疊置運算支持下的跨比例尺城區(qū)居民地數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與更新

楊　敏，艾廷華，晏雄鋒，楊　偉，周校東，周　啟

1. 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 地理信息工程國家重點實驗室，陜西 西安 710054； 3. 四川省第二測繪地理信息工程院，四川 成都 610100

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疊置運算支持下的跨比例尺城區(qū)居民地數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與更新

楊敏1，艾廷華1，晏雄鋒1，楊偉1，周校東2，周啟3

1. 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 地理信息工程國家重點實驗室，陜西 西安 710054； 3. 四川省第二測繪地理信息工程院，四川 成都 610100

摘要：以城區(qū)居民地為例，提出了一種面向跨比例尺新舊地圖數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與更新方法。首先，從產(chǎn)生效應(yīng)、發(fā)生源頭、依附上下文關(guān)系、更新策略4個方面剖析大比例尺新數(shù)據(jù)與小比例尺舊數(shù)據(jù)間的變化；在此基礎(chǔ)上，引入疊置運算與數(shù)據(jù)增強方法構(gòu)建變化信息提煉與融合模型，形成“疊置分析與變化發(fā)現(xiàn)→增量提取→增量融合更新”的技術(shù)框架；最后，通過試驗數(shù)據(jù)驗證表明了方法的有效性，以及可擴展性強、適于圖層級批處理更新等優(yōu)點。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)更新;變化發(fā)現(xiàn);跨比例尺地圖;地圖疊置;數(shù)據(jù)增強

不論是基礎(chǔ)空間設(shè)施數(shù)據(jù)建庫與維護[1]，還是大數(shù)據(jù)環(huán)境下多種來源數(shù)據(jù)集成融合[2]，現(xiàn)勢性更新一直是關(guān)注的熱點。矢量地圖數(shù)據(jù)的更新劃分為兩種情形：①利用影像對大比例尺地圖實施變化測定與更新，這在遙感領(lǐng)域廣受關(guān)注；②基于最新大比例尺地圖數(shù)據(jù)對小比例尺舊數(shù)據(jù)進行更新，即新舊數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)變化并將變化更新到舊數(shù)據(jù)中，這屬于地圖制圖核心課題。

近年來，學(xué)者們圍繞矢量地圖更新問題展開了深入研究。在概念層次上，文獻[3]從時空變化建模角度引入面向?qū)ο笏枷霕?gòu)建更新模型；文獻[4]考慮拓撲關(guān)系一致性，提出拓撲聯(lián)動的增量更新方法；文獻[5]從數(shù)據(jù)完整性維護出發(fā)提出自適應(yīng)更新模型；文獻[6]在建立同名目標關(guān)聯(lián)關(guān)系基礎(chǔ)上提出傳遞式的跨比例尺級聯(lián)更新方法。更多研究則圍繞更新的關(guān)鍵技術(shù)展開，包括：①同名目標匹配，針對居民地、道路、河流等要素，文獻[7—9]提出概率統(tǒng)計最優(yōu)匹配模型，文獻[10]骨架線傅里葉變換匹配模型[10]，文獻[11]提出中誤差與鄰近關(guān)系組合匹配模型，文獻[12]提出多層次蔓延匹配模型等；②增量信息提取，文獻[13]提出基于快照差的變化分類與形式化描述，文獻[14]提出區(qū)分時空邊界不一致影響的增量信息提取方法，文獻[15]探討了變化數(shù)據(jù)快速定位方法；③更新后一致性關(guān)系維護，文獻[16]提出多邊形共享邊界一致性改正方法，文獻[17]提出廣義捕捉算法的地理邊線不一致改正模型，文獻[18—19]針對更新后地形等高線與水系數(shù)據(jù)存在的邏輯沖突提出空間知識約束的探測與改正方法。

