張恒敢+楊四軍+常志州

摘要：針對作物秸稈資源調(diào)查和秸稈收儲加工設(shè)施規(guī)劃中對農(nóng)田空間地理信息的需求特點，利用天地圖·江蘇免費影像構(gòu)建農(nóng)田電子地圖的方法，描述農(nóng)田電子地圖的基本組成要素和繪制農(nóng)田電子地圖的主要步驟。以江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)為例，采取手工描繪和圖像識別相結(jié)合的方法實現(xiàn)農(nóng)田、道路、水系等地理要素的矢量化，構(gòu)建車門鄉(xiāng)農(nóng)田電子地圖，并對誤差來源、精度控制進(jìn)行簡要分析。結(jié)果表明，該方法精度較高，周期短，費用低，操作簡便。

關(guān)鍵詞：天地圖；農(nóng)田電子地圖；矢量化；秸稈產(chǎn)生量；估算方法

中圖分類號： S181；S216.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2014）06-0294-04

收稿日期：2013-09-03

基金項目：江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金[編號：CX（10）225、CX（12）1002]。

作者簡介：張恒敢（1970—），男，江蘇邳州人，碩士，副研究員，主要從事耕作栽培研究。E-mail：hungerzs@163.com。秸稈資源綜合利用規(guī)劃是實現(xiàn)秸稈資源科學(xué)利用的前提，詳細(xì)可執(zhí)行的規(guī)劃一般以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本單元。其中，秸稈資源調(diào)查、秸稈收儲加工設(shè)施選址、秸稈污染物遷移建模等工作都要用到大比例尺農(nóng)田電子地圖。電子地圖數(shù)據(jù)是針對在線瀏覽和專題標(biāo)圖的需要，對矢量數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容選取組合所形成的數(shù)據(jù)集。電子地圖是電子地圖數(shù)據(jù)經(jīng)符號化處理、圖面整飾后形成重點突出、色彩協(xié)調(diào)、符號形象、圖面美觀的視屏顯示地圖[1]。農(nóng)田電子地圖是以農(nóng)田地物為主要描繪對象的主要應(yīng)用于農(nóng)業(yè)科研和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的電子地圖。

目前，面向公眾的電子地圖服務(wù)如谷歌、必應(yīng)、百度、天地圖等都是以圖像格式提供，而很少提供電子地圖數(shù)據(jù)服務(wù)。這些電子地圖只能用于顯示和簡單的標(biāo)繪，不能直接用于秸稈資源調(diào)查和秸稈設(shè)施規(guī)劃等專業(yè)的研究和生產(chǎn)領(lǐng)域。農(nóng)田方面的專業(yè)電子地圖資源更少，目前僅國土資源部第2次全國土地調(diào)查（以下簡稱二調(diào)）的成果較接近專業(yè)應(yīng)用的目標(biāo)。然而，由于二調(diào)的專題屬性設(shè)置服務(wù)于土地確權(quán)的目標(biāo)，與秸稈綜合利用規(guī)劃的目標(biāo)不完全吻合，作物種類、種植結(jié)構(gòu)方面明顯不足，農(nóng)田道路、農(nóng)田水系方面不夠精細(xì)，屬性設(shè)置也不充分，因而不能直接用于秸稈資源規(guī)劃。

構(gòu)建農(nóng)田電子地圖的方法大致可分為3種：一是用傳統(tǒng)的測繪方法，這種方法得到的數(shù)據(jù)精度高，但工作量大，費工費時，即使是鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村組級別的農(nóng)田數(shù)量也成百上千，測繪工作繁重，成本高。二是根據(jù)已有的土地利用現(xiàn)狀圖進(jìn)行矢量化，但這些圖大多成圖年代較早，多有遺失或殘缺，不能反映最新的農(nóng)田狀況。三是用遙感影像或者航空影像矢量化構(gòu)建電子地圖，這種方法簡便，工作量相對較小，精度高，現(xiàn)勢性好；主要缺點是所需高分辨率影像價格較高（一般為100～150元/km2），以100 km2的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為例，僅影像費用就需要幾萬元。另外，這種方法過程復(fù)雜，技術(shù)要求高，需要專業(yè)人員應(yīng)用專業(yè)的軟件在較高配置的計算機(jī)或工作站上才能完成。不菲的費用和高技術(shù)門檻大大限制了其實用價值，為解決這2個問題，筆者探索應(yīng)用天地圖免費影像繪制大比例尺農(nóng)田電子地圖。

