浅谈空间数据质量管理
空间数据质量控制方法与精度评估体系构建
空间数据质量控制方法与精度评估体系构建引言：在当今数字时代，空间数据已经成为决策与规划的重要基础，无论是城市规划、环境保护还是灾害管理，都离不开准确可靠的空间数据。
然而，由于空间数据的获取和整合过程中存在一系列问题，如数据源的不一致性、传感器误差以及算法引入的错误，导致了空间数据的质量问题。
本文将探讨空间数据的质量控制方法和精度评估体系的构建，希望能够提供一些有益的思路和方法。
一、空间数据的质量控制方法1. 数据源管理与一致性验证空间数据的质量首先受制于数据源的质量，因此在数据采集和整合过程中，必须对数据源进行管理和验证。
首先，需要建立数据源的元数据管理系统，包括描述数据的属性、格式、坐标系统等信息，以确保后续的数据整合和分析能够正确进行。
其次，需要进行数据的一致性验证，通过比对不同数据源的同一位置的数据，判断其一致性并进行数据修正。
这有助于消除数据源之间的不一致性，提高数据的准确性。
2. 数据清洗与处理空间数据中常常存在各种噪声和异常值，如野值、漏洞等，这些都会对数据的准确性和可信度造成影响。
因此，在进行数据分析和应用之前，需要对数据进行清洗和处理。
数据清洗可以通过各种算法和方法实现，如聚类分析、插值算法等。
此外，还需要进行异常检测和修正，对异常值进行排查和修复。
通过数据清洗和处理，可以提高数据的质量和可用性。
3. 精度改进与校正空间数据的精度是衡量数据质量的重要指标之一。
为了提高数据的精度，可以采用多种方法进行改进和校正。
例如，通过引入更精确的传感器设备和测量技术，可以提高数据的采样精度和分辨率。
另外，还可以通过数据融合和模型校正来增强数据的精度。
数据融合可以将多个数据源的信息进行整合和组合，从而提高数据的精度和完整性。
模型校正是在采集数据时，通过建立空间数据模型，对数据进行校正和修正，从而提高数据的准确性。
4. 数据验证与反馈机制为了保证数据质量的长久稳定，需要建立完善的数据验证和反馈机制。
如何进行空间数据质量评估与管理
如何进行空间数据质量评估与管理空间数据质量评估与管理在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着地理信息系统技术的发展和应用领域的扩大，人们对于空间数据的准确性、一致性和可靠性的要求也越来越高。
本文将探讨如何进行空间数据质量评估与管理，以确保数据的高质量。
一、空间数据质量的概念空间数据质量是指地理信息系统中空间数据的准确性、精确性、完整性、一致性、可靠性和实用性的程度。
一个高质量的空间数据集必须满足这些要求，并且能够应对各种应用场景的需求。
二、空间数据质量评估的方法1. 数据源审查：对于从不同数据源获取的空间数据进行审查，评估其数据质量和可靠性。
可以比较不同数据源的数据准确性，选择最可靠的数据源作为基础数据。
2. 数据预处理：对于空间数据中存在的错误、缺失和重复等问题进行预处理。
通过数据清洗、数据纠错和数据集成等手段，提高数据质量。
3. 数据一致性检验：对于空间数据中的相同属性，比较其值的一致性。
通过进行空间数据一致性检验，可以识别和解决数据集中的不一致问题，保证数据的一致性和正确性。
4. 数据精度评估：通过与现实世界进行对比，评估空间数据的精度和准确性。
可以采用地面实地测量、高精度仪器设备测量等方法，与空间数据进行比对。
5. 数据可视化分析：通过地图制作和可视化分析等手段，直观地展示空间数据的质量情况。
可以通过色彩渐变、标记点和线等方式，显示数据的精度范围和误差。
三、空间数据质量管理的策略1. 数据质量策略：制定科学合理的数据质量策略，明确数据质量指标和要求。
根据应用需求，确定数据质量评估的频率和方式，确保数据的高质量和可靠性。
2. 数据质量监控：建立数据质量监控体系，定期对空间数据进行监测和评估。
通过数据质量监控，及时发现和解决数据质量问题，保证数据的及时更新和有效性。
3. 数据质量培训：加强对数据操作人员的培训和管理，提高其对空间数据质量重要性的认识。
通过培训和知识传授，提高数据操作人员的技能和能力，减少数据质量问题的发生。
空间数据质量控制与评估方法
空间数据质量控制与评估方法随着信息技术的快速发展，空间数据在各个领域中的应用也越来越广泛。
然而，由于空间数据的特殊性，其准确性和可靠性成为了一个重要的问题。
因此，空间数据质量控制和评估方法的研究就显得尤为重要。
空间数据质量控制主要涉及数据的准确性、一致性和完整性等方面。
准确性是指数据与真实情况的吻合程度，一致性是指数据之间的内在关系是否保持一致，完整性是指数据是否完整且没有缺失。
而评估方法则是通过一系列指标来对空间数据的质量进行评估。
在实际应用中，空间数据质量控制和评估方法具有很高的复杂性。
首先，空间数据通常是大规模的，涵盖的地理范围广泛，因此需要考虑数据的空间关系。
其次，空间数据常常包含多个属性，例如位置、形状、颜色等，对于不同属性的数据质量控制和评估方法也不尽相同。
此外，空间数据在不同应用场景下具有不同的特点，需要根据具体的需求进行适当的质量控制和评估。
对于空间数据的准确性控制和评估，常用的方法包括基于真实场景的比对、基于精度要求的检验等。
基于真实场景的比对通常是通过与现场实际情况进行对比来判断数据的准确性。
例如，在测绘领域中，通过采集实地数据与地图数据进行比对，可以发现地图数据中可能存在的错误和偏差。
基于精度要求的检验是根据数据使用者的需求，进行相应的准确性检验。
例如，在导航系统中，需要保证位置数据的准确性以提供准确的导航路线。
空间数据的一致性控制和评估主要涉及数据之间的关系是否保持一致。
在地理信息系统中，常用的一致性检验方法包括拓扑关系检验、拓扑修复等。
拓扑关系检验是通过检测数据之间的拓扑关系是否保持一致来评估数据的一致性。
拓扑修复则是针对一致性问题进行修复，例如通过修复边界错误或交叉错误来保持数据的一致性。
空间数据的完整性控制和评估也是非常重要的。
数据的完整性主要包含数据的缺失和遗漏情况。
在地理信息系统中，常用的方法包括通过数据采集、空间插值等手段来补充缺失的数据。
此外，还可以通过数据的连续性和一致性来评估数据的完整性。
浅谈空间数据质量管理
