时空资料整合课件

第八講時空資料整合台大空間資訊研究中心主任朱子豪教授大綱資料整合重要性與主要課題資料整合的基礎資料品質管制與檢核資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語一、資料整合重要性與主要課題1.資料整合重要性與特性n多於一個資料項的資料品管課題 只要超過一項的資料相互運作，則會引發資料整合的問題。單一資料要管控其品質，及其中地物單元間的關係正確性。兩項以上的資料之間，則要關注其間地物的對應關係之正確性。nGIS倉儲以方便同時使用多於一項的資料 目前NGIS推動倉儲的速度很快，已超過二十個單位在建置GIS倉儲與流通平台。目前空間資料的來源十分多元、豐富，在資料充實、大量供應與流通之際，資料倉儲應運而生。大量的資料項目置於一處，方便取得，及相互的運作，故資料間的整合問題便更形凸顯2資料整合的作業是多元的 資料的整合可以分為：水平整合、時間整合、多比例尺整合、垂直整合四大類。(1)水平整合是同一種的資料項目，相似的時間、相同的比例尺，可能是相同或不同的來源（生產者），進行空間上的整合；如多圖幅資料的整合。(2)時間整合是同一種的資料項目，相同的比例尺、不同的時間生產的資料的整合。(3)多比例尺整合是同一種的資料項目，相似的時間生產，但不同的比例尺間的整合。(4)垂直整合是不同的資料項目，相似的時間生產、相似的的比例尺間的整合。整合型態影響因子產生現象垂直整合座標記載差異幾何形變檔案格式差異位移投影方式不同偽多邊形資料生產流程屬性錯亂數化底圖的差異共線分離比例尺不同假性不整合時間差垂直整合型態下所可能引發的因素與產生的不整合現象(徐承原，1998)3 資料整合會在資料品質考量下進行 資料的關係檢核是在空間誤差的前提下進行的，在最大幾何誤差的假設下，來檢視可能的空間關係。4.資料品管可以用資料整合的關係檢核 在資料品管時，若需要以不同資料進行檢核，則亦是使用地物間的關連性（邏輯性）進行檢核，其運作亦可以看做一種資料的整合。例如門牌地址的單點資料與路段門牌的交錯檢核。2、資料整合的主要課題n整合檢核關係的分類 資料間的整合的主要課題可以分為相同地物物件的確認，及不同地物單元關連性的確認。n相通地物的檢核課題 相同地物的確認可以是全地物或是部分地物的對應。而不同地物間的關係之對應則相當的複雜，要以不同關注的關連性，分開來進行檢核。n不同地物關注的空間關係 例如，對於特定地物間的距離、方向、左右側、上下游、包含與否、排序、相交、相切、相割、同側、異側、穿越等。若要考慮立體關係，則會加入上下、相連、上下相交、向下不相交、穿過等。3.整合不良的衝擊l在資料加成使用時，關係的錯誤會造成錯誤的查詢與分析解果l資料的不良整合會使資料處理無法正確的自動化l整合不良權益受衝擊（如分區圖與地籍圖的不整合）l資料的關係錯誤為處理，會使其他使用此關係作運作的功能皆產生錯誤結果。大綱資料整合重要性與主要課題資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語大綱資料整合重要性與主要課題資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語二、資料整合中的相同地物的判定n資料整合中的相同地物的判定可以分為全單元相同，或部分單元相同。而判定的可以是靜態資料或動態資料，可以是一靜一動，或是兩靜態資料，或兩動態資料。n多資料間的相同地物整合與兩資料間的相同地物整合的問題是相同的，相同的關係可以符合遞移律。n相同地物的判定，需要考慮的是以特定特徵的相似性，來判定可能相同地物的機率(Probability)或是確定性（Certainty）。n而動態的資料便有隨時間而變化的判定機率（動態機率），資料（或證據）的增加會使的動態機率（或確定性）增加。n可以使用的特性為在特定資料空間誤差內的地物，其相距的距離、形狀，即予以確定關連性地物間的關係。n此外，動態資訊在確定性或機率較低、或判斷相混時，只能將可能的判定對象皆列出，並預測何時會有關鍵決策點出現；若皆無可比對的地物出現，則可以判定為一新的資料出現。