聚焦︱第三次土地利用调查数据建库模式与方法研究
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导读
当前，第三次全国国土调查正在如火如荼地进行。数据库建设是调查的核心环节，切实有效的土地调查数据建库技术路线，有助于提高数据库建设效率与数据质量，为顺利推进全国土地调查提供保障。本文提出以重建为核心的三次土地利用现状调查数据建库模式以及关键技术，以期为后续全面开展的调查工作提供技术支持。
第三次全国国土调查的目的是在第二次全国土地调查成果基础上，全面细化和完善土地利用基础数据，国家直接掌握翔实准确的全国土地利用现状和土地资源变化情况，进一步完善土地调查、监测和统计制度，实现成果信息化管理与共享，满足生态文明建设、空间规划编制、供给侧结构性改革、宏观调控、自然资源管理体制改革和统一确权登记、国土空间用途管制等各项工作的需要。土地利用现状调查是第三次全国国土调查（以下简称“三次调查”）的重中之重，数据库建设又是三次调查的核心环节，制定有效的土地调查数据建库技术路线，有助于提高数据库建设效率与数据质量，为顺利推进全国土地调查提供保障。本文创新性地提出了以重建为核心的三次土地利用现状调查数据建库模式以及关键技术，以期为后续全面开展的调查工作提供技术支持。
三次调查数据库建设的定位在于打破原有的数据库建设框架体系，重新建设数据库。相对于二次调查，三次调查数据库建设要求发生以下改变：库体结构改变，属性结构更为复杂；取消零星地物和线状地物，所有地物均采用面状要素形式表示；比例尺变大，调查内容更为细致；土地利用现状分类更为详细。因此，仅以变更的方式对二次调查数据进行“修修补补”式的建库方式，显然无法达到三次调查的要求。
根据三次土地调查相关规范文件，本文所提出的数据建库模式，采用了“骨架奠基，并联作业”的思路，在构建数据库骨架的基础上，分多模块并行作业，最后规整成库。并联作业模式，打破了原有单人单线的作业方式，实现多人同步作业，极大地提高建库效率，同时能较好地保障建库质量。
数据库建设技术路线如图1所示。将最新年度土地变更调查数据套合三次调查高精度DOM，构建数据库骨架，如同搭建人体206块骨骼，骨架的存在能够使得调查区域被合理地划分成若干区域，起到化整为零的作用。骨架建成后，重点核查不一致图斑、梳理年度变更数据中可继承图斑、调查城镇村内部土地利用现状，以填充细胞和血肉。最后整合各模块图层，组成有序完整的地类图斑层，并补充属性信息、融合细碎图斑，从而建成土地利用现状数据库。
图1 建库技术路线图
骨架构建是数据库重建工作的关键，主要分两步实施：第一步，直接依据实际现状，从国家下发的分辨率优于1 m的三次调查DOM和地方收集的0.2 m分辨率航空正射影像中，通过人工目视解译的方式，勾绘现状为公路、铁路、河流等主体线物的地类图斑，搭建骨架主体，确保主体框架的精准度；第二步，从最新年度的土地变更调查数据库中筛选可继承的线状地物要素，选取宽度大于一定阈值的线状地物，将原来不满足二次调查上图标准的要素，在三次调查中通过构建缓冲区的方式以面状要素形式上图，搭建骨架细节。骨架搭建效果如图2所示。
图2 骨架搭建
多种线物交叉重叠需遵从以下规则：①上压下原则，即从上向下俯视，上部的线状地物连续表示，下压的线状地物断在交叉处；②地类之间存在优先级关系，铁路用地、公路用地、农村道路的优先级依次降低；③同一地类的骨架要素交会时，应将相交处融合连通。如图3右图的高架桥、农道与河流之间的空间关系，根据规则①，高架桥应始终保持连贯，而河流被农道及高架桥打断；而图3左图的农道与公路虽处于同一水平面，但农道优先级较低，因此公路保持连贯而农道被公路打断。
图3 线物交叉情况处理示意图
搭建骨架细节时，首先基于上述规则对线状地物要素进行数据清洗与整合，其次依据线物宽度构建缓冲区，并检查面状要素是否存在拓扑错误并修复错误，最后实现线状地物面状化上图。
1）不一致图斑判读
将最新年度土地变更调查成果与三次调查DOM套合，通过原有地类图斑与影像进行地类比对，提取地方地类不一致图斑，结合国家下发的不一致图斑，构建不一致图斑层。外业人员分类型开展调查以及在线举证，记录图斑信息并采集照片、视频等辅助资料，随后将全部信息与资料推回内业，由内业人员进行审核判定，完成不一致图斑入库。
