基于数据检查的测绘质量系统化控制研究
如何进行测绘技术的标准化与质量控制
如何进行测绘技术的标准化与质量控制测绘技术是现代社会中不可或缺的重要工具，它在国土管理、城市规划、基础设施建设等方面发挥着至关重要的作用。
然而，由于测绘技术的特殊性，其标准化与质量控制显得尤为重要。
本文将探讨如何进行测绘技术的标准化与质量控制。
首先，标准化是保证测绘技术质量的基础。
测绘技术是高度专业化的领域，涉及到的测绘方法、仪器设备、数据处理等方面都需要有明确的标准。
标准能够规范测绘技术的操作流程和结果评估，提高测绘数据的准确性和可信度。
在测绘工作中，建立符合国际标准的测绘技术规范和标准化体系，对于实现测绘成果的可比性和互操作性具有重要意义。
其次，质量控制是提高测绘技术可靠性的重要手段。
在测绘项目中，精确的数据是确保项目顺利进行和取得准确结果的基础。
质量控制工作包括对测绘设备的检验校准、测绘数据的验证评估等方面。
通过合理的质量控制工作，可实现测绘数据和结果的有效管理和监控，及时发现问题并加以修正，从而提高测绘工作的准确性和可靠性。
标准化与质量控制的具体工作从测绘技术的各个环节入手。
首先，在测绘前期的规划阶段，需要制定合理的测绘项目计划和技术方案。
这包括明确项目的测量目标和要求、选择适当的测绘方法和仪器设备、确定数据处理与管理策略等。
同时，还需要建立标准化的项目档案管理体系，对项目过程进行记录和跟踪，以便于后期的质量控制和溯源。
其次，在测绘过程中，需要严格按照标准化流程进行操作。
这包括现场测量、数据采集与处理、控制点的建立等环节。
在现场测量方面，需要选择合适的测量方法和仪器设备，进行校准和检验，确保其准确性和稳定性。
数据采集与处理方面，需要采用统一的数据格式和标准，进行数据的验证和查错。
同时，控制点的建立也是重要的一环，需要遵循国家标准和规范，保证控制点的稳定性和可靠性。
最后，在测绘结束后，需要进行质量评估与验收。
这包括对测绘成果的准确性和可靠性进行评估，以及对测绘项目的质量进行整体验收。
质量评估可以采用多种方法，如检查、复核、比对等，确保测绘数据和结果符合标准要求。
测绘技术中的地理信息系统数据质量控制方法介绍
测绘技术中的地理信息系统数据质量控制方法介绍地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合，并进行处理、分析和呈现的技术体系。
在测绘技术中，GIS数据质量控制是保证测绘成果准确性和可靠性的重要环节。
本文将介绍几种常用的地理信息系统数据质量控制方法。
一、数据完整性控制数据完整性控制是指检查和验证所采集的地理空间数据是否完整，并排除数据丢失或遗漏情况。
数据完整性控制可以通过对比源数据和目标数据的数量和属性进行比对，或者利用拓扑关系、逻辑关系等方法进行验证。
例如，在进行道路等基础设施数据采集时，可以通过采集车辆轨迹和导航信息来验证采集的道路数据的完整性。
二、数据精度控制数据精度控制是指通过各种方法和技术手段来保证地理信息系统中采集的数据精度符合要求。
数据精度控制的核心是建立精度控制模型，对采集的数据进行误差分析和精度评定。
常用的精度控制方法包括误差分析、控制点放样和精度评定等。
例如，在地形图数据采集中，可以使用全站仪等高精度测量设备对控制点进行放样，并通过误差分析来评定数据的精度。
三、数据一致性控制数据一致性控制是指对地理信息系统中的数据进行一致性检查和校验，以保证数据之间的逻辑关系和拓扑关系正确无误。
数据一致性控制可以通过拓扑关系分析、逻辑关系检查等方法进行。
例如，在城市规划中，对道路、建筑物和绿地等要素进行拓扑关系检查，以确保数据之间的一致性。
四、数据更新控制数据更新控制是指对地理信息系统中的数据进行及时更新和维护，以保证数据的时效性和准确性。
数据更新控制可以通过建立数据更新管理系统和相关的数据更新规则来实现。