n以下為含動態資料時的資料比對課題：1.全地物或部分地物的比對2.靜態與動態資料的比對3.動態機率或確定性的變化曲線4.確定性或機率的閾值設定5.期望決動性資訊的出現6.動態新資料產生的判定7.相同地物與現象、不同的資訊的相互檢核（例如：門牌地址的單點資料與路段門牌的交錯檢核）大綱資料整合重要性與主要課題資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語三、資料整合中的相異地物的關係判定n若兩資料的地物不為相同地物，則為相異地物，必須檢核特定的空間關係。n而多資料間的相異地物整合比兩資料間的相異地物整合的問題更為複雜，要檢核所有的兩兩資料間的關係正確後，整合的工作才算完成。n相異地物的關係判定太複雜，故需要以關注單項之關係一一來檢核。n檢核的重點是可否知道期間的應有關係或地真資料，才可以偵測其關係的正確性，並鎖定錯誤的關連性，再進行調整。不同地物的整合的關係頭尾相接（或邊界對應）的地物（共節點關係）兩側關連性 （上下，左右）有交叉關係包含關係（點線，點面，線面，面面）對應有共同屬性兩群地物間的屬性有關連性有一定的距離關係有一定的方向關係有一定的上下游關係（向量的方向性）1.以地真資料或知識加以檢核此方法最為簡單，但資料最不易取得，且不易於全自動化，多需以對該現象熟習的當地人士進行檢核，即以其已有的空間認知進行人工檢核。例如地籍圖與地形圖間的檢核。2.以兩相同的資料對應檢核若對於同一現象有不同來源的兩種資料，則可以將兩資料分別與整合的對象資料之關連性進行量測；若其間的關連性超過閾值的偏差，則可認定為需檢核的矛盾地物需進一步找資料或到現地檢核。例如路段門牌與單點門牌資料與道路檢的關連性檢的相互檢核。路段門牌與單點門牌比較有矛盾3.以兩資料間的已知邏輯關連性加以檢核此類工作是最困難的，若兩資料地物間有明顯的空間關連性，或特定地區有必然的空間關係，則可以歸納此關連性，再進行高自動化的檢核；若沒有必然的空間關係可以歸納出來，則此方法多不可行。如大多數的都市地下管線接會在道路的下方，且有一定的排列的順序與位置，則可以此規範準則進行檢核。4.一定誤差範圍下的資料檢核 只要在兩資料間的最大誤差的總和下，關係上保留，則其關係亦可亦確定。例如，金門國家公園的地籍圖與地形圖間的最大誤差為15m，故在分區邊界的15m BUFFER外的地籍資料可以自動的進行OVERLAY以取得分區資料。以土地使用分區圖與地籍圖間的最大誤差15m為基準，進行半自動化的資料整合。以土地使用分區圖的15m環域（BUFFER）與地籍圖疊圖，不在BUFFER內的地區的地籍區塊，則可以直接取得分區資料，其餘則需要人工檢核後加入。分區資料的誤差BUFFER 分區資料:15m buffer以外的地籍可以自動取的分區資料 自動取得分區資料的地籍資料屬性表 大綱資料整合重要性與主要課題資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語動態資料整合的特性動態資料 動態性的輸入的即時資料（如車輛的行駛導航定位資料）資料無法察看全貌 資料隨時間在增長動態資料的整合 可與另一動態資料或靜態資料整合動態下判斷資料的同異與關連性資料整合需知 整合資料的個別誤差作為推算的依據已存在資料的判斷會影響動態性的判斷先驗知識判斷的機率會隨時變動，但會有判識的決策點（較大的變動點，如車輛的轉彎處，岔路處等）無資料輸入時的狀況，亦需要進行猜測整合，直到再接到後續動態資訊動靜態資料整合的差異靜態資訊與動態資訊：l l 靜態資訊泛指事先已處理好的圖層資料靜態資訊泛指事先已處理好的圖層資料可透過人工對原始資料進行調校可透過人工對原始資料進行調校、或藉由電腦或藉由電腦系統自動執行系統自動執行。l l 動態資料則是時間資訊加入後動態資料則是時間資訊加入後，在時間在時間序列上的變化序列上的變化有空間上的變化有空間上的變化、或只是資料屬性上的變化或只是資料屬性上的變化；其整合之特性則較為強調其整合之特性則較為強調 即時性即時性 與與 不確定性不確定性。