已有研究大多服務(wù)于增量縮編更新策略,即對大比例尺的新舊地圖數(shù)據(jù)比較得到增量信息，然后縮編增量信息來更新小比例尺舊數(shù)據(jù)。實施這一策略需要完備的多比例尺數(shù)據(jù)庫，表現(xiàn)為不同比例尺表達目標關(guān)聯(lián)并且時態(tài)一致[20]。考慮到空間數(shù)據(jù)來源于不同的測繪機構(gòu)、生產(chǎn)任務(wù)與周期不同等現(xiàn)狀，無法滿足上述條件。因此，更合理的模式應(yīng)采用新舊數(shù)據(jù)疊加縮編更新，即直接疊加大小比例尺的新舊數(shù)據(jù)提取變化信息，然后對小比例尺數(shù)據(jù)進行更新協(xié)調(diào)。雖然該方法也需要建立不同比例尺表達目標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，但是不需要事先建立同一時態(tài)的多比例尺數(shù)據(jù)庫。這在網(wǎng)絡(luò)眾源數(shù)據(jù)成為重要更新數(shù)據(jù)源的背景下尤為重要。但是這一策略實施時仍存在不少技術(shù)難點。以居民地數(shù)據(jù)為例，表現(xiàn)為：①不同比例尺新舊數(shù)據(jù)間，除地理實體本身狀態(tài)發(fā)生變化外，還有地圖綜合引起的表達變化，兩種變化的區(qū)分具有一定難度；②變化信息與舊數(shù)據(jù)融合過程中，除添加、刪除、修改等常規(guī)操作外，還涉及聚合、降維、化簡等地圖綜合操作，實施時需要依據(jù)變化類型、幾何特征、語義關(guān)系等多重上下文因子進行推理決策。上述問題已經(jīng)引起了相關(guān)學(xué)者注意，如文獻[21]提出通過目標匹配獲取新舊數(shù)據(jù)間的差異信息，然后結(jié)合地圖綜合知識過濾尺度變化部分，最終獲取真正的實體變化信息。

在此基礎(chǔ)上，本研究重點從兩個方面展開：①從多個角度分析跨比例尺新舊居民地數(shù)據(jù)間變化信息類型及表現(xiàn)形式，為變化發(fā)現(xiàn)與更新決策提供更加全面的依據(jù)；②建立完備的變化信息提煉與融合更新的技術(shù)框架，并設(shè)計相關(guān)的算法實現(xiàn)模型。

1跨比例尺新舊地圖間居民地目標變化分析

實施數(shù)據(jù)更新，需要對變化信息進行深度剖析、認知與歸納。以圖1為例，本文研究從產(chǎn)生的效應(yīng)、發(fā)生的源頭、依附的上下文關(guān)系、更新的行為策略4個方面對跨比例尺新舊地圖數(shù)據(jù)間的變化信息進行系統(tǒng)分析，梳理形成如圖2所示的認知模型。

1.1變化產(chǎn)生的效應(yīng)

從變化產(chǎn)生的效應(yīng)上看，變化信息可區(qū)分為：

(1) 正向變化。表現(xiàn)為房屋目標數(shù)量增加、面積擴張等積極的變化，如①、④、⑥、⑦、⑧、⑩。

(2) 負向變化。表現(xiàn)為房屋目標數(shù)量減少、個體面積減小甚至消失等消極的變化，如②、③、⑤、⑨。

1.2變化發(fā)生的源頭

從變化發(fā)生的源頭上看，變化信息可區(qū)分為：

(1) 客觀世界地理實體狀態(tài)發(fā)生改變的真實變化。如房屋新建引起目標新增(如④、⑥、⑧)、房屋擴建引起目標面積擴張(如⑦)、房屋拆除引起目標面積縮小(如⑨)乃至消失(如⑤)等。

(2) 表達上地圖綜合引起的變化。小比例尺地圖數(shù)據(jù)由大比例尺地圖數(shù)據(jù)綜合而來，該過程中同樣會產(chǎn)生變化信息。對于城區(qū)居民地數(shù)據(jù)而言，主要表現(xiàn)為幾何結(jié)構(gòu)與圖形形狀變化，包括因面積太小被刪除的引起變化(如⑩)、距離太近被合并引起的變化(如③)、輪廓線化簡引起的變化(如①)、鄰近道路移位引起的變化(如②)等。(注：⑩既可能是綜合選取引起的變化，也可能是新建的房屋引起的變化，此處定義為前者以系統(tǒng)說明地圖綜合引起的變化類型。)

