探索｜测绘成果“智”检知识图谱的构建与应用
当前，测绘成果质量检查工作主要以受检测绘成果为出发点，通过数学精度采集、外业地理要素巡视、数据结构检查等方式开展质量检查。此种检查方式检查覆盖面广、未突出不同要素的重要性，对受检测绘成果进行“地毯式”巡检，检查工作外业时长占比高，质检效率不高。同时，这种检查未能整合利用已有检查资料及基础数据，对提升资料数据应用的便捷性及质检工作的高效性作用不大。此外，未建立重大要素变化更新监测机制，主动获取掌握境界、驻地等重大要素变化信息，检查工作缺乏主动性及指向性。因此，开展测绘成果“智”检知识图谱（以下简称“‘智’检图谱”）构建与应用研究具有一定的现实意义。
近年来，在测绘成果质量检查领域对知识图谱开展的应用研究不多。笔者主要以历史检查数据与基础数据为出发点，依据地物要素不同重要等级，筛选、简化数据构建测绘成果“智”检图谱，以提高资料利用的便捷性及质检效率。
知识图谱框架
“智”检图谱以电子地图、基础数据等为出发点，结合历史测绘成果检核数据，根据不同地物要素的类别及重要性，简化、筛选、分离出重要要素，形成含有交通、水系、居民地、地貌、境界、精度参考6类数据集知识图谱库。同时，构建自动搜索、检查发现、定期更新等更新机制，实现知识图谱的迭代更新，以保持知识图谱的现势性符号检查要求。
基于测绘成果数学精度、地理精度等质量检查需求，通过交通、水系等6个数据集形成知识图谱库（如图1）。知识图谱包含以下主要内容。
交通数据集。其包含高速、国道、省道、县道、高铁、普通铁路、地铁、机场等图层。各图层要素主要为从源数据库中筛选、分离出的不同等级道路结构线，用于实现对受检成果中重要交通要素的快速比对和核查。要素包含分类代码、路线编码、名称、宽度、现势性等基本属性，数据源主要为电子地图、大比例尺地形数据库等，数据源主要为电子地图。
水系数据集。其包含主要水系干流（结构线、面）、大中型水库面等图层。水系干流（结构线、面）主要为范围内著名、影响范围广的干流水系的结构线及范围面，如浙江省甬江、曹娥江、椒江等八大水系。结构线包含分类代码、名称、上级河流、水利编码、现势性等基本属性；范围面包含分类代码、名称、水利编码、现势性等基本属性。大中型水库面主要为范围内大中型水库范围面要素，一般参考水利工程名录来进行筛选、简化。要素包含分类代码、名称、水利编码、现势性等基本属性，数据源主要为电子地图。
居民地数据集。其包含乡级以上驻地、村落及村委会、其他重要地理名称等图层。乡级以上驻地层主要为乡（镇、街道）及以上驻地所在位置及名称；村落及村委会主要为范围内行政村和自然村的村名及概略位置；其他重要地理名称主要为重要的山峰、景区、企事业单位等名称及概略位置。要素包含分类代码、名称、现势性等基本属性，数据源主要为电子地图。
地貌数据集。其主要包含等高线图层。等高线层主要为大比例尺地形图中的计曲线，主要用于测绘成果局部区域地形走势正确性的检查。要素包含分类代码、高程、比例尺、现势性等基本属性，数据源主要为大比例尺数字地形数据，例如1∶500DLG（数字线划图）等。
境界数据集。其包含省、市、县（市、区）、乡（镇）4级境界等图层。各图层主要为不同级别的行政区划面要素，主要用于测绘成果内境界及成果数据更新范围的正确性检查。要素包含分类代码、名称、现势性等基本属性，数据源主要为电子地图。
精度参考数据集。其包含外业检核点、平面（高程）精度参考、其他数据等图层。外业检核点主要为检查人员在历次质量检查中采集的平面（高程）精度检核点，主要用于后续测绘成果的数学精度检查工作。要素包含检测点类型、允许中误差、坐标XYZ、采集时间等基本属性。平面（高程）精度参考主要是从源数据中提取的房屋面、高程点等数据，用于正射影像、地形图、实景三维等测绘成果的数学精度检查工作。要素包含分类代码、高程、现势性、备注等相关信息，数据源主要为大比例尺数字地形图数据。其他数据层主要是保存使用其他仪器或其他方法采集的精度检核参考数据，如车载移动测量系统点云采集轨迹等。
知识图谱更新机制
为更好保持知识图谱的现势性，搭建自动搜索、检查发现、定期更新等数据更新机制，按不同时间段对知识图谱开展更新工作（如图2）。
自动搜索。基于Python语言（计算机编程语言），结合高速公路、高铁等重大要素的关键字，通过网络每日从民政、交通等官方网站检索相关信息，并将检索结果及网址存储形成台账，经人工筛选、核实、分类后更新。
检查发现。在日常测绘成果质量检查过程中，如检查人员发现重大要素变化更新，则将更新信息登记形成更新词条并推送至知识图谱管理员，由其核实后按月度更新。
定期更新。在测绘成果质量检查过程中，根据历史检查资料的积累及更新情况，由管理员结合知识图谱中要素分类按季度对其补充、更新。
知识图谱应用及效果
在测绘成果质量检查中，将知识图谱嵌入原有检查流程的概查及详查环节，协助检查人员对测绘成果重要要素进行快速检查。基于知识图谱中精度参考数据实现对成果精度的快速评价。此外，辅助检查人员基于知识图谱对测绘成果开展属性精度检查（如图3）。灾难片
应用方式。知识图谱主要有以下3种应用方式。
一是重要要素概查。其主要基于知识图谱中重要要素分类对测绘成果中要素的完整性及正确性进行快速检查，包含人工检查和软件检查两种方式。人工检查是通过人工方式对知识图谱数据和测绘成果数据中的相同重要要素位置、属性的正确性及完整性进行对比检查；而软件检查是通过软件读取知识图谱和测绘成果数据，以知识图谱中重要要素的矢量为基准，缓冲并对比成果中相同地物的属性的正确性。软件检查仅适用于数据库等成果。
二是数学精度辅助评价。其主要基于知识图谱中精度参考数据集中的检核点、平面（高程）参考等图层数据，对精度要求不高于参考数据的测绘成果开展数学精度评价工作，缩减外业人员数学精度采集工作量，辅助评价也包含人工及软件两种方式。
三是属性精度辅助评价。其主要基于知识图谱中不同类别的地物要素辅助检查人员对测绘成果开展属性精度评价工作，以人工对比、分析的方式开展要素属性填写的正确性及要素完整性的检查。
应用效果。根据地物重要性等级从基础数据中筛选框架性重要地物，以历史检查数据、大比例尺平面及高程数据为补充，并通过网络定期定时“爬取”重要要素更新信息，共同构建测绘成果“智”检知识图谱，实现了对测绘成果中重要要素或框架性要素的快速检查，突出了质量检查的重点，实现测绘成果数学精度的快速评价，减少检查人员外业采集工作量，提高了历史资料和基础资料的利用率、应用便捷性及质检效率。值得注意的是，由于知识图谱的自动化检查程度存在薄弱点，后期还将围绕着检查自动化继续开展相关研究。
作者单位分别为浙江省杭州市规划和自然资源调查监测中心、浙江省测绘科学技术研究院
《中国不动产》2022年第11期
i自然全媒体
作者：陈艳艳? 万斐??黄昌狄
编辑：黄俊飞
供图：顾美玲? ?邓光林
初审：郑雪蕾
审定：李军晶
以上文章不代表本官微观点
仅供参考
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2023年《中国不动产》
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