基于多層次模糊綜合評(píng)判法的土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究

季佳佳， 趙冬玲， 楊建宇， 王修貴， 杜 萌

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

基于多層次模糊綜合評(píng)判法的土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究

季佳佳， 趙冬玲， 楊建宇， 王修貴， 杜 萌

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

研究目的：為改善現(xiàn)有土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法過于剛性化的缺點(diǎn)，以甲、乙兩省為例，探究土地變更調(diào)查中錯(cuò)誤量相近省份的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。研究方法：基于多層次模糊綜合評(píng)判法，采用缺陷扣分法確定隸屬度，并結(jié)合層次分析法和Delphi法計(jì)算權(quán)重。研究結(jié)果：錯(cuò)誤量的大小無法直接表明數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。研究結(jié)論：實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法不僅能快速識(shí)別影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要因素，同時(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀合理。

土地管理；土地調(diào)查；數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)；多層次模糊綜合評(píng)判；Delphi法；層次分析法

1 引言

為建設(shè)和完善土地利用數(shù)據(jù)庫，中國在第二次全國土地調(diào)查工作的基礎(chǔ)上，制定了年度土地變更調(diào)查[1-2]。該方案自2009年施行以來，各省每年上報(bào)的成果數(shù)據(jù)經(jīng)檢查仍存在錯(cuò)誤類型多、錯(cuò)誤數(shù)量大等問題。土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)主要包括矢量數(shù)據(jù)、柵格影像、屬性列表、元數(shù)據(jù)記錄以及一些文檔資料等多元化類型的數(shù)據(jù)[3]，其質(zhì)量的好壞直接影響后續(xù)的統(tǒng)計(jì)和分析[4]。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法可分為直接評(píng)價(jià)和間接評(píng)價(jià)兩個(gè)方向[5]。間接評(píng)價(jià)是從誤差傳播理論著手研究，它的模型復(fù)雜度較高，相關(guān)的研究方法較少。直接評(píng)價(jià)方法應(yīng)用較為廣泛，常見的方法主要有加分法、缺陷扣分法、ISO/TC211加權(quán)平均、粗集法等。其中，加分法是一種較簡單的線性統(tǒng)計(jì)方法，但其評(píng)價(jià)過程過于粗糙，且人為因素影響較大；缺陷扣分法是一種引入調(diào)整系數(shù)的扣分法，操作簡便，對(duì)缺陷的敏感度較強(qiáng)[6-7]，但同時(shí)存在著較多的不足，如缺陷等級(jí)間扣分量跳躍性較大，中間質(zhì)量信息損失，評(píng)價(jià)結(jié)果偏不合格等?？傮w而言，缺陷扣分法是一種剛性化的質(zhì)量觀[8]；ISO/TC211加權(quán)平均法是目前比較常用的評(píng)價(jià)方法，其采用正確率來表現(xiàn)不同質(zhì)量影響要素本身在整個(gè)數(shù)據(jù)集中的重要程度，但權(quán)重的確定和評(píng)價(jià)抽樣方法都具有不確定性[9]；粗集法篩選出關(guān)鍵因子，然后綜合決策規(guī)則做出評(píng)價(jià)，但這種方法的區(qū)域劃分略顯粗糙，且只可用于定性評(píng)價(jià)[10]。

針對(duì)上述評(píng)價(jià)方法問題，本文提出一種基于多層次模糊綜合評(píng)判法的土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，對(duì)年度變更調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。

2 模糊綜合評(píng)判法

模糊綜合評(píng)判法主要適用于受到多種因素影響且各因素之間界線不明確的事物評(píng)價(jià)[11]。模糊綜合評(píng)判法可分為單因素評(píng)價(jià)和多因素綜合評(píng)價(jià)，兩者的基本原理均是在選擇評(píng)價(jià)目標(biāo)的因素集、評(píng)語集基礎(chǔ)上，建立適宜的權(quán)重集，并確定隸屬函數(shù)，建立模糊綜合評(píng)判矩陣，通過模糊變換得到最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果[12]。

依據(jù)土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)，該數(shù)據(jù)質(zhì)量受到多方面因素的影響，如數(shù)據(jù)的完整性、屬性和圖形的正確性、邏輯一致性等，且這些因素具有不明確性，均不可直接量化，所以土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)可以采用多層次模糊綜合評(píng)判法進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。

