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摘要：本文基于笔者多年从事测绘产品生产管理的相关工作经验，以4D数字测绘产品的生产质量管理为研究对象，研究探讨了“4D”产品质量控制的必要性，分析了“4D”产品在质量管理方面存在的问题和质量控制的方法，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。
关键词：“4D”产品数据质量抽样策略 质量管理
中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2012)03(b)-0000-00
1 必要性研究
随着传统的测绘产业向以“3S” 技术为代表的高新技术现代测绘产业的转变，以“4D”产品为核心的数字测绘产品已成为我国基础地理信息建设的主流，并在此基础上生成叠加合成产品，如三维立体地形模型、三维立体透视模型、综合数字影像图等。省级基础地理信息数据库是省级空间数据的基础，在解决土地及矿产资源、环境、人口、地质灾害、水土保持、工程设计等一系列的问题中，描述空间位置的基础地理信息数据起着越来越重要的作用，特别是在为规划、设计、监测、管理和决策服务时，提供了地理空间定位和定性的依据。
建设省级基础地理信息数据库绝非易事，首先要求有高质量、规范化、准确、标准统一、完备性、适宜性和现势性强的地理数据，还要求入库数据在数学基准、地理属性、完整性和正确性、逻辑一致性、拓扑关系等质量因素严格按照技术设计和标准执行。在地理信息系统的几个主要组成部分中，数据是一个极为重要的因素，数据采集是空间信息系统建设中最昂贵的部分，数据质量的优劣将决定整个地理信息系统应用的成败。
数字测绘产品作为一种全新的产品，其产品质量特性表现在空间位置、属性数据精度、时域、空间数据逻辑一致性、空间数据的完整性及空间数据及地图数据可视化的空间关系正确性等几个方面，它们之间又相互影响，空间数据由于随时间而变化，可能会引起空间位置的变化、空间实体属性的变化以及空间数据间拓扑关系的变化：而最为明显的是，在数字测绘产品检验过程中经常会发现空间数据的不完备性、空间属性数据概念的模糊性和不确定性等问题，所有这些造成了空间数据的质量问题。
2 “4D”生产质量管理方面存在的问题
对4D产品的质量检验、用户反馈及实验结果表明：4D测绘产品在应用过程中存在很多问题，如外业核心要素调绘过程中不完善，内业采集过程中存在的编辑不到位，DEM编辑过程中的高程精度问题以及在实际应用过程中DEM与DLG的数据符合性问题等：除此之外还有生产者、生产管理者、产品检验者之间及外业、内业数据之间存在的不协调问题等。对于产生以上问题的原因，概括起来有以下几个方面。
2.1 产品生产者在质量认识方面存在的问题
部分测绘产品生产者和生产质量管理者对于质量认识方面存在误区，特别是领导干部的质量意识对产品质量起决定作用。随着传统的测绘产业向以3S为代表的高新技术现代测绘产业的转变，以4D数字测绘产品为核心的新的测绘产品模式在我国推广，数字化产品是一种全新的产品，过去生产的产品主要是以纸张为载体，地面上的地物点、线、面等均是独立存在的，它们之间的关系需要人为进行判读，才能把它们之间的相互关系及地形、地貌有机地结合在一起，由于采用手工作业，出现的各类允许的误差和缺陷，可以采用缺陷分类的方式进行度量。
而数字产品如DEM, DLG等完全是数字化的测绘产物；对于DEM而言，TIN或GRID中的每一点，均是有机地结合在一起的，任何一点的差异或任何一点的改变均会牵动或改变周围点的拓扑关系和内插精度。对于DLG而言，任何构成地理空间数据的点、线、面实体均是由拓扑空间关系有机地组合在一起的，任何一个实体的错误，可能会导致周围实体间空间关系的差异。若内业作业员不能完全领会外业调绘片上的要素的情况下，可能会造成图形和实体属性的不一致性，这种性质一般包含在地理信息数据空间关系的不确定度的范围内。总之一句话，数字测绘产品不仅存在几何意义上的精度质量问题：更重要的还有属性意义上的正确性与准确度，有时传统意义上的一个轻缺陷，在数字化产品中可能会上升为重缺陷。
2.2 空间数据与地图数据的差别
