0 引言

随着 GIS技术的不断发展，MapGIS已成为优秀的国产 GIS 平台软件，在空间信息的存储和管理方面具有较强优势，是中国地质勘探工作成图和归档资料的专用软件（杨艳林和邵长生，2016；李娟， 2018；陈鹏超和徐萍，2019；刘燕，2019；何文娜等， 2019；张卓和王崇倡，2019；向峰和罗大近，2019）。经过多年的发展，MapGIS软件已在地质制图行业发挥强大的优势和作用，归档存储了大量的地质数据和图件，而地形等高线文件是地质行业必需的基础资料，借助地形等高线可对一个地区的地形、地物、自然地理等情况有初步的了解，甚至能初步判断某些地质情况，是传统地质信息的重要载体之一。若有多期次的地形等高线数据，可进行区内地形地貌、非均匀沉降进行分析，如姜加虎和黄群（2004）、牛真真等（2012）和陈玉冬等（2014）利用不同年份地形数据对洞庭湖盆地的湖盆变化及非均匀沉降进行了分析研究。

笔者在进行洞庭湖盆地构造分析时，收集到多个年份，多图幅的 1∶5 万及 1∶20 万 MapGIS 格式高程线和高程点文件，在利用这些数据进行非均匀沉降分析时，发现其中关键的一步就是要基于这些高程线文件，提取高程数据。若采用人工逐条进行等高线的提取，工作量过大且易出错误；MapGIS 提供了明码文件转换工具并得到了广泛应用，如张彦海等（2016）利用 MapGIS 的明码格式实现了钻孔柱状图的制作，虽然可将高程线文件转为明码文件，然而明码文件中只记录线节点坐标数据，无高程属性数据。前人对其他文件格式转为 MapGIS 格式进行了大量研究（刘宜和周浩，2011；秦威，2011；王身龙等，2011；闫琰等，2011；史文博，2016），如王身龙等 （2011）利用Mapinfo数据交换文件和MapGIS明码文件，完成了 Surfer 转 MapGIS 图形文件，闫琰等 （2011）研究了 ArcGIS 向 MapGIS 数据转换的方法，但逆过程却鲜有研究。同时，虽然通过 MapGIS 软件提供的属性管理子系统可查看高程线文件，但不能编辑，亦不能将线节点坐标信息显示出来。因此本文针对高程线文件提取高程信息难的问题，提出深度挖掘 MapGIS 线文件的存储结构与格式，从源头上解决该问题，并形成一套快速提取 MapGIS 高程线文件高程数据的方法，同时也为其他 GIS 软件再利用MapGIS线文件属性数据提供借鉴。

1 MapGIS高程线文件

1.1 MapGIS线文件

MapGIS线文件是由境界线、河流、道路、等高线等线状地物组成的图元。线图元数据主要包括空间数据、图形数据和属性数据，分别用于记录线的节点坐标信息、图形显示、打印信息及线的相关属性信息（如等高线的高程值、长度等）（吴信才，2002）。

MapGIS线文件有两种文件格式，一种是加密数据文件（*. wl），另一种是明码文件（*. wal）。加密数据文件的格式不对外公开，只能在MapGis自有平台才能打开、显示与编辑，所含数据信息最全；而明码文件只记录了线的坐标与显示参数，无属性数据，导致无法通过明码文件获取高程数据。同时，由于不同地理信息系统软件之间的数据格式转换须通过某些公开的格式进行，如 MIF（叶美芬和陈育才， 2019）、DXF（张旭，2019）、SVG（杨金政等，2018）、 Shape（杨侃和龙杰灵，2019）等文件，而在转换过程中，常造成线文件的部分信息丢失。故为了实现对高程数据的完美提取，需对 WL 线文件格式进行深入剖析。

1.2 高程线文件

高程是指某点沿着铅垂线方向到绝对基面的距离，等高线是地面上高程相同的相邻各点所连接而成的闭合曲线，是一组特定空间关系的曲线，具有等值、不相交、连通、高程递变的特性。高程点和等高线是地形图重要的组成部分。通过收集前人的高程数据，高程点和高程线数据分别存储在 MapGIS格式的点文件和线文件中，其高程值存放在点线图元的属性数据中。高程点文件的高程数据较易提取，可通过将高程点文件的高程属性标注之后转为明码文件的方法提取。而高程线文件提取高程数据较困难，这也是本文开展此项研究的主要目的。

