城市空间信息变化检测方法研究

ｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．２０９５—１３２９．２０１６．０４．０２３　Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｌａｎｄ＆Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ上海国土资源　城市空间信息变化检测方法研究　吴张峰，　（上海市测绘院　刘一宁　上海２０００６３）　

摘要：空间信息是城市重要的基础设施资源，大数据时代更是加快了城市空间信息的积累进程。面对海量的空间信　息，如何快速发现、挖掘和分析多源地理信息带给我们的内在价值，是空间信息有效利用上的重要课题。本文提出一种　针对地理要素的变化检测方法，实现对不同时相的同源、多源地理信息的变化分析，并应用于门牌号、道路和地表覆盖　等方面的变化检测，进而分析城市空间信息的变化趋势。　关键词：城市空间信息；变化检测；相似度；多源数据　中图分类号：Ｐ２０８　文献标志码：Ａ　文章编号：２０９５—１３２９（２０１６）０４－００８９—０３　

上海与世界上诸多超大城市一样，经历了人口剧增、　快速扩张的阶段，特别是改革开放３０多年的快速发展，上　海不断长高、长大。然而，高速发展的同时上海也渐渐开　始进入土地资源约束、环境资源约束带来的发展瓶颈。为　此上海启动了城市更新计划，对本市建成区城市空间形态　和功能进行可持续改善　］，推进区域生态环境综合整治，　解决旧城老化、中心城区趋于饱和的发展空间和土地资　源、空间环境资源利用不合理等问题。　从空间范畴看，城市更新是在现有空间内进行有效　更新和重构，这种更新和重构呈现出颗粒度小、变化周期　短、相关地理要素多等特点。因此，面对新的城市建设模　式，如何快速发现变化区域、级联更新，研究一套适合城　市空间信息变化检测的方法，对于城市地理信息的及时更　新、数据质量的有效控制以及公共服务的快速发布都尤为　重要。本文将重点针对不同空间实体类型，分析同源和多　源的数据特征，寻找适合城市空间变化的检测分析方法，　通过对旧区改造、工业用地转型、城中村改造等重点空间　变更区域的快速发现，为变化空间内相关地理信息更新提　供依据。　１　地理信息相似关系分析　１．１相似关系的评价因素　地理信息相似关系是用来描述比对要素之间在属性和　空间两方面的相似程度。其中属性相似是指比对要素在属　性信息上存在相似，可以是要素的所有属性信息，也可特　指具有代表性的重要属性信息；而空间图形相似则涉及要　素的空间位置、维数、长度、面积、形状、拓扑关系、距　离关系、方向关系以及相对关系等［２］，要素的空间相似度　受到多个因素的制约，需要根据不同要素实体类型，综合　考虑多因素的评价方法来确认比对要素的相似关系。　１．２要素标准化处理要求　由于比对要素的数据来源不同，存在平面坐标参考　系、高程系统、数据存储等方面的差异，因此，在进行要　素变化检测前需要对数据进行标准化处理，将数据的坐标　系统、高程系统、数据格式统一到一个体系下。　（１）统一空间基准：比对要素需要保持一致性的空　间基准，包括平面坐标基准和高程基准，涉及参考椭球、　原点以及地图投影等因素，这是变化检测的前提。本文将　数据统一为上海城市坐标系和吴淞高程系统。　（２）统一数据存储：由于不同存储格式在字段定　义、储存精度等方面存在差异，因此，比对要素需要保持　统一的数据存储格式，避免不同数据存储格式带来的影响　因素。　（３）统一信息表达：包括统一属性信息的描述和地　理图层的描述。对于比对要素的属性信息存在一个或多个　字段描述，需要采用统一的属性描述或者建立对照关系，　为属性变化检测提供统一属性信息标准；对于图层方面，　则需要建立地理图层之间的对应关系，或者是要素编码之　间的对应关系，确认变化检测的比对要素图层。　

