利用互聯網數據建設城市房屋基礎信息數據庫的初步研究1

高武平 劉 芳 姚新強 楊緒連 楊 菲 付占嶺

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利用互聯網數據建設城市房屋基礎信息數據庫的初步研究1

高武平 劉 芳 姚新強 楊緒連 楊 菲 付占嶺

（天津市地震局，天津 300201）

本文介紹了一種利用互聯網數據建設更新城市房屋基礎信息數據庫的簡便方法，并通過實例對實現的基本步驟進行了介紹。其基本步驟為：采集互聯網城市房屋信息數據并與地圖數據有效融合，可快速地獲得城市住宅類房屋的基礎數據，將互聯網街景地圖、遙感衛星圖片與專家經驗識別相結合，可有效提取大多數公共事業類房屋基礎數據，再輔以必要的現場調查補充核實數據，初步建立城市房屋基礎信息數據庫；采集目標區不同期次的互聯網地圖進行疊加對比，定位地圖中的顯著變化區，開展針對性的補充調查，及時更新數據庫。通過該方法可高效快捷地建立城市房屋基礎信息數據庫，并能夠實現數據庫的持續更新，這為其他城市房屋基礎信息數據庫的建設提供了一種有益的參考。需要說明的是，數據采集受到互聯網數據本身準確度、可靠度及完整度的客觀制約，由此建立的數據庫其精度受到一定限制。

城市房屋信息數據庫 專家經驗識別 數據庫更新

引言

城市房屋基礎信息數據庫是城市地震抗震能力評估、地震應急救援指揮決策、震害預測等工作的基礎性數據庫，其可靠性、完整性對決策、評估的合理性與科學性具有重大影響，獲得準確的房屋數據，對于震前御災、震中救災和震后重建都具有重要意義（韓貞輝，2013）。建立符合實際情況的城市房屋基礎信息數據庫是防災減災工作的基礎性工作。

一般地，采用現場逐棟調查的方式可獲得真實可靠、信息完整的房屋基礎性數據庫，但在大城市、特大城市利用此類方法所耗費的人力、物力都十分巨大，而且建設周期比較長；同時也面臨一個問題，即數據庫的更新如果還采取相同的方式，重復投入對人力物力又是一種浪費。目前，在城市基礎信息數據庫建設方面已經有所積累，可通過部門合作或從測繪公司購置，但同樣存在這樣一些不足：①由于涉及信息的安全性與敏感性，數據交換獲得的數據庫可能不完整；②由于數據庫建設主要是滿足建設方的自身需要，通過交換獲得的數據庫可能難以滿足實際研究需要；③通過合作或購置獲得的數據庫通常都會存在更新困難的問題（聶高眾等，2002；韓貞輝，2013），根據報道（鄭樹平等，2015；段鋒等，2010；王麗莉等，2008），一些已經建成的數據庫其更新需要投入的時間與精力同樣驚人，而如果不及時更新，又會制約實際工作中的應用。房屋基礎性數據庫的不完整、不能滿足需要及更新不及時已經對防災減災工作產生了很大制約，建立相對完整并能夠及時更新的城市房屋信息數據顯得日益緊迫。

隨著互聯網的不斷發展，遙感影像在城市建筑普查中得到了應用（哈麗娜等，2010；王斌等，2014），取得了很好的效果。隨著大數據時代的迅速到來，百度、高德等互聯網地圖（包括遙感影像）更新越來越快、精度越來越高，街景地圖也日益成熟，通過其可從多角度不同方位對建筑結構及其細部進行展示，而且互聯網上還產生了越來越多的有關房屋基礎性信息的數據，如果能從中提取有效信息，不僅能夠為建立城市房屋基礎信息數據庫提供新數據源，節省大量經費與人力，而且也可據此對已有的數據庫進行完善補充，甚至可以采用適當的方法實現隨互聯網地圖更新同步更新數據庫，故利用互聯網數據建設城市房屋基礎信息數據庫不失為一種方便、快捷、經濟的方法。

本文結合在天津市和平區開展房屋基礎調查工作的實例，介紹從互聯網提取基礎數據建設城市房屋基礎信息數據庫的新思路及主要步驟，以期為其他地區開展類似工作提供參考。

1 基本技術思路與主要步驟

1.1 基本技術思路

本文采用了互聯網結合專家調查的方式開展工作。其基本思想是：一方面充分利用互聯網數據的便捷性與多元性，提取有效信息；另一方面充分利用專家豐富的知識、經驗與綜合分析判斷能力對數據進行修正，有效提取數據并更新基礎信息數據庫。基本技術思路為：利用數據采集技術獲取互聯網上有關目標區的城市房屋基礎信息數據，形成房屋信息數據表；采集互聯網地圖數據并數字化，進行圖表信息融合，形成城市房屋基礎信息GIS數據庫；利用專家經驗識別街景照片中房屋的信息，并開展必要的房屋現場調查，對初步形成的GIS數據庫進行補充與修正，實現城市房屋基礎信息GIS數據庫的建設。通過定期采集互聯網地圖數據，比較不同期次地圖差異，獲取目標區地圖與現有數據庫對應地圖的顯著變化區，然后定位并據此進行針對性調查，以實現數據庫的更新與維護。技術框圖如圖1所示。