2.1 技術(shù)流程

多層次模糊綜合評(píng)判過程主要的評(píng)價(jià)步驟分為以下5個(gè)步驟：

（1）建立評(píng)判對(duì)象因素集U。多層評(píng)價(jià)指標(biāo)可按照從宏觀到微觀的次序進(jìn)行構(gòu)建。

（2）建立評(píng)語集V。V = {V1，V2，…，Vn}。

（3）對(duì)因素子集Ui進(jìn)行一級(jí)綜合評(píng)價(jià)。①分配各二級(jí)子因素的權(quán)重Ai。權(quán)重是影響最終評(píng)價(jià)結(jié)果的重要因素。在土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，二級(jí)質(zhì)量元素的權(quán)重可依據(jù)其缺陷等級(jí)，采用層次分析法計(jì)算求得。層次分析法通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序和總排序，是一種作為多指標(biāo)、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法[13]。②選擇隸屬函數(shù),確定各因素的隸屬度,構(gòu)造評(píng)判矩陣Ri。隸屬函數(shù)的選擇將直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果的精度，需要根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊分布選取合適的隸屬函數(shù)。③選擇綜合評(píng)價(jià)模型，求模糊綜合評(píng)價(jià)集Bi。當(dāng)各因素的重要程度模糊集Ai和綜合評(píng)判矩陣Ri確定時(shí)，通過Ri做線性變換，把Ai變成評(píng)語集V上的模糊子集Bi= Ai·Ri=（b1，b2，…，bn）。

（4）對(duì)U進(jìn)行二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)。①分配一級(jí)質(zhì)量元素的權(quán)重A。一級(jí)質(zhì)量元素為宏觀影響因素，各因素之間語義界限較明確，可采用Delphi法求得權(quán)重。Delphi法不僅可以滿足專業(yè)領(lǐng)域?qū)δ繕?biāo)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的要求，也可以考慮數(shù)據(jù)使用者的需求，對(duì)目標(biāo)對(duì)象做出全面合理的評(píng)價(jià)，具有較強(qiáng)的客觀性、準(zhǔn)確性和權(quán)威性[11]。②構(gòu)造二級(jí)綜合評(píng)判矩陣R。多層次綜合模糊評(píng)判中較高級(jí)的評(píng)判矩陣是以低一級(jí)元素的模糊子集構(gòu)造而來。

（5）選擇評(píng)判模型，得出最終評(píng)價(jià)結(jié)果B。利用最大隸屬原則，評(píng)價(jià)集B中最大的bj對(duì)應(yīng)的等級(jí)（評(píng)語）vj即為最終定性的評(píng)價(jià)結(jié)果。

2.2 關(guān)鍵技術(shù)

隸屬度的確定是多層次模糊綜合評(píng)判法的關(guān)鍵，本文采用缺陷扣分法進(jìn)行定量分析，依據(jù)原質(zhì)檢規(guī)則的主體分布原則以及人們客觀認(rèn)識(shí)的規(guī)律，構(gòu)造梯形隸屬函數(shù)，建立隸屬度Ri與分值X之間的函數(shù)關(guān)系，最終求得二級(jí)單因素對(duì)應(yīng)各評(píng)語集Vj的隸屬度。這種方法改變了一般專家打分法的主觀性，為后續(xù)評(píng)價(jià)過程提供了科學(xué)合理的隸屬度，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。

如圖1所示，X表示最底層質(zhì)量元素的分值。X＞95為優(yōu)，81—88為良，67—74為中，＜60為差，其余中間分值需依據(jù)函數(shù)關(guān)系圖求得對(duì)應(yīng)各評(píng)語集的隸屬度。

圖1 隸屬函數(shù)Fig.1 Membership function

對(duì)應(yīng)的分段函數(shù)為：

X的取值采用缺陷扣分法：無錯(cuò)誤為滿分100，單個(gè)輕缺陷扣分值為0.5，單個(gè)重缺陷扣分值為2，若出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤則X為0，則：

