基于ArcPy 的林業(yè)與國(guó)土“一張圖”數(shù)據(jù)批量自動(dòng)化融合技術(shù)研究

代勁松，王劍武，徐達(dá)，宋盛

（浙江省森林資源監(jiān)測(cè)中心，浙江 杭州 310020）

2021 年，國(guó)家林業(yè)和草原局提出了開(kāi)展林地、草地、濕地?cái)?shù)據(jù)與第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查數(shù)據(jù)（以下簡(jiǎn)稱國(guó)土“三調(diào)”）對(duì)接融合和國(guó)家級(jí)公益林優(yōu)化的工作，即充分發(fā)揮“三調(diào)”數(shù)據(jù)在國(guó)土空間管理中的“統(tǒng)一底版”作用，全面厘清林地、草地、濕地與其他土地范圍界線，構(gòu)建與國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)無(wú)縫對(duì)接的全國(guó)林草資源圖[1-2]。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)的自然資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)工作實(shí)行各部門(mén)分頭管理，林業(yè)部門(mén)和國(guó)土部門(mén)在林地屬性的理解上，由于認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)、調(diào)查方式等差異，導(dǎo)致調(diào)查成果空間分布及面積數(shù)量有較大歧義[3]，從而增加了整個(gè)數(shù)據(jù)融合的工作難度，主要問(wèn)題包括：（1）各種界線的不一致，包括各級(jí)行政界線、森林經(jīng)營(yíng)界線、國(guó)土圖斑與林業(yè)小班界線等的差異，由此會(huì)導(dǎo)致融合后的小班數(shù)量成倍增加，大量無(wú)規(guī)則和小面積細(xì)碎圖斑產(chǎn)生；（2）小班面積平差規(guī)則及計(jì)算方式的不一致，使得同一地塊出現(xiàn)不同的面積；（3）關(guān)鍵地類的重疊交叉，主要表現(xiàn)為國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)中的耕地、園地與森林資源管理“一張圖”中林地的重疊交叉[4-5]。針對(duì)這些問(wèn)題及各地的實(shí)際情況，需要一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理軟件來(lái)處理融合過(guò)程中的大數(shù)據(jù)，以提高工作效率和保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。

本研究以浙江省淳安縣為例，依據(jù)浙江省森林資源管理“一張圖”（以下簡(jiǎn)稱林業(yè)“一張圖”）與國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)對(duì)接融合的相關(guān)技術(shù)要求，基于ArcPy 進(jìn)行GIS 二次開(kāi)發(fā)，利用ArcToolbox 的定制功能，對(duì)工具進(jìn)行封裝與可視化，以實(shí)現(xiàn)融合工作中數(shù)據(jù)自動(dòng)化批量處理。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

研究區(qū)位于浙江省杭州市淳安縣，地處浙江省西北部，地理坐標(biāo)為29°11′～ 30°02′ N，118°20′～ 119°20′ E，是著名的國(guó)家5A 級(jí)風(fēng)景區(qū)千島湖所在地，又是浙江省政府批準(zhǔn)的革命老根據(jù)地縣[6]。全縣森林資源豐富，是全國(guó)南方重點(diǎn)林區(qū)縣（市）之一，截至2019 年底，全縣森林面積有339 642.267 hm2，森林覆蓋率為76.86%，林木綠化率為78.93%。屬中亞熱帶季風(fēng)氣候，溫暖濕潤(rùn)，雨量充沛，四季分明，年平均氣溫為17.2 ℃，最冷月1月平均氣溫為5.3 ℃，最熱月7 月平均氣溫為28.6 ℃，年平均降水量為1 515.0 mm。

研究采用的數(shù)據(jù)主要包括淳安縣2020 年森林資源管理“一張圖”數(shù)據(jù)和2019 年第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查統(tǒng)一時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)更新成果。

1.2 數(shù)據(jù)融合要求

林業(yè)與國(guó)土“一張圖”數(shù)據(jù)融合主要包括三個(gè)方面：圖形數(shù)據(jù)界線融合、屬性數(shù)據(jù)融合及融合數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查[1]。