1.3變化依附的上下文關(guān)系

從變化依附的上下文關(guān)系上看，變化信息可區(qū)分為：

(1) 個體變化，表現(xiàn)為單個目標的新增、消失、局部擴張或內(nèi)縮，以及地圖綜合形狀化簡、移位等引起的幾何形狀與位置變化(如①、②、④、⑤、⑩)。

(2) 群體變化，表現(xiàn)為群體式的擴張、內(nèi)縮、地圖綜合鄰近目標聚合引起的變化等(如③、⑥、⑦、⑧、⑨)。同時，依據(jù)變化關(guān)聯(lián)目標對象的來源還可進一步劃分為新數(shù)據(jù)變化(目標對象來自于新數(shù)據(jù)集，如④、⑥、⑩)、舊數(shù)據(jù)變化(目標對象來自于舊數(shù)據(jù)集，如⑤)、新舊數(shù)據(jù)混合變化(目標對象來自新舊兩種數(shù)據(jù)集，如①、②、③、⑦、⑧)。

1.4變化更新的行為策略

從變化更新的行為策略上看，首先需要剔除正向變化及負向變化中由地圖綜合引起的變化，如①、②、③、⑩，獲得真正的增量信息；然后將增量信息與舊數(shù)據(jù)進行融合，既包括新目標添加(如④)、聚合(如⑥)以及舊目標刪除(如⑤)等操作，也包括新舊目標間的合并(如⑦)、聚合(如⑧)、裁切(如⑨)等操作。

圖1　同區(qū)域不同比例尺居民地新舊數(shù)據(jù)Fig.1　Buildings in updated larger-scale map and to-be-updated smaller-scale map

圖2　跨比例尺新舊居民地數(shù)據(jù)變化信息認知與分類Fig.2　Classification of building changes implied in updated larger-scale map and to-be-updated smaller-scale map

2疊置分析支持下的跨比例尺居民地數(shù)據(jù)更新模型

本文首先利用地圖疊置運算初步派生出新舊居民地數(shù)據(jù)間的變化信息；然后在地圖綜合知識指導(dǎo)下通過數(shù)據(jù)增強實施變化提煉，形成增量信息；最后將增量信息與舊數(shù)據(jù)融合導(dǎo)出小比例尺新數(shù)據(jù)。假設(shè)大比例尺新數(shù)據(jù)和小比例尺舊數(shù)據(jù)分別表示為N和O，對應(yīng)的比例尺分母分別為Sf、St。

2.1疊置分析與變化發(fā)現(xiàn)

疊置分析是指將主題相關(guān)的圖層疊置在一起，通過邏輯交、邏輯差、邏輯并等運算派生出新圖層信息。具體到本文研究可利用邏輯差運算提取新舊居民地圖層間的差異部分，獲得正向變化和負向變化信息。如圖3所示，其中Cp表示正向變化信息，Cn表示負向變化信息，邏輯差在GIS軟件中采用Erase算子實現(xiàn)。

2.2增量信息提取

2.2.1正向增量信息提取

2.2.1.1變化內(nèi)融合

對抱團分布且鄰近距離小于閾值dm的正向變化多邊形進行聚合處理，如圖4(a)中多邊形a、b和c組合形成圖4(b)中的多邊形d，其中dm=Stμ，μ表示圖面視覺可分辨最小距離，文獻[22]建議μ取0.4 mm。結(jié)合圖5采用的具體方法如下：

圖3　疊置分析獲取正向信息與負向變化信息Fig.3　Calculation of change information by using overlay operation

圖4　正向增量信息提取Fig.4　Extraction of positive updates

圖5　鄰近多邊形目標探測與聚合Fig.5　Detection and aggregation of adjacent polygons

(1) 提取正向變化多邊形邊界節(jié)點，建立約束Delaunay三角網(wǎng)，僅考慮多邊形區(qū)域外三角形；(由于居民地邊界節(jié)點稀疏，為避免狹長三角形導(dǎo)致鄰近關(guān)系探測失效，采用文獻[23]方法對邊界節(jié)點進行加密處理。)。

