我国人口多耕地少,耕地后备资源不足,且耕地重中之重的基本农田保护形势不容乐观,基于以上国情,坚持基本农田保护优先,数据掌握、数据管理与数据质量并重尤为重要。数据质量是数据的生命,对基本农田划定内业数据成果质量进行检查控制不仅确保了我国基本农田的数量,而且对其质量控制也发挥了一定的作用,对确保国家粮食安全具有长远而重要的意义。目前,基本农田管理中主要存在两方面问题：一方面,成果资料与实地相差甚远,数据质量不规范,不符合数据库建设的要求；另一方面,普通的土地数据质量检查软件待检查规则与程序代码绑定,不能满足待检查规则变动频繁的要求,软件重用性差；此外,常用的ArcGIS软件检查针对性不强,检查不全面。针对以上问题,本文提出一种基于规则引擎的基本农田划定内业数据质量检查方法。本文着重从以下三方面进行研究：(一)深入研究空间数据质量、基本农田划定内业数据质量及规则引擎的研究现状,分析目前基本农田划定内业数据质量及普通的检查软件中存在的问题,阐述研究基于规则引擎的基本农田划定内业数据质量检查方法的必要性及重要性。(二)分析比较空间数据质量检查方法,采用软件自动检查法,基于统一数据质量评价模型,提出基于规则引擎的基本农田划定内业数据质量检查方法。分析规则引擎常用算法的特点,采用基于RETE算法的规则引擎,基于Drools.Net3.0平台,构建基本农田划定内业数据质量检查规则引擎。(三)利用基于规则引擎的基本农田划定内业数据质量检查方法应用于基本农田划定内业数据质量检查中,该质量检查方法在浙江省基本农田划定内业数据质量检查系统中得以验证,完成了浙江省90个县市基本农田划区定界成果检查与控制。。基于规则引擎的基本农田划定内业数据质量检查方法优于普通的土地数据质量检查方法及ArcGIS软件检查法,该方法实现了业务与代码相分离,解决系统重用困难的同时全面完成了数据质量规范性检查。此外,提升了检查效率,满足检查规则变动频繁的要求,更适用于未来的生产工作中。