介绍一个GIS数据库开发项目的质量控制技术
测绘技术地理信息系统质量控制方法
测绘技术地理信息系统质量控制方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来存储、处理、分析和展示地理空间数据的技术。
在现代社会中，GIS已经成为了各个领域的重要工具，包括城市规划、交通管理、环境保护、农业等。
在GIS的应用过程中，质量控制是确保地理信息数据与真实地理现象一致性的关键环节。
本文将介绍几种常见的测绘技术地理信息系统质量控制方法。
一、航测质量控制方法航测是获取地理信息数据的重要手段之一。
在航测过程中，要确保获取的数据准确可靠。
首先，需要通过大地测量实地预定基点，以提供后续航测数据参考。
同时，要配备先进的测量设备，如惯性导航系统、全球导航卫星系统等，以确保飞行轨迹的准确性。
另外，还要进行相片测量精度的检查，采用航测航线横纵向相片相交重叠，重叠度要达到国家规定的要求。
通过这些方法，可以保证航测数据的质量。
二、遥感质量控制方法遥感技术是获取地理信息数据的另一种重要手段。
通过航空或卫星等远距离获取地表特征信息，进而生成地理信息数据。
在遥感数据的质量控制中，关键是准确地判读和分类地物特征。
首先，要通过精确的地物调查数据，制作样本区域，以验证遥感数据的准确性。
其次，可以通过多时相遥感数据的对比，判断同一地点在不同时间的地物变化情况，进而对地物分类进行修补或调整。
最后，要结合地理信息数据的地形信息，对遥感数据进行校正，确保其准确性。
三、测量技术质量控制方法测量技术是地理信息数据获取的基础，其准确性直接影响地理信息系统的质量。
在测量技术质量控制中，首先要做到测量设备的精确校准和合理运用，包括全站仪、全球定位系统等。
其次，要制定合理的测量方案，包括测量点的布设、测量网的设计等。
同时，要注重数据的采集和处理，以避免由于人为误差等原因导致测量数据的失真。
最后，还要进行数据的精度评定，确保达到项目要求。
四、数据质量控制方法数据质量控制是地理信息系统中不可或缺的一环。
GIS安装质量控制
GIS安装质量控制引言概述:GIS（地理信息系统）是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
在GIS的安装过程中，质量控制是至关重要的，它确保系统的稳定性和准确性。
本文将详细介绍GIS安装质量控制的五个方面。
一、硬件要求1.1 硬件规格：GIS安装的第一个关键步骤是确定硬件规格，包括处理器、内存和硬盘空间等。
根据GIS软件的要求，选择适当的硬件规格，以确保系统的正常运行。
1.2 网络连接：GIS系统通常需要与其他设备和数据库进行连接。
在安装过程中，要确保网络连接的稳定性和速度，以保证数据的准确传输。
1.3 外部设备：GIS系统通常需要与GPS设备、扫描仪等外部设备进行连接。
在安装过程中，要确保这些外部设备的兼容性和正确连接，以确保数据的准确采集和输入。
二、软件安装2.1 操作系统：GIS软件通常需要在特定的操作系统上运行。
在安装过程中，要确保操作系统的版本和GIS软件的兼容性，以避免出现不稳定和错误的情况。
2.2 GIS软件：选择合适的GIS软件版本，并按照厂商提供的安装指南进行安装。
在安装过程中，要仔细阅读安装说明，确保每个步骤都正确执行。
2.3 GIS数据库：GIS系统通常需要与数据库进行连接和数据交换。
在安装过程中，要确保数据库的正确安装和配置，以确保数据的准确性和完整性。
三、数据质量控制3.1 数据源验证：在GIS系统中，数据源的质量直接影响到分析和决策的准确性。
在安装过程中，要对数据源进行验证，确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据清洗：在数据源验证的基础上，进行数据清洗工作。
这包括去除重复数据、修复错误数据和填充缺失数据等操作，以提高数据的质量和准确性。
3.3 数据更新：GIS系统中的数据通常需要定期更新。
在安装过程中，要确保数据更新的机制和频率，以保证系统中的数据始终与现实世界保持一致。
四、系统性能测试4.1 负载测试：在GIS系统安装完成后，进行负载测试以评估系统的性能。
测绘技术中的地理信息系统数据质量控制方法介绍
测绘技术中的地理信息系统数据质量控制方法介绍地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合，并进行处理、分析和呈现的技术体系。
在测绘技术中，GIS数据质量控制是保证测绘成果准确性和可靠性的重要环节。
本文将介绍几种常用的地理信息系统数据质量控制方法。
一、数据完整性控制数据完整性控制是指检查和验证所采集的地理空间数据是否完整，并排除数据丢失或遗漏情况。
数据完整性控制可以通过对比源数据和目标数据的数量和属性进行比对，或者利用拓扑关系、逻辑关系等方法进行验证。
例如，在进行道路等基础设施数据采集时，可以通过采集车辆轨迹和导航信息来验证采集的道路数据的完整性。
二、数据精度控制数据精度控制是指通过各种方法和技术手段来保证地理信息系统中采集的数据精度符合要求。
数据精度控制的核心是建立精度控制模型，对采集的数据进行误差分析和精度评定。
常用的精度控制方法包括误差分析、控制点放样和精度评定等。
例如，在地形图数据采集中，可以使用全站仪等高精度测量设备对控制点进行放样，并通过误差分析来评定数据的精度。
三、数据一致性控制数据一致性控制是指对地理信息系统中的数据进行一致性检查和校验，以保证数据之间的逻辑关系和拓扑关系正确无误。
数据一致性控制可以通过拓扑关系分析、逻辑关系检查等方法进行。
例如，在城市规划中，对道路、建筑物和绿地等要素进行拓扑关系检查，以确保数据之间的一致性。
四、数据更新控制数据更新控制是指对地理信息系统中的数据进行及时更新和维护，以保证数据的时效性和准确性。
数据更新控制可以通过建立数据更新管理系统和相关的数据更新规则来实现。