例如，在进行地图更新时，可以通过航空遥感数据等新的数据源对原有数据进行更新，同时借助人工智能和机器学习等技术手段提高数据更新的效率。
五、数据安全性控制数据安全性控制是指对地理信息系统中的数据进行备份、加密和权限管理等措施，以保证数据的安全性和可靠性。
数字测绘产品的质量检查与质量控制
数字测绘产品的质量检查与质量控制数字测绘产品是指基于计算机技术和数学模型构建地理信息数据库的产品，包括数字地图、数字高程模型、数字影像、数字地球等。
这些产品的质量对于地理信息系统的应用和决策具有重要影响，在生态保护、城市规划、资源开发等领域发挥着重要作用。
因此，数字测绘产品的质量检查和质量控制是非常重要且必不可少的。
数字测绘产品的质量检查是指对数字测绘产品的数据质量、时空精度、符号说明以及数据完整性等指标进行检查。
其中，数据质量是数字测绘产品的基础，并且是其质量的关键点之一。
通过对数据的源头、采集、整理、处理等方面进行检查，以保证数字测绘产品的数据质量达到可接受的标准。
时空精度是指数字测绘产品中数据所描述的位置和时间与真实位置和时间的误差程度。
时空精度的检查需要根据数字测绘产品的需求和使用环境进行，保证其符合需要的精度标准。
符号说明是数字测绘产品中重要的元数据，能够帮助用户理解产品，使用、分析和操作数据。
因此，对于数字测绘产品，符号说明的质量也是必须要检查的。
数字测绘产品的质量控制是在数据质量检查的基础上，采取一系列措施，保证数字测绘产品的质量符合标准，并且满足用户的需求。
数字测绘产品的质量控制包括两个方面：过程控制和输出控制。
其中，过程控制是指对数字测绘产品的生产和处理过程进行控制，以保证数据采集、处理和存储等环节的质量符合标准。
过程控制需要采用一系列有效的措施，例如建立标准化的数据采集和处理流程、完善数据质控制度、加强设备维护和管理等，以保证数字测绘产品的数据质量。
总之，数字测绘产品的质量检查和质量控制是数字测绘行业中非常重要的方向，需要根据不同的需要和环境采取一系列有效措施来保证数字测绘产品质量。
只有如此，才能保证数字测绘产品的质量符合标准，满足用户需求，并发挥其应有的作用。
测绘项目的质量控制
测绘项目的质量控制引言概述：测绘项目的质量控制是确保测绘成果准确可靠的关键步骤。
在测绘项目中，质量控制涉及到多个方面，包括数据采集、精度评定、数据处理等。
本文将从以下五个方面详细阐述测绘项目的质量控制。
一、数据采集的质量控制1.1 采集设备的选择与校准数据采集设备的选择对测绘项目的质量至关重要。
根据不同的测绘需求，选择合适的设备，如全站仪、GPS等，并确保设备的准确性和稳定性。
同时，对设备进行定期校准，确保其测量结果的准确性。
1.2 采集过程的控制在数据采集过程中，需要严格控制各项操作步骤，确保数据的准确性和一致性。
例如，在采集前需对测区进行充分的调查和规划，合理划定控制点和采样点的位置。
在采集过程中，要注意避免人为误差的引入，如操作不当、环境因素等。
1.3 采集数据的质量检查采集完毕后，需要对采集的数据进行质量检查。
通过对照控制点和参考数据，检查采集数据的准确性和一致性。
同时，对数据进行必要的清理和筛选，排除异常值和不合理数据，以提高数据的可信度和可用性。
二、精度评定的质量控制2.1 精度评定标准的制定在测绘项目中，需要制定相应的精度评定标准，以衡量测绘成果的准确性。
根据项目需求和行业标准，制定合理的精度评定标准，明确测量误差的容许范围。
2.2 精度评定方法的选择根据不同的测绘项目和数据类型，选择适合的精度评定方法。
常用的方法包括误差椭圆法、均方根误差法等。
通过对采集数据进行精度评定，可以了解测绘成果的准确性和可靠性。
2.3 精度评定结果的分析和报告对于精度评定结果，需要进行详细的分析和报告。
通过对误差分布、误差来源等进行分析，找出存在的问题和改进的空间。