案例Road 1Road 2Road 3ThresholdProb.(or Certainty)TimeRoad1Road2Road3IdenticalThresholdProb.(Certainty)TimeRoad1Road2Road3New ObjectThresholdGPS誤差的改善1.差分定位(Differential GPS,DGPS)2.自立航法(Dead Reckoning，DR)-根據車輛行駛時發出的車速脈衝信號及距離係數，來測定車子的行駛距離。而距離係數會因車種、胎徑而有異。導航系統得能依據不同的車種自動設定係數，並因應輪胎磨耗、輪胎更換等狀況進行係數微調整，進而求出車輛的正確位置。-慣性導航系統(Inertial Navigation System，INS)Map Matching藉藉由軟體技術和計算方法由軟體技術和計算方法，校正校正GPSGPS定位或者定位或者航位推算定位誤差的技術航位推算定位誤差的技術，因而能夠極大地提因而能夠極大地提供車輛的定位精度供車輛的定位精度，減少定位誤差減少定位誤差。3.空間比對的技術空間比對的技術Actual LocationGPS LocationRoad ARoad B?Point APoint BExample 1.New New ObjectObjectActual LocationGPS LocationRoad ARoad B?Point APoint BExample 2.Geoffrey Blewitt&George Taylor(2002)：Road Reduction Filtering(RRF)設定一誤差範圍(25m)，於此範圍內，以車輛位置四週所有可能道路進行分析；根據車輛移動時與所有可能道路位置關係的變化，逐步剔除可能性較低的道路，最後求得符合車輛行駛路徑的道路。優點：不須GPS接收站提供其他資訊，亦可有效提供校 正功能。前提：1.車輛永遠是在路網中已定義好的路徑上行駛。2.以一個確定的起始資訊為基礎。曾博鈴(1996)：修正地圖比對法在某一誤差範圍內找出候選道路，並以定位座標投影到候選道路上座標的距離及夾角為變數，用來評估定位系統與投影道路間的幾何相似性。另外亦針對了數位地圖上不存在的道路，做了修正計算的方法。在尚未明確比對出行車道路時，對於候選道路之可能性均假設相等。NameMethod已處理未處理Geoffrey Blewitt&George Taylor RRF在道路幾何形狀有變化的狀況下,不需DGPS或僅需三顆衛星訊號,即可有效定位,判斷行駛道路.1.未處理地圖路 網數化誤差或 新道路之問題.2.未探討起始資 訊不明確之狀 況.曾博鈴修正地圖比對法新道路或未數化資料之處理.在尚未比對出確定道路時,所有候選道路可能性均設為相等.Fuzzy Method 模糊（Fuzzy）理論是一個總稱，對通常集合論進行擴充之後而形成的Fuzzy集合論、具有概率擴充意味的 Fuzzy測度論以及把Fuzziness概念導入通常邏輯而形成的fuzzy邏輯，總稱為模糊理論。模糊理論的優點，在於其更接近人類的判斷思考、而 非以傳統的精確邏輯來處理所遭遇的現象。最大貢獻，在於有效的處理不確定性因素量化的問題。What is Fuzzy?-歸屬函數：一般人身高?10150190If P(身高)=1 then X=“一般人”Else X=“非一般人”身高P101501651900.5身高If“身高”=149 then P(X=“一般人”)=0.49P 由於導航系統在無法獲得準確定位資訊的狀況下，對於道路的判斷具有一定的模糊性，因此在空間比對的技術上，可以引入此概念，使得比對的結果更具意義。林中傑（1997）設計了一個模糊控制器，以此一架構，利用模糊處理單元來判斷接收機所計算出的每一筆定位資料，進而篩選出較為精確的資料，達到定位精度改善的目的。其實驗過程為靜態的模式，本研究將引用相關概念與方法，於動態之定位研究，亦即汽車導航上。