利用“规则-模型-方案”模式的质量控制体系及其应用

江 玮， 陈晓勇， 刘 昕， 彭大为

(1.东华理工大学测绘工程学院，江西 南昌 330013;2.中国科技大学软件学院，江苏 苏州 215123)

空间数据生产任务包含两个重要的方面，一是数据的生产加工，二是数据的质量控制，只有质量达标的数据，才是数据生产的最终成果，数据的质量检查与验收是数据生产任务的重要工作。国标规定数字测绘成果质量实行二级检查一级验收制度，数字测绘成果应依次通过测绘单位作业部门的过程检查、测绘单位质量管理部门的最终检查和生产委托方的验收。各级工作应独立进行，不应省略或替代。

近年来，随着数据处理技术的发展，数据生产的效率已经得到了很大提高，但是由于数据问题的多样性、不确定性，使得数据的质量控制面临很大的困难，传统的手工检查效率不高、可靠性不强、结果的记录性不强，导致了质量控制效率低下，与数据生产的效率形成很大的反差，成为制约数据生产发展的瓶颈。因此，高效、可靠的数据质量控制方法的提出和质量控制方案的建立是数据生产发展的趋势，是解决数据生产效率、提高数据生产质量的关键(韩李涛等，2003)。

1 空间数据质量检查现状

1.1 技术现状

目前质检技术条件下，空间数据质量检查常用的技术方法和检查手段主要有以下几种(陈俊杰等，2005):

(1)自动检查。通过设计检查规则算法和编制计算机程序语言，将所检查的内容定制到软件中，根据附件内容、结构以及空间数据的图形与图形、图形与属性、属性与属性之间的关系和规律，将数据中不符合数据标准、逻辑关系矛盾的和超出精度要求的要素自动挑选出来，使用人机交互等方式进行修改。

(2)手工检查。质量控制的人工方法主要是数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其它对比方法。

(3)人机交互检查。针对有些不能完全依靠自动检查实现的部分，通过程序检查将满足一定条件的数据搜索出来，缩小范围或精确定位，再采用人机交互检查方法，由人工判断数据的错误缺陷。

1.2 存在问题

对于基础测绘数字成果，其数据质量检查的技术难度大、数据差异大、工作量大、质量尺度差异性大、评价体系多样化，传统质检手段往往难以满足质量控制需求，普遍存在以下一些欠缺和不足(曾衍伟，2003;杨德麟，1998):

(1)质检技术通用性差、适用面窄。数据生产任务不是一成不变的，不同任务的数据组织方式不同，不同比例尺，不同区域的数据质量指标不同，以往针对一批任务制定一套检查工具的传统质检方法很难满足目前多样的数据任务要求。

(2)质量控制机制缺乏统一规范化。从检查模式来看，现有质检技术多数缺乏能按照质检方案进行批量检查的模式，需要由检查员按照检查项逐项检查，导致了生成过程中，作业员和检查员没有形成统一的自查和检查标准。对于人工检查的错漏信息，也没有统一、规范的描述信息。造成数据生产和检查两个环节之间存在不必要的重复。

(3)质量数据缺乏高效的管理机制。多数质量数据仍采用纸质文档管理，在质量控制过程中，质量数据的记录、流转和对以往质量数据的查询、检索、错误定位、交互核对、编辑修改、质量评价和汇总过程中，消耗大量工作量，影响工作效率。

2 利用“规则-模型-检查项”的质量检查体系

在深入研究数据生产流程的基础上，设计出适用于过程检查、最终检查以及数据验收各阶段的质量检查体系。

2.1 设计思想

为了消除基础地形数据质量检查中存在的弊端，本质检技术在设计上着重考虑质量检查的高效性、灵活性和扩展性，具体设计思想如下:

(1)以高度的自动化检查为主，与方便实用的交互式检查相结合，提供成果数据质量检查的全面、高效解决方案;

(2)采用基于规则的质检内容的图形化定制机制，实现成果数据检查方法灵活的扩展和定制;

(3)引入全新概念和方法，以规则、模型、检查项三级概念体系为核心，建立检查体系;

(4)采用小型数据库对检查数据、质量数据和评价数据进行统一高效管理，在遵循轻巧易用的原则下实现各类数据的高效查询和访问。

2.2 利用“规则-模型-检查项”的控制体系

质检规则是对检查对象、检查参数以及检查方法的一种抽象和封装，它执行一个特定的元素级检查操作(图1)。

图1 质检规则Fig.1 Quality control rule

质检模型是一组质检规则的逻辑组合，用于完成一个有特定要求的数据检查内容，它是一个参量化的模型，参数由构成模型的相应规则的部分或全部参数构成(图2)。

图2 质检模型Fig.2 Quality control model

检查项是一个可以直接用于质量检验的最小检查单位，它是质检模型的一个特定实例，确定了各项模型参数，制定了被检对象和检查参数(图3)。

图3 检查项Fig.3 Check items

以规则、模型、检查项三级概念体系为核心，建立检查体系。系统提供以点、线、面、注记、属性等为基本元素建立的一般检查规则，比如线穿越面规则，并通过设置模型参数将该规则直接为用户所用。如图4所示，设计线对象和面对象为外接参数。用户通过引用该模型，并对线对象和面对象进行实例化赋值，例如线对象实例化为道路，面对象实例化为水域面，便可形成一个具体的检查项。用户可同样引用该模型进行等高线穿越房屋面的检查，只需将两个检查对象重新实例化为等高线和房屋面即可，同时，系统支持模型的用户构建，如图5所示，可以根据检查需求，公路和铁路相交处应该存在道口，将线线相交和存在规则组合成两线相交处存在点对象的新模型，从而实现一套规则支持多种应用的需要。

