GIS空间数据不确定性与质量控制的研究现状

)*** 年 - 月在香港召开了国际空间数据质量 研讨会 $ 参加会议的有来自中国 、 美国、 英国、 德国、
日本、 加拿大、 澳大利亚等十几个国家和地区的近
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测
绘
工
程
第 !" 卷
!"" 名专家和学者。会议总结了目前 #$% 空间数据
质量不确定性研究的最新成果， 它代表了目前这一 领域的研究现状。归纳起来有如下几个主要方面：
!"# 已经发展成为一种产业。与其它工业产品 一样 $!"# 产品也必须有质量管理和质量控制。为 此 $ 美国数字制图数据标准委员会 （%&’&’#） 制定 了数字制图数据标准 （蒋景瞳等译 ( 美国国家数字 制图数据标准 $ 测绘出版社 $)**+ ） $ 对数字制图的数 据质量做了规定 $ 我国国家测绘局也制定了有关质 量标准 （国家测绘局 ( 数字地形图产品质量标准 $ 讨 论稿； 李佐清 (“ 数字地形图产品质量标准” 编写说 明） $ 论述了 !"# 数据库开发项目的质量控制方法 $
行了卓有成效的研究。 所以本主题依然是一段时间 内的研究热点， 并将会把研究成果在 #$% 软件平台 上模块化。 在这一主题的研究中， #55+<=1-+ 基于数 理统计原理， 总结和发展了全球数据集的不确定性 模型，认为不确定性模型研究将受来自数据质量、 数据处理方法以及用户对数据质量接收程度的挑 战； 85H*.+ I(.(J19 等研究了通过图形简化来减小 位置误差的模型； 童小华、 刘大杰等提高和完善了 圆曲线、缓和曲线的误差模型； >=*?K*9 等针对不 同的 #$% 实体给出了不确定性模型； 史文中等在三 维 #$% 中模拟了空间实体的可靠性； A2 C19、 01K19 并采 L2 等采用控制点的高程来估计 D:’ 的精度， 用误差图表示了误差的分布和大小； M=1-19 C1 和陈 军等则从理论和实践两个方面给出了 DN’ 精度的 估计方法， 其中包括误差识别、 误差量测、 误差传 播、 误差管理和减少误差的方法； %)(OO(9 P5<Q 等采 用蒙特 卡 骆 （’59)( >*.-5 ） 模拟法研究了平坦地形
/0(1&230++ 用令人信服的实例说明了不考虑空间
数据误差所带来的严重后果。 第 二 阶 段 二 十 世 纪 八 十 年 代 %"#$ 数 据 的 质 量与不确定性研究，为 "#$ 系统的开发者和用户 所认可并得到真正的重视。 "#$ 数据质量研究的内 容除了继续采用统计学原理建立空间数据的误差 模型之外 % 开始进行影象分类和判读过程中的误差 分析。 比如： “! —误差 !,45 年%6)7*890: 引入著名的 带” ，以后被许多学者发展； !,4; 年 ， <277&23)， （!,4,） 对空间数据误差 这 一 领 "&&’()*+’ 和 "&=0+ 和 域内的重要研究成果进行了 总 结 ； 607’ （!,45） （!,44） 注意到遥感影象误差分类会导致面积 >0? 估算的偏差； （!,4B） 将 C0==0 系 6&:30+@& 和 /A0’ 数引入遥感 % 用于评判航空象片或卫星象片的解译 结果与验证数据是否一致。 第 三 阶 段 二 十 世 纪 九 十 年 代 以 来 %"#$ 应 用 技术的成熟使得 "#$ 应用范围更加广阔 % 越来越多 的专家和学者开始从事有关 "#$ 空间数据质量与 不确定性的理论研究及其应用。 这一阶段的研究发 展非常迅速%并取得了许多显著成果。 （!44,） 对 "#$ 数据误差的主要来源进 D7&:&EE （!,,5） 对 "#$ 数据采集 行了总结。