水利測繪數據處理與質量控制方法探討

摘要：水利測繪是一項綜合性工作，其直接的工作成果為各類測繪數據，需要通過必要的技術手段提升數據質量和處理效果。以水利測繪數據處理與質量控制的必要性為切入點，在此基礎上，分別對相關數據的處理技術與質量控制技術進行論述，包括數據數字化處理、數據規律挖掘、干擾控制、針對性糾偏等內容，以服務未來水利測繪數據處理與質量控制工作，提升信息應用效果。

關鍵詞：水利測繪數據處理數據質量控制針對性糾偏

ExplorationofDataProcessingandQualityControlMethodsforWaterConservancySurveyingandMapping

CHANGZhengkeGUOZhenzhen

YellowRiverHydrographicSurveyMappingAgency，Zhengzhou，HenanProvince，450000China

Abstract：Waterconservancysurveyingandmappingisacomprehensivework，anditsdirectresultsarevarioussurveyingandmappingdata，whichrequirenecessarytechnicalmeanstoimprovedataqualityandprocessingeffectiveness.Startingfromthenecessityofwaterconservancysurveyingandmappingdataprocessingandqualitycontrol，andonthisbasis，thispaperdiscussestheprocessingandqualitycontroltechnologiesofrelevantdata，includingdatadigitizationprocessing，datapatternmining，interferencecontrol，targetedcorrection，etc.，inordertoservefuturewaterconservancysurveyingandmappingdataprocessingandqualitycontrolworkandimprovetheeffectivenessofinformationapplication.

KeyWords：Waterconservancysurveyingandmapping;Dataprocessing;Dataqualitycontrol;Targetedcorrection

水利測繪是測繪工作的一種，在廣義上，其主要以水力資源為對象，以服務水利工程建設、水資源開發利用、水資源分布情況研究等為目標，對水文地質、地形地貌、灌區土壤等信息進行采集；狹義上的水力測繪主要是指以水利工程建設為服務對象組織的測繪。本文取水力測繪的廣義進行研究[1]。水利測繪會生成各類工作信息，包括海量原始信息與一部分進階信息、結構化數據。為了保證測繪質量，需要重視數據處理和質量控制，分析其工作技術具有一定的現實意義。

1水利測繪數據處理與質量控制的必要性

1.1保證測繪精度

水利測繪數據處理與質量控制工作可以保證測繪精度，這是加強該工作的基本著眼點和促因。部分水利工程、水資源調查工作范圍大，精度要求高，在完成原始信息采集后，需通過技術性手段進行加工，以保證信息能夠凝練、結構化地反映測繪結果[2]。在此過程中，可按科學方法組織數據處理，控制數據質量，消除錯誤，減少誤差，如去除奇異值、組織卡方檢驗等，最大限度地提升測繪成果的準確性。測繪過程中的技術性手段也可以發揮類似作用，為后續數據處理工作提供必要的精度支持。

1.2提升測繪結果的復用價值

做好水利測繪數據處理與質量控制能夠保證信息精度，也能為有關信息的重復使用提供保障。部分水利測繪形成的信息可以反復應用，為國土資源有關調查處理、水利工程建設等活動提供支持。在組織信息采集的過程中，做好數據處理和質量控制可以形成三維化的立體測繪模型，直接服務后續其他工作[3-4]。部分水利工程產生的信息能夠服務非水利工程類事業，例如，近海水利工程建設階段產生的測深數據也可以為漁業養殖、小型港口建設提供幫助，精準的測繪數據也能在此過程中發揮價值，避免反復進行水利測繪的困擾。

2水利測繪數據處理技術

2.1數據數字化處理

水利測繪數據處理的基本要求為快速和準確，這為數字化處理技術的運用提供了空間。按一般流程，水利測繪數據的數字化過程如圖1所示。

圖1水利測繪數據數字化處理流程

按照圖1所示流程，水利測繪產生的各類原始數據需要根據測試的一般需求進行傳輸，在傳輸終端（可以是發送端也可以是接收端），根據數字化處理的技術標準，利用工作設備完成數字化處理，批量形成數字化的測繪資料，包括文字資料、圖像、模型等，之后，利用數字化工具完成存儲，為后續的數據可視化處理和復用提供支持[5]。例如：在組織近海工程建設前，要組織對近海有關信息的采集，在進行測深作業時，可以利用工作設施采集海底信息，利用一體化數字化工作設備，在完成傳輸后直接進行數字化加工，將海底信息提供給工作人員，幫助后者快速地完成信息識別和后續處理。