障， 同时 也 将 对 各 类 不 同 部 门 的 决 策 和 减 涉 及 到 矿 产 、 地籍、 测 绘 等 多个 行 业 。 具 体 的影响 。 础数 据库 建 设 、 土 地 利 用 现 状 数 据库 建 设 、 ２ ０ 世纪 ７ ０ 年代以来 ， 由于 微 电子 、 软 件 办 公 业 务 网 络 系统 建 设 等 ， 每 一 个 都 是 庞 技术的重 大突破 ， 推 动 了 信 息 技 术 的 迅 猛 大 而 复 杂 的 系 统 工程 。 而 国土 资 源 信 息 化
探 讨 空阍 数据 质量 管理 的重 要作 用。 关键 词 ： 空闯数据 国土 资源信息化 数据质量 管理
中 图分 类 号 ： Ｐ ２ ０ ８
文 献 标 识码 ： Ａ
文章 编号 ： １ ６ ７ ２ － ３ ７ ９ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ （ ａ ） － Ｏ ０ ２ ０ － ０ ２
２ 数据质量定义及空 间数据的特点
２ ． １数据质 量 数据 质量 是 数 据 对 于 明示 和 隐 含 的 应
共 享速 度 的 加 快 和 空 间数 据 应 用 领 域 的 不 开 发 ， 市 场 经 济 条 件 下 资 源 配 置 的 问题 亟 用 需 求 的 满 足 程 度 ； 可 从 两 个 方面 来 理 解 断扩大 ， 特 别 是 当 通过 对空 间数 据 的 分 析 ， 需要 破解 ……面对前所未 有的压 力， 国 土 数 据 质量 的 定 义 。 来 支持辅助管理 、 设计 、 规划或决 策时 ， 由 资 源 管 理 部 门 认 识 到 应 尽 快 并 且 是 必须 建
１ 研究背景
１． １ 空间 数据 及信 息化
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指与地理位置相关的数据，包括地理信息系统（GIS）中的地图、遥感图像、卫星影像等。
在现代社会中，空间数据应用广泛，涉及到城市规划、环境监测、交通管理、农业生产等众多领域。
然而，由于数据的获取、处理和传输过程中存在各种问题，空间数据的质量也受到了很大的影响。
因此，确保空间数据的质量对于正确的决策和有效的应用至关重要。
二、空间数据质量的定义空间数据质量是指空间数据在其生命周期内符合特定需求的程度。
它包括了数据的准确性、精度、完整性、一致性、时效性等多个方面的要求。
下面将对这些方面进行详细介绍。
1. 准确性准确性是指空间数据与真实世界的对应程度。
准确的空间数据应当能够准确地反映地理现象的位置、形状和属性等信息。
例如，在地图中标注一个城市的位置，应当与实际的地理位置相符合。
2. 精度精度是指空间数据表示的地理现象的精确程度。
精确的空间数据应当能够提供足够的细节和精度，以满足用户的需求。
例如，在测量一条河流的长度时，精确的空间数据应当能够提供尽可能准确的测量结果。
3. 完整性完整性是指空间数据包含的信息是否完整。
完整的空间数据应当包含所有相关的地理信息，没有遗漏或缺失。
例如，在一个城市的地图中，完整的空间数据应当包含该城市的所有街道、建筑物、公园等信息。
4. 一致性一致性是指空间数据在不同数据源和不同时间点之间的一致性。
一致的空间数据应当保持相同的标准和规范，以便于数据的集成和比较。
例如，在不同的地图中，同一个地理现象应当具有相同的位置和属性信息。
5. 时效性时效性是指空间数据的更新速度和及时性。
时效的空间数据应当能够及时反映地理现象的变化，以保持数据的有效性和可靠性。
例如，在一个交通监测系统中，时效的空间数据应当能够及时反映道路交通状况的变化。
三、空间数据质量的评估方法为了评估空间数据的质量，可以采用以下几种方法：1. 检查和验证通过对空间数据进行检查和验证，可以发现其中的错误和不一致性。
如何进行空间数据的质量控制
如何进行空间数据的质量控制空间数据的质量控制是现代社会中不可或缺的一个环节。
随着科技的不断发展和应用，我们越来越依赖于精确、可靠的空间数据来进行各种决策和规划。
而空间数据的质量控制涉及到多个方面，包括采集、处理、分析和应用等。
下面将从不同的角度探讨如何进行空间数据的质量控制。
首先，空间数据的采集是质量控制的第一步。
在采集过程中，要考虑多种因素对数据质量的影响，如传感器精度、数据完整性和采样密度等。
传感器精度是指采集设备的精确度，它直接影响到数据的准确性。
如果传感器精度较低，那么采集到的数据就可能存在一定的偏差，进而影响后续分析和应用的结果。
因此，在采集过程中要选择合适的设备，确保传感器的精度能够满足需求。
另外，数据完整性也是非常重要的一个因素。
所谓数据完整性，是指采集到的数据是否涵盖了所研究区域的全部信息。
如果数据不完整，就会导致分析结果的偏差。
因此，在采集过程中要注意确保数据的完整性，可以采用采样点的交叉验证或者遥感图像的覆盖率来评估数据的完整性。
除了采集过程，空间数据的处理也是质量控制的关键环节。
在数据处理过程中，要注意数据的精度保持和去噪。
精度保持是指在数据处理过程中尽量减小数据质量的丢失，保持数据的准确性。
而去噪则是指去除数据中由于环境和传感器等原因引起的噪声和异常值。
这些噪声和异常值可能会对分析和应用结果造成较大的影响，因此需要采用适当的方法进行去除。
另外，空间数据的分析也是质量控制的重要环节。
在数据分析过程中，需要注意数据的合理性和一致性。
数据的合理性是指分析结果是否符合现实情况，在进行分析时需要根据实际情况进行合理的假设和推断。
而数据的一致性是指同一数据的不同分析结果是否一致，需要进行交叉验证和比较来确保数据分析的一致性。
同时，在数据分析过程中要充分利用专业知识和科学方法，确保分析结果的可信度和可靠性。
最后，空间数据的应用也需要进行质量控制。
在数据应用过程中，要注意数据的可重复性和可追溯性。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量引言概述：空间数据是指具有地理位置信息的数据，它在各个领域中扮演着重要的角色。
然而，空间数据的质量对于数据的有效性和可靠性至关重要。
本文将探讨空间数据与数据质量的关系，并从准确性、一致性、完整性、时效性和可用性五个方面详细阐述。
一、准确性1.1 数据源的选择：选择可靠的数据源是确保空间数据准确性的关键。
应优先选择来自权威机构或可信数据提供商的数据。