2）可继承图斑梳理
从最新的土地变更调查数据库中，提取符合继承条件的地类图斑层要素，将原有地类转换为三次调查标准地类，构建可继承图斑层。该层图斑选取应满足3个条件：①处于城镇村土地调查范围之外；②不属于大型河流、道路等骨架地物；③原有地类与影像判读地类一致。
在地类转换过程中，存在地类无法一一对应情况。如二次调查地类中地类编码为“031”（有林地）的地类，可能对应三次调查地类编码为“0301”（乔木林地）“0302”（竹林地）“0303”（红树林地）3种地类中的一种。在无法自动转换地类的情况下，可叠加地理国情普查数据、林业调查数据及地形图等辅助资料，并结合外业调查，来确定实际现状地类。除此以外，三次调查地类中还存在地类新增情况，如编码为“0304”（森林沼泽）的地类，其在二次调查中无对应地类，针对该情况，可在地类自动转换后选取出所有属于一级地类“03”（林地）的图斑，进行二次人工识别来确定其实际现状地类。
3）城镇村内部土地利用现状调查
根据城镇村内部土地利用现状调查要求与工作分类，在城镇村调查范围确定土地利用现状图斑，并进行属性赋值，构建城镇村土地利用现状数据库。
数据库精细化整合是将骨架与各模块拼装成形的过程，主要包括模块图层整合、属性信息补充和细碎图斑融合等操作。
1）模块图层整合
将骨架图斑层、不一致图斑层、可继承图斑层和城镇村打开图斑层的要素拷贝到同一图层，并按照预先设置的优先顺序进行重叠区域的擦除处理，形成调查范围内全覆盖且无重叠的地类图斑层，如图4所示。根据流程设计，骨架图斑优先级最高，而可继承图斑优先级最低，优先级较低者将被擦除重叠部分。
图4 模块图层整合
2）属性信息补充
阶段图层整合所得的地类图斑层，除“地类编码”外的其他字段均存在信息缺失或不完整的情况，需进行字段信息补充，主要包括空间叠加赋值、规则演算赋值和人工干预赋值。
空间叠加赋值是通过范围图层与地类图斑层的空间叠加操作，将范围图层要素的属性值赋给与其空间相交的地类图斑的相应字段的方法，如图5所示。该方法适用于权属单位代码/名称、座落单位代码/名称、耕地坡度级别等字段的批量赋值。
图5 空间叠加赋值示意图
规则演算赋值是以地类图斑的图形信息或其他字段信息为参考，根据字段的填写标准或计算公式来演算字段值的方法。该方法适用于图斑编号、图斑面积、飞入地标识等字段的批量赋值。
人工干预赋值是作业人员通过目视判读之后对字段进行手动赋值的方法。
3）细碎图斑融合
细碎图斑融合是降低图斑破碎程度的重要步骤。细碎图斑分为两种：一是面积小于阈值的小图斑，参照文献[1]中对最小上图图斑面积的要求，通常建议将面积阈值设为100；二是紧凑度小于阈值的狭长图斑，参照文献[6]针对紧凑度的实验分析结果，通常建议将紧凑度阈值设为0.1。紧凑度是描述面状要素形状的方法之一，它能够表现出图斑的细长程度，其计算方式是面积与周长之比(SA /LA)。
细碎图斑的融合规则为：若细碎图斑与相邻图斑在地类编码、权属性质、权属单位代码、座落单位代码、扣除地类编码、扣除地类系数、耕地类型、耕地坡度级别等字段均具有相同字段值，则将细碎图斑归并到该相邻图斑中；若存在多个符合条件的相邻图斑，则选取公共边最长者进行优先归并；若不存在符合上述条件的相邻图斑，则将匹配条件降低到仅需权属与座落信息相同，以维持数据的真实性为前提，再选取合适的相邻图斑进行归并。
在骨架构建的过程中，将抽取最新年度土地变更调查数据库中不属于主体骨架的道路、河流和沟渠等线状地物，通过构建缓冲区的方式以面要素形式上图。实际操作过程中，两个线物创建的缓冲区常常会发生重叠的情况，如图6所示，因此需要分别对重叠区域和缺失区域进行处理，使得线物构建的面要素不仅具有正确的拓扑关系而且更符合实际情况。
图6 线物缓冲区的重叠与缺失情况
1）重叠区域处理
首先根据图斑地类进行图斑优先级判断，铁路用地、公路用地、城镇村道路用地、农村道路以及河流水面这5种地类的优先级依次降低，优先级较低的图斑将被擦除重叠区域。
若图斑地类不属于上述5种地类，无法判断图斑优先级，则根据图斑被擦除前后的紧凑度变化量来决定图斑优先级。图斑紧凑度可反映图斑的紧凑程度和圆滑程度，紧凑度值与图斑面积成正比，而与图斑周长成反比。在可控范围内，图斑紧凑度越高越好。
