“数字林业”是指在“数字地球”大框架指导下, 应用3S技术、计算机技术、网络技术, 把地球上的各种林业信息用地理坐标确定与连接起来, 实现标准化规范化采集与更新数据, 实现数据充分享用的过程(方陆明等, 2002)。目前, 我国“数字林业”建设工作广泛深入开展, 在标准规范、数据收集、县市级林业共享系统建立等方面中取得大量成果(李增元等, 2003)。

森林资源二类调查成果是“数字林业”建设的基础, 主要包括各种表簿材料、大量的图面材料以及各类文字材料, 其中图面材料包括基本图、林相图、森林分布图以及各种专题图(亢新刚, 2001)。在很长一段时间里, 空间数据是以图面资料的形式保存的。随着“数字林业”的建设和地理信息系统技术在林业的应用, 图面资料数字化已成为一种可行而且必须的工作。基本图主要包含各级调查界和地形等空间信息。调查界是二类调查取得的重要空间数据, 是绘制其他图面材料的基础。森林资源二类调查空间数据数字化工作主要集中于各级调查界的数字化。各级调查界数字化后取得的空间数据精度决定森林资源二类调查空间数据的精度。

近年来, 空间数据误差分析和空间数据质量控制技术成为了国内外GIS研究的热点问题之一。关于空间数据的数字化误差产生原因及质量控制在其他行业已经做过一些研究(刘大杰, 1999; 李蕾蕾等, 2003), 并在误差校正方法方面也有过一些探讨(郭杰华等, 1999; 赵俊兰等, 2002)。但是空间数据误差的产生与空间数据的采集过程密切相关, 不同数据采集方法导致误差的不同。本文将根据森林资源二类空间数据数字化过程分析其误差来源, 提出二类空间数据数据质量控制的方法以及误差校正方法。

1 森林资源二类空间数据数字化误差来源分析

森林资源二类空间数据数字化通常以二类调查成果为基础, 主要过程包括基本图转绘各级调查界到标准地形图上生成转绘图、转绘图清绘各级调查界和公里网点(包括公里网与图廓的交点, 图廓角点)到聚酯薄膜上生成清绘图、转绘图和清绘图扫描数字化、坐标匹配、清绘图数据矢量化以及矢量数据编辑修改等环节(图 1)。其中每一个环节都有可能产生误差, 影响数据的质量。

在森林资源二类空间数据数字化过程中, 数据误差(E)产生根据其来源可分为数据源固有误差(E₀)、数据采集误差(E_g)和数据处理误差(E_e) 3类:

1.1 数据源固有误差

森林资源二类空间数据来于纸质基本图和标准地形图。数据源固有误差包括基本图误差和地形图误差2项。基本图的误差(E_0f)主要包括外业调查工作图变形、外业调查、基本图绘制等环节产生的误差以及图纸变形产生的误差。而地形图误差(E_0t)产生主要包括地图制作过程, 如控制点的展绘、编绘、绘图、综合、地图复制、分色板套合, 以及地图保存导致的图纸变形误差。

1.2 数据采集误差

空间数据数字化过程包括基本图转绘、转绘图清绘、清绘图扫描数字化、清绘图数据坐标匹配以及矢量化几个环节。基本图转绘是将基本图的各级调查界转绘到分幅地形图上生成转绘图, 画笔的粗细、笔画的顺滑程度、转绘工作人员的状态等因素都可能产生基本图转绘误差(E_gt); 转绘图清绘是将转绘图中的各级调查界和公里网点清绘到聚酯薄膜上生成清绘图, 与转绘过程相同, 画笔的粗细、笔画的顺滑程度、转绘工作人员的状态等因素对精度有很大的影响, 产生转绘图清绘误差(E_gc); 清绘图扫描数字化误差(E_gs), 包括扫描仪固有误差、扫描分辨率、扫描仪操作误差, 清绘图的平整度也在很大程度上影响数据采集的精度; 配准过程误差(E_gm)大小取决于控制点选取的个数和各控制点选取的位置以及配准方法; 矢量化一般包括细化、断线连接、去毛刺、矢量跟踪等过程, 矢量化误差(E_gv)产生也与这几个过程有关。

1.3 后期编辑处理误差

经过矢量化后的各级调查界数据, 可能在数据完整性、逻辑一致性、拓扑关系等方面存在错误, 需要对数据进行检查并修改这些错误, 主要包括图幅接边、拓扑异常点修改、线断开、线合并等工作。这些过程需要大量人工干预, 因此不可避免的会产生误差。

2 空间数据的精度控制方法

为消除或减少误差的产生, 提高空间数据位置的精度和质量, 对以上各项误差根据其来源有针对性地予以控制。

基本图和标准地形图作为空间数据的来源, 是已经存在的数据, 在生产过程中产生的误差不可能在后期处理, 因此是无法改变的。应尽量选择平整度相对较好, 变形较小、图面整洁的图纸减少变形产生的固有误差。

