地籍测绘与空间数据质量监管

地籍是以宗地为基本单元，记载土地的位置、界址、数量、质量、权属和用途 （地类）等基本状况的图簿册。宗地由界址线定位，界址线由界址点定位，因此界址点、界址线和宗地一起构成了地籍空间数据的基本组成部分。

1．空间数据误差来源

1）测量误差

采用常规大地测量、工程测量、GPS测量和一些其他直接测量方法得到的是表示空间位置信息的数据，这些测量数据含有随机误差、系统误差和少量误差。从理论上讲，随机误差可用随机模型，如最小二乘法平差处理，系统误差可用实验的方法校正，数据测量后加修正值便可，粗差可以对测量计算理论进行完善后剔除。此外，在测量过程中进行观测时还受观测仪器、观测者和外界环境的影响。这些源误差的产生是不可避免的，它会随着科学技术的发展和人类认知范围的提高而不断缩小。

2）遥感数据误差 （数字化误差）

遥感与摄影测量是获得GIS数据的重要方法之一。遥感数据的质量问题来自于遥感观测、遥感图像处理和解译过程，包括分辨率、几何时变和辐射误差对数据质量的影响，或图像校正匹配、判读和分类等引入的误差和质量问题。遥感数据误差是累积误差，含有几何及属性两方面的误差，可分为数据获取、处理、分析、转换和人工判读误差。数据获取误差是获取数据的过程中受自然条件影响及卫星的成图成像系统所造成的；数据处理误差是利用地面控制对原始数据进行几何校正、图像增强和分类等所引起的；数据转换误差是矢量－栅格转换过程中所形成的：人工判读误差是指对获得的数据进行人工分析和判读时所形成的误差，这种误差很难量化，它与解析人员从遥感图像中提取信息的能力和技术有关。

3）操作误差

空间数据用地理信息系统进行数据处理和模型分析时会产生操作误差。

（1）计算机字长引起的误差

计算机数据按一定编码存储和处理，编码的长短构成字长，一般有16、32或64位。计算机字长引起的误差主要有空间数据处理和空间数据存储引起的误差。前者主要是 “舍入误差”，出现在空间数据的各种数值运算和模型分析中：后者主要出现在高精度图像的存储过程中。如16位的计算机存储低分辨率的图像时不会出现问题，但在存储高精度的控制点坐标或精度要求高的地理数据时就会出现问题。减少存储数据引起的误差的方法：一是用32、64位或更长字节的计算机；二是用双精度字长存储数据，使用有效位数多的数据记录控制点坐标。

（2）拓扑分析引起的误差

地理信息系统中的拓扑分析会产生大量的误差，如在空间分析过程中的多层立体叠置会产生大量的多边形。这是因地理信息系统在空间分析操作之前认为：数据是均匀分布的，数字化过程是正确的，空间数据的叠加分析仅仅是拓扑多边形重新拓扑的问题，所有的边界线都能明确地定义和描绘，所有的算法假定为完全正确的操作，对某类型或其他自然因素所界定的分类区间是最合适的等因素。

2．地籍数据质量检查

对地籍数据的细节检查评价主要从空间精度、属性精度以及时间精度等方面进行。

1）空间精度检查

空间精度检查评价主要从位置精度、数学基础、影像匹配以及数字化误差、数据完整性、逻辑一致性、要素关系处理、接边等方面加以检查评价。

数据完整性主要检查分层的完整性、实体类型的完整性、属性数据的完整性及注记的完整性等。

逻辑一致性检查评价包括检查点线，面要素拓扑关系的建立是否有错、面状要素是否封闭，一个面状要素有不止一个标识点或有遗漏标识点线画相交情况是否被错误打断，有无重复输入两次的线画，是否出现悬挂结点以及其他错误的检查。

要素关系处理检查评价内容包括确保重要要素之间关系正确并忠实于原图，层与层间不得出现整体平移，境界与线状地物、公路与居民地内的街道以及与其他道路的连接关系是否正确。严格按照数据采集的技术要求处理各种地物关系。

（1）粗差检测

图形数据是数字线画图DLG的一类重要数据，粗差检测主要是对图形对象的几何信息进行检查，主要包括如下内容：

①线段自相交。线段自相交是指同一条折线或曲线自身存在一个或多个交点。检查方法为：读入一条线段；从起点开始，求得相邻两点 （即直线段）的最大最小坐标，作为其坐标范围；将坐标范围进行两两比较，判断是否重叠；计算范围重叠的两条直线段的交点坐标；判断交点是否在两条直线段的起止点之间；返回继续。

②两线相交。两线相交是指应该相交的两条线存在交点，如两条等高线相交。检查方法为：依次读入每条线段，并计算其范围 （外接矩形）；将线段的范围进行两两比较；对范围有重叠的两条线段，计算两条线段上相邻两点组成的各个直线段的范围，将直线段的范围进行两两比较，计算范围有重叠的两条线段的交点坐标；如果交点位于两条直线段端点之间，则存在两线相交错误；返回继续。

