GIS属性数据不确定性及其传播研究
GIS的应用及研究热点探讨
第26卷第3期2003年6月现 代 测 绘Modern Surveying and MappingVol.26,No.3J un.2003 GIS的应用及研究热点探讨Ξ刘 春1,2,刘大杰1(1同济大学测量与国土信息工程系,上海200092;2同济大学海洋科学博士后流动站,上海200092)摘 要 地理信息系统(GIS)随着信息技术的发展,更加趋于多元化和多学科的交叉发展,本文从GIS应用发展开始,列举与GIS融合的其它信息技术,分析了GIS基础理论和技术研究的热点问题,通过这些问题可以展望未来GIS的进展。
关键词 地理信息系统 计算机系统 信息融合中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-4097(2003)03-0007-041 GIS与相关信息技术的结合GIS是一门综合性技术,它已经与其他技术互相融合。
GIS应用需要利用和集成其他技术,同时,其它信息技术的应用也需要GIS。
GIS与其他技术的融合见表1。
表1 GIS与几种信息技术结合GIS2CAD CAD是一种计算机辅助制图和设计技术,主要用以设计空间位置,表达空间关系;而GIS是一门空间综合管理技术,既可以管理空间位置,又可以管理空间对应的属性信息,并具有很好的对应关系。
GIS2遥感遥感技术是GIS的重要组成部分,它的发展为GIS数据快速更新提供了一个有效的办法,当前In2 SAR的发展更是GIS数据采集的革命。
同时,GIS应用的发展也提高了遥感的数据提取和分析能力。
随着高精度遥感的发展和遥感动态网络的出现,GIS与遥感的结合会更加密切。
GIS2GPS GPS被认为是21世纪影响人类社会12大技术之一,然而GPS如与GIS结合,才能普及它的应用,而不只是停留在大地测量领域,如智能化交通(ITS)中基于电子地图的汽车车内自主导行系统等,同时与GPS结合也提高了GIS动态分析的能力。
GIS2Internet技术基于Internet技术的GIS,即WebGIS已成为GIS发展的重要方向,可以利用Internet在Web上发布和出版空间数据,为用户提供空间数据浏览、查询和分析的功能,从而使GIS的应用更加灵活。
GIS中属性数据不确定性的表示及传播
GIS中属性数据不确定性的表示及传播
张菊清;窦和军
【期刊名称】《黄金地质》
【年(卷),期】2003(009)001
【摘要】不确定性是指关于空间过程和特征不能被准确确定的过程,它是自然界各种空间现象自身固有的属性,如何在GIS数据库中合理的表示不确定性一直是学术界关注的问题.根据数据性质的不同,GIS中数据不确定性可分为定位不确定性和属性不确定性.由于属性数据有定量和定性之分,故相应的属性不确定性可以有2种表示方法:一种是用点误差分析的方法,另一种则是用离散型的数据误差的方法来进行评价.因此可以用标准差来表示定量数据的不确定性,用概率矢量和概率面来分别表示矢量和栅格数据模型中的定性数据不确定性.以此为基础可以很快地导出基于确定的算术运算和逻辑叠加等空间分析操作后的误差传播关系.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】张菊清;窦和军
【作者单位】长安大学,地质工程和测绘工程学院,陕西,西安,710054;长安大学,地质工程和测绘工程学院,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.矢量GIS中属性数据的不确定性分析 [J], 刘文宝;邓敏;夏宗国
2.GIS中矢量数据缓冲区操作的不确定性传播模型 [J], 张保钢;朱凌;朱光
3.GIS属性数据不确定性及其传播研究 [J], 周迪民;林依勤
4.分层递阶近似空间下的GIS属性数据不确定性描述 [J], 廖伟华
5.硐室GIS子系统中属性数据不确定性分析与质量控制 [J], 刘少军;何政伟;石豫川;黄润秋;许强
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GIS中属性不确定性的处理方法及其发展
收稿日期:2001-05-22;修订日期:2001-12-06基金项目:香港理工大学科研基金项目No .1.34.9709、国家高技术研究发展计划(863计划)项目No .2001AA 135081和国家自然科学基金项目No .40023004资助。
作者简介:史文中(1963— ),男,副教授,香港理工大学,目前主要从事GIS ,遥感技术应用研究。
发表论文150篇,著作3部。