F)0=0 和 <&88+A7 的一类方法 （直接采集） 和二类方法 （间接采集） 涉 及的数据质量问题进行了讨论。 史文中 （!,,G） 按数 据处理过程分析了数据误差的累计过程 % 把地形图 的误差分为五类 % 即地形图的位置误差、 地形图的 属性误差、 时域误差、 逻辑不一致性误差、 不完整性 误差；他将数据转换和处理误差分为数字化误差、 格 式 转 换 误 差 和 不 同 "#$ 系 统 间 数 据 转 换 误 差 ； 利用 "#$ 数据进行各种应用分析时的误差 % 又分为 数据层叠加时的冗余多边形误差和数据应用时由 应用模型引起的误差。 由于地图数字化方法成为建立 "#$ 空间数据 库的重要方法 % 因而许多学者在地图数字化数据的 误差来源、 误差性质、 误差模型以及数字化误差对
&）数据质量信息包含的内容和表达 #$% 空 间 数 据 是 一 个 #$% 应 用 系 统 可 Biblioteka Baidu 运 行
的保证。从数据作为产品的角度来看， 应该对空间 数据的质量有一个恰当的描述，也称为质量信息， 用户可以根据质量信息来选择适合自己应用范围 和应用质量要求的数据产品。 这一研究内容包括质 量信息的分类以及包含的内容、质量信息的获取、 质量信息的组织管理和元数据 （’()*+*)* ） 对质量 信息的表示等。例如 ,*-+(./ 等分析质量应该具有 的内容，以及与已有数据标准和规范之间的关系；
"#$ 空间要素的影响方面进行了实验和理论研究。 如 <&+8@0’ （!,,H） 研究了手工数字化的统计性质 % 通 过实验分析 % 得出了手工数字化误差的统计分布与
正态分布有显著差异的结论：史文中、刘文宝 （!,,;） 、 朱光、 张宝钢 （!,,;） 等应 用 时 间 序 列 分 析 方法初步探讨了地图曲线数字化误差的性质； 童小 华、 刘大杰 （!,,4） 等通过实验和统计检验方法进一 步分析了数字化误差 % 认为其统计分布不一定是正
介绍了过程控制表和流程跟踪的管理手段。
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!"# 空间数据不确定性和质量控制研究 现状
!"# 数 据 质 量 与 不 确 定 性 的 研 究 是 目 前 !"#
比较重要的基础理论之一。 从手工数字化数据采集 质量到扫描数字化数据质量 $ 从矢量数据误差模型 研究到影象数据分类和分析质量研究 $ 从空间位置 数据质量研究到空间属性数据质量研究 $ 从数据误 差传播分析到数据误差模型的可视化 $ 从模拟数据 不确定性分析到批量数字产品生产的质量控制和 抽样检验等的变化可以看出 $!"# 数据质量不确定 性研究的对象越来越广、 内容越来越多。
收稿日期： $%%%,*%,*( 作者简介： 刘大杰 [*&.%\ A， 男， 同济大学教授， 博士导师。
!"# 空间数据不确定性和质量控制研究 的几个阶段
!"# 空间数据质量与不确定 性 研 究 的 发 展 可
以分为三个阶段： 第 一 阶 段 在 !"# 诞 生 不 久 的 二 十 世 纪 六 七 十年代，人们在开发 !"# 作为数字制图的许多工 具时， 发现为了取得好的商业利润就必须注意 !"# 的质量问题。当时 !"# 数据质量的研究主要采用 数理统计学的原理对制图和图形操作运算的质量 与精度进行分析。如： 在六 L?5G523 和他的同伴们， 十年代初首先采用统计学讨论分析制图的问题； 在
!"# 空 间 操 作 运 算 方 面 ， *&+& 年 =Q91G17 建 立 了 一 个拓扑匹配误差的公式； *&-/ 年， #M5;R89 提出了一 种估计从矢量到栅格数据转换精度的方法； *&-(
第!期
刘大杰等： "#$ 空间数据不确定性与质量控制的研究现状
