空间数据规范控制与质量检查
保证空间数据质量的措施
保证空间数据质量的措施空间数据是指以地理位置为基础，包括位置信息和属性信息的数据。
其准确性和一致性对于许多应用是至关重要的，例如智慧城市、环境保护、交通管理等。
因此，保证空间数据的质量至关重要。
本文将介绍一些保证空间数据质量的措施。
数据采集数据采集是保证空间数据质量的第一步。
合理的数据采集方法和技术可以大大提高数据质量。
以下是一些数据采集的措施：1.采用高精度测量设备。
可以使用高精度的地理位置测量设备，如全球卫星定位系统（GPS）等，以确保位置数据的准确性。
2.标准化采集过程。
采集过程需要标准化，包括采集员的培训、采集器的标准设置、采集数据的格式等，以减少人为因素对数据的影响。
3.数据有效性验证。
采集后需要对数据进行有效性验证，检查是否有数据丢失、拓扑关系是否错误等。
数据处理数据处理是保证空间数据质量的关键步骤。
以下是一些数据处理的措施：1.进行数据清洗。
清洗数据是指将错误、重复或缺失的数据从数据集中删除或纠正。
这可以通过使用自动化工具、手动编辑等多种方法来实现。
2.进行数据校验。
对数据进行校验，以确保其准确性和一致性。
这可以通过使用数据规则、拓扑规则等方法来实现。
3.进行空间数据质量评估。
评估数据集的空间数据质量，可以通过使用一些工具和指标，如空间相关性、完整性、一致性、拓扑正确性等等。
数据发布数据发布是保证空间数据质量的最后一步。
以下是一些数据发布的措施：1.定期更新数据。
尽量在保证数据质量的前提下，定期更新数据，并及时发布新版本数据。
2.提供元数据。
提供元数据可以使数据更容易被理解和使用，同时也可以提高数据质量。
3.开放数据。
将数据开放给社区或其他利益相关者使用，可以使数据更广泛地使用和受益。
总结空间数据的质量对于许多应用是至关重要的。
数据采集、处理和发布是保证空间数据质量的三个关键因素。
在数据采集过程中，需要使用高精度设备，标准化采集过程并进行数据有效性验证。
在数据处理过程中，需要进行数据清洗、校验和空间数据质量评估。
如何进行地理空间数据的质量检测
如何进行地理空间数据的质量检测地理空间数据的质量检测是地理信息系统（GIS）应用中不可或缺的一环。
在数字化时代，越来越多的地理数据被收集、存储和分析，而这些数据的质量直接关系到决策的准确性和科学性。
本文将探讨如何进行地理空间数据的质量检测。
第一，定义数据质量标准。
地理空间数据的质量标准通常包括准确性、精确性、完整性、时效性和一致性等方面。
准确性指数据与实际情况的一致程度，可以通过与现场调查结果进行对比来检验。
精确性则是指数据的度量精度是否能够满足需要，可以通过测量数据的坐标精度等来评估。
完整性指数据是否包含了所有需要的属性信息，可以通过与现实数据进行比对来验证。
时效性指数据是否及时更新，一致性则是指数据在不同空间和时间尺度上是否保持一致。
明确的数据质量标准是进行数据质量检测的基础。
第二，选择适当的检测方法。
地理空间数据的质量检测可以基于统计方法、拓扑关系、模型比较、专家评价等多种方法。
统计方法可以利用数学统计技术对数据进行分析，例如，可以通过均值、方差、偏度、峰度等指标来描述数据的分布特征，进而判断数据是否存在异常值。
拓扑关系是指数据要素之间的空间关系，可以通过拓扑关系检测数据中是否存在错误或矛盾。
模型比较是将现有的地理空间数据与地理过程模型进行比较，利用模型的结果来评估数据的可信度。
专家评价则是利用领域专家的经验和知识，根据主观判断来评估数据的质量。
选择适当的方法可以提高数据质量检测的准确性和效率。
第三，利用工具进行质量检测。
随着技术的发展，现在有很多专门用于地理空间数据质量检测的工具和软件。
例如，ArcGIS中提供了数据完整性检查工具、数据拓扑检查工具、数据质量评估工具等，可以帮助用户快速评估数据的质量。
此外，还有一些开源软件如GeoKettle、OpenJUMP等，它们提供了各种功能强大的数据质量检测工具。
合理利用这些工具可以提高数据质量检测的效率和准确性。
第四，进行数据质量评估。
数据质量检测只是整个数据质量保证过程的一部分，最终目的是对数据的质量进行评估。
空间数据质量控制
要素检查项
Geometry on Geometry
Intersection on Geometry
Polygon Overlap/Gap Is Sliver
要素检查项
