
摘 要:該文基于筆者多年從事測繪產品生產質量檢驗的相關工作經驗,以4D數字測繪產品的生產質量管理為研究對象,研究探討了“4D”產品質量控制的必要性,分析了“4D”產品在質量管理方面存在的問題和質量控制的方法,全文是筆者長期工作實踐基礎上的理論升華,相信對從事相關工作的同行有著重要的參考價值和借鑒意義。
關鍵詞:“4D”產品 數據質量 抽樣策略 質量管理
中圖分類號:P205 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2016)08(a)-0065-03
1 必要性研究
隨著傳統的測繪產業向以“3S” 技術為代表的高新技術現代測繪產業的轉變,以“4D”產品為核心的數字測繪產品已成為我國基礎地理信息建設的主流,并在此基礎上生成疊加合成產品,如三維立體地形模型、三維立體透視模型、綜合數字影像圖等。省級基礎地理信息數據庫是省級空間數據的基礎,在解決土地及礦產資源、環境、人口、地質災害、水土保持、工程設計等一系列的問題中,描述空間位置的基礎地理信息數據起著越來越重要的作用,特別是在為規劃、設計、監測、管理和決策服務時,提供了地理空間定位和定性的依據。
建設省級基礎地理信息數據庫絕非易事,不僅要求有高質量、規范化、準確、標準統一、完備性、適宜性和現勢性強的地理數據,還要求入庫數據在數學基準、地理屬性、完整性和正確性、邏輯一致性、拓撲關系等質量因素嚴格按照技術設計和標準執行。在地理信息系統的幾個主要組成部分中,數據是一個極為重要的因素,數據采集是空間信息系統建設中最昂貴的部分,數據質量的優劣將決定整個地理信息系統應用的成敗。
數字測繪產品作為一種全新的產品,其產品質量特性表現在空間位置、屬性數據精度、時域、空間數據邏輯一致性、空間數據的完整性及空間數據及地圖數據可視化的空間關系正確性等幾個方面。它們之間又相互影響,空間數據由于隨時間而變化,可能會引起空間位置的變化、空間實體屬性的變化以及空間數據間拓撲關系的變化;而最為明顯的是,在數字測繪產品檢驗過程中經常會發現空間數據的不完備性、空間屬性數據概念的模糊性和不確定性等問題,所有這些造成了空間數據的質量問題。地圖數據作為空間數據的重要組成部分,其誤差的來源也具有復雜性,所有這些因素決定了數字測繪產品的質量控制和產品質量抽樣、檢驗的復雜性。目前測繪產品生產與質量檢驗單位仍使用傳統的抽樣方法和產品質量檢驗手段,還存在有待于改進之處。數字測繪產品的質量管理上還存在一些不足之處,企業全面質量管理思想在20世紀80年代末就已提出,但在數字測繪生產單位具體應用上還不夠完善。特別是在數字產品生產過程中存在的諸如部門及工序間的銜接、協調問題等方面的問題,需要進一步改進。數字測繪產品的特點和多樣性決定了產品生產質量控制和管理的多樣性、復雜性。如何更科學、合理地進行“4D”產品的質量控制和質量管理,這些方面的研究將很有意義。
2 “4D”生產質量管理方面存在的問題
對4D產品的質量檢驗、用戶反饋及實驗結果表明:4D測繪產品在應用過程中存在很多問題,如外業核心要素調繪過程中不完善、內業采集過程中存在的編輯不到位、DEM編輯過程中的高程精度問題以及在實際應用過程中DEM與DLG的數據符合性問題等;除此之外還有生產者、生產管理者、產品檢驗者之間及外業、內業數據之間存在的不協調問題等。對于產生以上問題的原因,概括起來有以下幾個方面。
2.1 產品生產者在質量認識方面存在的問題
部分測繪產品生產者和生產質量管理者對于質量認識方面存在誤區,特別是領導干部的質量意識對產品質量起決定作用。隨著傳統的測繪產業向以3S為代表的高新技術現代測繪產業的轉變,以4D數字測繪產品為核心的新的測繪產品模式在我國推廣。數字化產品是一種全新的產品,過去生產的產品主要是以紙張為載體,地面上的地物點、線、面等均是獨立存在的,它們之間的關系需要人為進行判讀,才能把它們之間的相互關系及地形、地貌有機地結合在一起,由于采用手工作業,出現的各類允許的誤差和缺陷,可以采用缺陷分類的方式進行度量。
