试论农村地籍数据质量的影响因素及控制措施

农村地藉数据库建设质量的高低直接影响到土地管理的效率和进度,因此,确保农村地藉数据的质量和准确性成为相关部门工作的重点。目前,在农村地籍的数据库项目的建设过程中,经常会受到一些因素的影响,如资料。人员。工具以及设计方面的因素,为此,需要深入论文网分析质量问题产生的因素,以采取有效的控制措施,确保农村地籍数据库的质量。

1农村地籍数据的内容

农村地籍数据是指城镇建成区以外广大农村各类土地的数量。质量。面积。分布。位置。界址和权属等信息,具有空间性。法律性。精确性和连续性等特点;其质量内容主要包括位置精度。属性精度。现势性。完备性。逻辑一致性等,在采集方式上主要是遥感影像解译。地图扫描矢量化的方法,数据的位置精度要求相对于工程测量数据较低,但在属性精度。逻辑一致性。完备性和现势性上要求较高。

2影响农村地籍数据质量的因素

(1)资料因素。数据生产的基础是收集的资料,利用劣质的基础资料不可能生产出高质量的数据成果。农村地籍资料从内容上分为图件资料。表格资料和文字资料,从资料的介质上分为纸质资料和电子资料。图件资料要考虑其是否变形超差,内容是否齐全,要素是否清晰可辨,坐标系统是否符合要求等;表格资料要考虑其信息是否准确和真实有效。文字资料考虑是否齐全,内容是否正确;电子资料要考虑其文件格式。图形参数是否符合要求等。

(2)人员因素。数据采集处理工作人员的技术经验和工作态度是影响数据质量的首要因素,这一因素贯穿整个数据生产过程。数据生产工作是一项精密的任务,一个态度认真。技术熟练。经验丰富的作业员往往生产的数据错误少。质量高,反之,工作态度随随便便。业务技术生疏的作业员很难生产高质量的数据。因此加强作业员的业务技术培训。培养作业员的敬业精神非常重要。

(3)工具因素。数据生产工具也可能成为影响数据质量的因素,包括软件和硬件。目前农村地籍数据生产中运用最多的工具是计算机系统,其中硬件系统发展比较成熟,对数据生产的质量影响不大;软件系统却不同,随着GIS技术的发展,地籍数据建库可应用的软件很多,但由于地籍数据库建设开展的时间较短,相关软件大多投入市场时间不是很长,没有经过长时间的检测,这样难免在软件的设计或者算法上存在BUG“(软件缺陷),在处理错综复杂的地籍数据时,可能造成系统误差或者错误。为避免它对数据质量的影响,技术人员就要掌握一定的计算机知识,不迷信计算机软件计算结果,全面分析计算方法的可靠性,及时与软件设计厂商沟通,以帮其不断改进软件。

(4)方法因素。数据生产流程和方法的设计与数据间的内在规律是密不可分的。比如在农村地籍数据中,有些图斑界与线状地物在空间位置上完全重合,采用矢量化一次,另一要素进行拷贝的方法能够保证完全重合,如果采用重复矢量化的方法势必造成空间位置误差。因此在数据生产的过程中优化作业方法对于质量的控制非常重要。

3农村地籍数据质量的控制措施

3。1优化数据生产流程

优化数据生产流程不仅能提高数据生产的效率,对数据质量的控制也起着非常重要的作用,可以在生产过程中及时发现质量问题,消除某些质量问题的产生源头。数据生产流程的优化主要按照数据与数据内在规律进行。在地籍数据库建设中,经常使用两种方法进行优化:一是利用数据之间的派生关系优化,即有些数据是由另一些数据派生的,在基本数据基础上利用计算机技术生成另外数据;二是利用添加校验数据的方法进行优化。

3。2建立合理的质量检查方案

质量检查方案主要根据影响数据质量的因素来设计,包括质量检查环节设定。质量检查方法选用。质量登记跟踪。质量检查制度建设等。检查环节主要包括各种资料的检查与登记。各种数据转换的检查。数据的汇总检查等;检查制度目前常采用自检。互检和抽检三级检查制度;质量登记跟踪主要是设立质量检查卡。元数据登记卡。图历簿等。

3。3选用高效的质量检查方法

在农村地籍数据生产中主要运用的质量检查方法有:人工检查。软件自动检查和人机互判三类检查方法。选用哪种检查方法要根据检查对象的特性来确定。

(1)人工检查。人工检查是检查员通过目视对比或者计算分析来发现质量问题的方法,适合计算机不能实现检查的介质和需要智能判断的检查任务。人工检查便于智能化地发现问题,但存在着执行效率低。容易产生人为错误的缺点。在农村地籍数据库检查中,主要针对以下三方面的检查:(1)矢量化图形错误检查。把数字化的土地利用现状图输出在透明材料上,然后与原始底图对比以便发现错漏;(2)属性录入错误的检查是将手工录入的图形属性数据转化为注记或者形象化符号,标示到图件上与原始资料进行比对检查,地籍数据中,图斑属性中的地类码。权属性质。权属名称,线状地物的地类码。宽度。权属性质等属性数据均可进行图面标注,与第一手资料进行比对发现错漏;(3)软件功能分析。农村地籍数据量大,关系复杂,很难保证软件计算方法绝对正确,难免有bug存在,而bug又具有不确定性,这就需要人工对软件处理结果进行分析,研究数据结果是否齐全。数据逻辑是否合理,是否为预期的数据等,以保证软件处理数据的结果正确。

(2)软件自动检查。相对于人工检查,软件检查效率高,检查严格,偶然错误少,但是这种方法规则性强,不能智能分析,难以发现不可预期的问题。软件自动检查需要根据属性与图形之间。属性与属性之间。图形与图形之间的关联性。规律性和逻辑性,来设计检查规则,利用这些规则设计软件,程式化。自动地完成检查任务,适用于规则化较强的检查任务。检查的内容主要有成果完整性。元数据的标准齐备性。矢量数据图层完整性等特点。

(3)人机互判。人机互判即将人工检查与软件自动检查相结合,计算机用于发现模糊性的。可能性的质量问题,为人工检查提供目标和线索。这种方法可以弥补计算机自动检查机械化和人工检查低效的缺点。例如在遥感影像地类解译过程中,对于典型的影像特征,计算机利用影像库判断图斑地类是可以实现的,但遥感影像影响因素较多,存在多种伪特征,仅依靠计算机来判定地类是不准确的,因此在计算机预判地类的基础上,人工具体确认图斑地类就能取得较好的效果。

4结语

综上所棕,对于农村地藉数据库建设中质量控制来说,其具有很强的实践性,因此给管理工作带来了一些的难度。因此,在农村地藉数据库建设生产实践中,需要深入分析质量问题产生的因素,不断总结经验,优化生产流程,选择合适的质量检查方法,以实现高质量的数据库。

试论农村地籍数据质量的影响因素及控制措施