面向地理國情監測的變化檢測與地表覆蓋信息更新方法

楊微

摘? ? 要：近年來，隨著經濟社會的不斷發展，地理國情監測、地表覆蓋信息更新已經成為了國家有關部門的主要任務，這一工作的開展可以為城市發展、資源開發與環境保護等提供重要的依據，通過先進監測技術的應用，能夠進一步掌握國情要素、地表要素的具體變化情況，進而提升國情監測、地表監測的水平。

關鍵詞：地理國情監測;變化檢測;地表覆蓋信息更新;方法

1? 引言

對于地理國情監測、地表覆蓋信息更新而言，其必須要在充分獲得相關數據的基礎上進行，在掌握了各種的地理國情要素、地表要素信息以后，才能夠充分了解自然與人文地理要素的空間分布特征、相互關系，進而獲得相應的變化規律，開展更具針對性的資源開發。

2? 地理要素變化檢測、地表覆蓋信息更新方法

地理要素變化檢測與地表覆蓋信息更新的過程中，最為關鍵的是要獲得相關地理要素實體的信息，主要為點要素、線要素與面要素。變化檢測與信息更新的過程中，重點需放在對各種地理要素空間變化與屬性變化的檢測方面，從空間維度來看，相關人員在利用相應技術進行分析、檢測的過程中，需重點關注空間位置、幾何形狀的定量、定性分析，利用比較分析的方法，來比較不同要素之間的相似程度，進而根據比較結果來從中尋找同名實體。由于點要素、線要素與面要素存在著不同的變化特征，在整個的空間變化過程中，需采用不同的方式，比如，點要素空間變化的分析方面，可以采用歐式距離來判斷;線要素空間變化主要為空間位置、走向的變化，可以通過長度重疊度、Hausdorff距離來判斷;面要素空間變化主要為空間位置與形狀的變化，其采用的是面積重疊度判斷方式;屬性變化可以利用Levenshtein算法對同一屬性項的相似度加以判斷。

以兩個不同時態下的同一專題要素作為研究對象，其地理國情檢測變化流程如下所示。

3? 地理國情監測的變化檢測與地理覆蓋信息更新流程

3.1? 數據采集

地理國情監測與地表覆蓋信息更新的過程中，所需要獲得的監測數據量十分龐大，為保障數據監測、獲取的高效性、精確性、完整性，有關人員需充分利用遙感影像技術來實現。首先，采用同一區域普查結果的早期數據與當時的影像遙感成果，并獲得該區域的現時普查成果與后期遙感影像成果，根據影像成果的后處理與翻譯軟件，來對早期、現時的不同時相影像數據經由初步處理、劃割、變異監測、融合圖斑等各種的處理流程，獲得相應的變化檢測結果。隨后，再將早期普查結果與本次監測的數據，套合多種關聯數據，來最終判斷并確定變更的圖斑、相關內容，對于無法確定的變更部分，需通過外業檢查來實現。

3.2? 數據預處理

在數據預處理階段，需進行相應數據的統一處理，將矢量空間數據的坐標系統與投影系統、數據存儲格式、空間數據精度、屬性字段類型等加以統一處理，最終使得空間參考與屬性類型一致，形成同源數據。

3.3? 空間變化檢測

在空間變化檢測方面，針對點要素的空間變化檢測，主要采用的是歐式距離，在實際的判定過程中，主要是以基態點要素作為圓心，在此基礎上搜索位置相同、歐式距離處于特定閾值范圍的最新時態點要素。閾值的設定過程中，為保障其合理性，需充分考慮地理要素的采集精度，如果閾值設置的過小，同名點的找出將極為困難，如果閾值過大，會存在一點與多點匹配的現象。

線要素的空間變化檢測過程中，采用的是長度重疊度、Hausdorff距離，在具體的實現過程中，長度重疊度主要指的是基態線要素分布與最新時態線要素分布相重疊的部分與二者總體分布的比例值，在長度重疊度的計算過程中，需以一定閾值作為基礎，對新舊時態線狀要素通過線線疊加的方式來進行長度重疊度的計算。在Hausdorff距離下，主要是要比較兩個線要素的總體差異，其點集主要包含了起點、終點、中心點等，在Hausdorff距離的計算過程中，需要以這些點集為基礎進行新舊時態線要素的差異對比。

面積重疊度的計算過程中，主要指的是基態面要素分布與最新時態面要素分布重疊部分與二者總體分布的比值，在實際的計算過程中，需要在特定閾值范圍內對新舊時態面狀要素通過面面計算的方式來獲得相應的結果。

3.4? 屬性變化檢測

在一些特定條件下，Levenshtein距離常常被稱為編輯距離，主要是針對兩個字符串而言的，具體指的是由一個轉換成另一個所需的最少編輯次數。最為常用的編輯操作為替換、插入與刪除，在具體的屬性變化檢測過程中，Levenshtein算法會對同一屬性項加以相似度的判斷。

4? 地理國情監測變化檢測及地表覆蓋信息更新的實現

4.1? 數據輸入

地理國情地表覆蓋信息的監測與更新過程中，往往涉及了諸多要素的監測與更新，但這些要素中，大部分要素都能夠以點、線、面來加以表示出來，在數據輸入的過程中，只需要保持兩個時態的要素類型一致就可以。FME恰好可以滿足這一要求，能夠動態讀取統一格式的不同數據源，對各種數據信息加以識別。當獲得相應的數據源以后，通過對數據源結構特性的分析，自動生成目標表，通過讀取模塊的合并要素類來加以實現。

4.2? 變化檢測與信息更新

在此環節，重點的檢測與更新主要包含了時態識別、數據過濾、空間匹配、屬性匹配等方面，整個的處理流程相對復雜。

在點要素的空間匹配方面，主要是利用系統所具備的NeighborFinder功能來進行歐式距離的查找的，主要是要查找一定閾值范圍內的臨近點，并將在該范圍內所獲得的所有臨近點信息均存放在該點的列表屬性當中。如果在變化檢測與信息更新的過程中，針對的是屬性變化檢測與信息更新，需立即調用Levershtein算法，根據此算法來計算該點與列表中所有臨近點的文本相似度信息，進而對該算法所獲得的相似度加以排序，從中提取出最優值，根據相應的判斷標準來確定屬性是否發生了明顯的變化。

線要素的空間匹配主要是由Snapper、LineOnline Overlay來實現的，利用這些可以獲得長度重疊度指標。面要素的空間匹配與線要素的空間匹配有著極高的相似性，需獲得面積重疊度指標。

5? 結束語

近年來，隨著技術的進步，在地理國情監測的變化檢測與地表覆蓋信息的更新方面，很多的技術都可以被應用于其中，這些新型技術的應用不僅提高了監測的效率與質量，也使得相應的變化檢測與信息更新更具精確性，對于地理變遷、地理信息的分析等具有重要的意義。

參考文獻：

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