消防栓必须与消防管道相连
数据库验证检查项
Connectivity Rules
Domain
Relationships
Subtype
ArcGIS Data Reviewer简介
• ArcGIS Desktop的扩展模块
– 单独安装 – 具有本模块的许可
12
ArcGIS Data Reviewer简介
• ArcGIS Desktop的扩展模块 • 处理和评估空间数据的系统
– 检查
• 单项检查 • 批量检查 • 交互式检查
检测
检查
自劢检查
– 更正 – 核查
核查
更正
13
ArcGIS Data Reviewer
PLTS
解决方案
航空 国防 应急制图 航海 情报 其它
前世
基础
工作流跟踪 (JTX) GIS Data ReViewer 地图生产系统 图集(MPS-Atlas) PLTS 基础工具
应用案例
• • • • • • •
路易斯维尔自来水公司（Louisville Water Company） CDM公司（Camp Dresser & McKee Inc. ） 图森水务局（Tucson Water） 德克萨斯州运输部 （Texas Department of Transportation） 联邦应急管理局 （FEMA ） Gila 国家森林公园（Gila National Forest） ……
空间数据库建库时空间数据的质量控制
空间数据库建库时空间数据的质量控制1 资料分析盘锦市城区和辽滨沿海经济区现有1：500DLG数据，是利用航空摄影测量方法制作完成，生产时间为2011年。
数据采用盘锦城市坐标系，盘锦城市坐标系是利用1954年北京坐标系参考椭球，中央子午线为122°，高斯-克吕格投影；高程基准为1985国家高程基准，基本等高距为0.5米。
数据具有较好的现势性，可直接对数据进行编辑整理、添加属性，制作成建库数据。
1.1 数据范围涉及盘锦城区和辽滨沿海经济区共146km2，1：500比例尺地形图2470幅。
其中涉及盘锦市城区86 km2，1：500比例尺地形图1376幅。
涉及辽滨沿海经济区60 km2，1：500比例尺地形图1094幅。
1.2 数据格式和图幅分幅及编号现有DLG数据为AutoCAD2004版的dwg格式。
采用50cm×50cm的标准规格进行分幅，图号采用西南角坐标，X坐标在前，Y坐标在后，中间加短线连接，如：552.50-504.25。
图名以所在图幅内主要居民地、企事业或行政单位的名称命名。
1.3 数据分析通过数据分析，发现按照1：500DLG建库数据整理的要求，数据存在的主要问题如下：①数据分类存在归类错误的现象，通过对50幅数据样本进行分析，共发现归类错误212处。
针对此类问题，在数据整理过程中以图面信息和实际情况来分析，可对数据分类错误要素进行重新归类；②数据中所有的有向线符号均在采集方向左侧，与建库数据要求相反，在数据整理过程中将所有的有向线符号进行反向，与建库数据要求一致；③数据中所有双线路都没有道路中心线要素。
在数据整理过程中，利用ArcGIS软件根据道路边线生成道路中心线要素。
2 成果规格和主要技术指标成果包括DLG数据和DLG元数据。
DLG数据采用盘锦城市坐标系，高程基准为1985国家高程基准，数据格式为ArcGIS10.0的Geodatabase格式，各个要素类物理无缝。
空间数据质量控制
DEMO THREE
ArcGIS Data Reviewer
一．ArcGIS Data Reviewer简介 二．自动化的数据检查 三．批量化的数据检查
四．可视化的数据检查
五．小结
可视化的数据检查
• 提交记录
子类
要素类或表中的对象分组 行为一致 子类型字段定义
- 字段类型为整型 - 各个字段可设置不同的缺省值和属性域
目录
一．空间数据质量控制简介 二．ArcGIS Data Reviewer 三．总结与讨论
ArcGIS Data Reviewer
一．ArcGIS Data Reviewer简介 二．自动化的数据检查 三．批量化的数据检查
ReViewer 主要构成内容 自动化和可视化质检工具集
ReViewer 工作空间
ReViewer 会话
ReViewer 表
ArcGIS Data Reviewer简介
自动化、可视化质检工具
ArcGIS Data Reviewer简介
ReViewer 工作空间
Geodatabase
