面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法

于松 王豐科 韓揚(yáng) 王光霖 于斌 丁旸

關(guān)鍵詞：政務(wù)用圖編輯;圖層要素;疊蓋關(guān)系;智能處理

社會(huì)建設(shè)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)都需要利用地理信息數(shù)據(jù)，相對(duì)應(yīng)地，地方政府業(yè)務(wù)部門基本建立了自己的業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)，在一定程度上促進(jìn)了大數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用。在一些實(shí)際的政府事務(wù)中，許多政府業(yè)務(wù)都是基于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的。在使用過程中，需要地理信息，將信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像的形式。將原有的政務(wù)數(shù)據(jù)處理成可利用的地理信息平臺(tái)，并將其處理成用戶可使用的圖層數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過對(duì)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的操作，滿足不同方面的建設(shè)需要。

文獻(xiàn)[7]單幅圖像進(jìn)行編輯傳播的問題，引入組合卷積來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的卷積，以提取更加有效的特征，增強(qiáng)模型的泛化能力，減少模型的參數(shù)量和卷積的操作數(shù)，實(shí)現(xiàn)單幅圖像的有效上色，并且能夠改善顏色溢出的情況，但是其沒有涉及并行計(jì)算問題，無法滿足較大傳輸數(shù)據(jù)量的計(jì)算需求。文獻(xiàn)[8]在機(jī)群環(huán)境下，解決重疊層特征之問的多對(duì)多映射關(guān)系，根據(jù)特征序列將并行任務(wù)分配給機(jī)群的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，確定兩個(gè)重疊層的多邊形之間的一對(duì)多或多對(duì)多的關(guān)系;通過比較兩種特征映射關(guān)系所帶來的影響，分析了并行化算法的差異。但是隨著地理信息數(shù)據(jù)量的不斷擴(kuò)大，原有的用圖處理方法不涉及并行計(jì)算問題，對(duì)于不同源的地理信息數(shù)據(jù)，很難滿足大吞吐量需求，在處理圖層要素疊蓋關(guān)系時(shí)，其處理效率較低，實(shí)用性比較差。因此，提出面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法，以解決上述傳統(tǒng)的圖層處理方法中存在的問題。

1面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法設(shè)計(jì)

1.1規(guī)劃政務(wù)地理信息資源

政府地理信息資源規(guī)劃需要從政府各部門的實(shí)際需求出發(fā)，根據(jù)政務(wù)實(shí)際需要規(guī)劃政府地理信息數(shù)據(jù)?？傮w而言，政府地理信息資源規(guī)劃主要從業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層三個(gè)方面來實(shí)現(xiàn)。業(yè)務(wù)層是政府空間地理信息資源的模式和數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ);數(shù)據(jù)層是核心，與政務(wù)過程中涉及的空間地理信息資源有關(guān)的數(shù)據(jù)或內(nèi)容主要來自數(shù)據(jù)層。應(yīng)用層主要對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用模式和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和規(guī)劃，包括數(shù)據(jù)的獲取、刪除、修改和更新等諸多方面。

從上述三個(gè)方面建立起政務(wù)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，其基本框架如圖1所示。

圖中共有5個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間存在一定的邏輯關(guān)系，互為補(bǔ)充又互相獨(dú)立。其中數(shù)字化纖圖數(shù)據(jù)庫(kù)是另外四個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)。為政務(wù)信息數(shù)據(jù)庫(kù)提供更新維護(hù)工具的是地理編碼數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)主要以國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，滿足政府各部門跨部門的業(yè)務(wù)協(xié)同需要。

在此數(shù)據(jù)庫(kù)上，對(duì)地理圖層進(jìn)行在線編輯服務(wù)，一般情況下，政務(wù)用圖編制平臺(tái)主要采用B/s體系結(jié)構(gòu)開發(fā)實(shí)現(xiàn)。平臺(tái)的在線用圖編輯提供的主要功能有查詢功能，主要包括文本輸入查詢、指定范圍查詢。除此之外還有制作專題圖和輸出專題圖功能，其中專題圖的制作需要以含有坐標(biāo)值的數(shù)據(jù)文件作為基礎(chǔ);完成制作后，專題圖可進(jìn)行各種不同方式的輸出，包括電子郵件、下載到本地、打印和PDF格式文件輸出。

1.2分層處理地理圖像

在處理圖層之前，使用計(jì)算機(jī)從國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取出目標(biāo)色彩信息、形狀信息和語義信息，在錄入信息之前，對(duì)地圖進(jìn)行分層處理，實(shí)現(xiàn)地圖原圖掃描數(shù)據(jù)中各個(gè)要素層的自動(dòng)分離。彩色地圖的不同要素層是通過不同顏色來表示的，在分層處理之前，使用彩色掃描儀掃描得到地圖掃描數(shù)據(jù)。具體獲取過程如圖2所示。

