钟文明

（湖北国土资源职业学院，湖北 武汉 430090）

数字地质图空间数据库建库对于区域性地质综合研究、矿产预测以及基于地质大数据的辅助决策等都是一项基础性工作，中国地质调查局在地质调查技术标准中制定了数字地质图空间数据库的建库标准，1:50000、1:250000等不同比例尺的数字地质图空间数据库项目都在开展[1，2]；质量控制是建立数字地质图空间数据库的有力保障，而在质量控制中的拓扑关系检查是其中一项重要内容，特别是不同要素之间的拓扑关系检查目前在传统的GIS软件中涉及较少。本文针对地质图中出现的拓扑关系建立相应的规则，并利用数据字典进行管理，以期对地质图拓扑关系的自动检查提供借鉴。

1 基于知识与规则的地质图拓扑关系检查流程

传统的数据质量检查方法效率低下，甚至很多检查不得不采用人工方法，在这种情况下，目前用的最多的是利用GIS软件来完成数据质量的检查，但是一般的GIS软件只能检查一些简单的数据质量问题，对于专业的图件仍然需要手动构建大量的关系与规则，因此基于知识与规则的检查方法应运而生，一些学者对于知识与规则的空间数据质量检查做了阐述，他们设想建立一个规则库，规则库的建立则依靠专业的知识，软件可以通过一定的方法调用这些规则，达到自动检查的目的[3]，目前基于知识与规则的质量检查已经在很多专业上得到了应用，如利用知识与规则的方法检查地籍图、土地利用现状图，地层时空关系等[4]。

本文利用知识与规则库对地质图进行拓扑关系的检查。首先需要提取地质图中的空间要素，在野外填图过程中的野外总图库中有地质点（Gpoint）、分段地质路线（Routing）、地质界线（Boundary）、产状（Attiutde）等，实际材料图中有地质界线（GeoLine）、面地质要素（GeoPoly）、点地质要素（GeoLabel）等；然后要确定要素以及要素之间可能存在的拓扑规则，设计相应的规则知识库；关于规则知识库的更新则采用两种方法，一种是利用专家知识建立初步的原始库，另外一种是在使用的过程中通过手动添加并更新内容，逐步完善；由于考虑到规则与知识的通用性和扩展性，就需要充分考虑规则与知识的定义与表达方式，建立对应的关系表，利用程序直接调用数据表，也就是数据字典技术；最后基于相应的规则与知识，对数据进行自动化检查，图面上显示对应的拓扑错误，并且生成质量分析报告。具体流程如下：

图1 基于规则和知识的地质图拓扑关系检查流程

2 数字地质图空间数据库拓扑关系分析

空间要素主要由点要素、线要素、面要素组成，要素的拓扑关系又可以分为要素内的拓扑关系和要素间的拓扑关系，针对于数字地质图来说，不同的图件不同的图层都有相应的拓扑关系，如点与点之间必须分离、面与面之间不能重叠、面边界必须被线覆盖等。在野外总图库中，主要的要素有地质点（Gpoint）、分段地质路线（Routing）、地质界线（Boundary）、产状（Attiutde）等，它们之间的拓扑关系有地质点（Gpoint）之间必须不相交，产状必须不相交，地质点必须被地质路线的线端点覆盖等。在实际材料图中，主要的要素有地质界线（GeoLine）、面地质要素（GeoPoly）、点地质要素（GeoLabel）等，它们之间的拓扑关系有地质界线（GeoLine）不能重叠、面地质要素（GeoPoly）不能重叠也不能有空隙、面地质要素（GeoPoly）的面边界必须被地质界线（GeoLine）覆盖等，如表1、表2所示：

表1 地质图要素内拓扑规则（部分）

表2 地质图要素间拓扑规则（部分）

3 数据字典的建立

考虑到知识、规则的通用性和可扩展性，也为了提高更新的效率，引入了数据字典来表达规则，通过数据字典来存储相关的知识与规则在地学空间数据库建库中已经得到了很多的应用，特别是对于属性数据的逻辑检查有很多相关的实例。它的优点是当规则内容发生改变时，只需要在数据字典里面更改就行，程序使用时直接调用。根据上述拓扑规则，建立了数据字典的相关字段如下。

4 结论与不足

本文从知识和规则的角度出发，主要利用数字填图过程中野外总图库和实际材料图中的相关要素建立了要素之间的拓扑关系规则，并利用数据字典管理这些拓扑规则，增加了规则的可扩展性，在图件的检测过程中，可以作为数据是否能够入库的触发器，为地质数据质量检查提供了借鉴。不足之处在于地质图件的质量检查并不仅仅限于图面的内容，还要与专业结合得更加紧密，如地层的有序型、构造与地层的切割关系等，也是今后努力的方向。