文章编号:1007-4619(2002)05-0393-08GIS 中属性不确定性的处理方法及其发展史文中1,王树良1,2(1.香港理工大学土地测量与地理资讯学系,九龙香港;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉湖北 430079)摘 要: 属性数据的不确定直接影响决策的准确性和可靠性,特别是对侧重于属性分析的领域。
在研究属性不确定性的基础上,分析了GIS 中的主要处理方法及其研究进展,具体地就基于GIS 的模型、概率论及数理统计学、模糊集合、云理论、粗集等方法及进展进行讨论。
关键词: 属性不确定性;GIS ;研究进展中图分类号: P208 文献标识码: A1 引 言GIS 作为一个空间信息决策支持系统,其应用日益广泛(图1)。
在现实世界中,复杂的地理现象并非全都是空间匀质分布的,且实体多相互混杂,甚至很少界限分明。
纯几何意义上的点、线和面在现实世界并不存在。
GIS 采样获取数据有时不易明确地将其分类,只是对现实世界的一种近似描述。
同时,误差一般指测量值或计算值与真实数据或假定真实数据间的差值,可是获取大量空间数据的真值并不容易,甚至有些严格或绝对意义上的真值往往并不存在。
由于现实世界的位置和属性信息的定位、储存、处理、分析、管理大部分都和GIS 有关,故在GIS 应用过程中,空间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视。
但是多年来,传统的数据处理方法认为空间分布可以用一组离散的点、线和面来表达,通常假设已经检核了属性数据,并把属性不确定性和位置不确定性隔离讨论。
GIS空间平面数据不确定性和质量控制研究
GIS空间平面数据不确定性和质量控制研究本文简单介绍了GIS不确定性的定义、分类及其削弱方法。
討论了三维点、线、面的不确定性，并以空间直线为例，分析了空间直线上任意点和整条空间直线元的不确定性。
说明了地形图数字化误差的来源和削弱方法。
标签：GIS；空间数据；不确定性；数字化1.引言地理信息系统目前已在城市规划管理、交通运输、测绘、环保、农业、制图等方面发挥了重要作用。
随着GIS研究和应用的深入，GIS数据质量以及不确定性问题引起了日益广泛的关注，GIS不确定性的研究内容与体系、数据不确定性的来源、数据不确定性处理方法、空间分析过程中的不确定性传播机理等，已经成为GIS领域的研究热点，特别是三维空间数据不确定性的研究。
2.不确定性的来源和削弱（1）不确定的定义和分类GIS空间数据的不确定性是一种广义的误差，是指GIS中描述的物体与其在现实世界中真实情况的差别。
它包含数值和概念的误差，也包含可度量和不可度量的误差。
其分类可按数据的流程来分，也可按数据的类型分，还可按误差的性质分。
比较常用的是按数据的类型分，可分为位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、逻辑不确定性和数据不完备性。
（2）不确定性的误差来源和削弱GIS空间数据的误差来源主要有采集（含录入）、处理和使用三个环节，其中最主要的是采集和录入过程中的误差。
根据空间要素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。
对于系统误差，主要进行各种三维变换法，可用多项式模型、同素变换模型、调和函数模型。
对于偶然误差，主要建立直线平行、非平行、直线的长度、平面的面积、四面体的体积等平差模型，并利用条件平差重新分配，以达到减小偶然误差的效果。
3.三维空间数据的不确定性分析（1）三维点的不确定性分析定义一个三维点并服从如下的三维正态分布：为描述三维点的不确定性导出了量测点的置信体。
该点的置信体是量测点的真值位置被大于预先定义的置信水平的概率包含于该体内，即。
地理信息系统数据的不确定性问题-PolyUIRA
3. 1 位置不确 定性建模理论 3. 1.1 点状 、 线状地理目标位置不确定性建模
点状和线状地 理目标 的位 置不确 定性 建模 理论是 矢量
作者简 介 :邬 伦 ( 1964- ), 男 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事 G IS 软件与技术 、 G IS不确定性领域的研究工作 。 E-m ail:w ulun@ pku. edu. cn
部分主要研究方法
1) 经典 误差 理论 以及在 此基 础 上的空间统计理论 2) 模糊集合理论 3) 灰色理论方法 4) 熵理论 5) 神经网络理论等方法 6) 模糊仿真方法
1) 目标模型和域模型 2) 概率论 3) 证据理论 4) 空间统计学 5) 模糊集合理论 6) 云理论 7) 粗集理论
1) 总体平均可靠性评价方法 2) 蒙特卡罗模拟