作为其他解决方案的一个组件
Esri Production Mapping Esri Nautical Solution Esri Defense Solution Esri Aernautical Solution
独立扩展
17
质量控制流程图
检查 修正 审核
标记例外
接受
查找
记录
• 产品信息
– /software/arcgis/extensions/arcgisdata-reviewer/index.html – ArcGIS Data ReViewer Checks 海报 – 白皮书
浅谈1：10000基础地理信息空间数据质量检查与控制
些环节 的互查 ， 以确保生产项 目 顺利开展。
第２ ０期
党艳敏 ： 浅谈 １ ：１ ０ ０ ０ ０ 基础地理信息空间数据质量检查与控制
４ ７
性， 作业、 输 出方案的统 一性 ； 各类 地名注记表 示的 正确性 ， 即分别对各层点要素平面位置 、 方 向角度值 及属性项 进行 检查 ； 线 要素 的打折 、 相交、 重线 、 悬 挂、 伪节点、 线方向性 的正确性及属性项注记进行检 查； 面要素的各类公共边 属性关系 、 拓 扑关 系、 面裂 隙、 面重合、 是否正确及属性项进行检查 ； ６ ） 全要素制 图数据及纸图检查 ； ７ ） 元数据、 图历簿、 技术文档进行检查。
的正确性 ； 方 向角度值及属性项 ， 各类公共边属性关 系、 拓扑关系、 各层要素叠加后 的关系的合理性 ； 各
类地名注记表示的正确性及控制点展人、 境界转绘 等； ３ ） 外业工作方面的检查 ： 先对内业制作调绘片 进行检查 ， 对外业检查 的九大类要素的综合取舍 的 合理性 、 轮廓特征 、 丢漏 ， 名称调注的正确性 、 标识点 的准确性 、 植被判调的准确度、 对 内业收集 的各种上 图资料的现势性进行核实检查 ， 引导作业员做到幅 幅清 ， 提高调绘质量和像片清绘质量 ； ４ ） Ｄ Ｅ Ｍ、 Ｄ Ｏ Ｍ检查 ： 成果数据完整 ； 文件命名、 数据组织 、 数据格式 ， 格 网间距 、 裁切范 围、 起始格网
的正确 性及 属性 项 注 记 进 行 检查 ， 面 要 素 的各 类 公 共边属性关系 、 拓扑关系、 面裂隙、 面重合、 是否正确
中图分类号 ： Ｐ ２ ３ １
１ ：１ ０ ０ ０ ０ 地形图是 国家系列 比例尺基本 图种 ， 也是空间基础设施 数据库 的重要组成 部分。 由于 它为众多行业提供基 础地理信息 ， 因此其精度 、 现 势性 、 正确 性影 响着 国家许 多重 大工程 的质 量 和 安全 。因此 ， 作 为承担 国家省 级基 础测 绘任 务 的 承担单位 在 贯彻 Ｉ Ｓ Ｏ ９ ０ ０ １质量 管理体 系 时 ， 如何 对批次生产 的航测 ｌ ：１ ０ ０ ０ ０测绘产品行使有效 的 质量控制和检查 ， 提出预 防、 修 改措施显得 十分重
空间数据转换与质量控制方法的探讨
【 关键 词 】 地理 信 息 系统 ， 据转换 ， 间数 据 质量控 制 ： 数 空
１ 前 言 、
行 控 制 。质 量 控 制 可 分 为 过 程 控 制 和 结 果 控 制 ， 程 控 过
目前地 理 信息 系统软 件 没有 统一 、完 备 的数 据 模 制包 括数 据采 集 前期 和 采 集过 程 中 的质量 控 制 ．结果 型。只 是根 据 地理 数 据 的基本 逻 辑分 类 和 物理 实 现 计 控 制 为数 据采 集 完成 后 的 质量 控制 ．其 目的就 是及 时 算 机 存储 来设 计 和 组织 地 理信 息 系统 。缺 少 易于 人们 检 测 和评价 数 据 的误 差 和 精度 ．采取 相 应 的措 施减 少 认 识 和理 解 地理 空 间 的抽 象概 念 和语 义 表达 ．人 们 必 误 差， 消除 和改 正错 误， 证空 间数据 的质 量 。 保 质量 控制
须 借 助 于信 息 系 统 分析 与设 计 所 用 的语 义 数 据 模 型． 贯穿 于整 个数 据 采 集过 程 中．应 根 据采 集 数据 的工 艺 如 Ｅ Ｒ模 型进行 设 计． 后人 工转 换 成 Ｇ Ｓ数 据结 构 ． 流程 分步骤 实施 【 — 然 Ｉ ３ 】
在 计算 机 中无 完备 的语义 信 息 【 鉴 于此． 们对 本 文 ｎ 我 涉及 的 Ｍ Ｐ Ｉ 问 的数据 转换 与质 量 控制 进行 初 步 Ａ Ｇ Ｓ空 的探讨 和研 究