例如，在进行地图更新时，可以通过航空遥感数据等新的数据源对原有数据进行更新，同时借助人工智能和机器学习等技术手段提高数据更新的效率。
五、数据安全性控制数据安全性控制是指对地理信息系统中的数据进行备份、加密和权限管理等措施，以保证数据的安全性和可靠性。
地理信息系统中的数据质量评估与控制方法
地理信息系统中的数据质量评估与控制方法地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS），作为信息科学与地理学的交叉学科，已经成为现代社会重要的信息处理和决策支持工具。
而地理信息系统中的数据质量评估与控制，是保证GIS数据准确性和可靠性的关键环节。
本文将探讨一些常见的数据质量评估与控制方法，以期提升GIS数据的质量和应用效果。
一、地理信息系统中的数据质量评估方法1. 数据完整性评估数据完整性是指数据中是否包含了全部需要的信息，并且没有遗漏。
在地理信息系统中，数据的完整性直接影响到地图生成和空间分析的准确性。
评估数据的完整性可以通过比对原始数据和收集到的数据，查看是否存在遗漏或缺失的情况。
2. 数据一致性评估数据一致性是指地理信息系统中的数据各部分之间的相容性和相一致性。
在数据一致性评估中，可以采用数据匹配的方法，将不同数据集之间的重叠区域进行比对，查看是否存在冲突或矛盾的情况。
3. 数据精确性评估数据精确性是指地理信息系统中的数据与现实世界的真实情况之间的差异程度。
常见的评估方法包括采集现场数据和与专家比对。
采集现场数据可以通过GPS定位等技术获取地理位置信息，并将其与数据库中的信息进行比对，以评估数据的精确性。
4. 数据时效性评估数据时效性是指地理信息系统中的数据是否与当前时间相符。
数据时效性评估主要是对数据的更新频率和及时性进行评估。
可以通过查看数据的更新记录和采集时间，以及与实际情况进行比对，评估数据的时效性。
二、地理信息系统中的数据质量控制方法1. 数据收集时的质量控制数据收集是地理信息系统中数据质量控制的第一步。
在数据收集过程中，可以引入一些质检机制，如双人互查、数据范围限制等，确保数据的准确性和完整性。
同时，应建立数据收集的标准操作流程，明确数据采集的目的和要求，提高数据收集的一致性和可比性。
2. 数据处理时的质量控制数据处理是地理信息系统中数据质量控制的重要环节。
GIS空间数据处理与质量控制系统
二、农业气候空间数据处理的方 法
1、数据采集与整理
农业气候数据包括气象观测数据、土壤数据、植被指数等。通过建立数据库 和数据格式标准化，可以将这些数据导入GIS系统中，为后续分析提供基础。
2、空间分析方法
空间分析是GIS的核心功能之一，可以对农业气候数据进行各种空间分析， 如空间插值、缓冲区分析、叠置分析等。通过这些分析方法，可以深入挖掘气候 数据的空间分布规律和相互关系。
GIS空间数据处理与质量控制系统
01 引言
03 参考内容
目录
02 需求分析
引言
地理信息系统（GIS）在各行各业的应用日益广泛，而空间数据处理与质量 控制系统在其发展中起着至关重要的作用。空间数据处理包括对地理数据的获取、 加工、分析和存储等过程，而质量控制系统则强调对数据质量的管理和保障。本 次演示将分析GIS空间数据处理与质量控制系统的重要性，并探讨未来的发展趋 势。
3、可视化表达
将分析结果以图表、地图等形式进行可视化表达，有助于更直观地理解农业 气候数据的分布和变化趋势。GIS技术可以制作各种专题图、动态地图等，使得 结果更加生动和易于理解。
三、农业气候空间数据处理的应 用
1、精细化农业管理
通过对农业气候数据进行空间处理和分析，可以制定更加精细化的农业管理 措施。例如，根据作物生长的气候条件和土壤特性，合理安排种植布局和施肥方 案，提高农业生产效益。
3、界面设计：采用可视化界面设计工具（如Qt、JavaFX等），构建直观、 易用的用户界面。
4、用户体验测试：对用户界面 进行测试，评估用户界面的易用 性、友好性和稳定性。
1、策略制定：制定系统维护策略，包括定期检查、升级、备份等，确保系 统的稳定性和安全性。
了解城市地理信息系统中的数据质量控制技术
了解城市地理信息系统中的数据质量控制技术城市地理信息系统（Urban Geographic Information System，简称UGIS）是以城市为对象，以地理信息技术为基础的一个综合应用系统，其目的是为城市规划、土地管理、交通规划、环境保护、资源管理等提供支持和决策依据。
数据是城市地理信息系统的基石，而数据质量控制则是保证城市地理信息系统有效运行的关键。
一、城市地理信息系统的数据质量城市地理信息系统的数据质量直接影响着系统的可靠性和可用性。
数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面，只有确保数据质量，才能保证系统的正常运行。
1. 数据准确性数据准确性是指数据与实际情况相符合的程度。
在城市地理信息系统中，数据准确性是保证系统真实和可靠性的基础。
数据准确性的保证需要依靠多种手段，如现场测量、遥感技术、数据采集设备等。
同时，数据准确性也需要经过数据验证、数据核实等步骤，以确保数据的正确性。
2. 数据完整性数据完整性是指数据的完整程度。
在城市地理信息系统中，数据完整性是指所有必要数据都被采集和记录，并且没有遗漏。
数据完整性的保证需要通过规范的采集和整理流程，为每个数据对象分配一个唯一标识符，避免数据冗余和缺失，确保数据的完备性。
3. 数据一致性数据一致性是指数据的各个部分之间保持逻辑和语义的一致性。
在城市地理信息系统中，数据一致性是保持数据内部的逻辑关系以及与其他数据的一致性。
为了保证数据的一致性，需要事先定义数据的规范和标准，以规范数据的录入和更新过程。
4. 数据时效性数据时效性是指数据的更新速度和有效期。
城市地理信息系统的数据频繁变动，因此数据的时效性非常重要。
为了确保数据的时效性，需要进行定期的数据更新和维护工作，及时处理新增、删除、修改的操作。