14测绘科学第31表1gis数据不确定性框架体系及主要研究内容gis数据的不确定性主要研究内容部分主要研究方法原始测量数据的不确定性gps全站仪数字测图成果不确定性数据源的不确定性数字地图获取手扶跟踪数字化和扫描矢量化以及遥感数据的不确定性1经典误差理论以及在此基础点实体的不确定性上的空间统计理论位置数据的gis中基本实体线实体的不确定性2模糊集合理论不确定性不确定性面实体的不确定性3灰色理论方法体实体的不确定性4熵理论数据格式转换的不确定性5神经网络理论等方法数据处理空间分析缓冲区分析不确定性6模糊仿真方法过程不确定性叠加分析不确定性其他空间分析的不确定性属性定义的不确对现实世界定义不明确1目标模型和域模型定性模糊实体关系定义不确定2概率论gis数据属性数据的数据源的不确定性实体边界界定不确定性3证据理论本身不确不确定性遥感数据边界提取不确定性4空间统计学定性研究查询分析的不确叠加分析的不确定性5模糊集合理论内容定性查询过程中的不确定性6云理论其他分析的不确定性7粗集理论时域数据的时间定义的不确关于时间语义表达的模栅l生带来的不确定性不确定性定性界定事件开始与结束的不确定性属性一致性的不确定性逻辑不确定性格式一致性的不确定性拓扑关系一致性的不确定性几何数据的不完整性数据的不完整性属性数据的不完整性模型选择的不确定性1总体平均可靠性评价方法模型的不确定性模型参数的不确定性2蒙特卡罗模拟模型不确定性的传播与累加属性数据不确定性对位置数据不确定的影响时间变更对属性数据不确定性的影响不确定复合叠加时间变更对位置数据不确定性的影响缺陷率统计方法位置与属性数据不确定性叠加时空不确定性叠加不确定性不确定性建模数据不确定值的数据模型建立科学计算可视化方法建模分析数据不确定性可数据的不确定性的显示与表达gis可视化方法与表达视化表达数据的不确定性可视化结果分析数据产品的不电子地图电子地图不确定性评价不确定性的叠加与传播确定性评价4d产品dlgdemdrgdoq产品的不确定性评价gis工程gis组件最优不gis组件不确定性预测与评价不确定性确定性最小分割gis组件间不确定性的叠加与传播运筹学方法gis组件最优分割模型评价与gis工程不确定gis工程不确定性预测与评价建立预测模型软件工程方法控制性估计与控制gis工程不确定性的控制方法与策略项目管理方法goodchild和hunterl提出的另一种确定带宽的方法即通过计算落人s一带内
[工作]空间不确定性研究综述
![[工作]空间不确定性研究综述](https://img.taocdn.com/s3/m/7dc8e162a517866fb84ae45c3b3567ec102ddcac.png)
空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。
关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。
因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。
在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。
误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。
从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。
不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。
随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。
模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。
就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。
未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。
灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。
2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。
利用信息扩散估计处理属性不确定性的研究
利用信息扩散估计处理属性不确定性的研究王庆国;王新洲【摘要】随着GIS应用的日益广泛,GIS数据的不确定性问题也越来越被人们所重视.经典的数据处理理论更多地讨论了位置的不确定性问题,而对属性数据的不确定性的研究较少.本文针对按照某种趋势在空间或时间上连续变化的定量属性,讨论了利用信息扩散估计对其进行处理的可能性.【期刊名称】《测绘技术装备》【年(卷),期】2003(005)003【总页数】3页(P3-5)【关键词】属性;属性不确定性;信息扩散估计;无偏函数【作者】王庆国;王新洲【作者单位】武汉大学资源与环境科学学院;武汉大学测绘科学与技术学院,430079【正文语种】中文【中图分类】P2GIS作为空间信息决策系统，其应用日益广泛。