1.2 数据采集的精度：在数据采集过程中，应使用高精度的测量设备和方法，确保数据采集的准确性。
1.3 数据处理的准确性：在数据处理过程中，应遵循科学的算法和方法，减少误差和偏差，提高数据的准确性。
二、一致性2.1 数据格式的统一：在空间数据的采集和处理过程中，应使用统一的数据格式，确保不同数据集之间的一致性。
2.2 数据命名规范：为了保持数据的一致性，应制定规范的数据命名规则，确保数据的命名方式清晰明确。
2.3 数据更新的一致性：当数据需要更新时，应确保所有相关数据集都能够及时更新，以保持数据的一致性。
三、完整性3.1 数据采集的完整性：在数据采集过程中，应确保采集到所有必要的数据，避免遗漏关键信息，以保证数据的完整性。
3.2 数据存储的完整性：在数据存储过程中，应采用适当的数据结构和数据库管理系统，确保数据的完整性和一致性。
3.3 数据更新的完整性：当数据需要更新时，应确保所有相关数据集都能够完整更新，避免数据的部分更新导致数据的不完整。
四、时效性4.1 数据采集的及时性：在数据采集过程中，应及时采集数据，确保数据的时效性，避免数据过时或失效。
4.2 数据更新的及时性：当数据需要更新时，应及时更新数据，确保数据的时效性，避免过时的数据对决策产生误导。
4.3 数据发布的及时性：在数据发布过程中，应及时发布更新后的数据，以满足用户对数据时效性的需求。
五、可用性5.1 数据存储和管理的可用性：在数据存储和管理过程中，应采用易于访问和管理的方法，确保数据的可用性。
空间数据的质量控制
第八页，共55页。
3.影响空间数据质量的原因
数据处理过程
数据搜集 数据输入
数据存储 数据处理 数据输出 数据使用
误差来源
野外测量误差：仪器误差、记录误差 遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差 地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷 数字化误差：仪器误差、操作误差 不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换
第二十五页，共55页。
(2)空间数据互操作协议
GIS-A 直接调用 操纵
操纵空间数 据的API
直接调用 操纵
GIS-B
特点：比外部数据交换标准方便，但由于各种软件 存储和处理空间数据的方式不同，空间数据的互操 作函数又不可能很庞大，因此往往不能解决所有问 题。
第二十六页，共55页。
(3)空间数据共享平台
（3）数据生产质量控制
（4）数据加工处理质量控制
第三十三页，共55页。
（5）数据质量控制策略数据清洗ຫໍສະໝຸດ 产组织管理建立质量保障体系
建立“二级检查、一级验收”制度
区分数据清理的优先级 监理机构设定
第三十四页，共55页。
三、质量评价体系
Satellite imagery
Mr User
Maps Existing data
(3) 属性精度：指空间实体的属性值与其真值相符的 程度。通常取决于地理数据的类型, 且常常与位置 精度有关, 包括要素分类与代码的正确性、要素属 性值的准确性及其名称的正确性等。
第二十九页，共55页。
(4) 时间精度：要素时间属性和时间关系的准确度 (5) 逻辑一致性：指地理数据关系上的可靠性，包括数据
数值精度不够 空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大
浅谈空间数据库建库时空间数据的质量控制
浅谈空间数据库建库时空间数据的质量控制摘要：本文主要探讨从空间数据位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性、逻辑一致性、数据安全性和数据情况说明等方面对数据质量进行全面控制，目的是建立一个质量可靠的空间数据库。
关键词：空间数据；空间数据库；质量控制；地理信息系统0引言随着信息技术在测绘科学中的广泛应用，传统的测绘成果已逐步转化为数字化的测绘成果，随着地理信息系统的开发和应用的发展，开始利用空间数据库来存储、管理和应用测绘成果。
空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，是各个地理信息系统应用的前题和基础。
在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接决定着系统的分析质量以及整个应用的成败。
因此数据质量管理与控制在整个空间数据建库中具有重要的地位。
1空间数据库分析要做好空间数据的质量控制，就需要了解空间数据的特点、数据的生产、建库和应用过程以及空间数据库中存在的误差来源，给出正确的评价和质量控制方法。
1.1 空间数据的特点空间数据的最大的特点是需要支撑软件、数据定义严格，且与软件联系紧密。
第二个重要的特点是在数据的背后有许多隐含的信息，例如：图形要素具有层、扩展属性信息等相关信息。
第三个特点是电于数据没有容忍性，必须严格生产。
因此，空间数据控制(主要是数据检查)的重点是在统一的支撑软件平台上，根据统一的数据标准检查数据的逻辑合理性、属性正确性以及图形与属性的一致性。
使数据统一到一个数据标准上，形成有规律的数据，从而体现该数据的价值。
1.2空间数据的生产过程图1空间数据的生产过程空间数据生产一般由测绘队完成，通常包含两过程：首先生产图形数据和属性数据，在此基础上进行数据转换、属性挂接完成空间数据的生产。
如图1所示是一种典型的生产过程：测绘队完成空问数据的生产后，提交到空可数据管理部门，由空间数据管理部门建库，提供应用。
这里把测绘队生产完的空问数据称之为“原始数据”。
1.3空间数据库中的误差空间数据库建立后，数据库中的误差包含了原始数据的误差和数据库建库所引入的误差。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指具有地理位置信息的数据，它在各个领域中起着重要的作用，如城市规划、环境监测、交通管理等。
然而，空间数据的质量对于数据的有效性和可靠性至关重要。
本文将介绍空间数据的定义、数据质量的重要性以及提高空间数据质量的方法。
二、空间数据的定义空间数据是指具有地理位置信息的数据，它可以用来描述和分析地球上的空间现象。
空间数据可以包括地图、卫星影像、地理数据库等。