二、城市地理信息系统数据质量控制技术为了保证城市地理信息系统的数据质量，需要运用一些数据质量控制技术。
以下是几种常用的数据质量控制技术。
地理信息系统中的数据质量控制
地理信息系统中的数据质量控制地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的综合性信息处理系统。
在现代社会中，GIS已经成为各个领域的重要工具，被广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理等方面。
然而，由于数据来源的多样性和复杂性，地理信息系统中的数据质量控制成为一个极为重要的问题。
数据质量是指数据的精确性、完整性、一致性、可信度和适用性等方面的评估。
在GIS中，数据质量的控制至关重要，因为低质量的数据可能会导致错误的决策和分析结果。
因此，数据质量控制在GIS项目的整个生命周期中都扮演着重要角色。
首先，数据质量控制应该从数据的收集和录入阶段开始。
在这个阶段，应该严格遵守数据收集和录入的操作规范，确保数据的准确性和完整性。
采用先进的数据采集设备和技术，如全球定位系统（GPS）和遥感技术，可以提高数据采集的精确度和效率。
此外，制定合理的数据采集模板和字段规范，对录入的数据进行严格的验证和核对，以确保数据的一致性和可信度。
其次，数据质量控制应该包括对数据进行清理和修正的过程。
这是基于GIS数据往往存在缺失、重复、错误或不一致等问题。
通过使用数据清理工具和方法，可以检测和纠正这些问题，提高数据的准确性和完整性。
例如，可以使用拓扑检查工具对图形数据进行拓扑错误的检测和修正；可以使用一致性检查工具对属性数据进行一致性和逻辑错误的检测和修正；还可以使用空间关系分析工具对地理空间数据进行错误的识别和修正。
此外，为了保证数据质量，还可以进行数据更新和修订的过程，及时反映地理现象的变化和发展。
第三，数据质量控制应该包括对数据的元数据管理和文档记录。
元数据是描述和解释数据的背景和属性的信息，可以提供数据的准确性、完整性和适用性的证据。
通过创建和维护元数据，可以使用户更好地理解和使用数据，提高数据的适用性和可信度。
此外，文档记录可以将数据质量控制的过程和结果进行记录和归档，为后续的数据分析和决策提供支持和依据。
如何进行GIS数据质量控制和地图准确性评估的指南
如何进行GIS数据质量控制和地图准确性评估的指南GIS数据质量控制和地图准确性评估指南引言：GIS（地理信息系统）已经广泛应用于各个领域，如城市规划、环境保护、农业管理等。
然而，GIS的应用结果往往依赖于数据的质量和地图的准确性。
因此，进行GIS数据质量控制和地图准确性评估是至关重要的。
本文将针对这两个方面，给出一些指南。
一、GIS数据质量控制1. 数据收集阶段的质量控制在数据收集阶段，应尽可能确保数据的准确性和完整性。
采用专业的设备进行测量和采集，严格按照采集规范操作。
同时，要进行数据验证和编辑，确保数据的正确性和一致性。
2. 数据处理阶段的质量控制在数据处理阶段，应进行数据清洗、去噪和纠错等操作，以保证数据的质量。
此外，还应进行数据同源性检查，确保数据之间的逻辑关系和关联关系正确无误。
3. 数据使用阶段的质量控制在数据使用阶段，要注意数据的合理性和有效性。
对于需要使用的数据，应对其进行合理的筛选和过滤，排除不符合要求的数据。
此外，要对数据进行验证和核对，确保其能够满足具体的分析和应用需求。
二、地图准确性评估1. 数据源的可靠性评估在进行地图准确性评估之前，首先要评估所使用的数据源的可靠性。
数据源应来自权威机构或可靠的数据提供商，其采集和处理流程要透明可查。
对于数据源的可靠性评估，可以参考历史数据的精度评估结果，以及数据提供商的信誉和口碑。
2. 数据匹配和纠正在地图准确性评估过程中，要先进行数据匹配和纠正。
即通过与已知真实情况或高精度数据进行比对，对地图数据进行修正和更新。
这样可以提高地图的准确性，并揭示出数据错误或缺失的问题。
3. 定量评估方法对于地图的准确性评估，可以采用定量评估的方法。
根据地图的具体要素和属性，设置评估指标，进行定量测量和计算。
常用的评估指标包括位置误差、形状误差、属性误差等。
通过对比和分析评估结果，可以判断地图的准确性水平。
4. 人工验证和验证样本除了定量评估方法外，还可以进行人工验证和验证样本的方法。
GIS安装质量控制
GIS安装质量控制标题：GIS安装质量控制引言概述：GIS（地理信息系统）是一种用于采集、存储、分析和展示地理数据的技术。
在GIS的安装过程中，质量控制是至关重要的，它确保系统能够正常运行，并提供准确可靠的地理信息。
本文将介绍GIS安装质量控制的重要性，并分四个部份详细阐述质量控制的关键点。
一、软件安装的质量控制1.1 确保操作系统的兼容性：在安装GIS软件之前，必须检查操作系统的版本和要求。
确保操作系统满足GIS软件的兼容性要求，以避免安装后浮现不稳定或者不兼容的情况。
1.2 验证软件完整性：在下载或者从光盘安装GIS软件之前，应验证软件的完整性。
可以通过比对软件提供的MD5或者SHA-1校验和来确保软件没有被篡改或者损坏。
1.3 安装前的系统准备：在进行GIS软件安装之前，应进行一些系统准备工作，如关闭杀毒软件、关闭不必要的后台程序等，以确保安装过程的顺利进行。
二、硬件要求的质量控制2.1 确保硬件符合要求：在安装GIS系统之前，必须检查硬件是否符合GIS软件的要求。
包括计算机的处理器、内存、硬盘空间等，确保硬件能够满足GIS系统的运行需求。
2.2 确保硬件的稳定性：GIS系统对硬件的要求较高，因此在安装前应确保硬件的稳定性。
可以进行硬件测试，如内存测试、硬盘测试等，以确保硬件没有故障或者损坏。
2.3 硬件的优化设置：为了提高GIS系统的性能，可以对硬件进行优化设置。
如调整硬盘的读写速度、设置合理的缓存大小等，以提高GIS系统的运行效率。
三、数据质量的控制3.1 数据准确性的验证：在GIS系统安装完成后，应对导入的地理数据进行准确性的验证。