在GIS的应用过程中，作为GIS 进行规划与管理决策基础的数据，其质量问题越来越引起人们的重视。
因为数据质量的好坏，直接影响到GIS分析结果的准确性和可靠性，乃至应用目标的最终实现，所以，对GIS中数据的不确定性的研究已经成为GIS理论工作者的重要研究方向之一。
GIS中的数据包括空间数据和属性数据两大类，相应的，其数据的不确定性也包括空间数据的不确定性（主要是位置不确定性）和属性数据不确定性两大类，并且两者在很多情况下是相关联的。
但是，经典的数据处理方法把位置不确定性和属性不确定性隔离讨论，并且通常假设属性数据已经经过检核，是准确的。
这就使得长期以来，GIS的数据质量问题主要集中在位置数据的误差上，重点讨论位置的不确定性问题，而对属性数据的不确定性的研究较少。
事实上，在许多侧重于属性分析的领域中，属性数据的不确定对于GIS决策结果的准确性和可靠性的影响更重要。
比如，对土壤的构成及其酸碱度属性的确定可能就直接影响到农业的布局和农作物种植结构的确定，而对土地沙漠化程度的确定又会影响到对环境状况及其变化情况的评定……。
因此，有必要加深对属性不确定性问题的研究。
属性数据是对地理目标或物质、变量等的数量和质量进行描述的指标。
GIS空间数据不确定性与质量控制的研究现状
,
!"# 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。
*
!"# 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
!"# 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 $
分层递阶近似空间下的GIS属性数据不确定性描述
２１ ０ １年 ４月
测 绘 与 空 间地 理 信 息
Ｇ ＭＡＴ Ｃ ＆ ｓ ＴＡＬ ｌ ｏＲ ＴＩ ＥＣ ＥＯ ＩＳ ＰＡ Ｉ Ｎ ＭＡ ｏＮ Ｔ ＨＮｏＬ ＯＧＹ
Ｖ０ ． ４． ． １３ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ０ １ ｒ ，２ １
分 层 递 阶近 似 空 间 下 的 ＧＩ Ｓ属 性 数 据 不 确 定 性 描 述
Hale Waihona Puke 性 ， ＧＳ中一般由信息系统的属性来描述 ， 在 Ｉ 目前国内外 研究 对 于属性 不 确 定 性 ， 多 集 中在 一 些传 统 的 方 法 像 大
概率 论等 ］ 。格是 基 于二 元 关 系 提 出 的一 种 概 念 层 次
以代表具体的含义， 例如坡度 、 土壤类 型等（ １ 图 也可设 为由 １ ２个栅格组成 的栅格数据 ， 每一种指标代表不同的 属性 层 ） 。则集 合 Ａ的 幂 集 Ｐ（ ） ｛ ｝ ｛ ｝ ｛： ， Ａ 为 ｛ ， 。 ， ｝ ｛３ ， ｌ ２ ， ２ ３ ， １ ３ ， ｌ ２ ３ ｝ ｝ ｛ ， ｝ ｛ ， ｝ ｛ ， ｝ ｛ ， ， ｝ 。可以看 出
ｔｅｏｊｃ ｎ ｔ ｂｔ ｆ ｅＧ Ｓｉ ｏｍ ｔ ｎｓｓ ｍ， ｓｎ ｅｌｔ ｅｃｎｅ ｔ ｗ ｏｇｔ ａ ｔｅａ ｒ ｕｅｓｔ ｆ Ｉ ａ ｒ ｅ ｈ ｂ ｔ ｄａｒ ｕｅｏ Ｉ ｆｒ ａ ｏ ｔ ｅ ａ ｔ ｉ ｈ ｔ ｎ ｉ ｙ ｅ Ｕｉｇｔ ｔｃ ｏ ｃｐ ， ｅｔ ｕｈ ｔ ｈ ｔ ｂ ｔ ｅ ｏ Ｓｃｎｆ ｍ ｔ ｈ ａｉ ｈ ｈ ｔ ｔ ｉ Ｇ ｏ ｈ
廖伟 华
（ 西大学 数学 与信 息科学学院 。 广 广西 南宁 ￥００ ３０４）
摘 要 ： Ｉ 属性 数据作为 Ｇ Ｓ实体的属性 ， 有模糊 性 、 ＧＳ Ｉ 具 不确 定性 。由 ＧＳ实体对 象和对 象的属性 组成 的二元 Ｉ 关 系满足近似 空间的特性。本研 究从 Ｇ Ｓ信息 系统的对 象、 Ｉ 属性 出发 ， 用格 概念 ， 为 Ｇ Ｓ属性数 据集合 可 以 利 认 Ｉ
地理数据的不确定性研究
值 。 由于难 以确 定 每个地 理 特 征或 现 象 的真值 ． 因 此在 大 多数 情况 下 我们 不能 得 到差 异 的真 值 ． 是 而 用不 确定 性来 描述 地理 数据 和 Ｇ Ｓ分 析结果 质量 Ｉ 目前 决 策 人 员逐 渐 采用 地 理 数 据 和 Ｇ Ｓ分 析 Ｉ
的不 确 定 性 传播 机 理 等 已经 成 为 Ｇ Ｓ领 域 的研 究 Ｉ
经 常假设 它们 没有 任何误 差 而 ＧＩ 图产 品 的表 Ｓ制 现 魅 力 以及 Ｇ Ｓ空 间分 析 能 力使 这 些 产 品 获得 不 Ｉ 相 称 的信 任 ． 我们 经 常毫 无理 由地接 受 这些 数 据精
