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        基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測成果質(zhì)量分析方法的研究

        2021-01-26 08:35:32黃海英
        地理空間信息 2021年1期
        關(guān)鍵詞:錯漏國情圖層

        黃海英,熊 芬,張 博,史 乘

        (1.湖北省測繪質(zhì)量監(jiān)督檢驗站,湖北 武漢 430074;2.湖北工業(yè)大學(xué) 體育學(xué)院,湖北 武漢 430068;3.湖北省航測遙感院,湖北 武漢 430074)

        湖北省在2017 年和2018 年的基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測成果驗收工作中,自主創(chuàng)新,設(shè)計包含了地表覆蓋與國情要素錯誤的“監(jiān)測成果錯誤數(shù)據(jù)集”。兩年的驗收工作形成了數(shù)量可觀的成果檢驗數(shù)據(jù),成果每年更新,檢驗工作每年進行,如何利用成果歷史檢驗數(shù)據(jù),有針對性地為后續(xù)開展的監(jiān)測工作進行技術(shù)指導(dǎo)和質(zhì)量控制,是值得質(zhì)檢工作者深入分析的問題。

        1 數(shù)據(jù)來源

        1.1 驗收工作數(shù)據(jù)成果

        成果檢查采用程序自動檢查、人機交互檢查和人工比對檢查3 種方式。檢查中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題形成“錯誤數(shù)據(jù)集.mdb”。湖北省驗收總面積為18.59 萬km2,包括103 個縣級行政區(qū)劃。根據(jù)規(guī)定要求,2017 年、2018 年分別抽取了11 個縣級任務(wù)區(qū)作為樣本進行驗收,其中地表覆蓋分類數(shù)據(jù)抽樣采用了多階段抽樣方法,即對于成果采集精度和分類精度兩項質(zhì)量元素的檢查,在縣級測區(qū)范圍內(nèi)抽取不低于樣本10% 面積的圖幅進行詳查[1]。驗收抽樣面積達3.1 萬km2,2017 年和2018 年形成了包含縣級任務(wù)區(qū)檢查意見和分幅圖檢查意見在內(nèi)的236 個樣本“錯誤數(shù)據(jù)集.mdb”。

        1.2 錯誤數(shù)據(jù)集設(shè)計

        本文采用以Access 數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的個人地理數(shù)據(jù)庫格式.mdb,設(shè)計樣本錯誤數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集中包括3 個數(shù)據(jù)層,層名和字段定義如表1 所示。

        表1 錯誤數(shù)據(jù)集圖層和字段定義

        2 監(jiān)測成果質(zhì)量研究

        質(zhì)量研究的主要工作包括成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫建設(shè)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析,主要流程如圖1 所示。

        2.1 成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

        1)數(shù)據(jù)合并。利用Python 腳本語言編寫批量處理命令代碼,調(diào)用ArcPy 模塊中的ListFiles 函數(shù)、ListFeatureClasses 函數(shù)、Append_management 函數(shù)[2]可對236 個樣本“錯誤數(shù)據(jù)集.mdb”進行批量同圖層合并,并存儲到新建的個人地理數(shù)據(jù)庫中(.mdb),即成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫。

        圖1 監(jiān)測成果質(zhì)量研究流程圖

        2)數(shù)據(jù)疊加。利用ArcMap 疊加分析功能將湖北省任務(wù)區(qū)范圍界線數(shù)據(jù)鏈接到成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫,為成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫中所有圖層添加樣本名稱、生產(chǎn)單位、任務(wù)區(qū)面積、樣本量等字段。

        2.2 數(shù)據(jù)處理

        對成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)處理,利用ArcGIS 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式,輸出地表覆蓋點狀錯誤圖層(.xls)、地表覆蓋分類精度錯誤圖層(.xls)、國情要素錯誤圖層(.xls)3 個文件。人工編輯提取“質(zhì)量問題描述”、“所屬質(zhì)量元素”、“錯誤個數(shù)”、“錯誤字段”、“正確CC 值”、“錯誤CC 值”、“錯誤重要程度”等字段內(nèi)容,并按照一定規(guī)則統(tǒng)一規(guī)范質(zhì)量問題描述;再對各差錯類別的主要問題描述進行關(guān)鍵字提取,合并同類問題,整理形成最終質(zhì)量問題匯總表。