1.2.1 圖形數(shù)據(jù)界線融合 主要包括兩個(gè)方面：一是各級(jí)行政界線的統(tǒng)一，按照融合技術(shù)規(guī)程要求嚴(yán)格采用“三調(diào)”的行政界線及行政信息，可補(bǔ)充林業(yè)相關(guān)經(jīng)營(yíng)界線；二是林業(yè)小班界線與“三調(diào)”圖斑界線的融合。

1.2.2 屬性數(shù)據(jù)融合 以國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)底圖，在保留“三調(diào)”圖斑所有屬性因子的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步融入森林資源專項(xiàng)調(diào)查的特有因子，從而反映出森林資源的總體情況。對(duì)于兩套數(shù)據(jù)屬性因子有不一致的小班，運(yùn)用遙感影像或現(xiàn)地核實(shí)的方法，根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況確定小班因子。

1.2.3 融合數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查 為了保證數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量，在完成數(shù)據(jù)的圖形和屬性數(shù)據(jù)融合后，需對(duì)數(shù)據(jù)的空間關(guān)系及屬性邏輯關(guān)系進(jìn)行質(zhì)量檢查。質(zhì)量檢查內(nèi)容包括融合后圖斑與“三調(diào)”圖斑的拓?fù)淇臻g關(guān)系檢查、圖斑屬性因子完整性和邏輯性檢查。

1.3 開(kāi)發(fā)技術(shù)方法

ArcPy 是ESRI 公司針對(duì)有批處理腳本及二次開(kāi)發(fā)需要的ArcGIS 用戶提供的一個(gè)利用Python 語(yǔ)言編寫(xiě)數(shù)據(jù)處理站點(diǎn)包，為使用Python 執(zhí)行地理數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)管理和地圖自動(dòng)化創(chuàng)建等功能提出了實(shí)用高效的解決方案[7]。Python 是一種解釋型及通用的編程語(yǔ)言，具有語(yǔ)法簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大、跨平臺(tái)等優(yōu)點(diǎn)。盡管ArcGIS 中也提供模型構(gòu)造器來(lái)編輯和創(chuàng)建模型，并實(shí)現(xiàn)一體化集成運(yùn)行地理處理工具，但是它只能夠調(diào)用ArcGIS 本身所提供的內(nèi)置工具，對(duì)于一些特殊的處理任務(wù)，仍需使用ArcPy 進(jìn)行定制化的二次開(kāi)發(fā)。

1.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合總體設(shè)計(jì)

本研究共設(shè)計(jì)3 大模塊，共11 個(gè)腳本工具，來(lái)完成融合過(guò)程中的自動(dòng)化處理任務(wù)。其中，圖形數(shù)據(jù)融合模塊包含“消除細(xì)碎圖斑”和“合并屬性圖斑”2 個(gè)工具，用于處理林業(yè)“一張圖”和國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)疊加分析以后所產(chǎn)生的大量細(xì)小圖斑，并對(duì)空間相連且屬性因子相同的圖斑進(jìn)行重新歸并；屬性數(shù)據(jù)融合模塊包括“賦值鄰近圖斑屬性”“面積平差”和“小班編號(hào)”3 個(gè)工具；數(shù)據(jù)質(zhì)檢模塊包含“尖銳角檢查”“狹長(zhǎng)及扁擔(dān)面檢查”“拓?fù)潢P(guān)系檢查”“多部件檢查”“行政信息檢查”和“因子邏輯檢查”6 個(gè)工具。所有工具可在ArcGIS 內(nèi)置模型構(gòu)造器中組合實(shí)現(xiàn)一體化地理處理，如圖1。

圖1 林業(yè)與國(guó)土“一張圖”數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程Fig.1 Overall design of data fusion in one map of forest and land resources

