Краткий план и практический подход для объединения топопланов, кадастра, ДМР/лидар и мультиспектральных снимков в единую ГИС-проектную базу — с согласованием систем координат, метаданных, актуализацией и контролем качества.
1) Инвентаризация и политика качества (основы)
- Выполнить реестр источников с обязательными полями: имя источника, владелец, тип данных, формат, система координат (гор./верт.), точность, дата съёмки, процессинг, контакт. Использовать стандарт метаданных (ISO 19115 / ISO 19115-2, INSPIRE, STAC для снимков).
- Установить SLA по актуализации (например, для базовых слоёв — обновление не реже чем каждые $12$ месяцев; важные инфраструктурные слои — $3$–$6$ месяцев) и целевые метрики качества.
2) Согласование систем координат и высотных датумов
- Выбрать единую служебную целевую СК (проектную): географическую или проекционную — например, национальную проекцию; для веб-карт — отдельный сервисный CRS.
- Горизонтальная трансформация: при загрузке переводить все источники в целевую СК с явной записью исходной СК и применённого преобразования. Использовать проверенные трансформации из EPSG/PROJ.
- Вертикальные датумы: нормализовать все высотные значения в единый вертикальный датум (например, инженерный локальный или глобальный EGMxx) и хранить информацию о смещениях. При реконструкции поверхности учесть геоидные корректировки.
- Контроль: проверять совпадение границ/узлов с GCP/реперными точками; рассчитывать и хранить смещение и RMSE: горизонтальный RMSE и вертикальный RMSE.
3) Нормализация форматов и структуры данных
- Форматы: вектор — PostGIS / GeoPackage; растры — Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) для орто/ДМР; точки — LAS/LAZ (версия 1.4) + индекс. Службы — WMS/WFS/WMTS/WCS/OGC API.
- Унификация схемы: либо единая нормализованная модель атрибутов, либо «федеративная» модель с crosswalk-таблицами (атрибутный мэппинг и правила приведения). Для 3D/урбанистики — CityGML/LoD-стандарты.
- Топология: установить топологические правила (нет самопересечений, допустимая кучность узлов, отсутствие разрывов в границах) и автоматические исправления (snapping, merging).
4) Процедуры предобработки и слияния (conflation / fusion)
- Для растров (орто, мультиспектр): орто- и радиометрическая коррекция, атмосферная коррекция, георектификация. Создать пирамиды и стечащиеся плитки.
- Для ЛИДАР/ДМР: классификация точек (ground, buildings, vegetation), фильтрация шумов, построение DTM/DSM, нормализация высот (nDSM). Сегментация зданий, экстракция линии бровок и брейклайнов.
- Сопоставление векторных слоёв (кадастр ↔ топоплан): conflation с использованием алгоритмов выравнивания (snap по порогу $\le 0.5\mathrm{m}$ или согласно локальным требованиям), разрешение конфликтов через правила приоритета источников.
- Ко-регистрация данных разного разрешения: использовать GCP, фазовые/фичевые сопоставления, если есть систематические смещения — применять аффинные или более сложные трансформации и записывать параметры.
5) Контроль качества (QA/QC)
- Автоматические проверки при загрузке:
- CRS/extent/metadata присутствуют;
- валидность геометрий (no-self-intersections);
- топологические правила (no overlaps, no gaps для кадастра);
- проверка доменов атрибутов и ссылочной целостности.
- Геометрическая и позиционная точность: расчёт RMSE по контрольным точкам:
- горизонтальная точность: целевая $\le 0.5\mathrm{m}$ для городских данных; для кадастра — ориентироваться на локальные нормы, часто $\le 0.2\mathrm{m}$;
- вертикальная точность ЛИДАР/ДМР: целевая RMSE $\le 0.1$–$0.3\mathrm{m}$ для высокоточных съёмок, иначе указывать фактическую.
- Семантическая и атрибутная полнота: доля заполненных обязательных полей $\ge 95\%$.
- Логические проверки: отсутствие пересечений там, где их быть не должно; контроль на дублирование объектов (дукты, линии).
