地理国情监测房屋建筑区变化数据质量和误差探讨

发表时间:2021/5/19   来源:《科学与技术》2021年第4期   作者:李佳怡[1] 王永梅[2] 王强[3]
[导读] 为了进一步有效提高地理国情监测普查数据的质量

        李佳怡[1] 王永梅[2] 王强[3]
        武警工程大学信息工程学院[1],山西省测绘地理信息院第三分院[2],地理信息工程国家重点实验室[3]
        摘要: 为了进一步有效提高地理国情监测普查数据的质量,本文以房屋建筑区为例,从地理国情监测工作房屋建筑区采集流程为切入口,深刻分析房屋建筑区变化数据采集时影像套合、作业员认知水平和操作失误以及计算取舍的选取等因素对数据质量好坏和误差产生的影响,通过分析总结为今后提高地理国情监测工作质量提供依据。

一、地理国情监测概述
        地理国情监测是综合利用3S等现代测绘技术,综合各时期测绘成果档案,对地形、水系、湿地、冰川、沙漠、地表形态、地表覆盖、道路、城镇等要素进行动态和定量化、空间化的监测,并统计分析其变化量、变化频率、分布特征、地域差异、变化趋势等,形成反映各类资源、环境、生态、经济要素的空间分布及其发展变化规律的监测数据、地图图形和研究报告等,从地理空间的角度客观、综合展示国情国力以及城市发展状况[1]。
        开展地理国情监测是为了系统全面的、动态掌握我国地表自然和人文地理要素状况、发展趋势和相互关系。对于房屋建筑区相关数据的采集以及增量分析工作,为政府部门和城市发展规划部门提供可靠的地理信息决策支持和数据支撑[2]。然而在工作过程中发现在房屋建筑区采集和增量分析的过程中,有很多因素导致对分析结果的影响。本文从房屋建筑区的数据采集过程为着手点,探讨其中误差可能的来源及产生的原因。
二、房屋建筑区数据采集工作
1.地理国情监测简要工作流程

图1 地理国情监测简要工作流程
        地理国情监测变化区域的工作,可以简略地描述为以下的工作流程如图1。以任务区的遥感影像数据为主要数据源,通过影像纠正、融合、增强等处理后生成正射影像图,并叠加前一期的监测矢量成果数据,对其变化区域进行判别和更新。这部分的工作分为计算机自动处理、作业员内业数据采集和外业核查三个部分。最后将数据成果进行整理,得到变化区域成果数据。
2.房屋建筑区数据采集
        在房屋建筑数据采集中,根据房屋建筑的集聚程度和规模分为多层及以上房屋建筑区、低矮房屋建筑区、多层及以上独立房屋建筑、低矮独立房屋建筑以及废弃房屋建筑。主要区分为房屋建筑区和独立房屋建筑两种类别。
        房屋建筑区的采集要求中有几个指标:①其最小图斑实地面积1600 m2。②根据房屋建筑高度、结构、排布规律、建筑密度以及外部道路和其他明显界限确定的房屋建筑去内,理论上图斑面积小于最小采集图斑面积,是可以不用采集,而要按照“就近就大”和“自然优先”合并。③纯粹房屋建筑的占比应在10%以上,低于10%范围内房屋建筑应分别按照独立房屋归类。
3.房屋建筑区变化量采集更新的特点
    相比较植被覆盖影像上有较强的特征优势,采集数据时房屋数据在形状上也较为规则,内业判读较为明确;房屋建筑区采集的尺度不易把握,类别容易误判,例如:楼层高度、拆迁区域房屋密度;由于房屋高度较高,尤其多层建筑区,会受到影像拍摄角度倾斜的原因,造成位置及面积采集容易产生偏差。
三、数据质量和误差分析
        地理国情监测的工作过程中从数据的获取、处理到分析,误差是累积产生的,在数据生产的各个流程比如图像的矫正、人工的判读、影像的套合、作业员的操作等都会引入误差和质量问题,产生累积误差,误差的累积对变量的提取产生较大的影响[3]。以下我们重点就房屋建筑区产生累积误差的原因进行分析。
        1.影像套合误差:前期正射影像和普查/监测成果数据与新的正射影像和监测成果套合误差。主要分为两个部分,正射遥感影像的误差和近期监测成果矢量的误差。正射遥感影像的误差主要由于影像拍摄角度、时间、坐标系、自然条件等造成;以及其属性误差,主要由于控制点的选取、几何校正、图像增强等手段操作时引起的误差。
        近期监测成果矢量数据的误差主要来源于之前采集精度不高等原因,造成新影像和旧的数据在套合过程中产生偏差,以及不同来源的数据采集标准不同,如图2。这种误差的产生,由于前期数据的不完全套合,会导致后续工作误差累积。不仅浪费了采集员的时间,也对采集员的判断经验和能力有较强的需求。
      
        图2  影像与矢量数据的套合
        2.作业员认知水平和操作情况:由于作业员的认知程度参差不齐,对于拍摄影像角度、影像精度等常见的套合误差、房屋建筑区的合理倾斜精度问题(如图3)、以及独立房屋和房屋建筑区的区分、低矮房屋与多层及以上房屋的区分,房屋与其他构筑物的区分等等,都与作业员的认知水平有很大的相关性。由于作业员经验不够,或者业务不够熟练,疲劳程度和采集速度也会产生不同的影响,导致错误归类、图斑合并错误、画图中取舍难以定夺、作业时间过长等。这类型的误差会致使要素增量分析出现错误,例如由于影像处理不到位,导致某块图斑认定为变化图斑,但其实该图斑并未变化。
        
        图3  房屋建筑区影像倾斜
        3.计算中取舍的误差:根据房屋建筑区的采集要求中的指标,作业员
        
        图4  面积不足1600m2采集为独立房屋
最小采集图斑面积不符合采集规范要求。“合并”工作对数据采集人员的综合素质要求很高,例如图4,作业员采集了面积小于1600m2的房屋为独立房屋。作业过程中虽然有统一的数据采集规范,但人员在主观认知差异,仍会出现采集的标准不一致。
四、总结
        在地理国情监测工作中,影响房屋建筑区变化区域提取精度的因素有很多,主要集中在作业员判断和前后期标准不一等原因,在今后的工作中,应该不断提升作业员的判断能力和专业素养。基本采集的数据误差较多较大,则会影响后期数据成果的使用效率和成效,数据精度越高,使用价值越大,才能更好地体现国情监测数据对城市规划、城乡建设等工作的决策意义。

参考文献:
[1]谭继强,刘亚东,于庆国,韩凉.地理国情普查质量控制的因素分析及对策[J].测绘与空间地理信息,2014,37(06).
[2]郝中豫,罗名海,肖琨,梁武卫.关于地理国情普查房屋建筑区采集规则的思考[J].地理空间信息,2015,13(02).
[3]付蓉,范志坚.浅析地理国情普查数据处理的误差和质量控制[J].测绘与空间地理信息,2015,38(10).
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