规划资源空间数据统一质检平台研究与应用

摘要：规划资源空间数据统一质检平台，旨在提升规划资源数据成果的质量和精度，为城市规划、国土利用等关键领域提供坚实的科学支撑。该平台基于地理空间信息共享与服务，专注于规划资源数据成果的质量检查。通过统一数据标准和空间数据质检，平台实现了对规划资源空间数据成果的全面评估。

平台的设计包括自动化技术应用、数据抽取、质检规则以及质检结果报告等关键模块，确保了规划资源空间数据成果的自动化、标准化和信息化检查。通过这些模块，平台能够高效地识别和纠正数据中的质量问题，提升数据的准确性和可靠性。此外，平台还制定了一套严格的标准和规则，针对规划资源空间数据质量检查的各个方面进行了细致的规定。这些标准和规则指导着平台的运作，确保了检查过程的一致性和系统性，从而为城市规划和国土利用等领域提供了高质量的空间数据支持。

关键词：统一数据标准，空间数据质检，自动化技术应用

引言

近年来，随着城市规划、国土利用等工作的不断深入，空间数据越来越多，如何有效地对城市规划资源空间数据进行质量检查，是国土空间规划编制、管理、实施的重要前提和保障。通过建立统一的空间数据标准、采用自动化技术应用和设计统一的质检流程等措施，可实现规划资源空间数据成果的全面检查和评估，有效提高规划资源空间数据成果质量和精度，为城市规划、国土利用等工作提供科学依据。为了实现规划资源空间数据成果的全面检查和评估，在地理空间信息共享与服务基础上，结合规划资源空间数据质检业务需求，在充分分析规划资源空间数据质检内容和要求的基础上，设计了规划资源空间数据统一质检平台，通过制定统一的空间数据标准和规则、设计统一的质检流程、应用自动化技术、采用统一的质检工具等措施，实现了规划资源空间数据成果的全面检查和评估。平台设计的质检内容标准和规则满足相关国家标准的要求，应用自动化技术应用和设计统一的质检流程提高了质检工作效率和质量，使规划资源空间数据成果质量得到有效保障[1]。

一、统一数据标准

空间数据是国家和社会发展的重要基础数据之，其特点是覆盖范围广 ，数据量大，这些特点给空间数据质量保障带来了挑战。空间数据质量管理涉及多个方面，主要包括空间数据标准、空间数据结构、数据库设计等。对于 GIS而言，统一的空间标准和规范是实现高质量管理的前提。由于 GIS中包含大量的非确定类型和非确定性特征的非结构化数据，因此建立一个基于对象树的空间数据质量模型非常必要。

为了实现空间数据的高质量管理，首先需要建立统一的数据标准。这包括对GIS数据格式、数据类型等进行标准化，以确保数据的一致性和可互操作性。李德仁院士在1991年就指出，如何建立GIS的质量模型、用什么尺度来度量GIS中的精确数据和非确定数据、定量数据与定性数据等是GIS发展必须解决的问题。此外，基于对象树的空间数据质量模型提出了一种通用的空间数据质量模型，该模型兼具面向对象和对象树的优点，可以很好地解决因空间数据质量模型多样化而无法重用及空间数据难以统一检查的问题，

本平台针对空间数据的复杂性和应用需求，开发了一套全面的空间数据质量标准体系，旨在通过统一的检查和识别流程，有效避免质量检查中的重复劳动，确保数据的准确性与可靠性。该体系精心划分为结构、属性、实体和表达四个关键维度，每个维度都有其独特的检查规则和标准。

在结构维度上，我们专注于数据的空间关系，制定了一系列规则来识别和纠正结构错误，保障空间数据的拓扑一致性。属性维度的检查规则旨在维护属性数据的一致性和完整性，避免因属性冲突引发的数据质量问题。实体维度的检查则着眼于数据的完整性，通过识别实体的损坏和遗漏，确保每一项数据都完整无缺。最后，在表达维度上，我们确立了数据表达准确性和规范性的检查规则，以保证数据的呈现方式符合既定标准。

