地質約束條件下的地質體智能綜合方法研究

徐 可王永志陳圓圓陳堂雷蔣作瑞

1.吉林大學地球探測科學與技術學院,吉林 長春 130061;2.吉林大學綜合信息礦產預測研究所,吉林 長春 130061;3.河北省區域地質調查院,河北 廊坊 065000;4.北京創時空科技發展有限公司,北京 100083

地質圖編制是一項復雜的專業性系統工程(王家耀等,2011;李廷棟,2011),重復性工作量巨大且專業性要求高。為了提高工作效率和制作效果,GIS軟件中的地圖綜合模塊在計算機輔助制圖過程中起到了重要作用(毋河海,2012;王忠蕾等,2012;劉素楠和李通國,2014;艾廷華,2016),但其處理邏輯簡單難以滿足地質圖編制專業級要求。近年來,制圖專家一直在探索采用人工智能方法協助地質圖編圖(應申和李霖,2003;王家耀等,2005;王家耀和錢海忠,2006;武芳等,2017),將基于規則(李麗,2018)、基于模型(何文娜等,2020a;黃新文等,2020)、基于知識(王楊剛等,2019;楊星辰等,2020a)等制圖方法融入地質圖編制工作中,使得地質編圖過程更為科學、智能。為了有效提升地質編圖工作中地質體綜合的工作效率(柯學等,2008;鄒勝武等,2013;游晉卿等,2015;何文娜等,2019;李仰春,2020;楊星辰等,2020b),文章提出了一種將制圖綜合方法和地質約束條件(以專家知識形式體現)相結合實現地質體智能綜合的方法,在地質代號、地質年代等地質專家知識和編圖規則驅動下,自動或交互完成屬性相同或相近、空間相鄰地質體合并等任務,為人機交互式快速完成地質體綜合提供了一種新型工作模式。

1 地質約束條件下的地質體綜合框架

在地質圖縮編工作中,處理的核心是面狀地質體(張思科等,2009;翁正平,2013),單個地質體或多個地質體處理后形態要與原始地質體保持幾何相似性,同時每個地質體的地質年代、巖石名稱等屬性數據更新結果要符合地質規律,這些處理涉及地層、巖體、礦床等形態、分布和相互關系等(Winchester,2002)。地質體的處理主要以地質體的一個或多個重要屬性(如地質代號)為依據,采用化簡、概括、位移、刪除等地圖制圖的綜合方法完成,即同時從空間形態、屬性值上對地質體進行綜合(王家耀等,2014),實現大比例尺到小比例尺的地質圖縮編或同比例尺其他專題圖件的編制(劉立國等,2011;陳圓圓等,2021)。

為了將制圖專家從耗時費力的地質體綜合工作中解放出來,文章借助人工智能、地圖制圖、地圖可視化、地質專家知識等跨學科的多種技術融合的優勢,以地質專家知識作為重要約束條件驅動地質體的綜合任務(合并、夸大、移除等)。起重要約束條件的地質知識包括地質格架、構造單元、地層分區、巖漿演化、斷裂系統等內容(黃輝等,2021),地質代號、地質單位名稱、地質年代、類型標識等專家知識和原始地質圖件數據一起作為數據輸入,由智能算法驅動地質體綜合過程的完成(圖1)。地質體智能綜合采用自動化無人值守和人機交互式兩種方式合作完成同屬性相鄰地質體合并、屬性相近相鄰地質體合并。此外,亦可在地質約束條件下完成夸大地質體、微小地質體消除等地質體綜合任務。

圖1 地質約束條件下的地質體智能綜合框架Fig.1 Framework of using geology-constrained intelligence to merge geologic bodies

2 地質體智能綜合方法

地質體智能綜合方法包括對地質體開展的同屬性合并、交互式選擇合并、繪圖合并、消除微小地質體、夸大小地質體等多種方法,文章以前三種方法為例加以說明。

2.1 同屬性合并

同屬性合并是地質體智能綜合的重要任務之一,是指對兩個以上屬性相同且空間上相鄰的地質體進行自動化合并,可對全圖或指定范圍的多個地質體按指定的一個或多個屬性字段快速、自動合并(孟祥卉等,2020),這些字段值是從大比例尺地質數據庫中經屬性繼承提取并更新過來的專家知識(巖石名稱等)。將指定的屬性相同、空間范圍相鄰的地質體(圖2a)合并形成新的更大一些的地質體(圖2b),即屬性相同的A1、A2、A3合并生成A,B1、B2、B3合并形成B,C1、C2消除邊界創建了C,根據地質專家知識中的源圖幅到目標圖幅的地質代號、地質時代等映射關系,為合并后的地質體賦予符合地質規律的新屬性(如新的地質代號);D、E未發生改變。此操作適用于快速完成大數據量的地質體的智能合并。

