注册测绘师第五章地理信息.ppt

1,武汉大学资源与环境科学学院地图科学与地理信息工程系,第五章 地理信息系统,2,5.2 数据集成和整理案例 5.3 数据质量控制案例 5.4 数据建库案例 5.5 应用系统设计与开发案例 5.6 数据库更新与维护案例,第5章 地理信息系统,3,5.2 数据集成和整理案例,5.2.1背景材料1、任务概况“中国数字地震观测网络”建设工程是防震减灾基础设施和基本能力建设工程。将全国地震探测城市所完成的“活断层探测与地震危险性评价”的成果数据存储于数据库系统，并基于地理信息系统平台加以展示，以便于“活断层探测及地震危险性评价”工作的研究成果向相关政府部门上报和为社会咨询服务，为国土规划、重大工程选址、城市抗震防灾等工作提供数据与软件环境，其建设任务之一是建立“活断层探测区基础地理信息管理”（以下简称“本项目”）。本项目由国家基础地理信息中心承担，用户为地震局地质研究所，为其活断层探测与地震危险性评价提供基础地理数据。项目涉及的重点城市约20个，由地震局选定的六个典型城市的地震相关部门参与项目建设,4,2、目标和主要任务,目标：（1）制定城市活断层探测区基础地理数据规范，建立典型城市基础地理数据处理样例，保证基础地理数据一致性和标准化（2）建立城市活断层探测区基础地理数据库，开发数据库管理系统，实现基础地理数据的查询显示与统一管理。任务：（1）制定城市活断层探测区基础地理数据规范，建立典型城市基础地理数据处理样例。制定城市活断层探测区基础地理数据规范并提供技术培训；根据上述规范开发城市活断层探测区基础地理数据质量检验软件；指导相关单位进行城市活断层探测区基础地理数据整理和加工，并对数据成果进行汇总与质量检验（2）建立城市活断层探测区基础地理数据库（略）（3）开发城市活断层探测区基础地理数据库管理系统（略）,5,3、数据的内容、种类与范围,需要整合的基础地理数据包括1：25万、1：5万、1：1万矢量地图（DLG）、数字高程模型（DEM）。1：25万数据覆盖主要城市活断层探测的工作区，1：5万数据覆盖主要城市活断层探测的目标区；1：1万数据覆盖主要城市活断层探测的研究区。活断层探测的工作区指的是为开展地震活断层鉴定工作需进行综合分析的区域，以城市为核心，约150km见方，大于活断层探测的目标区；“地震活断层探测与地震危险性评价”所针对的地域称为目标区，目标区范围通常在30km50km见方。研究区沿活断层走向呈带状分布，长度几公里到几十公里不等。“主要城市”指“活断层探测与地震危险性评价”项目建设要求的城市，具体为天津、宁波、上海等，共计20个城市，其中的乌鲁木齐、银川、昆明、太原、北京、宁波等6个典型城市的基础地理数据将由本项目完成样例数据的整合与建库。,6,4、提交的项目成果,项目成果包括以下几个方面：城市活断层探测区基础地理数据规范、典型城市基础地理信息处理样例、样例数据库以及相关技术文档资料等。(1)城市活断层探测区基础地理数据规范,7,5.条件投入,本项目需要投入的条件包括软件、硬件以及人员的投入。（1）软件环境ARC/GIS9.1，ARC/GIS9.2ORACLE10G（2）硬件环境微机：微机 10台绘图仪：惠普5500PS（幅宽1.5米）一台打印机：惠普4550PCL 激光打印机一台（3）人员投入本项目投入主要技术人员包括2名高级工程师，3名工程师，10名数据采集人员。,8,5.2.2、分析要点,1、技术标准与规范的确定技术标准和规范是项目实施关键。根据项目建设需求，首先需要分析项目涉及的标准或者规范，并进行相应试验，制定用于数据整理的城市活断层探测区基础地理数据规范。实施过程中严格执行这些标准与规定，指导工程设计和工程实施的有序进行。由于本项目所建立的基础地理数据库的作用是为专业地震数据的分析和展现提供基础地理背景，这就要求其提供的数据能够在其他专业应用系统中方便地使用，因此本项目遵循“中国地震活动断层探测技术系统技术规程”中的有关规定。