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

2012年甲、乙兩省提交的土地變更數(shù)據(jù)庫成果中分別檢查出122和93條錯(cuò)誤項(xiàng)，均占全國總錯(cuò)誤量的0.01%；它們包含的錯(cuò)誤缺陷類型相同，均無嚴(yán)重缺陷錯(cuò)誤。按照原始變更數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)規(guī)則和方法，這兩省的數(shù)據(jù)庫質(zhì)量等級(jí)均為不合格，但在全國范圍內(nèi)這兩省是屬于錯(cuò)誤數(shù)少、錯(cuò)誤缺陷輕的較優(yōu)行列，因此類似省份可采用多層次模糊綜合評(píng)判法進(jìn)一步評(píng)價(jià)分等，辨別相對(duì)優(yōu)劣。依據(jù)國內(nèi)和國外相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)[14-16]，調(diào)整和更新土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)，如表1所示。

表1 土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)及2012年甲、乙兩省相關(guān)錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Evaluation index system of land change investigation data &statistical table of relative error checked out in A and B Provinces in 2012

3.2 評(píng)判實(shí)施

3.2.1 建立評(píng)判對(duì)象因素集U 如表1所示，土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)建成二層體系評(píng)價(jià)集。U = {U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7}；U1= {U11，U12}；U3= {U31，U32}；U4= {U41，U42，U43，U44}；U5= {U51，U52，U53}；U6= {U61，U62，U63，U64}；U7= {U71，U72，U73，U74，U75，U76}。

3.2.2 建立評(píng)語集V 依據(jù)中國《數(shù)字測(cè)繪產(chǎn)品檢查驗(yàn)收規(guī)定與質(zhì)量評(píng)定》（GB/T18316-2001）等GIS產(chǎn)品的相關(guān)規(guī)定，以及日常生活中人們的感官認(rèn)知能力，建立4類評(píng)語等級(jí)。

3.2.3 一級(jí)綜合評(píng)價(jià)

（1）計(jì)算二級(jí)質(zhì)量元素權(quán)重Ai。按表1中二級(jí)質(zhì)量元素的缺陷等級(jí)構(gòu)造對(duì)比較矩陣，以dij表示評(píng)價(jià)因素ui與uj的重要程度，則1表示ui與uj同等缺陷，3表示ui比uj高一等，5表示ui比uj高二等。以U3的二級(jí)質(zhì)量評(píng)價(jià)因素為例，其對(duì)比較矩陣如表2所示。構(gòu)造矩陣后，計(jì)算其特征向量，歸一化處理即可求得各二級(jí)質(zhì)量元素的權(quán)重，則含有子質(zhì)量元素的各二級(jí)質(zhì)量元素的權(quán)重分別為：A1= （0.500，0.500），A3= （0.167，0.833），A4= （0.375，0.375，0.125，0.125），A5= （0.429，0.143，0.429），A6= （0.25，0.25，0.25，0.25），A7= （0.167，0.167，0.167，0.167，0.167，0.167）。

表2 U3對(duì)比較矩陣Tab.2 Comparison matrix of U3

（2）構(gòu)造評(píng)判矩陣Ri，確定二級(jí)子因素的隸屬度。以U3因素集為例，依據(jù)式2計(jì)算可得X32= 98.5，代入隸屬函數(shù)式1，則：R（V1） = 1，R（V2） = 0，R（V3） = 0，R（V4） = 0，即該因素對(duì)應(yīng)各評(píng)語集的隸屬度為（1，0，0，0）。以此類推，則U3的二級(jí)因素隸屬度構(gòu)成評(píng)判矩陣R3。

同理，二級(jí)質(zhì)量元素的其他隸屬矩陣為：

（3）選擇綜合評(píng)價(jià)模型，求模糊綜合評(píng)價(jià)集Bi。由于評(píng)判矩陣中元素rij存在偏小的情況，因此本文中評(píng)判模型均選擇加權(quán)平均型算子求得模糊子集Bi。

3.2.4 二級(jí)綜合評(píng)價(jià)

（1）計(jì)算一級(jí)質(zhì)量元素權(quán)重A。一級(jí)質(zhì)量元素由7類影響因素組成，且各自獨(dú)立互不影響，是數(shù)據(jù)質(zhì)量因素的宏觀組成成分，易于理解和辨別重要性，可采用Delphi評(píng)價(jià)法計(jì)算權(quán)重。經(jīng)文獻(xiàn)查閱與調(diào)查問卷等方式，獲得k組關(guān)于土地變更數(shù)據(jù)各評(píng)價(jià)因素的重要性序列值e，結(jié)果如表3。