基础测绘产品生产和管理部门目前生产4D产品的工艺流程可能不完全统一，实际生产中，有些是在采集制图数据的基础上，来建立空间数据库：有些是先采集基本框架要素，然后再生成符合图式要求的制图数据。实际工作中，数字化地形图的编辑与传统制图的概念有了很大的区别，在DLG编辑时要兼顾制图数据与母线数据。面向制图和面向GIs来建立空间数据库是两个不同的概念。制图数据与空间数据由于面向的对象不同，虽然对于同一区域而言，二者所表达的内容是完全一致的，只是表现形式不同，实现方法不同，制图数据只是简单的几何模拟，着重于外在的表现，而空间数据则是更高层次的空间建模，强调内在的联系。所以在数据采集过程中所进行的一系列质量控制非常必要，如数据的拓扑一致性，逻辑一致性以及数据的可视化及一致性等方面。
3 数字测绘产品的抽样检验策略
地理要素在空间上是连续分布的，如一条河流、一条公路、完整的一个林场等，它与工厂中一个单独的产品不同，对于测绘产品的生产与数据组织是以“幅”来进行的，虽然在过程质量控制中强调图幅间的“几何”及“逻辑”接边，但很难保证“批量”产品某一整体实体的数据一致性；再者，对于一“批”产品来说，地形类别不同，图幅中负载的空间地理信息也不尽相同，事实上，有时地物要素负载量相差很大。而单幅产品包涵内容和检验项目繁多，这样的情况下，有必要改变以整幅或整个检验项目为单位来抽样检验，而选取部分关键内容进行产品质量的检验。
3.1 “4D”产品生产特点和抽样检验现状
目前，省级基础地理信息系统数据采集呈现周期性、分批次、区域性的生产状况，而各区域地理分布各有特点，如运城测区多文物古迹，吕梁测区多河流、山川等，而太原测区经济较发达，交通要素多等特点。目前检查验收实行“二级检查一级验收”制度，即生产部门小组的过程检查和生产部门专职检查，质检机构验收制度。一般小组的过程检查要求100％的覆盖率，专职检查要求不少于批量的30％。质检机构按批量的10％或20％进行验收，这种验收方式具体操作实际上是对生产部门专职检查质量评价的客观性的检核。
研究表明：对于不合格品率P相同的产品，采用百分比抽样检验时，对小批量过宽而对大批量过严，造成生产单位愿意以小批量交付检验。在目前产品的几种抽样方案中，均分别采用不同的产品质量水平，如目前的军工、日用商品以及工程测绘产品的抽样检验，一般均采用调整型抽样方案。其特点是：一组宽严程度不同的抽样方案以及将他们有机联系起来的转移规则，适用于批量相同且质量要求一定的检验批的连续性接收检验，其质量水平采用合格质量水平(AQL),表现形式为（n、c），我国的GB-2828、美国的MIL-STD-105E等均属此类方案；挑选型抽样检验方案采用极限质量或不合格品率上限；其特点是：能够克服“批量大严，批量小宽”的缺点。所以对于数字测绘产品的抽样可以尝试采用挑选型抽样方案或调整型抽样方案。
3.2 产品检验的质量水平
不同的抽样方案，分别用不同的方式来表示产品的质量水平。如挑选型抽样方案采用极限质量或平均不合格品率上限，调整型采用合格质量水平(AQL)等。从产品检验的实际工作中，目前测绘生产单位采用所谓的100％的一级或二级检查，但具体作业过程中只限制在某些环节或产品的某些质量特性上，具有不完整和片面性，这种检验方法并不能客观、全面地评价出图幅的优良品级率。针对目前标准型抽样方案，生产部门专职检查可采用严于质量验收部门的质量水平，以保证产品优良品级率不低于质量检验部门的产品质量评定结果。
数字测绘产品质量控制作为一项系统工程来说，可以按单位工程、分部工程、分项工程细分工序，则可明确设置质量控制点，如见证点、停止点、质量的薄弱环节等，实施质量控制，投资控制以及进度控制，质量管理和检验部门还可以进一步通过确定投资控制以及进度控制程度来确定质量检验过程中的质量水平。
3.3 关于检测数据的处理