２、 ＭＡＰ Ｓ 数 据 模 型 ＧＩ
３１ 间数 据 的误差 来 源 ．空 要进 行数 据质 量 的控 制 首先 要 了解数 据 质量 控 制
是指 控制 空 间数 据 的可 靠 性 和精 度．因此 也有 必 要 了
地理信息技术专业中的空间数据质量控制方法介绍
地理信息技术专业中的空间数据质量控制方法介绍在地理信息技术专业中，空间数据质量控制是一个非常重要的环节。
保证空间数据的准确性和可靠性对于地理信息系统的应用具有至关重要的意义。
本文将介绍几种常见的空间数据质量控制方法，包括数据采集、数据处理和数据验证三个方面。
一、数据采集数据采集是空间数据质量控制的第一步，其目的是获取准确的原始数据。
在进行数据采集时，应该注意以下几个方面：1.选择合适的数据采集设备和技术。
根据采集任务的特点，选择合适的设备和技术进行数据采集，如GPS定位、遥感影像采集等。
2.确保数据采集设备的准确性和稳定性。
校准仪器，及时进行设备维护，以保证采集的数据准确无误。
3.制定数据采集规范和操作流程。
建立标准的采集规范和操作流程，对数据采集人员进行培训和指导，以确保数据采集的一致性和准确性。
二、数据处理数据处理是对采集到的原始数据进行整理、清洗和转换的过程，其目的是消除数据中的误差和噪声，提高数据的质量。
在进行数据处理时，应该注意以下几个方面：1.数据清洗。
通过对数据进行筛选、去重、去噪等操作，消除数据中的错误和冗余部分。
2.数据配准和校正。
对不同数据源的数据进行配准和校正，使其在空间位置上达到一致，提高数据的精度和准确性。
3.数据转换和投影。
根据实际需求，将数据转换为统一的坐标系统和数据格式，以便于后续的分析和应用。
三、数据验证数据验证是对处理后的数据进行质量评估和验证的过程，其目的是确保数据的可信度和有效性。
在进行数据验证时，应该注意以下几个方面：1.数据一致性检查。
对数据进行一致性检查，包括数据的拓扑关系、属性信息等，以确保数据的完整性和一致性。
2.数据精度评估。
通过与实地调查、高精度数据或其他可靠数据源的对比，评估数据的精度和准确性。
3.数据质量报告。
生成数据质量报告，对数据进行全面的质量评估和分析，并提出质量改进的建议。
综上所述，地理信息技术专业中的空间数据质量控制是一个关键的环节，涉及数据采集、数据处理和数据验证三个方面。
如何使用测绘技术进行地理空间数据质量控制和评估
如何使用测绘技术进行地理空间数据质量控制和评估地理空间数据质量控制和评估在现代社会中扮演着至关重要的角色。
测绘技术的发展使我们能够更准确地收集、分析和利用地理空间数据。
本文将介绍如何利用测绘技术进行地理空间数据质量控制和评估，帮助读者了解并应用这一重要的技术。
1. 纠正数据收集误差在测绘过程中，数据的收集往往会受到误差的影响。
这些误差可以来自于测量仪器的精度问题、人为操作的不准确性等。
因此，在进行地理空间数据质量控制和评估时，首先需要纠正这些误差。
可以通过对数据进行校正和校验，使用不同的纠正方法来提高地理空间数据的准确性。
2. 评估数据精度地理空间数据的精度是评估其质量的重要指标之一。
精度可以从几何精度和属性精度两个方面进行评估。
几何精度是指地理空间数据在空间位置上的准确度，包括位置精度、形状精度等。
属性精度则是指地理空间数据属性信息的准确度，包括属性的完整性、一致性等。
通过使用专业的测绘技术和方法，可以对地理空间数据的几何精度和属性精度进行评估，并提出相应的改进建议。
3. 检查数据完整性数据完整性是指地理空间数据的完整程度。
在地理空间数据的采集和存储中，往往会遇到缺失、重叠、重复等数据完整性问题。
这些问题会影响地理空间数据的质量和使用效果。
因此，进行地理空间数据质量控制和评估时，需要对数据的完整性进行检查。
可以使用一些检查工具或方法，比如拓扑检查、重复性检查等，来发现并解决数据完整性问题。
4. 评估数据一致性地理空间数据的一致性是指数据在不同时间、不同来源和不同尺度下的一致性程度。
由于地理空间数据往往涉及多个部门、多个数据库和多个数据来源，因此数据的一致性问题是无法忽视的。
为了评估数据的一致性，可以使用一些一致性检查方法，比如数据匹配、数据校验等。
通过评估数据的一致性，可以发现数据间的差异和矛盾，并采取措施来提高数据的一致性。
5. 使用精确的参考系统在进行地理空间数据质量控制和评估时，使用精确的参考系统是非常重要的。