这些数据可以匡助我们理解地理信息，并支持决策和规划过程。
三、数据质量的重要性数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的特征。
对于空间数据而言，数据质量的重要性体现在以下几个方面：1.决策支持：空间数据质量的高低直接影响决策的准确性和可靠性。
如果空间数据存在错误或者缺失，决策者可能会基于不许确的数据做出错误的决策。
2.规划和管理：许多城市规划、交通管理和环境监测等工作都依赖于空间数据。
如果数据质量不高，这些工作将无法进行有效的规划和管理。
3.应急响应：在自然灾害或者紧急情况下，准确的空间数据可以匡助决策者迅速做出反应并采取适当的措施。
如果数据质量不高，应急响应的效果将大打折扣。
四、提高空间数据质量的方法为了提高空间数据的质量，可以采取以下方法：1.数据采集：在数据采集过程中，应确保数据的准确性和完整性。
可以使用专业的测量设备和技术来获取准确的地理位置信息。
同时，还应对数据进行验证和验证，以确保数据的准确性和一致性。
2.数据清洗：数据清洗是指对数据进行筛选、去重和纠错等操作，以保证数据的质量。
可以使用数据清洗工具和算法来自动化清洗过程，减少人为错误的发生。
3.数据标准化：数据标准化是指将数据转换为统一的格式和结构，以便于数据分析和比较。
可以使用标准化的数据模型和编码规范来确保数据的一致性和可比性。
4.数据更新：空间数据是动态的，需要及时更新以反映地理信息的变化。
应建立数据更新机制，并定期对数据进行更新和维护。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指与地理位置相关的数据，包括地理信息系统（GIS）数据、遥感数据、地理位置数据等。
随着信息技术的发展，空间数据在各个领域中的应用越来越广泛，如城市规划、环境监测、交通管理等。
然而，空间数据的质量对于其应用的有效性和准确性至关重要。
本文将详细介绍空间数据的质量标准和相关内容。
二、空间数据质量标准1. 精确性精确性是指空间数据与实际地理现象之间的一致性程度。
精确性的要求取决于具体应用场景，例如在城市规划中，精确性要求较高，而在一般地理位置服务中，精确性要求相对较低。
评估精确性可以采用地面实地调查、GPS测量等方法。
2. 完整性完整性是指空间数据中包含的地理对象是否完整。
完整性的要求取决于应用场景，例如在环境监测中，需要完整记录所有监测点的数据。
评估完整性可以通过比对实际地理现象和数据中的地理对象数量来进行。
3. 一致性一致性是指空间数据中不同部分之间的逻辑关系是否一致。
一致性的要求取决于数据的用途，例如在路网数据中，道路之间的连接关系应该是一致的。
评估一致性可以通过检查数据中的拓扑关系来进行。
4. 可用性可用性是指空间数据是否能够满足用户的需求。
可用性的要求包括数据的格式、数据的更新频率、数据的访问方式等。
评估可用性可以通过用户调查、数据使用情况统计等方法。
5. 可信度可信度是指空间数据的来源和制作过程是否可信。
可信度的要求包括数据的来源机构、数据的采集方法、数据的处理过程等。
评估可信度可以通过查阅数据的元数据、数据的质量报告等方法。
三、空间数据质量管理1. 数据采集和更新为了保证空间数据的质量，需要采用科学的数据采集和更新方法。
数据采集时应选择合适的仪器设备，采用准确的测量方法，并进行数据质量控制。
数据更新时应及时获取最新的地理信息，并进行有效的数据更新和整合。
2. 数据清洗和校正数据清洗和校正是指对采集到的原始数据进行处理，去除错误和不一致性。
数据清洗和校正可以采用自动化的算法和人工的校对方法，确保数据的准确性和一致性。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指与地理位置相关的数据，包括地理信息系统（GIS）数据、遥感数据、地理位置数据等。
随着科技的进步和应用领域的不断扩大，空间数据的重要性日益凸显。
然而，空间数据的质量问题也成为了一个亟待解决的挑战。
本文将重点探讨空间数据的质量标准和质量控制方法。
二、空间数据质量标准1. 精确性：空间数据的精确性是指数据与实际地理现象之间的一致程度。
精确性的标准可以通过与现场实地调查的结果进行比对来评估。
例如，对于道路数据，可以测量实际道路的长度和宽度，与数据中的数值进行对比，以评估其精确性。
2. 完整性：空间数据的完整性是指数据中是否包含了所有相关的地理信息。
完整性的标准可以通过比较数据中的记录数量与实际情况下应有的记录数量来评估。
例如，对于人口统计数据，可以将数据中的人口总数与实际人口普查数据进行比对，以评估其完整性。
3. 一致性：空间数据的一致性是指数据中是否存在矛盾或冲突的信息。
一致性的标准可以通过比较数据中的不同字段或属性之间的关系来评估。
例如，对于地块数据，可以检查其土地用途字段与所在地区规划部门发布的土地用途规划是否一致，以评估其一致性。
4. 及时性：空间数据的及时性是指数据是否反映了最新的地理现象。
及时性的标准可以通过比较数据的时间戳与实际情况下的时间来评估。
例如，对于交通流量数据，可以将数据中的时间戳与实际交通监测数据进行比对，以评估其及时性。
5. 可访问性：空间数据的可访问性是指数据是否容易获取和使用。
可访问性的标准可以通过评估数据的格式、存储方式和获取途径来确定。
例如，数据应以常见的格式（如Shapefile、GeoJSON）进行存储，并提供统一的数据接口或服务，以提高数据的可访问性。
三、空间数据质量控制方法1. 数据采集：在数据采集阶段，应遵循标准的数据采集流程和规范，确保数据的准确性和完整性。
例如，在采集地理位置数据时，使用高精度的GPS设备，并进行多次测量以提高精确性。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量引言概述：随着科技的不断发展，空间数据在各个领域中扮演着重要的角色。
然而，空间数据的质量问题也日益凸显。
本文将探讨空间数据与数据质量的关系，从准确性、完整性、一致性、时效性和可用性五个大点进行阐述。
正文内容：1. 准确性1.1 数据采集的准确性：空间数据的准确性直接关系到数据的可信度。
数据采集过程中，需要采用高精度的测量设备和精确的测量方法，确保数据的准确性。