数据整合与建库参考和遵循的主要数据标准与规范包括：中国地震活动断层探测技术系统技术规程中国地震局；关于中国地震活断层探测技术系统专业软件采购安排的通知,9,1、技术标准与规范的确定,国土基础信息数据分类与代码GB/T 13923-92；中华人民共和国行政区划代码GB 2260-2000；1:5万矢量地形数据(DLG)生产技术规定；110000基础地理信息数据分类代码；基础地理信息数字产品110000、150000数字高程模型基础地理信息数字产品110000、150000数字栅格地图国家基本比例尺地形图分幅与编号GB/T 13989-1992；基础地理信息数字产品元数据CH/T 1007-2001；国家干线公路路线名称和编号GB 917.2-1989；中华人民共和国铁路路线名称代号GB 1945-1987；测绘产品检查验收规定国家测绘局1995.8；测绘产品质量评定标准国家测绘局1995.8；,10,1、技术标准与规范的确定,根据以上标准和规范，首先需要制定城市活断层探测区基础地理数据规范，确定基础地理数据（矢量地形要素）的内容及规格要求，包含要素和属性内容、要素分类编码、数据分层及组织、要素采集与表达、元数据及要求等，以指导基础地理数据的整合和数据建库。制定本规规范的主导思想是立足于本项目的要求，基于原始收集的基础地理数据或基础地形图，加工具有GIS数据模型结构特征的数据成果，同时顾及数据可视化效果。根据需求，项目组制定了经用户确认的城市活断层探测区基础地理数据规范。以1：10000基础地形数据为例，数据共分为九个数据集三十四个数据类。数据分层的命名采用四个字符，第一个字符代表数据分类，第二三个字符是数据内容的缩写，第四个字符代表几何类型。,11,12,2、资料收集与分析,1：25万、1：5万基础地理数据直接来源于国家测绘部门；1：1万基础地理数据由各城市地震单位收集，数据来源与省（市）测绘部门、城建规划部门。由于1：25万、1：5万基础地理数据直接来源于国家测绘部门管理的国家基础地理信息数据库，因此其数据质量、数据规范性均能得到较好保证，只需进行面向项目具体应用需求的转换与整合工作；而1：1万数据由各城市地震单位收集，其来源单位不一，由于我国在1：1万基础地理数据的生产方面尚无统一的强制性国家标准，因此各城市1：1万基础地理数据之间在投影与坐标系统、数据格式、技术指标、甚至数据模型等方面都会存在较大出入，与1：25万和1：5万数据之间也存在很多的不一致，需要根据本项目需求制定统一的技术规范，进行大量的加工处理与整合工作，才能形成标准统一、形式规范的基础地理数据，进行一体化的数据建库和应用、管理。,13,2、资料收集与分析,为保证成果的可靠性和现势性，还收集了本项目数据加工需要的资料，如：各城市交通、区划、居民地等方面的图集图册等，对其现势性、可靠性进行分析，为数据整合提供分析依据。如前所述，整合的重点在于由地方地震部门收集的1：1万基础地理数据。经对6个城市1：1万的数据源进行分析。在数据模型方面，乌鲁木齐、宁波、太原数据为CAD 数据，地理要素完全按照模拟图再现的形式采集，没有按照要素类别分层、也缺乏必要的属性信息，因此向GIS数据模型改造的工作量较大；银川数据仅有简单分层，同样无分类代码和其他属性信息，整合工作量较大；北京、昆明数据按照要素类别进行了分层，有要素分类代码，个别要素有名称、高程等属性信息，但其要素分类代码需要规范和统一，部分属性需要补充采集，也有一定数据整合工作量。,14,典型城市的1：1万基础地理数据,15,3、坐标系统的转换,根据城市活断层探测区基础地理数据规范，各类数据必须转换到统一的坐标系统。原始数据为定位参考系为1980西安坐标系，高程基准为1985国家高程基准。成果数据要求为WGS1984坐标系，高程基准为1985国家高程基准。坐标系统的转换可以在数据整合并质量检核后，统一进行转换。,16,4、数据整合技术流程,1：25万、1：5万基础地理数据直接来源于国家测绘部门管理的国家基础地理信息数据库，其数据质量、数据规范性、数据一致性均能得到较好保证，若有个别城市可获取更新信息需对该部分数据进行更新。本项目制定的基础地理数据规范，将主要针对1：1万基础地理数据（包括数字矢量地图数据（DLG）和数字高程模型数据（DEM），解决其存在的投影与坐标系统、数据格式、技术指标、数据模型等方面的不一致问题。根据城市活断层探测区基础地理数据规范，结合每个城市数据源的不同情况，数据整合的技术流程主要包括数据预处理、数据格式转换、坐标系统检查、图层调整与属性结构定义、代码转换、要素识别与属性添加、图形要素处理、图层合并等过程,17,18,数据整合处理技术流程,19,4、数据整合技术流程,以北京1：1万数据为例，其原始数据的分层、要素处理方式与活断层数据规范不一致，须进行整合。主要工作：1）数据预处理:在原始数据打印图上进行数据预处理，如标注道路名称、居民地级别等。原始数据为1980西安坐标系经纬度数据。