天地圖·江蘇為天地圖省級分節(jié)點，由江蘇省測繪地理信息局開發(fā)和維護(hù)，其影像地圖覆蓋江蘇全境，分辨率高，即使是在農(nóng)村地區(qū)和筆者感興趣的農(nóng)田區(qū)域，其瓦片級別普遍達(dá)到17級（地面分辨率為1.19 m/像素）以上，田埂清晰可見，市級節(jié)點更是達(dá)到18～20級（0.15～0.6 m/像素），完全能夠滿足農(nóng)田電子地圖制圖的需要。天地圖影像是經(jīng)過校準(zhǔn)的數(shù)字正射影像，無需前期處理，可大大降低繪制地圖的技術(shù)門檻，提高效率。

1農(nóng)田基本地理要素

農(nóng)田基本地理要素是指與農(nóng)田相關(guān)的位于目標(biāo)農(nóng)田區(qū)域內(nèi)的基礎(chǔ)地理信息要素。根據(jù)基礎(chǔ)地理信息要素的定義和分類[2]可知，農(nóng)田基礎(chǔ)地理信息要素主要包括農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系、農(nóng)田植被與土質(zhì)、農(nóng)田設(shè)施等。區(qū)域內(nèi)的境界和政區(qū)、居民地、各種注記等非農(nóng)田特異性的要素也是繪制農(nóng)田電子地圖所必需的，但不歸類于農(nóng)田基本地理信息要素。本研究僅對農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系等要素加以詳細(xì)說明。

1.1農(nóng)田地塊

農(nóng)田地塊是指被溝、渠、路、田埂等線狀地物分割的種植農(nóng)作物的土地地塊。這些線狀地物不僅阻止了水分、養(yǎng)分、農(nóng)田污染物的自由流動，也使農(nóng)田在耕翻、收割、管理方面成為相互獨立的單元，以此作為分割界限能夠正確反映農(nóng)田的栽培管理特征，應(yīng)用上會更加方便。在高分辨率影像地圖上，這些線狀地物與農(nóng)田作物具有明顯差異，很容易區(qū)分。如圖1所示，越冬以后的小麥田的田埂和田間溝渠與麥田的顏色差異十分明顯，易于識別。

基于我國農(nóng)村家庭聯(lián)產(chǎn)承包的現(xiàn)狀，以這種方法分割得到的田塊往往是一個宗地的單元，即隸屬于生產(chǎn)隊或村民小組的較大田塊，而不是基本的種植單元，一個地塊可能包括多個承包戶的土地，種植的作物種類、季節(jié)往往存在差異，在影像上也難以準(zhǔn)確區(qū)分，即使因種植作物的不同或空閑可以準(zhǔn)確區(qū)分，年度之間也不穩(wěn)定，這給精確的空間分析和設(shè)施規(guī)劃帶來困難。

1.2農(nóng)田道路

農(nóng)田道路由公共道路、田間道、生產(chǎn)路和一部分田埂組成。農(nóng)田道路要素用于估算秸稈物流成本、收儲加工設(shè)施、優(yōu)化選址。

1.2.1公共道路公共道路是指穿行于農(nóng)田區(qū)域之間的用于普通運輸?shù)慕煌ň€，其主要功能是普通客貨運輸，道路起始點不一定與農(nóng)田相連，運輸?shù)呢浳镆膊灰欢ㄅc農(nóng)田有關(guān)。天地圖·江蘇線劃地圖上將道路分為國道、省道、主干道、次干道、縣道、鄉(xiāng)道、機(jī)耕路（大路）、鄉(xiāng)村路（小路）幾個等級。這些道路一般是公共道路，其中有些大路、小路與田間道重合。

