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多尺度地理信息更新質(zhì)量控制與管理方法
多尺度地理信息更新是新常態(tài)下經(jīng)濟社會發(fā)展和人民生活對基礎測繪進行重新構架和布局的產(chǎn)物，不僅滿足了公眾對測繪產(chǎn)品現(xiàn)勢性的要求，也是測繪行業(yè)對數(shù)據(jù)資源的整合與轉(zhuǎn)化應用的成果，因此開展基礎地理信息數(shù)據(jù)庫持續(xù)更新工作，全面提升測繪地理信息服務能力[1]有重要的意義。本文基于目前多尺度地理信息更新的理論及技術方法，探索質(zhì)量控制與管理機制，特別是質(zhì)量控制技術手段的使用可以有效地減輕這方面的工作量，同時提高數(shù)字成果的質(zhì)量[2]，確保基礎測繪服務保障體系的可靠性。
1多尺度地理信息更新生產(chǎn)主要方法及質(zhì)量控制關鍵點
1.1大比例到中小比例尺聯(lián)動更新技術
由于要素編碼、采集指標、表達方式、內(nèi)容取舍等隨著比例尺的變化而不同，無法通過簡單直接的方式實現(xiàn)從大比例尺到小比例尺數(shù)據(jù)的直接更新[3]。對于大比例尺數(shù)據(jù)內(nèi)容完整、數(shù)據(jù)結構符合標準、現(xiàn)勢性較好的情況，或具備較好的數(shù)據(jù)更新實施條件，可直接利用大比例尺數(shù)據(jù)進行更新生產(chǎn)作業(yè)。對于大比例尺數(shù)據(jù)內(nèi)容有缺失、現(xiàn)勢性較差或大比例尺數(shù)據(jù)本身的更新標注不完整的，應在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上，充分利用其他內(nèi)容準確、現(xiàn)勢性好的相關專業(yè)資料進行補充更新。主要作業(yè)方式為縮編，具體作業(yè)步驟為要素關聯(lián)、變化信息提取、變化信息過濾、增量信息標注、更新入庫質(zhì)檢。
1.2影像信息自動提取聯(lián)動更新技術
采用先進的影像特征計算技術，對影像進行變化檢測運算后，通過閾值分類、干擾信息剔除、邊界處理、柵矢轉(zhuǎn)換等操作，將變化圖斑由柵格影像轉(zhuǎn)到矢量圖斑。將柵格文件轉(zhuǎn)換為矢量文件之后還可進一步作信息提取的處理，如刪除面積小于某個值的矢量圖斑，結合底圖基礎地理數(shù)據(jù)，通過空間分析，進一步剔除偽變化信息。最后處理自動提取的信息結果與底圖基礎地理信息數(shù)據(jù)的拓撲關系，標注變化標識、更新入庫質(zhì)檢。
1.3內(nèi)業(yè)判讀結合外業(yè)調(diào)繪聯(lián)動更新技術
目前生產(chǎn)單位普遍采用的方式，是利用現(xiàn)勢性較好的影像數(shù)據(jù)，結合底圖基礎地理信息數(shù)據(jù)，參考收集到的專題資料。首先通過內(nèi)業(yè)判讀，采集要素信息，并處理好與周邊要素的關系，同時標注變化標識；然后對于疑問圖斑，進行外業(yè)調(diào)繪核實；最后補充外業(yè)調(diào)繪成果，對數(shù)據(jù)進一步編輯整理、入庫質(zhì)檢，可以最大限度地實現(xiàn)多尺度、多類型的數(shù)據(jù)庫之間的協(xié)調(diào)統(tǒng)一和相互關聯(lián)[4]。第一種方法對人員的綜合縮編技術要求較高，目前已陸續(xù)出現(xiàn)自動縮編工具，一定程度上緩解人工勞動量。第二種方法科技含量較高，但是仍然存在大量的人工排查量與數(shù)據(jù)編輯工作量。第三種方法是比較傳統(tǒng)的聯(lián)動更新技術，相比較前2種方法，更新周期長。綜合目前多尺度地理信息更新技術，其質(zhì)量關鍵點存在以下4方面：1）轉(zhuǎn)換正確性：精準地對大比例尺數(shù)據(jù)變化信息進行轉(zhuǎn)換，且經(jīng)過合適的綜合表達；屬性內(nèi)容經(jīng)過核實準確無偏差，轉(zhuǎn)換沒有遺漏也沒有冗余。2）要素關系協(xié)調(diào)：新增或修改的小比例尺要素不能與周邊其他要素有沖突，有空間關系的應協(xié)調(diào)一致，附屬設施主次分明。3）屬性填寫正確性：屬性內(nèi)容填寫正確，符合數(shù)據(jù)字典要求。4）更新狀態(tài)標識正確性：新增要素中，STACOD標記為“新增”，F(xiàn)EAID必須為空；修改要素中，STACOD標記為“修改”，F(xiàn)EAID必須為有效值；刪除要素中，STACOD標記為“刪除”，F(xiàn)EAID必須為有效值。
2質(zhì)量檢查與驗收規(guī)定分析