原始数据无标准分幅图廓线，不能利用理论图廓检核数据坐标系统是否与说明相符，可利用同一地区其他尺度或其他专题的数据进行要素套合检查，确认原始数据的坐标系统。2）格式转换：将原数据格式转换为数据处理软件所支持格式，以便进行数据处理，包括图形要素处理、要素属性处理和代码转换3）图形要素处理：对原始数据中采集方式不符合要求、拓扑关系处理不严格（如：境界线未连续采集、水系线面不吻合、道路悬挂点等）图面要素进行处理。,20,4、数据整合技术流程,4）要素属性处理和代码转换：对要素代码进行检查，并按照基础地理信息要素分类与代码 进行代码转换，对属性不全或属性有误要素，进行补充修改（如：道路分级、居民地分级等）5）数据分层调整，按照所遵循的数据规范进行要素分层的调整。6）数据接边和检查：检查数据接边（图幅之间或者作业区之间）情况，包括图形和属性的接边，对不符合要求的进行修改。数据检查包括对空间参考系、位置精度、属性精度、接边精度、完整性、逻辑一致性等的检查。7）坐标系统检查与转换，原始数据无内图廓线等数学基础要素，需利用其他数据资料进行数据坐标系统正确性检查，将处理完成的西安80数据成果向成果数据要求的WGS84坐标系统转换8）元数据加工：按照数据规范填写元数据。,21,5.2.3、样题,1简答题（1）简述数据整合的技术流程。（2）以北京1:10000基础地理数据数据的整合为例，列出数据整合过程中的要素分类代码转换表和图层调整表。（3）我国常用的坐标系有哪些？在数据整合中，如果获取的数据源没有说明其坐标系统，可以采用何种办法确认数据源的坐标系？如数据源为1954年北京坐标系，投影为UTM投影的第50区，现需要把数据源转换为投影为高斯-克吕格第49带的坐标系统，以Arc/Info软件为例，列出数据转换的投影文件。,22,5.2.4、参考答案,1简答题（1）简述数据整合的技术流程。参考答案：数据整合必须在充分分析数据源的基础上，根据项目制定的数据成果的XXXX基础地理数据规范，解决存在的投影与坐标系统、数据格式、技术指标、数据模型等方面的不一致问题。数据整合的技术流程主要包括数据预处理、数据格式转换、坐标系统检查、图层调整与属性结构定义、代码转换、要素识别与属性增减、图形要素处理、图层合并等过程。,23,5.2.4、参考答案,1）数据预处理:根据收集的资料在原始数据打印图上进行数据预处理，如标注道路名称、道路编号、居民地级别等内容。2）格式转换：将原始数据进行格式转换，转换为数据处理软件所支持的格式，以便进行数据处理，包括图形要素的处理、要素属性处理和代码转换。3）图形要素处理：按照项目所遵循的xxxx基础地理数据规范，对原始数据中采集方式不符合要求、拓扑关系处理不严格（如：境界线未连续采集、植被点采集、水系线面不吻合、道路悬挂点等）图面要素进行处理。4）要素属性处理和代码转换：对要素代码进行检查，并按照基础地理信息要素分类与代码 进行代码转换，对属性不全或属性有误要素，收集资料进行补充修改（如：道路分级、居民地分级、等高距一致性处理等）。,24,5.2.4、参考答案,5）数据分层调整，按照本项目所遵循的xxxx基础地理数据规范进行要素分层的调整。6）数据接边和检查：检查数据接边（图幅之间或者作业区之间）情况，包括图形和属性的接边，对不符合要求的进行修改。数据检查包括对空间参考系、位置精度、属性精度、接边精度、完整性、逻辑一致性等的检查，检查方法可以采用人工对照、程序自动、人机交互检查等多种方式。7）坐标系统检查与转换，原始数据无内图廓线等数学基础要素，需利用其他数据资料进行数据坐标系统正确性检查，并将处理完成的西安80数据成果向成果数据要求的WGS84坐标系统转换。8）元数据加工：按照xxxx基础地理数据规范填写元数据。,25,5.2.4、参考答案,（2）以本项目北京1:10000基础地理数据数据的整合为例，列出数据整合过程中的要素分类代码转换表和图层调整表。通过分析1:10000北京原始的基础地理数据数据的数据组织和代码、数据模型等，依据城市活断层探测区基础地理数据规范，以居民地、独立地物点为例，数据整合过程中的要素分类代码转换对照表见下表,26,27,28,5.2.4、参考答案,1）我国常用的大地坐标系统包括1954年北京坐标系、1980西安坐标系及2000国家大地坐标系，还包括城市常用的独立坐标系。