可以通过对照已知准确的数据进行比对，或者使用专业的数据质量控制工具进行验证。
3.2 数据完整性的保证：GIS系统的数据完整性非常重要。
在安装过程中，应确保数据的完整性，如避免数据丢失、数据损坏等情况发生。
3.3 数据一致性的维护：GIS系统中的数据应该保持一致性，即不同数据之间的关联关系应该正确无误。
GIS建库中对空间数据质量控制的一些方法与措施
192管理及其他M anagement and otherGIS 建库中对空间数据质量控制的一些方法与措施李永娟（辽宁方大测绘科技有限责任公司，辽宁 沈阳 110004）摘 要：质量作为空间数据的核心，而空间数据作为地理信息系统的基础，其在产生的过程中与质量控制有着不可分割的紧密联系，而空间数据产生的目的即是对其进行应用，因此，以有效措施提升整体数据的可靠性与安全性有着十分重要的现实性意义。
GIS 建库能够保证整体地理信息系统的完整性，降低误差范围，以有效方法采集相关数据保证质量控制效果。
关键词：GIS 建库；空间数据；质量控制中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2020）06-0192-2收稿日期：2020-03作者简介：李永娟，女，生于1976年，汉族，黑龙江人，大专，测绘工程师，研究方向：测绘工程。
随着科学技术的不断发展，我国已成为信息化建设应用大果，而高速发展的信息技术也为全球性信息工程提供了有利条件。
在GIS 建库过程中应用信息技术为国家经济建设及社会发展提供有利条件，空间数据质量在地理信息系统中有着十分重要的作用，其数据的质量直接关系到社会经济效益，因此，在GIS 建库中应当重视空间数据质量控制工作。
1 空间数据质量的含义为探测空间实体，表示其实际大小、规模、形状及位置等多方信息数据，应以空间数据测量体现其实际属性，通过对其抽象性表达设定相关目标，表现其在定位、定性中的特性。
在已知坐标系中空间定位目标具有唯一性，其以其自身所带的自然属性在地理位置的设定中完全依据时间变化，若通过拓扑关系的展现则需要采用点、线、面的形式进行向人们表现其所生存的空间[1]。
为表达空间位置及属性，保证空间数据质量即是保证空间数据的准确性与一致性，通过协调统一的方式降低误差，提升各项数据的真实性，使人们对现实世界进行明确认知，使得各项数据接近真值。
GIS 建库的目的即是探索数据质量，通过较为完整的空间数据分析体系对相关数据进行处理，以确定与鉴别误差源。
GIS数据质量控制
浅谈GIS数据质量控制摘要：近年来伴随着gis技术的发展，无论在gis数据的获取、处理还是在管理和应用方面，都对数据的质量提出了更高的要求，本文主要结合gis数据的特点，从基本概念和理论方面入手，简要介绍了gis数据质量控制的内容和方法。
关键词：gis数据；质量控制；产品检验中图分类号：o213.1 文献标识码：a 文章编号：0引言gis数据质量控制是一个复杂的系统工程，它涉及计算机技术，测绘技术，管理技术，数理统计和控制理论，而且贯穿于gis数据采集到应用过程的各个环节，如何根据gis的特点，积极有效地制定企业质量体系，及时发现并控制产品中潜在的质量隐患，以满足各类用户的应用需求，已成为gis系统建设的一个重要范畴。
1质量管理与控制空间数据的精度和质量是gis生存和发展的基础。
用户对产品需求往往受到时间，行业，应用主体，市场竞争，社会环境等因素的影响而变化。
因此，质量不是一成不变的，而是动态的，变化的，发展的，广义的产品质量应该是产品质量、服务质量和工作质量的综合。
质量管理是全部管理职能的一个方面，主要负责质量方针的制定和实施，而质量控制则是为了保障产品质量要求所采用的行业技术和活动，任务就是及时发现作业技术和活动是否偏离有关规范，使其恢复正常，达到控制的目的，两者相互补充。
为使人们确信其一个产品或者服务能满足规定的质量要求所必需的全部有计划系统的活动，需要建立质量保证模式，例如国际化标准组织（iso）制定的iso9000标准系列，它是质量管理和质量保证的标准，但它又不是具体的标准，在具体应用时，应根据实际情况选择相应的标准，建立一个切实可行和有效的企业质量体系。
2质量控制方法2.1统计过程控制统计过程控制的目的是利用统计方法对生产过程，管理以及过程中的各个阶段进行监督控制，以改进和保证产品的质量。
统计过程控制的实施步骤是：(1)通过对产品分析，找出影响产品质量的最大关键变量，并列出过程控制图。
如何进行GIS数据质量检验与控制
如何进行GIS数据质量检验与控制GIS（地理信息系统）数据是现代社会中广泛应用的重要资源，它为各行各业的决策提供了基础数据支持。
然而，由于数据的来源多样性和复杂性，GIS数据质量的问题也随之而来。
为确保GIS数据的准确性和可靠性，进行数据质量检验与控制是至关重要的。
本文将探讨如何进行GIS数据质量检验与控制的方法与策略。
第一，数据采集过程是影响GIS数据质量的关键环节。
合理规划数据采集的方案和流程，选择合适的数据源和采集设备，可以有效提升数据质量。
在数据采集过程中，应注意避免人为误差的产生，例如操作不当、测量仪器不准确等。
同时，在进行现场采集时，应注意选择适宜的时间和天气条件，以免影响数据的准确性。
第二，数据预处理是保证GIS数据质量的重要环节。
在进行数据输入前，应对原始数据进行预处理和清洗，以排除错误和冗余信息。
经过数据预处理后，可以减少数据质量问题的发生，并简化后续的数据分析和处理过程。
预处理方法包括去噪、去除异常值、坐标系转换等，这些操作可以提高数据的一致性和准确性。
第三，数据质量检验是确保GIS数据质量的重要手段。
数据质量检验可以通过比对多源数据、交叉验证和统计分析等方法来进行。
比对多源数据是常用的数据质量检验方法，通过比较来自不同数据源的数据，可以发现其中的差异和错误。
交叉验证是通过将数据集分为两个部分，一部分用于建模，另一部分用于检验模型的准确性。
统计分析是根据现有数据进行统计建模，通过分析数据的分布、变异等特征，来评估数据质量的好坏。
