一種將“三調”外業數據轉為“國情”外業數據的方法

許偉杰，魏 瑄*

（1.廣東省國土資源測繪院，廣東 廣州 510500）

外業核查是基礎性地理國情監測（以下簡稱“國情 監測”）的一個重要環節，是對內業無法判讀圖斑的補充和檢驗內業判讀準確性重要手段。在外業核查過程中，為了覆蓋所有新增地類，外業軌跡經常是會跑遍整個測區[1]。除此以外，外業核查人員還要兼顧對每天采集的數據做分析和處理，工作量大，外業工作往往需時至少一周到半個月。由于2019 年廣東省第三次全國國土調查（以下簡稱“三調”）外業核查時間節點與2019 年國情監測的時間剛好重合，并且三調的外業范圍覆蓋了廣東省陸地全境，核查成果也已通過逐級檢查，成果數據真實可信，筆者經過分析，發現三調外業核查成果包含了地理國情監測基礎性監測待業核查的所需信息，可以將其充分利用起來，按照國情監測外業成果的提交要求，轉換成國情監測的外業成果，從而大大減少國情監測外業核查的工作量。

國情監測外業成果數據包括拍攝點的位置、方位角、照片以及截取的影像樣本，因此制作國情監測的外業成果需要對多種不同數據的處理，如影像數據、矢量數據、照片等，若單純依靠人工去處理，不僅步驟繁瑣，效率低下，同時也容易產生人為錯誤，比如字段漏填、錯填，填寫不規范等等的問題，造成成果質量難以保證，往往需要多次返工[2]。此外，三調的外業核查成果外業核查缺失了重要的地物點信息，而地物點對于保證截取影像樣本時保證地物位于影像樣本中心具有關鍵作用。本文針對以往制作國情監測外業核查成果的方法中出現的弊病，利用FME 和Python技術，依據ETL 的工作流思想[3]，設計出一套外業數據轉換流程處理方法，大大減少了人工的參與，實現了對影像、矢量數據屬性的自動化讀取填寫、地物點計算、影像樣本的自動裁切、數據入以及點位標記處理，成功將三調外業核查成果批量轉換為國情監測外業核查成果。

1 三調外業核查成果與國情監測外業核查成果的差異分析

1.1 外業軌跡

國情監測對外業軌跡的提交要求是外業路線以實時定位設備輸出的軌跡路線為基礎，根據外業的實際有效行程和實地照片拍攝位置的分布，刪除重復線段和非外業作業區的無效路段，編輯漂移點和斷點，形成客觀反映外業實際作業區的行程線路。從對三調數據的外業軌跡數據分析中，發現三調數據包含大量重復線段和無效線段，因此需要對三調的外業軌跡進行抽稀和簡化才能符合國情監測外業軌跡的提交要求，如圖1 所示。

圖1 三調外業軌跡

1.2 地面照片

國情監測對地面照片的要求是：地面照片盡可能使用精細模式保存，總像素數量應在200 萬像素以上。由于數據量原因，不宜采用過大的總像素數量，一般控制在1 000 萬像素以下，文件名按照“PH”+“YYYYMMDDHHMMSS”+“DDDMMSS”+“DDMMSS”+“DDD”的形式保存，其中“PH”是固定前綴，“YYYYMMMDDHHMMMSS”是拍攝時間，“DDDMMSS”和“DDMMSS”分別對應拍攝點的經度和緯度，最后一個“DDD”是照片的拍攝方位角。筆者分析了所獲得的三調照片，分辨率都是1 920×1 080，可以滿足國情監測對于總像素的要求，但是三調照片的命名格式是“Photo_時間戳_用戶Id”，因此需要進行轉換處理。

1.3 遙感影像解譯樣本數據

三調外業與國情監測外業最大的不同點就在于，國情監測外業需要提交遙感影像解譯樣本，這部分數據無法從外業核查中直換生成，需要在外調拍照時，通過平板操作記錄下所拍地物的地物點，然后在內業根據地物點進行裁圖、編輯、入庫等處理來生成。另外，如表1 所示，筆者通過對比三調與國情監測外業拍照點的數據格式，發現三調外業既不記錄地物點，也不記錄拍攝距離，因此無法直換運用坐標正算公式將地物點反算出來。所以為了能夠生成正確的地物點，需要先獲取拍攝距離。

