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影响林地矢量数据质量的因素研究绪论

时间:2016-12-01 来源:未知 作者:陈赛楠 本文字数:5217字
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题目:林地矢量数据质量控制探究
第一章:影响林地矢量数据质量的因素研究绪论
第二章:空间数据质量控制分析
第三章:林地小班数据质量检查方法设计
第四章:林地小班数据质量检查方法实例验证
总结/参考文献:怎样开展林地小班数据检验研究总结与参考文献
  第 1 章 绪 论
  
  1.1 研究背景及研究意义
  
  空间信息技术借助新的计算机技术得以不断进步,空间信息技术与计算机相结合所形成的地理信息科学(GIS)得到了飞速发展。不论是在政府部门还是企事业单位,GIS在各行各业都得到了广泛的发展,应用范围扩展到交通导航、城市规划建设、建筑房地产、土地管理、地理国情监测、资源开发、生态保护乃至整个公共领域, GIS 与其他相关的行业相结合,被大量的应用于解决其行业内部相关问题,在解决了行业问题的同时也相应提高了信息化作业程度和工作效率[1].
  
  中国是一个幅员辽阔的国家,而且是一个具有广阔陆地面积的国家,我国人口密集,地表覆盖情况也是复杂多变。通过现在新的技术手段获取自然地表的生态环境以及人类活动的基本情况,全面掌握我国地理国情现状对于满足经济社会发展和生态文明建设具有重要意义。我国具有丰富的森林资源,森林作为生态环境的主体及林业产业的基础,在改善生态环境、促进社会可持续发展方面具有重要的生态价值。如何掌握森林发展现状、监测其动态变化、获取森林资源的覆盖情况、健康状态等是地理国情普查的一项重要调查任务。
  
  森林资源作为最大的陆地生态系统具有分布范围大、生命周期长的特点,同时蕴含着巨大的生态效益和社会经济效益。如何实时准确地监测森林资源动态变化、发现森林资源变化规律对于科学合理的进行森林资源管理具有十分重要的意义。地理信息系统技术为森林资源调查、管理及其动态变化监测等实践管理应用提供了一种有效的手段,成为现代森林资源管理新的研究思路[2].
  
  GIS 与林业领域结合形成了林业地理信息系统(林业 GIS),通过对地理数据的合理划分、分类存储、浏览分析等操作,为林地资源调查、科学管理、动态变化监测、资源信息统计等提供了新的的解决思路[3];地理空间数据是一个集空间数据和属性数据为一体的数据类型,林地专题数据与地理空间数据相结合既满足了传统林地专题数据储存的要求,更兼具丰富的空间数据编辑和分析统计功能。林地专题空间数据又为用户提供丰富的可视化展现效果,通过专业的 GIS 平台系统能够直接客观的辨别林地数据,实现了林地专题数据科学的管理和共享。
  
  由于林业数据的来源杂、种类多、覆盖分散等原因造成林地数据的几何位置、资源属性和数据说明等信息具有不确定性[4].然而林业领域的分析统计、政策决策等工作多是基于对专题数据的分析统计结果的应用,林业地理信息系统的可靠性及其统计分析结果的正确性等都会受林业数据质量问题的直接影响,甚至影响到林业决策的正确性[5].
  
  数据质量问题的研究在任何应用领域都是非常重要的研究方向,数据质量控制决定着结果数据是否可靠。因此,建立林业地理信息系统的重要环节就是对林地空间数据进行数据误差分析和数据质量检查,进行林地数据质量控制对于提高数据准确性和保证林业地理信息系统可靠性具有重要意义。现在高新技术手段实现了空间数据采集工作的高效率,然而对于数据质量检查相关的研究比较落后[6],对于图形、属性要求高度统一的林地专题数据,传统的 GIS 数据成果质量检查方法已不能满足林业领域的要求。因此,充分利用当下的新技术、新方法研究各专业领域的针对性的数据质量控制方法,对于提高其成果数据的质量、质量检查的效率以及对于促进 GIS 在相关行业领域内的发展具有十分重要的意义。
  
  地理空间数据主要有空间数据、属性数据两部分内容,故空间数据质量检查控制分为了空间几何数据质量检查、属性数据质量检查和图属一致性检查等几个方面[7].本研究针对上述认识并结合现有研究成果,在传统 GIS 数据质量检查方法的基础上,结合林业专题数据的特殊性和专业性对林业专题数据质量检查方法进行了研究,设计实现了一种基于规则匹配的林地数据质量检查流程方法,最后结合实例验证了该方法的可行性。
  
  1.2 国内外研究现状
  
  1.2.1 空间数据质量检查研究现状
  
  二十世纪六七十年代 GIS 诞生之后不久, GIS 研究学者便开始着手对空间数据质量的研究。以 Mailing、Switzer、Goodchild 等研究学者为代表的研究学者提出了利用数学中的统计学原理来评判图形和制图操作运算的精度,同时验证了在解决 GIS 问题过程中忽略空间数据误差将产生严重影响。也有学者研究拓扑匹配误差并给出了误差估计的公式和矢栅转换的数据精度估算方法等一系列空间数据质量问题的核心问题[8].
  