(2) 保留連接不同多邊形且連接邊平均長度小于dm的三角形，然后依據(jù)三角形邊的連接關(guān)系獲得鄰近分布的目標群。

(3) 針對每個目標群探測連接三角形的外圍邊(如p1p2、p3p4、p5p6)作為不同目標間的連接“橋梁”，依據(jù)“橋梁”連接結(jié)點對目標邊界進行分解(如多邊形a邊界分解為弧段e1和e2)，舍棄有三角形連接的弧段，并建立剩余弧段與“橋梁”間的拓撲連接關(guān)系。

(4) 任選一條“橋梁”作為“種子”(如p1p2)，按順時針方向依次連接剩余弧段以及其他“橋梁”，直至形成閉合的多邊形鏈(如p1p2→e1→p3p4→e4→p5p6→e1)，最后構(gòu)成結(jié)果多邊形。若生成多個閉合的多邊形鏈，則取面積最大的作為外環(huán)，其余作為島嶼，構(gòu)成復(fù)雜多邊形。

2.2.1.2微變化過濾

即剝離由地圖綜合引起的“微變化”，包括：①因面積太小被舍棄的目標，如圖4(b)中的e；②實施形狀化簡引起的碎片多邊形，如圖4(b)中的f；③實施移位產(chǎn)生的細長多邊形，如4(b)中的g。

對于類型①和②微變化，引入文獻[24]提出的“自然法則”進行甄別。依據(jù)“自然法則”規(guī)律，當大比例尺多邊形目標(或細節(jié)特征)在小比例尺圖面表達尺寸小于最小可視單元SVO尺寸時，目標(或局部細節(jié)特征)將被舍棄。SVO以直徑為lm的圓表示，lm可由式(1)計算得到

(1)

反向推理，這種目標選取或細節(jié)特征化簡引起的變化信息尺寸在SVO尺寸范圍內(nèi)。因此，采用面積指標sm(式2)作為過濾參數(shù)，即當正向變化多邊形面積小于sm時予以刪除

sm=π(lm/2)2

(2)

類型③綜合移位產(chǎn)生的微變化，表現(xiàn)為細長的多邊形，其短邊長度對應(yīng)于移位距離。因此，定義變化多邊形短邊長度參量wid=area/(0.5·peri)，其中area和peri分別為變化多邊形的面積和周長。綜合移位主要是針對因間距太小導(dǎo)致表達擁擠的目標，通過移位使得目標間距離滿足視覺可分辨最小距離μ的要求，即理論上移位產(chǎn)生的變化多邊形短邊長度wid應(yīng)小于Stμ。由此推理，當變化多邊形wid≤Stμ時實施刪除。

2.2.2負向增量信息提取

圖6　負向增量信息提取Fig.6　Extraction of negative updates

2.2.2.1微變化過濾

負向微變化包括地圖綜合形狀化簡產(chǎn)生的碎片多邊形以及目標移位產(chǎn)生的細長多邊形，如圖6(a)中的h和i。采用與正向增量信息提取中微變化過濾相同的方法進行過濾。

2.2.2.2主特征提取

地圖綜合引起的負向變化更多表現(xiàn)為由多邊形聚合產(chǎn)生的狹長多邊形。復(fù)雜情形下，這種變化與房屋拆除等真實變化相結(jié)合構(gòu)成章魚狀多邊形結(jié)構(gòu)，如圖6(b)中的j所示。此時，需要提取蘊含真實變化的主特征部分，剝離狹長分枝。采用上文同樣方法對負向變化多邊形構(gòu)建約束Delaunay三角網(wǎng)，只考慮多邊形內(nèi)部三角形，依次對每個多邊形展開分枝搜索與主特征提取。具體步驟如圖7所示，其中A4為負向變化多邊形，A1、A2和A3是大比例尺新數(shù)據(jù)集中參與疊置運算生成A4的居民地目標，與A4形成邊界拓撲相切關(guān)系。

(1) 對A4內(nèi)部三角形實施“剪枝”操作，保留連接周邊不同多邊形目標(A1、A2和A3)并且連接邊平均長度小于視覺可分辨最小距離μ的三角形。

(2) 按連通關(guān)系對剩余三角形進行分組，提取每組三角形處于A4內(nèi)部的外圍連接邊(圖7(b)中的ac、df)，并以此為界切除A4中三角形覆蓋區(qū)域。