2 結(jié)果與分析

2.1 圖形數(shù)據(jù)融合

由于林業(yè)“一張圖”和國(guó)土“三調(diào)”成果數(shù)據(jù)在矢量界線上存在大量不一致情況，使得GIS 空間疊加分析后產(chǎn)生了數(shù)倍無(wú)意義細(xì)碎斑塊。本研究開(kāi)發(fā)的“按屬性歸并細(xì)碎”工具自動(dòng)化解決了這一問(wèn)題。工具的算法流程、功能實(shí)現(xiàn)界面及運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖2。核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包括：（1）設(shè)定細(xì)碎的最小面積，用ArcPy 內(nèi)置的Update Cursor 函數(shù)搜索待處理的細(xì)碎圖斑；（2）遍歷搜索到的所有結(jié)果，對(duì)每一條記錄使用Search Cursor 函數(shù)查找與細(xì)碎圖斑屬性相同且面積大于最小面積的圖斑作為歸并的候選目標(biāo)圖斑，通過(guò)Touches 函數(shù)判斷細(xì)碎圖斑與每一個(gè)候選目標(biāo)圖斑是否相鄰，結(jié)合Union 函數(shù)及Part Count 屬性判斷細(xì)碎圖斑與每一個(gè)候選目標(biāo)圖斑歸并后是否會(huì)產(chǎn)生多部件；（3）記錄目標(biāo)圖斑中與細(xì)碎圖斑相鄰且歸并后不會(huì)產(chǎn)生多部件的面積最大的作為目標(biāo)圖斑，使用Union 函數(shù)將細(xì)碎圖斑歸并到目標(biāo)圖斑。

圖2 細(xì)碎圖斑融合算法流程（A）、功能實(shí)現(xiàn)界面（B）及運(yùn)行結(jié)果（C）Fig.2 Algorithm flowchat (A),function interface (B) and operation result for eliminating mini sub compartments

主要應(yīng)用情景包括：（1）消除國(guó)土中林地、草地、濕地中的細(xì)碎圖斑，通過(guò)屬性查詢選擇需要處理的圖斑，按技術(shù)規(guī)程要求設(shè)定最小面積為400 m2（推薦），屬性值中選擇國(guó)土的圖斑標(biāo)識(shí)碼字段；（2）消除國(guó)土地類中除林地、草地、濕地外的其他細(xì)碎圖斑，設(shè)定最小面積（推薦667 m2或以上，原林業(yè)調(diào)查的小班最小勾繪面積），屬性值中選擇國(guó)土的圖斑標(biāo)識(shí)碼字段；（3）商品林圖斑的處理，按照“行政/經(jīng)營(yíng)界線+國(guó)土標(biāo)識(shí)碼+林業(yè)地類+起源+樹(shù)種+權(quán)屬”進(jìn)行歸類，設(shè)定為新的屬性值，根據(jù)需要適當(dāng)調(diào)整細(xì)碎最小面積，減小商品林中圖斑的破碎化。

在林業(yè)“一張圖”中對(duì)于林地內(nèi)的界線劃分較為精細(xì)，但非林地部分比較粗糙，而在國(guó)土“三調(diào)”中，林地的界線相對(duì)較為粗放，一些非林地比如建筑、道路、河流等用地比較精細(xì)。因此，在兩張圖融合的過(guò)程中，要充分利用各自的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)部分圖斑進(jìn)行歸并處理。

“按屬性歸并圖斑”工具的算法流程、功能實(shí)現(xiàn)界面及運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖3。核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包括：（1）根據(jù)設(shè)定的屬性值，調(diào)用 ArcPy 內(nèi)置的Dissolve_management 函數(shù)融合成新的多邊形矢量，并統(tǒng)計(jì)新多邊形矢量中每一個(gè)多邊形由原矢量中圖斑組成的數(shù)量；（2）遍歷新的多邊形矢量數(shù)據(jù)，使用Search Cursor 和Contains 函數(shù)在原數(shù)據(jù)中搜索出屬性相同且空間落入新圖形內(nèi)的待歸并的所有圖斑；（3）使用Union函數(shù)將所有其他圖斑歸并到面積最大圖斑中。

圖3 按屬性歸并圖斑算法流程（A）、功能實(shí)現(xiàn)界面（B）及運(yùn)行結(jié)果（C）Fig.3 Algorithm flowchat (A),function interface (B) and operation result for merging polygons by attributes

主要的應(yīng)用情景包括：（1）對(duì)于部分國(guó)土地類中明顯不會(huì)有植被覆蓋的圖斑進(jìn)行歸并，比如河流水面、坑塘水面、溝渠、農(nóng)村道路、農(nóng)村宅基地等；（2）對(duì)于國(guó)土林地中林業(yè)地類為無(wú)立木林地的圖斑，可以根據(jù)屬性因子的相似性（林業(yè)一級(jí)地類相同、森林類別、事權(quán)等級(jí)、林地保護(hù)等級(jí)、權(quán)屬等一致）進(jìn)行歸并。