  在之后的几十年中,GIS 的研究应用逐渐深入到各领域并得到快速发展,人们开始系统性研究空间数据误差,GIS 数据质量受到了真正的重视。然而此时对空间数据误差的实验和理论研究多集中在地图数字化数据的误差,主要包括误差来源、误差性质、误差模型等[50].在 GIS 数据结构和数据模型的研究中,依据空间数据类型将 GIS 空间要素划分为点、线、面三类分别建立不同的误差估算模型[9];关于 GIS 数据质量的研究,相关学者在原始研究方向下继续应用数理统计学原理建立更加精细化空间数据误差模型,同时也开始了在栅格数据的影像分类和影像判读等方面进行数据质量控制的研究[10];国际标准化组织地理信息地球信息专业委员会研究制定了第一批国际地理信息标准,空间数据质量控制的评判标准开始得到规范和统一,开始对空间数据处理和数据分析过程中存在的误差传播形式进行研究,主要有:误差估算模型和减少误差传播等方面的研究。当对空间数据精度分析和质量控制理论的研究和应用有了一定发展时,在数据误差可视化表达方法及其表达工具等方面也有很多学者进行专项针对性的研究。
  
  二十一世纪以来,GIS 领域研究的主体逐渐开始面向空间数据质量的控制与检查评估方法等内容。针对统计数据质量的评估国内外众多学者及组织纷纷提出各自的研究成果和评价标准,国际数字地图标准委员会(NCDCDS)也随之制定了数字制图数据的相关标准,与此同时,国内相关机构也制定了相应的国内质量标准,制定了数据质量评估在数字制图方面的规范[11].国外学者在二十世纪六十年代末期,相关的评估研究首先在统计领域开展,从八十年代初开始又开始了在管理领域的研究,其中以美国麻省理工大学的 Richard Y.Wang 教授等人为代表的研究比较突出[17].国内以史文中、乌伦等为代表的研究学者,通过归纳总结不同形式下的研讨会内容,最终提出了有关不确定性问题的研究方向,完成了对空间数据不确定性框架体系的初步探讨和研究[12].在 GIS 数据不确定性框架体系确定的基础上,依据相关研究成果详细划分了 GIS 数据不确定性的各种类型和误差来源,地理空间数据的不确定性研究主要集中在空间不确定性、属性不确定性、不确定性的可视化表达、数据完整性、逻辑一致性、时间不确定性、误差传播和不确定性管理等方面[13],大批学者在 GIS 数据不确定性的核心理论和主要研究内容进行了很多有意义的研究并取得显着成效。至此,空间数据质量的研究在学者的不断探索中得以继续发展,获得了丰硕的研究成果。
  
  1.2.2 林地专题数据质量检查研究现状
  
  将地理信息系统技术与林业结合使用慢慢就形成了一个新的行业领域--林业地理信息系统(林业 GIS)。我国林业 GIS 建设工作起步较晚,从 20 世纪 80 年代后期新型计算机技术不断的发展并广泛应用,基于计算机技术和 GIS 技术的林业 GIS 应用不断涌现,加深了林业数字化程度。通过合理的数学模型应用林业 GIS 实现了空间数据和属性数据的综合利用,应对于相应的统计分析和规划管理任务中,为林业规划管理、资源调控等相关林地研究提供数据支持和技术支持,GIS 与林业的结合产生了巨大的经济和生态效益,已成为林业生产经营的有力工具[14].利用 GIS 技术手段完成林业规划、资源管理、动态监测、森林防控等工作,通过 GIS 手段实现了林业管理的可视化、简易化、高效率等,在林业生产和科研中起到关键作用。
  
  任何的数据都不是无源所得,数据的评估亦不能脱离数据使用者而独立讨论。在林业 GIS 领域中属性分析占了较大比重,对林业专题属性数据的统计与分析是国家林地资源管理的基础。专题数据的统计分析结果决定了林业各项决策的制定,包括国家林业方针政策的制定、经营利用方案的编制、开展各种经营利用活动、评定经营利用效果等各种规划和计划的制定[15].林业数据质量的好坏直接决定了数据的可信程度并最终影响了用户对数据的满意程度。林业专题数据通过遥感数据判读和传统数据采集手段获得,但由于森林的边界具有天然的模糊不确定性,人工调查方式获得的属性数据不可避免引入了数据的不确定性,而且随着时间的推移位置和属性的不统一逐步明显又必将产生时域的不确定性[16].如何处理控制数据误差、检查数据质量在林业地理信息系统中还没有成熟的规范可循,在这些问题上仍需进一步的研究。
  