综合这些维度的检查规则，本平台能够系统地执行空间数据的质量控制，从而为数据分析和应用打下坚实的基础。这套标准体系不仅提升了检查效率，也极大地增强了数据的可信度，为空间数据的高效管理和应用提供了有力支持[2]。

二、空间数据质检

空间数据质量检查是指对空间数据生产过程中产生的数据进行全面检查、综合评价，它是空间数据生产的一个重要环节。空间数据质量检查不仅涉及到检查参数、检查规则，而且还涉及到具体的检查方法和手段。空间数据质量检查需要解决的主要问题包括：质量问题分类；质量问题定义；质量问题描述；质量问题判定；质量问题解决方案。

三、自动化技术应用

自动化技术在空间数据质检中的应用主要体现在数据检查内容和检查规则的自动编写，通过编程实现对数据库中数据的检查，完成检查内容的自动编写。目前，自动化技术主要分为基于规则和基于脚本两种方式，前者是将规则和脚本相结合实现对数据库中数据的自动检查，后者则是通过编写脚本来实现对数据库中数据的自动检查。其中，基于规则方式可以很好地利用已有的规则库进行数据检查，但由于其代码的可重用性较差，且运行效率低，难以实现对数据库中所有数据进行全覆盖式检查。而基于脚本方式具有代码可重用性高、运行效率高等优点，可以实现对数据库中所有数据的全覆盖式检查[4]。

自动化技术的应用是提高空间数据质检效率的关键。例如，利用Java语言的强大数据处理能力和FME的空间数据转换能力，实现对地理空间数据的自动化质量检查，避免了在传统GIS软件中需要通过复杂菜单操作才能完成的任务，即实现对空间数据的属性信息、几何图形和拓扑关系等方面的数据检查入库流程的自动化。在地理空间数据质检平台建设过程中，自动化技术的应用主要体现在质检规则的自动化运行，包括利用 ArcGIS平台提供的可视化配置工具，对质检规则进行配置，使之能够根据检查目标要求进行定制，并将检查规则自动添加到系统中；利用FME软件及Java编程语言编写相关脚本，实现对离线文件及数据库中空间数据的全覆盖式检查，包括属性定义与标准不一致，以及数据要素之间的拓扑关系不正确等情况。通过Java的强大功能和FME的空间数据处理能力，可以构建一个高效且可靠的数据质量检查系统。

同时，结合自动化测试框架，可以对自动化的质量检查过程进行严格的测试和验证，确保自动检测结果的准确性和可靠性。自动化测试框架的使用，将有助于模拟各种数据场景，确保系统在不同情况下都能稳定运行，及时发现并修正潜在的数据问题。

规划资源空间数据的定期检查与实时检查的结合，对于确保数据的准确性、完整性和时效性至关重要。定期检查是一种系统性、周期性的数据检查方式，确保数据在周期时间内保持一定质量水平，具有全面性和规范性，可对规划资源空间数据进行综合性监测评估。

四、结束语

综上所述，规划资源空间数据统一质检平台的研究与应用应聚焦于建立统一的数据标准、采用先进的空间数据质量检查与评价方法，并充分利用自动化技术提高质检效率。通过这些措施，可以有效提升空间数据的质量，为地理信息系统的发展提供坚实的基础。将数据检查的数据质量情况反馈到主管部门以及各业务，促进数据的持续改进和优化，促使业务层面及时根据数据质量情况调整业务办理过程中的数据质量控制要求和技术方法，以确保规划资源空间数据的准确性和完整性，为管理单位和业务部门在决策上提供有力支撑。

参考文献：

[1]任恒一，史文中.基于工作流的空间数据质量检查方法[J].测绘地理信息，2023，48（04）：137-140.

[2]黄勇.城市体检数字化转型规划与设计研究[D].北京邮电大学，2023.

[3]黄其雷.GIS空间数据质量控制研究[D].山东理工大学，2020.

[4]梁晨.基于ArcEngine及Oracle技术的地下空间数据管理功能研究与开发[D].昆明理工大学，2019.