1.2.2田間道和生產(chǎn)路田間道和生產(chǎn)路是農(nóng)田專用道路，與特定農(nóng)田田塊相連接，專用于農(nóng)機(jī)人畜通行、農(nóng)資農(nóng)產(chǎn)品運輸和田間管理作業(yè)。田間道寬一般為3～4 m，可行駛拖拉機(jī)、收割機(jī)等大型農(nóng)機(jī)具。生產(chǎn)路寬2.0～2.5 m，可行駛平板車、三輪車等小型農(nóng)用車輛。在天地圖·江蘇線劃地圖上未標(biāo)出田間道和生產(chǎn)路，需要利用影像地圖繪制，同時結(jié)合田間調(diào)查確定其連通性和通行能力。田間道、生產(chǎn)路是農(nóng)田道路系統(tǒng)的主要組成部分，其地理和屬性信息是農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)資物流成本計算和規(guī)劃的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。endprint

1.2.3田埂田埂用于分隔農(nóng)田種植區(qū)塊，以便于施肥、拋秧等田間操作，也可作為手工收獲的臨時通道。田埂寬 0.5～1.0 m，略高于農(nóng)田地面。較寬的田埂也具有一定的通行能力，可供單人行走。規(guī)劃良好的農(nóng)田田埂不作為農(nóng)田道路系統(tǒng)的一部分，但在溝渠道路系統(tǒng)并不完善的地方，如本研究試驗區(qū)江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)崗朱村的崗坡地，地塊較小，田間道路依地勢自然形成，較寬的田埂可作為道路使用，也可納入農(nóng)田道路體系。

1.3農(nóng)田水系

農(nóng)田水系由農(nóng)田區(qū)域中的河流、湖泊、水庫、水塘、灌排渠溝、暗管組成。與農(nóng)田道路系統(tǒng)相對應(yīng)，農(nóng)田水系包括公共水網(wǎng)、斗渠（溝）、農(nóng)渠（溝）和一部分毛渠（溝）4個級別。農(nóng)田水系要素用于分割農(nóng)田地塊、構(gòu)建水系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和建立秸稈養(yǎng)分及污染物遷移模型。

1.3.1公共水系農(nóng)田小區(qū)域中的河流、湖泊、水庫一般具有公共溶泄的功能，不與特定的農(nóng)田田塊相連，屬于公共水系。灌區(qū)內(nèi)干渠（溝）、支渠（溝）承擔(dān)較大區(qū)域的農(nóng)田灌排功能，在繪制小區(qū)域農(nóng)田電子地圖時也歸入公共水系。

1.3.2斗渠（溝）、農(nóng)渠（溝）規(guī)劃良好的農(nóng)田，斗渠（溝）對應(yīng)于田間道，與農(nóng)作物種植方向垂直。農(nóng)渠（溝）對應(yīng)于生產(chǎn)路，與農(nóng)作物種植方向平行，三者并行或相間排列。農(nóng)渠為最末一級固定渠道，農(nóng)溝為最末一級固定溝，是農(nóng)田地塊的主要分割界限。試驗區(qū)內(nèi)車門街道東部農(nóng)田顯示了典型的農(nóng)田溝渠路布局（圖3），其他農(nóng)田大都遵循這種布局方式，或在此基礎(chǔ)上有因地制宜的變化。

1.3.3毛渠、毛溝、墑溝天地圖·江蘇影像地圖能夠清楚地區(qū)分農(nóng)渠、農(nóng)溝以上級別的渠溝。分辨率較高時，也能分辨出毛溝和墑溝。毛溝和墑溝多數(shù)情況下不是固定溝，隨著作物種類、季節(jié)的變化臨時開掘，在計算作物布局、種植面積、秸稈資源量、污染物動態(tài)時可以不予考慮，因此本研究農(nóng)田電子地圖不包括毛溝和墑溝。