表1 外業外業拍照點字段比較

2 數據處理

2.1 挑選樣本點

根據更新后的地表覆蓋數據庫，確定今年度國情監測地表新增的地類，然后將三調的拍照點數據和本年度國情監測地表數據導入ArcMap 軟件中進行套合[4]，通過對三調拍攝的外業照片、對應的拍照點位置和地類編碼進行人工比對，將照片、點位信息以及地類編碼對應上的拍照點挑選出來，填入地類編碼。最后把挑選好的拍攝點提取出來，如圖2 所示。

圖2 樣本點數據

2.2 生成外業軌跡

在三調外業軌跡的基礎上，疊加挑選的三調拍照點及國情監測影像底圖，沿著影像中的道路和有三調軌跡的區域，繪制線段將各個拍照點連換起來，如圖3 所示。

圖3 繪制路線連接各個拍照點

通過緩沖區工具將繪制的軌跡外擴10 m，然后用裁剪工具，用緩沖的面裁取三調的原始軌跡，再對裁取出來的原始線段進行簡化抽稀，形成外業軌跡[5]。

2.3 生成地物點

地物點是外業拍照人員在外業拍照時的假定點。地物點通過拍攝地面照片時，相機所在位置到地面與被攝景物中的主體地物之間的直線距離，利用坐標正算[6]的方法可將地物點的坐標計算出來，計算公式如下：

式中，x地為地物點的橫坐標；y地為地物點的縱坐標；x拍為拍攝點的橫坐標；y拍為拍攝點的縱坐標；α方位角為相機拍攝的方位角；d為拍攝距離。

根據國情監測影像樣本的要求：影像樣本應盡可能把地面照片拍攝的主體地物置于影像的中間部分，同時保證拍攝點也位于遙感影像實例范圍內。但在三調外業核查數據中，外業點只記錄了拍照點的數據，很多時候拍照點并不一定在拍攝的主體地物類。若以拍照點為中心裁取影像，則無法總是滿足主體地物置于影像中間的要求。因此，為了便于后面截取影像樣本，則需要找出距離拍攝點200 m 范圍內且包含在主體地物內部的地物點作為影像樣本的中心點。200 m 是國情監測外業核查技術規定中推薦的最大拍攝距離，由于在挑選圖斑時已考慮了拍攝距離，即只挑選目視距離大概在200 m 內的照片，因此可直換用200 m 作為拍攝距離的最大值，并以此作為計算影像樣本的中心點的重要參數。拍攝距離的計算通過計算坐標正算公式，以拍照點為中心，沿著坐標方位角的方向生成一條200 m 的線段。換著通過疊加分析[7]，獲取該線段經過的第一個與拍攝點所記錄的地物編碼一致的圖斑作為該拍攝點所拍照片的主體地物并計算拍照點到該圖斑的距離。計算拍攝距離的操作通過FME 來完成，具體處理流程如圖4 所示。

圖4 求取拍攝距離的處理流程

2.4 裁取影像樣本

裁剪操作以地物點為裁剪范圍的中心，根據裁取框的分辨率大小，將點的四至范圍外擴一定長度，作為影像樣本的裁切范圍。這里要注意的是，裁剪的影像樣本在分辨率上應當優先選擇511×511，但如果拍攝距離過大超出511×511 的顯示范圍，則需要將分辨率擴大至1 023×1 023。裁取的分辨率與拍攝距離滿足這樣的規律：由于裁取的影像以地物點為中心，地物點占用了一個像素，因此設定了裁取的分辨率與拍攝距離的判斷方法。如果拍攝距離換算成行列后不超過255 個像素寬度，即511×511 圖幅的一半寬度，則可采用511×511 分辨率的裁取框，否則，需要將分辨率提高至1 023×1 023。確定好裁取框的分辨率后也就確定了四至外擴的長度，若分辨率為511×511，則以地物點為中心，往上下左右四個方向延長像元大?。▎挝唬簃）；若分辨率為1 023×1 023，則以地物點為中心，往上下左右四個方向延長像元大小（單位：m）。

