江西地名研究
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摘要：为了满足天地图·南昌数据现势性和准确性的需求，提出了天地图·南昌数据融合解决方案。本文在现有资料的基础上，探讨了天地图·南昌数据融合的技术路线，开展了天地图·南昌市级节点数据与省级节点数据、国家导航数据的融合工作，实现了矢量、影像以及地名地址三大类数据的融合更新，从而为政府、企事业单位及社会公众提供更加准确、权威、时效性好的地理信息服务，不断深化和拓展天地图相关应用。
关键词：天地图·南昌；数据融合；矢量数据；影像数据；地名地址数据
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引言
天地图是由原国家测绘地理信息局主导建设覆盖国家－省－市－县四级的地理信息公共服务平台，为政府、企事业单位和社会公众提供互联网版的地理信息数据和功能服务。近年来，随着天地图在各行各业应用不断地深入和扩展，保持数据资源的现势性，对数据资源进行实时或定期融合更新成为天地图平台的一项重要工作。因此，根据《关于做好2020年地理信息公共服务平台建设与应用工作的通知》（自然资办发202029）、《江西省自然资源厅办公室关于做好2020年度天地图建设与应用的通知》（赣自然资办发〔2020〕75号）文件精神及《2020年江西省天地图市（县）级节点综合评估细则》要求，为提高天地图数据现势性、准确性和丰富度，开展天地图·南昌数据融合工作。本文从实际情况出发，通过整合天地图国家主节点、省级、市级节点数据资源，开展天地图·南昌市级节点数据与省级节点数据、国家导航数据的融合工作，主要包括矢量数据、影像数据以及地名地址数据三大类，从而促进城市地理空间信息的共享和交换以及天地图的深化应用和快速发展。
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研究区概况和现有数据情况
南昌市地处江西中部偏北，赣江、抚河下游，鄱阳湖西南岸，全市面积约7200km2 ，辖6区3县，总人口约585万。本文天地图·南昌数据融合工作主要包括南昌市主城区805km2范围的矢量数据、全市域7200km2范围的地名地址和影像数据融合工作。
为了顺利开展天地图·南昌数据融合工作，对已有资料和利用情况进行了收集和整理。一是矢量数据成果，主要包括2020年天地图·江西矢量数据融合成果、2019年智慧南昌1∶500DLG、国家下发2020年Q2版导航矢量数据和国家下发2020年Q1版导航矢量数据，数据成果数据格式为ArcGIS Geodatabase，空间参考为CGCS2000坐标系；二是地名地址数据成果，主要包括2019年智慧南昌地名地址成果、2020年江西省地名地址数据成果以及国家下发2020年Q2版导航地名地址数据，数据成果数据格式为ArcGISGeodatabase，空间参考为CGCS2000坐标系；三是影像数据成果，主要包括2019年第三次全国国土调查时点变更影像和2019年南昌市全市域0.5m分辨率卫星影像，数据格式为IMG格式，空间参考为CGCS2000坐标系。
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技术路线
2.1数据融合总体原则
为使天地图·南昌最终成果数据在现势性、准确性等方面达到最优，数据融合工作应遵循如下几点原则：一是数据现势性原则，不同来源的数据融合现势性不一致时，以现势性高的数据为准;二是平面位置精度原则，不同来源的数据融合平面位置精度不一致时，以精度高的数据为准；三是数据模型表达丰富性原则，不同来源的数据融合的模型表达不一致时，以丰富度高的数据为准。
2.2技术路线设计
天地图·南昌数据融合技术路线包括如下几个步骤：一是对现有天地图·南昌数据进行收集和整合，主要包括三大类数据矢量数据、地名地址数据以及影像数据；二是开展省、市数据融合和国家导航数据融合，通过数据源中相同要素的分析比对，从中选取表达准确、现势性好、精度高的要素进行提取和合并，并对数据进行空间几何拓扑关系、空间压盖关系和空间接边关系等处理;三是对处理完毕的数据进行检查，合格后，作为成果进行提交，如不合格，则对数据进行重新处理。数据融合技术路线示意图如图1所示。
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数据融合关键点
3.1矢量数据融合
根据天地图·南昌数据融合的要求，对南昌市主城区805km2范围内的主要矢量数据要素（包括道路数据、居民地数据、铁路数据、水系数据、城市绿地数据等）进行省、市级节点矢量数据融合和国家导航矢量数据融合，矢量数据融合作业流程示意图如图2所示。
1）前期数据准备。对矢量数据进行数据提取和数据一致性处理，数据提取包括三方面内容，一是提取市级节点矢量数据中的主要要素；二是根据国家下发2020年Q2版导航矢量数据与2020年Q1版导航矢量数据中的道路数据，提取导航道路数据增量包；三是根据国家下发2020年Q2版导航矢量数据与2020年Q1版导航矢量数据中的道路顶层线数据，提取导航道路顶层线数据增量包。数据一致性处理是按照融合成果数据格式要求，将提取的数据以及省级节点数据、国家下发2020年Q2版导航矢量数据进行一致性处理，包括坐标系统转换、属性一致性处理等。
