前言

在不动产地籍调查数据采集和处理的过程中，由于调查方法、技术条件、人员专业素质以及复杂地形地貌等多方面因素的限制，导致数据质量问题时有出现，深入研究并合理应用数据质量管控的技术手段，对于提升地籍调查数据质量、推动自然资源管理工作的效能优化具有重要的现实意义。

1.不动产地籍调查数据质量要求

1.1准确性

不动产地籍调查数据准确度体现在多个方面，空间位置信息要达到高精度准确，坐标数值务必满足国家测绘技术规范要求。面积计算、属性信息的真实性非常关键，包括土地用途、权利主体身份以及等级划分等，任何遗漏或者偏差都会造成产权纠纷。

1.2完整性

不动产地籍调查的数据完整性要求要涵盖全部关键信息要素，从空间角度看，要全方位获取土地、建筑及其附属设施的空间位置、几何形态、边界数据。从属性方面来讲，要记录权属、用途、面积等基本属性。

2.不动产地籍调查数据质量控制的关键技术

2.1先进测绘技术在数据采集中的应用

2.1.1高精度GPS-RTK技术

不动产地籍调查的数据采集阶段，GPS-RTK（实时动态差分定位）技术被普遍采用。获取界址点坐标时，基准站与流动站之间进行差分计算，可以即时给予厘米级精度的三维坐标信息，测量效率高且稳定。通过合理安排基准站点分布，增大信号覆盖面积，依靠专业测绘软件达成自动化数据处理流程，保证测量结果准确无误。

2.1.2无人机测绘技术

无人机测绘技术特别适合于大面积、复杂地形区域的数据采集工作，以广东省为例，在其沿海滩涂、山区等地形复杂处，借助无人机测绘技术，可以快速得到高清晰度正射影像和三维模型，搭载高精度光学相机或者激光雷达设备的无人机，能精准记录不动产的空间特征，几何属性以及周围环境信息，进而完成对复杂地貌的细致测绘。

2.1.3三维激光扫描技术

三维激光扫描技术能高效率获得目标表面的三维坐标信息，产出比较精确的点云数据集合。在不动产地籍调查中，对于复杂建筑物以及大型构筑物，三维激光扫描技术可以精准测量空间形态、结构特征等，大幅度提高数据精确性，为之后的数据更新、对比分析提供可靠依据。

2.2数据处理中的质量控制技术

2.2.1数据清洗与去噪技术

数据采集受到诸多干扰因素的影响，很容易产生噪声和异常值，要想保证数据的质量，就要依靠系统的数据预处理方案来筛选、校正和改良。在不动产地籍调查期间，利用专业的数据清洗工具，针对坐标偏差、属性冗余以及逻辑矛盾这些情况展开识别并加以修正，明显提高数据的准确度和可靠性。

2.2.2数据一致性检查技术

想要提升数据质量，就要采用专门手段展开数据一致性检测工作，主要包括空间和属性这两大核心方面。就空间一致性而言，可以借助拓扑分析法，判断土地边界有没有闭合异常、重叠或者自相交状况，检查不同土层之间几何联系的正确性；在属性一致性层面，创建关联规则模型，针对土地用途、权利主体等重要要素，彻底检查其在各个数据库表和字段里的对应关系是不是统一。

2.2.3数据融合与整合技术

为解决不同来源、格式的不动产地籍数据融合难题，可以借助数据集成与整合技术，通过创建统一的数据标准和接口规范，可以整合不同时期、部门的各种信息资源。在数据转换时，将数据格式、坐标系统、编码规则等关键要素进行标准化处理，保证异构数据之间的兼容性与一致性，最后依靠此技术方案创建覆盖全省、结构严密的统一不动产地籍信息系统^[1]。

2.3数据存储与管理中的质量保障技术

2.3.1数据备份与恢复技术

针对不动产地籍数据库，采取定期备份手段，包括全量备份和增量备份两种模式。全量备份一般安排在周末或者业务淡季，使用外部存储设备，把整个数据库整体迁移到异地专用服务器上；增量备份在工作日指定时刻执行，专门处理自上次备份以后产生的新信息或者变动情况，所有备份数据都会存放到异地专用服务器上。