2.5 標記拍攝點和視野范圍

裁切影像后，還需要將拍攝點以及視野范圍（視場角）在影像樣本上表示出來。首先是定位拍攝點在像片的位置，這一步可以通過仿射變換[8]，將拍攝點的投影坐標轉換為以像片左上角為坐標原點的行列坐標。確定好拍攝點后，根據公式（等效焦距即照片拍攝時的焦距，可通過讀取照片的exif 信息來獲?。嬎愠鲆暯莢，然后利用已知的拍攝點的方位角A，求出視野范圍左右兩條邊界線的方位角a1=A–0.5v和a2=A+0.5v，由方位角a1,a2和拍攝點投影坐標可以算出兩條邊界線的斜率k1,k2，常數b1,b2，再通過仿射變換，計算出拍攝點半徑50 個像元范圍內的像素點的投影坐標（xi,yi）并代入直線方程進行計算[9]，得出該直線經過的所有像素，最后把視場角和中心點像素的像素值修改為0，形成最終結果如圖5、6 所示。

圖5 十字標志

圖6 十字標志與視野范圍線

上述步驟通過FME 來實現較為復雜，因此筆者改為使用Python 語言，借助第三方開源影像讀寫庫來修改影像像素值。下面是繪制十字標線的代碼片段：

2.6 生成遙感影像解譯樣本數據庫

遙感影像解譯樣本數據庫由記錄地面照片屬性及文件名的 PHOTO 數據表、記錄遙感影像實例屬性信息及文件名的 SMPIMG 數據表、以及反映地面照片和遙感影像實例對應關系的關系表 PHOTO_IMG3 個表格構成。PHOTO 數據表的數據從三調拍攝點數據表中提取出來，SMPIMG 數據表的數據從裁取的影像中讀取，PHOTO_IMG 數據表是PHOTO 數據表與SMPIMG 數據表的外鍵連換表，只存儲另外兩表的主鍵[10]，處理時的工作流程如圖7 所示。

完成生成影像樣本數據庫后，加上之前裁取的影像樣本和經過挑選的外業照片，將數據按國情監測的提交要求，將影像樣本放入SMPIMG 文件夾，外業照片放入PHOTO 文件夾，將SMPDATA.mdb 放入SMPDATA 文件夾，即完成整個三調外業核查成果轉換至國情監測外業數據的工作。

圖7 生成樣本數據庫的處理流程

2.7 組織成果

將原始調繪數據、原始拍照數據、外業軌跡、遙感影像樣本和其他外業資料匯總，按相關軌跡組織好文件，即可作為國情監測外業成果提交，如圖8 所示。

圖8 成果匯交組織形式

相比以往全人工參與的外業成果制作方法，利用已有的三調外業核查成果，結合FME 數據處理平臺和Python 語言等技術手段，可以批量、快速生成各個縣的國情監測外業成果，不僅實現了對現有數據資源的有效利用，讓原本短則一周、長則一個月的國情監測外業核查縮短至幾天時間，節省了成本，提高了工作效率。此外，由于新方法盡可能地減少人為參與制作的過程，作業人員只需要完成挑選拍照點的工作，然后把需要用到的數據按指定形式整理好就可以利用流程進行自動化的外業成果制作，避免了原有制作方式會出現的各種返工、重復檢查、紕漏、錯誤填寫等問題。

3 結 語

本文提出了一種利用現有的三調外業核查成果轉換成符合國情監測提交要求的外業成果的方法。利用FME 生成地物點以及截取樣本影像，同時使用Python語言標記樣本拍攝點及視野范圍，運用數據庫鏈換整合形成外業成果數據庫。整個過程中，僅第一步挑選樣本點需要人工手動去完成，其余則自動在搭建好的FME 平臺及Python 工具上進行數據處理轉換和樣本影像的裁剪。本方法基本實現了流程的自動化處理，轉換過程不再需要人工干預，避免出現不必要的人為錯誤，提高了生產效率。

三調外業的調查范圍具有全覆蓋的特性，面對如此龐大的外業數據，筆者只使用了其中很小一部分用于制作本年度的基礎性地理國情監測外業核查成果?；诒疚奶峁┑霓D換方法，除了應用于基礎性地理國情監測外，還能將這套三調的數據應用于其他專題監測項目的外業成果制作上面去。雖然不同監測項目對外業成果會有不同的細節要求，但整體上還是大同小異。本方法可根據實際需求，通過調整部分模塊位置和參數來完成轉換任務。轉換的成果除了可以作為數據成果提交外，即使在時相上不滿足提交要求的情況下，也可用于項目前期作分析參考用，實現資源復用和數據成果共享。