③线段打折。打折即一条线本该沿原数字化方向继续，但由于数字化仪的抖动或其他原因，使线的方向产生了一定的角度。检查方法为：读入一条线段：依次读取3个相邻点的坐标并计算夹角；如果角度值为锐角，则可能存在打折错误；返回继续。

④公共边重复。公共边重复是指同一层内同类地物的边界被重复输入两次或多次。检查方法为：按属性代码依次读入每条线段；将线段的范围进行两两比较：对范围有重叠的两条线段分别计算相邻两点组成的各个直线段的范围，将直线段的范围进行两两比较；对范围有重叠的两条直线段，通过比较端点坐标在容差范围内是否相同判断是否重合；返回继续。

⑤同一层及不同层公共边不重合。公共边不重合是指同层或不同层的某两个或多个地物的边界本该重合，但由于数字化精度问题而不完全重合的错误。采用叠加显示、屏幕漫游方法或回放检查图进行检查。

（2）数学基础精度

①坐标带号。采用程序比较已知坐标带号与从数据中读出的坐标带号，实现自动检查。

②图廓点坐标。按标准分幅和编号的DLc通过图号计算出图廓点的坐标，或从已知的图廓点坐标文件中读取相应图幅的图廓点坐标，与从被检数据读出的图廓点坐标比较，实现自动检查。

③坐标系统。通过检查图廓点坐标的正确性，实现坐标系统正确性的检查。

④检查DRG纠正精度。通过图号计算出图廓点坐标，生成理论公里格网与数字栅格图 （DRG）套合，检查DRG纠正精度。

（3）位置精度

位置精度包括平面位置精度和高程精度，检测方法有三种。

①实测检验。选择一定数量的明显特征点，通过测量法获取检测点坐标，或从已有数据中读取检测点坐标；将检测点映射到DLG上，采集同名点平面坐标，由等高线内插同名点高程，读取同名高程注记点高程；通过同名点坐标差计算点位误差、高程误差、统计平面位置中误差、高程中误差。

②利用DRG检验。实现方法为：采用手工输入DRG扫描分辨率、比例尺，图内一个点的坐标，或DRG地面扫描分辨率、图内一个点的坐标，恢复DRG的坐标信息；将DLG叠加于DRG上；采集DRG与DLG上同名特征点的三维坐标，利用坐标差计算平面位置中误差、高程中误差。

③误差分布检验。对误差进行正态分布、检测点位移方向等检验，判断数据是否存在系统误差。

2）属性精度检查

属性数据质量可以分为对属性数据的表达和描述 （属性数据的可视表现）和对属性数据的质量要求 （质量标准）两个质量标准，保证了这两方面的质量，可使属性数据库的内容、格式、说明等符合规范和标准，利于属性数据的使用、交换、更新、检索，数据库集成以及数据的二次开发利用等。属性数据的质量还应该包括大量的引导信息以及以纯数据得到的推理、分析和总结等，这就是属性元数据，它是前述数据的描述性数据。因此，属性元数据也是属性数据可视表现的一部分，而精度、逻辑一致性和数据完整性则是对属性数据可视表现的质量要求。

（1）属性值域的检验(www.xing528.com)

用属性模板自动检查要素层中每个数字化目标的主码、识别码、描述码、参数值的值域是否正确。对不符合属性模板的属性项在相应位置作错误标记，并记入属性错误统计表。

（2）属性值逻辑组合正确性检验

用属性值逻辑组合模板检查要素层中每个数字化目标的属性组合是否有逻辑错误，是否按有关技术规定正确描述了目标的质量、数量及其他信息。

（3）用符号化方法对各属性值进行详细评价

针对空间数据质量评价的特点，制定了与图式规范尽量一致，又有利于目标识别和理解的符号化方案，可较好地满足属性数据评价的要求。符号化使图形相对定位 （尤其在与原图目视比较时）简单易行，方便了人机交互检查作业。符号化表示时属于同一主码的目标显示在同一层次上：把识别码分成点、线、面图形，分别对应点状、线状和面状符号库，用图式规定的符号及颜色，配合符号库解释规则把识别码解释成图形；描述码同识别码相结合，有些改变图形的表示方法，如建筑中的铁路用虚线符号表示；有些改变颜色，如不依比例图形居民地用黑色表示，县级用绿色，省级用红色等；有些注记汉字，如河流，在线画上注记河流名的汉字；要素所带参数用数字的形式注记出来，用颜色区分参数的类别，用黄色表示宽度参数，用黑色表示相对高参数，用蓝色表示长度参数，用棕色表示其他参数。对错误用人机交互的方法在图上做标记，并记入属性错误统计表。