2.3.2数据安全管理技术

不动产地籍调查数据牵涉到国家利益、个人隐私以及商业机密，安全管控非常重要。就网络防御体系而言，运用防火墙、入侵检测系统抵御外来威胁，防止未授权的访问，并防范潜在的攻击行为；至于权限管理机制，创建多层次的用户角色模型，按照不同的部门职能，设定细致的数据操作权限。

3.不动产地籍调查数据质量控制技术的实现

以广州市某不动产地籍调查数据更新项目为例，由于区域城镇化进程持续加快，建造大量的商业综合体和住宅社区，土地利用类型发生很大的改变。当前的地籍信息系统已经不能够适应现在精细化管理的要求，为了能够更好地提升不动产管理的科学性以及精确度，广州市自然资源局便启动当地地籍调查数据更新工程，应用先进的数据质量管理技术，创建系统化且高精度的地籍信息数据库体系。

3.1数据采集

数据采集阶段，采用多种先进的现代测绘技术手段。对城市建成区内新建建筑的界址点，测量时，采用GPS-RTK＋全站仪设备进行测量；在大面积住宅区和商业街区，依靠无人机遥感技术，获取高分辨率的正射影像和三维模型，并把建筑所在位置、空间形状以及周围环境要素全部记录下来；在大型复杂的建筑物内，利用三维激光扫描技术，把握住室内室外结构和空间上的联系^[2]。借助多种不同技术手段，全面采集该地区不动产在空间分布以及属性信息。

3.2数据处理

对采集的数据经过初步筛选之后，利用专业的数据预处理工具，进行清洗和降噪处理，解决坐标异常以及属性偏差等问题。针对宗地面积核算有误的情况，凭借复核原始测绘资料，改良计算模型，进行改正；接着，执行空间一致性检验，用拓扑分析算法，检查地块边界是否完整，查看邻接关系是否准确，依照这些情况创建属性关联规则，从而保证土地用途、权利主体等信息在各个多源表之间达成统一。

3.3数据存储与管理

以Oracle数据库管理系统作为技术依托，创建该地区不动产地籍数据库，通过合理安排结构设计，并针对宗地编号、权利人信息这些关键字段进行索引改进，明显加快了数据检索速度。在数据管理上，采取全量备份与增量备份并用的方法，把备份数据存放在异地灾备中心，保证数据具有冗余性与可靠性^[3]。从网络安全角度看，部署防火墙、入侵检测系统等多种防护设备，抵御外部攻击，而且创建多层次的用户权限管控体系，按照部门职能以及岗位职责来分配访问权限，对敏感信息施行加密存储策略，做到数据安全和完整的双重保障目的。

3.4应用效果

通过应用数据质量管理技术，广州市不动产地籍调查的数据质量得到了明显的提升。新生成的数据能够准确地反映实际情况，给不动产登记、土地出让以及城市规划这些核心环节提供可靠的依据。在不动产登记方面，减少数据错误而引发的纠纷，办理速度也得到明显地提升；在土地出让过程中，依靠精确的地籍信息，可以合理地确定地块的功能定位及其出让条件，从而推动土地市场的秩序化发展。

4.结语：不动产地籍调查数据质量管控是一项综合工程，牵涉到数据采集、处理、存储、维护等诸多环节。在实际应用中，通过采用GPS-RTK技术、无人机航测、三维激光扫描等前沿技术，极大地改善了数据的精确度和完备程度，通过展开数据清理、去噪音、一致性能查证、多种信息整合等操作，找到并修正潜在的误差，进而保证数据质量。

参考文献：

[1]王斌,陈方圆.上海市不动产地籍调查新路径探索研究[J].自然资源信息化,2024(03):112-119.

[2]石继香,梁思宇,贠银娟,等.深圳市地籍调查质量控制措施[J].测绘与空间地理信息,2022(04):180-183.

[3]胡大国,何惠东.农村地籍调查质量控制体系的建立与应用[J].测绘地理信息,2022(04):143-146.