1.4其他要素

為了使地圖顯示得清晰明了，電子地圖還應(yīng)該包括鄉(xiāng)村行政界限、居民地、各種注記等輔助要素，但這些要素不作為主要標(biāo)繪目標(biāo)，可以盡量簡化。而與研究目標(biāo)相關(guān)的一些要素則可作適當(dāng)?shù)臄U(kuò)充。本研究中電子地圖的應(yīng)用目標(biāo)為秸稈資源規(guī)劃，因此設(shè)置土地類型、作物種類、秸稈資源、秸稈收儲設(shè)施等專業(yè)要素。

2試驗區(qū)概況與試驗方法

2.1試驗區(qū)概況

試驗區(qū)選擇江蘇省泗洪縣車門鄉(xiāng)，該鄉(xiāng)位于泗洪縣城西部、蘇皖交界處，總面積84 km2，轄8個行政村，耕地面積占全鄉(xiāng)面積的70%以上，有旱田也有水田，水旱分區(qū)較明顯，土壤類型以砂姜黑土為主。主要農(nóng)作物為小麥、水稻、玉米、花生、大豆。馬公農(nóng)場坐落境內(nèi)。

2.2軟硬件及其配置

2.2.1繪圖軟件采用作物實驗室軟件（Croplab）的地圖插件繪圖和分析。Croplab是筆者自主研發(fā)的作物科研專用軟件，其地圖插件專用于生產(chǎn)大田和試驗小區(qū)的地理信息管理，具備農(nóng)田矢量化、數(shù)據(jù)采集、空間分析的功能。Croplab運行于Windows系統(tǒng) .net 4.0框架之下。

2.2.2硬件設(shè)備繪制農(nóng)田電子地圖需要較高配置的計算機(jī)（CPU 2.0 G以上，內(nèi)存2 G以上）。本研究應(yīng)用聯(lián)想 ThinkCentre 個人計算機(jī)，CPU為Intel Core i5四核2.67 G，內(nèi)存 40 G，操作系統(tǒng)為 Win7 home 版。

田間位置數(shù)據(jù)采集使用合眾思壯UniStrong MG838高精度差分GPS接收機(jī)，標(biāo)稱實時差分精度<0.5 m，靜態(tài)精度為5 mm+1 ppm（平面），支持SBAS和CORS等2種差分模式。

2.3繪圖步驟

農(nóng)田電子地圖采用坐標(biāo)系為2000國家大地坐標(biāo)系（CGCS2000），坐標(biāo)單位為度，無投影。繪圖分圖層及屬性設(shè)計、源地圖矢量化、標(biāo)記地物屬性、符號化4步。

2.3.1圖層和屬性設(shè)計農(nóng)田電子地圖數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)庫方式存儲，每個圖層對應(yīng)一個數(shù)據(jù)表，參考《土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)》[3]和《第二次全國土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程》[4]，結(jié)合秸稈資源規(guī)劃的具體需求設(shè)置農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系3個基本圖層，鄉(xiāng)鎮(zhèn)界、村界2個輔助圖層以及秸稈設(shè)施、農(nóng)田重心等派生圖層。每個圖層包括唯一性標(biāo)志、幾何數(shù)據(jù)字段和一些特定的屬性。農(nóng)田地塊圖層設(shè)置計算面積、作物類型、作物產(chǎn)量、秸稈資源量4個屬性，根據(jù)實際需要可自由增減。

農(nóng)田地塊屬性結(jié)構(gòu)

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標(biāo)識碼BSMInt10地類名稱DLMCChar60計算面積JSMJFloat15作物類型ZWLXInt6作物產(chǎn)量ZWCLFloat15秸稈資源量JGZYLFloat15網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識碼NIDInt4

農(nóng)田道路圖層設(shè)置道路類型、路面類型、車道寬度3個屬性。道路類型分公共道路、田間道、生產(chǎn)路、田埂4類。路面類型分水泥和瀝青路面、砂石路面、土路3類。車道寬度分寬、中、窄3個等級

農(nóng)田水系圖層為線狀圖層，面狀河流、湖泊、水塘等面狀地物取其中軸線化，并保持與連接水系的拓?fù)潢P(guān)系。水系圖層設(shè)水系類型屬性，包括公共水系、干支溝（渠）、斗渠（溝）、農(nóng)渠（溝）、毛溝和墑溝等。