生产单位某些局部数据处理环节需要规范化，在检测数据的处理中，经常会发现个别异常数据，对于异常数据的处理应该取慎重的态度，从正态分布的规律可知，其2倍中误差的概率小于5％，即20个观测值中出现一个，有时检测值的数量大于20个，所以应视为符合正态分布的精度参与计算；但是3倍中误差的检测数据虽然仍可视为符合正态分布的数据，但其出现的概率很小，人们有理由怀疑它可能包含了错误，大约0.3％的出现概率。在测绘产品质量检验过程中，对于受检项目，一般3倍中误差点数大于检测点数的5％，则视为批不合格，因此对于大于3倍中误差的数据，在作业过程中必须加以分析，找出原因。以DEM高程检测点为例，生产单位在以模型内业加密时，这一工序对于加密作业员来说，并不完全清楚具体的图幅范围，加密过程中一般高程检测点的数量均多于28个，对于28个检测点来统计精度往往存在人为的因素，对于存在较大较差的点，往往简单剔除。DEM的误差分布并非真正服从正态分布，只是接近于正态分布，仍可由均值和方差来衡量DEM高程精度。所以即使中误差相对较小，对于大于3倍中误差数据也应加以分析，找出原因，加以改正。从这一点上说，多设置高程检测点对于提高DEM精度很有意义。
4 结论
经过数字测绘产品几年的生产运作，随着数字产品生产技能和质量控制策略的逐步完善，偶然性质量缺陷基本上可以得以控制，系统性质量缺陷是指经常性发生的缺陷，主要是现有规范或技术上和管理水平的原因而长期或周期内不能解决的缺陷。它需要采用一些重大举措来改变现状，使产品质量提高到新水平或更加客观的状态.这种缺陷可以一时影响不大，但长期下去将严重影响产品的使用效能。两种缺陷具有很大的区别，目前数字测绘产品就具有这样的特点：偶然性质量问题都是引人注目的，如DLG数据，水库中出现大量的等高线等严重缺陷，立即会受到领导的重视。而系统性的问题，如DEM与DLG局部数据符合性差；较窄的冲沟、雨裂等地形表示效果不佳；外业要素表示不完整以及数字产品存在的属性及逻辑上的错误、不一致性等由于长期存在，成了被认可的“正常”状态。质量改进的实质就是要求解决系统性质量问题(这当然是从改进工作目标、完善质量体系、整体优化、全员参加等方面入手)。
对于这种情况，我们可以适当地设置质量检验点，实施测绘产品全程质量监督与管理的方法，对测绘产品进行全程质量控制。
质量控制点的正确选择和管理，是实行质量控制的前提。适当设置质量检验点，则是实施有效的测绘产品全程质量监督与管理的保证，目前有些质量管理和质量检验单位对于外业像控资料、内业加密等资料不进行检验，单靠下工序对上工序进行检核，数字产品是一种全新的产品，包涵多部门、多工序的生产过程，仅对最终产品进行检验，对于产品质量评价和产品质量本身来讲，都是不完整的。
参考文献
[1] 樊红.Arc/Info应用与开发技术.武汉测绘科技大学出版社.1999年
[2] 刘大杰、史文中等.GIS空间数据的精度分析，上海:上海科学技术 文献出版社.1999年
关键词：“4D”产品数据质量抽样策略 质量管理
中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2012)03(b)-0000-00
1 必要性研究
随着传统的测绘产业向以“3S” 技术为代表的高新技术现代测绘产业的转变，以“4D”产品为核心的数字测绘产品已成为我国基础地理信息建设的主流，并在此基础上生成叠加合成产品，如三维立体地形模型、三维立体透视模型、综合数字影像图等。省级基础地理信息数据库是省级空间数据的基础，在解决土地及矿产资源、环境、人口、地质灾害、水土保持、工程设计等一系列的问题中，描述空间位置的基础地理信息数据起着越来越重要的作用，特别是在为规划、设计、监测、管理和决策服务时，提供了地理空间定位和定性的依据。
建设省级基础地理信息数据库绝非易事，首先要求有高质量、规范化、准确、标准统一、完备性、适宜性和现势性强的地理数据，还要求入库数据在数学基准、地理属性、完整性和正确性、逻辑一致性、拓扑关系等质量因素严格按照技术设计和标准执行。在地理信息系统的几个主要组成部分中，数据是一个极为重要的因素，数据采集是空间信息系统建设中最昂贵的部分，数据质量的优劣将决定整个地理信息系统应用的成败。
数字测绘产品作为一种全新的产品，其产品质量特性表现在空间位置、属性数据精度、时域、空间数据逻辑一致性、空间数据的完整性及空间数据及地图数据可视化的空间关系正确性等几个方面，它们之间又相互影响，空间数据由于随时间而变化，可能会引起空间位置的变化、空间实体属性的变化以及空间数据间拓扑关系的变化：而最为明显的是，在数字测绘产品检验过程中经常会发现空间数据的不完备性、空间属性数据概念的模糊性和不确定性等问题，所有这些造成了空间数据的质量问题。
2 “4D”生产质量管理方面存在的问题