度 。 是 ， 果盲 目使 用这 些包 含误 差 、 但 如 没有考 虑其
不 确定 性 的地 理 数据 ． 策人 员 可能 会 做 出不合 理 决
的决定 ， 时会 造成 可 挽 回的重 大经 济损 失 。 有
２ 地 理 数据 不 确定 性 的研 究 内容
地 理 数据 的 不确定 性 主要 包 括位 置 不确 定 性 、
与所 要表 达 的地理 现 实之 间存 在 一 个基 本 的差 异 ．
即不 确定 性 。在 Ｇ Ｓ中 ． Ｉ 这种 不 确定 性 通 过空 间 分
维普资讯
第９ 卷 第 ４期
２０ ０ ７年 ８月
地 球 信 息 科 学
ＧＥ Ｉ ＯＲＭＡＴ ＯＮ Ｓ Ｅ Ｅ Ｏ— ＮＦ Ｉ ＣＩ ＮＣ
Ｖｏ ．， Ｎｏ４ １ ９ ．
Ａｕ ， ０７ ｇ．２０
地理数据 的不确定性研 究
承继成， 金江军
（ 京 大 学 地球 与 空 间科 学 学 院 ， 北 北京 １ ０ ７ ） ０８ １
热 点㈣ 发展 具有 处理 不确 定数 据 的功能 的 ＧＩ Ｓ已
浅析GIS空间信息不确定性研究的若干问题
１ 误 差 与 不确 定 性
不确定 性概 念早在 ２ ０世 纪 ７ ０年代 的电子 测 量 和 计
量 学文 献 中出现 过 ， 当时 的不确 定性 是误 差 的 同义词 ， 可
以任意选用 ， 多 的 还是 采 用 误 差 这 一 简 洁 的概 念 。误 较 差指 统计 意义下ห้องสมุดไป่ตู้的“ 偏差 ” 错 误 ” 不 仅包 括系 统误 差 、 或“ ， 随机误 差 和粗 差 ， 包括 概念 模糊 和 量化 不确 定 性等 ， 还 因
２ ＧＩ 间信 息 不 确 定 性 来 源 Ｓ空
空 间信息 的特 点 是 多 维 、 源 、 尺 度 、 多 多 多分 辨 率 和 多时 态 ， 映 了地 球 复 杂 巨大 系统 和 地 球 上各 种 自然 和 反 社会 现象 的非 线 性 特 征 ， 理 信 息 是 主要 的空 间信 息。 地 数据 是信 息 的载体 ， Ｉ 于管理 和描 述 的这些 空 间数据 Ｇ Ｓ用 可 以分为 ３类 ： 属性 数 据 、 间数 据 和 时态 数 据 。其 质 量 空 满足 逻辑 一致性 、 据 完 整 性 、 义 正 确性 、 置 属 性 精 数 语 位
０ 引 言
空 间信息 及其质 量客 观 上决 定 了 Ｇ Ｓ不 确定 性 的产 Ｉ
对 象知识 缺 乏 的 程度 ， 常 表 现 为 随 机 性 和 模 糊性 。从 通
信 息论 的角 度 看 ， 不确 定 性具 有 多方 面 的含 义 ， 数据 的误
差 、 据和概 念 的模 糊 性 以 及 不完 整 性 都 可 以看 作 是 不 数 确定 性 的内容 。Ｇ Ｓ空 间信息 所涉 及 的 问题千 差 万别 ， Ｉ 因 此不 确定 性概念 用在 这里 比较合 适 。
地理信息系统应用中的精度分析技术研究
地理信息系统应用中的精度分析技术研究地理信息系统（GIS）是一种集成多方面数据和信息的技术，其应用领域十分广泛，包括环境保护、城市规划、农业生产、商业决策等方面。
然而，GIS技术在实际应用中往往会受到数据精度的限制，因此精度分析技术的研究就显得尤为重要。
一、GIS数据的不确定性GIS数据的不确定性主要包括获取、处理、分析和解释等多方面因素。
其中，获取数据的不确定性是影响GIS数据精度的主要因素，因为受制于采集设备、数据源、操作人员的能力和经验等因素，采集的数据质量不可避免地存在误差。
此外，数据处理和分析过程中的不确定性也会对数据精度产生影响。
在数据解释和应用时，也常常会出现不确定性因素，如地图中的符号和颜色不同，不同用户对于同一数据的解释和使用也可能存在差异。
二、GIS精度分析的方法从GIS数据精度分析的角度出发，主要有以下几种方法：1.比较法比较法是对GIS数据的采集和处理过程进行对比和评价，包括与实际情况的对比、同一时期或不同时期之间的对比、与同类数据的对比等。
比较法能够较为全面地反映数据的精度，但是这种方法需要耗费大量的时间和精力，并且难以确定参照标准。
2.误差分析法误差分析法是通过对GIS数据的误差进行分析，确定影响数据精度的主要因素。
该方法可以根据误差大小和分布情况，确定误差来源，从而对GIS数据的精度进行评估和调整。
但是误差分析法要求采集和处理的数据是连续和准确的，因此难以适用于非连续或非准确的数据。
3.精度评估法精度评估法是通过比较GIS数据与精确数据的差异，评估GIS数据的精度。
该方法能够比较直观地反映GIS数据的精度，但是需要先确定精确数据，然后再进行比较，因此较为繁琐。
三、GIS数据精度分析的应用GIS数据精度分析技术的应用涉及到各种领域，具体包括：1.城市规划城市规划是GIS数据应用的常见领域。