        2.3 數(shù)據(jù)分析

        最終質(zhì)量問題匯總表包括2017 年、2018 年地表覆蓋分類數(shù)據(jù)成果與地理國情要素數(shù)據(jù)成果的質(zhì)量問題,分別對兩類數(shù)據(jù)成果進行質(zhì)量分析。

        2.3.1 地表覆蓋分類數(shù)據(jù)成果

        地表覆蓋分類數(shù)據(jù)成果在進行質(zhì)量問題記錄時,分類精度按照面積記錄[1],其他質(zhì)量元素按照個數(shù)記錄,因此將地表覆蓋分類數(shù)據(jù)分為兩類進行質(zhì)量透視分析。

        1)分類精度錯誤統(tǒng)計。①對一級類分類錯誤與二三級類分類錯誤的面積進行統(tǒng)計,得到2017 年一級類分類錯誤的面積占比為91.16%,二三級類分類錯誤的面積占比為8.84%,2018 年一級類分類錯誤的面積占比為72.02%,二三級類分類錯誤的面積占比為27.98%;②對分類錯誤所屬地類類別進行統(tǒng)計,按照一級類種植土地(01)、林草覆蓋(03)、房屋建筑(05)、鐵路與道路(06)、構(gòu)筑物(07)、人工堆掘地(08)、荒漠與裸露地表(09)、水域(10)、地理單元(11)、地形(12)[3]共10 類統(tǒng)計錯誤面積,占比如圖2所示;③對分類錯誤所屬地類類別進行細分統(tǒng)計,統(tǒng)計每個一級類中被錯分的地類類別,結(jié)果如圖3 所示。

        2)其他質(zhì)量元素錯漏統(tǒng)計。①對錯漏類型所屬質(zhì)量元素進行統(tǒng)計,分別統(tǒng)計表征質(zhì)量、采集精度、拓撲一致性、屬性精度的錯漏個數(shù)占比,2017 年分別為3.39%、63.29%、1.13%和32.19%,2018 年分別為4.15%、61.83%、7.88%和26.14%;②對錯漏類型所屬檢查項進行統(tǒng)計,錯漏類型包括屬性不接邊、Tag 賦值錯誤、ChangeType 賦值錯誤、面連續(xù)、圖斑與影像套合超限、幾何不接邊、面折刺、極小面,錯漏所屬質(zhì)量元素與個數(shù)占比如圖4 所示。

        圖2 分類錯誤所屬地類類別統(tǒng)計

        圖3 地表覆蓋分類數(shù)據(jù)分類錯誤所屬地類類別細分統(tǒng)計

        圖4 地表覆蓋分類數(shù)據(jù)錯漏類型所屬檢查項統(tǒng)計

        2.3.2 地理國情要素數(shù)據(jù)成果

        1)錯漏所屬質(zhì)量元素統(tǒng)計。分別統(tǒng)計表征質(zhì)量、邏輯一致性、屬性精度、完整性、位置精度的錯漏個數(shù)占比:2017 年為0.81%、3.85%、62.01%、9.63%和23.71%;2018 年為1.96%、15.36%、49.35%、19.61%和13.73%。

        2)錯漏所屬圖層統(tǒng)計。經(jīng)分析,最終質(zhì)量問題匯總表中國情要素質(zhì)量問題出現(xiàn)在社會經(jīng)濟區(qū)域單元層的UV_BERA、UV_BERP、UV_BGBA,行政區(qū)劃與管理單元層的UV_BOUA、UV_BOUL、UV_BOUP,城鎮(zhèn)綜合功能單元層的UV_BUCA、UV_BUCP,水域?qū)覷V_HYDA、UV_HYDL,鐵路與道路層的UV_LCTL、UV_LLKL、UV_LRDL、UV_LRRL、UV_LVLL,構(gòu)筑物層的UV_SFCA、UV_SFCL、UV_SFCP共計18 個圖層中,各層錯誤占比如圖5 所示。

        3)UV_LRDL 公路層屬性值錯漏統(tǒng)計。公路層屬性值錯漏占比最高,因此單獨對公路層錯漏進行統(tǒng)計分析。按照屬性值錯漏所屬字段分別統(tǒng)計錯誤個數(shù),占比如圖6 所示。

