基于ArcGIS模型構建器處理1∶5 000專題地理信息數據的方法

張忠斌

吉林省地礦測繪院,吉林 長春 130062

0 引言

目前，ArcGIS平臺已經廣泛地運用到測繪數據采集和生產過程中，同時也出現了基于ArcGIS開發的數據處理程序[1]。但由于各項目數據結構的不同，各個采集軟件的編輯和批處理功能都不是很完善，為了快速進行采集和處理數據，提高作業效率，編寫了基于ArcGIS模型構建器1∶5 000專題地理信息數據處理程序，實現了數據處理的批量面擦除、批量數據整合和裁切、數據屬性一致性檢查、數據格式轉換的基本功能，大大提高了數據采集、處理的工作效率。

1 數據處理程序的思路

1.1 數據情況分析

1∶5 000專題地理信息數據是單幅采集的，格式為GDB文件，項目區一共1 782幅。每個單幅數據中有地表覆蓋類和地理要素類兩個數據集。地表覆蓋類數據集里包括8個數據層(GRD_S、DGP_S、SFC_S、RES_S、AGR_S、WATER_S、ROA_S、AGR_L)，地理要素類包括3個數據層(RIV_L、HYD_S、ROA_L)，包含線和面要素，S代表面，L代表線。每層數據屬性字段都有要素代碼、類別、子類別等，要素代碼是4位數字代碼，子類別是要素代碼的文字描述，類別包含不同的子類別，有對應的數據字典。內業數據檢查完成后外業還需要進行數字化平板野外核查和采集遙感樣本解譯，數據上交成果要求為一個整體的GDB文件和以行政區為界線的三個分GDB文件。

1.2 批量面擦除

在數據采集過程中，居民地要求房屋單獨采集，采集后會與植被層產生重疊，用編輯器功能里的裁剪只能單個裁剪擦除，人工操作效率低下。批量面擦除調用擦除、刪除要素和追加三個模塊，思路為選擇居民地圖層進行擦除植被圖層，然后刪除植被圖層要素，最后將擦除居民地后的植被圖層追加到植被圖層中。

1.3 批量數據整合和裁切[2]

在數據處理過程中，數據上交要求為一個整體的數據庫文件和三個以行政區為單位的數據庫文件，數據成果是單幅的，圖幅眾多，人工合并和裁切工作量極大。

數據整合調用迭代要素類、追加和融合三個模塊，思路為先打開一幅圖作為要追加的模板，然后建立一個子模型，利用迭代要素類模塊選擇要合并的數據，將該數據內的11個圖層循環追加到模板中，把工作空間和目標數據集作為模型參數，最后建立模型把11個圖層作為目標數據集加載到子程序中，把工作空間作為模型參數，這樣11個圖層循環追加到模板數據當中。

數據裁切調用迭代要素類、創建文件地理數據庫、迭代要素選擇、裁剪模塊，由于一個模型不能有兩個迭代器存在，要建立兩個模型來實現，思路為將要裁剪的數據庫文件利用迭代要素類依次輸出11個要素類，然后通過裁剪模塊調用結合表作為裁剪對象依次裁剪，建立一個子模型，將輸入的裁剪數據庫、輸出工作空間、裁剪的結合表(面狀)作為模型參數。主模型首先創建文件地理數據庫，利用結合表屬性字段里圖幅名稱作為輸出名稱，輸出位置作為模型參數，同時將裁剪區域的結合表進行迭代要素選擇，選出結合表屬性中的圖幅名稱字段進行循環迭代，最后將需要裁剪的數據庫、創建的文件地理數據庫和結合表圖幅名稱字段輸入到子模型參數中實現批量裁剪數據的功能。

1.4 數據屬性一致性檢查

數據一致性檢查是檢查驗證各圖層數據屬性要素代碼、類別、子類別是否相互匹配，是否有空值。主要調用選擇數據、篩選、追加功能。思路為通過選擇數據將數據庫11個圖層選擇出來，然后通過篩選功能，表達式按數據字典編寫PYTHON腳本規則，選出不符合規則的數據，然后追加到檢查錯誤記錄數據庫中。

1.5 數據格式轉換[3]

外業調查系統采用地理國情普查處理系統，支持的數據格式為MDB格式，而本項目數據成果采用文件地理數據庫(GDB文件)，并且圖層設置和要素屬性結構上都不一致。利用選擇數據、追加、計算字段模塊解決上述問題，編程思路為首先建立一個地理國情普查處理系統所識別的模板(MDB文件)，然后將GDB文件通過選擇數據將地表覆蓋類的7個面圖層追加到模板LCA圖層，將AGR_L追加到模板LCTL圖層，將ROA_L追加到模板LRDL圖層，將RIV_L追加到模板HYDL圖層,將HYD_S追加到模板HYDA圖層，然后利用計算字段功能將要素代碼(GeoCode)賦值到地理識別碼(CC)中，最后將內業標注需要外業核查的追加到外業核查圖層。

2 程序的關鍵技術

2.1 迭代器

模型迭代器可以在不同的設置和數據循環執行同一操作過程，利用靈活，既可以迭代要素也可以迭代要素屬性。但同一個模型中只能有一種迭代器，如果有多次迭代可以將一個存在迭代器的模型加載到另一個模型再次進行迭代。

數據的裁剪就是通過對結合表要素屬性迭代要素選擇和數據庫中的要素類迭代完成的批量操作[4]，見圖1。

2.2 模型參數與變量的選取

在迭代器中，模型參數包括通配符和要素類型，一般情況下可以默認為空，但在復雜處理過程中，通配符參數就會很有用處。例如在本項目中的數據整合模型的通配符就選擇了目標數據集，限定了追加數據的圖層，達到了數據整合的目的[5]，見圖2。

圖1 數據裁剪模型與子模型圖Fig.1 Data clipping model and sub model diagram

圖2 數據整合子模型圖Fig.2 Data integration sub model diagram

2.3 前提條件的運用

前提條件可用于顯式控制模型中的運算順序。例如，使第一個過程的輸出成為第二個過程的前提條件，可以讓一個過程在另一個過程后運行。任何變量都可用作工具執行的前提條件，并且任何工具都可以有多個前提條件。

在批量擦除面模型中(圖3)，先要運行擦除工具輸出要素后才能執行刪除要素工具，否則程序會出現錯誤，所以在輸出要素類后是刪除要素的前提條件，用虛線表示。

圖3 批量擦除面模型圖Fig.3 Batch erase surface model diagram

3 應用實例

本項目主要建立了7個模型工具，其中有2個是子模型。即批量面擦除、批量數據整合和裁切、數據屬性一致性檢查、數據格式轉換模型工具。上述模型工具保存到工具箱里，可以獨立運行或者鑲嵌在其他程序中(圖4)，方便快捷使用。人工處理會產生人為失誤錯誤，效率低，模型工具在效率和質量上都起到了關鍵作用。具體對比見表1。

圖4 程序主頁面Fig.4 Program main page

表1 一幅圖人工處理與程序處理時間對比表

Table 1 Comparison between manual processing time and program processing time of a map

程序名稱人工處理程序處理面擦除4 min5 s數據整合和裁切25 min5 min數據一致性檢查10 min2 min數據格式轉換15 min3 min

由此計算，項目總圖為1 782幅，利用模型工具可以使項目工期至少縮短了55天。

4 結束語

利用模型構建器可以更快捷、高效、方便的處理專題地理信息數據，操作人員只需要簡單的編程基礎就可以實現軟件的二次開發，大大提高了測繪生產效率，在實際工作中取得了良好的效果，為測繪一線沒有時間學習編程人員提供了處理數據的解決方案。