通过GIS技术，城市规划者可以获取大量有效的地理空间数据，对城市内部的社会经济状况、自然地理环境等方面进行精确分析，为城市规划和决策提供科学参考。
地理空间数据不确定性与研究报告进展
地理空间数据不确定性与研究进展王春,汤国安,赵牡丹,王雷,张婷<西北大学城市与资源学系，陕西西安，710069）摘要：在介绍空间数据不确定性概念、研究意义与常用的研究理论与方法的基础上，回顾了地理空间数据不确定性研究的历程，对地理空间数据不确定性研究的现状、所取得的主要成果问题进行了总结。
分析了当前空间数据不确定性研究中所存在的基本问题：研究的内容与研究方法缺乏整体性与总览性，研究的对象与应用目标还不够明确。
建议在今后的研究中应着重于：细化地理空间数据不确定性的内容；强化地理空间数据应用的不确定性研究；研究方法上注重多种理论和方法综合使用，以建立不确定性数据处理模型为其出发点和基础。
关键词：地理空间数据；不确定性；研究进展中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-274X(2004>0078-08地理空间数据建设是国家空间数据基础设施<NSDI）建设的核心内容。
目前，世界上各主要发达国家都建立了较为完善的空间数据建设与更新技术体系，在我国各级测绘与基础地理信息中心的努力下，高精度、多尺度的国家基础地理数据库建设已经基本完成，可望在国民经济与国防建设中发挥重要的作用。
地理空间数据涉及的范围与种类很广，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型也只能是对客观实体的一种近似，此外GIS的各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往使得空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果。
因此，GIS 产品的质量如何，GIS输出成果的精度和可靠性是多少，GIS综合分析、推理所得结论的精确度和可信度是多少，GIS原始录入数据的误差和错误会不会严重干扰GIS对问题所作的结论等等，成为GIS用户关心的重要问题。
国际著名GIS专家曾强调指出：“没有以准确数据为基础的GIS分析的结论是不正确的，至少是不健全的”[1]；“不考虑质量的GIS能以相当快的速度生产各种垃圾，而这些垃圾看起来似乎精美无比”[2]。
GIS技术讨论：08 空间数据不确定性
对线元以常数ε(ε为控制点的点位误差) 作缓冲区操作形成的带为线元的 “误差带”，线元的真实位置将以一定的概率落入在“ε-带”中
“E-带”模型
地理信息科学进展
空间数据不确定性
Spatial Data Uncertainty
空间位置不确定性 不确定性空间关系
属性不确定性
不确定性的含义
不确定性（Uncertainty）
表示事物的含糊性、不明确性、不肯定性，或指某事物的未 决定或不稳定状态
指客观世界或实体本身就具有的变异，表现为不精确性、随 机性和模糊性
1）目标模型和域模型 2）概率论 3）证据理论 4）空间统计学 5）模糊集合理论 6）云理论 7）粗集理论
时间定义的不确定性
关于时间语义表达的模糊性带来的不确定性 界定事件开始与结束的不确定性
属性一致性的不确定性、格式一致性的不确定性 拓扑关系一致性的不确定性
几何数据的不完整性、属性数据的不完整性
模型的不确定性 不确定复合叠加
用误差区间指标度量 包括：标准误差区间、或然误差区间、地图线精度区间、极限误差区间等
2维随机点的位置不确定性
用椭圆误差指标来度量
确定性
用超椭球指标来度量
线元位置不确定性（1）
“ε-带”模型 (Perkal1956,1966, Chrisman1982, Blakemore1984)
模型选择的不确定性、模型参数的不确定性 模型不确定性的传播与累加
属性数据不确定性对位置数据不确定的影响 时间变更对属性数据不确定性的影响 时间变更对位置数据不确定性的影响 位置与属性数据不确定性叠加
三维GIS的参数曲线不确定性及其可视化的研究
．
则 （ ｘ， ） 于 （ ｘ，ｌ 的系数 矩阵 Ａ ： Ａ ， 关 ， ， Ｓ ｙ ）
＝
Ｉ 一） ０ ０３１ ｆ ０ …ｆ （ ｆ ｔ一） １ （ 。００ ｌ １ ０ （ ｆ ０ ０ ３１ …０ｔ １ ） ｔ一 一 （ ｌ ０
２ 曲 线 位 置 不 确 定 性
三 维 空 间 中 ， 间点状 目标 的位置 不 确定 性 ， 空 可 以用 点 的误 差 椭球 、 差 曲 面 、 位 中误 差 、 位 均 误 点 点
｛ ［ ｆ ＋（ｆ ｆ ］ ３ ＝１） ２一 （ （ ｆ） 一 １ ＋ ） 【，（ｆｚ２一ａ＋△］ Ａ＝１） ｌｔ ｔ２ ３ ｚ［ ＋（ ） ｆ 一Ａ １ ｚ ｚ
Ｎ
—
ｋ ； ｙ ≤ ｃ＜ 一 ｒ￣
一
（） ８
ｋｒ≤ｚ ｔ ａ ｃｚ —Ｚ≤ｋ ：