        圖5 地理國情要素數(shù)據(jù)錯漏所屬圖層統(tǒng)計

        圖6 UV_LRDL 公路層屬性值錯漏頻次統(tǒng)計

        2.4 結(jié)果分析

        在兩年的驗收工作中,成果未出現(xiàn)空間參考系、概念一致性、時間精度以及地表覆蓋分類數(shù)據(jù)面縫隙、面重疊等屬于“符合/不符合”性質(zhì)的質(zhì)量問題。該類問題通過質(zhì)檢軟件自動檢查[4],生產(chǎn)階段便可進行有效控制。

        2.4.1 地表覆蓋分類數(shù)據(jù)成果質(zhì)量分析

        1)分類錯誤集中在種植土地、林草覆蓋、水域3 大類,特別是種植土地和林草覆蓋的二三級類的混淆。2017 年種植土地錯分為林草覆蓋的比例最高,2018 年水域錯分為種植土地的比例最高。

        2)地表覆蓋分類數(shù)據(jù)中一級類錯分的比例較高,2018 年較2017 年同比下降21%;但2018 年技術(shù)規(guī)定進行了修改[3],導(dǎo)致2018 年地表覆蓋分類數(shù)據(jù)中ChangeType 賦值錯誤比例遠遠高于2017 年。

        3)地表覆蓋分類數(shù)據(jù)除分類精度外,2017 年的常見錯誤為圖斑與影像套合超限、圖斑屬性不接邊、ChangeType 賦值錯誤等;2018 年的常見錯誤為圖斑與影像套合超限、ChangeType 賦值錯誤、幾何不接邊以及面連續(xù)等。出錯比例最高的質(zhì)量元素為采集精度,2017 年的錯誤占比為63.19%,2018 年的錯誤占比為51.87%,同比下降11.32%。

        2.4.2 地理國情要素數(shù)據(jù)成果質(zhì)量分析

        1)地理國情要素數(shù)據(jù)質(zhì)量問題主要集中在屬性精度上。2017 年的屬性精度錯漏占比約為62%,2018 年的屬性精度錯漏占比約為49%。國情要素屬性填寫與地理國情要素生產(chǎn)流程有關(guān)[5],在生產(chǎn)前需收集民政、國土、環(huán)保、交通、水利、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、旅游、教育、衛(wèi)生等多個行業(yè)的最新版專題資料數(shù)據(jù),再分析、整理后應(yīng)用到國情要素的采集和屬性賦值中。從2017 年和2018 年的錯漏占比來看,2018 年與2017 年同比下降20.97%,由于2018 年湖北省基礎(chǔ)性地理國情生產(chǎn)單位成立技術(shù)專班,對收集到的專題資料進行了統(tǒng)一分析,詳細規(guī)定了資料利用原則,有效提高了地理國情要素數(shù)據(jù)屬性填寫的正確性。

        2)屬性精度錯漏最多的圖層UV_LRDL(公路)在2017 年的錯漏占比達52%,在2018 年的錯漏占比為23%,同比下降55.77%。該圖層錯漏集中在ChangeAtt(更新字段說明)、WIDTH(路寬)、MATRL(鋪設(shè)材料)、TYPE(類型)4 個字段。

        2017 年、2018 年湖北省監(jiān)測成果質(zhì)量問題數(shù)量逐年減少,質(zhì)量水平總體發(fā)展呈上升趨勢,得益于監(jiān)測技術(shù)部門對質(zhì)量問題產(chǎn)生原因的分析,找到了生產(chǎn)作業(yè)中應(yīng)關(guān)注的重點和薄弱點,制定了相應(yīng)的改進措施,避免了后期生產(chǎn)出現(xiàn)同類型的質(zhì)量問題,從而保障監(jiān)測成果質(zhì)量不斷提高。

        3 結(jié) 語

        本文建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的錯誤數(shù)據(jù)集和規(guī)范化的錯誤描述庫,收集整理各級質(zhì)檢形成“錯誤數(shù)據(jù)集.mdb”,結(jié)合Python 中的ArcPy 模塊建立年度成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫。本文通過對成果質(zhì)量數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法的研究以及對建庫數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,確定了質(zhì)量問題產(chǎn)生的原因并提出了科學(xué)有效的建議,為對持續(xù)性地理國情監(jiān)測工作進行有效質(zhì)量控制提出了一個新思路,為建立科學(xué)合理的自然資源質(zhì)量管控體系起到了一定的參考作用。

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