表3 ei值評(píng)定統(tǒng)計(jì)表Tab.3 The value of eiassessment statistics

經(jīng)演算變換，最終得到一級(jí)質(zhì)量元素的重要程度模糊集A，A = （0.532，1，0.748，0.532，0.748，0.316，0.1）。（2）構(gòu)造二級(jí)綜合評(píng)判矩陣R。由多層次模糊綜合評(píng)判法的基本原理可知，二級(jí)模糊評(píng)判中的R由一級(jí)評(píng)判中的模糊集組成，即：

3.2.5 求得評(píng)判結(jié)果B 最終計(jì)算得到甲省的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，如式5：

以此類推，得到乙省的二級(jí)模糊評(píng)判矩陣R0以及最終評(píng)價(jià)結(jié)果B0，如式6和式7。

3.3 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)最大隸屬度原則，甲省的最終評(píng)價(jià)結(jié)果為“優(yōu)”，由其二級(jí)綜合評(píng)判矩陣R可以看出：一級(jí)質(zhì)量評(píng)價(jià)因素的質(zhì)量等級(jí)均為優(yōu)；另一方面U3和U7的優(yōu)級(jí)隸屬度較低，即邏輯一致性和與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫一致性方面質(zhì)量較差；乙省的最終評(píng)價(jià)結(jié)果為“優(yōu)”，一級(jí)評(píng)價(jià)因素中U3和U5的優(yōu)級(jí)隸屬度較低，即屬性準(zhǔn)確度和邏輯一致性的質(zhì)量較差，仍需進(jìn)一步修改完善；對(duì)比兩省評(píng)價(jià)結(jié)果，甲省的b1值比乙省的大，即甲省的數(shù)據(jù)質(zhì)量更優(yōu)。該評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，錯(cuò)誤數(shù)量多的數(shù)據(jù)質(zhì)量未必比錯(cuò)誤數(shù)少的差，合理的評(píng)判結(jié)果還需結(jié)合各因素所占的權(quán)重和科學(xué)的評(píng)價(jià)模型。

4 結(jié)論

本文采用多層次模糊綜合評(píng)判法對(duì)2012年度甲、乙兩省的土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，取得了較為合理的評(píng)價(jià)結(jié)果。研究表明：多層次模糊綜合評(píng)判法充分考慮了評(píng)價(jià)因素的錯(cuò)誤數(shù)及其對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響程度，可定量區(qū)分各?。ㄊ校┩恋刈兏{(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量等級(jí)；采用缺陷扣分法確定隸屬度、層次分析和Delphi相結(jié)合的權(quán)重計(jì)算方法，能有效降低主觀因素的影響，大大提高評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性；同時(shí)，綜合判讀矩陣可直觀表現(xiàn)出尚需改善的二級(jí)質(zhì)量評(píng)價(jià)因素，能夠?yàn)檫M(jìn)一步完善成果數(shù)據(jù)提供參考意見和技術(shù)支持。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步的研究可以將各?。ㄊ校┑恼{(diào)查工作及建庫流程等影響因素納入土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)體系中，實(shí)現(xiàn)更加全面、科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)。

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（本文責(zé)編：仲濟(jì)香）

Quality Assessment of Land Changing Investigation Data based on Multi-level Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

JI Jia-jia, ZHAO Dong-ling, YANG Jian-yu, WANG Xiu-gui, DU Meng
（College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China）

The purpose of this paper is to explores the survey data quality differences between two provinces with similar wrong amount, because of that the existing evaluation method for land changing investigation data quality is too rigid. Method is the multi-level fuzzy comprehensive evaluation, which is combined with defect deduction method to determine the membership degree and the analytic hierarchy process (AHP) and Delphi method to determine the weight. The experimental results show that the size of the error amount does not directly show the merits of the data quality. It is concluded that this method cannot only quickly identify the important factors that affect the quality of data, but also make the evaluation results more objective and reasonable.

land management; land survey; data quality evaluation; multi-level fuzzy comprehensive evaluation; Delphi method; AHP

F301.2

A

1001-8158（2015）04-0090-07

10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.04.012

2014-10-08

2015-02-10

季佳佳（1991-），女，江蘇鹽城人，碩士。主要研究方向?yàn)橥恋乜臻g數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)。E-mail: jijiajia129@126.com