- Отчётность: автоматические QC-отчёты (CSV/HTML), диаграммы распределения ошибок, лог обработки и список исправлений.
6) Актуализация и управление изменениями
- Ведение версий: использовать систему версионирования (GeoGig, PostGIS с historization/temporal tables или SDE), хранить транзакции, автора и дату изменений.
- Процедуры обновления: delta-ingest (только изменения), научно-обоснованные правила слияния конфликтов (приоритет источника, временная метка).
- Детекция изменений: автоматизированные скрипты сравнения ортоснимков / DTM (image differencing, change detection ML) и lidar differencing (точечное сравнение), создание задач на ручную валидацию.
- Регламенты и SLA: задать максимальное время реакции и периодичность проверок (например, критические объекты — ежедневная проверка изменения; плановые — ежемесячно).
7) Управление метаданными и прослеживаемость
- Метаданные на уровне набора и на уровне слоя: обязательные поля — источник, дата съёмки, CRS (гор/верт), точность (h/v), процессинг шаги, контакты, лицензия, lineage, URL на исходники.
- Использовать централизованный каталог метаданных (GeoNetwork, CSW) и индексировать по времени, пространству, темам.
- Хранить конвейер обработки (ETL) в виде воспроизводимых скриптов (GDAL/PDAL/FME) и записывать параметры трансформаций.
8) Архитектура хранения и публикации
- Хранилище: корпоративный геобаза (PostGIS) для векторов; объектное хранилище (S3 или on-prem) для больших растров/лидар; кэширование (tile cache, vector tiles).
- Форматы для публикации: COG для орто/ДМР, WMTS/Vector Tiles для карт, WFS/OGC API — для векторных запросов.
- Производительность: spatial indices (GiST), материализованные представления для часто используемых производных (контуры, уклоны), тёплые кэши.
- Безопасность и бэкапы: разграничение прав, журналы транзакций, регулярные бэкапы и контроль целостности (checksums).
9) Инструменты и автоматизация
- ETL и трансформации: GDAL, PDAL (point clouds), FME (если лицензия), custom Python (rasterio, Fiona, pyproj), PROJ, PDAL pipelines.
- QA: QGIS, PostGIS-скрипты, автоматические тесты CI (unit tests для ETL), Jenkins/GitLab CI для пайплайнов.
- Каталог/инвентарь: GeoNetwork / CKAN / STAC.
- Визуализация/сервисы: GeoServer, MapServer, GeoWebCache, Mapbox/TileServer.
10) Управление качеством данных и организация
- Роли: владелец данных, стюард (data steward), инженер данных, QA-инспектор. Определить SLA и процесс эскалации.
- Документация: правила загрузки, мэппинг атрибутов, контроль качества, шаблоны метаданных.
- Аудит и обучение: периодические проверки качества и обучение пользователей/инспекторов.
Примеры конкретных контрольных порогов (настраиваемые в зависимости от местных норм)
- Горизонтальная позиционная точность: целевая $\le 0.5\mathrm{m}$ (городской план), кадастр — по нормам, например $\le 0.2\mathrm{m}$.
- Вертикальная точность (лидар DTM): RMSE $\le 0.1$–$0.3\mathrm{m}$.
- Полнота атрибутов: $\ge 95\%$.
- Логическая корректность: доля объектов без топологических ошибок $\ge 99\%$.
Короткие рекомендации по внедрению
- Начать с пилота на ограниченной территории: протестировать ETL, CRS-преобразования, QC-метрики и процессы корректировки.
- Автоматизировать максимум проверок и хранить все метаданные и трансформации (lineage).
- Обеспечить гибридную модель: единая целевая схема + crosswalk для исторических/внешних данных.
- Внедрить регулярную детекцию изменений (орто/лидар) и интегрировать результаты в workflow правки/утверждения.
Если нужно — могу подготовить пример конкретного ETL-пайплайна (GDAL/PDAL + PostGIS) или шаблон метаданных/список QC-скриптов для автоматизации.