(3) 對切口處進行直角化后處理。以切邊ac為例(圖7(c))，將與ac相連的兩條邊分別延長至交點b，以ab及bc替換切邊ac，得到保留的主特征A5(圖7(d))。

圖7　負向變化主特征提取Fig.7　Extraction of main-shape features in negative changes

2.3增量信息融合

最后將提取的正向及負向增量信息融合到小比例尺舊數(shù)據(jù)中，從而導(dǎo)出更新后的小比例尺新數(shù)據(jù)。具體過程如圖8所示。

圖8　增量信息融合Fig.8　the integration of updates and old buildings at smaller-scale

(3) 輪廓化簡。小比例尺舊數(shù)據(jù)更新結(jié)果輸出前，還需要對發(fā)生改變的多邊形目標進行形狀化簡。居民地輪廓化簡已提出多種方法[25-26]，本文采用ArcGIS提供的化簡模型，該方法基于最小二乘原理，化簡結(jié)果能夠較好地保持居民地目標主體結(jié)構(gòu)特征。

3試驗及評價

基于ArcGIS平臺搭建試驗原型系統(tǒng)，試驗數(shù)據(jù)采用1∶2000和1∶10 000兩種比例尺版本的城區(qū)居民地數(shù)據(jù)。其中，1∶2000版本數(shù)據(jù)集現(xiàn)勢性強，由作業(yè)人員通過遙感影像對比、局部實地補測、房屋竣工圖導(dǎo)入等多種方式動態(tài)維護；后續(xù)比例尺數(shù)據(jù)(如1∶10 000)則通過相鄰比例尺數(shù)據(jù)間比較實施周期性級聯(lián)式更新。圖9顯示了局部區(qū)域更新過程的中間數(shù)據(jù)與最終結(jié)果。其中，圖9(a)為更新前的新舊居民地數(shù)據(jù)；圖9(b)顯示了疊置分析獲得的正向變化信息和負向變化信息；圖9(c)則顯示了實施數(shù)據(jù)增強處理后獲得的增量信息，與圖9(b)相比較可以發(fā)現(xiàn)大量地圖綜合引起的變化信息被過濾掉，獲得的增量信息與新舊數(shù)據(jù)對比反映出的真實變化基本一致；圖9(d)表示正負增量信息與小比例尺舊數(shù)據(jù)融合后獲得的更新結(jié)果。

采用定性與定量相結(jié)合的評價方法。定性評價上將大比例尺新數(shù)據(jù)與更新后的小比例尺數(shù)據(jù)疊加顯示，從縱向表達的一致性，判別變化是否有效識別并完成更新。如圖9(d)所示，通過對比可以發(fā)現(xiàn)更新后的小比例尺居民地與大比例尺居民地表達上基本吻合，表明該方法在變化發(fā)現(xiàn)與更新上的有效性。定量評價上對分布密度及變化程度不同的街區(qū)進行統(tǒng)計分析。其中，ρ表示街區(qū)房屋分布密度，λ為房屋增量信息比率(增量多邊形與房屋多邊形面積比值)，η表示更新結(jié)果準確率(與人工更新結(jié)果一致的目標比率)。如圖10所示，發(fā)現(xiàn)如下趨勢：①房屋分布密度越小，更新結(jié)果質(zhì)量越好。房屋分布密集時微變化大量存在，干擾增量信息的提取。②增量信息比率過高時(λ>0.30)，自動更新結(jié)果與人工更新結(jié)果差異較大。典型的情形如圖11所示，由于新舊數(shù)據(jù)融合時采用的聚合算子僅考慮了距離因子，而忽視了分布上的模式結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致更新結(jié)果的不合理現(xiàn)象。