Ｙ ３ ２ பைடு நூலகம்Ｘ ２０
对 于 该 区间 ， 不妨 作 为扩 展不 确定 度 （ｘ ａ ｄ ｄ ｅｐ ｎ ｅ
ｕ ｃ ｒ ｉｔ ： ｎ ｅ ｔ ｎｙ） ａ Ｖｘ ＝ ＋ ， ＋ ａ， ＋ Ｕｙ ＝ｋ ｙ ＝七 （） ９
规 则 曲线 表 示 ， 对 于 曲线 的不 确 定 性 研 究 ， 在 已有
一
些 研 究 。本 文 采 用 误 差 理论 。 以 Ｂ ｚｅ 线 为 ｅｉ ｒ曲
例 ，对 参 数 曲线 的位 置 不 确 定 性 及 其 可 视 化 进 行
研 究
ｆ，［一。￣２ －Ａ＋ ］ Ａ －（，Ｌ＋ｔ ｔｘ ｆ ｘ １）ｒ （ ） ｚ １
Ｐ， ２ ３ Ｉ ， 组成 ， 尸Ｐ
GIS分析中的空间数据不确定性问题
GIS分析中的空间数据不确定性问题
张燕燕;张家庆
【期刊名称】《测绘与空间地理信息》
【年(卷),期】2005(028)001
【摘要】地理信息系统使用参照空间、时间和属性的多维坐标来描述空间现象,而所有的空间模型的表示方法都存在着不确定性问题,并通过GIS的分析操作而传播.从空间数据质量、精度和应用的量级概念等方面探讨了空间数据不确定性问题的由来和发展,认为关注不确定性和误差应从"适合使用"出发.
【总页数】5页(P16-19,24)
【作者】张燕燕;张家庆
【作者单位】中国地图出版社,北京,100054;中国测绘科学研究院,北京,100039【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.基于GIS的决策树算法在空间数据分类中的分析与研究 [J], 徐茜子
2.GIS图层在空间数据处理管理与分析中的作用 [J], 郑贵洲;莫澜
3.GIS图层在空间数据处理管理与分析中的作用探讨 [J], 魏巍巍
4.GIS探索性空间数据分析方法及其在地价分布信息提取中的应用研究 [J], 刘志坚;陈思源;欧名豪
5.ArcGIS地理分析建模在空间数据处理中的应用 [J], 方丹
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区间不确定性传播新方法及其在GIS中的应用
区间不确定性传播新方法及其在GIS中的应用不确定性存在于生活的各个方面,主要分为随机不确定性和认知不确定性,处理随机不确定性的理论和方法已经发展很完善了,主要以概率论为主,而认知不确定性仍然处于发展的阶段,对由区间数据产生的认知不确定性,即区间不确定性的研究更是少之又少。
区间数据的来源有很多,几乎存在于在各种学科领域中,区间不确定分析在预测,优化决策,风险评估,结构可靠性分析,系统安全,稳定性设计等领域均起着重要作用。
因此,深入研究区间不确定性及其传播具有重要的理论意义和实际价值。
本文主要研究区间不确定性,首先介绍现有的三种区间不确定性传播方法。
然后针对计算输出范围的区间不确定性问题提出基于细分区间和抽样的区间不确定性传播方法,针对计算输出分布的区间不确定性问题提出基于区间抽样、核密度估计、样条插值法的Monte Carlo不确定性传播方法。
最后,将本文提出的方法应用于地理信息系统(GIS)的基本操作中,研究GIS中的区间不确定性问题。
本文的主要工作如下:1.详细介绍区间分析法、泰勒展开法和Monte Carlo 三种区间不确定性传播方法,然后针对计算输出范围的区间不确定性问题,基于细分区间、数据抽样和泰勒展开法提出一种快速算法:细分-抽样-区间不确定性传播方法,之后将其应用于著名的“Sandia挑战问题”中,并与文献中其他方法的结果进行对比,验证所提新方法的优势。
2.基于区间抽样技术、非参数核密度估计法和三次样条插值法,提出计算输出的范围和分布的新方法:区间核密度估计-Monte Carlo传播方法,之后进行实验模拟,讨论并总结方法的准确性和优点。
3.研究GIS中一些区间不确定性问题,将提出新方法运用于线段长度测量、多边形面积测量、多边形叠加分析等基本操作中,进一步比较不同方法的优劣。
GIS中最短路径操作的不确定性传播模型
GIS中最短路径操作的不确定性传播模型
朱凌
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2001(000)001
【摘要】在最短路径操作算法的基础上,给出了最短路径操作不确定性的算法及流程图.实例演算了不确定性的传播模型.研究结果表明,最短路径操作结果的绝对不确定性:(1)与最短路径操作经过的点数成正向关系,更进一步,最短路径的几何路径曲率越大,最短路径操作带来的不确定性越大.(2)与最短路径经过的各相邻顶点间的距离长短没有直接关系;(3)与经过的各顶点的误差成正向关系.GIS中进行最短路径操作时减小操作结果不确定性的方法是:(1)提高最短路径经过顶点的点位精度;(2)减少最短路径经过顶点数目.