第四，数据质量控制是确保GIS数据质量的关键措施。
数据质量控制应从数据源的质量控制、数据采集过程的质量控制和数据处理过程的质量控制等方面入手。
对于数据源的质量控制，应选择可信度高、数据质量较好的数据源；对于数据采集过程的质量控制，应制定相应的规范和操作规程，确保采集过程的一致性和准确性；对于数据处理过程的质量控制，应建立有效的质量控制机制，例如数据审查、数据验证等。
GIS安装质量控制
GIS安装质量控制一、引言GIS（地理信息系统）是一种用于采集、管理、分析和展示地理数据的技术系统。
在现代城市规划、土地管理、环境保护等领域中，GIS的应用越来越广泛。
为确保GIS系统的正常运行和数据的准确性，安装质量控制是至关重要的环节。
本文将详细介绍GIS安装质量控制的标准格式，包括安装前的准备工作、安装过程中的质量控制措施以及安装后的验收标准。
二、安装前的准备工作1. 确定安装位置：根据项目需求和系统要求，确定GIS系统的安装位置，包括机房、服务器机柜等。
2. 确定安装人员：根据项目规模和要求，确定安装人员的资质和数量，确保安装人员具备相关技术知识和经验。
3. 准备安装设备：根据系统需求，准备GIS软件、服务器、网络设备等安装所需的设备和软件。
4. 确定安装时间：与项目相关方商议确定安装时间，确保安装过程不会影响正常的业务运行。
三、安装过程中的质量控制措施1. 安装环境检查：在安装前，对安装环境进行检查，包括机房温湿度、电源稳定性等，确保环境符合系统要求。
2. 安装设备检查：对所有安装设备进行检查，包括服务器、网络设备等，确保设备完好无损。
3. 安装步骤规范：按照安装手册或者技术要求，严格按照规定的步骤进行安装，确保每一个环节都得到正确执行。
4. 安装记录和报告：安装过程中记录每一个步骤的执行情况和问题解决情况，并及时生成安装报告，以备后续参考。
四、安装后的验收标准1. 功能测试：对安装完成的GIS系统进行功能测试，包括数据输入、数据查询、地图显示等功能的测试，确保系统正常运行。
2. 数据准确性验证：通过与实际地理数据对照，验证GIS系统中的数据准确性，确保系统提供准确的地理信息。
3. 性能测试：对GIS系统进行性能测试，包括数据处理速度、响应时间等指标的测试，确保系统能够满足项目需求。
4. 安全性检查：对GIS系统的安全性进行检查，包括网络安全、数据安全等方面的检查，确保系统的安全性能够得到保障。
测绘技术的GIS数据质量控制指南
测绘技术的GIS数据质量控制指南引言随着科技的不断发展和进步，测绘技术在各个领域的应用也越发广泛。
其中，地理信息系统（GIS）作为一种整合和分析空间数据的工具，已经成为许多行业不可或缺的一部分。
然而，在使用GIS时，确保数据质量是一个至关重要的问题。
本文将为读者提供一些关于GIS数据质量控制的指南，以提高GIS数据的准确性和可信性。
一、数据收集与整合在进行GIS数据收集和整合时，我们需要注意以下几点：1.数据来源：确保数据来源可靠，比如来自于政府机构或专业测绘机构。
避免使用来历不明的数据，以免影响后续分析和应用。
2.数据格式：在整合不同数据源时，要注意数据格式的一致性。
确保数据能够正确地被导入和转换，以避免数据损失或错误。
3.数据精度：收集数据时要考虑其精度。
根据具体应用需求，选择合适的测量方法和仪器，确保数据的准确性。
二、数据清洗与校正1.数据清洗：对于已经收集到的数据，进行数据清洗是必不可少的一步。
在清洗过程中，我们需要移除重复、缺失或错误的数据，以确保数据集的完整性和准确性。
2.数据校正：在清洗之后，我们还需要对数据进行校正。
比较数据与实际情况或其他可信数据源，修正数据中的错误和偏差。
三、数据存储与管理1.数据备份：定期进行数据备份是非常重要的。
避免数据丢失或损坏，以免对后续的分析和决策产生不良影响。
2.数据标准化：建立统一的数据标准和命名规范，以便于数据的管理和查询。
确保数据集的一致性和可维护性。
3.数据更新：定期对数据进行更新，以反映现实世界的变化。
注意及时处理数据中的过时信息，保持数据的时效性和有效性。
四、数据分析与应用1.数据验证：在进行数据分析和应用时，要对数据进行验证。
通过与实际情况比对或与其他数据源进行比较，确保数据的准确性和一致性。
2.数据可视化：将数据可视化是提高数据理解和传达的重要手段。
通过图表、地图等方式展示数据，有助于用户更好地理解和利用数据。
3.数据共享与交流：鼓励数据共享和交流，促进各行业之间的合作和发展。
如何进行地理信息数据的质量控制
如何进行地理信息数据的质量控制地理信息数据的质量控制在现代社会的发展中扮演着至关重要的角色。
地理信息数据是指地理空间信息在数字化形式上的表达，它可以用于各种领域的研究和决策支持。
然而，由于数据来源的复杂性和数据本身的特殊性，确保地理信息数据的质量一直是一个重要的挑战。
本文将探讨如何进行地理信息数据的质量控制，包括数据收集、数据处理和数据验证等方面。
首先，地理信息数据质量控制的第一步是数据收集。
数据收集是地理信息系统的基础，直接决定了后续数据质量的好坏。
在数据收集过程中，应注意以下几点。
一是选择适当的数据源。
不同的数据源可能有不同的数据质量，因此在收集地理信息数据时，应选择可靠的、经过验证的数据源。
二是采用科学的采样方法。
由于地理空间数据通常具有空间相关性，因此在采样时应充分考虑这种相关性，并采用适当的采样方法来确保采样的随机性和代表性。
三是保证数据的准确性和完整性。
在数据收集过程中，应尽量避免人为的操作错误，并确保数据的完整性，避免数据遗漏或重复。
其次，地理信息数据的质量控制还涉及数据处理。
数据处理是对原始数据进行清理、整理和加工的过程，旨在提高数据的可用性和准确性。
一是进行数据清理。
在数据清理中，应识别和排除异常值、重复数据和其他无效数据，以确保数据的一致性和准确性。
二是进行数据整理。
数据整理是将不同源的数据进行合并、整合和转换的过程，以便后续的分析和使用。