4結(jié)論

數(shù)據(jù)更新本質(zhì)是變化信息的發(fā)現(xiàn)、提取與融合處理，跨比例尺新舊數(shù)據(jù)間由于尺度表達因素的存在導(dǎo)致大量“偽變化”噪音，增加了這一過程的難度系數(shù)。本文首先對跨比例尺新舊居民地數(shù)據(jù)間的變化信息進行系統(tǒng)梳理，在此基礎(chǔ)上利用疊置及數(shù)據(jù)增強方法建立變化信息發(fā)現(xiàn)與更新模型，實現(xiàn)了對變化信息“粗探測→精提煉→智融合”的思想方法。下一步工作包括：①引入地圖代數(shù)思想，對提出的模型進行形式化、標準化改造。本文提出的方法本質(zhì)是對新舊兩種地圖數(shù)據(jù)進行比較、分析并派生出新的信息(變化信息)，這與地圖代數(shù)思想不謀而合。因此，可以將地圖代數(shù)經(jīng)典思想與地圖數(shù)據(jù)更新實際問題相結(jié)合，建立形式化的跨比例尺數(shù)據(jù)更新的代數(shù)模型。②對模型框架及具體算法進行廣度與深度的擴展改造。廣度是指更新數(shù)據(jù)對象除城區(qū)居民地外，還需要考慮農(nóng)村居民地、城鄉(xiāng)接合部居民地以及水系、道路等其他要素更新情形，同時泛在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下異源異構(gòu)化顯著的跨比例尺地圖數(shù)據(jù)間的變化更新還需要考慮其他因子；深度是指結(jié)合更多的地圖綜合知識，增強變化信息發(fā)現(xiàn)、提取以及融合算法的準確性與智能化水平。

圖10　更新結(jié)果定量分析Fig.10　Quantitative analysis of updating results

圖11　與人工識別更新結(jié)果對比不同處示例Fig.11　Some differences between the automatic updating results and manual updating results

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(責(zé)任編輯：張艷玲)

修回日期： 2016-01-05

First author： Yang Min(1985—), male, PhD, lecturer, Majors in map generalization and multi-source data integration.

E-mail： yangmin_whu@163.com

Change Detection and Updating by Using Map Overlay for Buildings on Multi-scale Maps

YANG Min1,AI Tinghua1,YAN Xiongfeng1,YANG Wei1,ZHOU Xiaodong2,ZHOU Qi3

1. School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079，China； 2. State Key Laboratory of Geo-information Engineering, Xi’an 710054, China； 3. The Second Surverying, Mapping and Geoinformation Engineering Institute of Sichuan Province，Chengdu 610100, China

Abstract：This study aims to develop a method of change detection and updating for urban building features at smaller-scale maps from updated larger-scale maps. Firstly, an in-deeper and comprehensive analysis of changes between maps at different times and scales was discussed. Then, a technical framework of change extraction and updating was proposed based on the functions of map overlap and data enrichment. Finally, real-life data were used to verify the effectiveness of the proposed method, and results also showed that our method is flexible and suitable for layer-level updates.

Key words：data updating; change detection; multi-scale maps; map overlap; data enrichment

第一作者簡介：楊敏(1985—)，男，博士，講師，研究方向為地圖綜合、空間數(shù)據(jù)匹配集成及更新。

收稿日期：2015-06-09

基金項目：國家自然科學(xué)基金(41401447;41531180);地理信息工程國家重點實驗室開放研究基金(SKLGIE2014-M-4-5);數(shù)字制圖與國土信息應(yīng)用工程國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金(DM2014SC12)；四川測繪地理信息局2014年科技項目(J2014ZC15)

中圖分類號：P208

文獻標識碼：A

文章編號：1001-1595(2016)04-0466-09

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China (Nos.41401447；41531180); State Key Laboratory of Geo-information Engineering (No.SKLGIE2014-M-4-5); The Foundation of National Administration of Surveying, Mapping and Geo-informaiton Engineering Laboratory in Digital Cartography and Land Management (No.J72014ZC15); The Foundation of the Science and Technology Plan of Sichuan Bureau of Surveying, Mapping and Geoinformation (No.J2014ZC15)

引文格式：楊敏，艾廷華，晏雄鋒,等.疊置運算支持下的跨比例尺城區(qū)居民地數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與更新[J].測繪學(xué)報，2016,45(4)：466-474. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150302.

YANG Min,AI Tinghua,YAN Xiongfeng,et al.Change Detection and Updating by Using Map Overlay for Buildings on Multi-scale Maps[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(4):466-474. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150302.