【总页数】5页(P5-9)
【作者】朱凌
【作者单位】北京大学遥感与GIS研究所,北京,100871
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.GIS中矢量数据缓冲区操作的不确定性传播模型 [J], 张保钢;朱凌;朱光
2.三维场景中GIS模型交互操作的实现--以三维城市模型为例 [J], 王少安;魏占营
3.GIS中基于εσ模型的随机折线元位置不确定性的可视化 [J], 李国重;张国芹;朱
长青
4.基于ArcGIS对矢量数据模型的最短路径分析 [J], 高晟
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在 地 理 信 息系 统 （ ｅｇａｈｃＩｆｒ ｔ ｎＳ ｓ ｍ， Ｉ） Ｇ ｏ ｒ ｉ ｎｏｍａ ｏ ｙｔ Ｇ Ｓ 中 ｐ ｉ ｅ 嵌 入 Ｈ Ｔ 和 Ｔ ＰＩ 准 的综 合 应 用技 术 体 系 ， 用 ｌｔｒｅ ＴＰ Ｃ／ Ｐ标 利 ｎｅｎｔ 在 Ｗｅ 上 发 布 空 问数 据 ， 用 户 提供 空 间数 据 的 浏览 、 询 、 ｂ 为 查
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集 与准备、数字化信息提取、信息综合和属性数据表达等阶段 ，研究属 性数据 不确定性在各阶段的传播 ，构造其传播模型 ， 出属性数据 提
不确定性的合成算法与传播算法 ，实验结果验证 了该模型的可用性与有效性 。 关健词 ：属性数据 ；不确定性；地理信息系统 ；传播模型 ；灵敏度分析
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误差 ，更要重视属性（ 语义） 不确定性 的误差 ，如将采样数据
上的水渠 当作道路 或将道路误辨为水渠 ，后者产 生的影响要 大得多 。由于正确使用不确定性在 Ｇ Ｓ决策支持中具有避 】 Ｉ
分析等功能 ，已成为 ＧＩ Ｓ发展 的必然趋势…。对空间数据而 言 ，Ｇ Ｓ采样获取 的数据只是对现实世界 的一种近似描述 ， Ｉ 获取大量空 间数据的真值并不容 易，甚至有些严格或绝对意 义上的真值往往并不存在 。同时，获取的信息在被导入计算 机系统并用于空间分析决策的过程 中，又 被部分舍弃或删 除 （ 目标模型的地 学点、线、面抽象 ，制图综合） 如 。因此，空 间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视 ，地理信息不
２ Ｄｅ ｔｏ ｔ ｅ ｔ ｓ Ｈ ｎ ｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｅａ ｄＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｏ ｇ ｈ ｕ４ ５ Ｏ ） ． ｐ．ｆ Ｍａ ｍａｉ ， ｕ ａ ｖ ｒｉ ｆ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｙ ｎ ｚ ｏ ２ ｌ Ｏ ｈ ｃ Ｕｎ ｙ Ｓ ｅ ｉ
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文 编 ： ｏ卜３ ８０ ） － ２ ＿Ｉ 文 标 码 Ａ 章 号 １ ｔ．２２ｌｏ ＿ ５ 一 ０ ４ （ ０６ ０ ｏ ３ 献 识 ：
中 分 号Ｉ Ｐ １ 圈 类 ３ Ｔ９
ＧＩ Ｓ属 性 数据 不确 定性 及 其传 播研 究
周迪民 １ ，林 依勤
（． １ 湖南科技学院现代教育技术中心，永州 ４ ５ ０ ；２ 湖 南科技学院数学系，永州 ４ ５ ０ ） ２１０ ． ２ １０
摘
要：属性数据的不确定性直接影响地理信息系统（ Ｉ） Ｇ Ｓ分析决策结果的准确性和可靠性 。 Ｇ Ｓ属性数据 的整个生命 周期分成数据采 将 Ｉ