在数据整理过程中，应注意数据的匹配和一致性，避免由于数据源不同而引起的冲突和错误。
三是进行数据加工。
数据加工是对原始数据进行处理和转换的过程，以便更好地满足具体需求。
数据加工可能涉及数据变换、数据插值、数据分析等多种操作，应根据具体情况选择适当的方法和技术。
最后，地理信息数据的质量控制还需要进行数据验证。
数据验证是对已处理的数据进行验证和评估，以确保数据的准确性和可靠性。
一是进行数据检查。
在数据检查过程中，应针对处理后的数据进行逐一核对和验证，排除可能存在的错误和不一致性。
测绘技术的GIS数据质量控制方法
测绘技术的GIS数据质量控制方法引言：地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于采集、存储、管理和分析地理数据的技术系统。
而地理数据的准确性直接关系到GIS系统的可靠性和有效性。
因此，在实施GIS项目时，对于数据质量的控制尤为重要。
本文将介绍测绘技术中常用的GIS数据质量控制方法。
一、数据质量控制的重要性数据质量是指数据在特定目标和使用环境下的适用程度。
一个GIS系统的可信度和有效性在很大程度上取决于其数据质量的高低。
数据质量差的GIS系统往往会导致错误的决策和分析结果，因此数据质量控制是保证GIS系统正常运行的基础。
二、GIS数据质量控制的方法1. 数据采集阶段在数据采集阶段，要确保采集的数据准确、完整、一致和可靠。
具体的方法包括：- 选择适当的定位设备和测量仪器，确保数据采集的精度和准确性。
- 制定详细的采集规范和标准，明确数据采集的要求和方法。
- 进行重复测量和检查，确保数据采集的一致性和可靠性。
- 采用现代化的遥感和摄影测量技术，提高数据采集的效率和质量。
2. 数据处理和验证阶段在数据处理和验证阶段，要确保数据的一致性、完整性和正确性。
具体的方法包括：- 进行数据的预处理，包括去噪、校正、拟合等，以提高数据的质量。
- 进行数据的验证，比对采集的数据和现实情况，识别和纠正可能存在的错误。
- 进行数据的统计分析和质量评估，根据一定的指标和标准对数据进行量化评估。
- 制定数据更新和维护的策略，定期对数据进行监测和修正。
3. 数据存储和管理阶段在数据存储和管理阶段，要确保数据的安全性、可访问性和一致性。
具体的方法包括：- 建立适当的数据存储结构和索引机制，提高数据的存取效率和查询速度。
- 制定数据备份和恢复的计划，确保数据的安全性和可恢复性。
- 设置数据访问权限和权限管理，保护数据的机密性和完整性。
- 对数据进行分类和归档，方便管理和维护。
4. 数据更新和维护阶段在数据更新和维护阶段，要确保数据的时效性、准确性和可靠性。
GIS数据质量控制
GIS数据质量控制
浅谈GIS数据质量控制
摘要：近年来伴随着gis技术的发展，无论在gis数据的获取、处理还是在管理和应用方面，都对数据的质量提出了更高的要求，本文主要结合gis数据的特点，从基本概念和理论方面入手，简要介绍了gis数据质量控制的内容和方法。
关键词：gis数据；质量控制；产品检验
中图分类号：o213.1 文献标识码：a 文章编号：
0引言
gis数据质量控制是一个复杂的系统工程，它涉及计算机技术，测绘技术，管理技术，数理统计和控制理论，而且贯穿于gis数据采集到应用过程的各个环节，如何根据gis的特点，积极有效地制定企业质量体系，及时发现并控制产品中潜在的质量隐患，以满足各类用户的应用需求，已成为gis系统建设的一个重要范畴。
1质量管理与控制
空间数据的精度和质量是gis生存和发展的基础。
用户对产品需求往往受到时间，行业，应用主体，市场竞争，社会环境等因素的影响而变化。
因此，质量不是一成不变的，而是动态的，变化的，发展的，广义的产品质量应该是产品质量、服务质量和工作质量的综合。
质量管理是全部管理职能的一个方面，主要负责质量方针的制定和实施，而质量控制则是为了保障产品质量要求所采用的行业技术和活动，任务就是及时发现作业技术和活动是否偏离有关规范，。
测绘技术的地理信息系统数据质量控制方法
测绘技术的地理信息系统数据质量控制方法一、引言地理信息系统（GIS）在现代社会中发挥着越来越重要的作用，而其核心便是地理信息的数据。
然而，随着地理数据的快速增长和广泛应用，数据质量问题逐渐凸显出来。
本文旨在研究测绘技术中地理信息系统数据质量控制的有效方法。
二、数据质量控制的重要性数据质量对于地理信息系统的应用至关重要。
低质量的数据不仅影响决策结果的准确性，还可能导致经济损失和社会不稳定。
因此，加强地理信息系统数据质量控制是保证数据可靠性和应用效果的基础。
三、数据质量控制的方法为了保证地理信息系统数据的质量，我们可以从以下几个方面入手：1. 数据收集阶段的质量控制在数据收集阶段，我们应该采用科学规范的测量方法和工具，避免人为因素对数据的影响。
同时，需要对数据进行实地核查，确保收集到的数据真实可靠。
2. 数据输入阶段的质量控制数据输入是容易出现错误的环节，需要采取相应的质量控制措施。
可以通过双录入法，即两名不同人员独立输入数据，并进行比对和修正，避免输入错误。
3. 数据存储和管理阶段的质量控制对于数据存储和管理，我们需要建立科学合理的数据库结构和管理规范。
保证数据库的完整性和一致性，防止数据丢失和损坏。
此外，还应定期进行数据库备份，以防止意外数据丢失。
4. 数据处理和分析阶段的质量控制在数据处理和分析过程中，需要进行适当的数据校验和过滤，排除异常数据的干扰。
同时，我们应该使用合理的算法和模型，确保数据的准确性和可靠性。
5. 数据共享和应用阶段的质量控制在数据共享和应用过程中，需要确保数据的安全性和完整性。
可以采用权限控制、加密等手段，限制非授权人员获取和篡改数据。
同时，还需要加强数据共享的监管和管理，确保数据在不同应用场景下的正确使用。
四、数据质量评估方法除了数据质量控制，我们还需要制定相应的数据质量评估方法，对地理信息系统中的数据进行质量评估。
常见的评估方法包括完整性检查、一致性检查、准确性检查等。
浅论GIS数据质量控制.