大綱資料整合重要性與主要課題資料整合的基礎資料品質管制與檢核資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語同一地物的整合處理找到確認是同一地物的物件對分別是全物件或部分物件相對應判定那一資料的正確性與細緻性較高以較好的物件作位置換的物件靜態資訊的整合徐承原(1998)：地理資訊之整合水平整合與垂直整合 垂直整合的課題：1.Update:資料更新2.Upgrade:資料品質提昇3.Merge:資料合併4.Coincident:資料套合 引入小波轉換(Wavelet transform)理論來解決不整合現象，保留原始訊號中較大折曲的部位，並且記錄折曲方向甚至是折曲量。對於靜態資訊整合提供了一個初步的解決方案，以及後續處理較為複雜資料之整合時的研究方向。小波轉換(Wavelet transform)它可以保留原始訊號中較大折曲的部位，並且記錄折曲方向甚至是折曲量.小波轉換主要是在檢驗特徵比對的實用性為主，其應用於向量物件比對的優點主要有二：1.適用於線物件與面物件的比對。2.簡化不整合現象中常見的縮放與旋轉問題。對於靜態資訊整合提供了一個初步的解決方案，以及後續處理較為複雜資料之整合時的研究方向。系統產生的搜尋結果因物件旋轉或搜尋起點不同所形成小波曲線的差異 不同地物的整合調整頭尾相接（或邊界對應）的地物（共節點關係）兩側關連性 （上下，左右）有交叉關係包含關係（點線，點面，線面，面面）對應有共同屬性兩群地物間的屬性有關連性有一定的距離關係有一定的方向關係有一定的上下游關係（向量的方向性）頭尾相接（或邊界對應）的地物（共節點關係）可以是依水平整合的問題或是資料鑲嵌的問題資料可以是向量資料的頭尾銜接，或邊界(EDGES）上的銜接是以資料的應有對應，集期間的距離關係來判定若找到對應點則需進行位移微調，可以是集體的微調，或是個別的微調（可以是兩方皆調，或是只調一方）兩側關連性 （上下，左右）單一地物與他地物的關連性，若已知的量物關連性是錯誤的，界是兩側關係，則進行測邊位移。單一地物一組地物皆應在一側，則若有一在另一側，則可以進行測邊位移（如相近的兩現的交纏現象）兩側關連的調整有交叉關係線與多邊形線與線的焦點 包含關係（點線，點面，線面，面面）未包含關係調整 包含關係調整對應有共同屬性兩群地物間的屬性有關連性有一定的距離關係有一定的方向關係有一定的上下游關係(向量的方向性)大綱資料整合重要性與主要課題資料整合的基礎資料品質管制與檢核資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語結語要由權責單位進行授權與最終檢核由公同授權的整合技術單位進行整合工作經權責單位確認後，發回使用若兩種資料皆為公告資料，則只能進行參考資料版版的調整，原始資料可能無法調整（有法定的效力），最徹底的整合，是共同測量或調查（以共同的控制點進行）若非經權責單位授權整合者，則其結果只能做為參考使用。大綱資料整合重要性與主要課題資料整合的基礎資料品質管制與檢核資料整合中的相同地物的判定資料整合中的相異地物的關係判定動態資訊整合資料的調整（問題區的判定，資料調整處理）資料整合的運作機制結語結語當資料豐富後資料的品管變的更重要當資料需要整合使用時，資料的整合調整與檢核便成為需要資料的整合要在資料品質檢核的基礎上進行資料整合為廣義的資料品質管制與檢核若不進行資料整合調整，許多的資料的整合使用，很難進行全面性的自動處理，其結果亦會難取信於人資料倉儲的第二階段便需要進行資料的整合處理若以基本地形圖為基礎，可以整合大多數與基本地物對應的資料之同地物課題，相對關係，則需要兩兩個別處理。附件一附件一台大GIS資料QA/QC技術研發QA/QC技術研發緣由技術研發緣由地址門牌在生活中的應用十分廣泛，舉凡個人地址、公司位置，甚至民眾之娛樂休閒場所，都透露著地點與地點間的相對應關係若能定義地址門牌的空間位置，使地址門牌能夠具備空間意義，自可利用地理資訊系統來做多元的規劃與發展因而積極推動門牌資料的空間資料建置工作。