目前，我國基礎測繪成果質(zhì)量檢查與驗收標準，主要有GB/T18316-2008《數(shù)字測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》、GB/T24356-2009《測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》。GB/T18316-2008采用錯漏率法作為檢查項評價方法。此種評價方法的優(yōu)點在于錯漏個數(shù)與總要素數(shù)相關，即簡單的圖允許存在的錯漏少，而復雜的圖允許存在更多的錯漏。GB/T18316-2008采用固定比例作為質(zhì)量限差，導致要素數(shù)少的圖幅要求嚴格、要素多的圖幅要求寬松。GB/T18316-2008采用最小值法分級匯總質(zhì)量得分，即單位成果得分為所有質(zhì)量元素中得分最低的質(zhì)量元素得分，質(zhì)量元素得分為其下得分最低質(zhì)量子元素分值，依此類推，單位成果質(zhì)量得分與得分最低的檢查項分值一致。因此，按最小值法評定的單位成果質(zhì)量得分總體偏低，這種評價方法代表消費者利益，無論消費者在數(shù)據(jù)應用中是使用全部成果，還是部分使用，其應用數(shù)據(jù)的質(zhì)量一定等于或者優(yōu)于質(zhì)量評價結果。GB/T24356-2009采用加權平均法分級匯總質(zhì)量得分，即單位成果得分為所有質(zhì)量元素的加權平均值，而質(zhì)量元素得分為其下所有質(zhì)量子元素的加權平均值。測繪成果涉及質(zhì)量元素較多，綜合加權各質(zhì)量元素的質(zhì)量計算單位成果質(zhì)量，單位成果質(zhì)量得分較高，這種評價方法代表生產(chǎn)者利益。
3多尺度地理信息更新質(zhì)量控制與管理機制的探索與總結
隨著市場環(huán)境的不斷改變、新技術的不斷涌現(xiàn)、顧客要求的不斷提高[5]，使得基礎地理信息數(shù)據(jù)必須做好獲取實時化、處理自動化、管理智能化、服務網(wǎng)絡化、應用社會化，多尺度地理信息更新是順應時代發(fā)展需求的產(chǎn)物�！吨泄仓醒雵鴦赵宏P于開展質(zhì)量提升行動的指導意見》（中發(fā)〔2017〕24號）中指出，迫切需要抓全面提高質(zhì)量，推動我國經(jīng)濟發(fā)展進入質(zhì)量時代。針對需要從原始數(shù)據(jù)、信息提取、聯(lián)動更新手法、過程質(zhì)量監(jiān)督、宏觀把控、具體執(zhí)行方面等各個環(huán)節(jié)加強質(zhì)量意識、注重質(zhì)量監(jiān)督。從根本上提升人們對于測繪的認識，有效提升技術水平，建立完善的管理制度體系，加強對工作人員的技能培訓和指導，提升工作人員的專業(yè)技能水平，使得我國測繪工程的質(zhì)量管理和系統(tǒng)控制水平有效提升[6]。1）各級領導高度重視，上下統(tǒng)一認識�；A地理信息聯(lián)動更新質(zhì)量管理工作需要各級領導的高度重視，探索建立高效的質(zhì)量控制體系，從國家、省級主管部門，到生產(chǎn)單位、各作業(yè)小組、作業(yè)員，要樹立質(zhì)量意識，上下齊心、統(tǒng)一認識、共同努力，保證聯(lián)動更新成果的質(zhì)量。2）質(zhì)量要求明確具體、標準尺度一致。質(zhì)量貫穿于全流程，包括聯(lián)動更新的內(nèi)容與指標、技術路線、工藝流程與方法以及技術裝備、組織管理模式等，保證各層級的技術標準的一致性，確保生產(chǎn)和質(zhì)量標準尺度的一致。3）加強過程質(zhì)量控制，檢查覆蓋全程。根據(jù)聯(lián)動更新工作特點，測繪質(zhì)量控制中，質(zhì)量管理規(guī)程及制度是基礎，推進全面質(zhì)量管理，則需配套完成測繪質(zhì)量管理體系[7]，確保聯(lián)動更新成果的生產(chǎn)各環(huán)節(jié)是按照標準、規(guī)范、設計執(zhí)行。4）抓住質(zhì)量難點重點，保障成果質(zhì)量。從嚴格項目設計、規(guī)范生產(chǎn)單位質(zhì)量管理體系到首件成果的驗證整改，從過程質(zhì)量的問題發(fā)現(xiàn)到驗收階段的成果質(zhì)量，把握聯(lián)動更新質(zhì)量控制的難點重點，不放松質(zhì)量要求，保證聯(lián)動更新的成果質(zhì)量。在實際工作中，需要立足新常態(tài)下保障服務的實際需求和范圍，立足技術條件和質(zhì)量控制，合理確定基礎測繪聯(lián)動更新的核心任務，將其進一步分解為生產(chǎn)服務的具體內(nèi)容和指標，并為后續(xù)的發(fā)展變化預留空間，使基礎測繪生產(chǎn)服務體系能夠根據(jù)需求的變化進行動態(tài)調(diào)整。從目前的技術條件看，現(xiàn)行的基礎測繪機構支撐基本上體現(xiàn)了傳統(tǒng)測繪技術體系下基礎測繪生產(chǎn)服務開展的需求。如何結合實際需要，根據(jù)收集的質(zhì)量信息進行深度的挖掘和分析，從而為行業(yè)決策提供依據(jù)，是今后需要考慮解決的問題[8]。
參考文獻
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