空间数据检查方法
地质图数据模型中，由地质点、面、线要素实体类构成。一个 要素数据集是共享空间参考系统的要素类的集合。
一个对象类在地理数据库是一个表，存储非空间数据。在地质
图数据模型中，一般一个要素类对应多个对象类。
关系类是由一个关系规则构成的关联集合（可以用关联、依赖、
组合和继承来描述对象之间的关系规则）。
地质点要素类 独 立 要 素 类 1 地质面要素类 地质线要素类
地质点子类型 地质面子类型 地质线子类型
关系类
非空间对象类
子要素类
域
有效规则
非空间对象子类
子要素类子类型
基于地理数据库模型的地质图类图设计
对象类 大型滑坡（ 崩塌） 体
1
特殊地质体
混合岩化带
综合要素类
非正式地层单位
1 1 -组成
火山岩相带
不同图层共用界线一致（图层套合）。
辅助检查工具(空间拓扑)
（检查Geoline.wl/Geopoly.wp）
辅助检查工具(空间拓扑)
线弧一致性检查
压缩保存工程后，如果大量不一 致，重新拓扑（LABEL点技术 解决方案）
解决方案:拓扑重建
辅助检查工具(属性)
浏览图元属性
辅助检查工具(属性)
矿调原始、成果数据库
地质填图野外数据库
野外路线、剖面、图幅PRB库
实际材料图库 空间数据库 地球化学数据库
地球物理数据库
高磁点位数据、等值线图、平剖图等
战略性矿产远景调查 数据库建库（数据字 典）标准
土壤采样点数据、地球化学图、综合异常图、组合异常等
遥感数据库
遥感影象、异常提取、推测线性构造等
空间数据质量检查总体要求
空间数据检查方法
8 个 综 合 要 素 类
12 个 对 象 类
5 个 独 立 要 素 类
地理数据库体系 的数据组织模型
地理数据库数据模型的优点
可以定义自己的对象类型，通过定义对象之间的拓扑、空间和普 通关联，以及获取它们之间的相互作用关系，以便更自如地表现 地理信息 所有数据都能在统一数据库里存储并中心化管理 用户更为直观地处理数据模型 地理数据统一存储的仓库 空间数据更能面向实际的应用领域 可以表达空间数据之间的相互关系 地图显示中，要素是动态的 空间数据的表示更为精确 可管理连续的空间数据，无需水平分幅、 可管理连续的空间数据，无需水平分幅、垂直分层 支持空间数据的版本管理和多用户并发操作
1
-组成
变质岩地（ 岩） 层单位
1 -部分 1..* 1
化石
蚀变（ 点）
样品
钻孔
脉岩（ 面）
火山口
产状
矿产地（ 点）
素描 地质点要素类
侵入岩谱系单位
1
侵入岩岩石年代单位
1 1..* -部分 1..* -部分
沉积（ 火山） 岩岩石地层单位
1
地质（ 界） 线
河、 湖、 海、 水库岸线
断层
1 n
地 质 界 线 要 素 类
PRB野外手图库完全继承了PRB原型库的数 野外手图库完全继承了PRB （ 1 ） PRB 野外手图库完全继承了 PRB 原型库的数 据结构与内容; 据结构与内容; PRB图幅库完全继承了PRB野外手图库的空 图幅库完全继承了PRB （ 2 ） PRB 图幅库完全继承了 PRB 野外手图库的空 间数据结构与内容，而共享PRB PRB野外手图库非结 间数据结构与内容 ，而共享 PRB 野外手图库非结 构化的数据; 构化的数据; PRB实际材料图部分继承了PRB图幅库的空 实际材料图部分继承了PRB （ 3 ） PRB 实际材料图部分继承了 PRB 图幅库的空 间数据结构，采用线—线 间数据结构，采用线 线，面—线属性自动复制 线属性自动复制 技术实现部分继承; 技术实现部分继承; PRB编稿地质图部分继承了PRB图幅库的空 编稿地质图部分继承了PRB （ 4 ） PRB 编稿地质图部分继承了 PRB 图幅库的空 间数据结构， 间数据结构，同时采用对半结构化数据的提取技 术实现要素类和对象类数据的转换部分继承。 术实现要素类和对象类数据的转换部分继承。
DEM数据质量分析与控制
基于坡度信息的格网数据
主要步骤
1、坡度阀值检测：检测P点周围的(八个)坡度值，判断其是 否正常，也即坡度值是否超过某一预先设定的阀值；
2、局部邻域坡度一致性检测：检查横跨P点的四对坡度差值 的绝对值，以确定是否有差值超过给定的阀值；
3、远邻域坡度一致性检测：检测跨越P点周围八邻域点的每 个点的坡度差值是否超过给定的阀值。
数据质量分析
与控制
质量控制是DEM生产中最关键的环节之一， DEM精度的好坏事实上取决于D原始数据的质量是最主要的因素.
