李维胜
身份证号：62042319780108**** 西藏 拉萨 850000
摘要：随着我国国民经济发展，各行各业产生了大量与地理位置相关的信息，这些信息储存于不同单位，存在着空间基准不统一，数据格式有差异，形成了一个个“信息孤岛”，造成融合共享困难。FME软件能够实现多种地理信息数据之间的转换，基于FME地理信息融合，能够有效提升地理信息数据共享，对于当前的国家以及城市发展来说，有着非常重要的意义，因此本文主要对基于FME地理信息融合共享进行分析，希望对相关从业人员有一定的参考作用。
关键词：FME；地理信息；融合共享
引言：在地理信息系统中，地理信息数据是其核心内容。获取地理信息数据，在传统上是测绘部门的主要工作，需要花费大量人力、财力、物力。现实情况是由于标准不统一，不同行业和部门现存的数据格式不一，不能很好的共享融合。如何更好的共享共用这些数据，是当前地理信息工作者面临的一个难题，基于FME构建转换模型，实现多源异构地理信息融合，避免了针对不同的数据都要编写一套程序进行处理，简化了大量重复低效的工作，促进地理数据共享融合，更好地服务于国民经济和社会生产各个行业。
一、地理信息融合共享概述
地理信息是一种宝贵的资源，对于国民经济和社会发展具有重要的作用。当前，实现地理信息共享已经成为政府部门一些企业的共识：首先，可以最大限度地减少对地理信息采集、加工、处理、应用过程中的人力物力和财力的重复投入和浪费。其次，计算机网络为人们共享地理信息提供最便捷最及时的工具。再次，充分运用地理信息可促进政府决策的科学化。最后，地理信息共享是实现信息化。促进电子政务、电子商务发展的前提条件。
但是在实际的操作中，地理信息共享应用也存在一定的困难。首先是政府管理部门、企事业单位和社会公众已经具有很强烈的地理信息的共享需求，但缺乏一定共享应用能力。其次就是基础地理数据的保密要求，部分数据无法进行共享。最后则是部门的利益驱使，条块分割，视数据为宝贝，不利于信息共享。各数据相关部门根据本身的行业特点和业务需要制定了相关的地理信息标准，这些标准的不统一制约着信息的共享。所以面对这样的情况，从政策层面应当由政府主导，促进生产、使用地理信息数据的各部门、企业达成数据共享共识，从技术层面，运用FME技术简化地理信息共享融合难度，可以有效应对上述的问题，促进数字城市建设发展。
二、基于FME地理信息融合共享
（一）FME简介
FME（Feature Manipulate Engine）是由加拿大Safe Software公司推出的空间数据转换处理系统。FME可用于读、写、存储和转换各种空间数据，支持两百多种格式数据问的相互转换。FME支持海量地理空间数据与属性数据处理，能够高效快速实现其所支持各类数据格式间相互转换。传统的处理方法是运用地理信息系统软件的内置功能，在处理这类数据的时候存在操作步骤多、对操作人员专业要求高，操作过程不可复用、支持的数据量小等弊端，处理起来费时费力。另外一种传统处理方法是针对每一种类型的数据，编写相应的转换程序，定制开发的方式效率低、维护成本高，而且还需要大量人工干预，同样存在工作量大、部分数据格式不公开等难点问题。
FME采用可视化建模的工作流形式来搭建工程，支持任意数据量的数据源和数据处理转换器的自由组合形成，并且可以自定义扩展输出属性。因此针对多源异构的数据，我们能够方便快捷地进行数据清洗、数据融合、数据格式输出等操作。
（二）FME语义转换流程
FME数据转换，包括结构转换和内容转换两个方面。结构转换指的是将源数据格式进行拆分、合并、重构，转化为FME的内部标准数据结构，然后再发送到目标数据格式。内容转换是改变一个数据集内容的功能，包括要素的几何特征或属性值。构建转换模型时，首先在FME的Workbench中添加读模块（数据输入端）和写模块（数据输出端），设置读模块和写模块输入和输出路径和格式。然后添加AttfibuteCreator、AttributeSplitter以及2DForcer转换器，并进行相应的参数设置。然后为两种不同类型的数据建立映射关系，也可以在其中增加函数处理关系，从而形成源数据到目标数据的处理流程。
FME转换工具的核心是语义映射文件，通过语义映射文件来控制语义转换流程，通俗来说，语义映射文件是数据转换过程中需要遵循的规则。通过编制语义映射文件，驱动FME软件按照工作流程实现地理信息数据的转换，用户可灵活控制坐标系变换换、几何数据转换、属性计算等复杂操作，保存好的语义映射文件能够重复使用，批量处理同种类型的数据，为地理信息数据转换提供便利。
（三）FME多源数据融合。
多源数据融合是采用地理数据转换等方法,实现诸数据源的数据模型、分类分级和几何位置融合，以及属性数据的进一步丰富，是去伪求真、去粗求精的地理数据处理过程。地理数据模型融合是指将两种以上的不同数据模型融合成一种新的数据模型,这种新的数据模型应能最大限度地包容原数据模型，然后将不同数据模型的数据向新的数据模型转换。在多源异构数据融合过程中，FME提供了一种基于公共键值的数据融合方法。经过数据清洗阶段后，只要多源异构数据源之间存在一个公共的、唯一的键值，就可以基于该公共键值对空间数据和属性数据进行合并。因为它是一个可视化的建模和操作，在项目的操作过程中，我们可以看到融合成功和融合失败的数据量，并检查输出，利用后续的数据进行分析和修正。数据融合后，需要对属性数据进行变换和映射。FME提供了属性操作器和属性映射器，支持基于字典表的属性映射。结合字符串拼接模块、条件判断模块和正则表达式，可以方便快捷地实现属性内容转换、属性数据规范化等操作。在目标格式数据输出的最后阶段，FME可以读取已有的数据源格式作为数据流的输出格式，并自动匹配字段名称一致的属性项内容，省去了重复设置数据格式的繁琐操作。
（四）存在的不足以及应对方法
上述基于FME的地理信息共融合共享方法，虽然能够解决绝大多数的地理空间信息融合问题，但是在实际实践中，由于数据获取时比例尺不同，作业人员的素质有差异，同一地区数据经常存在一定几何位置差异，因此几何位置融合一直是数据融合中的一个难题。几何位置融合包括两个过程，一是找出匹配的同名实体，二是将匹配的同名实体进行合并。实体匹配可采用距离度量、属性匹配、拓扑关系图等进行匹配。对同名实体合并则要首先分析两种不同数据源的几何精度，如果一种数据源的几何精度明显高于另一种数据源，则保留高精度数据舍弃低精度数据；如果几何精度近似，点状目标融合较为简单，线状目标融合可采用缓冲区法和特征点融合法等。要实现高可靠性几何位置融合还要进一步结合模式识别、图论、人工智能等学科的思想和方法进一步深入研究。
三、结束语
综上所述，随着未来的城市发展和数字城市建设需求，进行地理信息数据资源的共享融合重要性越发凸显，需要能够科学合理地利用地理信息数据，数据融合处理技术必须加快发展。本文基于FME能够有效实现数据的融合共享，实现了空间数据和属性数据的无损转换，为实现数据共享和地理空间数据互操作提供了一种行之有效的思路和方法。
参考文献：
[1]石鑫.地理信息多源数据融合共享在赤峰市城市管理中的应用分析[J].市政技术,2020,38(S1):11-14+32.
[2]赵云,杜向前.基于FME和ArcEngine的地理省情地表覆盖变化信息获取[J].测绘技术装备,2020,22(02):43-46.