空間數據對比規則庫研究
——以道路數據為例

2016-05-06 05:30:25溫博格李曉飛賈超衛

測繪通報 2016年3期

溫博格，何　津，陳　真，李曉飛，賈超衛

(1. 湖北大學資源環境學院，湖北武漢 430062； 2. 珠海市規劃局,廣東珠海 519000)

溫博格1，何津1，陳真2，李曉飛1，賈超衛1

(1. 湖北大學資源環境學院，湖北武漢 430062； 2. 珠海市規劃局,廣東珠海 519000)

Research on Rule Base for Comparing Spatial Data——Taking Transportation Data as an Example

WEN Boge，HE Jin，CHEN Zhen,LI Xiaofei,JIA Chaowei

摘要：隨著GIS技術的發展，空間數據已被應用于各個領域，對空間數據的對比分析也提出了更高要求。本文提出了一種對比規則庫的設計，可定義的空間、屬性數據對比規則。通過對比規則庫，可大大增強GIS系統數據對比分析功能的可擴展性、靈活性，提高操作人員的工作效率。本文還討論了某省公路局歷史數據對比分析系統的具體實現方案。

關鍵詞：空間數據對比；規則庫；道路交通

隨著經濟的飛速發展、城市化的不斷推進，城市數量的增加和質量的提高帶動了我國道路交通的迅猛發展。據不完全統計，我國2013年新建公路70 274 km。在道路交通蓬勃發展的同時，政府部門對系統龐大的道路交通網的規劃與管理的難度越來越大。

每年交通部門需要投入巨大的人力物力對道路進行全方位的對比、分析與統計，以用于公路的有效管理和維護，更好地規劃道路交通的發展。傳統的對比分析通常針對特定業務對數據進行對比分析，作用單一。隨著業務的不斷擴展，對比分析方法的種類也不斷增加，有時僅僅因為業務中的一個條件發生變化，就需要對應增加一類方法，致使操作步驟煩瑣，大大降低了公路管理部門的工作效率，越來越難以滿足信息量成爆炸式增長的道路交通發展[1-2]。

本文提出一種面向空間數據的對比分析規則庫，基于兼具靈活性、擴展性和易用性的對比規則，以道路交通為例，為滿足某省公路管理局道路交通方面的業務需求，實現基于規則庫的道路交通數據對比、分析與統計方法，方便快捷有效地服務于某省公路管理局的歷史數據資料的對比、分析和統計。

一、對比規則庫分析

傳統的空間數據對比分析采用人工對比的方式，依靠手工判斷要素的屬性和空間信息差異，其方式不夠完善，人工投入大，時間耗費多，本文針對其不足提出了對比規則庫的概念，將傳統的對比分析方法集成在規則中，利用規則的靈活性、擴展性和易用性，實現公路管理局道路交通業務的信息化。用戶根據業務需求將對比分析操作生成對比規則，在分析處理時選擇相應規則，即可方便、靈活地進行復雜條件的綜合判斷[3]。

1. 規則的內容

規則庫管理規則，規則定義了對比的內容及方法，規則包含以下3個部分。

(1) 標識字段

標識字段又稱身份ID，具有唯一性，用于識別對比數據中的相同要素，即歷年數據的唯一標識字段，如路段編碼。它是對比規則的基礎，每一條對比規則都必須選擇至少一個唯一標識字段，用以識別對比數據集中的同一要素。

(2) 對比內容

對比內容是用戶關注的變化信息。規則的對比內容分為兩大類：屬性信息和幾何信息。屬性信息是指空間數據中屬性表的字段，是具有描述性的屬性，如道路寬度；幾何信息是指空間數據中要素的幾何形狀。

(3) 對比算子

算子定義了對比數據時所采用的算法[4]。本文對比規則算子由兩類組成：屬性數據對比算子、空間數據對比算子。

1) 屬性數據對比算子是屬性信息的比較運算，如大于、小于等。

2) 空間數據對比算子是幾何信息的比較運算，如相交、重合等。

2. 對比規則類別

對比規則分為兩大類別：

1) 屬性數據對比規則，用于分析數據中屬性信息發生變化的情況。

2) 空間數據對比規則，用于分析年數據中空間關系(空間位置和形狀)發生變化的情況[5]。

3. 規則級別

規則級別有提示、警告、錯誤；通過對規則分級，對比規則不僅可以反映用戶關注的變化，還可以用于數據審核。如定義一條規則，用于發現道路技術等級降低的道路，由于實際情況中道路技術等級不可能降低，因此符合該規則的道路數據屬于錯誤情況。

二、對比規則庫核心模塊設計

1. 數據介紹

(1) 基礎數據

本文使用的數據是某省公路局提供的歷年道路數據，包括路段(polyline)、隧道(point)、橋梁(point)、渡口(point)等多種數據。

(2) 數據字典

數據字典記錄規則庫的元數據信息，它并不保存規則庫實際的數據，而是保存管理這些實際規則數據的信息[5]。對比規則庫根據具體業務需求的不同，將業務數據的描述保存在數據字典中。數據字典包括兩部分：字段結構表和字段代碼表。字段結構表包含數據屬性字段的信息，如名稱、編碼、對應類型表名等；字段代碼表包含枚舉字段類型的所有值信息，如字段編碼、名稱、含義等，見表1、表2。