不管采用何种测量方法，测量数据总会包含各种 各样的误差，DEM数据也不例外，这些误差从不同 方面影响了DEM原始数据的质量，而DEM原始数据 的质量又将严重影响最终DEM产品及其派生产品的 精度或保真度，因此必须予以专门的处理。
Ac (DEM ) f (S, M , R, A, Ds , Dn ,O) 式中：Ac表示DEM的精度；
S表示DEM表面的特征；
M表示DEM表面建模的方法；
R表示DEM表面自身的特性（粗糙度）；
A，Ds，Dn表示DEM原始数据的三个属性（精度、 分布和密度）；
O表示其他要素。
原始数据误差处理
DEM原始数据的质量可使用原始数据 的三个属性(即精度、密度和分布)的质量来 衡量。
DEM质量检查方法
目视检查
由计算机生成DEM数据的可视化形式，由人工进行 判断与检查。
半自动检查(交互式检查)
基于趋势面与三维可视化的方法，以及基于等高线拓扑关系的方 法都属于此类。在全数字摄影测量及交互式摄影测量生产DEM的方法 中，使用左右正射影像零立体对DEM的检测手段也属于这类型方法。
自动检查
涉及DEM原始数据质量的重要因素是 数据点自身的精度。
如何对地理空间数据进行质量控制
如何对地理空间数据进行质量控制地理空间数据质量控制是现代地理信息科学领域的重要课题之一。
随着地理空间数据在各个领域的广泛应用，质量控制的重要性愈发凸显。
本文将从数据采集、数据处理和数据验证三个方面来探讨如何对地理空间数据进行质量控制。
一、数据采集对地理空间数据进行质量控制的第一步是确保采集到的数据具有高准确性和完整性。
在数据采集前，需要明确采集目的和需求，确定采集区域和时间，并制定详细的采集计划。
采集人员需要经过专业培训，掌握地理数据采集的方法和技巧。
在数据采集过程中，应使用高精度的测量仪器和设备，确保采集到的地理数据具有高度准确性。
同时，采集环境应尽量避免干扰和干扰源，避免造成数据误差。
二、数据处理数据采集完毕后，需要进行数据处理，包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。
数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、去除冗余和修正错误，保证数据的准确性和一致性。
数据整合是指将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据集。
数据转换是指将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式，以满足特定需求。
在数据处理过程中，应根据专业知识和经验，采用合适的方法和工具进行数据处理，以确保数据处理结果的准确性和可靠性。
同时，需要进行必要的质量检查和验证，以确保数据处理结果符合预期要求。
三、数据验证数据验证是对处理后的数据进行质量检查和验证，以确认数据的准确性和可靠性。
数据验证可以通过与实际情况的对比、与其他已验证数据的对比或使用专业的验证工具来进行。
在数据验证过程中，可以采用可视化手段，如地图、图表等，对数据进行分析和比较，以发现数据的潜在问题和错误。
同时，可以进行统计分析和空间分析，对数据进行进一步的验证和评估。
数据验证的结果应以适当的方式记录和报告，以供后续使用和参考。
对于不符合要求的数据，需要进行修正或重新采集，直到符合要求为止。
总之，对地理空间数据进行质量控制是确保数据的准确性和可靠性的关键步骤。
通过规范的采集、处理和验证流程，可以有效地提高地理空间数据的质量，为各个领域的应用提供可靠的数据支撑。
简述空间数据误差来源与数据质量控制方法
简述空间数据误差来源与数据质量控制方法空间数据是指以地理位置为主要特征的数字化信息，是现代地理空间信息技术的核心技术和重要基础设施。
空间数据具有客观性、可重复性、模糊度和相对性等特点。
因此，它在时空维度上贴近实际，有助于对社会实体在空间尺度上进行研究和分析。
然而，由于现有技术和设备的局限性，空间数据的误差问题也很常见。
这可能是由于采集设备的性能，例如未考虑斜坡陡峭的技术限制，性能，例如精度限制和采样间隔，甚至是误报，例如超限引起的，以及由于人为原因导致的误报，如设置误差和输入误报。
此外，抽样误差也是影响空间数据质量的主要原因。
空间数据中存在着大量潜在误差，例如观测时间，测量、模型和计算误差。
采样误差是由于采样率不一致或采样无效率造成的，从而影响空间数据的准确性和完整性。
此外，由于计算机技术的发展，许多地理空间分析技术可以运用在空间数据中，它可以将空间数据的属性和空间结构相结合，更好地呈现出有用的信息，但是这些信息也受到数据误差的影响。
因此，可以采取一些措施来控制空间数据质量，以减少误差对空间数据产品的影响。
针对不同来源的空间数据误差，可以采取不同的数据质量控制方法。
首先，可以采用数据质量检查方法，以及具有负责任的质量控制策略来检测和控制空间数据的质量。