２　空间信息变化检测方法研究　在地理信息相似关系的基础上，我们进一步研究空间　信息的变化关系，要素变化的种类可分为要素属性图形均　无变化、属性变化图形不变、图形变化属性不变以及图形　和属性均变化。其中，图形的变化检测比较复杂，需要考　

一　收稿—０—修订日期２６１－８　作者简介吴张峰（１７８－），男，高级工程师，主要从事地理信息系统研发及公共服务平台建设等　研究．　电子邮箱ｚｆｗｕ＠ｓｈｍｉ．ｃｎ　联系电话：０１．２５４９５０￣８１４２　

基金项目：地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室　经费资助项目　

２０１６・Ｖｏ１．３７・弛．４　Ｊ　８９　９上海国土资源Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｌａｎｄ＆Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　虑实体类型和各种因素制约。本文的检测方法更注重考虑　同一空间位置的形状、大小的变化，忽略要素的移动、旋　转等因素。　２．１属性变化检测　地理信息的属性变化检测是通过比对要素的对应属性　进行描述一致『生检测。严格意义上说，如果比对要素对应　的属性字段值存在字符不完全匹配的情况，就认定为不一　致。当然，对于代表性专题属性信息变化可替代所有属性　信息变化的情况，则研究采用新的评价标准，将分词词库　引入属性变化检测方法中。提取属性描述中的主关键词，　通过比对要素中关键词的相似度判断，确认比对要素的属　性相似度。实验证明，当关键词比对的相似度达￣１１７０％以　上，则判断为属性相似，没有变化；低于７０％，则判定为　属性变化。　２．２几何要素变化检测　（１）点要素几何变化检测　点要素的几何变化主要有新增、删除、移动等。点　要素的检测主要采用距离匹配的方法，通过欧式距离计算　公式，计算比对要素间的距离是否在判定相似的缓冲半径　内。如果计算结果在缓冲半径内，则判定为点要素几何实　体无变化。两维点和三维点的变换检测均可采用同样的方　法：　ｒ—————。————————‘—‘———————————————一　、／（　ｌ—Ｘ２）　＋（Ｙ１一　２）　＜ｋ／ｉ＇　√（　】一Ｘ２）　＋（Ｙ】一　２）　＋（ｚ】一Ｚ２）　＜丘　其中，缓冲半径Ｒ的阈值在先验值的基础上，增加ｋ因　子，用于调节不同数据尺度和不同区域等因素的影响。比　如：在制图数据库中，不同比例尺的缓冲半径受点位相对精　度的影响；同样在要素分布密集和分散的地区，可根据所在　区域的平均间距确定ｋ因子的大小，以提高检测的效果。　（２）线要素几何变化检测　线要素的几何变化主要有新增、删除、线节点移动、　线方向变化等。线要素的数据来源比较复杂，存在同源和　多源等情况，数据表达各不相同。因此，线要素的相似性　采用多因子综合评价的方式计算，针对线的长度、平均距　离、始末方向、局部形态等因素、赋予不同权重，最终根　据综合评价数值来确定线要素的相似度。　线要素无论来源的差异多大，需要在同一位置表达的　线总体走势不变，即同一位置上不同线要素都会围绕着同　一条线要素来描述的，故此，我们采用了平行度作为线要　素走势的一个衡量标准，不同数据的两条线要素平行度保　持的越好，则这两条线的匹配度越高。　首先求出待匹配线要素Ａ各个节点到匹配线要素Ｂ的平　均距离作为均值。计算各节点相对于该均值的抖动情况，　多节点抖动值累加的平均值即为鲥目对于Ｂ的平行度，具体　计算公式如下：　Ｄ　ｂ＝　其中，Ｄｂ为道路Ａ相对于Ｂ的平行度，ｄｉｓ为线要素Ａ单　个节点到线要素Ｂ的距离；ｎ为节点总数。　在道路导航数据、水系数据的变化检测中，需要增加　线要素的矢量方向因素，即线的起点到终点的斜率相似度。　（３）面要素几何变化检测　面要素的几何变化主要有新增、删除、面节点移动、　面抠除等。面积重叠度是面要素几何变化的优先检验方　法。面积叠置率的定义为两个面要素重叠部分的面积与各　自总面积的比率：　Ｄ（Ａ　，Ａ　）：垒！！　Ａｒｅａ（Ａ１）　Ｄ（Ａ。，Ａ　）：　：！　！　Ａｒｅａ（Ａ２）　其中，面要素Ａ１、Ａ２的面积分别为Ａｒｅａ（Ａ．）、Ａｒｅａ　（Ａ２），Ａｒｅａ（Ａ　ｎＡ２）为Ａ。和Ａ２的完全重叠面积。当Ｄ（Ａ　，Ａ２）　和Ｄ（Ａ：，Ａ　）都接近１时，则表示Ａ　，Ａ　两个面要素极为相　似。当然，对于面要素的检测，还需增加质心点距离、面　边线要素匹配等多种检测方法，采用多因子综合评价的方　式，对各种相似度加权平均来获得总相似度值。　

