基于地理国情监测数据的质量控制方案研究_王悦.pdf

第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ，收稿日期：作者简介：王 悦（），女，辽宁锦州人，工程师，学士，主要从事数字化测量内业工作。基于地理国情监测数据的质量控制方案研究王 悦（辽宁省自然资源事务服务中心，辽宁 锦州）摘要：为了提高地理国情监测成果数据质量，本文以辽宁省地理国情监测项目实践为依托，对地理国情监测时期与地理国情普查时期的异同点进行对比，同时对影响地理国情监测成果数据质量的关键因素进行了系统性的归纳与总结。参考地理国情监测的相关技术设计与规范，结合笔者参与的地理国情监测项目的实践经验，提出了地理国情监测数据的质量控制方案，为今后地理国情监测更加高效有序地开展提供参考。关键词：质量控制；地理国情监测；要素数据采集；几何移位；要素遗漏中图分类号：文献标识码：文章编号：（）（，）：，：；引 言地理国情监测是综合利用各种现代测绘技术，如 技术、航天遥感技术、全球卫星导航技术以及综合各个时期的测绘成果数据，对道路、地表覆盖、地表形态、湿地、水系、地形等要素进行空间化、定量化与动态化监测，并且对要素的变化趋势、分布特征、变化频率与变化量进行综合统计分析，形成反映经济、生态、资源等要素发展变化规律的研究报告、地图图形等，从而实现对国情国力的客观与综合展示。地理国情监测的对象主要包含 个方面，一是地理国情要素，二是地表覆盖，三是地表形态。作为地理国情监测数据重要的采集内容，地理国情要素反映了具有统计分析意义的重要地物及其属性，以及与社会生活密切相关的边界或空间范围。目前，对于地理国情数据采集的研究大都集中在地表覆盖分类数据的采集，对于地理国情要素数据的采集及质量控制的研究较少。本文通过参与辽宁省锦州市地理国情要素变化信息的项目实践，结合在地理国情监测成果数据检查的经验，并对监测时期与普查时期国情要素采集的异同点进行对比，探讨了地理国情监测要素数据采集容易出现的错误及原因，针对出现的错误提出了对应的质量控制方案，为后续的地理国情要素数据采集的高效开展提供了参考借鉴。监测数据采集流程地理国情监测中通常使用内外业相结合的方式进行要素监测数据的采集，监测本底则是上一年度基础性监测成果数据，同时综合其他监测数据、第一次全国地理国情普查成果、多行业专题数据与其他数据资料等，以本期采集得到的分幅正射影像对变化区域进行准确识别。通过解译遥感影像、信息提取、内业数据编辑、外业调绘整套流程完成要素监测数据成果的制作。图 为整套流程的示意图。图 地理国情要素监测数据采集流程 监测数据质量检查 质量检查方法主要通过人工检查、人机交互检查、地理国情监测检验系统软件自动检查、外业检查等几种质量检查方法以及几种方法相结合的方式完成地理国情要素成果数据质量检查。质量检查内容结合基础地理国情监测检查验收与质量评定规定数字测绘成果质量检查与验收，以及实际生产中总结的经验可知，质量检查的主要内容为：）完整性。对遗漏要素的个数进行统计且检查要素多余情况。）时间精度。检查数据是否满足时点中规定的精度要求。）空间参考系。检查各种投影参数、坐标基准是否满足规定要求。）属性精度。对属性值错漏的个数进行统计，同时检查要素分类的正确性。）位置精度。对要素几何位置接边超限的个数进行统计以及统计与正射影像数据套合超限的个数。）表征质量。对要素方向特征错误、要素取舍错误、要素几何图形异常等进行检查。）逻辑一致性。主要包括以下 种逻辑一致性检查：一是拓扑一致性检查，对要素的未打断、未闭合、不连续、未相接等情况进行检查；二是格式一致性检查，对数据文件是否缺失、数据文件格式是否满足规定要求进行检查；三是概念一致性检查，对属性项定义是否满足规定要求进行检查。影响要素成果质量的因素分析地理国情监测与地理国情普查有所不同，地理国情监测主要是对变化要素的信息进行采集与提取。要素变化主要包括灭失型、新生型与伸缩移位型 种。