摘 要：由于空間數據的數據來源、數據格式、數據結構的不同，需要采用一定的技術方法才能將它們合并在一起使用，這就產生了數據融合問題。本文提出了多源矢量海圖數據融合的理論和方法，引入Geodatabase數據模型，將多種文件格式的數據源融合到統一的數據庫系統中，并且對空間數據融合中的幾個關鍵技術進行了探討。
關鍵詞：數據融合；數據模型；Geodatabase
A study on the integration of multi-resources Chart data based on ArcGIS Geodatabase
Yin Xiao-hui①②  Wang Li-wei②     
① Institute of Surveying and Mapping，Information Engineering University，Zhengzhou 450052
② Navy Press，Tianjin 300450
ABSTRACT: Because spatial data has different sources, different fomat and different structure, we should use some technical methods to share them. Then, it cause a problem of data integration. This paper brings forward solutions for Chart data integration. We choose Geodatabase to solve this problem. It mixes multi-resouces data which use file format together in an uniform database system. And, we discuss some key technical methods to solve the problem of data integration.
Keywords:  data integration; data model; Geodatabase
1 引言
不同的GIS應用部門在同一地區、同一比例尺的空間數據往往采用不同的數據源（外業實地測量、航空攝影圖像、衛星圖像、地形圖、海圖、航空圖和各種各樣地圖）、不同的空間數據標準、不同的的數據模型及空間物體分類分級體系進行重復采集。這不僅造成了人力、財力的巨大浪費，還引發了空間數據的多語義性、多時空性、多尺度性、存儲格式的不同以及數據模型與存儲結構的差異等，給GIS部門之間的數據共享和數據集成帶來極大困難[1]。海圖生產過程中同樣存在這樣的問題，因此，將數據融合技術應用于海圖生產工作具有極大的現實意義。
2海圖數據源
目前，國際國內數字海圖大致有以下幾個數據源[2]：
(1)      各國官方海道測量部門提供的符合IHO S-57標準第三版的ENC。
(2)      挪威C-MAP公司提供的CM93/3矢量海圖庫。
(3)      德國的SevenCS公司提供的DNC (Direct ENC)矢量海圖庫。
(4)      英國航道測量局(UKHO)出售的光柵圖。
(5)      我國航保部出版的中國海域的數字海圖，其格式為VCF (Vector Chart Format)，其編碼為ArcInfo中的數據格式。
(6)      交通部海事局出版的中國港口圖，其電子海圖數據可以按IHO S-57格式提供。
而數字地圖的數據源主要是ArcInfo的Coverage、Shapefile格式及其作為交換格式的E00格式，和MapInfo的MIF格式。
3數據融合理論與方法
空間數據融合是指[3]將同一地區不同來源的空間數據，采用不同的方法，重新組合專題數據，補充物體的分類分級和屬性，進一步改善物體的幾何精度，消除以下差異：空間物體在不同的空間數據模型中多次采集所產生的數據描述上的差異；相同或不同的數據模型采用不同的分類分級方法采集所產生的要素屬性差異；空間數據的應用目的不同表現在要素綜合詳細程度上的差異以及多次數字化所產生的幾何位置差異。
根據數據源不同，空間數據融合分為矢量數據融合和柵格數據融合以及矢量數據與柵格數據的融合。本文主要對矢量數據融合的問題進行討論。
空間數據融合可以有以下幾種思路[4]：
一是保持各圖種各自的要素編碼和數據格式，通過對不同圖種作快速切換顯示的方法實現不同數字地圖的共用，保持各圖種處于相互獨立的狀態。
二是以一種數據編碼為基礎，將另一種要素擴充到該要素編碼集上，并用該要素數據格式作為數據格式的統一標準。
三是設計一種能融合多種數據的空間數據模型及其數據格式，研制實現多源數據融合的軟件，統一符號系統。
顯然，只有第三種方法才能真正實現不同數字圖種之間的統一。這種方法將空間物體在各種各樣的空間數據模型中多次采集所產生的差異以及相同的數據模型幾何位置多次數字化和物體類型不同的抽象概括所產生的空間數據結構、幾何位置和要素屬性等的統一處理，在最大程度上實現多種數據源的完全轉換。
4 Geodatabase數據模型
Geodatabase是ArcGIS 8引入的一個全新的空間數據模型，實際上是建立在DBMS之上的統一的智能化的空間數據庫。它采用面向對象技術將現實空間世界抽象為由若干對象類組成的數據模型，每個對象類有其屬性、行為和規則，對象類間又有一定的聯系。用戶可以在已有的空間數據模型之上建立符合應用需求的擴展模型。因此，它不僅接近于人類對地理空間世界的認識，而且還具有較好的客戶化能力和擴展能力。
Geodatabase是一個地理數據統一存儲的倉庫，所有數據（矢量數據和柵格數據）都能在同一數據庫里存儲并中心化管理。其模型結構如圖1所示：

