国土空间规划数据精细化处理与质检入库流程优化关键技术研究

国土空间规划数据精细化处理与质检入库流程优化关键技术研究

林志明

广东南方数码科技股份有限公司

摘要：随着城市化进程的加速和国土资源的有限性，国土空间规划的重要性日益凸显，国土空间规划数据作为评估国土空间利用状况和规划实施效果的重要数据来源，其质量直接关系到国土资源的有效管理和利用。本文对国土空间规划数据分析处理与质检入库优化技术展开详细研究，构建完善数据质检入库体系的同时，进一步提升国土空间规划数据的质量和可靠性。

关键词：国土空间规划；监测数据；分析处理；质检入库

本研究旨在以国土空间信息模型（TIM）为基础，构建国土空间规划数据质量检查入库体系，集成数据读取、数据检查、数据入库等功能，实现对国土空间规划数据的全面质检入库。通过对属性数据、空间数据等要素进行检查，建立质检方案和质检任务，从成果的资料完整性、要素图层及属性规范性等方面进行质量把控，提高国土空间规划数据的精准度和可信度。

一、国土空间规划数据基础类型

国土空间规划数据类型繁多，共同构成了规划决策的重要依据，传统调查监测数据提供了基础的地理信息，如地形地貌、土地利用等，为规划者提供了直观的空间认知；社会经济发展监测数据则反映了人口分布、产业结构、经济发展态势等，为规划提供了经济社会发展的背景分析；业务管理数据涵盖了规划实施过程中的各类管理信息，有助于规划者了解规划执行的具体情况；遥感影像数据以其时效性强的特点，能够迅速捕捉国土空间的变化动态；互联网大数据则提供了海量的社会行为信息，为规划者提供了从另一个维度分析问题的视角；行业专题数据则更加聚焦于特定领域，如环保、交通等，为规划提供了专业的参考依据。

二、本任务的技术路径

（一）国土空间规划数据预处理

数据清洗是数据处理过程中，不完整的数据、格式不一的数据、异常值都会被一一识别并修正，确保数据的准确性和完整性，通过过滤掉重复相似的记录，保留最具有代表性和价值的信息。数据集成则是将各种来源、格式和比例尺的地理空间数据进行有机整合，实现信息的共享与互通，需要构建一个清晰的数据系统框架，解析和串联数据间的业务逻辑，确保数据的有机统一。数据转换则是对清洗和集成后的数据进行进一步的处理，满足特定分析或应用的需求，如同对原材料进行深加工，将其转化为更具价值的产品。

（二）国土空间规划数据分析处理

1）多元遥感数据集成技术

在国土空间要素监测中，遥感影像可能来自不同时像、分辨率和来源，数据处理成为提升数据质量的关键环节，采用综合局部自相似性（LSS）和互信息（MI）的方法，能够解决多传感器图像中可能存在的刚性/非刚性辐射及其几何畸变问题。局部自相似性（LSS）方法对于捕捉图像的基本、局部特征表现出色，能够有效地提取出图像中的局部纹理、结构和细节信息，为后续的图像配准和融合提供了坚实的基础；互信息（MI）方法则更加关注全局的信号强度关系，通过比较不同图像之间的信息熵和联合熵，评估它们之间的相似性，优化图像的配准精度。在实际操作中，首先使用哈里斯算法来识别潜在的控制点，这些控制点对于后续的图像配准至关重要，比较图像局部点位周边的特征相似性，筛选出最具代表性的控制点，然后采用了基于贝叶斯概率的LSS整体匹配模型，有效整合LSS和MI的信息，通过粒子群优化（PSO）算法对控制点的选择和区域对应关系进行优化，最终形成一个具有鲁棒性的图像制图功能，自动处理不同时像、分辨率和来源的遥感影像，实现精确的图像配准和融合。

2）多类型大数据集成技术

结构化数据，如同城市的经纬线，条理清晰，遵循固定的格式或模式，这类数据往往呈现出简洁明了的特性，其中的元素之间存在着可以直接观察到的线性关系，通过基础的线性分析方法，能够轻松地揭示出结构化数据内在的规律性，为国土空间规划和监测提供有力的数据支撑。与结构化数据相比，半结构化数据和非结构化数据则显得更为复杂和难以捉摸，这些数据的特性难以预测，需要借助一系列复杂的信息技术手段来进行有效的处理和分析。