表2農(nóng)田道路屬性結(jié)構(gòu)

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標(biāo)識碼BSMInt10道路類型DLLXVar20路面類型LMLXVar20車道寬度CDKDVar2網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識碼NIDInt4

農(nóng)田水系屬性結(jié)構(gòu)

字段名稱字段代碼字段類型字段長度標(biāo)識碼BSMInt10水系類型SXLXVar20網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識碼NIDInt4

為了實現(xiàn)秸稈資源規(guī)劃的目的，除基本幾何字段外，每個圖層增加網(wǎng)絡(luò)屬性，并增加相應(yīng)的數(shù)據(jù)表用以存儲節(jié)點屬性。

2.3.2源地圖矢量化公眾能夠得到的天地圖數(shù)據(jù)無論是線劃地圖還是影像地圖都是圖像格式，而不是矢量數(shù)據(jù)，要用于空間分析和規(guī)劃，必須首先對這些圖像格式的地圖進(jìn)行矢量化。endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用開發(fā)了相應(yīng)的功能，主要有：（1）內(nèi)嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內(nèi)縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農(nóng)田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標(biāo)地物的微小區(qū)域以作為識別目標(biāo)，從而降低了圖像處理的復(fù)雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農(nóng)田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農(nóng)田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機(jī)結(jié)合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當(dāng)光標(biāo)靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認(rèn)識別結(jié)果，對錯誤或偏離的點和線進(jìn)行糾正。這種人機(jī)結(jié)合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結(jié)構(gòu)簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農(nóng)田的順序進(jìn)行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進(jìn)行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產(chǎn)路、農(nóng)渠、農(nóng)溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標(biāo)，提取農(nóng)田田塊的圖像進(jìn)行圖像識別，通過人機(jī)交互繪制農(nóng)田圖像邊界，最后經(jīng)過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標(biāo)記地物屬性農(nóng)田地物矢量化完成以后，需要對農(nóng)田要素的屬性進(jìn)行標(biāo)記。標(biāo)記的方法主要是影像識別和田間調(diào)查。農(nóng)田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調(diào)查結(jié)合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產(chǎn)量和秸稈資源量以樣本獲得的產(chǎn)量和谷草比估算。農(nóng)田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農(nóng)田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調(diào)查得到。外業(yè)調(diào)查使用GPS接收機(jī)輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機(jī)輔助完成外業(yè)調(diào)查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進(jìn)行實地調(diào)查標(biāo)記。

2.3.4符號化為了使農(nóng)田電子地圖的顯示風(fēng)格與天地圖和二調(diào)成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應(yīng)的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設(shè)計，農(nóng)田地類、作物類型、秸稈和秸稈設(shè)施參照二調(diào)規(guī)定的土地分類的符號設(shè)計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內(nèi)進(jìn)行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標(biāo)記工作在田間進(jìn)行。為實現(xiàn)室內(nèi)和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務(wù)器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農(nóng)田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務(wù)器采用開源的gView Server，經(jīng)過適當(dāng)?shù)男薷?，增加編輯、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權(quán)用戶可通過客戶端GIS應(yīng)用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關(guān)法律法規(guī)，防止泄密。經(jīng)過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內(nèi)作物生產(chǎn)管理使用。

3結(jié)果與分析

3.1試驗結(jié)果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農(nóng)田電子地圖，主要包括農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農(nóng)田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結(jié)果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調(diào)查和規(guī)劃、作物栽培管理、農(nóng)田污染物遷移分析等領(lǐng)域，基于天地圖構(gòu)建農(nóng)田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準(zhǔn)確，且費用低廉，尤其適用于農(nóng)村科技推廣部門應(yīng)用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質(zhì)量不斷改善，這種方法很有應(yīng)用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標(biāo)觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密處理，降低了地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)的精度，原始影像經(jīng)過重采樣、校正等處理也會產(chǎn)生誤差。二是運算誤差。計算機(jī)自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標(biāo)的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內(nèi)有控制點時，可以區(qū)域內(nèi)控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內(nèi)的地形控制點進(jìn)行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應(yīng)用JSCORS系統(tǒng)對控制點進(jìn)行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達(dá)厘米級，完全能夠滿足繪制農(nóng)田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結(jié)果作為真值進(jìn)行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農(nóng)田應(yīng)用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

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[1]周凌云，羅建鋒，趙鋼，等. 農(nóng)作物秸稈資源回收物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（1）：474-476，481.