同时，将评定结果及时报告给相关人员，以便及时采取纠正措施。
三、数据处理的质量控制3.1 数据预处理的控制在数据处理前，需要对采集数据进行预处理，包括数据格式转换、数据清洗等。
在预处理过程中，需要确保数据的完整性和准确性，避免因数据问题导致的处理错误。
测绘工程质量管理与控制测绘质量的探析
测绘工程质量管理与控制测绘质量的探析摘要：加强对测绘项目质量的管理，对测绘项目的质量进行控制，已经是工程公司的一个重大课题，这个课题的特点决定了，有关工作人员在工程测绘工作中，要想提升工程测绘的总体水平，就需要不断地探索和创新新的测绘管理方法和测绘项目的质量控制方法。
因此，本文所描述的内容和提出的措施，对加强测绘工程质量管理与控制的改革具有一定的理论意义，对指导测绘工程质量管理与控制的改革路径也具有一定的现实意义。
关键词：测绘工程；质量管理；控制；测绘质量1测绘工程概述及质量管理重要性分析1.1测绘工程质量管理概述随着社会总体经济的持续发展，城市化的进程也得到了有效的推进，人们越来越重视和重视基础设施建设的质量，并对其质量提出了新的要求。
在具体的施工过程中，测绘项目起着举足轻重的作用，并通过规范的管理与监管，为施工人员提供准确的数据。
与此同时，在测绘工程的开展中，要注重工程质量和经济性，质量管理是测绘工程有效运行的重要保证。
所以，在对测绘项目的质量进行控制时，必须采取适当的方法，提高工作人员的整体观念，才能有效地提高测绘项目的质量。
1.2测绘工程系统控制对于整体质量的影响对测绘项目进行系统控制，将直接关系到整个测绘项目的质量和数量。
在测绘系统中的控制，主要指的是对施工中的各种工作进行协调，监督并管理测绘工作的有序开展，确保测绘的准确性。
当前，我国在进行测绘项目时，能准确把握测绘项目的特征，进行规范的测绘工作，从而有效地提升了测绘项目的总体质量。
1.3测绘工程质量管理的重要性分析若要进行基础设施、信息化，最基本的是要确保测绘项目的质量。
只有对测绘工程的质量进行有效的控制，才可以提升测绘工作的水平，实现测绘工程的可持续发展，还可以确保基础设施建设在质量上和数量上的稳步提升，为测绘工程取得综合效益创造了有利的条件。
2测绘工程质量管理的关键点分析2.1针对人员方面的管理在测绘工程的具体实施中，人是最基本的条件，只有对人进行好的管理，才能为工程的顺利实施创造有利的条件。
如何进行测绘数据的质量控制
如何进行测绘数据的质量控制测绘数据的质量控制在现代测绘技术中起着至关重要的作用。
准确、可靠的测绘数据是建设、规划和管理各类工程和地理信息系统的基础。
因此，对于测绘数据的质量进行严格控制是至关重要的。
一、质量控制的目标测绘数据的质量控制旨在保证数据的准确性、可靠性和一致性。
准确性是指数据与真实值的接近程度，可靠性是指数据的稳定性和可信度，一致性是指数据在不同时间和地点具有一致性。
通过质量控制，可以确保测绘数据的质量符合要求，以提高数据的可靠性和应用价值。
二、数据采集的质量控制数据采集是测绘工作的第一步，对其进行质量控制至关重要。
首先，需要对测绘仪器进行校准和检测，确保其准确性和稳定性。
其次，要选取合适的观测方法和参数，以保证测量结果的准确性。
同时，要对测绘现场进行严格管理，防止外界干扰和误差的产生。
三、数据处理的质量控制数据处理是对采集到的原始数据进行处理和分析，以得到可用的测绘数据。
在数据处理过程中，需要进行一系列的质量控制措施。
首先，要对原始数据进行预处理，如误差排除、数据过滤等，以提高数据的可靠性。
其次，要对数据进行质量评估，检查数据是否满足要求，并对不符合要求的数据进行修正或剔除。
同时，还需要进行数据校核和验证，以确保处理结果的准确性和一致性。
四、数据发布的质量控制对于测绘数据的发布，同样需要进行质量控制。
首先，要对发布的数据进行审核和验证，确保数据的准确性和可靠性。