3）基于ETL数据融合技术

ETL中的抽取环节，数据被精心地从多个源系统中提取出来，这些源系统可能千差万别，既有传统的关系数据库，也可能包含复杂的文件系统或是云端存储服务，由于这些源系统的数据格式和结构各不相同，因此，在抽取过程中，必须准确理解每个数据源的特点和构造，确保能够准确无误地提取出所需的数据。在数据被提取出来后，需要对它们进行一系列的清洗和转换操作，这些操作包括纠正数据中的错误，将字段标准化为统一的格式，对数据进行聚合处理，或是计算出一些新的派生值，确保数据在加载到目标数据仓库之前，是干净、一致且符合业务需求的。经过清洗和转换的数据将被加载到目标数据仓库中，这个过程涉及创建索引、优化查询性能以及确保数据的完整性等一系列工作，加载完成后，数据就可以被用户进行访问和分析。

（三）国土空间规划数据入库质检

数据完整性检查是确保每一份数据都具备必要的字段和信息，避免出现数据缺失的情况；空间数据基本检查则是对空间数据的格式、坐标系统等进行检验，确保其符合预设的标准；空间数据属性标准性检查进一步对空间数据的属性信息进行核查，保证数据的规范性；空间图形数据拓扑检查则是检查空间数据之间的拓扑关系，如邻接、包含等，确保数据的逻辑正确性；表格数据检查则是对表格中的数据进行逐一检验，包括数据类型、范围等。图数一致性检查则是确保图形数据与表格数据之间的对应关系准确无误。质检工具质检是其中的一种方式，结合不同的数据成果类型及对应的质检规则，通过规则库给质检工具配置不同的质检规则，实现数据的快速质检，能够高效处理大量数据，提高质检效率。

三、关键技术与重难点对策

（一）实施多源异构数据融合标准与分析处理

为了确保各类数据能够无缝衔接和高效利用，制定一套全面的数据格式和标准，包括统一的坐标系统、时间基准和数据精度等，这些标准的实施将使得各类数据在存储、管理和共享过程中能够保持高度一致性和准确性，为后续的数据分析奠定坚实基础。对收集到的各类数据进行细致的预处理，包括格式转换、坐标配准等，确保数据的一致性和可用性，运用先进的数据清洗技术，准确识别和纠正数据中的错误、异常和重复信息，提升数据质量。

（二）提升数据入库质检技术

制定一套全面的数据质检标准和流程，涵盖数据的完整性、准确性、一致性等多个方面，确保入库数据的质量达到既定要求，充分考虑数据的来源、处理、存储等环节，确保数据的流转过程符合规范，减少数据误差和丢失的可能性。利用先进的质检工具，对数据进行批量处理和快速检查，根据预设的规则和标准，自动识别和修正数据中的错误和异常，提高质检的准确性和效率。结合人工对比检查等多种方法，对数据的准确性进行再次确认，特别是对于汇集、整合、成果核查等关键阶段的成果，更应进行全面、细致的检查，确保数据的真实性和可靠性。严格按照规定的格式和标准进行存储，确保数据的可查询性和可追溯性，为后续的数据分析和应用提供便利，定期对数据库进行更新和维护，确保数据的时效性和准确性。

结束语：

本研究通过对国土空间规划数据质量检查入库体系的构建和实施，取得了一定的成果。在数据读取、数据检查、数据入库等方面实现了功能集成，建立了质检方案和质检任务，对属性数据、空间数据等要素进行了全面检查和质量把控，进一步推动国土资源管理和规划实施工作朝着科学化、智能化的方向不断发展。

参考文献：

[1]马锦奕.新时期国土空间规划探讨[J].建材与装饰,2023,19(33):61-63.

[2]龚强.助力国土空间规划智能化转型[J].测绘与空间地理信息,2023,46(9):18-19,23.

[3]吴剑平.智慧国土空间规划的思路分析[J].智能建筑与智慧城市,2023(10):62-64.