张书珩

（抚顺市地理信息局，辽宁 抚顺 113006）

摘要：本文介绍了我国天地图数据融合内容，同时，着重对居民地、道路、水系、境界、土质、植被等地理信息要素融合技术方式进行全面分析，同时，利用数据融合后的成果完成各节点的数据发布，希望通过本文给日后从事天地图工作的技术人员在数据融合方面提供切实可行的技术支撐，以下为详述。

关键词：天地图；数据融合关键技术；分析

天地图是国家测绘地理信息局建设的地理信息综合服务网站，基本架构包括国家、省市三个级别的地理信息公共平台。天地图的目的在于促进地理信息资源共享和高效利用，提高测绘地理信息公共服务能力和水平，改进测绘地理信息成果的服务方式，更好地满足国家信息化建设的需要，为社会公众的工作和生活提供方便。在当前信息化产业日趋发展的时代背景下，天地图服务功能的完善性以及数据资源的精准性尤为重要，社会公众对于天地图的利用如定位、漫游、乘车、旅游、购物等功能成已为生活中必不可少的一部分，然而，天地图如果想保持其可持续性发展，核心问题在于数据如何快速更新和实现技术融合，而现阶段的天地图所应用的平台软件、数据源以及配图方式等都体现出了一定的差异性，尤其各个节点数据源的坐标系、投影方式、属性字段等各不相同，这就需要在数据融合前进行技术处理后方可投入使用。因此，数据融合的主要关键问题在于技术。

一、对于天地图数据融合的重点内容

天地图数据融合所包含的内容较多，其中涵盖着矢量数据融合、影像数据融合以及POI数据融合等内容，矢量数据包括居民地、道路、水系、境界、土质、植被等六类要素；影像数据包括卫星遥感影像数据、航空摄影影像以及无人机航空影像等；POI数据即社会公众感兴趣的地理信息数据，如政府机关、学校、餐饮、医院等社会公众关注的信息。以上三类数据源通过数据融合处理、发布服务、数据切片、服务调用等方式实现国家节点、省市节点三级数据融合。

二、对于天地图数据融合技术方式分析

（一）关于道路数据融合方式分析。道路数据融合技术一般是将国家节点路网数据作为基础数据，本文对路网数据融合方式进行了分析，最为主要的方式就是利用国家节点道路距离三十米，逐步向省市级节点道路从空间上进行拓展和择选，把道路平均分为缓冲面部分相交、缓冲面完全包含以及缓冲面无相交这三个类型，借助国家节点路网缓冲面部分相交的作用对其予以擦除，最终构成一个系统化的缓冲面外道路要素集[1]。

（二）关于水系数据融合技术方式分析。水系数据融合技术指的就是将省级节点作为水系数据的基础底图，结合当前的市级数据情况，首先对道路数据要素和省级节点水系数据进行综合分析，而后对道路和相关数据之间存在的冲突和矛盾进行处理，同时，参照高分辨率影像数据水系分布情况，对水系数据予以参照更新，而后参照其他不同比例尺矢量数据的拓扑情况，对其中空间分布位置予以检查，根据其中关键的水系进行重点核查，结合国家主节点水系要素，对省级节点数据内容进行增补和修改，将其他要素和水系要素之间存在的诸多问题进行科学合理的交叉结合，构成一个系统完整的水系数据模型[2]。

（三）关于土质、植被、境界和居民地的数据融合技术方式分析。土质、植被、境界和居民地的数据融合，一般都是将省节点作为基础底图，以此为参照基础，结合国家节点的数据标准和格式，对其中的各类要素通过参数转换、数据处理等技术方式予以实现，对其相关空间位置、属性进行更新，同时，可以参照0.5米分辨率影像及时对土质、植被、境界和居民地等要素进行矢量化生产，确保其准确性和现势性，最终促使各要素数据实现有机的统一和融合。

三、对于天地图数据融合关键技术的实现方式分析

（一）关于节点路网非重复要素筛选技术的应用分析。节点路网非重复要素自动筛选技术指的是在对节点数据结构进行切实分析的基础上，将国家节点数据作为基础内容，借助叠置分析等的作用，对省节点道路的相关数据和国家节点路网未能重复的部分参数进行自行择选，通过这一方式对国家主节点路网数据进行增补和填充，最终对国家节点路网空间进行重塑，促使其内部空间结构更为科学[3]。

（二）关于多源数据空间位置冲突处理技术的应用分析。在对不同数据类型予以融合的过程中，将会遇到诸多的难题，比如，在对土质、植被、境界和居民地等要素予以融合时，这些矢量数据的融合就会存在诸多的冲突和矛盾问题，此时，若想对这些数据予以结合和统一，就应当借助ArcGIS软件缓冲分析以及叠置分析技术对其进行空间计算，尤其是针对其中的冲突图源会自行分析并识别，这就会使多源数据空间位置中存在的冲突和矛盾都进行自动化处理，促使数据融合环节更具高效性和科学性。

（三）多源异构POI数据融合技术性的应用分析。在对多种数据进行融合时，要重点对多源异构POI数据融合这一难题进行分析，而后将国家节点作为POI数据整合的目标，并以此为数据参照模型，对数据源模型和目标数据源模型二者之间的关系进行比对、定位、判重，对重复POI数据做选择性的取舍，通过GIS等软件促使POI数据进行自动标识、查找，而后对其属性相一致的数据进行自动融合，根据节点实际情况也可采用手动融合方式，再对其空间位置予以修正和完善，此技术手段可以消除各个节点POI数据冗余问题，还可以间接的完成POI数据更新的长效工作任务，为各个节点POI数据的完善和扩充打下夯实的基础。

结束语：综上所述，天地图数据融合选取数据精准性强、现势性高的数据作为参照基础，而后，通过相应的技术手段完成对其他节点的数据融合。本文对数据融合方式的分析真正做到了数据优化和结构的弥补，并建立对应的数据融合模型，为日后数据更新和数据融合打下切实可行的技术基础。同时，也为政府部门节省了数据采集资金的投入，保障了天地图数据可持续发展的生命力。天地图数据融合加快了节点数据的更新频率，推动了全国天地图平台的全面建设，为日后政府部门规划、建设、决策等提供科学的管理依据，同时，也为社会公众提供高效、精准的地理信息服务。

参考文献

[1]付治河，李小勇，刘敏等.省市级天地图数据融合关键技术探讨[J].地理空间信息，2015，39（1）：45-47.

[2]刘勤，刘坚耿，严俊等.可量测360°街景地图建库与在线发布技术分析[J].地理空间信息，2015，98（1）：48-49，58.

[3]季芳，徐云霞.天地图省、市、县分级节点电子地图数据融合的分析与实现——以浙江省嘉兴市为例[J].测绘与空间地理信息，2017，18（1）：137-139，142.