其次，要进行数据的标准化和分类，以便用户能够方便地使用和查询数据。
同时，还要建立数据更新和维护机制，保证数据的时效性和可用性。
五、质量控制的技术手段在测绘数据的质量控制中，可以运用一系列的技术手段来提高质量控制的效果。
例如，可以使用全站仪、卫星定位系统等先进的测绘仪器，以提高数据采集的准确性和稳定性。
同时，还可以利用遥感技术、地理信息系统等辅助工具，对数据进行处理、分析和展示，以提高数据的可靠性和应用价值。
六、质量控制的重要性和挑战测绘数据的质量控制对于现代社会建设和发展至关重要。
数字化测绘研究方案
数字化测绘研究方案一、引言数字化测绘是现代测绘领域的新兴技术，利用计算机技术和遥感技术等手段进行地图或地理信息的获取、处理和管理。
本文旨在制定一项数字化测绘研究方案，探讨数字化测绘的优势、方法和应用领域，旨在促进测绘领域的数字化转型。
二、优势分析1. 数据获取更加精准：数字化测绘借助遥感技术和全球定位系统（GPS）等技术，获取到的数据更加准确、全面，避免了传统测绘中人为主观误差的问题。
2. 数据处理更加高效：数字化测绘利用计算机处理数据，大大提高了数据处理的速度和效率，同时也减少了人力成本和错误率。
3. 数据管理更加方便：数字化测绘将地理信息以数字形式存储，可以更加便捷地管理和共享数据，提高数据利用效率和数据安全性。
三、研究方法1. 数据获取通过遥感技术获取卫星、航空等影像数据，并结合GPS获取地理位置信息。
可以选择高分辨率、多光谱等影像数据，以及高精度的GPS设备。
2. 数据处理利用图像处理、地理信息系统（GIS）和计算机视觉等技术，对获取到的影像数据进行处理与分析，提取出地理信息要素，并进行数据质量控制。
3. 数据管理建立数字化地图数据库，采用空间数据库和关系数据库相结合的方法，对地理信息进行持久化存储和管理，并提供数据查询和更新功能。
4. 数据应用将数字化测绘的数据应用于城市规划、土地利用分析、环境保护、交通管理等领域，为决策提供可靠的地理信息支持。
四、应用领域1. 城市规划与管理：数字化测绘为城市规划部门提供高精度的地理信息数据，帮助规划者更好地进行土地利用和城市更新规划。
2. 地质环境监测：利用数字化测绘技术，可以实时地监测地质灾害风险，提供科学依据，为地质环境管理和预防措施的制定提供支持。
3. 农业资源管理：数字化测绘可以为农业部门提供土壤、降雨、植被等农业资源的精准数据，辅助农业生产和资源管理。
4. 基础设施建设：数字化测绘可以提供各类基础设施的准确位置和地理信息，为交通、水利、能源等基础设施建设提供重要参考。
工程测量信息化和测绘工程质量管理研究
工程测量信息化和测绘工程质量管理研究摘要：随着科技日新月异的进步，传统测绘方法日益受到人员素养、自然环境等诸多因素的限制，从事这项工作需要耗费大量资源和时间，并且测量成果在很大程度上存在误差，往往不利于后续工作的顺利推进。
为此，本篇文章着重对工程测量的信息化以及测绘工程品质管理进行深入研究，明确工程测量信息化所具备的优势和鲜明特征，准确把握信息化技术发展的关键环节，同时，也将对仪器设备管理、人员管理以及文档管理等方面进行深度讨论。
经过充分调研研判后发现，从一全局、系统性的视角出发，实行行之有效的品质管理策略，将有助于提升测绘工程品质的治理水平，保障测量成果的完整性以及精准度。
关键词：工程测量；信息化技术；测绘工程；品质管理；信息化测绘1 工程测量信息化技术剖析1.1 城市地理信息共享规范工程测量信息化技术的实际运用务必基于信息化测绘体系的整体架构之上，而在此当中，最为关键的就是各个管理平台的无缝衔接以及信息的流畅流转，从而实现在所有应用系统之间的互联互通以及资源共享，真正展现出信息化测绘的独特魅力。