2.2 屬性數(shù)據(jù)融合

圖形數(shù)據(jù)融合后，進(jìn)一步完善屬性信息是一項(xiàng)重要工作，其中“小班編號(hào)”“賦值鄰近圖斑屬性”和“面積平差”3 個(gè)工具可自動(dòng)化完成這一工作，其算法流程、功能實(shí)現(xiàn)界面及運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4 小班編號(hào)（A）、賦值鄰近圖斑屬性（B）及面積平差（C）算法流程和功能實(shí)行界面Fig.4 Algorithm flowchat and function interface for subcompartment numbering (A),assignment adjacent polygon attributes (B) and area adjustment (C)

2.2.1 小班編號(hào) “小班編號(hào)”工具的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程：根據(jù)不同行政單元（如建制村、林班等）及小班的空間位置信息，按照從北向南、從西向東的“S”形順序確定小班的編號(hào)。通過(guò)設(shè)置分組的行政信息字段、用于升序和降序的小班空間位置信息的字段、起始小班號(hào)及結(jié)果寫(xiě)入字段，系統(tǒng)將調(diào)用ArcPy 的內(nèi)置Sort_management函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編排，再使用Setvalue 將編號(hào)寫(xiě)入結(jié)果字段中。

2.2.2 賦值鄰近圖斑屬性 “賦值鄰近圖斑屬性”工具的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程：（1）調(diào)用Arcpy 內(nèi)置的Select LayerByLocation_management 函數(shù)搜索與需要賦值小班空間位置相近的作為候選數(shù)據(jù)源小班；（2）在所有候選數(shù)據(jù)源小班中查找國(guó)土地類與需賦值小班相同且面積最大的作為數(shù)據(jù)源；（3）使用SetValue 函數(shù)將數(shù)據(jù)源中相應(yīng)字段值復(fù)制到需賦值的小班中。

2.2.3 面積平差 “面積平差”工具的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程：（1）按照國(guó)土“三調(diào)”面積計(jì)算要求，調(diào)用CalculateField_management 函數(shù)，參數(shù)設(shè)置為SHAPE.geodesicArea@SQUAREMETERS，重新計(jì)算每個(gè)小班的實(shí)際橢球面積；（2）按國(guó)土“三調(diào)”標(biāo)識(shí)碼篩選出相關(guān)小班，計(jì)算每個(gè)小班在國(guó)土“三調(diào)”圖斑內(nèi)的面積占比，根據(jù)比例將原國(guó)土“三調(diào)”圖斑面積分解到各小班；（3）重新匯總小班總面積，與原國(guó)土“三調(diào)”圖斑面積比較計(jì)算面積差，將相差的面積增加到最大面積小班中。

2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查

數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查是保證融合成果的重要一環(huán)，包括尖銳角的檢查和自動(dòng)修復(fù)兩部分。本研究共開(kāi)發(fā)了6 個(gè)主要的數(shù)據(jù)質(zhì)檢工具，其算法流程、功能實(shí)現(xiàn)界面及運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖5 至圖7。

圖5 小班尖銳角檢查及修復(fù)算法流程（A）、功能實(shí)現(xiàn)界面（B）及運(yùn)行結(jié)果（C）Fig.5 Algorithm flowchart (A),function interface (B) and operation result for checking and repairing sharp angle of subcompartment

圖6 狹長(zhǎng)面和扁擔(dān)面的檢查算法流程（A）、功能實(shí)現(xiàn)界面（B）及運(yùn)行結(jié)果（C）Fig.6 Algorithm flowch at (A),function interface (B) and operation result for checking of long narrow and shoulder pole polygon

圖7 拓?fù)洌ˋ）、多部件（B）、因子邏輯（C）、行政信息（D）、檢查功能實(shí)現(xiàn)界面Fig.7 Function interfaces of topology (A),multipart (B),logical checking (C),administrative information (D)