表1　數據字典表結構展示

表2　路段技術等級字段展示

2. 對比算子模塊

對比算子模塊是對比規則庫的核心算法模塊，本文主要從屬性數據對比算子、空間數據對比算子兩方面介紹對比算子模塊。

(1) 屬性數據對比算子

屬性數據對比算子定義了屬性信息的對比及篩選條件，主要有：=(等于)、<>(不等于)、>(大于)、<(小于)、>=(大于或等于)、<=(小于或等于)、介于、不介于、為空和不為空等。

用戶可以在規則中根據邏輯關系(與、或、且非、或非)的任意組合，構成復合對比條件。

(2) 空間數據對比算子

空間數據對比算子實現空間要素的幾何形狀對比運算。本文經過試驗總結出了幾種常見的道路空間數據對比分析情況，并予以算法實現。主要有：

1) 道路打斷，判斷要素在經過數據庫更新后被打斷為兩條或多條要素。

2) 道路編號變化，判斷要素在經過數據庫更新后編號屬性值發生變化的情況。

3) 道路新增或刪除，判斷數據庫經過更新后要素新增或刪除情況。

4) 道路重復判斷，在給定不同參數條件的基礎上，判斷要素可能出現的重復情況。

3. 規則庫管理模塊

規則庫管理模塊是規則庫的核心模塊，對比分析使用的空間對比規則、屬性對比規則、屬性篩選規則等均由統一的規則庫管理維護，規則庫采用微軟最新的ADO.NET Entity Framework(EF)架構進行設計，對規則進行定義、更新、刪除、維護和管理[6]。系統規則定義界面如圖1所示。

圖1　規則庫定義界面

(1) 規則庫對象模型設計

規則庫設計采用EDM實體模型，將規則包含的各部分定義為獨立的實體，如規則、規則類型、數據字典、對比字段、對比算子等。每個實體都包含各自的屬性、關聯關系(導航屬性)、繼承關系等，如圖2所示。

圖2　規則庫類結構關系

(2) 規則關聯

規則的關聯表達的是規則之間及規則內實體之間的關系。一個關聯關系包含多個屬性:關聯的名稱、關聯對象的導航屬性(主鍵、外鍵)、關聯對象的相互作用、對象是否關聯刪除，以及對象的關聯多重性(即關聯一個對象、多個對象、0或一個對象)。這種關聯能夠組合成復雜的邏輯關系，從而可以通過組合簡單規則，以構建復雜的高級業務邏輯關系[7]。

(3) 規則存儲

規則的存儲運用EF架構，能夠自動將對象映射到底層數據庫,即將規則以類的形式存儲在數據庫中。其利用了抽象化數據結構的方式，將每個數據庫對象都轉換成應用程序對象(entity)，而數據字段都轉換為屬性，關系則轉換為結合屬性，讓數據庫的E/R模型的轉換為對象模型。

三、規則庫實例——道路數據對比分析系統

空間數據對比規則庫可應用于許多行業的基礎地理數據的空間對比分析，本文基于道路歷史數據對比分析系統，介紹基于規則庫的路段要素屬性對比查詢、道路形狀對比和疑似道路重復判斷功能的系統實現。

1. 路段要素屬性對比查詢

本文采用基于規則庫的方式來實現路段要素的屬性對比，其核心是運用屬性數據對比算子，定義豐富的屬性對比分析。

以路段技術等級為例，每年同一條道路的路段技術等級相對于前一年只會提高不會降低，因此需要判斷是否有路段技術等級降低的錯誤情況出現，可以定義如下規則：字段=“LDJSDJ”(路段技術等級)；屬性數據對比條件為大于(>)，即第一年數據中同一條道路要素對應的字段(路段技術等級)的屬性值比第二年的值大(值越高路段技術等級越低)，比較結果如圖3所示。根據此條規則，可以對歷年數據進行路段技術等級錯誤檢查與判斷，通過將該業務需求定義為規則，保存在規則庫中，操作人員直接調用，大大提高業務任務的效率及可操作性，使用簡潔方便[8]。

圖3　兩年公路數據路段技術等級對比結果

2. 道路形狀對比

道路形狀對比是運用空間數據對比算子，針對道路空與間信息，對比查詢歷年道路的形狀變化，用于統計分析歷年公路數據的變化信息。根據要素位置信息、幾何信息和屬性信息綜合對比判斷道路形狀的變化[9]。對比實例如圖4所示，圖4(a)為2012年某路段，圖4(b)為2013年相同路段編碼路段，圖4(c)為2012年與2013年同一路段的形狀對比。

3. 疑似道路重復判斷

道路疑似重復判斷主要用于道路測量、繪制、計算過程中可能會出現的一些重復路線，由于傳統的判斷重復道路采用人工目視查找判斷，既需要人力又耗費時間，每當全省道路數據繪制完成后，需要在短時間完成重復道路的檢查判斷，往往需要投入大量人力物力[10]。本文采用基于規則的道路疑似重復判斷，程序根據規則中的參數自動查找出疑似重復的道路，在此基礎上提供給人工目視判斷，雖然不能完全代替人工目視查找判斷，不過基于計算機判斷的疑似結果能夠大大提高人工查找判斷的效率，不僅節省了大量人力資源，更大大提高了時間效率，優點十分顯著。對比實例如圖5所示，圖5(a)為2013年某路段疑似重復部分縮小顯示結果，圖5(b)為疑似重復部分放大顯示結果。