2）如果获取的数据源没有说明其坐标系统，可利用同一地区其它尺度或其它专题的数据进行多种坐标系统转换后，与数据源进行要素套合检查，如转换的某坐标系统的数据与数据源基本套合，则可确认该坐标系统为数据源的坐标系统。3）以Arc/Info软件为例，必须确定数据转换之前和之后的坐标系统的椭球体、投影方式、原点经度、原点纬度、原点东西方向和南北方向的偏移量、中央子午线所在的经度、中央子午线变形因子等，投影文件如下，,29,5.2.4、参考答案,InputProjection UTMZone 50Units METERSSpheroid KRASOVSKYLatitude of origin 0Xshift 500000.00Yshift 0.0000000000Scale factor at central meridian 0.9996parametersOutput Longitude of Center meridian 111Projection Tranverse Mercator Xshift 500000.00Units METERS Yshift 0.0000000000Spheroid KRASOVSKY Scale factor at central meridian 1Latitude of origin 0 End,30,5.3 数据质量控制案例,5.3.1背景材料1.任务概况与目标“XXX核心地形要素（DLG）数据库”是采用矢量数据结构形式，采集和存储包括地貌、水系、居民地、交通、境界、地形要素内容，数据成果符合地形图精度要求，采用了以地形图为主要数据源，应用SPOT卫星影像、航空影像、车载GPS采集的国省道数据、地名数据成果等对数据内容进行了更新。DLG数据质量控制的技术复杂。主要内容如下：（1）制定数据检查验收规定（2）制定DLG数据汇交技术规定（3）开发检查验收软件（4）数据检查验收的试验与技术培训（5）开展数据检查验收,31,5.3 数据质量控制案例,2.基本组织与流程（1）生产阶段的检查验收数据生产过程中执行二级检查一级验收制，过程检查、最终检查和验收。过程检查由生产单位的中队(室)检查人员承担。最终检查由生产单位的质量管理机构负责实施。验收工作由各生产单位具有检验资格的检验机构负责实施。各级检查、验收工作必须独立进行，不得省略或代替。（2）入库检查入库检查是建库阶段按照数据库设计要求开展的对生产成果的数据检查工作，入库检查采取两级流程实施，即抽样详查与全数概查相结合的方式。抽样详查是对上交的一批产品进行抽样检查和质量评定，评定结果为批质量的合格或不合格，如批质量合格，则进行全数概查，并对全数概查的所有图幅进行质量评定。,32,5.3 数据质量控制案例,3.检查验收的质量要求（1）数据汇交质量要求各生产单位成果数据的上交应严格符合DLG数据汇交与接收规定和相关补充技术要求，上交数据的存储介质、目录组织、数据格式等必须正确无误；上交的文档资料应该完整，包括文档簿、技术总结、资料清单、接图表或图幅清单、现势资料、生产单位的检查验收报告、质量监督抽检报告、项目监理报告等；（2）数据采集资料源质量要求DRG数据质量要求：对文件命名、数据格式、图幅比例尺、图幅版本、多库使用地形图的一致性、坐标系统、纠正和配准精度；DOM数据质量要求：对文件命名、数据格式、更新使用的影象类型、影象质量、坐标系统、纠正和配准精度；,33,（3）DLG数据质量要求,完整性及结构一致性：数据组织、图号、分幅的正确性、数据层的完整性、数据层命名、数据层格式、数学基础、拓扑关系、属性表及结构等；图形精度：要素遗漏、多余的要素、几何位移、节点错误、线段错误、多边形错误、数字化方向、图形综合取舍；属性精度：要素分层的正确性、属性值域检查、属性项之间的逻辑一致性、相同属性值要素之间的连通性，河流湖泊水库的代码及名称、要素名称、铁路编码、公路编码、境界数据、其他属性项正确性；,34,（3）DLG数据质量要求,接边精度：图廓接边、图形接边、属性接边；数据更新：更新要素的完整性、已更新要素的合理性、更新要素属性的正确性、关系处理的合理性；要素关系一致性：水系与等高线的关系、水系要素与河流编码数据的关系、居民地与公路的关系、居民地与地名库的关系、公路与铁路的关系、公路与骨干交通网的关系、公路附属设施与公路的关系、公路与水系的关系；,35,（4）元数据质量要求,元数据结构：文件命名；文件格式：文件结构、关键项内容的正确性等；其它项内容：检查元数据其他各项的内容的正确性。,36,4.