1.3 线文件的基本组成

利用UltraEdit软件打开线文件，并结合MapGIS 软件对线文件的显示以及前人的研究（王星捷， 2013；杨艳林等，2020），可将线文件存储的数据分为 3个数据段：①前面的 657个字节，主要用于记录线文件标识（57 4D 41 50 60 44 32 31）、地图参数（投影参数、单位及比例尺、图幅范围等）和线条数（图1）。②紧接着的 160 字节是用于记录 16 个数据块的位置、长度（图2），16个数据块中目前主要使用的有5个。参考MapGIS安装目录中的baseDefine. h文件，其数据结构如表1。③其后是存放各数据块的具体数据。

2 高程线文件关键数据

提取高程线文件的关键数据块包括等值线条数、等值线节点坐标和相应的高程值。下面将分别对其存放位置、数据结构及读取方法进行阐述。

2.1 等值线条数数据

线条数数据存放在头文件 00000100h 行的第 4 至11位置；其中4-7位置为实际线条数（图3蓝色框线，0F 01 00 00），读取方法为 fread（&numLine，4，1， pFile）（numLine 为 4 字节整型，pFile 为文件指针），则 numLine=271，即线条数为 271 条。第 8-11 位置 （图3粉色框线，10 01 00 00）为线显示条数，读取方法 fread（&nLine_show，4，1，pFile）（nLine_show 为 4 字节整型），则 nLine_show=272，即显示线条数为 272，比实际线条数多1。

2.2 等值线节点坐标数据

线图元数据起始位置记录在 position[0]中，其值为817，即00000330h行的第2位置（图4）；长度为 len[0]，len[0]值也等于 57×nLine_show。该数据块中每条线图元由57字节组成，其描述了线的显示参数、节点数及线节点坐标的位置等，数据结构如表2 和表3。采用表2的数据结构一一读取数据，即可知线节点数 nNod 的值。线节点坐标读取位置等于 position[0]+offset，运用 fseek（pFile，position[0] +offset， SEEK_SET）（pFile为文件指针）找到线节点坐标位置，后按 for（int i = 0； i <nNod； i++）｛fread （&coor[i]. x，8，1， pFile）； fread（&coor[i]. y，8， 1， pFile）；｝的方式读取节点坐标。按照此方法即可完成线节点坐标的读入。

2.3 高程数据

高程数据通常以属性数据的形式进行保存，而属性数据由属性头、字段头和字段内容3部分组成。属性头记录了字段的个数、内存长度、线数量等数据，占用内存 348 字节，数据结构如表4。字段头主要用于定义字段的属性，包括字段名，字段类型，字段长度，字段字符的长度、小数位数、编辑状态等，数据结构如表5，占用内存 39 字节。字段内容主要存储属性值，数据结构如表6。

经线文件分析，position^[2]中存放了属性数据的起始位置，本次测试线文件中position^[2]=408403 （00063b50h 行的第 4 位置，即图5）。利用 fseek （pFile， position^[2]， SEEK_SET）找到线属性数据块，读取属性头数据。由图5知，属性数据块长度为 894（7E 03 00 00），即 len=894；线数量为 271（0F 01 00 00），即 num=14；字段数为 14 个（0E 00），即 numfield=14；显示线数量为 272 条（10 01 00 00），即 num1=272；字段的总长度为 69 字节（45 00 00 00），即recordleng=69。

高程线文件中常用的字段名（fieldname）有 ID、长度、高程等。字段类型（fieldtype）多达17种，常用的有字节型（byte）、字符型（char）、短整型（short）、长整型（long）、浮点型（float）、双精度型（double）、日期型和时间型等。属性头后紧跟的是字段头数据（图6）。按照表5 的数据结构读取数据，即 for（int i=0； i <numfield； i++）｛字段头数据结构｝，不难看出表4 中的属性数据块长度=属性头+字段数×字段头长度=348+14×39=894。字段长度 recordleng 为每个字段头中fieldlength的和。

字段的属性值则存放在fieldVal中，其数据类型为二维指针字符型，其大小为num×每个字段的长度 （表6）。根据前面的分析，线的字段内容长为 69字节，即recordleng记录的数据。其数据块紧随字段头后，见图7（包含了两条线的字段内容，共138字节）。

结合属性头中显示线条数，以及字段头中的字段长度，将属性内容读入到 fieldVal 中，其读取方法的部分代码如下：

for （int i = 0； i <num1； i++）

｛//线属性数据读取

char mark0；

fread（&mark0，1，1， pFile）；//读取标记

for （int j = 0； j <numbfield； j++）

｛//字段值读入

char* TChar = fieldVal[j]；

fread（TChar，每个字段的长度，1， pFile）；

｝

｝

读入属性值后，属性值以字符型存储在fieldVal 数组中。在进行属性值写出时，需将字符型数值转为字段类型值，可利用 memcpy 函数进行内存拷贝获取该值（图8）。