[2]GB/T 13923—2006基礎(chǔ)地理信息要素分類與代碼[S].

[3]TD/T 1016—2007土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2008.

[4]TD/T 1014—2007第二次全國土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程[S].endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用開發(fā)了相應(yīng)的功能，主要有：（1）內(nèi)嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內(nèi)縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農(nóng)田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標(biāo)地物的微小區(qū)域以作為識別目標(biāo)，從而降低了圖像處理的復(fù)雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農(nóng)田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農(nóng)田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機(jī)結(jié)合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當(dāng)光標(biāo)靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認(rèn)識別結(jié)果，對錯誤或偏離的點和線進(jìn)行糾正。這種人機(jī)結(jié)合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結(jié)構(gòu)簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農(nóng)田的順序進(jìn)行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進(jìn)行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產(chǎn)路、農(nóng)渠、農(nóng)溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標(biāo)，提取農(nóng)田田塊的圖像進(jìn)行圖像識別，通過人機(jī)交互繪制農(nóng)田圖像邊界，最后經(jīng)過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標(biāo)記地物屬性農(nóng)田地物矢量化完成以后，需要對農(nóng)田要素的屬性進(jìn)行標(biāo)記。標(biāo)記的方法主要是影像識別和田間調(diào)查。農(nóng)田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調(diào)查結(jié)合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產(chǎn)量和秸稈資源量以樣本獲得的產(chǎn)量和谷草比估算。農(nóng)田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農(nóng)田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調(diào)查得到。外業(yè)調(diào)查使用GPS接收機(jī)輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機(jī)輔助完成外業(yè)調(diào)查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進(jìn)行實地調(diào)查標(biāo)記。

2.3.4符號化為了使農(nóng)田電子地圖的顯示風(fēng)格與天地圖和二調(diào)成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應(yīng)的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設(shè)計，農(nóng)田地類、作物類型、秸稈和秸稈設(shè)施參照二調(diào)規(guī)定的土地分類的符號設(shè)計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內(nèi)進(jìn)行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標(biāo)記工作在田間進(jìn)行。為實現(xiàn)室內(nèi)和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務(wù)器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農(nóng)田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務(wù)器采用開源的gView Server，經(jīng)過適當(dāng)?shù)男薷模黾泳庉?、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權(quán)用戶可通過客戶端GIS應(yīng)用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關(guān)法律法規(guī)，防止泄密。經(jīng)過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內(nèi)作物生產(chǎn)管理使用。

3結(jié)果與分析

3.1試驗結(jié)果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農(nóng)田電子地圖，主要包括農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農(nóng)田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結(jié)果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調(diào)查和規(guī)劃、作物栽培管理、農(nóng)田污染物遷移分析等領(lǐng)域，基于天地圖構(gòu)建農(nóng)田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準(zhǔn)確，且費用低廉，尤其適用于農(nóng)村科技推廣部門應(yīng)用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質(zhì)量不斷改善，這種方法很有應(yīng)用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標(biāo)觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密處理，降低了地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)的精度，原始影像經(jīng)過重采樣、校正等處理也會產(chǎn)生誤差。二是運算誤差。計算機(jī)自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標(biāo)的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內(nèi)有控制點時，可以區(qū)域內(nèi)控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內(nèi)的地形控制點進(jìn)行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應(yīng)用JSCORS系統(tǒng)對控制點進(jìn)行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達(dá)厘米級，完全能夠滿足繪制農(nóng)田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結(jié)果作為真值進(jìn)行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農(nóng)田應(yīng)用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

參考文獻(xiàn)：

[1]周凌云，羅建鋒，趙鋼，等. 農(nóng)作物秸稈資源回收物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（1）：474-476，481.