對(duì)于彩色地圖的分層，根據(jù)三原色混合量的不同來劃分圖層，這類圖層同時(shí)也是要素版。假設(shè)彩色圖像的尺寸為m×n，對(duì)三維空間中所有像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，聚類的效果反映分色前后圖像的近似程度。在分色前，選擇合適色空間，一般面向分色的彩色圖像空間有兩種，一種是lab均勻感覺色空問，另一種是RGB三原色空間。實(shí)際上，彩色圖像處理都是在RGB空間進(jìn)行，每個(gè)像素的RGB值代表該像素顏色分解在三原色上的亮度，但是RGB三原色空間中像素之間缺少線性關(guān)系，因此使用lab空間作為色空間，該空間上的距離公式表示為：

公式中，AD表示色空問中的歐式距離，a表示明度分量的加權(quán)系數(shù)，一般情況下a=1。兩種色度空間的關(guān)系為：

公式中，X、y、Z表示標(biāo)準(zhǔn)照明體照射在完全反射漫射體上再反射的三刺激值，X、y、Z為顏色樣品的三刺激值。該值與RGB值之間存在線性轉(zhuǎn)換關(guān)系。如下式所示：

公式中，R、R、R表示一個(gè)單位的R在色空間中的三刺激值，同理表示一個(gè)單位的G和B在色空間的三刺激值。在實(shí)際分層過程中，將計(jì)算的歐式距離作為判別公式，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)地圖分層。

1.3并行處理圖層要素疊蓋關(guān)系

圖層疊蓋時(shí)，目標(biāo)圖層中的要素可能與疊加圖層中的多個(gè)要素相交，存在目標(biāo)圖層到疊加圖層之間的關(guān)系，這種關(guān)系是“一對(duì)多”的映射關(guān)系;同理，兩個(gè)圖層問不同方向的“一對(duì)多”的映射關(guān)系構(gòu)成了“多對(duì)多”的映射關(guān)系?？紤]到“多對(duì)多”的映射關(guān)系，采用并行算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)矢量圖層并行合并。該算法的具體流程如圖3所示。

對(duì)上述需要處理的疊蓋分析工具實(shí)現(xiàn)并行化，以要素?cái)?shù)量指標(biāo)為例，假設(shè)共有n個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)量q：

公式中，Q表示要素個(gè)數(shù)，q表示每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)量，該任務(wù)量是要素序列劃分后的量。節(jié)點(diǎn)1負(fù)責(zé)目標(biāo)圖層的第1至q個(gè)要素的疊蓋請(qǐng)求差計(jì)算，節(jié)點(diǎn)2負(fù)責(zé)第q+1至2q個(gè)要素，以此類推，完成所有要素的疊蓋請(qǐng)求差計(jì)算，即可完成圖層要素疊蓋關(guān)系的處理。在處理過程中，序列劃分保證了計(jì)算節(jié)點(diǎn)操作要素在存儲(chǔ)序列上的連續(xù)性，主節(jié)點(diǎn)僅需要通知子節(jié)點(diǎn)以單次通信即可實(shí)現(xiàn)并行任務(wù)映射，從而完成圖層要素疊蓋關(guān)系的處理。

2面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法實(shí)驗(yàn)研究

2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

面向政務(wù)用圖的圖層處理方法主要針對(duì)地理信息數(shù)據(jù)，在實(shí)驗(yàn)中，分別選取Google地圖、OpenStreeMap、百度地圖與矢量地圖進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。參數(shù)設(shè)置如下：在矢量地圖上選擇一中心點(diǎn)位置，縮放等級(jí)設(shè)置為15，中心瓦片換算后命名為：15/26978/12416，網(wǎng)站IP地址為166.111.68.197：13193;谷歌地圖的中心點(diǎn)位置同矢量地圖相似，縮放等級(jí)同樣為15;OpenStreetMap選取的中心點(diǎn)位置為39.9122.116.3947，縮放等級(jí)為15;百度地圖設(shè)置中心點(diǎn)坐標(biāo)和地圖層級(jí)，坐標(biāo)為116.402.39.9187，層級(jí)為16，通過調(diào)用百度地圖API實(shí)現(xiàn)地圖展示。在設(shè)置完成后，使用不同的圖層處理方法進(jìn)行不同源的瓦片數(shù)據(jù)傳輸實(shí)驗(yàn)和首屏響應(yīng)時(shí)間實(shí)驗(yàn)。

不同的圖層智能處理方法主要面對(duì)的是政務(wù)用圖，其應(yīng)用平臺(tái)是政務(wù)用圖編制平臺(tái)，在首屏響應(yīng)實(shí)驗(yàn)中，初始化編制平臺(tái)為無緩存狀態(tài)，清空內(nèi)部緩存后，手動(dòng)清空矢量瓦片的緩存，保證在進(jìn)行首屏的圖層數(shù)據(jù)加載和渲染時(shí)，平臺(tái)內(nèi)部沒有圖層數(shù)據(jù)的緩存，減小對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。在平臺(tái)中向左拖動(dòng)圖層至兩個(gè)屏幕橫向距離，使圖層右端不停地向服務(wù)器獲取新的矢量瓦片，其他位置的瓦片數(shù)據(jù)通過本地緩存進(jìn)行位置更新;按相反方向水平拖動(dòng)圖層至首屏位置，具體操作過程如圖4所示。

