基于测绘地理信息技术的智慧城市建设研究

苏宏伟

中国城市建设研究院有限公司，北京，100120

0 引言

以智慧城市建设为核心的测绘地理信息统计数据质量控制模型主要划分为智慧城市客户端以及桌面管控端两个部分。其中，智慧城市客户端的作用是对地理信息数据质量以及时空位置信息质量的控制过程予以管控。而桌面管控端的作用则是利用数据清洗、交互检查等形式达到成果质量控制的效果。

1 测绘地理信息统计数据质量控制模型分析

1.1 模型的整体结构设计

智慧城市建设中的测绘地理信息统计数据是将城市作为核心，同时将网络技术作为媒介，在计算机以及多媒体、遥感测绘、虚拟现实等技术的共同作用下，有效实现从差异化分辨率、尺度、时空、种类等角度予以三维统计描述生成的信息，如此通过以上信息对智慧城市的过往、现在、未来予以虚拟化模拟演示。以智慧城市为核心的测绘地理信息统计数据质量控制模型整体结构如图1所示。

图1 以智慧城市为核心的测绘地理信息统计数据质量控制模型整体结构

该模型由两部分组成，一个是智慧城市客户端，另一个是桌面管控端，将以上两部分予以科学融合，便可以构建一个有机整体。一般情况下，智慧城市客户端的配备位置是外业数据收集现场的移动端，而管控端则是位于内业的工作站，同时在此基础上借助移动网络的力量来完成相关指令的发布、数据上传以及交换共享的任务[1]。该模型的桌面管控端会把测绘地理信息的收集指令以及城市的地理信息基础图等内容传送至智慧城市客户端，客户端接收指令之后便会开始进行测绘地理信息的收集工作，当全部的测绘地理信息统计数据顺利通过质量控制之后，便会存储到具有一体化性质的存储位置[2]。当测绘地理信息统计工作进行完毕，会将其成果传输到该模型的桌面管控端，通过成果质量控制有效实现过程质量的管控，同时把管控结果存储到成果库之中。

1.2 过程质量控制

1.2.1 信息质量控制

信息质量控制是测绘地理信息技术在智慧城市建设中充分发挥作用的关键流程，信息质量控制是指对测绘数据的本身予以质量控制，其中主要包含数字高程模型、数字正射影像、数字线划地图等，以上均属于测绘地理信息统计数据质量控制的总体过程内容。普遍来讲，以智慧城市建设为核心需要的测绘地理信息数量极多，所以在信息获取阶段，既要有效提高工作人员的专业性以及责任意识，还要在此基础上保证测绘地理信息的标准化以及规范化获取，同时重视相关的开发生产作业环节，尽可能避免测绘地理信息出现偏差的情况，此外，还应该充分利用网络资源，使其最大限度发挥作用和价值，进而使得最终获得的测绘地理信息极具统一性和独有性[3]。

信息质量控制主要包括三个步骤，以DEM数据为例予以阐述。第一，原始资源质量检查。该步骤的主要作用是核查DEM数据信息内是否具备系统偏差以及粗差、随机等情况，以此有效防止DEM数据信息出现准确度不高以及精度不合格等现象。第二，DEM信息处理过程中的质量检查。该步骤中最重要的部分是明确内插模型，同时在逼近度、平滑度、计算时间等帮助下选择并敲定契合度最高的模型。普遍来讲，双线内插的契合度相对较高。第三，最终的DEM信息质量检查。该步骤的重点是明确内插模型的精准度以及实用性。不仅如此，还应该对DEM数据信息高程修正数的起始、终止、网格间距等数据信息能否符合相关的规定标准予以判断。最后，对不具备平滑度的部分予以编辑处理，同时予以完善和优化。

1.2.2 时空位置信息质量控制

时空位置信息是基于测绘地理信息技术予以智慧城市建设的关键内容。当测绘数据全部的信息收集完成之后，为有效保证智慧城市应用的测绘地理信息统计数据质量控制的效果，还应该对时空位置信息的准确情况予以核查，即时空位置信息质量控制。基于智慧城市建设的测绘地理时空位置信息质量控制详细流程如图2所示。

图2 基于智慧城市建设的时空位置信息质量控制流程图

1.2.3 成果质量控制——数据清洗以及转换

基于智慧城市建设的测绘地理信息统计数据清洗是指依照相关规定标准，通过智慧城市应用端具备一体化的存储区域自动化提取测绘地理信息统计数据实例，进而有效达到测绘地理信息统计数据质量的强化效果[4]。