数据质量评价,为了加强质量管理、提高质量意识，项目部将按照任务批次，对各任务承担单位进行数据质量综合评价，综合评价指标主要包括：成果汇交情况、合格和不合格批数、产品合格率、产品优良率等。数据检验批质量实行合格批、不合格批评定制。单位产品质量实行优级品、良级品、合格品、不合格品评定制。根据单位产品的质量得分，按以下分值段划分单位产品的质量等级：优级品 M 90 分；良级品 75分 M 90分；合格品 60分 M 75分；不合格品 M 60分。-单位产品质量得分。,37,4.数据质量评价,（1）确定单位产品的质量标准按照每一个质量问题对数据质量影响的严重性，划分为严重缺陷、重缺陷、轻缺陷，每一个等级的缺陷及图幅困难程度分级对应相应的质量扣分。通过质量检查，以每一幅图为单位，检查并汇总统计本图幅内出现问题的类型和数量，扣除相对应的质量分，最后再按质量得分评定作业质量为合格品或不合格品。,38,（2）批次产品的质量评定,抽样及质量评定由同一数据生产单位、同一批上交的数据组成检验批。质量检查抽样比例为10%。检查验收的检验批不合格判定比例为5%，如果样本中不合格品数小于抽检样本数5%，则判定该检验批合格，否则为批不合格。再次抽检经抽检判为第一次检验不合格的数据，全部退回被检单位重新检查和处理，并需重新汇交和抽检。第一次抽检合格的数据进行下一阶段的全数概查，在全数概查中如果发现不合格品数累计大于5%时，同样判为不合格检验批，全部退回被检单位重新检查和处理，直至检验合格。问题修改经检验为合格的检验批，可以对数据进行后续的全数概查与修改。,39,5.检查验收技术方法及软件研制,空间数据质量检查常用的技术方法和手段有三种：程序自动检查:通过设计模型算法和编制计算机程序，利用空间数据的图形与属性、图形与图形、属性与属性之间存在有一定的逻辑关系和规律，检查和发现数据中存在的错误。人机交互检查:数据中很多地方靠程序检查不能完全确定其正确与否，但程序检查能将有疑点的地方搜索出来，缩小范围或精确定位，再采用人机交互检查方法，由人工判断数据的正确性。人工对照检查:通过人工检查核对实物、数据表格、或可视化的图形，从而判断检查内容的正确性。具有简便、易操作的特点。不同的检查方法具有各自的优势，对于大型空间数据库的质量控制需要组合使用。根据不同的要素或内容，选择合适的方法。,40,5.检查验收技术方法及软件研制,在研究和分析DLG数据采集技术规定，及生产工艺流程、使用资料情况、建库要求等基础上，提出影响数据质量的各项数据质量因子与指标，并针对每一项质量因子，确定采用可操作的检查方法。DLG数据入库检查的技术复杂、工作量巨大，采用常规的方法难以完成，一方面不能保证数据的质量，另一方面要耗费大量的人力、财力，还要影响工程的进度。为此，DLG建库项目组基于先进的GIS技术和积累的经验，开发了全套功能齐全的DLG数据入库检查软件，免费提供给数据采集生产的单位使用。检查软件功能较为齐全，使用方便，检查结果正确。大部分的检查项目都使用计算机程序进行检查。许多项目根据检查结果，就可直接判断是否正确。有些项目，检查结果是将可能出错的地方提示出来，再由人工检核。DLG数据质量控制，采用质量检查工具软件，使数据质量、生产效率都成倍地提高。,41,6.检查验收工作的实施,（1）生产阶段检查工作的实施作业人员经自查，确认无误后方可按规定整理上交资料成果。中队(室)进行过程检查，生产单位(院)进行最终检查，二级均为100的成果全面检查。在过程、最终检查时，如发现有不符合质量要求的产品时，应退给作业组、中队(室)进行处理，然后再进行检查，直到检查合格为止。产品经最终检查、返回作业人员进行修改处理后，按“单位产品质量评定方法”评定产品的质量，并编写检查报告。检查报告经生产单位领导审核后，随产品一并提交验收。,42,（2）生产阶段验收工作的实施,验收工作应在测绘产品经生产阶段最终检查合格后进行。检验批应由同一区域、同一生产单位的产品组成。验收工作采用抽样检验的方式进行，验收部门要对所检验批次数据成果的整体质量负责抽样检验方案可采用简单随机抽样检验或计数抽样检验。各验收单位可根据数据成果质量情况，不低于入库检查质量要求的前提下，选择合适的抽样检验方案。抽样时要顾及地形类别、困难程度、不同作业组的成果等情况，样本应均匀分布于测区。对样本进行详查，并根据规定判定检验批的质量。经验收判为合格的检验批，被检单位要对验收中发现的问题进行处理；经验收判为检验未通过的批，要将检验批全部退回被检单位，令其重新检查、处理，然后再重新复检。