[2]GB/T 13923—2006基礎(chǔ)地理信息要素分類與代碼[S].

[3]TD/T 1016—2007土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2008.

[4]TD/T 1014—2007第二次全國土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程[S].endprint

Croplab地圖插件針對天地圖在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用開發(fā)了相應(yīng)的功能，主要有：（1）內(nèi)嵌天地圖底圖獲取模塊，并實現(xiàn)國家天地圖、天地圖·江蘇、江蘇省內(nèi)縣級天地圖數(shù)據(jù)的整合，無需切換地址就能加載天地圖底圖。（2）針對農(nóng)田影像的具體特征開發(fā)圖像識別程序。分割出包含目標(biāo)地物的微小區(qū)域以作為識別目標(biāo)，從而降低了圖像處理的復(fù)雜度，提高了運算效率和識別精度。（3）利用農(nóng)田道路、水系、田埂等線性地物多為直線、農(nóng)田田塊多為格田或條田的特征，通過曲線擬合將識別精度提高到亞像素級。（4）采用人機(jī)結(jié)合的半自動化處理方式，先由圖像處理模塊自動識別特征點，追蹤邊界，然后建立臨時矢量圖層，用以顯示識別的邊界點和追蹤得到的道路、河流，當(dāng)光標(biāo)靠近這些點和線時自動吸附，再由人工確認(rèn)識別結(jié)果，對錯誤或偏離的點和線進(jìn)行糾正。這種人機(jī)結(jié)合的方法不僅提高了效率和精度，也保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

與影像地圖相比，天地圖線劃地圖對象較少，結(jié)構(gòu)簡單，便于圖像識別。因此，矢量化過程按政區(qū)、道路、水系、農(nóng)田的順序進(jìn)行。先以線劃地圖為底圖對公共道路和水系進(jìn)行矢量化，然后以影像地圖為底圖對田間道、生產(chǎn)路、農(nóng)渠、農(nóng)溝等地物矢量化，再以這些線狀地物分割包圍的區(qū)域為目標(biāo)，提取農(nóng)田田塊的圖像進(jìn)行圖像識別，通過人機(jī)交互繪制農(nóng)田圖像邊界，最后經(jīng)過修整、抽稀、平滑等后處理完成整個矢量化步驟。

2.3.3標(biāo)記地物屬性農(nóng)田地物矢量化完成以后，需要對農(nóng)田要素的屬性進(jìn)行標(biāo)記。標(biāo)記的方法主要是影像識別和田間調(diào)查。農(nóng)田地塊的地類名稱、作物類型屬性由田間調(diào)查結(jié)合影像識別完成。面積屬性根據(jù)國土辦發(fā)[2008]32號文件提供的方法計算得到。作物產(chǎn)量和秸稈資源量以樣本獲得的產(chǎn)量和谷草比估算。農(nóng)田道路的道路類型、路面類型、車道寬度以及農(nóng)田水系的水系類型等屬性通過外業(yè)調(diào)查得到。外業(yè)調(diào)查使用GPS接收機(jī)輔助完成。本研究使用UniStrong MG838GPS接收機(jī)輔助完成外業(yè)調(diào)查工作。MG838使用Windows Mobile 6.5操作系統(tǒng)，安裝有PocketFarm 1.0軟件，把矢量化的地圖數(shù)據(jù)拷貝到MG838，攜帶到田間進(jìn)行實地調(diào)查標(biāo)記。

2.3.4符號化為了使農(nóng)田電子地圖的顯示風(fēng)格與天地圖和二調(diào)成果盡量保持一致，境界與政區(qū)、公共道路、公共水系、居民地及相應(yīng)的注記符號參照《電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》（試行稿-20100125版）設(shè)計，農(nóng)田地類、作物類型、秸稈和秸稈設(shè)施參照二調(diào)規(guī)定的土地分類的符號設(shè)計。

2.4發(fā)布地圖

地圖矢量化工作一般在室內(nèi)進(jìn)行，矢量地圖的驗證、修改、地物屬性標(biāo)記工作在田間進(jìn)行。為實現(xiàn)室內(nèi)和田間的同步，需要把電子地圖數(shù)據(jù)發(fā)布到地圖服務(wù)器上。