圖層的左移和右移是為了驗(yàn)證圖層處理方法對(duì)移動(dòng)事件和緩存機(jī)制結(jié)合的正確性和有效性。在瓦片傳輸實(shí)驗(yàn)中，使用Fiddler工具記錄首屏瓦片數(shù)據(jù)的傳輸和渲染過程，F(xiàn)iddler能夠記錄并檢查所有當(dāng)前用圖編制平臺(tái)與網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)通信，查看所有的“進(jìn)出”Fiddler數(shù)據(jù)。通過矢量瓦片加載的數(shù)據(jù)分析，總結(jié)出三個(gè)關(guān)于圖層處理方法的關(guān)鍵指標(biāo)，分別是瓦片的請(qǐng)求數(shù)量、瓦片渲染時(shí)間和瓦片傳輸時(shí)間。

實(shí)驗(yàn)儀器為應(yīng)用SM分布共享存儲(chǔ)處理機(jī)，設(shè)處理器數(shù)量為1、選路器吞吐容量為64K、全局同步間隔74ms、一個(gè)超級(jí)步中一個(gè)處理器至多發(fā)送或接收53條消息，即將一個(gè)數(shù)據(jù)集分解成若干個(gè)子數(shù)據(jù)集并劃分成能夠并行計(jì)算的多個(gè)子任務(wù)。

在完成兩組實(shí)驗(yàn)后，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析不同的圖層處理方法（文獻(xiàn)[7]方法和文獻(xiàn)[8]方法）。

2.2瓦片數(shù)據(jù)傳輸實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)中需要注意的是，百度地圖投影采用的是web mercator投影，地圖瓦片的切片規(guī)則遵循TMS標(biāo)準(zhǔn)，但是在縮放層級(jí)、瓦片分辨率、瓦片規(guī)則等方面與另外三種地圖有比較大的差異。在實(shí)驗(yàn)前，對(duì)百度地圖瓦片坐標(biāo)原點(diǎn)的附近做一定的偏移處理，在實(shí)驗(yàn)中僅基于均值進(jìn)行對(duì)比分析?；谙嗤耐咂?guī)則選取25塊三種地圖源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表1中數(shù)據(jù)可以看出，提出的圖層處理方法瓦片請(qǐng)求數(shù)量最多，從請(qǐng)求開始到傳輸完成時(shí)間為2.3 s，剔除網(wǎng)絡(luò)延遲的0.4 s和53塊瓦片的渲染時(shí)間，其瓦片數(shù)據(jù)傳輸時(shí)問為1.9 s;同理可知，另外兩種圖層處理方法瓦片數(shù)據(jù)傳輸時(shí)問分別是7.1 s和8.3 s。綜上所述，提出的面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法所需傳輸時(shí)間更少，效率更高。

2.3首屏響應(yīng)時(shí)間實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

對(duì)于不同圖層處理方法的性能分析，主要來自首屏的等待時(shí)間和圖層處理的流暢程度，一個(gè)良好的用戶體驗(yàn)不只需要圖層的有效處理，還取決于圖層的加載速度。以標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間為統(tǒng)一維度，把53塊瓦片的請(qǐng)求和傳輸過程畫到坐標(biāo)軸上，通過請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間序列來分析不同圖層處理方法的處理性能。具體結(jié)果如圖5所示。

從圖5顯示的結(jié)果可以看出，瓦片的請(qǐng)求方式是同步的，有效避免了數(shù)據(jù)的傳輸和渲染過程“打架”。對(duì)比觀察圖中結(jié)果可知，提出的面向政務(wù)用圖編輯的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法響應(yīng)時(shí)問更短，結(jié)合瓦片數(shù)據(jù)傳輸結(jié)果可知，提出的圖層處理方法數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間短、傳輸瓦片量大、圖層處理響應(yīng)速度快，其整體處理效率更高、實(shí)用性更強(qiáng)，該處理方法優(yōu)于傳統(tǒng)的圖層處理方法。

3結(jié)論

以政務(wù)用圖編輯需求為切入點(diǎn)，研究面向政府業(yè)務(wù)的圖層要素疊蓋關(guān)系智能處理方法。以國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)政務(wù)用圖編輯、數(shù)據(jù)管理和圖層處理等功能。并設(shè)計(jì)多項(xiàng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的圖層智能處理方法的有效性和可靠性。但是基礎(chǔ)工作量大，受到時(shí)間的限制，在研究設(shè)計(jì)過程中難免存在不足之處，如文字標(biāo)注等干擾信息的覆蓋造成的信息丟失等問題，在今后的研究和實(shí)踐中將不斷加以改進(jìn)和解決。