凡是复检的产品，必须重新抽样。验收工作完成后，按规定编写验收报告，验收报告随产品归档，并送生产单位一份。,43,（3）入库检查工作的实施,入库检查工作应在测绘产品经生产阶段的验收合格后进行。入库检查包括抽样详查和全数概查两道流程。入库检查采用简单随机抽样的方法，按检验批中的单位产品数量的10抽取样本。对抽样样本进行详查，并按规定进行批产品质量判定。经验收判为检验未通过的批，要将检验批全部退回被检单位，令其重新检查、处理，然后再重新数据汇交和申请检查验收；经检验为合格的检验批，可以对样本以外的数据进行后续的全数概查。在全数概查中如果发现产品不合格品数累计大于全批产品的合格判定数时，同样判为不合格检验批，全部退回被检单位，令其重新检查、处理，然后再重新数据汇交和申请检查验收。凡是复检的产品，必须重新抽样。经抽样详查和全数概查皆为合格的检验批，被检单位要对检查验收中发现的问题进行处理。,44,5.3.2分析要点,基础地理信息数据质量控制主要包括质量管理体系设计、检查验收技术规范设计、质检方法设计与工具软件研制。一般应重点掌握其组织实施流程、数据质量要求、质量评价方法、检查验收技术方法、以及质检软件设计研制等技术。数据质量检查验收的组织实施及作业流程，一般分为两级检查、一级验收、入库检查处理，可参考如下国家标准、行业标准、或项目规范：测绘产品检查验收规定CH 10021995测绘生产质量管理规定1997年7月测绘质量监督管理办法1997年8月,45,5.3.2分析要点,数据质量检查验收的质量要求，一般通过空间参考系、位置精度、属性精度、完整性、逻辑一致性、时间精度、表征质量、附件质量等方面加以约束，可参考如下国家标准、行业标准、或项目规范：数字测绘成果质量要求GB/T 179412008数字测绘成果质量检查与验收GB/T 183162008数据质量检查验收的数据质量评定，分为单位成果质量评定和批成果质量判定，可参考如下国家标准、行业标准、或项目规范：地理信息 质量评价过程GB/T 213362008地理信息 质量原则GB/T 213372008测绘产品质量评定标准CH 10031995150 000数字线划图（DLG）产品检测与评价150 000基础测绘成果质量评定CH/T 10172008,46,5.3.3样题,根据此技术设计书的内容，依据有关标准、规定进行案例分析：1.找错并改正上面的技术设计书中存在6处错误，请在找出的错误之处用下划线表示，并在卷边空白处改正。找对一处错误得分，改对错误再得分。技术设计书中的“略”处或内容不全处不需要作错误处理。2.综合分析题（1）简答题简述数据质量控制基本流程。简述数据质量检查主要技术方法。（2）分析题数据检查验收有哪些质量要求，各包括哪些质检内容。,47,5.3.4参考答案,（1）简答题简述数据质量控制基本流程。参考答案：数据质量检查验收的基本作业流程包括生产阶段检查验收和入库检查。生产阶段检查验收执行二级检查一级验收制，即：过程检查、最终检查和验收。过程检查由生产单位的中队(室)检查人员承担。最终检查由生产单位的质量管理机构负责实施。验收工作由各生产单位具有检验资格的检验机构负责实施。入库检查是建库阶段按照数据库设计要求开展的对生产成果的数据检查工作，入库检查一般采取两级流程实施，即抽样详查与全数概查相结合的方式。,48,5.3.4参考答案,简述数据质量检查主要技术方法。空间数据质量检查常用的技术方法和手段有三种：程序自动检查:通过设计模型算法和编制计算机程序，利用空间数据的图形与属性、图形与图形、属性与属性之间存在有一定的逻辑关系和规律，检查和发现数据中存在的错误。人机交互检查:数据中很多地方靠程序检查不能完全确定其正确与否，但程序检查能将有疑点的地方搜索出来，缩小范围或精确定位，再采用人机交互检查方法，由人工判断数据的正确性。人工对照检查:通过人工智能检查核对实物、数据表格、或可视化的图形，从而判断检查内容的正确性。具有简便、易操作的特点 不同的检查方法具有各自的优势，对于大型空间数据库的质量控制需要组合使用。根据不同的要素或内容，选择合适的方法。,49,（2）分析题,数据质量检查验收的要求，包括空间参考系、位置精度、属性精度、完整性、逻辑一致性、更新精度、元数据质量等方面。空间参考系：大地基准、高程基准、地图投影。