第05章 GIS中的数据

定性而非定量，不能进行任何算术运算。 � 只对特定现象进行标识，赋予一定的数值或符号而不 定量描述。 � 用来分类（或命名）的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。
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2.2 次序（Ordinal）量
线性坐标上不按值的大小，而是按顺序排列的数。 � 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现象进行排序来标识的，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”、“小于”。
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 � 精度要求测量能以最好的准确性来记录，但是这可能 误导提供了较大的精度，因为超出一个测量仪器的已 知准确度的数字在效率上是冗余的。
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空间分辨率（Spatial Resolution）
分辨率是两个可测量数值之间最小的可辨识的差异。 � 空间分辨率可以看作记录变化的最小距离。 � 在人的视觉分辨率和设备物理分辨率之间存在着一个 差异。
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。 � 与某一固定点的比值计算，支持多种算术计算，包括 加、减、乘、除等。
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不同测量尺度数据的比较
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，但命名数据则很难被转化成次序、间隔数 据或比例数据。 � 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。
记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的差值。 � 误差研究包括：位置误差、属性误差以及位置和属性 误差之间的关系。
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不确定性（Uncertainty）
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空间位置的不确定性：指GIS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：指某一物体在 GIS中被描述的属性与其 真实的属性之差别。 时域不确定性：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。
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空间现象的表达
主观因素：数据采集中的测量方法以及测量精度的选 择等受到人类自身的认识和表达的影响 � 客观因素：用于获取各种原始数据的各种测量仪器都 有一定的设计精度
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空间数据处理中的误差
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投影变换 地图数字化和扫描后的矢量化处理 数据格式转换 数据抽象 建立拓扑关系 与主控数据层的匹配 数据叠加操作和更新 数据集成处理 数据的可视化表达 数据处理过程中误差的传递和扩散
地理信息系统导论
第五章
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GIS中的数据
数据涵义与数据类型 数据的测量尺度 地理信息系统的数据质量 空间数据的元数据
邓吉秋
中南大学GIS研究中心
1.数据涵义与数据类型
1.1 数据的涵义 数据是信息的载体，它可以是记录下来的某种可以 识别的物理符号，数据的具体形式多种多样，包括文本、 图像、声音等。 虽然数据是信息的载体，但并非就是信息，只有理 解了数据的含义、对数据做出解释，才能得到数据中所 包含的信息。 在计算机化的信息系统中，数据的格式往往与具体 的计算机系统有关，随着载荷它的物理设备的形式而改 变。信息系统对数据进行处理（运算、排序、编码、分 类、增强等）就是为了得到数据中所包含的信息。
2.数据的测量尺度
对特定现象的测量就是根据一定的标准对其赋值或 打分。为了描述地理世界，对任何事物都要鉴别、分类 和命名，这些都是量测的组成部分，它们使用的参考标 准或尺度是不同的。 测量的尺度大致可以分成四个层次，由粗略至详细 依次为：
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命名或类型 次序 间隔 比例
2.1 命名（Nominal）量
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地理数据（空间数据）的基本特征
属性特征：表示 实际现象或特征 � 空间特征：表示 现象的空间位置 � 时间特征：表示 现象或物体随时 间的变化
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1.2 空间数据的类型
在地理信息系统中，按照其特征，数据可分为三种 类型： 空间特征数据：定位数据 � 时间属性数据：尺度数据 � 专题属性数据：非定位数据
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元数据的概念
元数据是关于数据的描述性数据信息，它应尽可能反 映数据集自身的特征规律，以便用户对数据集的准确、高 效与充分的开发与利用。元数据的内容包括：
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对数据集的描述 对数据质量的描述 对数据处理信息的说明 对数据转换方法的描述 对数据库的更新、集成等的说明
元数据的常用形式
传统形式：文件卷宗、用户手册 � 数字形式：文本文件、超文本文件(HTML)
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对于现有的大量GIS系统，由于它们并非是时态GIS 系统，时间和专题属性数据统称为属性数据，而空间特 征数据和属性数据统称为空间数据（地理数据）。
空间特征数据
