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测绘项目中GIS数据建库工程管理的应用探究

发表时间：2020/10/20 来源：《基层建设》2020年第19期作者：耿加伟

[导读] 摘要：GIS数据建库工程管理是一个综合性的技术整体，其本质是通过建立起一个标准。

        蚌埠市勘测设计研究院安徽蚌埠 233000
        摘要：GIS数据建库工程管理是一个综合性的技术整体，其本质是通过建立起一个标准。规范的数据建库以及应用流程，结合标准化的程序，实现数据建库中的各项应用功能，并且在这个过程中实现质量方面的控制，进而提升测绘精度以及效率。
        关键词：GIS数据建库；工程化管理；测绘项目
        随着我国高新科技技术的不断发展，国外的数据管理技术逐渐被引入。通过利用工程化管理思路对GIS数据建库工作进行管理，GIS数据库建设的效率有了大幅度提升，并且整个建库流程更加科学化、精准化。本文首先对GIS数据建库工程化管理思路进行了阐述，然后结合GIS数据建库的事迹情况，对该技术在测绘项目中的应用进行了相应探讨。
        一、GIS数据建库工程化管理
        GIS数据建库工程化管理中最为重要的就是整个工作的建库流程以及质量控制工作，从现代化管理学的角度上分析，只有确保工作中各项工作标准化、精准化，工作中产生的数据质量才能得到保证，并且结合精细化管理理念，还能够让工作中各项工作内容更加合理。GIS数据建库工程化管理主要体现在CAD数据处理、数据格式处理、要素属性处理、主句建立等方面，在建库的过程中需要对每一个环节的工程进行严格审查[1]。
        FME（Feature Manipulate Engine）是国外新进的空间数据构建软件，它对数据库的建构方法没有直接应用注册报表，所以单台极其就可直接复制数据内容，数据库建构工作因此得到简化，许多应用的便捷性得以提升。GIS数据建库工程化管理采用的系统设计方式有着开放性的特征，所以系统整体呈现出较高的灵活性，用户在使用的过程中，能够根据自己的需求随意进行调整。并且，系统中每一个大的版块都会被分割为小的子系统，这些子系统的功能就更具有针对性，系统整体更能够满足人们的实际需求。
        二、GIS数据建库工程管理主要技术指标
        系统采用的开发环境一般为Visual C# 2005以FME（Feature Manipulate Engine）为基础平台进行系统开发。
        （一）C#开发技术指标
        C#是C、C++衍生的编程语言，相对C、C++来说，C#编程语言更加简单，其实用价值更高，但是C#编程语言又依托于C、C++。采用C#的原因，一方面因为C#优越的应用特性；另一方面则是因为C#和Visual Basic的契合度更高，系统开发的效率得到了显著提升。
        （二）FME Objects NET API
        FME（Feature Manipulate Engine）Objects NET API，没有使用传统的注册表，所以许多应用只需要执行简单的拷贝命令即可，无需再次开发安装程序，系统开发流程得到了简化[2]。并且，应用程序不会锁定于assembly，在升级DLL的过程中无需关闭系统程序。
        （三）参数设计技术指标
        要素分类表、几何类型控制表、系统限差等等转换过程全部都整合到同一个数据库中，参数设计方式趋于标准化，用户可以通过简单的操作，就能够实现对系统以及数据库的修改。
        （四）系统设计技术指标
        系统设计需要遵循灵活、开发的设计原则，系统设置参数可直接开放反馈给用户，各个功能能够尽可能的分解成一个个小的功能，用户能够通过某一个大功能版块，找到该版块下的诸多小功能，从而提升系统的灵活性、针对性。
        三、GIS控制数据库标准化设计
        何为GIS控制数据库标准化设计？标准化是系统运作的基本依据，也是构建数据库质量监控环节的重要因素，GIS控制数据库标准化设计重要体现在以下几个方面：第一，数据集合类型控制表只能够在转换的过程中使用；第二，GIS数据建库中的各项要素需要仔细设置，要素的层次、编码、名称，都需要通过标准化的建构顺序连接在一起，并且要结合系统开发的需求对这些要素进行分类；第三，元数据表的构建，元数据表中有着大量的数据信息，其中不仅包括系统在运作中的动态数据，同时也记录了所有有关质量控制的相关数据，所以构建元数据表能够让系统质量监测更加完善；第四，要素表结果构建，要素表的结构能够保证GIS数据库中数据的准确性，要素表的编制需要遵守《数据结构编制规程》，从而让系统中各项数据能够直接进行修改以及设置[3]。