“尖銳角的檢查及修復(fù)”工具包含對(duì)小班尖銳角的檢查和自動(dòng)修復(fù)兩個(gè)部分。檢查的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包括：（1）調(diào)用ArcPy 內(nèi)置的SearchCursor 函數(shù)對(duì)所有的小班進(jìn)行遍歷；（2）提取每個(gè)Shape 對(duì)象的所有頂點(diǎn)，對(duì)所有頂點(diǎn)進(jìn)行遍歷，以當(dāng)前點(diǎn)為中心，與其前后相連的兩個(gè)頂點(diǎn)一起形成三角形；（3）計(jì)算三角形中當(dāng)前頂點(diǎn)的內(nèi)角值，根據(jù)閾值判定是否為尖銳角，調(diào)用InsertCursor 插入尖銳角錯(cuò)誤點(diǎn)矢量。自動(dòng)修復(fù)需在檢查的基礎(chǔ)上完成，其核心過(guò)程主要包括：（1）在尖銳角頂點(diǎn)及其前后兩個(gè)頂點(diǎn)所形成的三角形上，以尖銳角頂點(diǎn)所在的短邊向長(zhǎng)邊做垂線，調(diào)用Polygon 函數(shù)生成新的直角三角形（如圖5C）；（2）根據(jù)三角形與原圖斑的位置關(guān)系，調(diào)用Difference 將原圖斑中直角三角形部分擦除，使用Union 將直角三角形合并到相應(yīng)圖斑當(dāng)中。

融合后的小班中會(huì)產(chǎn)生較多不規(guī)則多邊形，其中以狹長(zhǎng)面和扁擔(dān)面（兩頭大中間?。┳顬槠毡?。狹長(zhǎng)面的檢查通過(guò)計(jì)算圖斑的緊湊系數(shù)（CI,compaction index，計(jì)算方法見(jiàn)公式1）來(lái)判斷。CI是區(qū)域形狀特征的一種測(cè)度量，取值在0～ 1 之間，值越小表示區(qū)域形狀越不緊湊，越分散；當(dāng)區(qū)域?yàn)閳A形時(shí)，CI值=1，此時(shí)的區(qū)域形狀最為緊湊；反之，當(dāng)CI值趨近于0時(shí)，區(qū)域形狀趨近于一條直線[8-9]。

2.3.1 狹長(zhǎng)面檢查 狹長(zhǎng)面檢查的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：（1）調(diào)用Shape.area 和Shape.length 屬性分別獲得小班的面積和周長(zhǎng)值；（2）通過(guò)公式計(jì)算小班的CI值；（3）將CI值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較并判斷小班是否狹長(zhǎng)。

式中，S為圖斑面積，L為圖斑周長(zhǎng)。

2.3.2 扁擔(dān)面 扁擔(dān)面檢查的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：（1）根據(jù)設(shè)定的閾值調(diào)用Shape.buffer 函數(shù)對(duì)小班進(jìn)行負(fù)距離緩沖；（2）通過(guò)PartCount 屬性獲得緩沖后小班的部件數(shù)量，如果數(shù)量大于1 則判斷其為扁擔(dān)面。

2.3.3 小班拓?fù)錂z查 “小班拓?fù)錂z查”工具主要用于檢查融合后的小班有無(wú)重疊，小班是否跨國(guó)土“三調(diào)”圖斑界線，其核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：（1）調(diào)用Add feature class To topology_management 將融合后的小班和原國(guó)土圖斑矢量數(shù)據(jù)添加到拓?fù)潢P(guān)系集當(dāng)中；（2）使用Add rule to topology_management 添加檢查規(guī)則，分別為Must not overlap (area)、Must cover each other(area-area)及Must be covered by (area-area)；（3）調(diào)用Validate topology_management 進(jìn)行驗(yàn)證，統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤數(shù)量。

2.3.4 多部件檢查 “多部件檢查”工具的核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：（1）調(diào)用Multipart to single part_management將原小班矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單部件矢量數(shù)據(jù)；（2）使用Frequency_analysis 統(tǒng)計(jì)原小班面在新矢量數(shù)據(jù)中的多邊形數(shù)量；（3）結(jié)合Select layer by attribute_management 和Delete rows_management 將統(tǒng)計(jì)結(jié)果中數(shù)量小于等于1 的記錄刪除，剩余的數(shù)據(jù)即為有多部件錯(cuò)誤的檢查結(jié)果。