1.2 数据处理的准确性：在数据处理过程中，需要采用合适的算法和模型，确保数据的准确性。
同时，还需要进行数据的验证和校正，排除误差和异常值。
2. 完整性2.1 数据采集的完整性：在进行数据采集时，需要确保采集到的数据能够覆盖全部的空间范围和要素类型，避免数据的遗漏。
2.2 数据更新的完整性：随着时间的推移，空间数据需要进行更新，确保数据的完整性。
更新过程中，需要及时获取新的数据，并将其与旧数据进行合并，保证数据的完整性。
3. 一致性3.1 数据模型的一致性：在进行数据建模时，需要确保数据模型的一致性。
即不同数据之间的关系和属性定义要一致，避免数据的冲突和不一致。
3.2 数据集成的一致性：在进行数据集成时，需要确保不同数据源的数据能够进行无缝集成，保证数据的一致性。
同时，还需要进行数据转换和映射，确保数据的一致性。
4. 时效性4.1 数据采集的时效性：空间数据的时效性要求数据能够及时采集，以反映当前的空间状态。
在进行数据采集时，需要选择合适的时间点和频率，确保数据的时效性。
4.2 数据更新的时效性：随着时间的推移，空间数据需要进行更新，以反映空间变化。
在进行数据更新时，需要及时获取新的数据，并将其与旧数据进行对照，保证数据的时效性。
5. 可用性5.1 数据存储的可用性：空间数据需要存储在可靠的存储介质中，以确保数据的可用性。
同时，还需要进行数据备份和恢复，以应对数据丢失或者损坏的情况。
5.2 数据访问的可用性：空间数据需要能够被用户方便地访问和使用，以满足用户的需求。
空间数据质量控制与评定方法
空间数据质量控制与评定方法在信息时代，大数据的应用日益重要，而其中空间数据的质量控制和评定更是至关重要的环节。
对于空间数据来说，其质量的好坏对于各类空间分析和决策的准确性和可靠性有着直接的影响。
因此，探索一种有效的空间数据质量控制与评定方法是非常必要且具有实际意义的。
首先，我们需要明确空间数据质量控制与评定的概念和重要性。
空间数据质量控制是指通过一系列技术手段和标准，对空间数据进行预处理和清理，以确保数据的完整性、一致性和准确性。
而空间数据质量评定则是基于已控制和清洗的数据，通过一定的指标和方法，对数据的质量进行量化评估。
其次，我们需要了解空间数据存在的常见质量问题。
在实际应用中，空间数据可能会存在多个方面的质量问题，比如精度问题、一致性问题、时效性问题和完整性问题等。
精度问题指的是数据的准确性和精确性，一致性问题是指不同数据之间的逻辑关系是否相符，时效性问题是指数据的更新速度和及时性，完整性问题则是指数据的完整程度和涵盖范围。
接下来，我们将介绍几种常见的空间数据质量控制方法。
首先是数据清理方法，可以通过人工排查和错误纠正、数据融合和冲突解决等手段，修复和清理数据。
其次是数据验证和验证方法，通过对数据的逻辑和上下文进行验证，检查数据的一致性和合法性。
还有数据精度评估方法，可以通过采集多个样本点，对数据的精度进行统计和分析。
另外，数据一致性和完整性评估方法也是常用的空间数据质量控制手段，可以通过比对和补全数据，确保数据的连续性和可用性。
在进行空间数据质量评定时，我们可以采用多种评估指标和方法。
其中，数据准确性是最重要的指标之一。
我们可以通过对样本点的实地测量、对比分析和误差统计来评估数据的准确性。
另外，数据完整性和一致性也是重要的评估指标，可以通过对数据的比对和完善来评估。
此外，数据时效性也是需要考虑的指标，可以通过数据更新的频率和实时性来评估。
需要指出的是，不同应用场景和需求下的空间数据质量控制和评定方法可能存在差异。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指描述地理位置和空间关系的数据，是现代社会中不可或缺的重要资源。
然而，由于数据采集、处理和传输等环节的复杂性，空间数据的质量问题成为影响数据应用和决策的重要因素。
本文旨在探讨空间数据的质量标准和评估方法，以提高空间数据的可靠性和准确性。
二、空间数据质量标准1. 精确性精确性是衡量空间数据质量的关键指标。
精确性指数据与真实世界的符合程度，可以通过测量误差、比较多源数据等方法进行评估。
例如，通过与实地调查结果对比，可以评估地理信息系统中的地图数据精确性。
2. 完整性完整性是指空间数据中所包含的信息是否齐全。
完整的数据可以提供更全面的空间分析和决策支持。
评估数据完整性可以通过检查数据字段是否缺失、统计缺失率等方法进行。
3. 一致性一致性是指在同一数据集中，不同数据元素之间的逻辑关系是否合理且相互匹配。
一致性的数据可以提供更可靠的分析结果。
评估数据一致性可以通过检查数据之间的逻辑关系、数据间的重复性等方法进行。
4. 可用性可用性是指数据是否容易访问和使用。
可用性包括数据的格式、存储方式、数据结构等方面。
评估数据的可用性可以通过检查数据的存储格式、数据接口的开放程度等方法进行。
5. 及时性及时性是指数据更新的频率和延迟程度。
及时更新的数据可以提供更准确的分析结果和决策支持。
评估数据的及时性可以通过检查数据的更新频率、数据更新记录等方法进行。
三、空间数据质量评估方法1. 数据采样数据采样是评估空间数据质量的常用方法之一。
通过从数据集中随机抽取一部分数据进行检查，可以得到对整体数据质量的估计。
采样方法可以根据具体需求选择，如简单随机抽样、分层抽样等。
2. 数据比对数据比对是通过将不同来源的数据进行对比，以评估数据的一致性和精确性。
可以使用地理信息系统软件或专用的数据比对工具进行数据比对，通过比对结果来判断数据的准确性和一致性。
3. 数据验证数据验证是通过与实地调查、现场测量等方法相结合，对空间数据进行验证和校正。
浅谈空间数据质量管理.doc
浅谈空间数据质量管理摘要：随着测绘技术的不断进步和空间数据库的日益庞大，空间数据已经发展成为GIS的血液，它的质量将对于数据交换、共享和使用都有很大的影响，同时也将直接影响着GIS应用、分析、决策的正确性和可靠性，因此空间数据质量问题越来越受到广大用户的关注，如何对其进行有效的质量控制，对其进行全面、科学的度量和评价显得越来越重要。
本文利用其中的“土地利用现状数据库建设”项目，探讨空间数据质量管理的重要作用。
