地图技术审查知识库建设和应用
梁宇 张文晖 邹辉东 褚雪梅 狄琳 许天泽 陈会仙
摘要:
为维护国家主权和地理信息安全，提升地图技术审查水平，解决地图技术审查和监控中的审图时效性低、人力耗费大、把握尺度不统一等痛点问题，本文创新性地设计了地图技术审查知识库结构，并且提出利用审图知识库自动识别“问题地图”的流程，以提高审图的时效性和准确率，提升审图工作的信息化水平。
1 引言
地图作为日常生活中不可或缺的工具，在科技、工程等方面有科学价值、社会价值、法理价值和军事价值。（王家耀、成毅：《论地图学的属性和地图的价值》，《测绘学报》2015 年第 3 期）地图是国家版图的主要表现形式，在地图上正确表示我国版图是贯彻落实总体国家安全观的重要举措。我国实行地图审核制度，在中华人民共和国境内公开出版、引进、展示、登载以及在生产加工的产品上附加的地图图形，均需要依法依规进行审核。地图管理部门为实现对地图的全面监控和有效管理，需要从技术、政策、监管等多个方面做好“问题地图”治理与地理信息安全工作，以维护国家的主权和地理信息安全。（张文晖、白敬辉、黄龙等：《把好地图审核关 维护国家主权和安全》）
地图技术审查即对地图进行技术审查，审查内容包括地图中的境界线、地名、重要地理信息等内容的表示是否符合国家相关规定。当前地图技术审查的研究内容，主要是完善地图技术审查和监控系统、构建地图技术审查知识库、创新审图技术等。一是构建、完善地图审查和监管系统，紧跟自然资源领域中的新问题、新思路，保障地图管理工作的有序进行。 二是根据积累的工作经验，从不同的角度研究常见“问题地图”的错误类型，为有效开展地图管理工作提供技术支持，具体包括：
从地图学的角度汇总并分析地图技术审查的工作内容 ，从地名注记、重要地理信息、国界和经纬线的相对位置表示、兴趣点等专题方面，归纳常见“问题地图”的错误类型 ；从地图类型入手，研究普通和高精度的导航电子地图、动态地图、室内地图等图种的表示和监控要点 ；此外，建设并维护标准地图服务系统是审图技术的重要支撑，向社会公众免费提供的标准地图也是避免出现“问题地图”的重要方法 e。上述内容分别从错误、正确的地图示例方面进行研究，共同构成了地图技术审查知识库建设的基本雏形。三是实现审图方法和技术的创新，利用地图视觉认知、图像识别技术，将传统机器视觉技术与深度学习融合，使用神经网络等深度学习方法，实现目标和行为识别、地图的制作与应用，进行“问题地图”的自动检测，有效提升地图技术审查对“问题地图”的监控能力和水平（面向地图
识别的两种卷积神经网络分析）。建立起审图知识库和创新审图技术相辅相成的架构，审图知识库决定审图技术的选取与应用，审图技术反作用于审图知识库并促进知识库的补充和完善，二者应互相补充，解决地图技术审查工作中的一系列痛点问题。
地图技术审查具有时效性要求高、相似性工作多、技术性强等一系列特点。构建审图知识库并创新审图技术是地图技术审查工作中需要解决的关键问题。人工智能已成为当今时代的科学技术标志，可提升地图的智能化水平，是地图学进一步发展的重要推动力 （王家耀院士：人工智能开启地图学的新时代），应在地图技术审查工作中发挥更积极的作用。将人工智能引入地图技术审查和监控工作，替代海量、重复性、技术性的工作内容，是必须解决的关键性环节。地图学的发展已经进入智能化时代，将人工智能应用到地图技术审查工作，由现阶段主要依靠人眼和大脑，转为借助计算机程序替代审图员并判断地图表示的正确与否。
建设地图技术审查知识库并在计算机中用于自动识别“问题地图”，不仅可以通过计算机完成重复、繁琐的工作，缩短审图时限，提高审图效率，统一地图技术审查和监控的标准，还可加大监控的力度，在“问题地图”和重要地理信息的审查过程中实现全覆盖、全时段的监控，确保国家主权和地理信息安全。
2 研究基础
2.1 地图技术审查工作概况
地图技术审查中心（以下简称审图中心）成立于 2002 年，在过去的 20 年中，共审查完成了近8 万件图件，审图中心每年完成的图件数量如图 1 所示。2017 年，原国家测绘地理信息局组织开展全覆盖排查整治“问题地图”专项行动后，审图中心审查的图件数量进一步上升。随着工作量的加大，提升审图工作的信息化水平变得更为迫切。
