地理信息技术在停车设施信息普查中的应用

谢文瑄，张翼然，胡海鹤，胡静竹

(1.北京市测绘设计研究院，北京 100038；

2.城市空间信息工程北京市重点实验室，北京 100038；
3.北京市交通综合治理事务中心，北京 100161)

随着经济社会的快速发展，私人汽车保有量迅猛增长，停车难、停车乱的问题日益突出[1～3]。停车管理作为城市交通管理中的重要组成部分，直接关系到市民生活的幸福感、满足感和首都的形象。但目前机动车停车场的审批、建设、管理、运营涉及众多部门，机动车停车设施信息相互割裂，存在信息孤岛，难以形成完善的统计体系、进行有效的管理[4，5]。因此，充分发挥地理信息技术和数据的优势，全面、准确、有效、及时地掌握停车设施信息及空间分布情况，摸清资源底数，建立全市统一停车资源“一张图”数据库，是做好停车设施规划、加强行业监管、落实行业管理政策的重要基础和依据。

2015年10月，北京市组织开展了停车资源普查，历时近两年，基本实现了“摸清底数”的目标。然而，表格资料仅用文字描述停车场的相关信息，不直观、难以发现问题并督促整改。并且，成果属于断面数据，时效性仅截至2016年12月。土地更新、开发以及停车场改造等情况不断发生，但数据未能及时更新，对于管理和决策的效用正在逐渐减弱，已经无法完全支撑停车的管理和决策。

因此，亟需丰富停车设施信息资源数据的成果形式。用面状的二维空间地理信息数据代替传统表格统计数据，不仅有利于数据的空间可视化统计分析，也可与其他时空大数据关联，为规划建设、管理执法提供底图，同时，对区域统一网格划分和管理工作也具有重要借鉴意义。

基于此，本文介绍了一种能够充分发挥地理信息技术优势的机动车停车设施信息普查总体工作思路，并且详细描述了地理信息技术在不同普查阶段应用的方法与示例。以期为停车设施普查信息化水平的全面提升提供理论参考和实践依据。

停车设施信息普查的工作思路主要包括以下环节：普查单元划分、数据库建设、区划管理工具开发、停车设施信息普查、数据抽检与核查。

首先，将空间可视的二维地理信息地块数据作为底图，即停车设施信息普查单元，有助于摸清停车设施数量和空间分布情况。地块具有明显的边界范围，可以是由路缘石、栅栏、围墙、房屋等组成的封闭范围面，也可以是开敞的空间[6](如图1所示)，比如学校、居住区、医院、商场等。停车设施信息普查以地块为最小单元，从上到下、分区分类，逐个开展停车设施信息普查工作，既有利于保障覆盖率、限制重复率，也方便后期开展基于高精度遥感影像的地面车位数量核查。

图1 地块单元示意图

第二，普查单元划分完成后，相应开展最小单元的数据质量检验和问题修改，确认无拓扑错误、属性信息正确后即可导入数据库。形成市、区、街道、社区、地块五级逐级嵌套的底图数据库。后期可根据实际情况逐步导入停车位数据图层，建设更为翔实的停车设施信息数据库，拓展数据分析广度与维度。

第三，开发区划管理工具，其功能主要是实现地块数据的在线编辑修改和统计分析。区划工具主体为B/S结构，采用PostgreSQL 11存储数据，数据在线处理、传输效率高。同时，工具可接入其他各类信息化平台，提供相应的服务，能够辅助建立数据长效更新机制，有利于实现数据动态更新和定期推送。

第四，由各级政府部门分工组织开展停车设施信息普查工作。信息普查对象主要为路侧、备案公共停车场、非经营性停车场(包括居住小区、公共建筑等)。普查信息主要包括停车场名称、权属单位、物业管理单位、车位数量、位置、楼栋数、户数、常停放车辆数、物业管理覆盖情况、收费标准、信息化水平等。信息均可作为地块普查单元数据的附加属性项，以便后期开展区域可视化分析。

最后，开展数据的抽检与核查。对于通过普查获得的地上停车位数量准确度，可依托高分辨率数字正射影像和最新的卫片进行抽检核查。抽检依据真实、客观，技术方法优势显著，可节省大量的人力物力。对于难以使用地理信息数据资源进行内业核查的地块，可通过外业测绘的方式，利用GPS定位、遥感影像图参照、GIS数据建设，对停车场类型、数量、权属等属性信息开展核验。

在停车设施信息普查的各环节，地理信息数据资源和技术手段得到了充分应用。相较于传统的普查方法和成果形式，采用地理信息技术的普查方式效率更高、成果更直观。

在整体普查工作中，普查单元划分是所有工作的基础，然而目前尚无完全符合停车管理需要的最小单元数据。因此，有必要结合多源地理信息数据资料，制定符合停车设施信息普查需要的数据标准和技术方法，开展停车设施信息普查单元划分的要点研究，为后续普查工作提供适用度较高的基础资料。如图2所示，普查单元划分的关键主要是标准制定、图斑划分和属性赋值三部分。

图2 普查单元划分流程

3.1 普查单元数据标准

根据工作要求，制定普查单元数据结构标准，结合区域实际情况与数据建设要求，明确属性字段规格，并对字段名称、类型和长度提出具体要求(表1)。同时，制定详细的普查单元分类体系(表2)，对普查单元的类型进行系统区分。其中，单元编码由9位“街道编码”+3位“顺序码”组成，顺序码基本满足空间上从北向南、从西向东依次排序的特征要求，方便相邻单元停车信息普查工作的推进。

