城镇房产与地籍数据整合流程及示例研究

　　摘 要：本文基于笔者多年从事房产测绘的相关工作经验，以城镇地籍数据和城市房产数据的整合为研究对象，探讨了数据整合的流程。在空间数据的整合方面提出了“全站仪自由设站”落宗法，大大提高了房产落宗的效率，使用此方法会节省大量的人力、物力。在非空间属性数据整合方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空间数据在新旧数据库转换过程中效率大幅度增加。相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

　　关键词：城市 不动产 房产数据库 地籍数据库 整合

　　国务院于2013年召开常务会议，决定对全国的不动产进行整合，并且在全国范围内建立不动产统一登记制度，李克强总理于2014年11月24日签发第656号国务院令，向全国公布《不动产登记暂行条例》，并于2015年3月1日开始实施。该条例明确指出要统一四个方面的内容：登记机构、登记簿册、登记依据和信息平台。长期以来，我国各项不动产登记职责由我国各部门分别管理，各部门根据各不动产管理特点，制定了符合相关部门的自身特点的标准和规程。

　　现阶段，城镇不动产数据整合的方法有两种，一种是接口模式，接口模式整合就是只对部分数据和业务信息进行全部整合，其他数据进行接口对接和共享。另一种是全整合模式，全整合模式就是对城镇的各类的不动产登记数据，各类不动产登记档案数据按照现行的不动产统一登记数据标准进行全面统一的整合，并且建立相应的统一城镇不动产数据库管理系统。

　　城镇不动产数据库的整合主要涉及两大原数据库：城镇房产数据库和城镇地籍数据库。按照现行趋势和数据库整合标准，我国的城镇不动产数据库整合将采用全整合模式来对全国的不动产数据进行整合。对涉及的两大数据库按照现行不动产数据库标准进行统一整理、转换，建立全新的城镇不动产数据库。城镇不动产数据整合按照全整合模式主要分为8个步骤来进行：准备工作、数据规范化梳理、空间数据整理、非空间数据整理、不动产历史登记档案管理、逻辑关系重建与数据关联、不动产单元编码统一编制和数据检查入库。这里主要阐述空间数据整理、非空间数据整理和数据检查入库3个步骤。

　　1空间数据整理

　　城镇不动产空间数据库整合，涉城镇地籍空间数据库和城镇房产数据库，不动产空间数据库的整合包括4个大方面：基础地理数据库的整合、统一空间参考、房产落宗、空间数据拓扑检查等主要步骤。

　　城镇不动产数据库整合中最重要的一步，就是房产空间数据与城镇地籍空间数据的关联，即房屋的空间落宗。房屋的落宗是为房产不动产单元编设统一不动产编码的前提，但能否落宗，如何落宗，应用什么技术落宗是房产落宗要讨论主要问题。房产落宗的主要流程有：数据整理分析、信息数据关联、空间数据关联、不动产单元编号编制。

　　(1)对现有地籍数据和房产数据进行数据整理、标准化检查，对现有数据的数据类型进行统一标准化处理，对各个数据属性结构按照不动产数据库数据标准进行规范，对并且对房产数据和地籍数据进行梳理。对城镇地籍、房产数据可分为有图元和无图元两类。

　　(2)房屋图属关联：对有图元的房屋属性数据和房屋空间数据进行整理，对房屋属性数据进行处理，户能归幢的进行归幢，有重复的进行剔除。对处理好的房屋非空间属性数据和房屋空间数据进行图属关联。

　　(3)通过对房屋和地籍空间数据进行整理，对于无图元的地籍或者房产数据需要落宗，并且编制不动产单元统一编号的，可以先基于遥感影像图或航空影像图对房屋进行落宗处理，预编统一的不动产单元编号，后期再进行。基于遥感影像图或者航空影像图对房屋进行落宗，可以提高不动产数据库整合当中非空间属性资料的整理效率，也为有的地方部门实时办理不动产登记证书提供效率保障。

　　(4)房屋落宗：城镇地籍数据和城镇房产数据都具有空间图元数据时，要对两大数据空间参考进行分析。空间参考一致的，可以对城镇地籍数据和城镇房产数据直接进行空间关联，即房屋落宗。对于空间参考不一致的，可以采用“全站仪自由设站法”进行房屋落宗处理。全站仪自由设站落宗法的原理即为边角后方交会，其原理是：在合适的任一点自由安置全站仪，使用全站仪测出全站仪设站点到已知点之间的距离和角度，根据边长测量和方向测量建立边长误差方程和方向误差方程，最后按照最小二乘原理解算方程，解出全站仪自由设站点坐标与房屋特征点坐标。然后将无坐标系统或坐标系统不一致的房屋图元转换成具有统一空间参考的房产空间图形。