門牌資料的建置，是採取現地逐筆調查的方式，將全區門牌資料進行清查，由於門牌資料數量十分龐大，一個縣市通常會有數萬筆門牌，實際的門牌編定狀況又十分地複雜，難免有疏漏或錯誤的情形發生。為確保資料的完整與正確，資料檢核成為門牌資料建置的重要一環。以往的資料檢核方式，是在資料建置完成後，予以抽樣檢核，視其正確率是否符合合約要求之合格標準。但以抽樣的方式，雖可對資料的正確性做較詳細的檢查，但畢竟只能針對部分門牌進行檢核。此項技術研發即在於用門牌資料本身的空間邏輯關係，進行全面性的資料檢核，檢查所有的門牌位置資料，以提升資料的品質。整體規劃技術研發相關計畫 年份委託單位計畫名稱2003嘉義市政府九十二年度嘉義市門牌號碼及其位置資料委外監驗案2002基隆市政府九十一年度基隆市門牌號碼及其位置資料委外監驗案2001台南市政府台南市門牌號碼及其位置資料管理供應系統規劃監造及資料檢核2001南投縣政府921震災南投縣觀光產業普查重建計畫委託專案管理服務1999高雄市政府高雄市門牌號碼及其位置資料管理供應系統監造及資料檢核1999台北市政府台北市門牌號碼及其位置資料管理供應系統監造及資料檢核QA/QC相關技術 門牌與地形測量資料三階段檢核技術 階段性檢核技術自動化邏輯檢核與人工檢核技術現場檢核技術系統檢核技術檢核文件撰寫 檢核方法與工具建物門牌號碼資料檢核門牌數量及屬性檢核門牌空間對位檢核（垂點及排序）門牌抽樣檢核 路段資料檢核 數值地形圖補繪資料檢核系統性檢核 抽樣檢核 重要地標資料檢核建物門牌號碼資料檢核資料檢核規劃 作業品質管制 系統性全面檢核 抽樣檢核 門牌位置資料檢核的方法與程序門牌位置資料檢核的方法與程序 步驟一：作業品質管制檢核建置廠商作業技術與方式之適宜性步驟二：以系統性方法做全面檢核包含門牌數量及屬性檢核檢核屬性資料之合理性檢核門牌空間位置之合理性步驟三：抽樣檢核檢核門牌位置資料之合理性與正確性 門牌位置資料檢核程序流程圖作業品質管制 檢核建置廠商作業技術與方式之適宜性由作業單位提出門牌資料調查及建檔作業規範，說明門牌資料取得、處理、調查、建檔與檢查之作業方式依監驗作業規範之規定，按進度繳交符合格式之資料，並於作業過程中適時加入各種管制記錄及執行報告。系統性全面檢核門牌數量及屬性檢核(品質管控 QC)此步驟需要用到下列資料【20M】：民政局提供之門牌資料【新增】：外業調查人員新發現之門牌【疑義】：外業調查人員找不到或20M有疑義，尚未經戶政人員確認之門牌，包含未經戶所確認的新增、不存在、及格式問題之門牌。未確認之新增門牌也需同時列於【新增】及【門牌屬性檔】資料之中【不存在】：經戶政人員確認為不存在的門牌【門牌屬性檔】：乙方調查建置後之建物門牌資料【門牌位置檔】：含地址及對應路段之門牌本號TM2度座標資料表門牌數量及屬性檢核交付資料項目及筆數行政區20M新增疑義不存在 門牌屬性 門牌位置七堵區 15,29138 無722 14,607 5,663 暖暖區 10,303 74 無 227 10,150 2,611 安樂區 35,708 121 無 599 35,230 9,065 合計61,302 233 無 1548 59,987 17,339 系統性全面檢核門牌數量及屬性檢核(品質管控 QC)檢核重點門牌屬性中是否包含漏刪的不存在門牌門牌屬性中是否有多刪的門牌（門牌不見了）新增門牌是否有列入門牌屬性中有沒有不是新增門牌，卻多出的門牌格式：是否有含地區的門牌被列成路街段、地址是否有路街巷弄等字、儲存格式是否統一、資料有否登打錯誤等依標準格式進行資料比對將前述格式問題和重複門牌的部分，交由作業單位扣除後，進行第二階段檢核門牌數量及屬性檢核檢核結果行政區門牌數漏刪門牌多刪門牌漏加門牌多加門牌格式問題備註七堵區 14,607 00002已更正 暖暖區 10,150 00000 安樂區 35,230 00005 已更正合計59,987 00007 門牌數量及屬性檢核檢核出的錯誤極少，皆為資料格式問題長安街之唬 綠葉街巷號（門牌號保留）崇德路巷之樓五樓 