表1 普查单元数据结构标准

表2 普查单元分类标准体系

3.2 普查单元图斑处理

结合普查需求，梳理可利用的参考数据清单(如表3所示)，确定参考数据使用的优先级，总体上要选择现势性好、准确度高、精度高、分辨率高、信息量大的数据。

表3 参考数据资源情况

对参考数据进行整体分析后，选择数据属性丰富度、空间要素完整度、时效性与本次普查单元划分数据成果要求最为契合的数据作为作业基底。根据上述普查单元数据标准要求，对其进行适当的采集和编辑处理，提取相关要素及属性信息，形成初始数据。然后，将其与基础测绘地形图数据进行叠加比对，若差异不大，可以直接采用；
若差异较大，则参考遥感影像进行边界的修正更新(如图3所示)。

图3 普查单元划分技术路线

同时，对于地形图精度不高或缺少参考数据的区域，也需采用目视解译、人工判读的方式，用遥感影像对普查单元进行辅助判别，识别出平房、楼房等居住区和学校、医院等各类公共建筑等普查单元(图3)。在该过程中，主要通过提取、合并、分割等图形编辑操作调整地块单元边界，使其符合实际情况。需要注意的是，单元不可分割房屋等地物，要保证学校、医院等公共建筑的完整性。

对于普查单元图斑数据，要及时进行拓扑检查和修正，严格限制重叠、自相交、缝隙、折刺等拓扑错误。对参考数据判别困难和成果存疑的区域，适当开展外业实地调查，进一步修订普查单元成果。流程如图3所示。

3.3 普查单元属性赋值

对比分析不同来源的空间地理信息数据，采用空间叠置和文本匹配的方法进行对比，按照一定原则对多源地理信息数据进行融合处理，重新组合形成丰富的属性数据，以此为基础，对普查单元的属性信息进行完善[7～11]。

在属性赋值过程中，首先，严格按照数据标准和填写要求，充分结合地名地址普查、土地权属等专题数据资料，逐一对已处理完成的地块边界图斑赋予属性值，落实普查单元的名称、地址、年代、分类等信息，形成初步成果。然后，充分利用互联网底图资源，对普查单元的属性信息进行校核，尽量规避属性信息不现势的问题。最后，对于难以按照数据标准进行填写的普查单元，可依托区划工具，在停车设施信息普查开展前期，统一组织各普查单元属地的相关人员进行在线审核，对存在的各类问题进行修订，形成最终的停车设施信息普查单元成果。

3.4 案例示意

以北京市某社区为例，共划分了27个普查单元(图4)，各普查单元均填写了名称、地址、年代、一级类和二级类信息，可用于制作空间可视的停车资源相关专题地图和多种统计分析。预期在停车设施信息普查完成后，将普查单元的停车设施信息与各类时空大数据进行叠置分析，计算普查单元内的车位数量、人口数量、住户数量、车位配比等评估指标，掌握停车资源的分布情况，精准定位到矛盾突出的地区(图5)。

图4 普查单元成果示例

图5 普查单元预期应用示例

停车设施信息普查完成后，制定相应的工作方案对普查信息进行抽检，以保障普查成果的准确性和可信度，特别是对热点地区和停车矛盾突出的地区，要加大检查力度。方案中确定抽样比例、抽样方法、样品统计、核查范围和核查方法等要求。其中，数据核查方法主要有三类：一是通过现场实地调查；
二是通过历史统计台账资料对比；
三是通过地理信息数据和技术处理分析。

第一种方法的抽检信息全面，例如地上车位数、地下车位数、收费情况等，都可以进行核查，但投入人力较多、成本高、效率不高。第二种方法可以进行时序分析，对比区域内停车设施变化情况，有助于筛查极端不合理数据，但对于历史数据的使用受限较多，例如普查区域是否全覆盖、统计指标是否一致、时间节点、停车场改造幅度等因素均需考虑。

相较于前两种方法，第三种方法能充分发挥地理信息技术的优势，利用高分辨率数字正射影像，以经济、便捷的方式快速获取大片区域的地上停车位分布情况，在节省成本的同时提供真实、客观、有效的核查依据。该方法能够辅助统计路内、路外已施画的车位数量，也可直观反映出未施画车位、但固定停放车辆的区域情况(图6)。

图6 高分辨率遥感影像应用示例

地理信息技术在停车设施信息普查中的应用优势显著、前景广阔。首先，在地理信息数据方面，各类二三维数据资源信息丰富，尤其高精度遥感影像，对于普查信息的内、外业核验工作具有重要参考价值。其次，在地理信息技术方面，一是结合数据资料整合、遥感影像目视解译和多源数据融合的技术方法，可完成地块底图数据的加工建设；
二是将ArcGIS API与JavaScript、CSS和C#等编程语言充分结合，可完成地理信息工具二次开发，在各类综合管理信息化平台实现地理信息图形处理、属性编辑的功能，优化传统普查数据收集、处理、传输的模式。

总之，通过地理信息技术的应用，停车设施信息普查成果具备空间化、可视化、数字化、属性信息丰富的特征和定期动态更新的潜力。每个地块都具有大量可查询、可分析的属性信息，能够与其他时空地理信息数据进行叠合分析，为智能化应用奠定基础，充分体现出地块的停车资源现状供需情况，为实现精细化城市治理提供可行途径。

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