地表覆盖质检工具在基础性地理国情监测项目中的开发与应用

冷顺绿

摘要：针对基础性地理国情监测项目中地表覆盖质量检查过程较为繁琐复杂的问题，设计了一套基于ArcGIS平台二次开发的地表覆盖数据质量检查工具。该软件具有自动化检查数据成果的模块，可代替繁琐的人工检查;同时通过检查结果的纠错可以更好地保证数据成果质量。实际应用表明，该软件提高了基础性地理国情监测地表覆盖的工作效率和成果准确性。

关键词：基础性地理国情监测;质量检查;二次开发;自动化

中图分类号：P22         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）10-0154-04

Abstract： In order to solve the complicated problem of land cover quality inspection in basic geographical national condition monitoring project， a set of land cover data quality inspection tool based on ArcGIS platform was designed. This tool has the module of automatic checking data results， which can replace the tedious manual checking. At the same time， the quality of data results can be better guaranteed by correcting the checking results. The practical application shows that the software improves the efficiency and accuracy of the  basic geographical national condition monitoring.

Key words： fundamental geographic national condition monitoring; qualit inspection; redevelopment; automation

为全面掌握中国地理国情现状，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，2013—2015年开展第一次全国地理国情普查工作，查清中国自然和人文地理要素的现状和空间分布情况，为开展常态化地理国情监测奠定基础，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，提高地理国情信息对政府、企业和公众的服务能力。

2016年以来，按照“边普查、边监测、边应用”的要求，随着普查工作的深入，地理国情监测工作也在跨行业、多领域全面开展，而且陆续产生了监测成果。地理国情监测是一项全新的工作，如何检验地理国情监测成果的质量不仅仅是检验机构所面临的问题[1]，而且是数据生产部门在加工数据的同时需要关注的问题。针对云南省目前尚无统一的地理国情监测成果质检软件的情况，本研究以2018年基础性地理国情监测本底数据为基础，结合实际生产，阐述地理国情监测中地表覆盖方面质量检查软件的设计思路与功能实现。

1  地表覆盖监测工作

1.1  监测目标

以第一次全国地理国情普查成果为基础，利用时相符合基础性地理国情监测要求的高分辨率航空航天遥感影像，整合并充分利用各级、各类基础性地理信息数据及相关部门专题数据，对上一年度基础性地理国情监测成果进行更新，形成现势性强、精度高、全覆盖的各级地理国情信息数据库[2]，发布年度地理国情监测报告，为后续国家级建库和统计分析顺利开展打好基础，为各部门和地方政府提供地理国情信息决策支撑，为生态文明体制改革、民生保障、应急救灾、重大国情国力调查等工作提供统一的地理空间公共信息基底。

1.2  本底数据

由地理国情行政管理部门统一公布的2018年基础性地理国情监测本底数据。

1.3  监测内容

2018年需监测的地表覆盖变化涉及类型包括8个一级类、46个二级类和86个三级类（其中至少63个需按照三级类采集，其他23个各地可按需细化）。部分三级类名称，如水田、旱地、乔灌果园、茶园、阔叶林、阔叶灌木林、高覆盖度草地、高密度低矮房屋建筑区等。

按照任务区域，完成全国基础性地理国情监测地表覆盖的数据生产，通过覆盖图斑图形和属性的修改，完成变化信息的提取和记录，形成符合设计要求、质量合格的2018年基础性地理国情监测数据成果。

1.4  监测方法

以覆盖任务区的多源航空航天遥感影像数据为主要数据源，收集利用各类行业专题数据，采用遥感影像解译、外业调查、数据编辑与整理、空间数据建库、统计分析等技术与方法，运用高新技术和装备，内外业相结合，实现基础性地理国情变化信息的快速、准确获取，通过集中建库和面向全国开展统计分析，形成基础性地理国情监测的系列数据、报告和图件成果[3]。

2  质量检查的具体需求

地表覆盖监测作业需要修改的属性较少，有FEATID、CCJC、ChangeType、TAG 4个字段。各字段含义及类型见表1。

地理国情监测以县级为单位开展工作，地表覆蓋作业需要修改的图形数据为覆盖整个行政区域的面状要素：数据量大，往往一个县有数十万个图斑;拓扑要求高，不能重叠不能有缝隙。与ChangeTpye字段对应的有3种修改方式：边界伸缩变化（简单的情况是边界的扩张和缩小），属性赋值为1;图斑新增（简单的情况是从大图斑中裁剪出小图斑），属性赋值为2;要素属性修改，属性赋值为9。

