《地理信息数据产品质量检验抽样方法》T/CAGIS 11-2023

本规范规定了地理信息数据产品质量检验的抽样方法，涵盖从抽样准备到样本可信度判断的全流程。本规范针对地表覆盖数据、土地利用数据、多时序遥感数据和矢量数据等产品具有多尺度、海量性和空间异质性等特点，扩展了抽样方案的适用范围，将批量上限大幅提升，并引入了接收质量限与接收数的概念，允许在大批量检验中存在一定数量的不合格品，解决了原有方法在大批量场景下样本量跳批、宽严不一的问题。本规范建立了二级抽样检验模型，第一级抽取区域、图幅或景等单元，第二级在其内部抽取要素进行全数检查，并依据概率模型确定样本量与接收方案，最终通过样本可信度分级判断机制保障检验结论的可靠性。

抽样基本流程与模型

本规范明确了抽样的完整流程：首先需获取数据生产说明文件和使用方质量需求，据此确定由同等级、同规格单位成果组成的批成果；其次根据生产质量要求或预检结果确定接收质量限；然后通过规范提供的样本量表查找样本量，并结合接收质量限在抽样方案表中确定接收数，形成具体的抽样方案。该方案的计算基于混合整数非线性规划模型，对小批量采用超几何分布计算接收概率，对大批量采用泊松分布进行优化，确保检验特性曲线通过理想的质量控制点。

多样化的抽样方式选择

本规范提供了五种抽样方式以适应不同数据场景。当总体各单元差异不大时，可采用简单随机抽样；若层间差异大而层内差异小，宜选用分层随机抽样；系统抽样适用于无周期性差异的总体；整群抽样则用于群间差异小但群内差异大的情况；二级抽样需兼顾不同作业单位、区域和要素类别，对第一级样本和第二级要素分别实施抽取。各抽样方式均有详细的操作指引和适用条件说明，以提升样本的代表性。

样本可信度判断机制

本规范构建了样本可信度的分级判断体系，将判断结果划分为样本完全正确、样本完全错误和样本无法判断三个等级。其中，无法判断的样本根据具体原因进一步细分，以此将存在异议的情形统一纳入管理。该机制旨在客观反映样本检验结果本身的可靠性，避免因部分样本难以判定而对整体质量评价造成干扰，增强了检验结论的严谨性。