其次，可以使用模糊集理论和蒙特卡洛模拟等技术，对数据的误差进行定量化衡量，并使用现有的空间分析技术和空间可视化技术，对数据的质量进行可视化分析。
此外，可以使用多元统计分析和模糊集理论相结合的方法，从数据的视角对空间数据误差进行定量化分析，以及通过优化方法来分析空间数据的分类特征和空间模式，进一步提高空间数据的质量。
综上所述，空间数据误差可能有多种来源，如技术误差、人为误差和抽样误差等，而这些误差也会影响空间数据的质量。
因此，应采取有效的数据质量控制策略，包括数据质量检查、定量化衡量、可视化分析及定量分析，以及通过优化技术对空间数据进行分类和模式分析，以降低空间数据误差对空间数据产品质量的影响，进而保证空间数据的准确性和完整性。
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。
测绘技术的数据质量控制与检查技巧
测绘技术的数据质量控制与检查技巧在现代社会中，测绘技术扮演着重要的角色。
测绘技术的发展不仅为我们带来了精确的地图和空间数据，还为各种行业提供了宝贵的信息。
然而，任何一项技术都会面临数据质量的问题，而数据质量对于测绘技术的应用至关重要。
在这篇文章中，我们将讨论测绘技术的数据质量控制与检查技巧。
首先，了解数据质量的定义和标准是非常重要的。
数据质量是指数据合规性、准确性、一致性、完整性和可靠性等方面的度量。
对于测绘技术来说，数据质量的标准是非常高的，因为它们通常需要在大规模地理信息系统中使用。
因此，我们需要采取一系列的控制措施来确保数据质量。
数据质量控制的第一步是数据采集和处理过程中的严格控制。
在现代测绘中，使用各种高精度的测量仪器和传感器来采集数据。
然而，即使是最先进的技术也无法完全避免误差。
因此，操作人员需要受过专业培训，熟悉测绘仪器和软件的使用方法，并且在采集数据时要遵循一定的规范操作流程。
数据质量控制的第二步是数据的处理和分析过程。
这个阶段涉及到对采集到的数据进行校正、筛选和整合。
其中，校正是非常重要的一步，因为它可以消除仪器误差和环境因素对数据的影响。
在进行数据校正时，我们需要使用合适的数学模型和算法，以及精确的参考基准。
同时，我们还需要做好数据筛选的工作，将异常值和无效数据排除在外。
数据质量控制的第三步是数据的验证和验证。
验证是指利用独立的方法和数据源对测量结果进行验证，以确保其准确性和一致性。
例如，在地理信息系统中，可以使用卫星影像和地理遥感数据来验证地图的准确性。
在验证的过程中，我们需要进行精确的比较和分析，以确定是否存在误差和差异。
检查是数据质量控制的最后一步，也是最重要的一步。
通过审查和验证数据，我们可以发现数据中的错误和不一致性，并采取相应的措施进行修正。
检查的方法包括人工检查和自动检查。
人工检查需要专业的测绘人员进行，他们可以通过对数据的可视化和统计分析来发现潜在的问题。
自动检查则是利用计算机软件和算法来进行，可以高效地发现数据中的错误和异常。
空间数据误差和质量控制
实例
c1 25
20
15
10
5
0 0
10
20
单位图幅的总缺陷数C控制图
UCL=23.44 CL=12.73
LCL=2.03 30 Number
c2 16 12
8 4 0 -4
0
10
Hale Waihona Puke 20单位图幅位置精度的总缺陷数C控制图
UCL=12.32 CL=5.37
LCL=-1.58 30 Number
谢谢
22
2 重缺陷——单位产品的重要质量特性不符合规定， 或者单位产品的质量特性严重不附和规定，对用户 有重大影响。
3 一般缺陷——单位产品的一般质量特性不符合规 定，或者单位产品质量特性不符合规定，对用户使 用有轻微影响。
（五） 质量评定
1 单位产品质量评定 2 检验批质量判定 3 检查验收报告
（三） 空间数据之间关系正确的 检验
检测时可将回放图与源图套合或采用屏 幕漫游目视检查以及计算机程序检查面 状要素是否封闭、线状要素是否连续、 同一地物在不同图幅的分类、图层属性 是否相同。
（四） 缺陷分类
1 严重缺陷——单位产品的极重要质量特性不符合 规定，或单位产品的质量特性极不符号规定，以致 不经返工处理不能提供用户使用。
3. 空间数据之间的关系
1 空间实体的点线面类型定义必须正确。 2 保证多边形空间实体的封闭性。 3 保证线状空间实体的连接性。 4 保证组合实体与基础图形要素之间的正
确相关性，比如组合实体“建筑物”由 建筑物外墙线、其标识码、门牌号等基 本要素组成。
5 保证编码不重复（组合实体、基础图形要素） 6保证符合组合实体间和基础图形要素之间的关
系原则，其中包括：
FME空间数据检查解决方案
安图FME数据检查解决方案安图基于FME数据检查方案，已有上海、南京、杭州、四川、重庆、青岛等多个成熟的省市的经验累积。