关键词：空间数据国土资源信息化数据质量管理中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）07（a）-0020-021 研究背景1.1 空间数据及信息化随着现代地理信息技术的发展、信息共享速度的加快和空间数据应用领域的不断扩大，特别是当通过对空间数据的分析，来支持辅助管理、设计、规划或决策时，由于它的空间分析功能与决策作用主要依赖于GIS中的空间数据，因此，空间数据自身的质量将显得越来越重要，它的优劣程度将直接影响GIS分析与决策的结果。
因此，对空间数据进行质量控制研究，保证空间数据的质量，就是为GIS生存和发展提供保障，同时也将对各类不同部门的决策和减少GIS设计与开发的盲目性等方面有深远的影响。
20世纪70年代以来，由于微电子、软件技术的重大突破，推动了信息技术的迅猛发展和广泛应用，引发了一场新的全球性信息革命。
信息技术已经成为继蒸汽机技术和电力技术之后，又一项对经济社会发展产生深刻影响的通用性技术。
信息化水平已成为衡量一个国家和地区现代化水平的重要标志。
加快信息化建设，这是国土资源管理在新形势的迫切需要。
目前，国土资源管理的任务更加艰巨，形势十分紧迫。
工业化和城市化加速扩张和有限的土地资源、矿产资源的矛盾日渐加大；关于资源利益方面的诉求一直高居不下，土地资源的非法使用、乱采滥挖矿产资源的现象仍然严重；在经济全球化的发展背景下的国土资源利用开发，市场经济条件下资源配置的问题亟需要破解……面对前所未有的压力，国土资源管理部门认识到应尽快并且是必须建立一个全新的管理理念，通过应用现阶段的全世界的日新月异的技术，提高管理的效率。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指地理空间信息在数字环境中的表达和存储形式，具有地理位置属性的数据。
随着技术的发展，空间数据的应用范围越来越广泛，涵盖了地理信息系统、遥感、导航定位等领域。
然而，空间数据的质量对于数据的有效应用至关重要。
本文将从空间数据的定义、数据质量的概念、数据质量评估方法以及数据质量管理等方面进行详细介绍。
二、空间数据的定义空间数据是指具有地理位置属性的数据，包括地理空间信息在数字环境中的表达和存储形式。
它可以通过地理坐标系统来描述地理位置，例如经纬度、UTM坐标等。
空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据以点、线、面等几何对象来表示地理要素，栅格数据则是将地理区域划分为规则的网格单元，每个单元存储一个值。
三、数据质量的概念数据质量是指数据在满足特定使用目标的前提下，与实际情况的一致性和准确性程度。
数据质量的好坏直接影响到数据的有效性和可信度。
数据质量可以从以下几个方面进行评估：准确性、完整性、一致性、时效性、可靠性和可用性。
准确性是指数据与实际情况的一致程度；完整性是指数据是否包含了所有必要的信息；一致性是指数据在不同数据源之间的一致性；时效性是指数据的更新频率和及时性；可靠性是指数据的可信度和稳定性；可用性是指数据的易用性和可操作性。
四、数据质量评估方法1. 数据采集：数据质量评估的第一步是进行数据采集，获取原始数据。
数据采集可以通过现场调查、遥感技术、传感器等方式进行。
2. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行处理，去除重复、缺失、错误等无效数据。
常用的数据清洗方法包括数据去重、数据填充、数据纠错等。
3. 数据验证：数据验证是指对清洗后的数据进行验证，确保数据的准确性和一致性。
数据验证可以通过对比不同数据源的数据、与实地调查结果进行比对等方式进行。
4. 数据分析：数据分析是指对验证后的数据进行统计和分析，获取数据的质量指标。
常用的数据分析方法包括统计分析、空间分析、模型分析等。
空间数据的采集和质量控制
空间数据的采集和质量控制1. 空间数据的意义和应用空间数据是指描述地球上特定位置的数据，主要包括地理位置、坐标和属性特征等信息。
空间数据的采集和质量控制在现代科技和社会发展中具有极其重要的意义和广泛的应用。
首先，空间数据是地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的基础。
GIS是一种将地理数据与计算机技术相结合的专门系统，可以用于地理分析、空间模拟、决策支持和资源管理等方面。
而空间数据就是构建GIS系统的核心要素，它为地理信息系统的建立提供了基础数据。
其次，空间数据在城市规划、土地利用和环境保护等方面起到重要作用。
通过对空间数据的采集和分析，可以获得城市的地形、道路、建筑物、水资源和植被等信息，有助于城市规划和土地利用的科学决策。
同时，空间数据还可以用于环境监测和保护，利用遥感技术和卫星数据可以对地球表面的环境变化进行监测和分析，从而提供科学依据和决策支持。
最后，空间数据在交通运输、导航和位置服务等领域也有广泛应用。
通过对空间数据的采集和处理，可以实现交通导航和位置定位，提供准确的路线规划和位置信息，方便人们出行和导航。
2. 空间数据的采集方法空间数据的采集主要借助于遥感技术、全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和地理信息技术等手段。
首先，遥感技术是一种利用航空或卫星传感器获取地球表面信息的技术。
通过遥感技术可以获取到高分辨率的影像数据，包括可见光、红外线和微波等波段。
遥感数据可以提供大范围、连续性和实时性的信息，方便对地球表面进行全面的监测和分析。
其次，GPS是一种由美国政府开发的卫星导航系统，通过将GPS接收器与卫星信号进行定位计算，可以实现全球范围内的位置定位。
GPS可以提供准确的位置信息，对空间数据的采集和质量控制具有重要作用。
另外，地理信息技术也是空间数据采集的重要手段之一。
地理信息技术包括地图制作、地理数据库管理和空间分析等技术，可以帮助对地理空间信息进行高效的采集和处理。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指以地理位置为基础的数据，包括地理信息系统 (GIS) 数据、遥感数据、地图数据等。
随着科技的发展和应用领域的扩大，空间数据的重要性日益凸显。
然而，空间数据的质量对于数据的有效性和可靠性至关重要。
本文将介绍空间数据的定义、特点以及数据质量的关键指标和评估方法。