L-L
年 %"&&’()*+’ 给 出 了 检 验 多 边 形 叠 置 过 程 中 产 生 的无意义多边形的统计量运算。尤其是在 !,-. 年%
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!"# 的空间数据是基础；非空间数据是内涵， 是地理单元的纵深描述。随着 !"# 产业的兴起和 发展， !"# 的建立及其功能的改善，对 !"# 空间数 据质量等基础理论问题提出了更高的要求。 !"# 的 质量主要是指空间数据的质量， !"# 的空间数据主
要来源于直接数字测量系统、遥感与摄影测量系 统、 局域和广域差分 !’# 系统、 手工数字化和扫描 数字化系统等。 !"# 空间数据的不确定性可以看作 是一种广义的误差， 它包括可度量和不可度量的误 差， 也包括数据值和概念上的误差。空间数据的随 机性， 数据与概念的复杂性、 模糊性和不完整性， 都 可以视作不确定性问题的内容。因此， !"# 空间数 据的质量和质量控制的研究与不确定性的研究密
数据采集是空间信息系统项目中最昂贵的部 分。 !"# 系统中数据采集的费用占总项目费 用 的 所以近年来， (%P。 !"# 数据质量问题以及由此产生 的 !"# 数据质量控制技术成为国内外学术界研究 的热点问题之一。 切相关。 既需要应用经典的误差分析与测量平差理 论进行处理和研究， 还需要应用各种新的理论来研 究不确定性的表达、 度量及质量控制方法。
态分布 % 而可能是由正态分布与拉普拉斯分布组合 而成的 IJ 分布%或者是 = 范分布 （!K=K5） 。 数据误 差性质和分布的探讨为 "#$ 空间数据处理方法的 进一步研究打下了良好的基础。 根据空间要素间的几何关系对空间数据进行 几何纠正 % 是削弱系统误差和随机误差影响的有效 方法 % 这种几何纠正通常是按最小二乘平差方法进 行的。刘大杰与孟晓林 （!,,;） 、 童小华 （!,,4） 等对 规则图形数字化数据的最小二乘平差处理方法作 了研究， 提出应用最小二乘平差的残差来给出成果 的精度指标% 为数字化数据质量控制提出依据。 空间目标的位置误差模型 （或称不确定性模 型） 的研究可分为两个部分 % 一是点状目标的误差 模型 % 一是线状目标的误差模型。点状目标的误差 模型在传统的测量中已有较深入的研究 % 如点的误 差传播、 误差椭圆、 误差椭球及点位误差等。 由于线 是 "#$ 的非常重要的目标特征 % 因此对线的误差模 型的研究随着 "#$ 的发展在不断深入。 "#$ 线目标 的误差模型 （或不确定性模型） 主要可分为两种 % 即 置信域模型及线的 ! 带模型。
第 *% 卷 第 * 期
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!"# 空间数据不确定性与质量控制的研究现状
刘大杰， 刘 春
（同济大学 测量与国土信息工程系， 上海 $%%%&$ ） 摘要： !"# 空间数据不确定性和质量控制的研究是 !"# 基础理论问题研究中的一个重要内容。文中具体介绍 了对该问题研究的几个阶段， 对目前这一理论问题的研究现状作了简要介绍， 并对 !"# 数据质量控制的策略提出 一些看法。 ；空间数据质量；不确定性 关键词： 地理信息系统 （!"# ） 中图分类号： ’$%( 文献标识码： ) 文章编号： （$%%* ） *%%+,-&.& %*,%%%+,%/
!"# $%&%’( )* +#(#&,-"./0 )/ 1/-#,%&./%2 )* $3&%.&4 5&%& &/6 7’&4.%2 8)/%,)4 ./ 9:$
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