礦山綜合地理信息系統的敏感信息脫密處理技術

楊金鳳

（重慶鈞鴻工程勘測設計有限公司，重慶 400000）

地理信息數據是礦山工程的重要支撐資源，現階段地理信息相關的政策法規相對滯后，信息數據易產生竊取風險，礦山坐標、巖層屬性等信息容易遭到泄露，直接威脅礦山工程的安全隱患，因此對信息脫密處理技術進行研究，具有重要的現實意義。國外通過屬性脫密的方法，制定了地理信息數據的訪問策略，采用數據隱藏技術，有效過濾空間屬性信息，并通過數字高程模型，對地理信息的屬性對象進行偽裝，完成數字地圖的置亂加密，使其達到屬性脫密的效果。國內同樣引入數學算法，對地理信息的關鍵精度進行處理，變換數據的空間幾何坐標，使地理信息的幾何精度發生變化，控制不同比例尺的幾何精度偏移范圍，使其滿足地形圖的規定標準，在此基礎上，利用投影變換和位移的方法，對地理要素坐標進行隨機干擾，提高地理信息數據的安全性[1]。在以上理論的基礎上，提出礦山綜合地理信息系統的敏感信息脫密處理技術，為礦山涉密信息提供安全保障。

1 礦山綜合地理信息系統的敏感信息脫密處理技術設計

1.1 變換地理敏感信息空間位置

對需要脫密處理的地理信息數據進行地理配準，選取信息數據控制點，對敏感信息進行空間位置變換。利用GIS 軟件，對地理信息的多光譜影像和全色影像進行融合，加載地理信息數據的覆蓋礦區，生成礦區的遙感影像，選擇遙感影像中的信息數據控制點，將遙感影像作為地理配準的待配準遙感影像。其中信息數據的控制點要逐個選取，將明顯的巖層礦口和河流交叉口作為控制點，連接不同待配準影像的同名控制點，每段礦區的控制點選擇6 個以上，應滿足均勻分布的地理特征。然后利用變換函數，計算待配準遙感影像的配準殘差，選取配準殘差較小的變換函數。計算后最終選取三階多項式的樣條函數，三階多項式殘差最大為4.09，最小為0.12，相比其他變換函數，變換配準精度更能夠滿足礦區地理指標。在三階多項式的基礎上，提高變換函數的復雜程度，使地理信息數據的脫密程度達到最高，空間位置變換后的礦山地理信息，數據之間能夠實現無縫銜接。在提高變換函數復雜程度的基礎上，對地理信息數據進行相似變換，判斷數據空間位置的坐標，對坐標進行縮放、平移和旋轉等變換。變換函數計算公式為：

公式中，(x，y) 為地理信息數據的原始空間位置，A、 B C為x 坐標方向上的縮放、平移、旋轉系數，D、 E F為y 坐標方向上的縮放、平移、旋轉系數，為空間位置變換后的信息數據空間位置[2]。利用公式（1），對地理信息數據的控制點進行變換，由于相似變換不會單獨對軸進行縮放和傾斜，因此在變換過程中，要保持信息要素的相對形狀，保持變換前后的縱橫比。實現位置坐標的縮放、平移和旋轉后，還要對空間位置進行傾斜處理，把數據變換看作傾斜扭曲的基本變形，直接對數據進行數學模擬，根據信息數據控制點的分布數量，確定數據傾斜變換的精度。然后對信息數據進行仿射，實現數據點坐標的精確恢復，利用有理函數，將數據控制點的坐標描述為兩個多項式比值，獲取二維平面與三維空間的對應關系，對數據坐標的多項式進行運算，模仿信息數據的地理特征，使x 坐標和y 坐標充分逼近非線性關系。最后采用并行分布處理方法，在神經網絡中，對地理信息的圖像進行修復與重建，幾何校正置亂圖像的變換坐標，近似擬合敏感信息空間位置，實現信息數據地理位置的配準和變換。至此完成地理敏感信息空間位置的變換。