二、空间数据的定义和特点1. 空间数据的定义空间数据是指包含地理位置信息的数据，可以用来描述和分析地理空间现象和地理关系。
它具有地理位置属性和空间关联性，可以通过地理坐标系统进行表示和处理。
2. 空间数据的特点（1）地理位置属性：空间数据与地理位置紧密相关，可以通过经纬度、行政区划等方式进行定位和描述。
（2）空间关联性：空间数据之间存在着地理关系，可以通过空间分析方法来揭示地理现象之间的相互作用和影响。
（3）多源多样性：空间数据可以来自不同的数据源，包括遥感影像、地理信息系统、传感器网络等，具有多样性和复杂性。
（4）大数据量：随着技术的进步，空间数据的获取和存储能力不断提高，数据量巨大，需要有效的管理和处理方法。
三、数据质量的关键指标1. 精度：精度是衡量空间数据与真实世界之间差异的指标，包括位置精度和属性精度。
位置精度表示空间数据的地理位置与真实位置之间的差异程度，属性精度表示空间数据的属性信息与真实情况之间的一致性。
2. 完整性：完整性指空间数据中是否存在缺失、错误或不完整的数据，包括空间位置信息和属性信息的完整性。
3. 一致性：一致性是指空间数据内部和外部之间的逻辑关系是否一致，包括拓扑关系、空间关系和属性关系的一致性。
4. 可用性：可用性是指空间数据是否能够满足用户需求，包括数据的可获取性、可访问性和可操作性。
5. 可信度：可信度是指空间数据的来源和准确性是否可信，包括数据的采集方法、数据源的可靠性和数据处理过程的可追溯性。
四、数据质量评估方法1. 内部评估方法：内部评估方法主要通过对空间数据本身的属性和结构进行评估，包括数据源分析、数据格式验证、数据完整性检查、数据一致性检验等。
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浅谈空间数据质量管理摘要:随着测绘技术的不断进步和空间数据库的日益庞大,空间数据已经发展成为GIS的血液,它的质量将对于数据交换、共享和使用都有很大的影响,同时也将直接影响着GIS应用、分析、决策的正确性和可靠性,因此空间数据质量问题越来越受到广大用户的关注,如何对其进行有效的质量控制,对其进行全面、科学的度量和评价显得越来越重要。
本文利用其中的“土地利用现状数据库建设”项目,探讨空间数据质量管理的重要作用。
关键词:空间数据国土资源信息化数据质量管理1 研究背景1.1 空间数据及信息化随着现代地理信息技术的发展、信息共享速度的加快和空间数据应用领域的不断扩大,特别是当通过对空间数据的分析,来支持辅助管理、设计、规划或决策时,由于它的空间分析功能与决策作用主要依赖于GIS中的空间数据,因此,空间数据自身的质量将显得越来越重要,它的优劣程度将直接影响GIS分析与决策的结果。
因此,对空间数据进行质量控制研究,保证空间数据的质量,就是为GIS生存和发展提供保障,同时也将对各类不同部门的决策和减少GIS设计与开发的盲目性等方面有深远的影响。
20世纪70年代以来,由于微电子、软件技术的重大突破,推动了信息技术的迅猛发展和广泛应用,引发了一场新的全球性信息革命。
信息技术已经成为继蒸汽机技术和电力技术之后,又一项对经济社会发展产生深刻影响的通用性技术。
信息化水平已成为衡量一个国家和地区现代化水平的重要标志。
加快信息化建设,这是国土资源管理在新形势的迫切需要。
目前,国土资源管理的任务更加艰巨,形势十分紧迫。
工业化和城市化加速扩张和有限的土地资源、矿产资源的矛盾日渐加大;关于资源利益方面的诉求一直高居不下,土地资源的非法使用、乱采滥挖矿产资源的现象仍然严重;在经济全球化的发展背景下的国土资源利用开发,市场经济条件下资源配置的问题亟需要破解……面对前所未有的压力,国土资源管理部门认识到应尽快并且是必须建立一个全新的管理理念,通过应用现阶段的全世界的日新月异的技术,提高管理的效率。
这其中,信息化无疑是最重要、也是最有效的举措。
1.2 问题所在国土资源信息化是一个巨大的工程,涉及到矿产、地籍、测绘等多个行业。
具体要实现的有遥感影像数据库建设、地质基础数据库建设、土地利用现状数据库建设、办公业务网络系统建设等,每一个都是庞大而复杂的系统工程。
而国土资源信息化的特殊性,如“高精度”、“庞大复杂”、“下工序需使用上工序的结果”、“工期长”等决定了在项目开展之前就必须做好质量先期策划,“土地利用现状数据库建设”中土地变更调查项目数据量繁冗,变更性质复杂,耗时长,如何运用质量管理的方法进行科学的管理,掌握有效地调查变更情况,准确的做出应对变得非常迫切。
其产生空间数据是海量的,如何有效管理,保证数据质量就成为国土资源信息化发展必须面对的迫切问题。
2 数据质量定义及空间数据的特点2.1 数据质量数据质量是数据对于明示和隐含的应用需求的满足程度;可从两个方面来理解数据质量的定义。
(1)数据本身的质量。
数据的真实性。
所谓真实是指数据反映真实情况,如土地利用动态监测表中一条记录“序号:15,使用性质变化:农田变建筑用地,面积:1200 m2”,而对应的现实情况却是该公司第15号地块,面积为2100 m2,这种问题是很难通过数据检查来发现的。
所以一般情况下只能默认数据真实。
数据的完整性。
数据完整是指记录完整、变量完整、值完整;记录完整是指数据中包含了研究所要求的全部个体。
数据的自洽性。
数据必须能够满足这种数据之间的关联关系,而不能够相互矛盾。
数据的真实性、完整性、自洽性是数据本身应具有的属性,称为数据的绝对质量,是保证数据质量的基础。
除了数据的绝对质量外,还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量,包括使用质量、存贮质量和传输质量,称之为过程质量。
(2)数据的过程质量。
数据的使用质量:数据的使用质量是指数据被正确的使用。
再正确的数据,如果被错误的使用,就不可能得出正确的结论。
数据的存贮质量:数据的存贮质量是指数据被安全的存贮在适当的介质上。
所谓安全是指采用了适当的方案和技术来抵制外来的因素,使数据免受破坏,备份是我们常使用的技术,包括异地备份和双机备份等,美国的9.11事件和2004年底发生的印度洋海啸事件使越来越多的企业领导意识到备份尤其是异地备份的重要性;所谓存贮在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便的取出。