2.2數據規律挖掘

水利測繪產生的數據具有多樣化特點，包括測深數據、水溫信息、流量、流向等，這些信息可能具有一定規律，尤其是較長時間階段內的信息，可以系統地呈現測繪區域的水文特點。因此，可以通過對數據規律的挖掘，獲取測繪有關的高價值的結構化信息。

數據挖掘技術也可以被細分為多種類別。以關鍵信息挖掘為例，默認針對某區域的水利測繪，關注測深數據、水溫信息、流量、流向等多個參數，每次測繪產生的單一數據條均包括至少6個關鍵參數，分別代表深度、水流量等指標：

[Q；F；E；Y；J；Z]

在實際工作中，原始數據內的信息含量往往比較豐富，可表現為

[……；AWI；Q；AW-G；F；AIP；G；E；YAG；J；Z；……]

在包括上述6個關鍵信息的同時，原始數據條內的其他信息也比較豐富，其中大部分信息可能為無用信息（或與本次測繪無關）。在組織數據處理時，可將此類信息一體篩出，采用關鍵參數處理法，對單一數據條內的數據進行挖掘，僅以[Q；F；E；Y；J；Z]為對象提煉中心信息，其他信息均不再加工。在此模式下，可以結合測繪工作特點合理地設定關鍵參數，以有效地完成數據處理、降低處理海量原始數據的精力消耗、提升測繪數據處理的效率和針對性。

2.3數據庫建設

水利測繪數據處理也需要關注進一步提升規范性，以數據庫建設為中心，強調對復雜數據進行處理，按照其類別、價值等核心屬性的差異，使數據能夠得到規范處理和使8cCJMixTB7uh91JS9V4ivWfnC6ChilvGxKiRy7LH7bM=用。一般包括分層數據庫、云數據庫等技術手段。

分層數據庫是一種簡單的層次化數據處理技術。水利測繪數據包括原始信息和進階數據兩大類：原始信息的總量較大，具有一定的挖掘、重復使用和重復加工價值；進階數據大多以原始信息為基礎加工而來，可以反映測繪的某一個或幾個關鍵指標。在分層模式下，所有水利測繪產生的原始信息均一體匯總到原始信息數據庫中，之后，利用大數據處理法、數據挖掘法等，對原始信息進行處理，形成進階數據，存儲至進階數據庫中。

以水深測繪為例，原始數據庫可利用計算機終端平臺組織建設，其存儲空間應達到2TB以上，并保證運作平臺擁有不少于32GB的虛擬內存空間，以快速地處理進階數據；進階數據庫規模可略小，達到1TB左右即可。云數據庫主要發揮輔助作用，當原始信息總量過大時，可啟動云空間存儲各類原始信息，避免出現信息丟失、遺漏及數據庫擁堵問題。

3水利測繪數據質量控制技術

3.1采用合理的數據采集方法

為了控制水利測繪數據質量，要求在實際工作中采用合理的數據采集方法，強調通過信息技術提供作業支持，在此基礎上，加強一般技術選取，結合測繪工作的具體需要引入衛星通信、遙感技術、全球定位系統（GlobalPositioningSystem，GPS）技術、船載定位技術、窄波采集技術、多波束探測技術等，分別進行測繪作業，采集對應信息。

以洋面信息采集為例，可借助無人機進行信息采集。如果信息采集的范圍較小，則可以采用低空飛行的模式進行作業；針對大中范圍的信息采集，可以采用中高空飛行參數采集數據。考慮到洋面可能存在一定風力，應對無人機的基本性能加以關注，一般需要達到如表1所示標準。

