CN102800052A - 非标准地图的半自动数字化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种非标准地图的半自动数字化方法，实施步骤如下：1)扫描获取栅格图像、进行地理空间配准和校正、二值化处理；2)建立线性矢量图层并赋予与所述校正后栅格图像一致的地理空间参照系统；3)将线性矢量图层叠加至二值化处理后的栅格图像，识别并捕捉栅格图像中的线条的中线；对捕捉到栅格图像中的线条的中线逐一进行自动追踪，并对每一条自动追踪的线条进行断线、端点人工判别并进行矢量化处理得到矢量图像；4)属性赋值、检查、修正；5)重新建立矢量图像的拓扑关系，检查并修正重叠和间隙等拓扑错误得到数字化处理完毕的矢量图像。本发明具有图像处理精度好、图像处理效率高、处理工作量低、处理周期快、应用范围广泛的优点。

Description

非标准地图的半自动数字化方法

技术领域

本发明涉及图形数字化技术，具体涉及一种适用于乡镇规划图，农业、林业区划图，土壤、地形、地质和水文等诸多领域的非标准地图的半自动数字化方法。

背景技术

迄今为止各行各业已编绘和积累了大量的纸质线划地图(矢量地图)，有些年代很久，难免产生破损、陈旧。例如，在1979-1985年间，全国开展了第二次土壤普查，大部分乡镇完成了1∶1万土壤图，县(区)则完成1∶5万土壤图。这些图件大部分是手工完成，没有统一要求和标准，没有正式出版，不同地方的图件质量可有较大的差别，我们称这些图件为非标准矢量地图。

随着信息科学与空间技术、现代计算技术的飞速发展，地理信息系统(GIS)、遥感(RS)和全球定位系统(GPS)在各个领域的广泛应用，客观上需要对这些珍贵历史图件进行数字化。尽管，已有较好的技术对标准地图进行有效的数字化方法，但是，针对大量存在的非标准矢量地图，目前仍未见有完整、快速、高效和准确的方法来完成这一工作。仅以土壤图为例，美国的自然资源保护局自1990年就开始组织在全国范围内进行1∶2～2.4万详细比例尺土壤调查纸质图的矢量化工作。一般的州要聘请10多位工人和专业技术人员，花费5～10年的时间以及超过200万美元的费用。但该项目周期长、耗资大，至今美国仍没有全部完成全国的工作(详见网站websoilsurvey.nrcs.usda.gov)。我国这方面的工作则更是延后。至今为止，还没有见到任何一个省/自治区已经全部完成大比例尺土壤详查图的数字化工作的相关报道。

标准化的、正式出版的矢量地图由于其质量高，线条连续、均匀、清晰，目前已有比较成熟的自动矢量化方法。然而，针对标准纸质矢量地图的数字化方法并不适用于非标准矢量地图。由于非标准纸质矢量地图普遍存在着诸如线条不清晰、线条粗细不均或经常有断线等问题，这些问题的普遍存在大大增加了数字化的难度。若采用已有的针对标准纸质矢量地图的自动数字化方法，会由于上述问题的存在生成大量的不连续矢量化线条，需要人工参与进行判读修正，反而增大了工作量；若采用目前应用较为普遍的常规手工数字化方法则是工作量大、效率低。这些问题的普遍存在大大增加了数字化的难度，现有技术针对非标准矢量地图的数字化处理存在缺少准确、高效的矢量化方法的难题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种图像处理精度好、效率高、工作量低、周期短、应用范围广的非标准地图的半自动数字化方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种非标准地图的半自动数字化方法，其实施步骤如下：

1)扫描获取原始纸质非标准地图的栅格图像，将所述栅格图像进行地理空间配准和校正，将校正后的栅格图像二值化处理；

2)建立线性矢量图层，将所述线性矢量图层赋予与所述校正后栅格图像一致的地理空间参照系统；

3)将线性矢量图层叠加至二值化处理后的栅格图像且使线性矢量图层位于上层，识别并捕捉栅格图像中的线条的中线；对捕捉到栅格图像中的线条的中线逐一进行自动追踪，并对每一条自动追踪的线条进行断线、端点人工判别并进行矢量化处理得到矢量图像；