数据数字化过程中, 转绘和清绘工作可以通过选择合适的绘图笔、培训转绘清绘人员、建立严格的质量管理和控制体系予以解决, 减少转绘图的各级调查界与基本图之间、清绘图的各级调查界及公里网与转绘图的各级调查界及公里网之间的误差。扫描数字化通过适当调高扫描分辨率, 提高扫描数字化人员工作的熟练程度, 减少由此引起的误差。通过制定控制点选取标准, 重新选取控制点, 加密控制点, 改善配准算法提高配准精度, 降低误差。矢量化误差由于其自动化程度高, 算法也比较成熟, 对数据的精度影响很小, 可以忽略不计。

数据后期编辑修改, 可通过前面各个步骤的质量控制, 保证此过程的编辑工作量尽量减少, 从而减少误差的产生。如图幅接边可以在数据转绘清绘中严格控制图幅边缘的小班界的转绘清绘, 提高配准精度减少接边工作量, 降低接边误差。

3 空间数据误差校正

森林资源二类空间数据数字化误差中, 基本图转绘、清绘、扫描数字化以及后期编校所引起的误差到目前为止还没有有效的自动校正办法, 只能通过手动处理; 而转绘、清绘中的整体或局部偏移及转绘图数据和清绘图数据坐标匹配所产生的误差, 可通过转绘图数据和空间数据坐标重匹配予以校正。

对转绘图数据和空间数据重新配准的主要流程如图 2所示。先对转绘图数据取控制点重新配准, 再根据空间数据的结点位置与转绘图上对应结点位置构建控制点集配准空间数据。

3.1 控制点选取

控制点选取是系统误差校正的重要环节, 选取的控制点集将作为配准的参数, 直接影响配准后数据的精度。

3.1.1 转绘图数据控制点选取

转绘图数据实质上是带有各级调查界信息的地形图。通常, 1:1万地形图上标有公里网, 可以通过建立每一个公里网点(包括公里网与图廓的交点, 图廓角点)的图面坐标与其实际坐标的对应关系, 构造每一幅转绘图数据上的控制点集。

3.1.2 空间数据控制点选取

空间数据是由某一个区域范围内的多幅基本图数据通过图幅接边生成的。每个图幅的数据在数字化时独立进行坐标匹配, 相邻图幅的误差有可能完全不同, 即空间数据在不同图幅范围内存在的误差是不一样的。因此, 空间数据不能作为一个整体进行数据校正, 而只能以图幅为单位进行, 控制点选取也只能以图幅为单位单独选取。

用程序自动、均匀地在一个图幅范围内选取若干结点为该图幅的控制点, 并且外围控制点尽量选靠近图廓的结点。查找每一个被选中的结点与经过校正的转绘图对应结点, 通过他们之间的对应关系建立该图幅范围内控制点集。对局部变化比较剧烈、误差较大的区域, 应手工加密控制点。

3.2 空间数据校正

每一个控制点表示了地图图面坐标和实际坐标的对应关系, 根据这种对应关系, 可以建立数学模型, 使图上所有位置都按照这种对应关系进行坐标变换, 从而达到校正的目的。鉴于空间数据在生产过程中是分幅坐标匹配得的, 虽然在校正时已经作为一个整体, 但是我们可以通过确定图上的坐标点所在的图幅, 选择上述过程中该图幅的控制点集用于数据校正。校正步骤为: 1)在每个图幅范围内根据地图图面坐标构建Delaunay不规则三角网(TIN), 如图 3所示; 2)依据每个三角网的3个顶点坐标用最小二乘法建立图面坐标与实际坐标的线性方程, 求算线性方程的变换参数; 3)查找每一个坐标点所属的图幅和在此图幅范围内的不规则三角网中的三角形, 根据这个三角形确定的变换参数, 计算出该坐标点对应的实际坐标。

4 结论与讨论

本文分析了森林资源二类空间数据的误差来源, 并依据误差来源提出了精度控制的方法。对于系统全局或区域误差采用了分幅重新配准方法, 通过自动选取控制点和分图幅坐标重匹配, 提高数据精度。

控制点采集时可以通过程序自动生成转绘图控制点集的实际坐标和空间数据控制点集的图面坐标, 然后再从相应图上找到对应点的图面坐标或实际坐标, 这样可以提高控制点采集的速度和精度。

利用上述方法, 用福建省森林资源二类调查空间数据进行验证。校正前空间数据存在整体偏移, 空间数据与底图的吻合程度比较差, 数据总体误差在5~10 m (图 4a)。校正后消除了空间数据整体偏移现象, 与底图基本吻合(图 4b), 总体误差在5 m以内, 达到“数字林业”的要求。

经过坐标重匹配的空间数据由于每一个图幅采用了不同的控制点来配准, 可能会产生奇异点, 如锐角、异常结点、线拉伸、线自相交、线相交等现象, 需要通过手工调整编辑。