其他不同要求下的水利測繪數據采集也應結合其特點與工作區域環境要求確定合理的數據采集方式，并建設與之匹配的作業系統。

3.2加強干擾控制

水利測繪數據的質量可能受到傳輸因素影響，尤其是大范圍采集原始信息時，需要考慮衛星通信作業，出現通信干擾的可能性也更高。因此，應加強地面接收區域的技術應用，包括濾波作業、接收陣建設等。

在應用衛星通信模式的情況下，可以在地面（包括洋面流動站）站建設通信加強系統，采用小波降噪的方式對接收的衛星信號進行處理。所有信息被地面站接收后，無論是否直接可讀，均應用小波降噪裝置進行強化，濾除信號中的各類干擾因素，去除白噪音。仍不可讀的信號，可做必要的加強，再用于分析水利測繪數據與建設工作模型。為了保證對信息的接受效果，在地面建設接受陣時，應保證所有接收陣的元性能無異常，與地面呈現15°以上傾角且可以完成至少270°自由旋轉，提升對信號的接收完整度和質量，為水利測繪提供可靠的數據。

3.3針對性糾偏

從共性角度出發，不同技術下獲取的水利測繪數據均可能出現偏差。例如：在利用多波束探測技術時，搭載工作設備的船只可能出現橫向擺動與航向波動，引發既有虛擬地理坐標系的參數波動，出現數據質量下降的問題。其他工作技術也可能出現對應問題，降低數據質量。未來，應根據水利測繪技術特點，選取與之匹配的糾偏方法，以提升數據精準性。

以多波束探測技術為例，可通過導航延遲校正技術控制誤差。從技術特點上看，在多波束探測技術模式下，船載工作設施的工作效果受到航行參數影響，導航延遲與船只航行速度有關，有可能引發測點沿航跡方向的前后位移。在實際工作中，可以根據水利測繪范圍確定中心波束的標準位置，縮小電羅經偏差效應，在此基礎上，地反復進行虛擬分析，判斷不同波束在目標區域內出現測繪（主要是原始信息采集）誤差的可能與誤差大小，在保持船只速度、方向等基本參數不變的情況下，測量中扇區開角并將其控制在較小水平，適當地增加聲波發射頻次，消除單一或少數聲波信息采集精度不高的問題，糾正數據偏差。其他技術也應根據其具體特點組織偏差控制，提升水利測繪數據質量。

3.4重復處理與檢驗

大部分水利測繪數據難以消除誤差，在組織應用前，可以通過重復處理和檢驗提升其質量。該工作的重點在于通過重復性手段收集相同區域內的原始信息，之后，以卡方檢驗、T檢驗等方式，對相同區域內的測繪原始信息進行處理和對比，去除奇異值，評估不同組別數據之間的差異，檢驗數據質量，作為進一步處理的依據。

4結語

綜上所述，水利測繪數據處理與質量控制可以保政測繪精度、提升測繪結果的復用價值，也能降低作業壓力。在未來工作中，可以對其加以關注。從技術方法上看，水利測繪數據處理主要關注數字化加工、規律挖掘和數據庫建設，其質量控制則強調合理的工作方法，并從干擾控制、糾偏等角度提升質量水平，最后還應通過重復處理和檢驗進一步去除可能存在的質量隱患和問題，改進水利測繪數據處理與質量控制的效果。

參考文獻

[1]楊陽.水利工程逆向建模空地數據融合及降噪方法研究[D].鄭州：華北水利水電大學，2022.

[2]姜俊狄，柳寅峰.正射影像與點云數據融合在數字水利中的應用[J].科技創新與應用，2023，13（11）：164-167.

[3]杜麗雯.基于點云數據的水利測繪工程地貌信息提取方法[J].水利規劃與設計，2023（3）：98-101.

[4]杜麗雯，溫旋，孔德博.大型水利樞紐工程壩型數字化測繪技術與應用[J].水利規劃與設計，2023（2）：85-89.

[5]倪福澤.加權總體最小二乘效率優化算法及其在測繪數據處理中的應用[D].太原：太原理工大學，2020.