圖2 同屬性合并原理圖Fig.2 Diagram of merging geologic bodies with the same properties. (a) Original geologic body data. (b) Merging result of the geologic bodies with the same properties

同屬性合并一般是對一個地質體圖層中所有要素或部分符合條件的要素進行的自動化的處理,其完成任務的偽代碼如下:

(1)獲得地質體集合D;

(2)創建合并后地質體保存集合N;

(3)從集合N中提取屬性字段集合F=∑Fi,i=1,2,…,n;

(4)選擇用于合并的字段集合C(C∈F,C=∑Cj,j=1,2,…,m,m＜n);

(5)提取符合條件集W的地質體子集G(G∈D∩W,G=∑Gt,t=1,2,…,p,W=∑Wk,k=1,2,…,q);

(6)從子集G中提取下一個地質體Gt;

(7)若Gt為空(最后一個地質體后面),則執行步驟(15);

(8)Gt地質體非空,則提取與之空間相鄰的地質體集合E(E=∑Er,r=1,2,…,v);

(9)提取E的下一個要素Er;

(10)若Er為空,則執行(13);

(11)若Er未合并過,則計算Ns+Gt∪Er;

(12)執行步驟(9);

(13)為Ns屬性賦值,將Ns保存至地質體集合N;

(14)執行步驟(6);

(15)清除內存,結束合并任務。

2.2 交互式選擇合并

當合并少量空間相鄰、屬性相同或相近的地質體時,可采用較同屬性合并更為靈活的交互式選擇綜合方法。在圖3a中選擇兩個空間相鄰、屬性相同或相近甚至不同的地質體B2、B3,合并形成了圖3b中一個新的地質體B,屬性可用兩個原地質體的屬性映射值或重新賦值。A1、A2、A3、C1、C2、C3等未被選中則無變化。此方法適用于小范圍、綜合考慮地質知識的較復雜合并任務(如接邊)。

圖3 交互式選擇合并原理圖Fig.3 Merging diagram of interactively selected geological bodies. (a) Original geologic body data. (b) Merging result of the selected geologic bodies

2.3 繪圖合并

在地質圖編制時(如縮編),經常需要對空間不相鄰、屬性相同或相近的多個非重要小地質體進行處理,受不同地質圖可視化規則制約(如小比例尺),在合并成一個新的較大地質體后,該地質體的幾何形態仍需真實反映原始多個小地質體的空間分布效果。可采用多個地質體的外包絡邊界或在其外圍繪制一個覆蓋所有小地質體的新地質體以完成綜合;經融合實現綜合的地質體屬性可由被合并的一個小地質體的關聯地質知識映射得到,亦可賦予新值。在圖4中,屬性相同的3個地質體B1、B2、B3被融入新繪制的地質體B中。對于多個屬性不完全相同(屬性相近)的小地質體(如圖5a中D1、D2、E),需編圖專家干預并確認后,方可被融入新地質體內(如圖5b所示)。

圖4 繪圖合并原理圖(屬性相同)Fig.4 Diagram of merging geologic bodies with the same property into a drawn bigger polygon. (a) Original small geologic bodies with the same properties. (b) Merging small geological units with the same property into a drawn outer polygon

圖5 繪圖合并原理圖(屬性相近)Fig.5 Diagram of merging geologic bodies with similar properties into a drawn bigger polygon. (a) Original small geologic bodies with similar properties. (b) Merging small geologic bodies with similar properties into a drawn outer polygon

3 數據驗證及效果分析

3.1 實現技術

地質體智能綜合算法集成了地質、地學信息、計算機、制圖等多領域的交叉學科技術(王楊剛等,2019;何文娜等,2020b),以軟件功能形式呈現和使用。地質體智能綜合算法模塊基于MapGIS K10桌面組件,使用Visual Studio 2013作為開發工具,采用面向對象程序設計語言C#編程實現,數據庫采用易于移動的Access。此外,還基于ArcGIS Engine 10.X開發了ArcGIS版智能地質編圖軟件。