要想达成这一目标，我们就需要紧锣密鼓地推进城市地理信息共享标准化建设的进程，全面深化地理模型构建、组织管理体制、数据采集手段、共享服务体系等方面的完善，健全地理基础框架以及地理信息分类标准、数据质量标准、分发服务规范等相关内容，全力确保信息的及时更新以及高效共享，从而进一步提高信息化测绘的整体工作质量以及效率。
1.2 智能化移动测量技术的应用智能化移动测量技术融合了空间同步技术、多传感器集成技术、移动信息实时传输技术、自动提取技术等多元化先进技术，在无人航空器和测量机器人的鼎力支持下，能够实现智能化、无人化测量操作，大幅降低了人工野外测量的参加度，对于减轻劳动负荷，提升测量精度，保障生产平安均具有至关重要的意义。
例如，针对无人机信号中断及曝光延迟的难题，可通过无人机PPK技术予以有效克服，进而实现无人机免像控航测的优质要求，其作业覆盖范围更广，更便于大比例尺测图任务的完成。
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基于数据检查的测绘质量系统化控制研究摘要:本文基于笔者多年从事城市测绘产品检验的相关工作经验,从测绘产品监督检验的视觉出发,以城市测绘工程质量管理与质量控制思路为研究对象,研究探讨了质量管理的内涵及质量的系统化控制管理方法,全文以质量检查点为线索,探讨整个流程中的数据检查方法,相信对同行能有所裨益。
关键词:测绘工程测绘系统化管理数据检查过程控制1 质量管理的内涵质量,作为劳动产品的本质属性和内核,一直是全体消费者和全社会共同关心的问题。
在人类社会产生和发展的各个阶段,人们都在不同程度地关心着劳动产品的质量。
随着社会的进步和现代工业的发展,人们开始关心产品生产过程中对质量的监控、检测和管理。
质量管理可以分为传统质量管理和现代质量管理。
传统质量管理也称为事后检验的质量管理。
它主要是对己有产品的质量进行检验、分析,发现产品中有关若干质量指标的分布状况。
现代质量管理主要包括统计质量控制和全面质量管理。
它是对产品生产过程及与产品质量有关的整个系统进行分析、控制和管理。
统计质量控制,就是主要运用数理统计方法,从产品质量波动中找出规律性,消除产生波动的异常原因,使生产过程的第一个环节控制在正常的、比较理想的生产状态,从而保证最经济地生产出符合用户要求的合格产品。
这种质量管理方法,一方面应用数理统计技术;另一方面它侧重于生产过程的控制,做到预防为主。
这样,质量管理就从单纯的产品检验发展到对生产过程的控制,并为实行质量标准化提供了合理依据,从而把质量管理提高到一个新的水平。
全面质量管理是质量管理工作的又一大进步。
统计质量控制着重于应用统计方法控制生产过程质量,发挥预防性管理作用,从而保证产品质量。
然而,产品质量的形成过程不仅与生产过程有关,还与其他许多过程、环节和因素相关联。
这不是单纯依靠统计质量控制所能解决的。
全面质量管理是更适应现代化大生产对质量管理整体性、综合性的客观要求,从过去局部性的管理进一步走向全面性、系统性的管理。
随着全面质量管理(TQM)理论和ISO9000体系的发展及其应用,应该在测绘管理和生产中充分应用测绘质量管理体系(QMS),强化内在、外在竞争力,特别是在提高测绘产品质量,确保测绘产品精确性和可靠性,树立测绘品牌,以此加强在测绘市场中的竞争优势。
全面质量管理作为成熟的质量管理理论,其实践性在近半个世纪己为众多社会组织所验证,在测绘管理和生产管理中予以运用,建立测绘质量控制体系己经势在必行。
2 城市测绘工程概述测绘是采集、量测、处理、分析、解释、描述、分发、利用和评价与地理和空间分布有关数据的一门科学、工艺、技术和经济实体,具有基础性、前期性和公益性和特点。
测绘产品是反映地表上的自然、人工要素及其在地理空间的位置和属性信息的,而这些信息是社会发展和经济建设的各行各业需要利用和必须依赖的基础。
而工程测量是把工程地区各种地面物体的位置和形状,以及地面的起伏状态,用各种图例符号,依照规定的比例尺测绘成地形图,或者用数字表示出来,为工程建设的规划设计提供必要的图纸和资料。