而數字產品如DEM、DLG等完全是數字化的測繪產物。對于DEM而言,TIN或GRID中的每一點,均是有機地結合在一起的,任何一點的差異或任何一點的改變均會牽動或改變周圍點的拓撲關系和內插精度。對于DLG而言,任何構成地理空間數據的點、線、面實體均是由拓撲空間關系有機地組合在一起的,任何一個實體的錯誤,可能會導致周圍實體間空間關系的差異。
2.2 空間數據與地圖數據的差別
基礎測繪產品生產和管理部門目前生產4D產品的工藝流程可能不完全統一,實際生產中,有些是在采集制圖數據的基礎上,來建立空間數據庫;有些是先采集基本框架要素,然后再生成符合圖式要求的制圖數據。實際工作中,數字化地形圖的編輯與傳統制圖的概念有了很大的區別。舉例來說,對于制圖數據而言,要求境界與道路、河流等線狀地物進行跳繪,而作為空間數據來說,為了保證空間拓撲關系的一致性,一般是分層拷貝的方法來組織數據,這與傳統的制圖存在數據組織上的區別;還有對于制圖數據而言,道路與街區線、圍墻、建筑區等的關系是很明顯的,但對于空間數據來說,道路一般按其中軸線來采集,并由此來構筑路網關系,而空間核心數據在空間數據庫中只有圖層或類型的分類,沒有空間關系的分類 (如路與路的空間關系等)。當把空間數據根據屬性代碼轉換為圖形數據時,經常會產生圖形上的空間關系錯誤。這些都是從生產的角度要求作業員充分理解的。
2.3 內、外業數據采集時存在的問題
在對數字測繪產品進行檢驗時經常會發現一些邏輯上的不合理現象,比如對于水庫和河流層的數據采集時經常會發現水庫與河流之間沒有瀉洪渠或排洪道等水系附屬設施;水庫上的大壩或河堤外業所注長度或高程與內業數據采集時的不一致;對于道路層來說,經常會出現兩條立體交叉的道路出現結點等邏輯上錯誤的操作現象;有些河流甚至會出現水往高處流等不合理表示現象。所有這些都是作業人員質量意識薄弱的具體表現。
3 數字測繪產品的抽樣檢驗策略
地理要素在空間上是連續分布的,如一條河流、一條公路、完整的一個林場等,它與工廠中一個單獨的產品不同,對于測繪產品的生產與數據組織是以“幅”來進行的,雖然在過程質量控制中強調圖幅間的“幾何”及“邏輯”接邊,但很難保證“批量”產品某一整體實體的數據一致性;再者,對于一“批”產品來說,地形類別不同,圖幅中負載的空間地理信息也不盡相同,事實上,有時地物要素負載量相差很大。而單幅產品包涵內容和檢驗項目繁多,這樣的情況下,有必要改變以整幅或整個檢驗項目為單位來抽樣檢驗,而選取部分關鍵內容進行產品質量的檢驗。
3.1 “4D”產品生產特點和抽樣檢驗現狀
目前,省級基礎地理信息系統數據采集呈現周期性、分批次、區域性的生產狀況,而各區域地理分布各有特點,如邯鄲測區多文物古跡,邢臺測區多河流、山川等,而保定測區經濟較發達,交通要素多等特點。目前檢查驗收實行“二級檢查一級驗收”制度,即生產部門小組的過程檢查和生產部門專職檢查、質檢機構驗收制度。一般小組的過程檢查要求100%的覆蓋率,專職檢查要求不少于批量的30%。質檢機構按批量的10%或20%進行驗收,這種驗收方式具體操作實際上是對生產部門專職檢查質量評價的客觀性的檢核。
研究表明:對于不合格品率P相同的產品,采用百分比抽樣檢驗時,對小批量過寬而對大批量過嚴,造成生產單位愿意以小批量交付檢驗。在目前產品的幾種抽樣方案中,均分別采用不同的產品質量水平,如目前的軍工、日用商品以及工程測繪產品的抽樣檢驗,一般均采用調整型抽樣方案。其特點是:一組寬嚴程度不同的抽樣方案以及將它們有機聯系起來的轉移規則,適用于批量相同且質量要求一定的檢驗批的連續性接收檢驗,其質量水平采用合格質量水平(AQL),表現形式為(n、c),我國的GB-2828、美國的MIL-STD-105E等均屬此類方案;挑選型抽樣檢驗方案采用極限質量或不合格品率上限;其特點是:能夠克服“批量大嚴,批量小寬”的缺點。所以對于數字測繪產品的抽樣可以嘗試采用挑選型抽樣方案或調整型抽樣方案。