安樂路二段號後棟（基隆市安樂區戶政事務所）基金一路之 基金一路巷弄之號十樓 基金一路巷弄之樓十樓系統性全面檢核門牌空間對位(品質管控 QC)此步驟需要用到下列資料門牌位置：門牌本號TM2度座標資料表 門牌位置圖屬性檔 第一階段門牌屬性：第一階段檢核後結果 道路屬性：道路資料（ArcView Shapeflie）門牌空間對位檢核流程 系統性全面檢核門牌空間對位(品質管控 QC)檢核重點門牌位置每筆資料依其座標資訊，對應至空間位置，再與路段資料作整合分析對應至某路段上的門牌之街巷名稱一致，號碼介於起迄門牌之間順序正確性依門牌座標與道路進行整合分析檢核邏輯發展具體成果判斷道路模組由門牌屬性值找到的多筆道路路段中，利用空間分析(MapObjects)找尋有打到垂點且垂距最短的路段為該門牌之道路路段。記錄垂點x座標、垂點y座標、垂距、垂點在該路段的相對位置(供後續排序用)、門牌在該路段的左或右邊(空間判斷)。檢核邏輯發展具體成果排序功能模組將排序用之道路圖層由原先之Coverage格式改為較通用之shpfile格式。將道路左右排序分開判斷。處理道路含弄模組處理道路資料中有不含弄的部分即不進行虛擬弄的步驟，亦即同時支援道路資料含弄及不含弄的情形。系統性全面檢核門牌空間對位(品質管控 QC)交付上述各項資料給作業單位協助解釋疑義的部份，並修正門牌錯誤及道路屬性之錯誤，再進行重複檢核 若經查驗，對實際門牌號碼位置即不符邏輯、建置並無錯誤的資料，則歸類為疑義門牌找不到垂點之門牌主要大都是因路段彎曲度過大或門牌位於路段端點之外 排序不正確的門牌，部分是現況即為如此，部分是因道路兩側門牌號碼編定之遞增遞減方向不同 門牌空間對位檢核結果行政區 八米以上虛擬地址有對到路段對不到路段七堵區 5,589 5,589(100%)0 暖暖區 2,499 2,499(100%)0安樂區 8,156 8,156(100%)0合計16,244 16,244(100%)0 門牌空間對位檢核結果行政區有對到路段有找到垂點 找不到垂點 排序正確 排序不正確 七堵區 5,5894,251(76.06%)1,024(18.32%)264(4.72%)暖暖區 2,4991,647(65.91%)738(29.53%)114(4.56%)安樂區 8,1565,372(65.87%)2,208(27.07%)576(7.06%)合計16,244 11,270(69.38%)3,970(24.44%)954(5.87%)門牌空間對位找不到垂點之門牌 系統性全面檢核表單系統性全面檢核表單系統檢核程式系統檢核程式空間對位示範畫面空間對位示範畫面門牌排序錯誤抽樣檢核門牌抽樣檢核(品質保證 QA)此步驟需要用到下列資料 門牌位置：門牌本號TM2度座標資料表第一階段門牌屬性：第一階段檢核後結果 千分之一數值地形圖抽樣檢核門牌抽樣檢核(品質保證 QA)檢核重點對作業單位分批所提送之門牌位置資料數量，隨機且均勻分佈抽樣10，就座標資料合宜性等事項辦理檢核於電腦螢幕上套疊地形圖、航照影像等背景輔助資訊，檢核其是否落於正確位置其中抽樣之半數（即總數之5）以上，需進行外業實地比對門牌抽樣檢核檢核成果行政區 門牌數 抽樣數合理不合理疑義七堵區 14,607 730 719(98.5%)9(1.2%)2(0.3%)暖暖區 10,150 508 505(99.4%)1(0.2%)2(0.4%)安樂區 35,230 1,764 1,714(97.2%)3(0.2%)47(2.7%)合計59,987 3,002 2,938(97.9%)13(0.4%)51(1.7%)判斷門牌位置結束檢核開始檢核檢核（選取門牌）門牌抽樣檢核操作畫面系統操作畫面錯誤門牌錯誤門牌抽樣檢核示範畫面抽樣檢核示範畫面中山區門牌位置不合理 仁愛區不合理暖暖區不合理信義區門牌位置不合理 暖暖區安樂區信義區門牌位置疑義 七堵區暖暖區信義區門牌位置疑義 安樂區數值地形圖補繪檢核內容與結果系統性檢核地形圖閉合檢核 建物編號比對檢核 門牌位置比對檢核 抽樣檢核 地形圖閉合檢核補繪建物資料先以程式進行測試，檢查其線段是否閉合，以構成一封閉區域。