土地信息系统3章A

属性数据一般较为规范；便于用表格形式表达，所以一般在LIS中以关系型 数据库管理系统管理属性数据。
§3
空间数据的质量
3.1 空间数据质量的概念 1．空间数据质量
空间位置、专题特性、时间 是表达现实世界空间变化的三个基本要素。 空间数据 是有关空间位置、专题特征及时间信息的符号记录。 数据质量 是空间数据在表达这三个基本要素时，所能够达到的准确性、
(1)误差 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。定义出一个所记录的测量和它的事实之间的准确性 以后，很明显对于大多数数据而言，它的数值是不准确的。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； 位置和属性误差之间的关系。空间数据处理过程中，容易产生的误差有以下几种： 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，地理特征的位置、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，如知识性误差和数据所表达的空间特征位置的变化误差。 建立拓扑关系：拓扑过程中伴随有数据所表达的空间特征的位置坐标的变化。 与主控数据层的匹配：一个数据库中，常存储同一地区的多层数据面，为保证各 数据层之间空间位置的协调性，一般建立一个主控数据层以控制其他数据层的边 界和控制点。在与主控数据层匹配的过程中也会现场调查、已有资料 野外调查、遥感、现场调查、社会调查、已有资料
§2
注意问题: 1.统一的地理基础 2.空间定位 3.性状描述
数据输入
• • •
2.1 地理基础
统一的地图投影系统 统一的地理坐标系统 统一的编码系统
土地信息系统中的投影坐标系统配置一般性特征： (1)各个国家的土地信息系统采用的投影系统与该国的基本地图系列所用 投影系统一致； (2)各地区的土地信息系统中的投影系统与其所在区域适用的投影系统一 致。 地图投影配置的选择原则： (1)投影系统应与相应比例尺的国家基本图(基于比例尺地形图、基本省 区图或国家大地图集)投影系统一致。 (2)一般只考虑至多采用两种投影系统，一种服务于大比例尺的数据处理 系统，另一种服务于中小比例尺的数据处理系统。
进行标识，赋予一定的数值或符号而不定量描述。例如，可以用不同数值表示 不同的土地利用类型、植被类型或岩石类型，但是这些数值之间无数量关系， 对命名数据的逻辑运算只有“等于”或“不等于”两种形式，而其近似均值只 能使用众数。
2)次序量 次序量是线性坐标上不按值的大小，而是按顺序排列的数，例如，
事故发生危险程度的级别由大到小被标为1，2，3，……，级别的序号越低，其 危险性越大，但危险性到底有多大并未给予定量的表达。序数值相互之间可以 比较大小，但不能进行加、减、乘、除等算术运算。次序测量尺度是基于对象 进行排序来标识的，如可以把山峰按高度分级为极高山、高山、中山、低山和 丘陵等，将坡度分为陡、中、缓等。不同次序之间的间隔大小可以不同。对次 序数据的逻辑运算除了“等于”与“不等于”之外，还可以比较它们的大小， 即“大于”或“小于”。
跟踪数字化 数字化要素对象
数字化仪
数字化操作人员 数字化操作
扫描数字化 (4)遥感数据误差 (5)测量数据的误差
主要指使用大地测量、GPS、城市测量、摄影测量和其他一些测量方 法直接量测所得的测量对象的空间位置信息。这部分数据质量问题，主要 是空间数据的位置误差。
2．常见空间数据的误差分析 LIS中的误差是指LIS中数据表示与其现实世界本身的差别。 数据误差的类型可以是随机的，也可以是系统的。归纳起来， 数据的误差主要有四大类，即几何误差、属性误差、时间误 差和逻辑误差。 属性误差和时间误差与普通信息系统中的误差概念是一致 的，几何误差是土 地信息系统所特有的。 几何误差、属性误差和时间误差都会造成逻辑误差
2.2 空间数据输入
主要是对图形的数字化处理 输入方法可以采用数字化仪、扫描仪、摄影测量仪以及测量全站型速测仪、GPS 接收机等能以数字形式自动记录测量数据的测量仪器。
2.3 属性数据输入及其与空间数据连接
1．属性数据的输入
• • • 主要包括三个方面： (1)描述地块实体的数量、质量、权属和利用状况的数据； (2)描述有关地理实体的基本特征的数据； (3)描述地块实体与地理实体相互关系的数据。
3.与数据质量相关的几个概念