2.3.5 行政信息檢查 “行政信息檢查”工具用于檢查小班填寫(xiě)的行政代碼與名稱是否一一對(duì)應(yīng)，如果存在代碼與名稱一對(duì)多或多對(duì)一的情況，即表示存在行政信息填寫(xiě)錯(cuò)誤。其核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：(1）調(diào)用Dissolve_management 按設(shè)置的行政代碼及名稱字段進(jìn)行融合，生成新的矢量數(shù)據(jù)；(2）使用Frequency_analysis分別按行政代碼和名稱組合統(tǒng)計(jì)記錄數(shù)量；(3）統(tǒng)計(jì)記錄數(shù)量大于2 條的就表示存在行政代碼一對(duì)多或行政名稱存在一對(duì)多的錯(cuò)誤。

2.3.6 因子邏輯關(guān)系檢查 “因子邏輯關(guān)系檢查”工具是保證融合數(shù)據(jù)因子邏輯正確性的關(guān)鍵。其核心實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：（1）通過(guò)Open 函數(shù)讀取預(yù)先寫(xiě)的檢查邏輯條件文件，該文件為文本文件格式，奇數(shù)行是邏輯條件說(shuō)明，偶數(shù)行是具體的檢查SQL 表達(dá)式，例如，邏輯條件說(shuō)明為“林業(yè)地類為喬木林、竹林、疏林地、灌木林及未成林造林地，樹(shù)種組成不能空”，其對(duì)應(yīng)的SQL 表達(dá)式為“(DI_LEI IN ('111','113','120','131','132','141')) and (SZ_ZC IS NULL or SZ_ZC='')”；（2）使用Select layer by attribute_management 和Get count_management 根據(jù)檢查邏輯條件進(jìn)行篩選并統(tǒng)計(jì)記錄數(shù)，如果記錄數(shù)大于0，表示有小班存在該條的邏輯錯(cuò)誤。

2.4 研究區(qū)應(yīng)用結(jié)果

2.4.1 淳安縣數(shù)據(jù)融合 淳安縣林業(yè)“一張圖”與國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的圖斑數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。融合前國(guó)土“三調(diào)”共有119 309 個(gè)圖斑，其中林地圖斑有35 971 個(gè)，占總圖斑數(shù)的30.15%，林業(yè)“一張圖”共有137 704 個(gè)小班，其中林地小班有129 885 個(gè)，占總小班數(shù)的94.32%，可見(jiàn)兩部門(mén)在調(diào)查時(shí)各自區(qū)劃重點(diǎn)不相同。通過(guò)ArcGIS 的疊加分析，總的圖斑數(shù)量達(dá)到898 209 個(gè)，分別是國(guó)土“三調(diào)”圖斑和林業(yè)“一張圖”小班總數(shù)的7.5和6.5 倍，其中林地圖斑有466 709 個(gè)，分別是國(guó)土“三調(diào)”林地圖斑和林業(yè)“一張圖”林地小班總數(shù)的12.8 和3.6 倍。融合成果的各類型圖斑數(shù)量與疊加分析的結(jié)果相比有了大幅減少，總圖斑數(shù)為247 713個(gè)，減少了72.4%，其中林地、草地、濕地、種植園地及其他地類分別減少了68.4%、71.5%、44.4%、76.7%和77.1%。

表1 不同地類圖斑數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.1 Amount of polygon by different land types

2.4.2 中洲鎮(zhèn)數(shù)據(jù)融合 淳安縣中洲鎮(zhèn)數(shù)據(jù)融合成果見(jiàn)圖8。全鎮(zhèn)原始國(guó)土“三調(diào)”圖斑有4 096 個(gè)，原始林業(yè)“一張圖”小班有6 644 個(gè)，融合后小班為10 678 個(gè)（分別為國(guó)土“三調(diào)”和林業(yè)“一張圖”小班數(shù)的2.6 和1.6 倍）。融合后的所有小班均落入國(guó)土“三調(diào)”圖斑范圍內(nèi)，其中有3 238 個(gè)小班與國(guó)土“三調(diào)”圖斑完全一致，占國(guó)土“三調(diào)”總圖斑數(shù)的79.05%，749 個(gè)國(guó)土“三調(diào)”圖斑被分割為2～10 個(gè)小班，占比18.29%，109個(gè)國(guó)土“三調(diào)”圖斑被分割為10 個(gè)以上小班，占比2.66%。