假设同时擦除图斑P1与P2的重叠区域，见表1。两个图斑面积减小量相同，图斑P1周长增大，而图斑P2周长减小，显然图斑P1紧凑度减小量比图斑P2的更大，因此图斑P1优先级更高，应擦除图斑P2的重叠区域。
表1 基于紧凑度的图斑优先级判断
2）缺失区域检测
假设图斑P1与P2的公共点为O 点，与其相邻的两个点分别记为A 点和B 点，O 点与A 点之间的连线记为LA，O点与B 点之间连线记为LB。当LA与LB符合以下任一情况时，则说明O点所在位置为缺失区域。
①LA与LB的长度均小于各自所属线物的宽度，如图7a所示。
②LA与LB中仅有一方的长度小于其所属线物的宽度，且∠AOB 的角度小于30°，如图7b所示。
图7 缺失区域检测
由于实际地物形状复杂，仅以O 点与相邻点之间的距离作为长度判断依据过于理想化，因此需对线LA与LB进行延展。以线LA为例，如图8所示，沿OA 方向依次遍历下一个相邻点An (n =1,2,…)，若O 点、An点连线与O 点、A 点连线之间的夹角小于10°，则将线LA延展到An点，当夹角大于10°时则停止延展。
图8 延展线LA
3）缺失区域填充
由线LA、线LB及AnBn两点之间的连线可构建一个多边形M ，将LA与LB简化为直线，即得三角形△OAB ，如图9a所示。如果△OAB为锐角三角形，则将多边形M作为填充区域，归并到宽度较大的面要素中。如果△OAB 为钝角三角形，如图9b所示，则延长B 点所在边，使其与线LA相交，记交点为X 点，记O 点到X 点之间的线段为LX，将线LX、线LB及XBn两点之间的连线构建的多边形作为填充区域，归并到线LB所在面要素中，完成缺失区域的填充。
图9 缺失区域填充方案
浙江省宁波市鄞州区作为国土部指定、全省唯一的第三次全国国土调查试点单位，采用本文建库模式来开展第三次土地利用现状调查工作。以2016年度土地利用变更调查数据库为参考数据，首先利用线物智能构面技术提取主要河流、道路等图斑作为骨架要素。在此基础上，以并行方式进行以下3个模块的操作来分层填充图斑：①对国家和地方提取的不一致图斑，以内外业结合调查的方式再次判读；②根据参考数据和土地利用分类标准梳理可继承图斑；③对城镇村内部图斑进行细化调查。最后将各模块图斑进行组装，整合成完整的土地利用现状数据。通过对土地调查作业流程的模块化定制，原有单人单线的作业方式转变为多人同步作业，各个模块之间分工明确并且无缝衔接，相比二次土地调查，建库时间明显缩短，作业效率得到极大提升。
在“骨架奠基，并联作业”建库思想指导下，鄞州区试点仅使用不到半年时间即完成了全区的土地利用现状调查工作，并于2017年12月生成如图10所示的1:50 000土地利用现状图。该试点所生产的土地利用数据库建设成果地类划分细致、数据准确，且已通过省国土资源厅的质量检查验收，为省国土资源厅开展土地管理工作提供了重要的数据基础，同时这也验证了本文建库模式的科学性与可行性。
图10 鄞州区土地利用现状图
在建库过程中，虽然建库模式的可行性得到证实，但同时还发现了影像数据解译效率低和人工干预程度较高的问题。虽然影像自动解译的研究工作已取得一定成效，但仍难以直接应用到土地利用现状调查工作中。在土地调查领域里，对影像数据的利用方式目前仍然以目视解译为主，在线物筛选、地方不一致图斑提取和可继承图斑梳理等工作中，需要人为判别二次调查地类与现状地类是否相同。后续研究中将考虑融入机器学习相关算法，研究二次调查成果辅助下的影像地类变化智能化判断方法，降低人工干预程度，从技术层面提高作业效率。
本文提出了以重建为核心思想的三次调查土地利用现状数据库建设模式，将继承与创新相结合，在重新构建库体DNA的前提下选择性继承原有二次调查成果库体的细胞组织，采用多任务并联协作与整合的方式优化作业人员的分工配置，不仅极大减轻外业工作量而且显著提升内业建库效率。其次，提出线物智能构面关键技术，解决了三次调查中线矢量转化为面矢量时遇到的图斑缺失或重叠等难题，为形成精准高效的建库模式提供了可靠的技术支撑。最后，经鄞州区试点验证，本文所提出的三次土地利用调查数据建库模式及关键技术具有可行性，且能够为各市县地区开展土地调查工作提供参考。针对试点土地调查工作中发现的人工干预程度过高等问题，后续研究中将考虑融入机器学习相关算法，研究影像数据与二次调查成果相结合的地类变化智能判别方法，提升数据建库自动化水平。