4)参照原始纸质非标准地图对矢量图像中的地图要素进行属性赋值，将属性赋值后的矢量图像进行检查、修正；

5)将修正后的矢量图像重新建立矢量图像的拓扑关系，检查并修正矢量图像中的重叠和间隙等拓扑错误，最终得到数字化处理完毕的矢量图像。

作为本发明上述技术方案的进一步改进：

所述步骤4)之前还包括将矢量图像的线状要素转换为面状要素提取矢量图像中的土壤图斑、城镇和面状水体等面状信息。

所述步骤1)中扫描获取原始纸质非标准地图的栅格图像的扫描分辨率为200～300DPI。

所述步骤1)中将栅格图像进行地理空间配准和校正具体步骤如下：在所述栅格图像中选择20～30个清晰明显的且不易随时间而变化的地面控制点，然后根据所述地面控制点通过一次多项式、或者二次多项式、或者三次多项式进行配准和校正。

本发明具有下述优点：

1、本发明的非标准地图的半自动数字化方法针对非标准纸质地图，通过栅格捕捉、自动追踪、人工判读识别交互进行的半自动数字化方法，能有效的解决标准矢量地图自动数字化方法在非标准矢量地图矢量化工作过程中的不适用和常规手工数字化方法的精度与效率低下问题，在保证精度的同时，可显著提高工作效率，具有图像处理精度好、图像处理效率高、处理工作量低、处理周期快的优点。

2、本发明提供针对非标准地图的半自动数字化方法，作为纸质矢量地图数字化方法的重要补充，将有效地解决目前普遍存在的大量非标准矢量地图在数字化过程中效率低下的难题，尤其对存在着较多的线条不清晰、线条粗细不均或经常有断线等问题的地图，与常规方法相比，本发明的应用将显著的提高数字化精度，提高工作效率，降低工作量，缩短工作周期，可以广泛地应用于乡镇规划图，农业、林业区划图，土壤、地形、地质和水文等诸多领域的非标准图件，而且本发明同样也适用于标准图件进行数字化处理，具有应用范围广泛的优点。

附图说明

图1为本发明实施例的基本实施流程示意图。

图2为本发明实施例中对栅格图像的交互矢量化的操作界面示意图。

具体实施方式

本发明实施例中采用最常用的ArcMap 9.3软件平台(其他的一些地理信息系统软件平台也同样可以实现)，结合浙江全省各县(区)的1∶5万土壤图作为输入的非标准地图为例进行详细说明。本实施例的1∶5万土壤图来源于浙江省第二次土壤普查，由于该次土壤普查工作是以县(区)为单位展开，各县之间的土壤图质量参差不齐、标准不一。绝大多数县的土壤图没有公里网或经纬网，土壤图的配准只能参考地形特征点，在一定程度上影响了土壤图的配准精度。受当时技术条件、工作量和时间等的限制，各县(区)1∶5万土壤图都是人工手绘，界线粗细、浓淡不一。在二十余年的使用与保存过程中，出现折痕，导致图纸变形，还有部分土壤图存在较明显的污物和不同程度的破损。此外，各县(区)土壤图中或多或少的存在着一些错误，比如原土壤图中的存在着一些土壤界线的错画、漏画，不少地方界线模糊，存在较多的断线等错误，而断线的产生可能出现在土壤界线的各个部位，断线断开的距离也由很小的间隙至整条土壤界线的缺失不等，具有很大的不确定性。

如图1所示，本发明实施例非标准地图的半自动数字化方法的详细操作步骤如下：

1、原始纸质地图扫描输入：扫描获取原始纸质非标准地图的栅格图像。

利用扫描仪将原始纸质地图进行扫描，生成栅格图像，本实施例中，栅格图像采用jpeg格式保存。在正式扫描之前，需要将纸质图件进行初步处理，包括去除纸质图件表面的赃物和使纸质图件变平整等处理，以提高图件的扫描质量。图件的扫描分辨率可根据需要设置为200～300DPI(Dots Per Inch，每英寸像点数)范围内为宜，分辨率过大会消耗较多的扫描时间，占用较大的存储空间以及增加扫描仪的负荷，分辨率过小则会造成图上信息的损失，降低矢量化结果的精度；本实施例中扫描分辨率为250DPI。此外，还须注意图件扫描时间间隔，以防止扫描仪温度过高导致图像变形从而产生误差。