要测绘的地球表面形态以及地物地貌虽然复杂多样,但其形状和大小均可看作是由一些特征点的平面位置和高程所决定的。
测绘工程的主要任务有控制测量,碎部测量,线路测量,施工放样,数据处理等工作。
2.1 现代测绘工程的特点现代测绘工程的主要特点概括起来就是“六化”和“十六字”。
“六化”即测量内外业作业的一体化、数据获取及处理的自动化、测量过程控制和系统行为的智能化、测量成果和产品的数字化、测量信息管理的可视化、信息共享和传播的网络化。
“十六字”是精确、快速、可靠、实时(动态)、遥测(遥控、遥传)、集成、简便、安全。
组织测绘工作应遵循的原则是“从整体到局部”、“先控制后碎部”,这样可以减少误差的累积,保证测图的精度,可以分幅或分区测绘,加快测图进度。
2.2 现代测绘工程的发展趋势现代测绘工程的发展趋势。
(l)以测量机器人为代表的智能和自动化系统的广泛应用;(2)基于知识和数据挖掘的工程信息系统;(3)从土木工程测量和三维工业测量到人体医学测量;(4)多传感器的集成和混合系统;(5)GPS、GIS、尺S、TPS和激光扫描系统等多S技术集成与融合;(6)大面积空间数据的快速采集和处理;(7)精密数据处理和海量数据处理方面的数学物理建模;(8)信息服务的网络化和可视化。
3 城市测绘工程质量保证体系质量保证体系的系统功能,在于沿着科学的工作程序和管理程序,及时地获取各种应有的质量信息,进行判断、加工、储存、传送,最后以指令信息作为反馈加以输出,通过改善体系的要素,实现体系应有的控制状态,求得需要的质量保证。
质量保证体系的构成要素有目标值系统,程序标准,工作标准,组织系统,管理点,信息管理,体系评价。
4 城市测绘工程质量管理系统要素质量管理系统的基本组成单元称为质量管理系统要素。
根据GB/T19001-ISO9001标准提供的质量管理系统和质量保证的通用模式可以看到,质量管理系统包含四大过程要素,即管理职责,资源管理,产品实现,测量、分析和改进。
如图1所示。
5 质量的系统化控制管理质量管理是由一系列系统的特定的概念组成的一个合乎逻辑的理论的概念体系,它包括质量、质量环、质量方针、质量计划、质量控制、质量保证、质量审核、质量成本及质量体系等。
质量控制是为了通过监视质量形成过程,消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素,以达到质量要求,并获取经济效益而采用的各种质量作业技术和活动。
质量控制活动主要是指为了达到和保持质量而进行控制的技术措施和管理措施方面的活动。
系统思想的出现彻底改变了人们的思维方式,使人们能够认识客观世界的本质联系和内在规律。
系统工程是用科学方法规划和组织人力、物力、财力,通过最优途径的选择,使工作在一定时期中取得最合理、最经济、最有效的成果。
这里所指的科学方法是指从整体观念出发,通过通盘筹划,合理安排整体中的每一个局部,以求整体的最优规划、最优管理和最优控制,使每个局部都服从一个整体目标,做到人尽其才,物尽其用,以便发挥整体优势,力求在这个系统中避免发生损失和浪费。
质量的系统控制就是将系统工程应用于质量控制。
5.1 质量管理点测绘工程的质量管理点应分别设定在人员、设备和数据采集过程上。
人员的质量管理点主要是人员的能力水平能够胜任工作岗位,应达到一定的学历、职称、工龄、业绩、培训等。
设备的质量管理点是年检和使用前的检校,以确保设备工作正常,满足工程使用。
测绘工程数据采集过程的质量管理建立三个固定管理点。
第一,己知数据的检查；第二，控制数据的检查;第三,地形要素,图形,碎部数据的检查。
另外在控制网的布设,观测,平差和地形要素的采集,图形编辑等过程中根据需要建立临时管理点。
5.2 数据检查测绘工程数据的质量检查,是保证地形建模和数据库数据正确性的基础,这里的检查包括图形数据、属性数据、风格检查、拓扑检查这几个方面。