2.2 “问题地图”案例库
通过明确审查重点地区、汇总错误类型，审图中心形成了各类型地图的表示要点，并根据各表示要点建成了“问题地图”案例库。该成果形成了审图知识库的基本雏形，初步实现了从工作经验向审图知识库的转化。该库包含了较多类型的“问题地图”案例，与标准地图服务系统中的标准地图共同构成了深度学习的训练样本。
2.3 地图批注内容语义分解
审图专业技术人员在多年的审图工作中，形成了一系列固定的批注用语。将这些批注用语进行语义分解，并发掘地图批注实际表达的地图内容，发现可将地图批注分解为以下三个部分：
一是区域范围或者审查专题，指地图批注描述的区域范围或者专题类型；
二是地图要素的属性，指用于区分地图要素类别的要素属性信息；
三是地图要素的逻辑关系，指表述两个或多个地图要素间的逻辑关系。
按照该方法分解并汇总地图批注，分别形成地图审查内容库中区域范围和审查专题、地图要素模型、地图技术审查标准库的内容来源。常见的地图批注和语义分解如表 1 所示。
2.4 审图知识库成果分类
按照类型，审图中心已建设或正在建设中的知识库可分为学习手册、国家标准、国家发明专利等三类。知识库可辅助人工审查或者在计算机自动识别的过程中使用。其中，学习手册和国家标准以向地图技术审查工作提供更好的学习内容为导向，提供法律法规和正确的、错误的地图样图，主要用途是辅助人工审查。国家发明专利结合审图中心多年的业务积累，从地图学的角度提供了更详细、更系统的审查对象，还包括应从审查对象中读取的各项属性信息，以及判定地图要素是否正确表示的规则，涵盖了地图技术审查工作中遇到的所有错误类型。上述成果除具有辅助人工审查的用途之外，还可以作为先验知识库在供计算机自动识别的过程中使用。
当前，审图中心已建成或在建的知识库如表 2 所示。
上述知识库属于人工识别“问题地图”的知识库，可用于地图技术审查专业技术人员的学习、培训、辅助对比等工作，但是不能直接应用于计算机自动识别“问题地图”的过程。此外，由于地图表示的多样性，同一个审查要点可能存在数十种甚至上百种的错误类型，该知识库无法涵盖所有的错误类型，且在多年的审图工作中积累的经验并不能直接体现在人工识别“问题地图”的知识库中。为将工作经验应用于自动识别“问题地图”，需要对上述知识库进行重新设计，对各项地图要素的表示要点进一步补充和细化，以适合计算机处理的结构和形式，表示更详细的识别规则。
3 自动识别“问题地图”的审图知识库建设思路
3.1 主要建设思路
自动识别“问题地图”的知识库体系包括地图技术审查参考图、地图技术审查内容库、地图技术审查标准库等三个部分，是人工审查阶段中识别“问题地图”具体方法的计算机语言表示，属传统机器视觉的范畴。此外，可使用深度学习方法，将正确地图和“问题地图”案例作为训练样本，对自动识别“问题地图”进行试验，根据识别的结果对该知识库体系进行修改、补充和完善，从而提高识别的速度和准确率。
3.2 地图技术审查参考图
从审图知识库的地图表示案例库中，选取各类型地图要素，通过绘图软件将上述要素绘制成图，在一幅地图中汇总并展示地图技术审查工作的主要关注点，并且对上述要素添加地理参考，形成地图技术审查参考图。该图由点状地图要素、线状地图要素、地理参考组成，覆盖所有的地图要素，如境界线、海岸线、河流、岛点、居民点等。其中，在参考图中不考虑要素的符号配置。该成果对地图的表示要点进行可视化展示，供地图的自动审查阶段使用。通过将参考图中的地图要素与待审查的地图要素进行自动匹配，可判断待审查地图要素的空间位置。这是实现地图技术审查知识库应用的前提条件。
3.2.1 点状地图要素
包含山峰、山口、岛屿等自然地理要素，以及居民点等人文地理要素，均以点状符号的形式在地图技术审查参考图中展示。
3.2.2 线状地图要素
包含河流、海岸线等自然地理要素，以及境界线、交通网络等人文地理要素，均以线状符号的形式在地图技术审查参考图中展示。
3.2.3 地理参考
对参考图构建空间位置坐标，对地图中的每一项要素赋予空间位置信息。将待审查的地图要素与参考图进行自动匹配之后，可借助该地理参考自动向待审查地图要素赋予空间位置信息。
3.3 地图技术审查内容库