2、栅格图像配准、校正：将栅格图像进行地理空间配准和校正，获取栅格图像的真实地理空间信息。

在栅格图像中选择20～30个清晰明显的且不易随时间而变化的地面控制点，然后根据地面控制点通过一次多项式、或者二次多项式、或者三次多项式进行配准和校正。通过多项式实现图像配准、校正是地图数字化领域的常见技术，在ArcMap 9.3软件平台中的Georeferencing(配准)工具条能够实现本实施例中根据地面控制点通过多项式进行配准和校正。

由于浙江省1∶5万土壤图是非标准的矢量图件，绝大部分没有地理坐标信息，因而在矢量化工作进行之前，必须对这些图件进行配准，并赋予统一的地理空间参照系统，以匹配真实的地理空间信息。在栅格图像的配准过程中，地面控制点的数量和分布直接决定配准的精度，因而需要选取清晰明显的且不易随时间而变化的地面控制点，如桥梁、道路交叉口等。

本步骤是基于Georeferencing(配准)工具条实现。具体步骤是先调用Georeferencing工具条，调用方法是在工具栏的空白处右击，在弹出框界面中的Georeferencing一栏前打钩选中，即弹出该工具条。然后加载用于配准的基准数据文件，本实例中用于配准的基准数据文件为1∶5万DLG(数字线划图)，再加载待配准的土壤图栅格图像。利用Add Control Points(添加控制点)工具，依次在待配准的土壤图栅格图像和用于配准的基准数据文件上点击选取地面控制点，配准每幅土壤图所用的地面控制点数量控制在20～30个之间，要求分布均匀，并且在边缘地区尽量多选择一些控制点。地面控制点选取完毕后，打开Link Table(链接表)，在Transformation(转换)中选择转换方程式，依图像变形情况，对于畸变较小或是存在整体偏移误差的图像，选择1st OrderPolynomial(一次多项式)，对于畸变较严重的图像，选择2st Order Polynomial(二次多项式)或3st Order Polynomial(三次多项式)，在Georeferencing的下拉菜单中选择Rectify(校正)进行校正输出，在弹出的对话框中，将Resample Type(重采样类型)设置为Bilinear Interpolation(for continuousdata)(双线性内插法)，Format(格式)设置为IMAGINE Image进行输出。对上述输出的图像定义地理空间参照系统，在非加载状态下，右键点击ArcCatalog(目录)下的上述输出图像，选择Properties(属性)，在打开的界面中点击Spatial Reference(空间参照)下的Edit(编辑)按钮，在出现的新界面中点击Import(输入)，选择用于配准的基准数据文件，点击确定，此时，即将用于配准的基准数据文件的地理空间参照系统赋予上述输出图像，即为校正后的栅格图像。

3、栅格图像二值化：将校正后的栅格图像二值化处理。

使用灰度栅格图像建立二值化图层，即通过阈值的调整，将栅格图像的像元值经分类(classify)处理，划分为两类。在ArcMap中先加载灰度栅格图像(对于彩色图像只加载其中一层)，右键点击灰度栅格图像文件名，选择Properties，打开属性框，在Symbology(符号化)选项卡下选择classified(分类)，在弹出的提示中选“是”开始统计直方图(此时不要进行其他操作，否则统计过程可能会被打断)。统计完毕会默认显示5个分类，将classes(类别数)的值“5”更改成“2”。之后点击classified按钮，拖动中间的阈值线进行调整，阈值的确定以图中的线条清晰可见为宜，不宜过大或过小，点击确定之后，灰度栅格图像即为二值化模式。

4、建立线性矢量图层，将线性矢量图层赋予与所述校正后栅格图像一致的地理空间参照系统。

在ArcCatalog下新建一个Shapefile矢量图层文件，Feature Type(要素类型)设置为Polyline(多线)，并将其赋予校正后栅格图像同样的地理空间参照系统。本实施例采用Polyline线性矢量图层，而非采用Polygon(多边形)矢量图层，是因为线性矢量图层对于减少错误产生的控制能力更强。

5、栅格图像的交互矢量化。

栅格图像的交互矢量化是指在栅格图像矢量化的过程中需要栅格的自动追踪识别和人工判读识别共同参与，包括栅格捕捉、栅格自动追踪和人工判读识别三部分(见图2)。在进行此步骤之前，需要确定已激活ArcScan工具条，确定的方法是点击菜单栏Tools下Extensions(扩展)，在弹出的界面中确定“ArcScan”前已经打钩。