浅论ＧIS数据质量控制学号:084300２5姓名：刘强学院:草业与环境科学学院ﻩ专业：环境工程浅论ＧIＳ数据质量控制摘要:在分析ＧIＳ数据质量特点的基础上,提出了按照数据的生产过程划分的原始数据,一次性数据、二次性数据、三次性数据。
并基此以矢量化数据为例说明了数据质量控制流程。
详细分析了数据的检验方法,井以测量数据为例详细说明了数据质量控制过程。
关键词:地理信息系统(GIS)数据质量质量控制数据不仅是地理信息系统（ＧIS)的操作对象，也是ＧIS 的最终产品。
ＧIＳ作为一个产业，有必要建立起对其产品生产的全程质量控制体系，以此保证G1S产品的质量，促进GＩS 的健康发展。
GIS数据是有关空间位置、专题特征以及时间信息的符号记录,而数据质量是空间数据在表达这3个基本要素时所能达到的准确性、一致性、完整性以及它们三者之间统一性的程度．由于现实世界的复杂性、模糊性以及人类认识和表达能力的局限性,CIS数据在采集、存储、处理、分析、表达、显示、传播等过程中存在一定的质量问题。
保证GIS数据在数据的加工、传播过程中的质量,加强质量控制，从理论和方法两个方面着手建立质量控制体系。
本文先阐述GIS数据质量特点，然后分析了数据质量控制的体系的建立和控制流程,以及数据质量的检验方法。
１数据质量特点数据是CＩS作用的对象，利用计算机存储、处理、输出的各种信息的总和,或者“事实”的集合。
ClS数据通常为空间数据和属性数据。
它可表示为一个三元组《G,A，R》,其中G表示“空间几何特征”,A表示“属性特征”,R表示二者之间的一致性关系.GIS数据质量特点主要为抽象性、完备性、隐蔽性。
抽象性主要指空间几何数据的位置不确定性,例如栅格数据的几何属性虽然隐含在栅格编码中,但是由于栅格具有一定的固定尺寸，因此其表示的只是尺寸段；属性数据主要反映对客观实体的特性抽象的逼真程度或者说对客观文体的特征反映的相似度.完备性主要指几何数据和属性数据对客观实体特征的反映的真实度。
介绍一个GIS数据库开发项目的质量控制技术
介绍一个GIS数据库开发项目的质量控制技术
曾衍伟
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】1997(000)004
【摘要】介绍一个ＧＩＳ数据库开发项目的质量控制技术曾衍伟编译（四川省测绘科学研究所，成都，６１００８１）质量控制对ＧＩＳ开发项目非常重要。
因为ＧＩＳ开发项目要处理大量的图形数据和属性数据，并且生成的数据也多，处理这些大量的数据就成了复杂的问题。
同时，ＧＩＳ...
【总页数】4页(P27-29,7)
【作者】曾衍伟
【作者单位】四川省测绘科学研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P9
【相关文献】
1.川气东送管道工程管材质量控制技术介绍 [J], 卞诗淏
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5.《城市轨道交通工程混凝土质量控制技术规程》编制介绍 [J], 李进辉;洪志军;刘可心;焦运攀;刘雨
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介绍一个GIS数据库开发项目的质量控制技术曾衍伟 编译(四川省测绘科学研究所,成都,610081) 质量控制对GIS开发项目非常重要。
因为GIS开发项目要处理大量的图形数据和属性数据,并且生成的数据也多,处理这些大量的数据就成了复杂的问题。
同时,GIS开发项目要雇佣很多人,每个人的经验和能力也千差万别。
因此,怎样尽力确保所有的自动化步骤被执行以及每个数据库文件是完整正确的,以保证数据的质量,便于数据共享和交换,避免重复劳动,值得探讨。
北部林地调查(NFLI)是美国一个多州、多机构努力开发的一个地理信息系统(GIS),它基于对纽约州、佛蒙特州、新罕布夏州及缅因州北部2600英亩林地自然数据和经济数据的调查。
该项目主要的工作是数据开发,也进行基本的地理分析。
在NFLI中应用的质量控制包括:1、尽力减小和消除误差所实施的技术和操作;2、在产品制成前重新审查所有已完成的工作,以识别和修改误差。
在该GIS数据库开发项目的整个过程中实施质量控制技术,而不仅仅是检查最终产品的误差。
这种质量控制方法必然既是主动性的,又是具有反作用的。
NFLI中的质量控制技术包括:一、一般技术1、过程表过程表是在生成一个GIS文件或层时,形成的一个非常详细的指令集合。
应用过程表就可以确保全体人员执行同一精确一致的过程,当一个自动化步骤可以利用两种或更多种可能产生稍有差别的结果的技术或命令时,这种一致性就尤为重要。
例如:Arc/Info中CLEAN 和BU ILD两个命令,均可用于建立拓扑关系,但仅有一个不依赖于移动弧段或节点。
作业人员遵循过程表进行作业,自动化步骤被漏掉的机会将减少。
对于将要生成许多层的数据专题、过程表还具有很好的管理意义。
总之,严格遵循过程表,将导致没有问题的自动化序列。
2、保持记录在自动化作业中详细的记录保持很重要。
N FLI项目应用了两种形式的保持记录:逻辑表和逻辑册。
逻辑表与每个单独的层相联系,让自动化人员记录(工作)进度,以及利用与每个自动化步骤相联系的任何有关信息对每个层进行的开发。
逻辑表的每个记录包括完成一个特定任务的日期及由谁完成的。
在多数情形,逻辑表中的记录与数据层过程表中所描述的自动化步骤相匹配。
逻辑册为每个人所特有。
所有的自动化人・27・1997年第4期・北京测绘・ 收稿日期:1997-6-25员均有一个逻辑册,让他们逐天记录他们的作业的层,完成的任务,以及与工作相关的注释或问题。
逻辑册是一个项目的财产,应该一直保留在工作的地方。
对于特定操作的注释、说明或附加的信息也可记录在逻辑册上,作为工作人员将来的参考。
基于层的逻辑表和基于作业员的逻辑册一起,在项目中起着重要的作用。
在自动化过程中或其后,如果发现有任何问题,就可以查询逻辑表以验明在这个层上作业的某个人或某些人。
就可以与其讨论这个问题,或者检查逻辑册上对该问题可能的解释,或者对这种情形进行探究。
3、宏命令宏命令是GIS软件命令,它类似于一个计算机程序起作用。
鼓励自动化人员应用宏命令,当大量的命令需要顺序发出时,便可以确保所有的命令被执行;同时,一些Ar c/Infk命令有许多参数,在一条命令行中有可能超过100个字母,输入命令时就可能存在遗漏错误,将复杂的命令参数正确地装在一条宏命令中,将有助于减小这种潜在的误差。