圖1 技術路線框架圖

1.2 主要步驟

（1）互聯網數據的采集

需采集的互聯網數據可分為兩部分，即房屋基礎信息數據和互聯網地圖數據。對于房屋基礎信息數據的采集，首先對數據源網站進行分析，這里主要的數據源網站是房屋管理部門門戶網站以及大量的房屋中介網站。然后，利用網絡爬蟲技術從數據源網站搜索并下載與房屋有關的基礎信息，比如小區、樓層、建筑年代、結構類型、建筑面積等。再次，對不同網站采集的數據進行整理，特別是對多源數據進行比較選擇，提升數據可靠性。最后，融合形成統一格式的房屋信息數據表。對于互聯網地圖數據的采集，首先，利用地圖下載軟件從目標地圖網站下載分辨率較高的地圖數據，一般為.jpg格式的照片；然后，自行編程對地圖照片進行拼接；最后，將拼接好的照片數字化，形成GIS基礎地圖圖層。

（2）圖表數據的融合

將前述房屋信息數據表與GIS基礎地圖圖層進行關聯。鑒于數據量較大，宜通過編程實現自動關聯，形成初步的城市房屋基礎信息數據庫?；ヂ摼W數據雖然便捷廉價，但大量的公共建筑和事業單位辦公用房屋信息缺失；同時數據采集過程中由于互聯網數據本身不完整及受采集技術限制難免有所遺漏，故這個數據庫是不完整的，還需采取其他方式對此進行補充。

（3）街景地圖與專家經驗識別相結合提取房屋信息

目前在大中城市互聯網街景地圖非常普遍，通過街景地圖不僅能看到房屋外觀，而且一些房屋的細部結構也展示得十分清楚，有些還可進行拉伸放大顯示，其效果幾乎等同于一般的現場調查，使得通過街景地圖與專家經驗識別相結合提取房屋基礎信息成為可能。此項工作涉及大量專業知識，而且專家應對不同歷史時期城市房屋建筑發展特征有一定研究經驗。一般，對于公共建筑及事業單位辦公用房屋建筑基礎信息，可將街景地圖與專家經驗識別相結合進行有效提取，其工作量主要取決于前期互聯網數據的采集程度。

（4）開展現場調查

對于一些斷頭路、死胡同地段的房屋信息“死角”，則需開展必要的現場調查以獲取其房屋基礎信息，進一步完善房屋基礎信息數據庫。一般而言，經過前幾步的工作鋪墊，現場調查工作在布置上會有明顯的針對性，工作量也將十分有限。

（5）利用地圖對比識別技術進行數據庫更新

由于近年來城市發展非?？?，及時更新數據庫顯得十分關鍵。目前的互聯網地圖數據更新速度基本能夠與城市建設速度相適應，如果定期從互聯網地圖采集目標區地圖數據，通過對不同期次的目標區地圖進行疊加對比，識別、定位顯著變化區，即可確定數據庫需要更新的區域，據此開展針對性的調查，即可實現城市房屋基礎信息數據庫的及時更新。這時的調查既可采用現場調查的方式，也可采用街景地圖與專家經驗識別相結合的方式。

2 天津和平區房屋信息基礎數據庫的建設

2.1 天津市和平區概況及房屋的基本特點

（1）和平區概況

和平區位于天津市中心城區的核心區，面積9.98平方千米，常住人口34.9萬，是全市金融、商貿、教育和醫療衛生中心，是天津繁榮繁華的標志區。和平區的中國歷史文化名街——五大道，完整保存著20世紀初建造的2000多座各國風格的小洋樓，擁有全市76%的歷史風貌建筑和名人故居。南京路沿途有大量現代化的高層、超高層建筑，形成了天津重要的城市發展集群；和平區還匯聚了天津大量優質教育、醫療資源，因此具有非常高的社會關注度。和平區很早就普及了互聯網，隨著經濟的快速發展，房地產市場繁榮，與房屋有關的基礎數據迅速積累，該區域的電子地圖、街景地圖日益精細，這些為利用互聯網數據建設更新城市房屋基礎信息數據庫提供了有利條件。