2）省、市级节点矢量数据融合。参照三调时点更新影像，分别对省、市级节点道路、居民地、铁路、水系、城市绿地数据进行数据融合。以省、市级节点居民地数据融合为例，描述数据融合作业关键点。因市级节点数据的居民地现势性较高，且更丰富，因此，市级节点数据融合范围的居民地数据以市级节点居民地数据为准，对省级节点居民地数据进行居民地数据融合，并处理好接边关系及居民地与居民地、居民地与其他数据层的拓扑关系。
3）国家导航矢量数据融合。主要是对国家下发导航数据中的道路、道路顶层线数据、铁路数据的融合。以导航道路融合为例，描述道路融合的作业方法和流程。本文采用增量形式进行数据融合，通过利用增量更新插件，对数据进行导航道路增量数据融合，分为道路新增、道路消亡、属性修改、图形变化4个部分。具体流程如下：一是用各自数据范围裁出此部分导航增量的数据，导进工作GDB中；二是道路新增数据处理，用增量更新插件进行道路属性融合及空间位置更新，确保数据位置与三调时点更新影像套合，并处理拓扑关系，直至道路新增层数据为空；三是道路消亡数据处理，与道路数据进行道路ID挂接，将道路新增数据处理时已删除的道路过滤掉，只需检查挂接上的道路，根据三调时点更新影像判断，影像上无路的进行删除；四是属性修改数据处理，根据修改字段，将修改的字段统一进行属性挂接赋值，包括道路DISCLASID值，中、英文名称，FORM值，FUNCLASS值；五是图形变化数据处理，根据图形变化数据逐一检查，参照三调时点更新影像选取空间位置套合较好的道路进行融合。
3.2地名地址数据融合
根据天地图·南昌数据融合的要求，对南昌市全市域7200km2范围内的地名地址数据进行省、市级节点地名地址数据融合和国家导航地名地址数据融合，地名地址数据融合作业流程示意图如图3所示。
1）省、市级节点地名地址数据融合。通过比对分析，智慧南昌地名地址成果质量优于省级节点数据中相应范围内的地名地址数据质量，将智慧南昌地名地址数据与省级节点数据进行融合时，对于重复的地名地址数据，保留智慧南昌地名地址数据，删除与之相对应的省级节点点位数据。
2）国家导航地名地址数据融合。通过比对分析，省、市融合后的地名地址数据质量优于国家导航地名地址数据中相应范围内的地名地址数据质量，将国家导航地名地址数据与省级节点数据进行融合时，对于重复的地名地址数据，保留省级节点数据，删除与之相对应的国家节点点位数据。
3）地名地址数据检查与处理。对融合后的地名地址数据进行检查与处理，主要包括制作type2018、简称、标签、品牌词、重要度等内容，进行去重处理、矢量数据融合处理以及最终成果拓扑关系检查处理等。
3.3影像数据数据融合
根据天地图·南昌数据融合的要求，参照《天地图数据融合技术要求》（20200731）中影像数据融合要求，利用2019年南昌市全市域0.5m分辨率卫星影像数据进行匀色处理后，制作南昌市全市域7200km2范围17—19级影像瓦片数据。影像数据融合作业流程示意图如图4所示。
影像数据融合作业具体步骤如下：一是建立文件型数据库；二是新建镶嵌数据集；三是加载影像数据；四是导入影像裁切范围；五是设置隐藏影像界线参数；六是创建切图工程文件；七是添加水印；八是发布影像服务，进行影像瓦片切图。
3.4数据质量检查
为了确保矢量数据、地名地址数据以及遥感影像数据融合能够符合设计要求，需对数据成果进行质量检查。主要包括9个方面的检查：一是空间参考系，检查数据的坐标系统、地图投影定义是否正确；二是完整性，检查数据是否完整无缺漏；三是位置精度，检查数据空间位置是否正确；四是属性精度，检查要素属性值的准确程度、正确性；五是逻辑一致性，检查文件格式、属性项定义是否符合规范要求；六是时间精度，检查数据源的现势性是否符合技术设计要求；七是影像瓦片质量，检查影像瓦片是否存在色彩异常、图面异常、信息丢失等情况；八是表征质量，检查矢量数据要素取舍、要素关系、图形概括及影像瓦片质量是否符合要求；九是附件质量，检查设计书、融合更新效果对比及成果说明等文档的正确性、完整性、一致性。
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结束语
本文通过调研南昌市现有天地图数据情况，结合数据融合的相关技术，设计并实现了天地图·南昌数据融合技术流程，阐述了数据融合过程中的关键点，实现了矢量数据、影像数据以及地名地址数据的市级节点与省级节点、国家导航数据的融合更新，完善和丰富了天地图数据内容，提高了天地图数据的准确性和现势性，从而更好地满足了政府、企业事业单位和社会公众对地理信息服务的需求，促进了天地图的深化应用和快速发展。
作者：赵 华
来源：《测绘与空间地理信息》
2024年第4期
选稿：易欣嘉玉
编辑：汪鸿琴
校对：朱 琪
审订：杨 琪
责编：耿 曈
（由于版面有限，文章注释内容请参照原文）
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