5.1、栅格捕捉：识别并捕捉栅格图像中的线条的中线。

加载步骤4中建立的线性矢量图层与二值化处理后的栅格图像进行叠加且使线性矢量图层位于上层，使矢量图层在处于编辑状态下调用ArcScan工具条中的Vectorization Trace(矢量化跟踪)工具，利用此工具单击栅格图像中的线条，即实现栅格的捕捉。通过栅格捕捉，可以使矢量化过程中的鼠标点识别并捕捉到栅格的中线，为实现栅格的自动追踪作铺垫。也可以通过RasterSnapping Options(栅格捕捉选项)和Vectorization Settings(矢量化设置)选项对栅格捕捉的环境进行设置，以限定适合图像的栅格线条的识别宽度以及噪声等级等。

5.2、栅格自动追踪：对捕捉到栅格图像中的线条的中线逐一进行自动追踪。

栅格自动追踪可以通过对需要矢量化的栅格数据自动识别追踪生成矢量要素。利用Vectorization Trace工具，在完成栅格捕捉后，只需要在线条的矢量化方向上按下鼠标键，栅格的中线上就会生成矢量化线状要素，直至追踪到栅格线条的断线终点或是线的相交点，此时需要步骤(3)中的人工判读识别的交互操作来完成断线的矢量化和线相交点之后下一线条的选择。

5.3、人工判读识别的交互操作：人工判读识别的交互操作：对每一条自动追踪的线条进行断线、端点人工判别并进行矢量化处理得到矢量图像。

对栅格图像中存在的断线或模糊不清的线条，自动追踪方法并不能自动完成上述问题线条的矢量化工作，这时需要人工判读进行识别与矢量化操作，具体操作方法是持续按下S键，同时利用Vectorization Trace在线条延续方向上均匀的点击生成矢量线，直至断线或模糊线条的终点，然后松开S键，继续利用Vectorization Trace进行自动追踪。此外，对于栅格自动追踪过程中，追踪至线条相交点之后的下一个线条的具体选择，也需要通过人工判读确定，此时只需要在下一个线条的方向上利用Vectorization Trace单击即可，如图2所示，最终完成线条的闭合或与其他线相交。

之后继续重复步骤5.2和步骤5.3，直到完成线条的闭合或与其他线相交，双击结束，再进行下一条线的矢量化。栅格的捕捉与沿栅格中线的自动追踪使得矢量化的精度比常规矢量化方法显著提高，并可极大的提高矢量化的效率。

6、线状要素向面状要素的转换：将矢量图像的线状要素转换为面状要素提取矢量图像中的土壤图斑、城镇和面状水体等面状信息，本步骤可根据需要进行选择。

对于土壤图斑、城镇和面状水体等面状信息的提取，需要进行线状要素向面状要素的转换，转换的进行利用ArcToolbox(工具箱)下的Feature to Polygon(要素转多边形)工具实现，将polyline文件转换成polygon文件；如果只是为了提取图中的土壤断面线、线状水系、线状道路等线状要素，则跳过此步骤直接进行步骤7。

7、属性赋值：参照原始纸质非标准地图对矢量图像中的地图要素进行属性赋值。

参照原始纸质地图的栅格图像，对已矢量化完毕的各图斑或线划要素进行属性赋值。具体方法为，加载步骤6中的矢量图层，右键点击矢量图层文件名，点击Open Attribute Table(打开属性表)，在Options(选项)按钮下弹出界面中点击Add Field(添加字段)(注意是在非编辑状态下，即Editor工具条处于Stop Editing(非编辑)状态)，增加一个字段，字段类型一般设置为“text”(文本)。将矢量图层设置在编辑状态下(即Editor工具条处于StartEditing(开始编辑)状态)，属性值根据图内的要素注记或要素类型手工输入，属性类型包括土壤类型代码、水体、城镇等。

8、常规检查与修正：将属性赋值后的矢量图像进行检查、修正。

为了保证矢量化工作的正确性和精度，需要对已完成属性赋值的矢量图进行人工检查，对每个图斑进行逐一审核，并进行必要的修正，以消除原始图斑的漏画、错画以及图斑对应的属性赋值中存在的错误、遗漏等问题。