二、数字化过程1、设备因素为了将数字化过程中设备误差的影响减小到最小,将地图安放在数字化板上时,必需遵循一种标准化的地图安置程序。
在数字化板上,地图总是朝向同一个北方向,并且在配准点登记和数字化过程中,将数字化仪按键置于同一个大致方向。
因为,将按键安置在地图上同一个点上时,改变按键的方向,点的坐标可能产生变化。
将按键安置在同一方向将会减小这种变动。
据文献知,由数字化板本身引起的误差,有时仅仅在数字化板上一些孤立的位置上产生。
其对应部分在数字化过程中应避免使用,并且地图也应一直放在数字化板上同一个大致没有误差的位置上,以有利于保持这些微小误差恒定不变。
2、人员因素在任何一个层上作业,在整个自动化过程中,任何时候都可能有人员因素的影响。
可以采取许多行动来改进人员的工作: (1)让所有的自动化人员熟悉他们所涉及的每个数据专题的整个自动化过程,以减少可能产生的误差;(2)数据库管理员应在雇佣新雇员后不久,彻底考察他或她的工作,以评价和指导其工作的质量;(3)让每个作业员知道数据库自动化过程中所需的精度;(4)工作一段时间后,注意休息调节。
三、动用软件作初级检查一个GIS层的所有自动化工作完成后,由数字化人员进行初级质量检查,包括查多出误差和遗漏误差。
多出误差含有一个实体被多次数字化的意义,而遗漏误差则含有在数字化过程中实体被遗漏的意义(多出误差也许是细碎多边形的结果)。
为了检查这类误差,GIS软件可产生一个关于一个层中地图实体(点或多边形)数目的报告。
作业员计算相应地图或所有地图上的实体总数,将其与软件所报告的结果相比较。
如果这个层上的实体数目超过了地图上的实体数目,就产生了多出误差;如果这个层上实体的数目比地图上的要少,那么在数字化过程中地图实体就有遗漏。
类似地,将文件中的数目与应该已经编码的实体数目比较,就可以检查属性文件。
属性编码多出误差也可通过空域或零值域来识别。
另外一种识别数字化误差的方法(在矢量格式中)是检查层的逻辑一致性,亦称拓扑完整性。
逻辑一致性表明实体由正确的数据结构定义。
换句话说,所有认为是相交的线实际上是相・28・・北京测绘・1997年第4期交的,所有的多边形都封闭,并且,如果包括属性,所有的实体都有标识。
这些拓扑检查很容易进行。
NELI所有的GIS软件(PC Ar e/Info)在屏幕上用一红色的小方框标出了不相联的线或开放的多边形等误差。
没有被标识的多边形误差可通过比较属性标识的数目和数字化多边形的数目来识别,它们的值应该是一样的。
四、编辑绘图质量控制最后一步是检查编辑绘图。
编辑绘图是层的硬拷贝输出。
编辑绘图与原图比例尺相同,并且包含所有实体(点、线或多边形)及其属性代码。
将原图安放在透光桌上,编辑绘图重叠在原图上,原图上每个实体与编辑图上每个实体按三个条件(如图1)进行检查:●无多出或遗漏误差,即所有应该被数字化的实体事实上已被数字化,并且仅被数字化一次;●无超出特定容忍值的位置误差;●无属性代码误差,即列于编辑绘图上的属性与原图上的要匹配。
对于多数GIS应用,包括NFLI在内,多出、遗漏或属性代码误差是不可接受的。
然而,要得到或量度手工数字化实体精确的位置精度是不可能的或近乎不可能。
有代表性地提出了一些种类的容忍值标准,这种标准明确了数字化实体偏离原图位置可以接受的距离。
图1 编辑绘图与原图的假设比较。
左图表明数字化线划在可以接收的容忍值以内,并且没有遗漏误差;右图表明不正确的数字化和属性编码,以及2漏误差。
图2 当边对边地检查层时,在空间邻接的两个层上的误差就很明显。
在“A”处,右边的层上有一个遗漏误差,而属性编码误差在“B”处。
编辑绘图检查过程必须是数据的100%抽样。
虽然很费时,却是一种极有效的质量控制技术。
可以用来识别数字化实体的多出误差、遗漏误差和属性代码误差,或评价数字化实体的位置精度。
五、结论尽管质量控制方案是任何GIS成果的必须部分,但是实施起来却是昂贵而费时的。
而前文所描述的方法,是很容易实施和很快执行的质量控制方法。
多出和遗漏误差检查是一种容易的处理,对于一个层的完整性而言是一种较好的检查,并且是一种在自动化过程中较早识别误差的检查。
(下转第7页)五、应用实践近年来建设部遥感制图中心(RSCC)在面向应用生产城市空间基础信息方面进行了一些尝试,积累了一定的经验。
这里给出其中的2个例子。
1996年,RSCC与有关单位合作为某市成功地制作了全市1600km2范围的1:2000比例尺数字正射影像图,这些影像图将作为该市城市规划自动化中心影像数据库和有关规划管理信息系统的基础。
生产的模式采用的是图1的模式B。
从为城市规划服务的目的出发,该项目对质量的基本要求是:几何精度实用合理、现势性高。
同时要求数据生产的周期短、成本低。
基于这些考虑,我们采取了完全不做野外控制、利用现有地形图获取像控点、通过空三加密获得定向点、利用市场上低成本的专业扫描仪进行影像扫描、利用现有商用遥感影像处理软件进行影像纠正、利用喷墨绘图仪进行硬拷贝输出等方式,在短短几个月内以相当低的费用完成了全部数字影像图的制作工作,为城市规划部门高效率地提供了精度满足要求、现势性高的新形式的空间基础数据。
此项目工作同时也得到了建设部有关司局和国内遥感与信息工程专家的肯定与称赞。
1995年,RSCC为某市生产了1:2000比例尺的数字线划图。
这些图件一方面要求作为城市基本图使用,另一方面又要为当时计划建立的城市规划咨询系统提供空间基础信息,并且还考虑要为其它信息系统建立和应用的服务。
我们采用的生产模式是图1的模式A。
就是说,以获取和生成多功能空间基础数据库为首要目的。
项目对空间基础信息的分类、图形属性、分离特征、数据结构及数据质量等方面进行了明确的定义,并在项目执行全过程予以严格遵守。
该项目完成后,真正实现了预期的目的,不仅在随后建立的城市规划咨询系统中发挥重要作用,而且也已为各种应用提供了大量的基本地形图,给用户带来了良好的经济和社会效益。
由于认真贯彻并实施了面向应用的空间基础数据生产思想,上述2个项目均取得了圆满的成功。
六、结语为各种城市GIS生产和提供满足需要的空间基础数据对于GIS建立具有重要意义。
城市GIS技术在我国前景广阔,空间基础数据生产将会面临技术与经济的挑战。
对于数据生产者来说,不仅要拥有新的技术手段,更重要的需紧密适应市场的要求和发展。
面向应用生产空间基础数据是数据生产者必须考虑和必须解决的课题。
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