利用新疆地图档案进行缩编更新的探讨

　　1 前言

　　测绘科技档案是国家的宝贵财富，是社会主义现代化建设事业重要基础资源，是国家科技档案的重要组成部分，各比例尺地形图档案资料作为测绘科技档案的重要组成部分，在经济发展城乡规划中起着举足轻重的作用。近年来，自治区结合实际情况及测绘发展规划，急需构建一整套标准体系的各类比例尺地形图数据档案，为自治区经济建设及各行各业服务。我馆根据现有数据架构体系，需要在新疆1：5万地图档案基础上，进行小比例尺1：5万至1：25万数据缩编，生成1：25万地图框架数据。

　　2 技术方法

　　以数据标准体系建设为主要目的，兼顾计算机制图的技术要求，为加快工作进度，针对传统人工地图综合在工作量、图形质量控制和面积控制等方面的缺陷，采用制图综合专业工具，专业综合工具与人工辅助相结合的方案，在前期对数据分析总结的基础上，基于新疆1：5万地图档案数据，进行缩编，形成1：25万比例尺的基础地理数据，充分提高工作效率。

　　3 缩编内容

　　（1）地图内容的取舍

　　按制图对象的主次关系、重要性标志、数量或质量指标的高低顺序，进行选取或舍弃，主要包括单一要素在一定数学准则下的取舍，要素族的稀疏处理（高程点稀疏、等高线稀疏属此类）。

　　（2）制图对象的概括

　　根据地图比例尺、用途和要求，确定地图内容各要素的分类分级，对地物的形状、数量和质量特征所进行化简。主要包括：对单一地物形状的化简（如斜坡化简为陡坎；弯曲的河流删除一些不起眼的小弯）；对同类或同族地物聚集时的合并处理。

　　（3）地物的移位

　　在尽量保持自然地理要素和重要的地物位置正确前提下，移动人文地理要素或其它次要地物的位置，以获得各要素相互关系合理、图面表示清晰的缩编效果。主要包括两情况：一是地物符号相对于相邻地物地理尺寸的扩大造成相互压盖（文字注记属于此类）；二是要素之间图面距离的缩小模糊了它们之间的相互关系。

　　（4）制图内容符号化

　　相同要素在不同比例尺下表示符号不同，需重新配置符号库。

　　（5）统一协调

　　保证地物间相互协调的一致性。例如对谷坡等高线形状概括时必须同时考虑水系支流的取舍，使等高线形态与河谷的发育协调起来，一旦谷坡的等高线拉直了，则经过该处的支流就应舍去。

　　（6）精度要求

　　制图综合能正确地反映出地物间的相互关系，保持了区域的地理特征，突出了地理精度，但对地图内容的几何精度产生不同程度的影响，地物形状的化简改变了原来的图形结构，在长度、方向、面积和轮廓形态上都产生变化。为正确地表达各地物间的关系，一个或几个地物需要从正确位置上移动而破坏了地图的几何精度。因此缩编过程需要在一定的数学指标体系的控制下进行，使用地图缩编后的几何精度符合规范要求。

　　4 数据缩编

　　地图缩编前应对缩编区域的要素特征进行认真分析，再按照技术要求进行缩编综合。各要素缩编时应遵循：现势性、合理继承性及简便易行的原则。对于每个要素，一般来说，应先取舍，再概括。其中水系与地貌，交通与居民地，地貌与地类型等相互关系密切的要素，可以相互对照，穿插缩编。要确保缩编后的图上内容主要关系明确、相互关系正确、图幅载负合理，能正确反映出该地区总体的基础数据分布特征。

　　4.1 水系的缩编

　　水系要素的表示应能反映出区域水系的总体特征以及附属设施情况，合理反映水系要素的分布规律及密度对比，处理好水系和其它要素的关系。

　　4.1.1河流、干渠的缩编

　　1）河网密度大的地区，其选取标准较低，但被舍去的河流条数和密度系数仍然较大。河网密度小的地区，舍去的河流条数较少。

　　2）保持不同密度区之间的密度对比关系。

　　3）选取遵守从主要到次要，从大到小的顺序，保持制图区域内河流的基本特征。

　　4）随着比例尺的缩小，河流选取标准的上限应逐渐增大。

　　1.1.2 湖泊、水库的缩编

　　对成群的湖泊而言，只能进行取舍，不能合并。一般选取的标准为：

　　1）选择大于或等于选取标准的湖泊。

　　2）选取那些有特殊意义的小于标准的小湖泊，并夸大表示（或改用点符号表示）。

　　3）注意反映湖泊的分布特征和密度对比。

　　1.1.3 面状水系的处理

　　在对面状水系数据进行综合处理时，需要对小比例尺下的水系进行下列处理：

　　1）水系融合

　　对水系零碎的区域，通过对数据进行相邻或非邻近同类水系的融合处理，进行水系的综合；对综合后的数据消除缝隙、较小的岛洞等处理进行数据的修补。

　　2）删除小面积的综合数据

　　对水系进行融合处理后，还会存在面积很小的要素，对不符合上图面积数据直接删除。

　　3）对综合数据进行边缘的简化

　　将经过融合和删除后得到的水系数据进行边缘的抽稀简化处理，消除小弯曲，保持水系形状不变的情况下使水系边界看起来更平滑。如下图为水系面综合处理后的效果：

　　4） 面状河流变线状河流的情况

　　对于小于当前比例尺宽度标准的面状河流，提取河流的中心线（可能需要人工的进一步调整），将面状河流转换为线状河流，并相应的处理原来河流面区域到周围地物，使整体图幅效果协调一致。下图是将面状河流转换为线状河流后对周围地物的调整图示。 　　4.1.4 线状水系的处理

