浅析地形图平面精度快速统计分析方法范文

摘要：针对电子地形图平面精度检查中需要逐个点统计点位精度以及计算中误差的繁琐过程，本文提出了一种自动化的精度快速统计分析方法，并利用编程对该方法进行了实现，试验结果表明该方法是可行的、高效的。

关键词：地形图；精度；统计；分析

1概述

地球整体上是一个两极稍扁，赤道略微突出的椭球体，人类经历了漫长的历史才逐步认清了地球的形状，并通过地图的方式来表达地球上的各种地形、地貌、地名、地物，同时也发展出了地图学这一门学科。地图学是研究地图的理论、编制技术与应用方法的科学[1]，地图则是按照一定的数学法则，将地球表面上的空间信息通过概括综合，运用符号系统缩小表达在特定载体上的图形模型。地形图是一类特殊的地图，它重点反映的是地表的地物和地貌信息，广泛应用于国土、地质、军事、气象、旅游等各个领域。随着现代电子计算机和存储技术的发展，地形图的载体从传统的纸质印制向电子地形图转变，相比纸质地形图，电子地形图具有存储方便、显示方式灵活、数据分析效率高等优势。电子地形图的生产方式在近几十年有了革命性的变化，电子全站仪、GPS-RTK、数字摄影测量等先进测量仪器和技术的广泛应用，地形测量的方法也向自动化和数字化方向发展，即当今的数字化测图技术。本文中所述的地形图均指电子地形图。可量测性是地图的一项重要性质，地形图的精度对其可量测性产生直接影响，是反映其质量水平的重要参数。无论采用何种仪器或作业方式，由于仪器误差、环境干扰、人为失误等各种不利因素均可能对地形图的精度水平产生负面作用，因此，地形图的精度检查是生产和验收环节的一项重要工作内容。本文中所述的地形图精度指平面精度。

2地形图平面精度检查与统计方法

当前地形图的精度检查一般通过电子全站仪，在地图范围内按一定的抽检比例，选择性地对相对稳定地物特征点（如房屋角点等）进行重新测量，将测量坐标与原始地形图中的同名点的坐标进行比对，计算相对中误差，作为衡量地形图精度的数学指标。单点点位差公式和统计中误差公式如下所示：（1）（2）上式中，i为第i个检测点编号，n为总的检测点数，m为中误差，xi和yi表示第i个检测点原测量坐标，x'i和y'i表示第i个检测点现测量坐标。在实际操作中，上述过程需要逐个进行同名点查找、坐标提取、误差计算、中误差统计，当检测点较多时，人工处理的过程就显得非常繁琐，重复工作量大，效率低下且容易出错。本文研究一种自动化的精度统计方法，自动执行上述过程并输出统计报告，下面对该方法进行阐述。

3地形图平面精度快速统计分析方法

3.1地形图存储格式

CASS软件是在CAD平台之上架构的一套集地形、地籍、空间数据建库、工程应用、土石方算量等功能为一体的软件系统，是测绘行业中应用最广泛的制图和数据管理软件，本文以CASS软件绘制的地形图为研究对象探索地形图平面精度统计方法。CASS软件中已按照国家相关图式规范对各类地物进行编码和符号化，并按地物类型对各类要素分层存储，包括居民地（JMD）、地貌土质（DMTZ）、水系设施（SXSS）管线要素（GXYS）等，如图1所示。CASS中内置了一套实体代码（以下简称CASS码），每一类地物均有对应的CASS码，将光标移动在某一砼房屋上停留，系统显示的实体代码。上述CASS中的分层存储和分类编码体系为图形解析提供了基础。

3.2检测坐标导入地形图

利用全站仪对检测点进行测量并将观测数据文件导出后，利用CASS软件中的“绘图处理”-“展野外测点点号”功能将检测点导入到地形图中，该功能自动将点及相应的点号注记存储在“ZDH”图层中。（图3）

3.3数据解析与精度分析

明确了CASS中各类地物的存储方式与编码体系后，就可以对整个地形图文件（包括导入的检测点）进行解析，逐个识别出检测点，并对最近的地物角点（即为被检测的同名点）进行距离分析，按照上一节中的公式计算每个点的误差并统计所有点的综合中误差。过程如下：

3.3.1第一步，地形图文件预处理。检测点一般选定房屋等对相对稳定地物特征点，根据CASS中的分层存储规则，先将无关的数据图层关闭，仅保留ZDH图层及检测点所在的图层（如JMD），既可以排除数据干扰，也可以减少后续处理的数据量。

3.3.2第二步，地形图文件读入（dwg格式）。

3.3.3第三步，文件对象遍历。遍历地形图文件中的所有对象，判断每个对象的类型：若为点要素，则存入检测点序列（measure_point_list）中；若为注记，则存入点号序列（annotation_list）中；若为多段线，则解析多段线上的所有节点，并存入地物节点序列（vertex_list）中。

3.3.4第四步，空间匹配。空间匹配分检测点与点号注记匹配及检测点与被检测点匹配两方面的内容。遍历检测点序列（measure_point_list）中的每个点对象，计算其到点号序列（annotation_list）中每个注记的距离，距离最近的注记为其对应的点号；计算其到地物节点序列（vertex_list）中每个节点的距离，距离最近的节点为该检测点对应的地物点（即被检测点）。定义检测点点号-检测点坐标-被检测点坐标”结构体序列（match_list），并将上述空间匹配的结果存入该序列中。

3.3.5第五步，误差计算与表格输出。根据第四步的匹配结果，依次将每个匹配对象对应的检测点号、检测点坐标、被检测点坐标及对应的点位差（依据第2节中的公式1）输出到Excel结果文件中，并根据第2节中的公式2，计算所有检测点的中误差。由于地形图的地图单位一般为m，而正常情况下检测的点位差均较小，因此将结果中点位差的单位换算成cm。

4算法实现与实现

本研究采用VisualStudio2012为开发工具，利用C#语言对上述算法进行了实现。该工具利用Teigha组件进行dwg文件的读取和解析，利用Aspose组件进行Excel文件的自动化输出，该两个组件分别可以实现对不同版本的dwg文件和Excel文件的读取和修改，并且可以允许脱离CAD和Office环境独立构建应用程序，提高了程序的灵活性和适用性。利用本工具对福建省某农村地籍与房屋调查项目一个街坊的地形图精度检查自动化统计，输出结果如图5所示，生成该表格耗时不到5秒，相比人工逐个点分析和误差计算，该工具极大提高了工作的效率。

参考文献

[1]朱良,韩雪培.新编地图学教程[M].北京：高等教育出版社，2008，4.

[2]宋志军.探讨数字化测图在测绘技术中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2014.

[3]王发艳.地理信息系统与地图制图[J].资源环境与工程，2008.

[4]骆帝骧.浅谈数字化测图中全站仪及南方CASS软件的应用[J].广东科技，2012.

[5]丁明华,余存林,郭秉程有关数字化测图技术的讨论与应用[J].西部资源，2012.

作者：林平 单位：福建省国土测绘院