对4D产品的质量检验、用户反馈及实验结果表明：4D测绘产品在应用过程中存在很多问题，如外业核心要素调绘过程中不完善，内业采集过程中存在的编辑不到位，DEM编辑过程中的高程精度问题以及在实际应用过程中DEM与DLG的数据符合性问题等：除此之外还有生产者、生产管理者、产品检验者之间及外业、内业数据之间存在的不协调问题等。对于产生以上问题的原因，概括起来有以下几个方面。
2.1 产品生产者在质量认识方面存在的问题
部分测绘产品生产者和生产质量管理者对于质量认识方面存在误区，特别是领导干部的质量意识对产品质量起决定作用。随着传统的测绘产业向以3S为代表的高新技术现代测绘产业的转变，以4D数字测绘产品为核心的新的测绘产品模式在我国推广，数字化产品是一种全新的产品，过去生产的产品主要是以纸张为载体，地面上的地物点、线、面等均是独立存在的，它们之间的关系需要人为进行判读，才能把它们之间的相互关系及地形、地貌有机地结合在一起，由于采用手工作业，出现的各类允许的误差和缺陷，可以采用缺陷分类的方式进行度量。
而数字产品如DEM, DLG等完全是数字化的测绘产物；对于DEM而言，TIN或GRID中的每一点，均是有机地结合在一起的，任何一点的差异或任何一点的改变均会牵动或改变周围点的拓扑关系和内插精度。对于DLG而言，任何构成地理空间数据的点、线、面实体均是由拓扑空间关系有机地组合在一起的，任何一个实体的错误，可能会导致周围实体间空间关系的差异。若内业作业员不能完全领会外业调绘片上的要素的情况下，可能会造成图形和实体属性的不一致性，这种性质一般包含在地理信息数据空间关系的不确定度的范围内。总之一句话，数字测绘产品不仅存在几何意义上的精度质量问题：更重要的还有属性意义上的正确性与准确度，有时传统意义上的一个轻缺陷，在数字化产品中可能会上升为重缺陷。
2.2 空间数据与地图数据的差别
基础测绘产品生产和管理部门目前生产4D产品的工艺流程可能不完全统一，实际生产中，有些是在采集制图数据的基础上，来建立空间数据库：有些是先采集基本框架要素，然后再生成符合图式要求的制图数据。实际工作中，数字化地形图的编辑与传统制图的概念有了很大的区别，在DLG编辑时要兼顾制图数据与母线数据。面向制图和面向GIs来建立空间数据库是两个不同的概念。制图数据与空间数据由于面向的对象不同，虽然对于同一区域而言，二者所表达的内容是完全一致的，只是表现形式不同，实现方法不同，制图数据只是简单的几何模拟，着重于外在的表现，而空间数据则是更高层次的空间建模，强调内在的联系。所以在数据采集过程中所进行的一系列质量控制非常必要，如数据的拓扑一致性，逻辑一致性以及数据的可视化及一致性等方面。
3 数字测绘产品的抽样检验策略
地理要素在空间上是连续分布的，如一条河流、一条公路、完整的一个林场等，它与工厂中一个单独的产品不同，对于测绘产品的生产与数据组织是以“幅”来进行的，虽然在过程质量控制中强调图幅间的“几何”及“逻辑”接边，但很难保证“批量”产品某一整体实体的数据一致性；再者，对于一“批”产品来说，地形类别不同，图幅中负载的空间地理信息也不尽相同，事实上，有时地物要素负载量相差很大。而单幅产品包涵内容和检验项目繁多，这样的情况下，有必要改变以整幅或整个检验项目为单位来抽样检验，而选取部分关键内容进行产品质量的检验。
3.1 “4D”产品生产特点和抽样检验现状
目前，省级基础地理信息系统数据采集呈现周期性、分批次、区域性的生产状况，而各区域地理分布各有特点，如运城测区多文物古迹，吕梁测区多河流、山川等，而太原测区经济较发达，交通要素多等特点。目前检查验收实行“二级检查一级验收”制度，即生产部门小组的过程检查和生产部门专职检查，质检机构验收制度。一般小组的过程检查要求100％的覆盖率，专职检查要求不少于批量的30％。质检机构按批量的10％或20％进行验收，这种验收方式具体操作实际上是对生产部门专职检查质量评价的客观性的检核。
研究表明：对于不合格品率P相同的产品，采用百分比抽样检验时，对小批量过宽而对大批量过严，造成生产单位愿意以小批量交付检验。在目前产品的几种抽样方案中，均分别采用不同的产品质量水平，如目前的军工、日用商品以及工程测绘产品的抽样检验，一般均采用调整型抽样方案。其特点是：一组宽严程度不同的抽样方案以及将他们有机联系起来的转移规则，适用于批量相同且质量要求一定的检验批的连续性接收检验，其质量水平采用合格质量水平(AQL),表现形式为（n、c），我国的GB-2828、美国的MIL-STD-105E等均属此类方案；挑选型抽样检验方案采用极限质量或不合格品率上限；其特点是：能够克服“批量大严，批量小宽”的缺点。所以对于数字测绘产品的抽样可以尝试采用挑选型抽样方案或调整型抽样方案。