圖8 淳安縣中洲鎮(zhèn)國(guó)土“三調(diào)”（A）與林業(yè)“一張圖”（B）數(shù)據(jù)融合成果（C）Fig.8 Data fusion results (C) of the third land resource investigation(A) and forest resource (B) of Zhongzhou Town of Chun’an County

3 結(jié)論與討論

依據(jù)林業(yè)“一張圖”與國(guó)土“三調(diào)”成果對(duì)接融合技術(shù)規(guī)程要求，利用ArcPy 結(jié)合定制ArcToolbox，提出了融合過(guò)程中數(shù)據(jù)的批量自動(dòng)化處理方法，簡(jiǎn)化了整個(gè)操作流程，并以淳安縣的實(shí)例數(shù)據(jù)開(kāi)展應(yīng)用研究，結(jié)果表明對(duì)接融合工作效率得到顯著提高，主要完成了以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：

（1）ArcPy 在測(cè)繪行業(yè)已經(jīng)得到了較為廣泛的使用，包括利用腳本自動(dòng)處理錯(cuò)誤多邊形、圖斑的自動(dòng)編號(hào)、快速制圖等[7-11]，但在林業(yè)行業(yè)中應(yīng)用起步較晚，目前還主要用于編寫(xiě)批處理腳本，實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的小班編號(hào)和制圖[12-15]，功能相對(duì)單一，由于操作時(shí)需要直接修改代碼，使得應(yīng)用難度較高。本文基于ArcPy 編寫(xiě)代碼，將以前在ArcGIS 需要一系列手動(dòng)操作的部分進(jìn)行了集成，并且將代碼整合進(jìn)入ArcToolbox，不僅可以在ArcGIS中直接使用，同時(shí)也可以與內(nèi)置的工具相互組合并在ModelBuilder 中構(gòu)建各種新的批處理工具，整個(gè)程序可以分發(fā)和應(yīng)用在ArcGIS 9.0 以上及ArcGIS Pro 的各種版本，使得程序更加便捷高效，減少了大量的重復(fù)勞動(dòng)，工作效率大大提升。

（2）針對(duì)ArcGIS 的二次開(kāi)發(fā)，林業(yè)行業(yè)以往主要采用ArcEngine 和ArcObjects 兩種方式，開(kāi)發(fā)的程序往往只能針對(duì)當(dāng)時(shí)的技術(shù)要求，各個(gè)功能模塊相互獨(dú)立，難以應(yīng)對(duì)多變的應(yīng)用需要，同時(shí)程序的批處理能力較差，需要通過(guò)重新修改代碼來(lái)增加批處理的功能模塊[16-19]。對(duì)于以后可能發(fā)生的技術(shù)要求變化，本研究所開(kāi)發(fā)的各種工具只需要對(duì)其調(diào)用順序進(jìn)行重新組合即可實(shí)現(xiàn)程序的功能更新，重新編寫(xiě)代碼的工作量和時(shí)間成本將會(huì)大大降低。

（3）開(kāi)發(fā)的各種工具不僅適用于本次融合的各項(xiàng)工作需要，也能夠適用于林業(yè)其他工作的需要。例如：因子邏輯關(guān)系檢查是森林資源管理各項(xiàng)工作的重要一環(huán)，每一項(xiàng)工作都有不同的數(shù)據(jù)庫(kù)格式及因子邏輯關(guān)系需要控制，本文開(kāi)發(fā)的工具只需要針對(duì)不同的應(yīng)用情景，利用文本文件編寫(xiě)相應(yīng)的邏輯檢查條件即可滿足要求；多源數(shù)據(jù)的整合管理也是森林資源管理中經(jīng)常遇到的問(wèn)題，包括國(guó)土年度變更、森林督查、林地征占用、歷史森林資源檔案等，這些數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的森林資源數(shù)據(jù)往往都會(huì)因?yàn)榭臻g坐標(biāo)參考及區(qū)劃尺度等一系列差異，在數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析時(shí)出現(xiàn)大量細(xì)碎圖斑需要處理，利用本文開(kāi)發(fā)的空間數(shù)據(jù)融合工具，只需要適當(dāng)調(diào)整參數(shù)即可滿足應(yīng)用需求。