（2）房屋基本特點

天津市建有大量不同結構類型的建筑。20世紀50至80年代經濟發展初期，建設了許多板樓；改革開放后，特別是近20年天津城市建筑結構變化很大，現代化高層建筑鱗次櫛比，天津市具有國際現代大都市的建筑樣式（王明浩等，2006）。天津城市的發展進程決定了天津城市房屋具有建筑風格多樣、結構形式復雜、傳統與現代并存等基本特點，和平區即是其中最典型的代表，這樣的房屋特點對城市房屋基礎信息數據庫建設提出了更大的挑戰。

2.2 和平區城市房屋基礎數據庫的建設

2016年，在天津市和平區開展了城市房屋基礎數據普查工作，采用了互聯網數據與現場調查相結合的工作方式。

首先，從天津多個具有廣泛影響的房地產中介網站與房屋管理門戶網站采集了和平區房屋的基礎信息，初步確定了和平區近300個小區的建筑面積、容積率、房屋結構類型、建筑年代等基礎信息，獲得了3429條房屋基本信息數據。第二，從百度地圖下載了分辨率較高的和平區城市地圖，并進行了數字化，確定了和平區有5748棟，這里棟指的是平面上各不相關的區域。第三，自行編程對多源數據進行融合整理，并實現與GIS數字化地圖的自動關聯，形成初步的GIS數據庫，數據融合的可靠性分析采取地圖抽樣分析方式進行。通過這一步形成的和平區城市房屋數據庫的數據分布見圖2，從中可以看到整個目標區中還有較多的連片空白區，這些空白區在地圖上大多屬于醫院、學校、商場等各類商業、事業單位用地。這主要是由于獲得的數據主要采集自房產中介，采集的房屋數據主要是住宅類房屋。

圖2 通過數據采集與融合形成的GIS數據庫數據分布圖

由于大型商場、學校、醫院等公共事業單位的房屋基礎信息很少公開，很難從互聯網上直接獲取有效信息，但在中心城區，這類房屋的占比例又比較高，因此這類房屋的數據對數據庫是不可或缺的。為此，我們采用了街景地圖與專家經驗識別的人工提取房屋信息方式進行數據的核實與采集，雖然工作量比較大，但是通過反復嘗試，發現仍然有章可循。首先，通過對和平區街景地圖和高分辨率遙感衛星圖片相結合的分析，發現在中心城區絕大多數建筑至少有一個立面臨街，即房屋至少一面會被街景地圖拍攝，高分辨率的遙感衛星圖片可在平面上確定其基本布局；然后，由熟悉本地區房屋建筑結構特征、城市房屋建筑發展歷史的專家對街景和遙感衛星圖片進行解讀，能夠對房屋的基本信息進行有效識別。通過街景照片與遙感衛星圖片不僅能夠獲得房屋的樓層、結構類型等基本信息，而且根據建筑外觀特點、裝修風格、開窗大小、通道設置等特征還能判斷出大致的房屋建設年代（精度為5年以內）。在和平區房屋基礎信息數據庫建設中，通過這一步，數據庫的完整性得到了很大提高，補充后其數據分布見圖3，基本填補了絕大多數的“空白”區。此項工作關鍵在于專家過硬的專業知識和現場經驗，同時對目標區在城市發展不同階段所形成的建筑風格、裝修風格，結構樣式等十分熟悉，以保證數據的可靠性。

圖3 通過街景地圖的專家識別后GIS數據庫的數據分布圖

通過上述兩步工作，數據庫中還剩有少量“空白”，根據遙感照片的顯示，主要是在老舊棚戶區、斷頭路兩側、死胡同等地段，這部分工作只能通過實地調查考察加以補充。通過初步建成的數據庫與遙感照片比較，調查目標能夠非常直觀地顯示，使得調查目標更明確也更具針對性。由于和平區位于天津中心城區，經濟發達，這部分工作的工作量比較小。圖4顯示了和平區信華南里小區的現場調查情況，從互聯網地圖上看，該小區內有較明顯的“空白”（圖4（a）），與遙感影像對比可以看到有大量低矮房屋（圖4（b）），通過現場調查來看，的確有大量低矮二層、年代久遠的房屋存在（圖4（c）、（d））。由于這一步的工作量較小，最終形成的GIS數據庫與圖3區別很小，這里不再展示。

數據庫的及時更新十分關鍵。我們在和平區房屋基礎信息數據庫建設中，采用了對比不同期次地圖數據的方式對數據庫進行更新。首先，下載開始建設數據庫時的地圖數據，一般而言這種地圖數據都是.jpg格式的圖片，將其拼接為覆蓋整個和平區的圖片；第二，每半年下載1次和平區的地圖照片進行拼接；第三，疊加對比這兩次下載的目標地圖圖片，識別并定位影像變化顯著區，這里我們先將這兩次的圖片轉為黑白圖片，然后再疊加對比；第四，對變化顯著區進行補充調查，實現數據庫的更新。本項工作開展至今共下載和平區地圖數據3次，通過疊加對比，未有明顯變化區，主要是由于目標區處于市中心，城市建設基本完成，故這3期地圖數據幾乎沒有變化。