图4 基于规则模型构建检查项Fig.4 Check items based on quality control rule model

图5 基于多个规则构建检查项Fig.5 Check item based on several quality control rules

3 利用质量数据库的检查任务流程

(1)以检查方案为驱动建立自动、批量的检查任务，实现高效的数据质量检查要求。检查方案是针对一批数据设置的所有检查项和相应的评价方案的统一载体，也是针对同构的一批数据进行批量检查的基础，如图6所示，系统也正是通过此种方式，实现对不同生产任务和不同指标要求的数据进行检查的要求。

(2)基于质量数据库建立检查任务流程，实现对检查结果记录的统一管理、质量评价、存档和回溯。质量数据库支撑检查任务的建立和信息的存储，并实现对检查结果记录的查询、统计和报表输出，以及质量评价。

图6 检查任务的构成Fig.6 Composition of the checking task

4 该体系在基础测绘生产中的应用

图7 质检流程Fig.7 Quality control steps

国标规定数字测绘成果质量实行二级检查一级验收制度，数字测绘成果应依次通过测绘单位作业部门的过程检查、测绘单位质量管理部门的最终检查和生产委托方的验收。各级工作应独立进行，不应省略或替代。基于上述通用的质量检查技术，可形成一套完整的二级检查一级验收质量控制机制，对基础测绘数字成果生产的各个环节的数据质量进行控制(国家测绘局测绘标准化研究所，2001)。

4.1 质量管理制度建立

(1)对过程检查、最终检查和数据验收过程进行部门、人员组织和职责分工，形成一套完整的二级检查一级验收的质量控制机制(刘大杰等，2000)。

(2)通用质量检查技术手段可以进行批量、高效的检查，因此，各个环节的检查比例都可以达到100%。

4.2 产品的部署

对根据作业规模和作业量进行产品的部署，产品部署与二级检查一级验收的制度相对应(刘大杰等，2000)。

4.2.1 过程检查

数据生产是整个数据任务源头也是质量问题产生的主要环节，因此，作业生产过程的质量控制的好坏将决定数据任务的整体效率和最终质量，所以在这个环节设置双重保障。

(1)作业过程中自查。在作业员作业生产过程中进行实时的数据检查。比如，在道路层生产完成后可以进行道路的打折、自相交、悬挂等基本图形问题的检查，在道路和房屋采集完成之后，可以进行道路是否穿越房屋面等要素间的空间关系等方面的检查，使自查工具与生产流程相结合，实现生产过程的数据质量保证。

(2)图幅级过程检查。当数据生产完成之后，作业员或作业小组组长进行图幅级的数据检查，检查方案由质检技术负责人统一制定，在作业员每幅图生产完成之后进行，主要是为了检查由于生产习惯等原因导致的错误，可以在生产过程中不断的提高作业人员的生产素质。

4.2.2 最终检查

在数据生产完成一批通过过程检查的图幅之后，提交质量检查部门，质量检查人员进行批量的数据检查，在检查结果确认之后，将错误记录返回生产部门，进行修改，还可以通过批量任务的结果分析，发现错误集中在哪些方面，加强数据质量的管理。

4.2.3 数据验收

当数据成果提交验收后，由验收的技术负责人制定数据质量检查和评价方案，对上交数据进行批量的数据验收和评价，参考检查和评价的结果，结合相关的技术指导书等资料对数据任务进行验收。

4.3 利用网络化管理的质量控制方案建立

如图8所示，利用网络化管理的质量控制方案的建立，主要是将上述质量控制制度统一到一个网络化质量管理的平台下(王卫安等，1999;吴信才等，2002)。

网络化的质量控制体系有如下几方面的优点(陈军，1999):

(1)有利于管理制度执行。通过网络管理控制各个质量控制环节的，确保各个环节严格执行，对各个环节进行实时监管，保证各环节的职责充分发挥，从而使质量控制确实落到实处。

(2)有利于质量情况的监管。各级检查人员，可以根据自己的权限登录，实现数据生产全过程的数据抽检，即时发现问题，将问题解决在生产过程中。

(3)有利于数据质量管理。整个质量管理系统基于一个总的质量数据库来运行，各个阶段的数据记录都归档管理，在质量数据库基础之上建立管理系统，可以实现对某一生产任务、年度生产任务的总体情况分析，数据对比，评价等，也可以对作业人员和检查人员的工作情况进行分析和评价。

图8 基于网络化管理的质量控制体系Fig.8 Quality control system based on network management

5 结束语

本文提出的质量控制体系，具有很强的通用性和实用性。可应用于基础测绘生产中的质量控制环节，通过基于网络化管理的质量控制方案建立，可大大提高数据质量控制的质量和效率。实践证明，该技术路线可行，可适用于多种形式的，不同结构数据的评价。大幅度提高数字化生产效率和确保成果的正确性，在空间质量控制方面具有广阔的应用前景。

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