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1、空间数据质量分析2.与数据质量相关的几个概念(1)误差（Error）。误差反映了数据与真值或者大家公认的真值之间的差异,它是一种常用的数据准确性的表达方式。误差研究包括:位置误差：即点的位置的误差、线的位置的误差和多边形的位置的误差;属性误差:2产生的误差的环节投影变换:地图投影是将三维地球椭球面到二维场平面的拓扑变换。在不同投影形式下,地理恃征的位置、面积和方向的表现会有差异。地图数字化和扫描后的矢量化处理:数字化过程采点的位置精度、空间分辨率、属性赋值等都可能出现误差。数据格式转换:在矢量格式和栅格格式之间的数据格式转换中,数据所表达的空间特征的位置
2、具有差异性。数据抽象:在数据发生比例尺度变换时,对数据进行的聚类、归并、合并等操作时产生的误差3(3)精度(Precision)数据的精密度：数据表示的精密程度,用数据的有效位数来表示,它表现了测量值本身的离散程度。精确度：精密度的实质在于它对数据准确度的影响,同时在很多情况下,它可以通过准确度而得到体现,故常把二者结合在一起称为精确度,简称精度,即对现象描述的详细程度。精度低的数据并不一定准确度也低.7(4)不确定性(Uncertainty)不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度,是自然界各种空间现象自身固有的属性。在内容上,它是以真值为中心
3、的一个范围,这个范围越大,数据的不确定性也就越大。土地信息系统的不确定性包括空间位置的不确定性、属性不确定性、时域不确定性和逻辑上的不一致性及数据的不完整性。数据的不完整性指对于给定的目标,GIS没有尽可能完全地表达该物体。8(5)空间分辨率(SpatialResolution)分辨率是空间目标可辨识的最小尺寸。如遥感影像上最小可分辨的地物目标。在一个图形扫描仪中最小的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元大小来确定的。在一个激光打印机上这是84.67×10-3mm,9(6)比例尺(Scale)比例尺是地图上一个记录的距离和它所表现的"真实世界的"距离之间的
4、一个比例。地图的比例尺将决定地图上一条线的宽度所表现的地面的距离。例如,在一个1:10000比例尺的地图上,一条0.5mm宽度的线对应着5m的地面距离。如果这是线的最小的宽度,那么就不可能表示小于5m的现象。10二、空间数据质量的评价(一)、空间数据质量标准空间数据质量标准是生产、使用和评价空间数据的依据。目前,世界上已建立了一些数据质量标准,如美国FGDC的质量标准等。空间数据质量标准的建立必须考虑数据产生的全过程。11空间数据质量标准的要素及内容(1)数据情况说明：对地理数据的来源、内容及处理过程等做出准确、全面和详尽的说明。(2)位置精度：为空间实
5、体的坐标数据及实体真实位置的接近程度,常表现为空间三维坐标数据精度。它包括数学基础精度、平面精度、高程精度、接边精度、形状再现精度(形状保真度)、像元定位精度(图像分辨率)等。(3)属性精度：指空间实体的属性值与其真值相符的程度。通常取决于地理数据的类型,且常常与位置精度有关,包括要素分类与代码的正确性、要素属性值的准确性及其名称的正确性等。12(4)时间精度：(5)逻辑一致性：指地理数据关系上的可靠性，包括数据结构、数据内容(如毛面积、净面积和扣除面积的关系),以及拓扑性质上的内在一致性。(6)数据完整性。指地理数据在范围、内容及结构等方面满足所有要求
6、的完整程度,包括数据范围、空间实体类型、空间关系分类、属性特征分类（如土地利用分类编码能否涵盖所有现象）等方面的完整性。(7)表达形式的合理性。主要指数据抽象、数据表达与真实地理世界的吻合性,包括空间特征、专题特征和时间特征表达的合理性等。13(二)、空间数据质量的评价数据质量评价矩阵P45注意：质量评价对生产者和用户都十分重要多尺度（多精度）：不同用户,不同比例尺对数据质量有不同要求时效性：不同数据有不同时效要求数据精度的测试结果与测试报告14数据质量的研究涉及数据问题的检查方法、评价方法和标准等内容。一、GIS数据质量问题的检查方法发现数据错误，探测
7、数据精度和准确性，是研究数据质量的前提。GIS中对数据质量检查的方法主要有直接评价、间接评价和非定量描述等。1、直接评价法（1）用计算机程序自动检测例如，检测文件格式是否符合规范、编码是否正确、数据是否超出范围等。（2）随机抽样检测在确定抽样方案时，应考虑数据的空间相关性。2、间接评价法所谓间接评价法是指通过外部知识或信息进行推理来确定空间数据的质量的方法。3、非定量描述法非定量描述法是指通过对数据质量的各组成部分的评价结果进行的综合分析来确定数据的总体质量的方法。(二)、空间数据质量的评价15二、研究GIS数据质量的常用方法1、敏感度分析法2、尺度不变
8、空间分析法3、MonteCarlo实验仿真4、空间滤波(二)、空间数据质量的评价