圖4 和平區信華南里小區現場調查

3 結論與討論

本文介紹了利用互聯網數據建設與更新城市房屋基礎信息數據庫的技術思路，并以天津市和平區為例介紹了其主要步驟。該方法經濟、便利、易實現，適用于大中城市的房屋基本信息普查工作。該方法有兩個適用條件：一是目標區的互聯網數據要豐富，能夠提供必要的數據基礎；二是調查專家對目標區房屋建筑特點、結構類型特征十分熟悉，可根據街景照片等有效提取房屋基本信息。上述兩個條件直接決定了數據庫建設的精度和可靠性，這也限制了該方法在廣大農村地區房屋數據庫建設中的推廣。隨著互聯網日益發達，互聯網數據對農村的覆蓋將越來越深入，精度也將越來越高，數據提取技術更精準，其適用性將會得到不斷提升。

在實際工作中有一些細節需要特別注意：①現場調查工作必不可少。互聯網數據獲取雖然方便，但不一定能滿足實際工作需要，同時也可能夾雜虛假數據，故開展現場調查進行核實與補充十分必要；②數據庫更新速度受制于地圖供應商的數據更新速度，這樣的更新速度是否適合研究需要還要具體問題具體分析；③目前的房產中介機構由于受商業競爭等影響，越來越重視對數據的保護，對大批量數據的采集逐漸采取了越來越多的技術封鎖，同時個人也越來越注意隱私保護，這加大了數據采集難度。

本文提供了利用互聯網數據建設城市房屋基礎信息的基本技術思路，基本上能夠解決城市房屋基礎信息數據庫的“有無”問題，但其結果還比較粗糙，還不能滿足對數據精度要求高的工作需求。要建立精度高、更新快的城市房屋信息數據庫，最好是部門間實現數據共享，具有統一的采集更新機制（李洺等，2008）。

段鋒，袁志祥，2010．結合汶川8.0級地震實踐探討地震應急基礎數據庫更新途徑．四川地震，（1）：32—35．

哈麗娜，王萬江，湯高舉，2010．電子影像圖在既有建筑普查中的應用．建筑節能，38（3）：71—73．

韓貞輝，2013．基于震害分類的房屋數據格網化研究．北京：中國地震局地質研究所．

李洺，2008．政府應急平臺數據庫的數據需求、實現路徑與管理制度．電子政務，（5）：56—61．

聶高眾，陳建英，李志強等，2002．地震應急基礎數據庫建設．地震，22（3）：105—112．

王斌，陳雪洋，林娜等，2014．廣域范圍建筑物信息普查關鍵技術探討．地理空間信息，12（2）：32—34．

王麗莉，宋思然，姜德錄等，2008．遼寧省地震應急基礎數據庫建設．東北地震研究，24（4）：28—36．

王明浩，李小羽，2006．天津市建筑風貌與城市特色研究．城市發展研究，13（3）：133—136．

鄭樹平，高翔，趙杰等，2015．山西省地震應急基礎數據庫更新維護．計算機時代，（1）：75—77．

A Preliminary Study on Building Basic Information Database of Urban Buildings by Using Internet Data

Gao Wuping, Liu Fang, Yao Xinqiang, Yang Xulian, Yang Fei and Fu Zhanling

(Tianjin Earthquake Agency, Tianjin 300201, China)

A new method for establishing and updating urban building database is proposed in the paper. First，basic information of residential building is directly extracted and effectively compromised with map from internet, and combined street view map and remote sensing photographs with expert experiences. Second, basic information of public and institution buildings were distinguished for those which could not be obtained from internet directly. Third, the data was supplemented and verified by on-site investigation, then a database would be established. Lastly, downloading maps of investigation area in different periods, and superimposing and comparing these maps, then the significant changes area is located where some supplementary investigations would do, a primary urban buildings database would be updated regularly. According to the case study of building database establishment in Heping district in Tianjin, we found that the method is convenient and very effective and can be updated periodically. It is a good reference for establishment of basic information database of other cities. It is very important to note that due to limitation of the integrity, reliability and details of data for internet, the accuracy of database is largely affected.

Urban housing information database; Expert experience identification; Database update

高武平，劉芳，姚新強，楊緒連，楊菲，付占嶺，2018．利用互聯網數據建設城市房屋基礎信息數據庫的初步研究．震災防御技術，13（1）：237—244．

10.11899/zzfy20180122

國家自然科學基金（項目批準號：41772123）

2017-06-14

高武平，男，生于1981年。高級工程師。主要研究方向：城市活動斷層探測、城市地震災害風險評估、地震動數值模擬等。E-mail：gwpp123@126.com