　　(5)房屋落宗之后，对图属关联后的非空间的属性数据进行检查逐项检查，并且对空间落宗数据进行拓扑关系检查，在确认空间数据和非空间数据无误之后，按照现行不动产单元编码要求对房产数据进行统一编设不动产单元编码。

　　空间数据拓扑检查，由于整合后的城镇不动产的空间数据涉及两大原空间数据库，所以两大原数据库本身存在拓扑关系，两大数据库之间也有复杂的拓扑关系，所以需要对整合后的空间数据进行全面的拓扑检查和错误处理。城镇不动产空间数据的拓扑关系主要有以下几个方面：宗地数据有重叠、空间上存在不应有的空隙、房屋数据不落宗等主要问题，对于这些问题都必须实地调查勘验后给予改正。

　　2非空间数据整理

　　城镇不动产非空间属性数据的整理，主要涉及两大方面的内容：属性数据的补录、转换和映射关系的建立。属性数据缺失后的补录和转换主要是通过人工干预来实现的，而映射关系建立是建立在分析城镇房产数据库和城镇地籍数据库空间数据的各种差异，基于GIS平台建立两大异构数据与城镇不动产整合非空间属性数据之间的映射关系，对两大异构属性数据库数据进行提取、处理，对空白项或者模糊项进行人工干预处理。

　　(1)非空间数据新的映射关系模型的构建，是基于GIS平台来实现的。首先通过对比分析来确定两大异构数据库的非空间属性数据对应关系模型。以整合“宗地”属性数据为例，设计思路如图1所示，基于GIS平台将数据属性名称由原来横向排列的格式转变为上图竖直排列，将每个字段名称按序号排列，左边一栏为原有非空间属性数据，右边一栏是符合现有的技术规范和要求的非空间属性数据标准结构，而映射构建的思想就是通过原有的数据与现有标准结构建立一对一、一对多、多对一的对应关系，将原属性值提取并导入到标准属性结构中去。

　　(2)手工点击建立两表映射关系：即是通过GIS 平台打开两表结构之后，依据表间的映射对应关系，分别点击左表和右表，依据一对一、一对多、多对一的对应关系，建立如图1所示的连线对应关系。

　　非空间数据的整理包括各空间图形的属性数据和登记数据，其中登记数据是城镇不动产业务数据库的基础数据。建立不动产业务数据库的关键就是通过上述对图形属性数据处理的同时，也要对登记数据进行统一规范化、电子化处理，最后通过GIS平台把图属联动的属性信息数据库同步到业务数据库中去。对有数据缺失的要进行外业补充调查，从而建立完善的城镇不动产业务数据库。

　　3数据检查与数据入库

　　对城镇不动产整合数据进行质量检查是整合数据能准确入库的基础，通过设置科学的数据检查规则，能使得整合后的数据结构清晰、逻辑准确、图层清晰、精度准确。对城镇不动产整合后的数据检查主要包含两个方面：属性检查与图形检查。

　　3.1非空间属性数据检查

　　对不动产整合后的非空间属性数据检查主要内容有：表间逻辑关系检查、表结构检查和内容检查。属性表结构主要是按照现行数据库标准检查字段数目、代码类型、代码长度、小数位数等情况。要素间的逻辑关系检查指的是不同属性要素之间、属性与空间图形之间的逻辑关系。

　　3.2空间图形检查

　　城镇不动产整合空间图形数据检查，主要包括空间图形数据的分层检查、空间数据的拓扑关系检查、空间图斑数据完整性检查以及与原始空间数据一致性检查。拓扑关系的建立是空间数据检查最重要的基础条件，本文拓扑关系的建立主要是基于Arc GIS平台建立相应拓扑规则，对整合后的空间数据进行检查。与原始数据一致性检查可以保证整合后的数据与原数据在空间上保持一致性，杜绝数据在转换过程中造成数据丢失情况。

　　数据入库，基于Arc GIS平台建立mdb数据库，对整合后的不动产数据检查完成后，把空间数据与非空间数据分别进行批量入库，从而建立符合现行数据标准的不动产数据库。

　　4结语

　　本文提出了城镇不动产数据整合的具体技术方案，并对其中的技术细节进行研究分析。在空间数据的整合方面提出了“全站仪自由设站”落宗法，大大提高了房产落宗的效率，使用此方法会节省大量的人力、物力。在非空间属性数据整合方面提出了快速“映射建立”的方法，使得非空间数据在新旧数据库转换过程中效率大幅度增加。

　　参考文献

　　[1]吴玉炜，毛金明，周智明，等不动产登记数据整合技术要点分析研究1]科技创新导报，2016(10)：33-37.

　　[2]罩茂运海口市不动产统一登记数据库管理系统建设研究[]测绘与空间地理信息，2016(1)：66-69.

　　《城镇房产与地籍数据整合流程及示例研究》来源：《科技创新导报》2018年8期，作者：王爱国。

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