5.2.1 图形检查数据在整理,转换的过程中可能产生各种各样的错误(悬点、缺边等),使得图形在进行拓扑运算的时候出现错误,所以必须进行图形检查。
具体的图形检查包括以下三个方面。
第一，错误图形记录检查:检查图层中是否存在如悬点、缺边等错误的图形记录:第二，环状图形面积检查:检查图斑的面积和图斑与自身相交造成面积不等的情况;第三，面积检查:检查每个行政区域内部图层的图斑面积与该行政区域面积之间的误差是否在容许范围之内。
其它检查:如重叠检查、缝隙检查、自相交检查和线闭合检查等。
5.2.2属性检查属性检查的目的是检查属性数据是否丢失或者不完整,具体包括以下五个方面。
第一,表结构检查:检查图层的表结构和数据库中相对应的是否相同;第二,字段值非空检查:检查特定字段是否被赋值;第三,重复编号检查:检查某个字段是否有重复的编号;第四,字段值范围检查:检查字段值是否在设定的范围内;第五,枚举检查:检查字段是否在设定的枚举表中。
5.2.3 风格检查图形风格化问题即符号化问题,是数据转化过程中最再棘手的问题之一。
不同绘图平台下图形数据的符号(如:颜色、线宽、线型等)是不能兼容的,这是因为不同软件的符号库和符号化方式是不同的,所以要解决不同平台之间的数据转换中风格的丢失问题,只有通过要素编码将不同要素对应起来,也就是将符号库对应起来,才能实现风格的转换。
风格检查也就是要素编码的检查。
5.2.4 拓扑检查一些数据模型支持拓扑关系(如Cover age),而另一些数据模型则不支持拓扑关系(如Shapefile),而且不同软件支持的拓扑关系也可能不一致。
当从支持拓扑关系的数据模型向不支持拓扑关系的数据模型转入数据时,拓扑关系会丢失:当从不支持拓扑的数据模型向支持拓扑的数据模型转入数据时,必须重新建立拓扑关系。
重建的拓扑关系是否正确,是否有所丢失,这些信息都要通过拓扑检查来获得。
5.3 过程控制测量是测量人员进行的一组操作。
测量本身也是一个过程。
测量过程的输入是被测对象,在进行测量之前它们的测量信息或测量数据是未知的或者不是很准确知道的。
经过投入资源,例如由有资格的测量人员,利用经过校准或检定合格的测量设备,按照规定的测量程序,在受控的环境条件下进行测量操作,实现测量过程的转化,由被测对象转化成为具有准确可靠测量信息的产品。
测绘工程中的各项任务都是一个过程,所以测绘工程的质量管理关键是对测量过程的控制。
每个过程有三个阶段:输入、操作、输出。
因此一个合理的质量管理就是输入无误、操作正确、输出合格。
测绘工程必须遵照规程进行图根控制及碎部点数据的采集。
在野外测量过程中的原始记录应有操作人员签署,方为有效。
测量过程通过自查、校核、审查进行控制,消除测量产品标识记录、数据输入、数据计算、数据输出和绘图中的差错,防止不合格品出现。
所有《测绘记录》均应按照表格栏目规定执行。
测绘过程输入输出的编目、图、表格数值等均有标识和可追溯性。
与相关专业互提资料应填写《互提资料卡》并请接受人签收。
控制测量中,输入的是起算数据和项目的各种参数指标要求。
GPS控制测量输入的是己知起算点数据、坐标系、控制等级、测区中央子午线、独立基线边等。
导线控制等常规控制测量输入的是已知起算点数据、坐标系、控制等级所要求的限差等;水准测量输入的是已知起算点高程、控制等级所要求的各种限差等。
操作就是严格依照各项规程由操作员通过仪器设备对观测数据的采集过程。
输出的是符合相应精度指标的控制点数据及控制网精度评定结果,包括闭合差、误差椭圆、最弱边相对中误差、最弱点中误差等。
碎部测量和线路测量中,输入的是控制测量中输出的控制点成果数据。
操作是对碎部点数据的采集和属性信息获取的过程。
输出的是合格的数据和信息。
施工放样中,输入的是控制测量中输出的控制点成果数据和放样点数据信息。