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空间特征是指空间物体的位置、形状和大小等几何特 征，以及与相邻物体的拓扑关系。 空间特征数据记录的是空间实体的位置、拓扑关系和 几何特征，这是地理信息系统区别于其他数据库管理 系统的标志。 位置和拓扑关系是地理或空间信息系统所独有的。 空间位置由不同的坐标系统来描述。 人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空间坐 标，而是确定某一目标与其他更熟悉的目标间的空间 位置关系，这一般就是拓扑关系。
1.3 空间数据的表示方法
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类型数据：体现实体的分类 面域数据：表示实体在空间上按面展布 网络数据：体现连通性 样本数据： 曲面数据：基于三维空间的数值表达 文本数据：名称或说明 符号数据：定ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ实体的图示符号 音频数据：如电话录音、运动中的汽车产生的噪音 视频数据：交通路口的违章摄影、旅游景点的视频介绍 图像数据：航空、航天图象，野外摄影照片
准确性（Accuracy）
记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程 度。 � 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。 � 准确性可用误差来衡量。
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精度（Precision）
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3.地理信息系统的数据质量
数据质量的基本概念 � 空间数据质量问题的来源 � 常见空间数据的误差分析 � 空间数据质量控制
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3.1 数据质量的基本概念
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准确性（Accuracy） 精度（Precision） 空间分辨率（ Spatial Resolution） 比例尺（Scale） 误差（Error） 不确定性（Uncertainty）
地图数据的质量问题
地图数据是现有地图经过数字化或扫描处理后生成的 数据。 地图数据的质量问题包括： 地图固有误差：包括控制点误差、投影误差等 � 材料变形产生的误差：受湿度和温度变化的影响 � 图像数字化误差：跟踪数字化、扫描数字化
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遥感数据的质量问题
遥感观测过程：空间分辨率、几何畸变和辐射误差 � 遥感图像处理和解译过程：空间位置和属性的误差
空间数据使用中的误差
数据的解释：对于同一空间数据来说，不同用户对它 的内容的解释和理解可能不同 � 缺少文档：缺少对某一地区不同来源的空间数据的说 明
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3.3 常见空间数据的误差分析
GIS中的误差是指GIS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：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GIS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。
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2.3 间隔（Interval）量
不参照某个固定点，而是按照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。 � 间隔尺度的测量值无真的零值，一般人为地规定零值。 � 间隔数据可用于加、减、乘、除等运算，而且可以求 算术平均。
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2.4 比率（Ratio）量
专题特征数据
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专题特征指的是地理实体所具有的各种性质。 专题特征数据是以数字、符号、文本和图像等形式表 示的地理实体的各种性质。 专题特征数据可以在非 GIS的其他类型的信息系统中存 储和处理。 在GIS中一般采用数据库存储专题特征数据，或者直接 与空间特征数据一起存储在空间数据库中。 同一地理实体的空间特征数据与专题特征数据如果分 别存储的话，一般通过编码（或标识符）进行分关联。
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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”距离之间的比例。 � 地图的比例尺将决定地图上一条线的长度所表现的地 面的距离。 � 地图上，当线的宽度（按比例尺折算后）小于输出设 备（包括介质）的最小分辨率时，线的输出宽度与实 际宽度之比与地图比例尺不符。
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误差（Error）
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测量数据的质量问题
测量数据主要是指使用大地测量、GPS、城市测量、 摄影测量和其它一些测量方法直接量测所得到的测量对象 的空间位置信息。 测量方面的误差通常考虑的是： 系统误差 � 操作误差 � 偶然误差
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3.4 空间数据质量控制
数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从 数据质量产生和扩散的所有过程和环节入手，分别用一定 的方法减少误差。 空间数据质量控制常见的方法有： 传统的手工方法 � 元数据方法 � 地理相关法
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4.空间数据的元数据
Metadata可以译成元数据，是描述数据的数据。在地 理空间数据中，元数据说明数据内容、质量、状况和其他 有关特征的背景信息。 元数据的概念及类型 � 空间数据元数据的应用 � 在地理信息系统中使用元数据的原因 � 空间数据元数据的获取与管理