3.2 產品檢驗的質量水平
不同的抽樣方案,分別用不同的方式來表示產品的質量水平。如挑選型抽樣方案采用極限質量或平均不合格品率上限,調整型采用合格質量水平(AQL)等。從產品檢驗的實際工作中,目前測繪生產單位采用所謂的100%的一級或二級檢查,但具體作業過程中只限制在某些環節或產品的某些質量特性上,具有不完整和片面性,這種檢驗方法并不能客觀、全面地評價出圖幅的優良品級率。針對目前標準型抽樣方案,生產部門專職檢查可采用嚴于質量驗收部門的質量水平,以保證產品優良品級率不低于質量檢驗部門的產品質量評定結果。
數字測繪產品質量控制作為一項系統工程來說,可以按單位工程、分部工程、分項工程細分工序,則可明確設置質量控制點,如見證點、停止點、質量的薄弱環節等,實施質量控制、投資控制以及進度控制,質量管理和檢驗部門還可以進一步通過確定投資控制以及進度控制程度來確定質量檢驗過程中的質量水平。
3.3 關于檢測數據的處理
生產單位某些局部數據處理環節需要規范化,在檢測數據的處理中,經常會發現個別異常數據,對于異常數據的處理應該采取慎重的態度。從正態分布的規律可知,其2倍中誤差的概率小于5%,即20個觀測值中出現一個,有時檢測值的數量大于20個,所以應視為符合正態分布的精度參與計算;但是3倍中誤差的檢測數據雖然仍可視為符合正態分布的數據,但其出現的概率很小,人們有理由懷疑它可能包含了錯誤,大約0.3%的出現概率。在測繪產品質量檢驗過程中,對于受檢項目,一般3倍中誤差點數大于檢測點數的5%,則視為批不合格,因此對于大于3倍中誤差的數據,在作業過程中必須加以分析,找出原因。以DEM高程檢測點為例,生產單位在以模型內業加密時,這一工序對于加密作業員來說,并不完全清楚具體的圖幅范圍,加密過程中一般高程檢測點的數量均多于28個,對于28個檢測點來統計精度往往存在人為的因素,對于存在較大誤差的點,往往簡單剔除。DEM的誤差分布并非真正服從正態分布,只是接近于正態分布,仍可由均值和方差來衡量DEM高程精度。所以即使中誤差相對較小,對于大于3倍中誤差數據也應加以分析,找出原因,加以改正。從這一點上說,多設置高程檢測點對于提高DEM精度很有意義。
4 結語
經過數字測繪產品幾年的生產運作,隨著數字產品生產技能和質量控制策略的逐步完善,偶然性質量缺陷基本上可以得以控制。系統性質量缺陷是指經常性發生的缺陷,主要是現有規范或技術上和管理水平的原因而長期或周期內不能解決的缺陷。它需要采用一些重大舉措來改變現狀,使產品質量提高到新水平或更加客觀的狀態。這種缺陷可以一時影響不大,但長期下去將嚴重影響產品的使用效能。兩種缺陷具有很大的區別,目前數字測繪產品就具有這樣的特點:偶然性質量問題都是引人注目的,如DLG數據、水庫中出現大量的等高線等嚴重缺陷,立即會受到領導的重視。而系統性的問題,如DEM與DLG局部數據符合性差;較窄的沖溝、雨裂等地形表示效果不佳;外業要素表示不完整以及數字產品存在的屬性及邏輯上的錯誤、不一致性等由于長期存在,成了被認可的“正常”狀態。質量改進的實質就是要求解決系統性質量問題(這當然是從改進工作目標、完善質量體系、整體優化、全員參加等方面入手)。
對于這種情況,可以適當地設置質量檢驗點,實施測繪產品全程質量監督與管理的方法,對測繪產品進行全程質量控制。
質量控制點的正確選擇和管理,是實行質量控制的前提。適當設置質量檢驗點,則是實施有效的測繪產品全程質量監督與管理的保證,目前有些質量管理和質量檢驗單位對于外業像控資料、內業加密等資料不進行檢驗,單靠下工序對上工序進行檢核。數字產品是一種全新的產品,包括多部門、多工序的生產過程,僅對最終產品進行檢驗,對于產品質量評價和產品質量本身來講,都是不完整的。
參考文獻
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