與以往的數據格式相比，Geodatabase的優越性主要體現在它對要素的建模上。它搭建了一個數據倉庫的模型框架，這樣用戶可以輕易地創建智能化要素，模擬真實世界中對象的作用和行為。另外，Geodatabase還兼容了ArcInfo以前的Coverage和Shapefile格式，避免了數據格式的共享問題。所以，我們希望使用Geodatabase數據模型來描述海圖數據。
5數據融合的關鍵技術
數據融合需要解決以下幾個方面的問題：
5.1 數據模型的融合
數據模型的融合是指將兩種以上的不同數據模型融合成一種新的數據模型，這種新的數據模型應能最大限度地包容原數據模型，然后將不同數據模型的數據向新的數據模型轉換。因此，數據模型融合的關鍵在于新的數據模型的設計，我們引入Geodatabase數據模型作為統一數據模型將多種數據源的海圖數據向Geodatabase目標數據轉換。Geodatabase的要素類是對現實地理世界的對象化。在空間數據庫中，要素類的表現形式就是關系數據庫中的一個表，該表可以統一存儲空間數據和屬性數據。由于模型轉換時涉及到目標間多對多映射的復雜關系，還有地理信息的多語義性，我們需要對Geodatabase模型進行合理的設計，盡量減少在數據模型轉換的過程中造成的信息損失。
5.2物體分類分級的統一
物體的分類、分級統一，主要是解決兩種數據源由于分類分級所采用的方法和分類、分級的詳細程度不同所產生的差異。這種差異主要體現在地理要素編碼上。我們需要研究出一種新的要素屬性編碼方案，這種方案應能基本上保持對已有編碼體系的兼容性，又能克服它們所存在的缺點。兼容性可以通過相應的轉換機制實現，即能方便地將舊的編碼轉換到新的編碼系統中。新的編碼方案應能更加科學地體現出要素的分類特點，使要素分類更加合理；應能充分提供對每一要素屬性作詳盡描述的能力，保證要素屬性描述的完備性。將數字地形圖、航海圖、航空圖所有要素綜合分類、分級、統一定義和統一編碼，是實現各圖種數據共享、相互兼容，便于不同比例尺數據相互轉換的重要步驟。
新的數據模型仍然采用原coverage數據模型的分層模式，將整個電子海圖數據分為14個專題層，29個物理層（表1為1-6層示例）。其中，海洋陸地層、資料檔案層和圖幅索引層為單獨設立的3層，用來宏觀地描述海洋陸地包括深淺水域的具體分布即對海圖資料采用情況及電子海圖的出版、歸屬、相關說明等信息作一一表述。

海圖將要素分成測量控制點、陸地方位物、地貌、水系、居民地、交通運輸、管線和垣柵、海洋/陸地、水深/底質、港口設施，助航設備、礙航物、近海設施、航道、區域界線、服務設施、水文/磁要素、圖幅索引、數據檔案、英文注記、圖面配置等21個大類，每個大類包含多個要素類和一個注記子類如表2所示。
實現物體分類分級統一的基本方法是建立目標轉換對照表，將同一目標的編碼、屬性一一羅列，進行對照轉換。有些沒有對應關系的目標無法建立對照表，這時就要對該目標和屬性進行重構。
5.3幾何位置的融合
    由于數據獲取時采用的數據源不同、比例尺不同、作業員的個人素質有差異，以及更新的時間不同，同一地區的數據經常存在著一定的幾何位置差異。幾何位置融合是一個比較復雜的過程，需要用到模式識別、統計學、圖論以及人工智能等學科的思想和方法。
    幾何位置融合應包括兩個過程：一是實體匹配，將兩個數據集中的同一地物識別出來；二是根據兩種數據源的幾何精度將匹配的同名實體合并。實體匹配的依據包括距離度量、幾何形狀、拓撲關系、圖形結構、屬性等。匹配的算法有幾何匹配、拓撲匹配和語義匹配等。對同名實體的幾何位置進行合并，首先要對數據源的幾何精度進行評估，根據幾何精度，合并應分兩種情況進行討論。如果一種數據源的幾何精度明顯高于另一種，則應該取精度高的數據，舍棄精度低的數據；對于精度相近的實體，還要區分點、線、面來探討合并的方法。點狀對象融合方法有[6]片面最近鄰居連接方法(one-sided nearest-neighbor join method)、相互最近方法(mutually—nearest method)、概率方法(probabilistic method)和標準化權重方法(normalized—weights method)等。線狀對象的合并主要采用關鍵點融合法和數學形態學方法。
5.4拓撲重建技術
空間關系劃分為無拓撲（Cartographic Spaghetti）、鏈節點拓撲（Chain-node）、平面圖拓撲（Plane Graph）和全拓撲（Full Topology）四種拓撲等級。地理信息的各種數據源采取的拓撲結構不盡相同，有CDC數據源的全拓撲和無拓撲結構，也有S-57的鏈拓撲結構。海圖數據庫中數據的完整性是非常重要的。Geodatabase提供了兩種機制用于構建空間數據完整性——平面拓撲和幾何網絡。平面拓撲是地理要素間的空間關系，是對相連或相鄰的點、線、面之間關系的科學闡述，具有在連續投影變換下保持相對關系不變的特性，它是確保數據質量的基礎。拓撲能提高數據的空間分析能力，并且在確保GIS數據庫質量方面扮演著重要的角色。拓撲的實現依賴于一組完整性規則，它定義了空間相關的地理要素和要素類的行為。幾何網絡用于模擬線性系統，如道路交通網絡。支持豐富的網絡跟蹤和分析功能。網絡是由一系列相互連接的點和線所組成的系統，一個網絡是一個連接圖。網絡元素的連通性是網絡分析的基礎，另外，相互聯通的網絡元素本身的屬性也可以控制網絡的流通。在ArcCatalog下建立幾何網絡，如圖2所示：
6 結束語
多源海圖數據的融合是一項非常復雜的工作，尤其各數據模型轉換的信息缺失問題一直沒有得到很好的解決。我們引入了ArcGIS的Geodatabase數據模型，將各種文件數據通過融合技術存儲到統一的數據庫數據模型中。通過對空間數據融合，消除了因空間數據模型、物體的分類分級和幾何位置的精度等引起的差異，為實現空間數據的共享，擴大空間據使用范圍，減少空間數據的維護和獲取費用，同時也滿足了特定用戶要求的空間數據生產，提高數據生產效率和質量，對整個地理信息產業的發展有著舉足輕重的作用。