数据叠加操作和更新：数据在进行叠加运算以及数据更新时，会产生空间位置和属 性值的差异。 数据集成处理：指在来源不同、类型不同的各种数据集的相互操作过程中所产生的 误差。数据集成是包括数据预处理、数据集之间的相互运算、数据表达等过程在内 的复杂过程，其中位置误差、属性误差都会出现。 数据的可视化表达：数据在可视化过程中为适应视觉效果，需对数据的空间特征位 置、注记等进行调整，由此产生数据表达上的误差。 数据处理过程中误差的传递和扩散：在数据处理的各个过程中，误差是累计和扩散 的，前一过程的累计误差可能成为下一个阶段的误差起源，从而导致新的误差的产 生。 数据的准确度被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者 大家公认的真值的接近程度。即一个记录值(测量或观察值)与它的真实值之间的接 近程度。在实际中，测量的知识可能依赖于测量的类型和比例尺。一般而言，单个 的观察或测量的准确性的估价仅仅是通过与可获得的最准确的测量或公认的分类进 行比较。空间数据的准确性经常是根据所指的位置、拓扑或非空间属性来分类的， 它可用误差来衡量。 数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效 位数，它表现了测量值本身的离散程度。由于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。
(2)数据的准确度
(3)数据的精密度
(4)不确定性 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。空间位置的不确定性指LIS中某一被描述物体与其地面上真实物体位置上的 差别；属性不确定性是指某一物体在LIS中被描述的属性与其真实的属性之差别； 时域不确定性是指在描述地理现象时，时间描述上的差错；逻辑上的不一致性指 数据结构内部的不一致性，尤其是指拓扑逻辑上的不一致性；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。
3)间隔量 间隔量是不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。
按间隔量测的值相互之间可以比较大小，并且它们之间的差值大小是有意义的。 温度是间隔尺度的数据而不是比例数据，因为它的“0”测量值随着所使用的不同 温度测量单位而不同。不能说150F的温度是75F的温度的两倍，因为这个比例在 使用摄氏单位时就改变了。相反，降水量是比例数据，因为它有真的零值。比例 数据和间隔数据可用于加、减、乘、除等运算，而且可以求算术平均。 4)比率量 比率量是比例测量尺度的测量值，指那些有真零值而且测量单位的间隔 是相等的数据，比例测量尺度与使用的测量单位无关。 间隔测量尺度与比例测量尺度相似，但是间隔尺度的测量值无真的零值。比例 数据或间隔数据可以比较容易地被转变成次序或命名数据。而命名数据则很难被 转化成次序、间隔数据或比例数据。由此可见，尽管命名数据或次序数据便于使 用，易于理解，但有时不够精确，不能用于较高级的算术运算。而比例数据或间 隔数据比较精确，便于计算机处理，但是在较复杂的 LIS 应用中，往往上述几种 测量尺度的数据均需用到。
2．空间数据质量的评价 就是用空间数据质量标准要素对数据所描述的空间、专题和 时间特征进行评价。
(1)质量评价过程
(2)多尺度评价依据
(3)数据的实效性与惟一性 (4)数据精度的测试与报告
3.3 空间数据源误差及其分析
1．空间数据源误差
(1)地图固有误差 (2)材料变形产生的误差
(3)图形数字化误差
第三章 数据的输入与输出
1 2 3 4 5 LIS的数据源 LIS的数据输入 LIS的数据输出与表达 LIS的数据质量 空间数据的元数据
§1
一、空间数据的测量尺度
LIS的数据源
从宏观到微观分为四个层次：命名量、次序量、间隔量、比率量。
二、空间数据源
1 图件 2 野外测量（大地与GPS测量） 3 现场调查与遥感调查 4 统计资料 5 现有数据库 信息类型 空间信息 属性信息
1.空间数据质量标准
3.2 空间数据质量的评价
空间数据质量标准是生产、使用和评价空间数据的依据、质量、整体性 能的综合体现。空间数据质量标准的建立必须考虑空间过程和现象的认知、 表达、处理、再现等全过程。空间数据质量标准要素及其内容如下：
(1)数据情况说明 (2)位置精度或称定位精度 (3)属性精度 (4)时间精度 (5)逻辑一致性 (6)数据完整性 (7)表达形式的合理性
因此，空间数据质量的好坏是一个相对概念，并具有一定程度的针对性。尽 管如此，我们仍可以脱离具体的应用，从空间数据存在的客观规律性出发来对 空间数据的质量进行评价和控制。
2．空间数据测量尺度
测量的尺度大致可以分成四个层次，由粗略至详细依次为：命名或类型、次序、 间隔以及比率。
1)命名量 命名量属定性而非定量，是不能进行任何算术运算的符号或数， 如一个城市的名字。命名式的测量尺度也称为类型测量尺度，只对特定现象
2．属性数据与空间数据的连接 在输人空间数据时虽然可以直接在图形实体上附加特征编码，但是当数 据量较大时，这种交互输人的效率就太低了。因此，可以用特定的程序把 属性与已数字化的点、线、面空间实体连接起来。