３　变化检测方法在城市空间信息监测中的应用　３．１多时相的门牌号变迁　目前，上海已建立门牌号数据周期采集机制，实现每　年全市范围内的一次更新，每次总数据量达Ｎ２ｏｏ万条，门　牌号数据分为城镇道路，城市老区，城镇新村、农村村落　和农场大队五大类型。针对２０１４年和２０１５年的两个时相门　牌号数据，采用点几何要素变化检测方法，将空间分析结　果与门牌号类型相结合，发现有些区域出现门牌号由密集　杂乱型转为整齐分散型转变的趋势（图１），门牌号属性由　城市老区的命名方法向城镇新村的命名方法改变，从空间　信息变化检测上寻找上海旧区改造的痕迹，为进一步城市　演变分析做出初步探索。　３．２多源道路线的变化检测　道路数据的来源丰富，包括道路导航数据，公开版地　图数据库中的道路数据、消防道路数据以及国情普查中的　道路数据等多种来源。通过线要素几何检测的方法，分析　多种道路数据源，比对基础地理数据库中的道路中心线，　发现存在新增、删除、移动等变更的道路线（图２），为基　础数据库的更新区域、更新种类提供依据，也是基础数据　库质量检查的有效辅助手段。　３．３地表覆盖的监测分析　由于上海已积累了２０１４年地理国情普查数据和２０１５　年地理国情监测数据，并正在逐步完成２０１６年地理国情监　测。周期性地理国情数据采集机制的建立，为上海城市空　

９０　Ｉ　２０１６・Ｖｏ１．３７・Ｎ０．４　…　，一，…　一…，　一　…，，　：　：二　二●　、　薯　：●≯’．．．一０．一・．０　‘　

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图１　多时相门牌号的变化分析　

道路导航数据　道路导航数据与消防道路数据　导航道路数据与公开皈道路数据　导航道路数据与国情普查道路教据　（蓝色为新增．粉色为消失，橙色为属性变化，绿色为几何变化、红色为属性几何均变化）　图２　多源道路的变化检测分析　Ｆｉｇ．２　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆｔｈｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｏｆｍｕｌｔｉ—ｓｏｕｒｃｅ　ｒｏａｄ　ｄａｔａ　

间信息变化检测分析提供了丰富的数据基础。地表覆盖类　数据作为地理国情普查数据的重要组成部分，客观反映城　市土地利用的各种方式，分为耕地、园地、林地、草地、　房屋建筑（区）、道路、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸　露地表、水域十大类别。采用面要素重叠度分析的方法，　计算各年份地表覆盖的重叠部分和差异部分，并根据差异　部分的大小和形状，并结合地表覆盖类型，可快速获取城　市地表变化的分布Ｊ腈况（图３）。