实际工作中，要素图斑是否发生变化主要由人工参考高清影像底图和外业调查核查数据进行判断，操作中往往出现以下几种错误：①凡是边界改变的图斑ChangeTpye属性值全部应该为1，而人工操作往往会有遗漏或者误判为2（周边图斑变化较大，逐一修改边界较为繁琐，导致作业员进行合并后重新切分处理时错误地赋值为2）;②新增图斑ChangeTpye属性值全部应该为2，而人工操作往往会有遗漏或误判为1（同类地物已经偏移较远不能判读为伸缩变化）;③CCJC被误改为周边的分类值，造成地物分类完全错误（经常出现在切分合并图斑时），比如大面积林地被赋值为道路或房屋的地类代码;④手动输入的CCJC不符合标准要求，比如含有空格及换行符等;⑤拓扑错误。

这些错误中，前三点错误如果仅依靠人工交叉检查，就会耗费大量人力物力，并且效果不佳：正确图斑被多次重复检查，而错误多次检查仍不能被发现，检查过程中错误“常查常有”。这时就迫切需要一个符合基础性国情监测质量检查标准的高度自动化的质检工具，进行合理高效的错误检查并输出错误记录，把地表覆盖数据的错误在成果移交之前顺利修正。

3  软件设计思路

不同于第一次全国地理国情普查，基础性地理国情监测数据是在上一年监测的本底数据基础上进行更新，而统一下发的本底数据已经通过国家统一验收，错误极少。通过把监测作业后的数据与本底数据进行空间位置和属性信息的对比就可以得到监测修改时的错误记录。笔者对地表覆盖检查质检工具做了流程设计，设计流程如图1所示。

4  软件特点与功能

ArcObjects（简称AO）是ArcGIS系列产品ArcMap、ArcCatalog和 ArcScene的开发平台，是基于COM技术构建的模块化、可伸缩和跨平台的体系结构，是一套COM组件集合，可以集成在多种语言开发框架中[4]，系列产品包括桌面平台、网络平台、移动端平台等。本研究基于ArcEngine组件开发，采用C#编程语言进行二次开发，完成质量检查的功能模块。

地表覆盖质量检查工具，采用按需选择功能模块，随后一键执行的简单便捷的操作方式;引入了检查前验证数据与参数，检查中提示进度与信息，检查后统一入库验收的人性化交互模式，质检工具界面如图2所示。

该质检工具已经实现功能有：①针对Change Type字段应该为1而不为1的错误情况的查错与输出。②针对ChangeType字段应该为2而不为2的错误情况的查错与输出。③对比前后FEATID字段不变，当CCJC在ChangeType不为2和9时，进行修改的情况的查错与输出。④错误CCJC地物分类码的查错与输出。⑤拓扑错误的查错与输出。

输出图层统一存储在gdb数据库当中，其中数据错误记录的图形与监测数据图形一致，为属性统一快速修改提供了可能，在确认错误检查记录无误后，通过ArcGIS“按位置选择”的功能，可以统一对所有所选记录进行属性的统一更正。实践证明，该工具不仅可以检查ChangeType字段错误，而且可以担任ChangeType字段全部统一快速赋值的重任，错误率极低（小于千分之一），极大地提高了国情监测的工作效率。

5  功能实现

以ChangeType字段应该为1而不为1的错误功能模块为例，提取错误需要经过多次的空间连接与属性连接和对比，才能按地理国情监测ChangeType为1的赋值规则检查出错误，灵活使用GP工具可以大大降低开发难度，使用代码如下：

6  小结

权威、客观、准确的基础性地理国情监测成果是对于制定国家发展战略、政策实施、国土资源开发以及其他相关地理信息服务的主要基础数据源之一[4，5]。做好基础性地理国情监测也是当前各测绘部门服务工作的重中之重，能够为乡村振兴战略提供基础性地理信息数据，加快城乡发展。本研究中设计的地表覆盖检查工具已经应用在实际项目工作当中，获得良好的应用效果，通过对该质量检查工具的完善，可以进一步为基础性地理国情监测工作提供了有力的质量保证，并能促进基础性地理国情监测工作高效顺利完成。

参考文献：

[1] 张欣然.浅谈地理国情监测成果质量检验与评定[J].测绘与空间地理信息，2016，39（3）：130-132.

[2] 孙春光.基础地理国情监测数据生产方法[J].城市建设理论研究（电子版），2017（27）：123，117.

[3] 张忠民.基础性地理国情监测质量控制初探[J].测绘与空间地理信息，2018，41（6）：94-96.

[4] 楊海关，李天烁，邱云峰，等.地理国情普查数据质检软件的实现[J].测绘科学，2016，41（8）：87-90，105.

[5] 赵  芳.湖南省地理国情普查成果资料与应用价值[J].国土资源导刊，2018，15（4）：40-43.