3 算法编制及实例应用

基于 MapGIS 线文件的深入分析，尤其是对高程线文件中关键数据块（线条数、线节点坐标及属性数据）的分析，采用面向对象可视化语言 Visual C++，编制了 MapGIS 线文件读取程序，其程序关键部分如 ReadWLData 函数；并为其开发了人机交互界面（图8），当高程线文件读入后，相应的线数据将直接显示到界面网格中，包括有节点坐标、线号及各种属性值。界面网格中的数据可进行复制操作，也可以点击“导出”操作，完成线文件中高程属性的提取。当然本程序不仅完成了高程线文件中高程数据的提取，而且也为线文件其他属性的再利用提供了便利。

bool CMapGis：：ReadWLData（FILE* pFile）

｛

if（pFile == NULL） return 0；

//文件头-657个字节，可直接读与写

long pos = ftell（pFile）；

ReadFileHead（pFile）；

//数据头-160个字节，可直接读与写

pos = ftell（pFile）；

ReadDataHead（pFile）；

//设置数据大小

SetSize（nLin_show）；

//读取线数据

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[0]， SEEK_SET）；

for （int i = 0； i <nLin_show； i++）

｛

wlData[i]. ReadData（pFile， position[1]）；

pos += 57；

fseek（pFile， pos， SEEK_SET）；//文件指针

｝

//属性数据段

char* old_locale = _strdup （ setlocale （LC_ CTYPE，NULL））；

setlocale（ LC_CTYPE， "chs"）；//读出中文

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[2]， SEEK_SET）；

wlAttData. ReadField（pFile， nLin_show）；

setlocale （ LC_CTYPE， old_locale）； free （old_locale）；//还原区域设定

//线的拓扑结构

if （len[3] >0）

｛

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[3]， SEEK_SET）；

for （int i = 0； i <nLin_show； i++）

｛

wlData[i]. ReadLineTopo（pFile）；

｝

｝

//节点信息的位置

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[4]， SEEK_SET）；

wlNodeInfo. ReadData（pFile， position[1]）；

//节点属性

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[5]， SEEK_SET）；

wlNodeInfo. ReadDataInfo（pFile）；

//线图元范围

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[6]， SEEK_SET）；

for （int i = 0； i <nLin_show； i++）

｛

wlData[i]. ReadScope（pFile）；

｝

//线图元信息

pos = ftell（pFile）；

fseek（pFile， position[7]， SEEK_SET）；

for （int i = 0； i <nLin_show； i++）

｛

fread（&layer[i]，2，1， pFile）；

fread（&kind[i]，2，1， pFile）；

｝

return 1；

｝

注： https：//pan. baidu. com/s/1Ru9U6eU5 INFxkUx9kPdy jA？pwd=1234处可下载使用。

通过对比分析基于交互式界面输入的线数据与 MapGIS 中的线属性数据（图9），结果一致，表明前面对线文件分析和程序编写的正确性。在进行洞庭湖区调关幅非均匀沉降分析中，借助本程序，完成了调关幅 2002年与 2017年线文件高程数据的提取，大大提高了提取效率，为非均匀沉降分析奠定了数据基础。

4 结论与建议

针对基于 MapGIS 格式的历史高程数据进行洞庭湖区不均匀沉降分析时，遇到提取高程数据难的问题，对 MapGIS 线文件中的关键数据块进行了详细阐述，主要取得了以下认识：

（1）通过对 MapGIS 线文件的剖析，将线文件存储的数据分为 3 个数据段，并对各数据段存储的内容进行了研究，同时也给出了部分数据块的数据结构。

（2）基于线文件属性数据的分析，属性数据由属性头、字段头和字段内容3部分组成，并对相应的数据结构和程序读入分别进行了阐述。

（3）针对高程线文件的等值线条数、等值线节点坐标和高程值等关键数据块的存放位置、数据结构及读取方法，进行了深入剖析。

（4）利用 Visual C++语言，研发了界面友好，使用方便、快捷、操作性强的可视化界面，明显降低了劳动强度，有效地提高了提取高程数据的效率，更重要的是确保了提取数据的准确性。

经高程线文件的深入分析，不仅完成了高程线文件中高程数据的提取，而且也实现了 MapGIS 线文件中各种属性的提取。因文章篇幅的原因，还未对线文件经编辑后的写入操作，以及其中涉及各数据/段的字节计算工作开展讨论。

参考文献