数据的传输质量:数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。
在现代信息社会中,数据在异地之间的传输越来越多,保证传输过程中的高效率和正确性非常重要。
2.2 空间数据特点空间数据时对现实世界地理试题进行有效描述的数据,对空间数据进行质量控制研究,保证空间数据的质量,就是为GIS生存和发展提供保障,同时也将对各类不同部门的决策和减少GIS设计与开发的盲目性等方面有深远的影响。
各项数据纳入计算机管理,高速发展的信息化建设也对数据采集的质量提出了新的要求。
除了普通数据要求的真实性、完整性、逻辑一致性、确定性等一般性质量特征之外,还存在其本身的一些特点。
(1)数据种类繁多,质量要素复杂。
土地属性的描述有很多种形式,如形状、大小、坐标、面积以及影像等。
要充分保证空间参考系使用的正确性、位置精度的准确程度、属性精度准确程度、正确性完整性、对数据结构、属性及关系的逻辑规则的遵循程度、要素时间属性和时间关系的准确程度、影像、栅格数据与要求的符合程度、对几何形态、地理形态、图式及设计的符合程度、各类附件的完整性、准确程度。
因此土地资源各类数据库都相当的繁杂,国土资源信息化更是一个巨大的工程,涉及到矿产、地籍、测绘等多个行业。
具体要实现的有遥感影像数据库建设、地质基础数据库建设、土地利用现状数据库建设、办公业务网络系统建设等,每一个都是庞大而复杂的系统工程。
(2)数据时效性要求较高。
由于测绘、国土工作都是根据《中华人民共和国测绘法》以及相关的法律法规进行的,因此各项业务数据的采集工作必须按照法律法规的有关规定进行,超过规定时间所采集的业务数据在管理工作所起到的作用将会大打折扣,因此要求数据采集和对问题数据的修改在规定时限内完成。
例如,在耕地面积调查工作中,土地使用人应当在实施细则规定的时限内进行申报,相关的数据信息就必须在这个时限内完成采集,如发现申报错误,也必须及时进行纠正,否则会造成数据失真,影响到上级部门的决策。
(3)数据采集和利用具有权威性。
权威性是指数据质量符合法律法规、国家标准要求的程度。
数据的权威性取决于国土部门工作质量的科学性、权威性。
需要采集到国土信息系统中的数据以及加工、输出的数据,均是国土部门及其工作人员依法行政的一种表现形式,数据质量均要符合一定的法律、法规的要求,如果数据质量不符合相关的法律、法规的要求,就说明国土部门及其工作人员在一定程度上没有依法行政。
当前我省国土部门开展阳光服务,能实时、自动提取现行信息系统中储存的执法活动记录,通过预先设定的各项考核指标和过错行为,对执法数据进行分析和比对,自动生成考核结果,并可追踪到具体岗位和人员,发出执法通报;还能自动根据执法基础数据筛选疑点,提供执法监察的立项线索。
通过该系统执法人员可以据此发现执法过错,并及时进行纠正;考核部门通过系统定期采集指标数据,并进行考核、追究。
如果数据质量存在差错,相关工作人员将会根据错误的数据作出错误的行政执法行为,引起行政诉讼等执法风险。
3 数据质量存在的主要问题与改进3.1 质量现状多年来,已经采集了大量有用的土地利用变化的基础数据,适应“批、供、用、补、查”的国土资源管理新形势,满足土地管理日常业务的现实需求,实现监管方式从“以数管地”到“以图管地”的重大转变为评估、监控和管理决策提供了优良的信息资源,但是也有部分数据由于存在错漏或与应用要求不符而没有利用价值,这些数据的存在造成了大量的数据冗余,造成数据传输效率降低,拖慢了系统运行的速度,更重要的是一些错误数据的存在会导致相关应用软件无法运行,例如曾经发生因为县市代码录入时全省代码设置不规范,结果导致新开发的耕地面积变化趋势分析软件运行一段时间后出错的情形。
3.2 主要问题(1)土地变更调查记录表。
该登记表录入信息有近20项,因其录入变更前、变更后的权属单位名称、地类编码、权属等大量信息,且需录入全省所有县市,录入工作量大,差错率也相当高,占总差错量的80%以上。
大量漏录、缺项发生在该环节。
(2)建库动态调整统计表。
县市申报表,目前我市对在窗口申报的申报资料未当场全部录入,该环节数字录入多,中文少,差错数占总差错数的9%左右。
差错数据经常产生在各申报数据的逻辑关系不匹配上,工作人员只能自行判断,故容易产生差错。
(3)其他类。
此类差错主要为文书流转中各类文书的录入,文件信息类数据录入,系统故障产生的数据差错等,此类差错发生较少,只占总差错率不到5%,由于该部分录入数据量不大,故差错率比例较低。
该部分主要是由于系统模块间数据审核不严,操作人员未按相应流程操作造成差错。
3.3 质量改进质量管理的最终目的是为了保证数据的准确性、条理性以及最终提高基于数据分析而做出的决策的合理性。
对现存数据进行相应修改只是手段,更重要的是要在修改过程中查找出造成这些差错的原因及其预防措施,为数据质量零差错的目标提供经验参考,在进行项目质量设计时,要包含相应的记录。
根据以上分析作出数据质量改进项目的工作分解结构如图1。
数据质量改进项目经过了深入调研、需求分析和软件开发、指标分解和数据修改、修改反馈、质量考核等五个阶段。
确立了“把住入口、过程控制、持续改进”的数据质量管理基本思路,要求所有部门和个人都树立“下一个过程(环节、部门)是顾客”的观念,不仅要为外部顾客提供好服务,也要为内部顾客提供好服务。
同时还建立了以数据流为主线的流水线式的质量责任制,主要环节或岗位要对所经过数据的质量承担相应的责任,保证上一环节的“不合格品”流入到下一环节,尽量把活动和相关的资源都作为过程进行管理。
利用数据质量监控软件对录入数据进行检测,每周检测一次,每个月的最后一周每天检测一次,对检测出来有问题或有疑问的数据根据录入职责返回相应的管理岗位工作人物进行核实、纠错。
4 结语空间数据和一般的数据有较大的区别,具有明显的空间特性,是描述地理试题和地理现象及过程的数据。
相关内容的复杂性、数据海量,造成空间数据类型复杂多样,且空间数据间还有复杂的拓扑关系,对于空间数据的质量管理一直是地理信息系统、测绘广泛应用面临的主要问题。
这个是今后亟需改善,无法逃避的问题。
质量管理能保证海量空间数据的高效运用,本文对空间数据管理遇见的问题进行分析,通过数据质量改进的实践对空间数据质量管理进行实证研究,总结出空间数据质量管理的重要性,以及在空间数据管理中的必要性。