采用OGC-WFS發(fā)布農(nóng)田電子地圖矢量數(shù)據(jù)。地圖服務(wù)器采用開源的gView Server，經(jīng)過適當(dāng)?shù)男薷模黾泳庉?、更新功能。普通用戶可通過公共Web頁面查詢田塊面積、種植作物等信息，下載地圖數(shù)據(jù)，授權(quán)用戶可通過客戶端GIS應(yīng)用程序獲取地圖及其屬性信息，也可通過帶有GPS功能的移動客戶端在田間查看或編輯修改。

發(fā)布地圖要注意符合相關(guān)法律法規(guī)，防止泄密。經(jīng)過允許精確校正后的矢量數(shù)據(jù)以及獲得的控制點數(shù)據(jù)除須遵守相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定之外，還要遵守原始數(shù)據(jù)提供方的保密約定，僅限本單位用于科研或本轄區(qū)內(nèi)作物生產(chǎn)管理使用。

3結(jié)果與分析

3.1試驗結(jié)果

筆者用上述方法繪制了車門鄉(xiāng)農(nóng)田電子地圖，主要包括農(nóng)田地塊、農(nóng)田道路、農(nóng)田水系和鄉(xiāng)村行政界限。圖4顯示了車門鄉(xiāng)農(nóng)田地塊圖層及種植的作物類型及其分布。

從試驗結(jié)果可以看出，在精度要求不高的情況下，如本研究的秸稈資源調(diào)查和規(guī)劃、作物栽培管理、農(nóng)田污染物遷移分析等領(lǐng)域，基于天地圖構(gòu)建農(nóng)田電子地圖是可行的，該方法簡便易行，快速準(zhǔn)確，且費用低廉，尤其適用于農(nóng)村科技推廣部門應(yīng)用。隨著天地圖的不斷更新，分辨率不斷提高，底圖質(zhì)量不斷改善，這種方法很有應(yīng)用前景。

3.2誤差分析

電子地圖的誤差指獲得的地圖要素的坐標(biāo)觀測值與真值之間的差異。

3.2.1誤差來源誤差主要來源于3個方面：一是數(shù)據(jù)本身的誤差。根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)，數(shù)據(jù)提供方對數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密處理，降低了地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)的精度，原始影像經(jīng)過重采樣、校正等處理也會產(chǎn)生誤差。二是運算誤差。計算機(jī)自動矢量化運算過程中采用適宜的精度模型可減少計算誤差，但不能完全消除。三是人工識別誤差。人眼的識別能力、鼠標(biāo)的靈敏度、精度等限制都會引入一定的誤差。

3.2.2誤差檢驗在區(qū)域內(nèi)有控制點時，可以區(qū)域內(nèi)控制點的實際值為真值，通過靜態(tài)測量方法對區(qū)域內(nèi)的地形控制點進(jìn)行檢驗。在沒有控制點的情況下，可以應(yīng)用JSCORS系統(tǒng)對控制點進(jìn)行定位檢驗。JSCORS系統(tǒng)的定位精度可達(dá)厘米級，完全能夠滿足繪制農(nóng)田電子地圖的需要。

如以上條件均不具備，也可以用高精度差分GPS的測量結(jié)果作為真值進(jìn)行檢驗。高精度差分GPS的定位精度一般小于1 m，本試驗采用的GPS定位精度<0.5 m，而農(nóng)田應(yīng)用的電子地圖要求精度在1 m以下就可以了，因此可以使用差分GPS作為真值粗略計算本方法的絕對定位誤差。

參考文獻(xiàn)：

[1]周凌云，羅建鋒，趙鋼，等. 農(nóng)作物秸稈資源回收物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（1）：474-476，481.

[2]GB/T 13923—2006基礎(chǔ)地理信息要素分類與代碼[S].

[3]TD/T 1016—2007土地利用數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2008.

[4]TD/T 1014—2007第二次全國土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程[S].endprint