该库根据法律法规和规范性文件的具体规定，将审图知识库按照审查内容分类，规定了地图技术审查工作中关注的区域范围和专题内容，并将其分解为更详细的地图要素。此外，还根据审查依据和审图专业技术人员多年的工作经验，将该库分为若干等级，用于区分重点审查地区和一般审查地区，作为判断不合格图件的依据，由此降低地图技术审查工作的主观性。此外，该库还规定了需要通过计算机自动识别的地图要素属性信息。
3.3.1 区域范围或审查专题
区域范围指与地图技术审查相关的法律法规、规范性文件、国家标准等规定中对地图内容表示有明确规定的区域范围，或者在上述规定中未明确指明，但在实际审图工作中积累的审查重点或易出错的表示区域；审查专题指界峰、国家名称和首都名称等同类型的地图要素。如待审查的地图中未被识别出分解的地图要素，则表示该地图中不包含此类地图要素。区域范围或审查专题如表 3所示。
随机抽取审图中心 2022 年上半年审查完成的图件，审图员对地图错误的所有批注均可在表 3 中找到对应点，有效验证了使用该方法分解地图要素的可行性和适用性。
3.3.2 专题内容
指地图技术审查工作涉及的专题地图中需要审查的专题内容。根据相关的审查依据，不涉及境界线的专题内容可由地图使用人员自由选取并绘制成图，一般不属于地图技术审查工作的范畴，仅对少量的专题内容表示做出规定。专题内容如表 4 所示。
3.3.3 地图要素模型
地图要素模型指在计算机自动识别地图要素的过程中，根据图像处理基本理论需要识别的各类型要素属性信息。得到相应的属性信息后，将根据地图要素的类型自动构建地图要素属性模型，用于判断两个或多个地图要素之间的逻辑关系。各地图要素类型待识别的属性信息如表 5 所示。
3.4 地图技术审查标准库
该标准库是审图知识库的组成部分，是使用计算机自动识别“问题地图”的工具。根据地图要素的种类，地图技术审查标准库可以细分为“点”类型标准库、“线”类型标准库、“面”类型标准库和“注记”类型标准库。
该标准库属于先验知识库，是对地图要素构建属性模型后，根据模型中包含的各项属性信息，使用计算机能够识别的方式规定待审查地图要素的正确表示方法。该标准库从人工识别地图的工作经验而来，根据待审查地图要素的特点引入同类要素、异类要素、组成最小外包矩形（MBR）要素等不同的参考要素，且根据审查规则，有些参考要素可能为空值。该标准库的逻辑结构如表 6 所示。
4 地图自动审查设计与实现
4.1 地图自动审查过程
使用计算机自动识别“问题地图”包括四个步骤，分别是：识别地图区域、识别地图要素和属性信息、审查地图要素、分析识别结果。使用计算机自动识别“问题地图”的流程如图 2所示。
识别“问题地图”，首先将原始地图与地图技术审查参考图通过图像的特征信息进行匹配，或者利用地图
的坐标系或直角坐标网等地理参考信息，识别原始地图的空间位置。本流程是自动审查的重要组成部分。地图技术审查参考图中已包含的空间位置信息将自动赋予原始地图，用于判断地图要素的类型。
获取原始地图的空间位置信息之后，通过图像处理技术自动提取地图中的各类型地图要素，并且自动识别地图中各要素的属性信息，根据地图技术审查内容库，分别对各要素构建地图要素模型。随后开始审查地图要素，将其与地图技术审查标准库进行对比，识别该要素是否表示正确。重复上述过程直至完成对所有地图要素的审查。对独立的地图要素得到识别结果之后，将结果汇总并分析，判断地图的表示是否存在错误，确定错误类型的等级，最后得出对原始地图的审查意见。
4.2 识别地图区域
首先判断地图是否含有地理参考信息，如坐标系、直角坐标网等。如地图含有上述地理参考信息，则自动对地图构建空间位置模型，并且利用该模型自动对识别的地图要素赋予空间坐标;如地图无地理参考信息，则通过图像处理技术提取待审查地图中的“点”类型和“线”类型地图要素.通过将原始地图与地图技术审查参考图进行特征匹配，确定原始地图的空间位置，并对原始地图构建空间位置模型。该流程如图 3 所示。
空间位置模型中包括地图要素的经度和纬度。通过判断两个或以上地图要素经纬度的相对位置关系，识别地图要素的空间位置表示是否正确。
4.3 识别地图要素和属性信息
得到独立的地图要素之后，根据地图技术审查内容库，通过计算机自动识别各要素的样式、颜色、大小等属性信息，并且加入上一步中得到的空间位置信息，即可以完成地图要素模型的构建。