由檢核結果可知，每個區是否有部分建物框未能閉合。檢核後將成果送建置單位進行修正。數值地形圖系統性檢核 地形圖閉合檢核成果行政區cad polygon 未閉合 仁愛區93 87 6 七堵區 180 166 14 暖暖區 99 91 8 安樂區 176 167 9 合計548 511 37（6.8）數值地形圖系統性檢核地形圖閉合檢核 未閉合已閉合地形圖閉合檢核以工務局提供之新增建物資料為基礎，整理為建物編號資料，再與補繪地形圖之建物做比對。補繪建物之數量及範圍，應包含所有新增之建物。若經現場調查，無此建物存在或有資料以外之建物，應補繪測量並加以註記。理論上每一建物框的範圍內，皆應有一對應的建物編號點，有一對一的對應關係。數值地形圖系統性檢核 建物編號比對檢核成果行政區數量 有對到 未對到 仁愛區89 89 0七堵區 179 178 1 暖暖區 99 972安樂區 170 1700 合計537 5343（0.6）數值地形圖系統性檢核建物編號比對檢核 未閉合已閉合地形圖閉合檢核新增建物資料中之門牌資料，由建置單位整理為標準格式後，與門牌位置資料屬性作關連，比對其空間位置的正確性，以程式檢核其是否位於補繪之建物範圍內。數值地形圖系統性檢核 門牌位置比對檢核成果行政區門牌總數 在建物範圍內 未在建物範圍內無對應建物或門牌座標 仁愛區128106220七堵區 562 481 5130暖暖區 284 1593689安樂區 558 357 35166合計1532 1103144（9.4）285（18.6）數值地形圖系統性檢核門牌位置比對檢核 未閉合已閉合數值地形圖抽樣檢核新建建物外業抽驗資料分佈位置 行政區筆 數七堵區10仁愛區4安樂區8暖暖區5數值地形圖抽樣檢核刪除建物外業抽驗資料分佈位置 行政區筆 數七堵區3仁愛區4安樂區3暖暖區4數值地形圖抽樣檢核新增道路外業抽驗資料分佈位置 行政區筆 數七堵區2仁愛區0安樂區1暖暖區1數值地形圖抽樣檢核外業抽驗合格案例 數值地形圖抽樣檢核外業抽驗不合格案例 重要地標資料檢核 檢核程序首先對地標的內容及格式做檢查，同時對資料的空間位置、分類方式做初步的檢查。接下來以系統性方式做全面檢核，可分為兩種方法與門牌位置資料進行比對與其他輔助資料進行比對重要地標資料檢核與門牌位置資料進行比對將地標資料中的完整地址與門牌資料的地址做對應，轉換成以門牌號碼位置為空間座標的地標資料，再與原有的地標資料比對。比對的方式是利用地標位置，來搜尋有無鄰近的門牌位置點（以8公尺為範圍），找不到則列為空間不正確有找到的資料則進一步比對其屬性關係（地址），確定是否為相同地址之同一地標。沒有地址之地標，即不會有空間、屬性都正確的資料。與門牌位置資料比對檢核與門牌位置資料進行比對 與門牌位置資料比對檢核比對結果 地標數 空間、屬性都正確 空間正確、屬性不正確 空間不正確 全部 769 729(94.8%)6(0.8%)34(4.4%)無地址 38 0 6 32 有地址731 729(99.7%)0 2(0.3%)與其他輔助資料進行比對將地標資料與其他輔助資料做比對。此處以交通部運研所生產的交通路網數值地圖為參考資料，與之前不同的是用地標名稱為屬性來找尋對應關係。由於重要地標資料的數量，大於運研所交通路網地標資料的數目，故以運研所的資料為比對基礎。比對過程中，先將路網資料做處理，將地標名稱轉化為相同的格式，若找不到相對應的地標資料，則可能為路網資料有誤，或是地標有缺漏，應做修正及確認。而因路網資料的比例尺較小（1/25,000），與地標資料（1/1,000）比對的誤差較大，故將位置搜尋的範圍擴大為200公尺，以增加比對的對象與其他地標資料比對檢核與運研所地標資料進行比對 與其他地標資料比對檢核比對結果 地標數 空間、屬性都正確 空間正確、屬性不正確 空間不正確 全部 260 190(73.1%)58(22.3%)12(4.6%)無對應名稱 49 0 38 11 有對應名稱 211 190(90.0%)20(9.5%)1(0.5%)