基于智慧城市建设的地理测绘信息成果质量控制的数据清洗应该有效满足以下标准。第一，务必保证测绘地理信息统计数据具备关键字性能。第二，尽可能地放宽清洗要求，以此有效保证统计数据还具备原样性。第三，在清洗进行时，只需要进行数据映射处理，不会自动校正测绘地理信息统计数据。第四，经过清洗处理的信息统计数据应该将其予以归档保存。

基于智慧城市建设的测绘地理信息统计数据转换是对信息统计数据的格式和形式予以一致性处理。具体来讲，需要针对信息统计数据的格式和形式制定出科学合理的一致性标准，同时在规定的数据转换标准和要求的基础上，将来源具有差异性的测绘地理信息统计数据予以转换处理[5]。需要注意的是，在数据转换过程中，务必保证信息统计数据本身的意义不会被改变。在智慧城市建设中，借助设计前置交换单元软件模块来实现的测绘地理信息统计数据清洗流程如图3所示。

图3 基于智慧城市的测绘地理信息统计数据前置交换单元结构图

2 基于测绘地理信息技术的智慧城市建设实例——测试结果与分析

为有效检测和验证上文阐述和分析的测绘地理信息技术——测绘地理信息统计数据质量控制模型的真正价值和应用性能，以我国某城市的智慧建设为例，对其展开应用测试结果的分析。

以我国某城市为测绘地理信息技术的测试目标，该城市早在2016年便着手智慧城市的建设，将该城市的总体布局划分为八个板块，详细划分结构如图4，同时应用本文阐述的模型对该智慧城市建设过程中的全部测绘地理信息统计数据予以质量控制实验[6]。

图4 测绘地理信息技术模型测试对象区域划分

2.1 时空位置信息统计数据的精度分析

在该智慧城市的建设过程中应用地理测绘信息统计数据质量控制模型，于时空位置信息的收集阶段，针对该城市已经划分的八个部分分别获取了相应的地理区域坐标，同时将获取到的初始坐标数据信息和本文阐述的模型控制后获取的坐标数据与该城市的实际坐标信息进行了比较，以此确定获取到的时空位置信息是否具备精准性。详细的测试数据结果见表1。

表1 时空位置信息获取的数据准确性统计表

根据表1所呈现出的数据信息可以得知，应用了测绘地理信息统计数据质量控制模型获取的该智慧城市建设的相关地理位置坐标数据，将其和初始的坐标信息予以对比会更加贴近该城市智慧建设的真正地理位置坐标信息，其偏差情况小到可以完全不计。

2.2 智慧城市建设的数据清洗测试

科学应用上文阐述的测绘地理信息统计数据质量控制模型对该智慧城市建设的相关数据予以清洗，以此有效处理冗余数据、拆分字段、合并字段以及内容替换等，改善和解决数据重叠以及矛盾冲突等情况。实施数据清洗需要遵循“一源一数”的原则，如此才能确保数据清洗得以成功。利用数据清洗有效统计该智慧城市建设过程中各个地理位置实施数据清洗消耗的时间以及准确率，详细的测试结果见表2。依照表2展开分析可以得知，该智慧城市建设应用了测绘地理信息技术对信息统计数据予以数据清洗之后，效率和准确率均较高。

表2 智慧城市建设的数据清洗测试结果

2.3 智慧城市建设的数据质量评估

为有效保证测绘地理信息统计数据质量控制模型的应用价值以及其控制效果，分别与文献[7]和文献[8]中的数据质量控制模型进行对比，同时将国内外的相关研究结果作为参考信息，并在空间数据质量评估标准的基础上，借助数据精准度和平面位置精准度等相关内容，有效评估上文阐述的模型和对比模型的数据质量控制效果，详细的测试结果如图5。依照图中内容可以得知，本文的测绘地理信息统计数据质量控制模型的应用效果明显高于文献中的模型，其智慧城市建设相关数据信息统计数据的精准度为99%，由此可见，测绘地理信息技术在智慧城市的建设中极具应用价值。

图5 三组数据质量控制模型的数据质量评估结果

3 结语

综上所述，智慧城市的建设是我国信息化以及城市化发展的重要体现和途径，不仅可以有效推动和谐文明城市的构建，还可以提升人民群众的生活质量。测绘地理信息技术是智慧城市建设必不可少的手段，科学应用测绘地理信息统计数据质量控制模型，可以有效保证智慧城市建设涉及的全部数据信息统计的准确性。