3.2 产品检验的质量水平
不同的抽样方案，分别用不同的方式来表示产品的质量水平。如挑选型抽样方案采用极限质量或平均不合格品率上限，调整型采用合格质量水平(AQL)等。从产品检验的实际工作中，目前测绘生产单位采用所谓的100％的一级或二级检查，但具体作业过程中只限制在某些环节或产品的某些质量特性上，具有不完整和片面性，这种检验方法并不能客观、全面地评价出图幅的优良品级率。针对目前标准型抽样方案，生产部门专职检查可采用严于质量验收部门的质量水平，以保证产品优良品级率不低于质量检验部门的产品质量评定结果。
数字测绘产品质量控制作为一项系统工程来说，可以按单位工程、分部工程、分项工程细分工序，则可明确设置质量控制点，如见证点、停止点、质量的薄弱环节等，实施质量控制，投资控制以及进度控制，质量管理和检验部门还可以进一步通过确定投资控制以及进度控制程度来确定质量检验过程中的质量水平。
3.3 关于检测数据的处理
生产单位某些局部数据处理环节需要规范化，在检测数据的处理中，经常会发现个别异常数据，对于异常数据的处理应该取慎重的态度，从正态分布的规律可知，其2倍中误差的概率小于5％，即20个观测值中出现一个，有时检测值的数量大于20个，所以应视为符合正态分布的精度参与计算；但是3倍中误差的检测数据虽然仍可视为符合正态分布的数据，但其出现的概率很小，人们有理由怀疑它可能包含了错误，大约0.3％的出现概率。在测绘产品质量检验过程中，对于受检项目，一般3倍中误差点数大于检测点数的5％，则视为批不合格，因此对于大于3倍中误差的数据，在作业过程中必须加以分析，找出原因。以DEM高程检测点为例，生产单位在以模型内业加密时，这一工序对于加密作业员来说，并不完全清楚具体的图幅范围，加密过程中一般高程检测点的数量均多于28个，对于28个检测点来统计精度往往存在人为的因素，对于存在较大较差的点，往往简单剔除。DEM的误差分布并非真正服从正态分布，只是接近于正态分布，仍可由均值和方差来衡量DEM高程精度。所以即使中误差相对较小，对于大于3倍中误差数据也应加以分析，找出原因，加以改正。从这一点上说，多设置高程检测点对于提高DEM精度很有意义。
4 结论
经过数字测绘产品几年的生产运作，随着数字产品生产技能和质量控制策略的逐步完善，偶然性质量缺陷基本上可以得以控制，系统性质量缺陷是指经常性发生的缺陷，主要是现有规范或技术上和管理水平的原因而长期或周期内不能解决的缺陷。它需要采用一些重大举措来改变现状，使产品质量提高到新水平或更加客观的状态.这种缺陷可以一时影响不大，但长期下去将严重影响产品的使用效能。两种缺陷具有很大的区别，目前数字测绘产品就具有这样的特点：偶然性质量问题都是引人注目的，如DLG数据，水库中出现大量的等高线等严重缺陷，立即会受到领导的重视。而系统性的问题，如DEM与DLG局部数据符合性差；较窄的冲沟、雨裂等地形表示效果不佳；外业要素表示不完整以及数字产品存在的属性及逻辑上的错误、不一致性等由于长期存在，成了被认可的“正常”状态。质量改进的实质就是要求解决系统性质量问题(这当然是从改进工作目标、完善质量体系、整体优化、全员参加等方面入手)。
对于这种情况，我们可以适当地设置质量检验点，实施测绘产品全程质量监督与管理的方法，对测绘产品进行全程质量控制。
质量控制点的正确选择和管理，是实行质量控制的前提。适当设置质量检验点，则是实施有效的测绘产品全程质量监督与管理的保证，目前有些质量管理和质量检验单位对于外业像控资料、内业加密等资料不进行检验，单靠下工序对上工序进行检核，数字产品是一种全新的产品，包涵多部门、多工序的生产过程，仅对最终产品进行检验，对于产品质量评价和产品质量本身来讲，都是不完整的。
参考文献
[1] 樊红.Arc/Info应用与开发技术.武汉测绘科技大学出版社.1999年
[2] 刘大杰、史文中等.GIS空间数据的精度分析，上海:上海科学技术 文献出版社.1999年