4.4 审查地图要素
4.4.1 审查的内容和流程
构建地图要素模型之后，首先将每个独立的地图要素与地图技术审查内容库进行对比，确定地图要素是否需要进行审查。如地图要素需要审查，就将其与地图技术审查标准库进行对比，通过判断模型中的各项属性信息与标准库的逻辑关系，判断地图要素表示正确与否。根据地图技术审查标准库的逻辑结构，需要依次对类型、数量、位置、方向、语言进行审查，审查的内容和流程如图 4所示。如地图要素不需要审查，则不执行此步骤。
4.4.2 类型的审查
通过将要素的类型与同类要素、异类要素、图例要素进行两两对比，判断两个要素的类型是否一致，根据地图技术审查标准库中列出的逻辑条件，识别要素的类型是否表示正确。其中，如果两个要素的样式、尺寸、颜色等与地图技术审查内容库中列出的属性信息完全一致，视为两个要素的类型一致；否则，视为两个要素的类型不一致。
4.4.3 数量的审查
在给定的限制条件和阈值范围之内，通过最小外包矩形和位置参数自动识别要素的数量，将其与地图技术审查标准库中列出的数值进行对比，识别要素的数量是否符合规定的范围。
4.4.4 位置的审查
将参考地图的要素或者最小外包矩形作为对比要素，在给定的位置参数和阈值范围之内，识别两个要素在空间位置中的逻辑关系，将其与地图技术审查标准库中列出的逻辑关系进行对比，以识别要素的位置是否符合规定。
4.4.5 方向的审查
识别地图要素与经纬线的夹角，自动计算角度值，将其与地图技术审查标准库中列出的角度值和闽值范围进行对比，判断角度值是否在规定的范围内，识别要素的方向是否符合规定。
4.4.6 语言的审查
识别地图要素注记使用的语言，判断其是否属于地图技术审查标准库中列出的不可用语言，识别要素的语言是否符合规定。
4.5 分析识别结果
得到初步的识别结果后，判断地图中各项错误的等级，得出最终的审查结果。如地图中存在等级为“1”的错误，地图识别结果为不合格;否则，计算地图中等级为“2”的错误数量，如超出规定的值，则地图识别结果为不合格:存在其他情况时，则地图识别结果为合格。
4.6测试与完善
利用标准地图服务系统中发布的标准地图和“问题地图”案例，对使用计算机自动识别“问题地图”进行测试，验证审图知识库和将其应用于自动识别“问题地图”的可行性。同时，根据识别的结果发现审图知识库的问题和存在的不足并对其进行修正。测试的主要流程如图 5 所示。
该流程首先将地图案例分为“问题地图”样本和正确地图样本，识别各样本是否属于“问题地图”。如得到预设结果，则流程结束;如未得到预设结果，即自动识别“问题地图”的结果出现错误，则作为训练样本进行深度学习训练，得到地图特征，并根据结果修正参数，以提高识别的速度和准确率。
待使用计算机自动识别“问题地图”的方法和流程成熟之后，可将其作为互联网地图监管平台的补充，通过与互联网“问题地图”和地理信息监控工作进一步结合，丰富并完善“问题地图的训练样本。
5 总结与展望
5.1 总结
为了确保我国的主权和安全，解决地图技术审查工作中面临的一系列痛点问题，本文认为地图技术审查工作应向智能化方向发展。笔者根据多年的工作经验，结合地图学的发展趋势，提出建设地图技术审查知识库，并给出自动识别“问题地图”的基本流程。智能化审图有助于提高地图技术审查的能力和水平，促进地理信息产业健康繁荣发展。
5.2 不足与展望
当前的地图产品在种类、表现形式、用途等方面均呈现出多样化、智能化的发展趋势，本文未充分考虑高精地图、实景三维地图、公众版矢量数据等新型地图产品的智能审核。后续研究将把新型地图产品作为重点研究对象，纳入地图技术审查知识库体系，实现对新型地图产品的自动审查和监控。
作者简介：
梁宇，自然资源部地图技术审查中心工程师。
张文晖，自然资源部地图技术审查中心主任，正高级工程师。
邹辉东，自然资源部地图技术审查中心副主任，高级工程师。
褚雪梅，自然资源部地图技术审查中心高级工程师。
狄琳，自然资源部地图技术审查中心正高级工程师。
许天泽，自然资源部地图技术审查中心工程师。
陈会仙，自然资源部地图技术审查中心高级工程师。
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