位置精度：要素遗漏、多余的要素、几何位移、节点错误、线段错误、多边形错误、数字化方向、图形综合取舍；属性精度：要素分层正确性、属性值域检查、属性项之间逻辑一致性、要素代码及名称、境界数据、其他属性项的正确性完整性及结构一致性：数据组织、图号、分幅正确性、数据层的完整性、数据层命名、数据层格式、拓扑关系、属性表及结构等接边精度：图廓接边、图形接边、属性接边；更新精度：更新要素的完整性、已更新要素的合理性、更新要素属性的正确性、关系处理的合理性；元数据质量要求：结构正确性、值正确性。,50,5.4 数据建库案例,5.4.1背景材料 1.技术概况空间数据库技术逐渐代替了基于文件管理模式，对象-关系数据库管理系统是流行的解决方法，它是将复杂的数据类型作为对象放入关系数据库中，并提供索引机制和简单的操作，即在空间数据源之上增加一层软件（空间数据引擎）空间数据管理系统（SDBMSSpatial Database Management System），实现对空间数据和属性数据一体化管理。已出现多种空间数据库中间件，ESRI的Spatial Database Engine(SDE)、MapInfo的SpatialWare、Intergraph的GeoMedia等，吉奥的GeoSDE，超图Super的 Map SDX等，都是把空间数据（矢量数据中的几何数据、拓扑数据，栅格数据）以二进制数据块的形式存储在数据库中，属性数据以数据类型的形式存储。数据库厂商在数据库中也提供空间数据类型的支持，如Oracle的Oracle Spatial、Informix的Spatial Data-Blade。,51,1.技术概况,ArcSDE空间数据引擎(Spatial Database Engine)是ESRI公司针对空间数据的存储问题推出的一套空间数据库管理软件，从空间数据管理的角度可以将其看成是一个连续的空间数据模型，借助这一模型，我们可将空间数据加入到关系数据库管理系统(RDBMS)中去。ArcSDE融入RDBMS后，提供了对空间、非空间数据进行高效率的数据库接口，通过ArcSDE用户可以将多种数据产品存储于商用数据库系统中，并获得高效的管理和检索应用服务。通过分析国内外空间数据库的技术进展，针对DLG数据库集成业务的需求，借鉴已有空间数据库建设的经验，结合现有的软件环境和DLG数据库集成建库技术的路线，DLG数据库建库建设将采用Oracle+ArcSDE的空间数据管理模式，以满足对DLG 数据库海量数据的集成管理。,52,2.目标与任务,目标：对数据采集生产的成果进行检查和处理，对生产数据进行转换处理，形成规范统一的数据集；设计DLG数据库组织结构和系统功能，基于网络环境开发数据库管理系统，实现对DLG数据有效管理与分发应用，并与其他数据库进行数据库集成。任务：（1）生产数据入库检查DLG建库数据入库检查验收是对生产单位汇交上来数据，按建库要求实施的质量控制过程。入库检查从全局范围，把握重大质量问题，注重检查和处理各单位生产的数据之间、不同区域的数据之间、不同图幅数据之间不完整、不一致等问题，及要素之间关系协调（2）设计数据库数据组织结构DLG数据包含七大类要素（水系数据、居民地数据、交通数据、境界数据、地形地貌数据、居民地定位数据、其他数据等），数据库设计时应将数据进行合理的分类布局，进行数据的数据库存储。,53,2.目标与任务,（3）数据规范化处理1：5万数据生产采用的高斯6度分带投影，建库时需要转换到经纬度投影；数据层属性字段项名称为中文，需要转换为字符串；数据入库时需将要素的更新信息提取出放在单独字段中，保持标准国标码位数不变；把因图幅而分割的重要要素目标进行合并处理（4）系统结构及功能设计设计并制定符合多源数据集成管理和数据服务的技术架构，符合数据库集成的统一数据库平台，设计满足业务工作需要的系统功能。（5）开发数据库管理系统。进行DLG数据库集成管理系统的设计、开发和调试工作，以实现对DLG数据库安全管理、检索查询、输出、分析、元数据管理、专题图制作和信息服务等业务功能，编写技术设计文档和操作使用手册,54,3.数据库建库管理需求分析,（1）系统用户分析DLG数据库主要用于数据管理部门对数据库的维护、管理、数据服务等业务，及对数据库的查询浏览。用户类型包括三类：数据库维护管理人员包含对DLG数据库日常系统运行维护管理、数据库的更新、数据库的备份、数据库用户管理、用户权限管理等操作。数据加工与提供人员数据加工与提供人员主要是根据数据服务订单对DLG 数据库进行数据提取、加工，提供数据服务。