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        四、测绘项目中GIS数据建库工程管理的应用
        （一）源数据分类检查
        源数据分类检查是GIS标准化数据建库工程管理中的重要应用方式，数据库根据事前编制好的程序，结合程序要素构建的条件，对符合要求的数据进行分类处理、现实，从而保证数据不出现丢失、出错的情况。
        （二）源数据几何类型检查
        源数据几何类型检查是数据检查的高级方式，检查的数据更多，并且该检查方式的效率、针对性更强，该应用方式的主要目的和源数据分类检查相同，都是防止数据内容出现丢失、出错等等问题。此外，结合FEM的实际功能，能够将数据库中的要素全部结合起来，从而实现源数据的相互转换，达到提高系统构建效率的目的。
        （三）属性定义检查
        GIS空间数据初步建库之后，就需要进行属性定义，这一点有着极其重要的作用，不能出现差错。数据的长度、名称、类型，都需要进行属性定义检查，然后再根据标准化规程来进行处理，这样既能够保证系统的正常运作，同时也能够实现数据构建的重复检查。并且，还能够根据数据库中存在的标准化数据内容，对此后构建的数据内容进行对比，进而让开发人员、用户得到想要的数据内容。
        五、案例分析
        （一）项目简介
        在某单位视频数据建库的项目中，利用数据内容可视化以及空间分析方法，就可大幅度提高视频数据的管理以及使用效率，强化了视频数据的应用价值。该项目主要采用“外业采集”的方式进行，首先，该单位对项目进行了过程检查、区域检查、最终检查；其次，本项目开展方式完全按照国家现行标准、行业标准生产测绘结果进行。
        （二）检验参数
        参数的检查一直以来都是GIS数据建库的重点内容，本项目结合实际情况，从数据建库的主要目标出发，综合分析项目相关的影响因素以及国家相关技术标准，从而确定数据建库的基本参数。项目开展主要分为以下几个部分：数据采集、数据建库、文档编写。通过有效分析，得出影响质量的因素有：成果点数量、系统管理、成果点属性、数据库结构、系统维、资料质量、系统架构护、文档文字编写、运行环境、数据库质量、系统功能。这些质量元素下缺少质量子元素，所以数据建库最终质量监控缺乏针对性。在项目实际开展的过程中，需要结合项目实际情况以及用户需求，自定子质量元素，记“属性精度、数据完整性、逻辑一致性。”
        （三）检验方法
        为提高对质量因素的检测效率，结合项目构建数据体量大、数据种类多、外业情况复杂等等问题，提出以下几种检验方法。
        1、批量出图检验
        通过应用ArcGIS 10中的制图功能，实现对轻松、便捷的专题图批量生产，用户只需要配置专题图模板就能够达到相应的检验要求。
        2、分类符号、分类标注多属性检验
        信息数据复杂性强是GIS数据建库的主要特点，也是数据检验的难点。常用的质检方法为“人工检测”，这种检测方法效率较低。本项目结合地形测量技术，用专业测量地形技术手段，将属性信息直接在图面上显示了出来，从而达到质检的目的。
        （四）质量统计评价
        质量统计评价是GIS数据建库的另一个难点，空间数据质量的优劣性也是决定数据建库质量的关键，但是目前所应用的评价方法，其针对性、准确性、综合性都存在一定的问题。结合项目实际情况，成果形式和标准测绘结果存在一定的差异，所以在质检的过程中，需要将质量统计评价要求把握在标准要求的基础上。
        结束语
        综上所述，标准化程序目前在GIS数据建库中得到了广泛应用，有效减轻了工作强度，提升了工作效率。让GIS数据建库工作变得更加简单，数据库中的各项内容也更加准确，目前该技术方式在规划、地质等等部门也得到了广泛应用。
        参考文献：
        [1]谢伟秋，李琳琳，刘振荣.GIS专题数据采集与建库项目质检研究[J].测绘与空间地理信息，2016（8）.
        [2]孙峰，徐星明，刘升传，et al.沈阳市工程地质地理信息系统建设与应用[J].城市勘测，2016（3）：155-157.
        [3]姚的梅，李传钦.有关测绘数据的GIS建库及其应用探讨[J].内蒙古煤炭经济，2017（19）.