灭失型表现为本底数据中的几何要素整体消失；新生型表现为新增加的几何要素；伸缩移位型表现为原本存在的地理要素属性、位置或者分布范围的变化。根据笔者参与的辽宁省锦州市地理国情监测项目与原有指定的地理国情要素变化信息采集规则发现，有 个主要方面的因素影响地理国情要素成果质量。要素遗漏对于新生型要素，在地理国情监测中漏采称为要素遗漏。要素遗漏对地理国情监测成果数据质量有着重要影响。要素遗漏占质检过程中整体错误的，主要包括 个方面的要素遗漏，分别为水系遗漏、构筑物遗漏、城镇综合功能单元遗漏、道路遗漏。）水系遗漏。水系遗漏主要包括池塘和新修水库的遗漏采集。）构筑物遗漏。主要包括隧道、桥梁等的遗漏采集。在道路采集过程中遗漏了对附属设施桥梁的采集。基础性地理国情检测检验验收与质量评定规定中明确要求了县级及县级以上等级道路的附属设施如隧道、桥梁等为重要要素。因此，隧道、桥梁的遗漏对地理国情监测成果数据质量有着重要的影响，在实际生产中应避免其遗漏采集。）城镇综合功能单元遗漏。主要包括宗教场所、休闲娱乐区、单位院落、工矿企业、居住小区等要素的遗漏采集。）道路遗漏。如图 所示在城市道路扩建较为频繁的区域，该类错误较为常见，主要针对新修道路的遗漏采集。对新增道路的采集除了要满足技术规定的要求之外，还要注意采集新增道路与原有道路的接边与交叉情况处理。接边处要保持道路的连贯自然，交叉处要进行打断，并且在打断处两边道路的“变化类型”属性项中赋值。图 道路遗漏 几何移位正射影像数据成果与地理国情要素的套合位置超限称为几何移位。与地理国情普查时期的要素几何移位不同，地理国情监测的几何移位是因为没有采集与更新第 期王 悦：基于地理国情监测数据的质量控制方案研究伸缩型变化要素。地理国情监测的几何移位主要包括 个方面：）水系的几何移位。主要是未对超出精度指标的发生明显变化的河道、河流范围高水位线进行采集与更新，应对高水位线范围根据监测时期影像进行修改。）地理单元的几何移位。主要是由于单位院落、社区、行政村的整体搬移，相对原位置发生了较大的偏移。）道路拓宽或者改道的几何移位。图 所示为监测期道路已经改道至左侧位置，需要将道路要素采集位置由之前的右侧位置改至左侧位置，同时在“变化类型”属性项中赋值，并且对更新道路的等级、路宽等属性信息进行更正。图 道路改道未更新 要素成果数据质量控制影响地理国情成果数据质量的 个重要因素就是要素的几何移位与要素遗漏，这 类错误只能通过人眼进行识别查找，不能借助软件。为了进一步提高成果数据质量，减少这 类错误的发生，除了要提高作业人员的质量意识、强化过程质量管理与完善质量管理体系外，笔者结合相关设计与规范以及自身的地理国情监测生产实践，总结出了在变化信息采集过程中还要重点遵循以下 条原则。叠加地表覆盖分类数据地理国情要素数据与部分地表覆盖分类数据之间有一定约束关系，包括以下 种：）堤坝要素与堤坝覆盖类型。用线采集堤坝要素，通常位于作为覆盖类型的堤坝图斑内。）道路要素与无轨道路路面范围。在影像可识别且未被完全遮挡的区域，所有按要素采集的道路中心线在属性值与空间位置必须与地表覆盖分类中的无轨道路路面图斑保持一致。）水域要素与水域范围。湖泊、河渠等要素实体的内部一般包含地表覆盖分类中归为水域类型的图斑。通过以上 种约束关系，将同时期已经采集好的地表覆盖分类数据叠加在要素采集数据中，对水系、道路等要素的几何位移与要素遗漏进行检查。通过地表覆盖分类数据对要素采集数据进行纠错，具有很好的效果。一般通过软件可自动检查出大部分地表覆盖分类数据与地理国情要素数据之间的约束关系，但是对于灭失的地理国情要素，在进行数据采集时不删除，只会做标记，所以地表覆盖分类数据与灭失型要素之间的约束关系通常不会被机检软件检查出。如根据影像成果数据，将地理国情要素数据中池塘灭失的“变化类型”属性项赋值，但是地表覆盖分类数据中仍为水域。所以为了避免此类错误，可以对地表覆盖分类数据与所有灭失型要素的套合关系进行检查。此外，影响最终成果数据质量的因素还有表征质量、属性精度、逻辑一致性、空间参考系等。