1.2 重采樣變換信息數據

對變換空間位置的信息數據進行重采樣，在一類象元的地理信息中，內插另一類象元信息。采集變換后的信息數據像點，對數據像點坐標進行搜索，獲得像點坐標的大致范圍。根據數據像點的固定慣性權重，在信息像點群中進行全局搜索，慣性權重越小，數據像點的局部搜索能力越強，由于坐標搜索過程中，像點的慣性權重不會改變，為降低像點坐標搜索難度，還要對像點慣性權重值進行線性迭代。像點慣性權重值計算公式為：

公式中，w 為地理信息數據像點的慣性權重值，wmax為慣性權重的最大值，wmin為慣性權重的最小值，tmax為變換公式的最大迭代次數，t 為當前迭代次數[3]。利用公式（2），對信息像點坐標范圍進行迭代更新，確保像點坐標的精確度。搜索出信息像點坐標后，采用三次卷積法內插法，內插原始信息數據的像點灰度值，為每個像點坐標上的空單元指定一個值，改變原始柵格值，選取與像點位置最鄰近的像元值，將鄰近像元值作為該像點的新值。數據像元值更新后，會產生灰度跳躍變化，即信息數據的邊緣處，會出現連續變換像素和視覺效應差等問題，此時利用雙線性內插法，對像點周圍的鄰域像元進行采樣，計算像點到領域像元之間的距離柵格值，獲取所有變換地理信息數據的對應像點，內插灰度值。具體如圖1。

圖1 信息數據重采樣示意圖

如上圖所示，根據變換空間位置前的數據像點灰度值，先在Y 方向進行內插4 次，獲取數據像點的柵格值，然后在X 方向內插4 次，改變地理信息數據的原始柵格值，使像點柵格值控制在值域范圍內。內插后的數據圖像更加光滑柔和，解決了灰度跳躍變化的問題，完成地理信息變換數據的銳化。至此完成變換信息數據的重采樣，使變換空間位置的敏感信息數據，模糊輪廓變得清晰，實現所有遙感影像信息數據的脫密。

最后對敏感信息的脫密精度進行驗證，選取遙感影像中的區域特征點，對特征點脫密前后的地理位置進行測量，選取excel 的中誤差計算公式，當中誤差大于100m 時，則滿足脫密處理要求，否則重復位置變換和重采樣操作，直至中誤差能夠滿足脫密處理要求。至此完成礦山綜合地理信息系統的敏感信息脫密處理技術設計。

2 實驗論證分析

將此次技術與傳統信息脫密處理技術進行對比實驗，通過信息數據的偏移距離，比較兩種技術脫密處理后的數據精度。選取某礦山的互聯網地圖，挑選10 個關鍵點，將關鍵點的矢量地圖數據作為實驗數據，保存數據點的X 坐標和Y 坐標，如下表所示：

表1 信息關鍵點原始坐標

兩組實驗對信息關鍵點進行脫密處理，矢量數據坐標產生變換，10 個關鍵點都發生了方向和位移的不規則偏移。統計兩組實驗偏移后的X 坐標和Y 坐標，比較關鍵點的偏移距離，具體對比結果如下表所示：

表2 實驗對比結果

如上表所示，兩組實驗的關鍵點偏移量都在200m 以內，脫密降低的數據精度都符合國家標準。但本文技術平均偏移距離為13.41m，傳統技術平均偏移距離為25.38m，相比傳統技術，關鍵點偏移量減少了12.24m，提高了脫密處理后的信息數據精度。

3 結束語

針對傳統技術脫密數據精度差的問題，設計一個礦山綜合地理信息系統的敏感信息脫密處理技術，并通過對比實驗，驗證其可行有效性。但此次技術仍存在一定問題，數據像素變換不連續，在今后的研究中，會引入共線方程混合脫密，對該技術進一步加以改善。