  国际上的一些国家很早便构建了林业统计指标体系,而我国的林业统计指标体系在计划经济时期才着手构建,此时的研究主要是借鉴其他国家现有的成熟理论,逐渐发展形成适用我国地理国情的林业统计指标体系[17].林业工作中可能存在由于林业统计人员素质、林业管理体制等问题导致数据造假、数据质量低下等问题,错误的数据必将产生错误的决策,直接影响着林业各项政策决定的正确性和可实施性,必然会给林业带来极大的经济损失和负面影响,故林业工作的核心就集中在了林业资源数据质量的研究。
  
  森林资源数据的质量控制主要分为空间数据和非空间数据的质量控制两方面,但目前林业 GIS 中对的数据质量控制的研究多偏向于应用空间拓扑关系进行空间数据质量的检查和控制,相比较下针对林地非空间数据的质量检查研究较少。国内学者以史文中等为代表的研究学者提出了基于传统概率论方法的属性数据误差估算方案和基于缺陷率数学期望理论的属性数据质量评判理论[18].
  
  目前国内外数据质量控制的研究主要集中在空间数据质量控制及在某些具体领域中如何提高空间数据质量等方面。数据质量检查可以依靠完全人工完成或者是利用现有成熟软件辅助人工的形式进行,亦或是以某具体领域的某项具体业务为背景通过编写代码开发出用于特殊领域的数据质量检查软件,这类质检软件针对具体数据的规范标准进行检查,只能用于检查特定领域数据,不具有通用性,不能满足多种数据和自定义式的数据质量检查要求。
  
  1.3 研究内容与技术路线
  
  1.3.1 研究内容
  
  (1) 深入研究空间数据质量和数据质量控制常用方法,结合当前林业资源数据特性,采用软件自动化数据质量检查思路,探讨设计适合林地资源数据质量检查的数据质量检查流程方法;(2) 对目前林业领域内林地资源二类调查小班数据划分规则进行初步探究,分析林地小班数据质量控制指标体系,划分数据质量检查类型和数据质量元素,构建适用于林业领域同时具有通用性的数据质量检查规则数据库;(3) 依据数据质量检查规则数据库的质检规则,采用 C/S 软件系统架构、松耦合的设计形式,设计一种通用型的基于规则匹配的数据质量自动化检查软件架构;(4) 结合某省林业部门的林地数据生产实例,利用研究区的林地矢量小班数据为实验数据,采用所设计的软件架构,实现县级森林资源信息管理系统,以实现林地数据质量检查流程式操作,通过实践验证林地数据质量检查方法的可行性。
  
  1.3.2 技术路线
  
  图 1-1 为本文的技术研究的路线图。
  
  1.4 论文组织
  
  本文充分吸收了现有学者们的部分研究成果,根据林业领域内对林地数据质量检查的要求,文章研究了数据质量控制方面的发展现状,同时分析了林地数据误差及来源,结合现有数据质量检查方法,建立基于林业数据质量影响因子的林地数据质量检查规则数据库,最终通过实践验证将规则数据库应用于林地数据质量检查的方法的可行性。本文对林地数据质量检查方面的问题进行了探索和研究,旨在提高林地数据的质量,为森林资源经营管理和决策服务。
  
  针对上述研究内容,本论文主要可分为 5 个章节,各章节安排及具体内容如下:
  
  第一章,绪论。首先分析了本文的研究背景、国内外研究现状,发现目前研究还存在的一些问题和值得改进的地方,指出本文研究的必要性。本章最后尝试制定了问题解决思路和技术研究路线,结合本文研究内容给出了论文的组织结构。
  
  第二章,空间数据质量控制分析。详细分析了空间数据质量控制理论和林地资源数据获取形式,探究了目前空间数据质量检查的常用方法,将通用型数据质量控制方法与林业领域相结合,为文章下文提供技术支撑。
  
  第三章,林地小班数据质量检查方法设计。介绍了文章核心内容,陈述了林地数据质量检查的流程方法,详细叙述了以林地资源数据为代表的数据质量检查类型和质量元素,根据相应的质检类型和质量元素设计相应的数据质量检查规则数据库;最后以数据质检规则库为基础,将其设计并应用于林地资源数据的数据质量检查系统中,实现了软件自动化的数据质量检查思路;第四章,林地小班数据质量检查方法实例验证。在某县级森林资源信息管理系统中进行方法的实验与分析,首先介绍平台系统实现的背景和研究目标,详细设计了平台的整体架构和功能模块划分,通过该系统的实践应用验证了本文所设计的林地数据质量检查方案的可行性;第五章,总结与展望。总结了本文的主要工作内容,结合实际研究过程中的结论和不足,为未来的深入研究提出了技术展望。
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