9、拓扑检查与修正：将修正后的矢量图像重新建立矢量图像的拓扑关系，检查并修正矢量图像中的重叠和间隙等拓扑错误，最终得到数字化处理完毕的矢量图像。

在常规检查与修正完毕后，重新建立矢量图层的拓扑关系，以检查和修正矢量图层中可能存在的重叠和间隙等拓扑错误。在ArcCatalog下新建一个FileGeodatabase(文件地理数据库)，并在此File Geodatabase中建立一个FeatureDataset(要素数据集)，地理空间参照系统的选择为Import该矢量图层自身的地理空间参照系统，将矢量图作为一个要素类(Feature Class(single))导入(Import)此Feature Dataset，并在此Feature Dataset下建立一个Topology(拓扑)文件，常用的拓扑规则为“Must Not Overlap”(同一多边形要素类中多边形之间不能重叠)和“Must Not Have Gaps”(多边形之间不能有间隙)。再将此Topology文件和矢量图加载至ArcMap中，调用Topology工具条，在编辑状态下利用Fix Topology Error Tool(拓扑错误修正工具)选中存在拓扑错误的图斑，再利用Error Inspector(错误检测)工具对图斑的拓扑错误类型进行检测，在Show(显示)下拉菜单中选择错误类型，点击SearchNow(搜索)进行搜索，对搜索出的错误进行右键点击选择Create Feature(生成要素)进行修复(可用Shift和Ctrl键选取多项错误条目进行一次性修复处理)。需要注意的是，对于边界部分图斑的“Must Not Have Gaps”类型拓扑错误需要忽略。

本实施例中仅以非标准土壤图为例进行说明，但是除了非标准土壤图以外，本实施例也同样适用于其他类型的非标准地图。本实施例作为纸质矢量地图数字化方法的重要补充，可以有效地解决目前普遍存在的非标准矢量地图难以高效数字化、矢量化的难题，尤其是存在着较多的线条不清晰、线条粗细不均或经常有断线等问题的地图。本实施例不仅显著的提高数字化的精度，而且可以有效的减少矢量化的工作量，显著提高矢量化效率，视非标准矢量地图的质量不同，采用本发明方法进行数字化的工作效率为常规方法的2～5倍。

以上所述仅为本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅限于上述实施方式，凡是属于本发明原理的技术方案均属于本发明的保护范围。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明的原理的前提下进行的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种非标准地图的半自动数字化方法，其特征在于其实施步骤如下：

1)扫描获取原始纸质非标准地图的栅格图像，将所述栅格图像进行地理空间配准和校正，将校正后的栅格图像二值化处理；

2)建立线性矢量图层，将所述线性矢量图层赋予与所述校正后栅格图像一致的地理空间参照系统；

3)将线性矢量图层叠加至二值化处理后的栅格图像且使线性矢量图层位于上层，识别并捕捉栅格图像中的线条的中线；对捕捉到栅格图像中的线条的中线逐一进行自动追踪，并对每一条自动追踪的线条进行断线、端点人工判别并进行矢量化处理得到矢量图像；

4)参照原始纸质非标准地图对矢量图像中的地图要素进行属性赋值，将属性赋值后的矢量图像进行检查、修正；

5)将修正后的矢量图像重新建立矢量图像的拓扑关系，检查并修正矢量图像中的重叠和间隙等拓扑错误，最终得到数字化处理完毕的矢量图像。

2.根据权利要求1所述的非标准地图的半自动数字化方法，其特征在于：所述步骤4)之前还包括将矢量图像的线状要素转换为面状要素提取矢量图像中的土壤图斑、城镇和面状水体等面状信息。

3.根据权利要求1或2所述的非标准地图的半自动数字化方法，其特征在于：所述步骤1)中扫描获取原始纸质非标准地图的栅格图像的扫描分辨率为200～300DPI。

4.根据权利要求3所述的非标准地图的半自动数字化方法，其特征在于，所述步骤1)中将栅格图像进行地理空间配准和校正具体步骤如下：在所述栅格图像中选择20～30个清晰明显的且不易随时间而变化的地面控制点，然后根据所述地面控制点通过一次多项式、或者二次多项式、或者三次多项式进行配准和校正。

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