．

［11］董文雪，楊俊，李闖，等．基于元胞自動(dòng)機(jī)的多尺度下制圖綜合效應(yīng)研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2014( 9) : 63-65．

［12］石志寬，湯國(guó)安．土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)縮編的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法［J］．地理研究，2011，30( 2) : 233-242．

［13］鄧敏，劉楊，程濤，等．地圖綜合中語(yǔ)義質(zhì)量的度量方法研究［J］．地理與地理信息科學(xué)，2008，24( 5) : 11-15．

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［15］翁杰，王志鵬，唐皓，等．顧及鄰域變化的圖斑群合并方法研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2015( 2) : 113-116．

Study on Spatial Information Evaluation of Land Use Patch Generalization Based on Semantic Priority

YANG Jun，LI Chuang

研究了運(yùn)用緩沖區(qū)疊加、Delaunay三角網(wǎng)骨架線等算法建立基于語(yǔ)義優(yōu)先的制圖綜合模型，對(duì)土地利用圖斑進(jìn)行了聚合、融合等操作，從空間信息的角度選取了拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧貎煞N評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)綜合前后的地類、地圖兩個(gè)層次的空間信息進(jìn)行了對(duì)比研究。結(jié)果表明:從地類角度分析，綜合前后，由于其他農(nóng)用地分布零散，其拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧氐淖兓首畲螅謩e為40．35%、38．60%;從地圖角度分析，綜合過程導(dǎo)致地圖原有的部分空間信息消失，綜合后地圖的拓?fù)湫畔㈧亍ｎ}拓?fù)湫畔㈧鼐鶞p小。

圖斑綜合; Delaunay三角網(wǎng);空間信息;拓?fù)湫畔㈧?/p>

李 闖。E-mail: lichuang_gis@ 163．com

P208

B

0494-0911( 2015) 11-0044-03

楊俊，李闖．基于語(yǔ)義優(yōu)先的土地利用圖斑綜合的空間信息評(píng)價(jià)研究［J］．測(cè)繪通報(bào)，2015( 11) : 44-46．

10．13474/j．cnki．11-2246．2015．0343

2015-07-02

國(guó)家自然科學(xué)基金( 41471140) ;大連市科學(xué)技術(shù)基金( 2013J21DW027) ; 2014年遼寧省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃( 201410165000011)

楊 俊( 1978—)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)閰^(qū)域地表過程、城市人居環(huán)境與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用。E-mail: yangjun@ lnnu．edu．cn