3.2 實驗數據

以中國地質調查局提供的1∶5萬的內蒙古北山地區雙紅山幅(K47E010007)和青山幅(K47E011007)兩幅地質圖作為實驗數據(雙紅山幅包含621個圖元、青山幅包含366個圖元),開展地質約束條件下的地質體智能綜合算法驗證。兩幅數據使用西安1980坐標系、投影類型為高斯-克呂格 (橫切橢圓柱等角)投影、數據格式為MapGIS,地質體圖層的屬性含有地質年代、地質代號、地質單位名稱、子類型標識、重要性標識等主要字段。對兩幅地質圖數據配套報告進行深入分析,從中提取出地質專家知識,整理并保存在按上述屬性建立的結構化的地質演化關系表中,導入到數據庫后由地質體智能綜合模塊自動調用。

3.3 效果分析

(1)同屬性合并

采用青山幅(K47E011007)作為輸入數據,以地質年代作為綜合字段進行同屬性合并實驗(李鐵鋼,2004;徐志剛等,2020;董培培,2021)。對比合并前后的圖件(圖6)可以看到,圖幅上部地質年代為晚石炭世(C2)的多個地質體全部被合并,中下部地質年代為早石炭世(C1)的若干個地質體亦被合并為一個整體,地質體的數量明顯減少,圖面表達更為簡潔。 “一鍵操作”的同屬性合并功能在地質知識驅動下完成,即基于原始數據、目標數據之間地質代號、地質年代等地質專家知識的約束,對原始地質體進行空間要素、屬性數據的智能化高效合并。

圖6 同屬性合并效果對比圖Fig.6 The original geologic body data (a) vs. the merging result of geologic bodies with the same properties (b)C1-the early Carboniferous;> C2-the late Carboniferous;> T3-the late Triassic;> Qh-the Holocene

(2)交互式選擇合并

以雙紅山幅(K47E010007)數據為源數據,對其開展人機交互選擇的地質體合并操作。選擇多個地質年代為早石炭世(C1)的小地質體(圖7a),并將其綜合成一個新的地質體的結果(圖7b),其他未涉及的地質體則不受影響。

圖7 交互式選擇合并效果對比圖Fig.7 The original geologic body data (a) vs. the merging result of selected geologic bodies C1-the early Carboniferous;> C2-the late Carboniferous;> D2-the middle Devonian;> S3-the late Silurian

(3)繪圖合并

以雙紅山幅(K47E010007)作為原始數據(圖8a),在圖中地質代號為γπ(花崗斑巖脈)的兩個小地質體外圍繪制多邊形,綜合效果顯示在圖8b中;亦可用兩個小地質體的外包絡線生成新地質體實現綜合。綜合后的地質體屬性要符合該區域的地質規律,可繼承某個小地質體的屬性(如地質代號)或賦以新值。以圖9a為例,地質代號為γπ的地質體與其鄰近地質代號為ηγ(二長花崗巖)的地質體合并后,目標地質體的地質代號為ηγ(圖9b)。

圖8 繪圖合并效果對比圖(屬性相同)Fig.8 The original geologic body data (a) vs. the merging result of small gologic bodies with the same property into a drawn outer polygon (b)γπ-granitic porphyry dike

圖9 繪圖合并效果對比圖(屬性相近)Fig.9 The original geologic body data (a) vs. the merging result of small gologic bodies with similar properties into a drawn outer polygon (b)γπ-granitic porphyry dike;> ηγ-monzonitic granite

4 結論

(1)為了提高地質圖編制過程中地質體的合并速度,文章提出了地質約束條件下的地質體智能合并方法,設計了基于地質專家知識的地質體智能綜合框架。

(2)以地質專家知識為核心約束條件,設計了同屬性合并、交互式選擇合并、繪圖合并三種主要的地質體綜合方法,基于MapGIS實現了桌面版地質體智能綜合模塊。

(3)采用北山地區兩幅1∶5萬的地質圖作為數據源,對地質體的智能綜合模塊進行驗證,經測試地質體智能綜合方法幾何形態符合地質規律、地質知識數據映射結果正確,可極大提升地質體綜合效率。

目前,地質體智能綜合模塊已在智能地質編圖軟件中發布且已投入使用,后續將繼續完善和增加新的地質體、地質界線等綜合模塊,為地質圖編制人員提供了更大便利。