3）时间精度检查

通过查看元数据文件，了解现行原图及更新资料的测量或更新年代，或根据对地理变化情况的了解，直接检查资料的现势性情况，再根据预处理图检查核对各地物更新情况。用影像数据采用人机交互方法进行更新，需将影像与更新矢量图叠加，详细检查是否更新，更新地物的判读精度，对地物判读的位置精度、面积精度及误判、错判情况做出评价。

4）逻辑一致性检查

逻辑一致性检验主要是指拓扑一致性检验，包括悬挂点、多边形未封闭、多边形标识点错误等。构建拓扑关系后，通过判断各线段的端点在设定的容差范围内是否有相同坐标的点进行悬挂点检查，以及检查多边形标识点数量是否正确。

①同一层内要素之间的拓扑关系检验。

②不同层内要素之间的拓扑关系检验。

5）完整性与正确性检查

检查内容包括：命名、数据文件、数据分层、要素表达、数据格式、数据组织、数据存储介质、原始数据等的完整性与正确性。

①文件命名完整性与正确性的检查。

②数据格式完整性与正确性的检查。

③文档资料采用手工方法检查并录入检查结果，元数据通过以下方法实现自动检查：建立 “元数据项标准名称模板”与 “元数据用户定义模板”，将 “元数据项标准名称”与“被检元数据项名称”关联起来；通过 “元数据用户定义模板”中的 “取值说明”及 “取值”，对元数据进行自动检查。

3．空间数据的质量评价标准

空间数据的质量标准应按空间数据的可视表现形式分为四类，即图形、属性、时间、元数据。因为应用于地学领域的空间数据库不但要提供图形和属性、时间数据，还应该包括大量的引导信息以及由纯数据得到的推理、分析和总结等的元数据，它是前述数据的描述性数据。精度、逻辑一致性和数据完整性则是对空间数据四个可视表现的质量要求。

因此CIS空间数据的质量标准可这样表述：

（1）图形精度、逻辑一致性和数据完整性

图形精度是指图形的三维坐标误差 （点串为线，线串闭合为面，都以点的误差衡量）。

逻辑一致性是指图形表达与真实地理世界的吻合性。图形自身的相互关系是否符合逻辑规则，如图形的空间 （拓扑）关系的正确性，与现实世界的一致性完整性是指图形数据满足规定要求的完整程度。如面不封闭、线不到位等图形的漏缺等。

数据完整性是指图形数据满足规定要求的完整程度。如面不封闭、线不到位等图形的漏缺等。

（2）属性精度、逻辑一致性和数据完整性

属性精度是描述空间实体的属性值 （字段名、类别、字段长度等）与真值相符的程度。如类别的细化程度，地名的详细性、准确性等。

逻辑一致性是指属性值与真实地理世界之间数据关系上的可靠性。包括数据结构、属性编码、线形、颜色、层次以及有关实体的数量、质量、性质、名称等的注记、说明，在数据格式以及拓扑性质上的内在一致性，与地理实体关系上的可靠性。

数据完整性是指地理数据在空间关系分类、结构、空间实体类型、属性特征分类等方面的完整性。

（3）时间精度、逻辑一致性和数据完整性

时间精度是指数据采集更新的时间和频度，或者离当前最近的更新时间。

逻辑一致性是指数据生产和更新的时间与真实世界变化的时间关系的正确性。

数据完整性是指表达数据生产或更新全过程各阶段时间记录的完整性。

（4）元数据精度、逻辑一致性和完整性

元数据精度是指图形、属性、时间及其相互关系或数据标识、质量、空间参数、地理实体及其属性信息以及数据传播、共享和元数据参考信息及其关系描述的详细程度和正确性。

逻辑一致性是指元数据内容描述与真实地理数据关系上的可靠性和客观实际的一致性。

数据完整性是指元数据要求内容的完整性 （现行元数据文件结构和内容的完整性）。

4．空间数据的质量评价方法

空间数据质量的评价方法可以分成直接评价方法和间接评价方法。直接评价方法是通过对数据集抽样并将抽样数据与各项参考信息 （评价指标）进行比较，最后统计得出数据质量结果；间接评价方法则是根据数据源的质量和数据的处理过程推断其数据质量结果，其中要用到各种误差传播数学模型。

间接评价方法是从已知的数据质量计算推断未知的数据质量水平，某些情况下还可避免直接评价中繁琐的数据抽样工作，效率较高。针对数据质量的间接评价，不少学者基于概率论、模糊数学、证据数学理论和空间统计理论等提出了一些误差传播数学模型，但这些模型的应用必须满足一些适用条件，总的来说，要想广泛准确应用这些误差传播的数据模型来计算数据质量的结果，目前还存在较大难度，因此，间接的评价方法目前应用还较少。在数据质量的评价实践中，国内应用较多的是直接评价方法。