　　在对线状水系数据进行综合处理时，需要对小比例尺下的水系进行下列处理：

　　1）线状水系的取舍

　　根据对应比例尺的相关标准，舍弃不符合上图标准的要素。

　　2）线状水系的综合处理

　　使用平滑或简化工具，删除水系线上不重要的细部曲折，简化水系线形状，尽量保持水系的原有形状。

　　4.2 居民地的概括

　　居民地的建筑物、街道、街区和名称注记等要素，又分为城镇居民地和农村居民地两类。优先选取重要的居民地，考虑居民地的分布特征及各密度区居民地的密度对比。

　　4.2.1城镇居民缩编

　　正确反映居民地内部的通行情况；主要街道优先选取，其次选择条件好的次要街道。

　　1）新编地图的主、次街道需按照新图符号尺寸的要求绘制。同等级的街道宽度保持一致。

　　2）对资料图上难以判断主次的街道，做降级处理（就低不就高）。

　　3）一般情况下，要求主要街道的中心线位置准确，只有在与相邻的铁路、江河、海岸等要素发生争位矛盾时，才允许移位主要街道。

　　正确反映街区平面图形的特征；舍去次要街道、合并街区的同时，应注意不改变原来街区的纵横方向。

　　正确反映街道密度和街区大小的对比。

　　正确反映建筑面积与非建筑面积的对比；建筑密集街区以合并为主，删除为辅。建筑稀疏街区进行选取、删除、合并。

　　正确反映居民地的外部轮廓形状。

　　4.2.2农村居民地概括

　　农村居民地根据地区不同，有它们自己的分布特点。一般分为散列式和分散式。

　　散列式居民地应注意保持居民地分布区的范围、形状及房屋密度对比，优选依比例尺的房屋以及位于居民地的中心和外围特征处的房屋。对于沿道路、河流成带状分布的居民地，一般应首先选取两端的房屋，中间依其密度情况适当选取。

　　分散式居民地应正确反映居民地的大体分布范围、房屋分布特征及密度对比。对于根据地形、名称能明确范围的居民地应适当强调表示。

　　4.2.3居民地融合

　　需要对居民地数据进行综合处理，通过邻近和非邻近融合，解决居民地分布零散的情况。

　　4.3 道路的缩编

　　交通要素缩编应正确表示道路类别、等级、位置，反映道路网的结构特征、通行情况、分布密度以及与其它要素的关系。

　　1）道路密度大的地区，其选取标准较低，但被舍去的道路条数和密度系数仍然较大。路网密度小的地区，舍去的道路条数较少。

　　2）保持不同密度区之间的密度对比关系。

　　3）选取遵守从主要到次要，从大到小的顺序，保持制图区域内道路的基本特征。

　　4）随着比例尺的缩小，道路选取标准的上限应逐渐增大。

　　使用平滑或简化工具，结合人工处理，删除道路线上不重要的细部曲折，简化道路线形状。主要目的是：

　　（1）对道路数据进行平滑取直处理，使得道路规则整齐。

　　（2）编辑道路面交叉口，连接断开的道路，平整道路交叉口处毛刺，整饰道路交叉口。

　　（3）编辑道路面，消除道路上的毛刺和锯齿。

　　（4）编辑道路面，使道路面形状平滑顺直。

　　1）面状道路变线状道路的情况

　　对于小于当前比例尺宽度标准的面状道路，提取道路的中心线（可能需要人工的进一步调整），将面状道路转换为线状道路，并对周围地物做相应的调整，保持图幅的协调一致。

　　2）图形属性处理

　　对道路中心线、道路边线、道路面进行一致性处理，使同一条道路的线面图形信息和属性信息保持一致。

　　3）道路线面一致性处理

　　（1）编辑道路线或道路面的图形节点，使其空间位置一致。

　　（2）使用空间连接工具或人工检查并编辑修改道路线或道路面的属性，使其属性一致。

　　（3）使用空间连接工具或人工检查并编辑修改道路边线属性，使其与道路面属性一致。

　　4.4 植被的缩编

　　对于植被要素，正确表示植被、土质种类、分布范围、轮廓特征及其它要素的关系。

　　根据各比例尺的不同植被的上图面积和地形特征的不同，保留各类植被。在植被稀少的地区或小面积林地集中分布地区可适当选取。根据城市的特点，对城市绿地进行取舍和综合。

　　同时道路上的绿化隔离带数据也存在与道路面数据不一致或是凌乱的问题，需统一取舍和综合。

　　4 结束语

　　新疆地域面积辽阔、地形复杂，利用已有地图档案资料对其他比例尺数据进行缩编更新，是一种省时、省力、省钱的数据更新技术手段。地图缩编前应对缩编区域的要素特征进行认真分析，再按照技术要求进行缩编综合。各要素缩编时应遵循：现势性、合理继承性及简便易行的原则。要确保缩编后的图上内容主要关系明确、相互关系正确、图幅载负合理，能正确反映出该地区总体的基础数据分布特征。

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