内部人员数据查询浏览其他内部用户是在数据库授权的情况下可以对DLG 数据库进行浏览、查询等操作。,55,（2）系统功能需求分析,面对巨大的矢量空间数据集，如何对数据进行有效的管理，并能够及时向用户提供数据查询、数据检索、数据提取、数据加工等，这是数据库设计应该考虑的关键所在。DLG数据库的安全性尤为重要，应根据不同的用户设置不同的用户权限。对数据内容进行实时浏览，从而能够准确迅速地确定所需数据的种类、内容及范围；且要提供对数据库中各种数据进行基本操作，如数据裁切、数据拼接、数据格式转换、专题图制作等。DLG数据库建设的最终目的是向用户提供数据产品和信息服务。用户对数据的需求主要体现在：对空间数据目标要素的需求、数据格式的转换，以及相应的技术支持。所以，要能够满足用户多种多样的需求，良好的数据库结构是必须的。DLG数据库在数据查询检索、数据产品制作、数据分发服务及数据的应用开发，必须满足用户的需求，才能达到数据库建设的目标。,56,（3）数据库集成需求分析,数据库的建设采用的是分散建库的原则，目前所包含的10个数据库的建成时间不一致，形成了多个独立的数据库。DLG数据库的建设将按照数据库集成的统一技术框架，建成数据相对独立的数据库，同时预留与其它数据库集成的接口。本次DLG数据库建库只包含核心数据，计划将来在合适的时候增加其他非核心要素。因此DLG数据库的设计不仅要把核心要素存储好、管理好，更要为以后增加非核心要素提供可扩展的存储余地。同时，也要为DLG数据库与同比例尺的数据库以及其他比例尺数据库集成提供开放的数据接口。,57,4.建库技术路线,在DLG数据库系统结构中，系统C/S结构部分主要是核心业务模块，包括数据入库检查、安全管理、视图管理、查询检索、元数据管理、数据输出、数据分析、专题图制作、数据库维护等模块。这些模块在客户端通过中间件直接与数据连接，对数据进行操作。系统B/S结构部分是系统的数据服务模块，用户可浏览数据基本情况，如数据类型、数据范围、元数据信息，确定数据订单，通过中心内网传递到数据库，产生数据服务请求信息；用户可通过查询到订单状态，如正在处理、已经处理完毕等。应用服务层是解译应用层发出的请求，通过空间数据引擎ArcSDE对数据库进行相应的操作，并将结果通过中间件ArcGIS Engine RunTime 或ArcIMS反馈到应用端。应用模块，包括浏览查询、数据服务、数据库安全管理等业务应用。,58,数据库系统结构示意图,59,5.数据库建库流程,（1）数据整理由数据生产单位提交的1：5万矢量数据是6度高斯分带数据，入库时需要将数据投影转换到地理坐标；数据中属性项名称为中文，入库前需要将中文名称更改为英文名称（2）数据的预入库按照数据库整体结构的设计，按百万图幅范围将生产数据按照数据的存储要求入库到相应的数据层。（3）数据处理、修改临时数据库矢量数据是按照图幅为单元存放的，在图幅接边处可能会存在要素目标的断线，在这个过程中，对于线要素要将要素在图幅分割处进行连接使其连续；对与面要素要将由于图幅分割成多个目标进行合并生成一个目标。对于公路网、铁路网、行政区域等要将对应的原始数据进行重新整合生成。,60,5.数据库建库流程,（4）元数据整理DLG数据的元数据是按图幅为单位以文件方式进行组织的，该流程需要将元数据进行汇总整理，并将文本格式转换为关系表格形式，以利于元数据的入库。（5）数据正式入库把经过处理符合数据库设计要求的数据进行正式入库，形成正式的数据库成果。（6）数据库功能开发根据数据库功能设计，开发出一套方便对DLG数据库进行管理的功能模块。,61,5.4.2分析要点,地理信息数据建库建设主要包括入库数据检查验收与处理、数据库设计与建库、数据库管理系统开发。应重点掌握建库实施流程、建库数据质量要求与处理技术、数据库结构设计、管理系统功能设计与开发等技术。数据建库实施流程：包括入库数据检查验收、入库前数据处理、数据库设计、数据入库、数据库处理、管理系统设计与开发等。入库数据检查验收在数据质量生产检查基础上进行，一般采用抽样详查和全数概查相结合方式。数据库结构设计，概念结构、逻辑结构、物理结构设计数据库系统设计，网络、软硬件、存储环境，系统构架管理系统功能设计，数据入库检查、视图管理、查询检索、输入输出、数据分析、制图、分发服务、数据库维护、安全管理等。,62,5.4.3样题,1.找错并改正上面的技术设计书中存在5处错误，请在找出的错误之处用下划线表示，并在卷边空白