以上错误类型与普查期数据错误类型一样，都可以通过机检软件进行检查，但是要注意的是对监测时期新增属性项的正确性进行人工检查。提高易遗漏地物的判读能力通过外业检查，可以提高作业人员对影像与检查所达区域之间的关系有着更加明确的认识。外业核查成果可以作为要素采集过程中的参考，同时应对作业人员的技术能力进行培训，提高作业人员对居住小区、水电厂等容易遗漏地物影像的判别能力。严格按照基础性地理国情检测内容与指标规定的要求，将前期影像与监测时期影像进行对比，对监测期各类伸缩位移型与新生型要素进行采集。利用多行业专题数据与基础地理信息数据地理国情要素数据采集中会涉及卫生、教育、水利、交通等多行业的专题资料与数据。针对在地理国情监测中多种要素采集的特点，可将现势性较强的基础地理数据和各种专题数据叠加到本底数据中，减少几何位移与要素遗漏的情况。如利用影像成果数据，叠加 基础地理信息数据进行水系、新增道路的属性与位置信息采集；叠加最新的旅游、环境、卫生等行业数据进行工矿企业、医院、学校等要素的属性与位置信息采集；叠加统计局最新发布的统计用区划代码资料依次排查本底数据中的灭失或新增行政村。对发生几何移位的或者新增的且不能确定属性与位置信息的要素，应在外业调查地图上进行标注，通过实地核查进行确认。结束语地理国情监测最终整体成果的质量受地理国情监测数据质量的直接影响，相较于地理国情普查时期的要素数据，地理国情监测时期的要素数据更加注重采集变化信息，因此，如何控制好变化信息的质量将直接关系到监测时期地理国情要素成果数据的质量。通过地理国情监测的相关设计与规范，结合笔者的实际生产经验，对影响成果数据质量的关键因素进行了总结与归纳，同时提出了相应的解决方案。本文的研究为如何高效地开展地理国情监测要素数据采集，提高地理国情要素成果数据质量提供了参考。参考文献：李畅，赵海涛，毛文娟，等地理国情监测地表覆盖分类成果复核的质量分析测绘科学，（）：，（下转第 页）测绘与空间地理信息 年测的最优模型是通过不同方法下的模型精度比对建立的。）黑土有机质空间格局反演研究选择黑土有机质含量预测最优模型，运用定量遥感反演方法，分别制作人类耕种区、无人耕种区的黑土有机质含量的空间分布图，分析有机质变化分布规律，研究黑土破坏与黑土有机质含量变化的相关性，并量化、细分黑土破坏程度级别，将研究区土壤有机质含量范围由高到低划分为 个等级：黑土的破坏程度等级为“高”时，有机质含量在黑土中的有机质含量为大于 ；黑土破坏程度等级为“中等”时，有机质含量范围在 之间；黑土破坏程度等级为“低”时，有机质含量范围是小于 。利用密度分割方法，将黑土的破坏程度划分为 个等级，从而得到不同级别有机质含量的空间格局，用于制作黑土破坏程度专题图。）居民地碎片化与黑土破坏程度相关性分析研究提取黑土区居民地分布数据，以居民地要素图斑几何中心为中心点，以村界为边界分析黑土破坏程度相对中心点的距离变化，变化值与居民地要素中心点作相关性分析。分析黑土破坏程度相对居民地中心点的距离变化规律，制作活动区域与黑土破坏程度之间的空间关系专题图。研究结果通过影像反射率与实测光谱反射率计算得到的植被指数与土壤有机质含量的相关性，土壤盐分指数大部分在 的水平上相关性明显，部分指数在 水平上明显相关。对相关性分析后的成果进行主成分分析，选择特征向量值大且相关性好的指数作为估算有机质模型中的自变量；运用克里金插值法与遥感反演方法绘制的有机质含量的空间格局图呈现的规律大致相同。一阶微分模型在无人耕种区的精度最高，达到，为，为；人为干扰区的二阶微分预测效果最优，达到，为，为，可较好地进行土壤有机质含量的预测。基于 将人类活动要素、黑土地破坏程度反演数据建立线性拟合关系，如图 所示。图 人类活动与黑土地破坏度关系图 结束语通过对黑龙江抚远市抚远镇研究区域的土壤实测光谱进行研究分析，利用主成分回归、偏最小二乘回归、多元线性回归、多元逐步回归等数学方法，建立基于实测光谱反射率、遥感影像反射率有机质含量的估算模型，并根据其中最优模型反演出有机质含量的空间分