其中不乏有规划专题数据、地形数据、地籍数据及其他测绘类数据格式。
其中数据在线检查支持以交互式、批量进行，支持多用户并行检查；基于检查的内容和结果，形成内容清晰、易于错误定位、提供一定错误修正指导的检查报告和部分统计评价结果。
一、基于FME的数据检查特点●支持的数据格式多样●检查模式灵活●功能定制快速、高效●多样的参数化控制●后期维护成本低●支持二次开发二、利用FME的数据检查形式基于FME的检查形式分2大类：●Web在线检查●单机版检查三、利用FME的数据检查结果利用FME的数据检查结果，也分为两类：●标示型结果在图形上进行标示，或者将错误数据拷贝到指定文件或者图层中。
参考图如下：统计型结果数据批量运行检查，或者数据进行数十种检查内容时，fme支持将输出如excel表格格式的检查结果统计报表，或者辅助完成数据的质量等级评定工作。
统计型参考图如下：四、检查内容总结综合多个项目的检查实例，总结常用的检查项如下：(1) 整体完整性检查根据数据库设计及数据的特点，检查数据的目录组织结构、文件命名、数据分层是否正确或是否符合入库要求；数据现势性是否符合要求，数据源时点和数据完成时点是否符合要求。
检查不同比例尺空间数据坐标系是否符合相关要求；投影方式的选择及参数的设置是否正确。
检查相邻分幅的同一数据层实体的接边精度是否符合要求，行政界线接边要以民政勘界成果为基础，要求边界不重不漏，低精度数据应服从高精度数据。
系统还应支持对各级接边质量进行检查，保证各级接边质量。
检查的内容包括：●数据目录结构正确性●文件命名正确性●数据要素分类分层是否完整（所有要素都要有要素编码）●数据现势性情况●坐标系是否符合空间数据库要求●空间图形与行政界线的重合性(2) 标准正确性检查检查不同粒度数据的地理覆盖范围是否完整、无遗漏；表格数据是否无遗漏和无多余；元数据是否无遗漏和无多余。
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，它包括地理信息系统（GIS）所使用的各种数据类型，如地理坐标、地形、地貌、地物属性等。
在现代社会中，空间数据在各个领域中扮演着重要的角色，如城市规划、环境保护、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。
本文将详细介绍空间数据的质量标准和相关的数据质量评估方法。
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真实世界的一致性程度。
精确性可以通过比较实际测量值和数据值之间的差异来评估。
例如，通过测量实际地理坐标与空间数据中的坐标进行比较，可以评估空间数据的精确性。
2. 完整性：空间数据的完整性是指数据中是否包含了所有需要的信息。
完整性可以通过检查数据是否存在缺失、空值或者错误值来评估。
例如，在一个城市地图中，如果某个区域的地理要素缺失或者错误，就会影响到数据的完整性。
3. 一致性：空间数据的一致性是指数据中的各个要素之间是否具有逻辑上的一致性。
一致性可以通过检查数据之间的关联关系和逻辑关系来评估。
例如，在一个道路网络数据中，道路之间的连接关系和道路等级应该是一致的。
4. 可用性：空间数据的可用性是指数据是否易于获取和使用。
可用性可以通过检查数据的格式、存储方式和访问方式来评估。
例如，如果数据存储在一个难以访问的数据库中，就会影响到数据的可用性。
5. 可信度：空间数据的可信度是指数据的可靠性和可信程度。
可信度可以通过检查数据的来源、采集方法和数据处理过程来评估。
例如，如果数据来源于可靠的测量仪器和专业人员的采集，就可以提高数据的可信度。
三、空间数据质量评估方法1. 数据采集：在进行空间数据质量评估之前，首先需要进行数据采集。
数据采集可以通过现场测量、遥感技术、地理信息系统等方法进行。
采集到的数据应该包括地理坐标、地物属性、地形、地貌等信息。
2. 数据清洗：数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，去除错误、重复、缺失等问题。
点云及空间数据质量检查软件技术方案
点云及空间数据质量检查软件技术方案2017年06月修订历史目录1.项目概述 (1)1.1.项目背景 (1)1.2.建设目标 (1)1.3.项目需求 (1)2.系统总体架构 (1)2.1系统采用的关键技术 (1)2.1.1.C/S架构 (1)技术 (2)2.1.3.ArcGIS平台 (2)2.1.4.点云数据技术 (2)2.2软件框架设计 (3)2.1.5.数据层 (3)2.1.6.平台层 (4)2.1.7.应用层 (4)2.1.8.结果层 (4)2.3软件界面设计 (5)2.3.1软件登录 (5)2.3.2系统界面 (5)3.数据组成分析 (6)3.1文件目录 (6)3.2点云数据 (6)3.3DEM数据 (7)3.4等高线数据 (7)3.5元数据 (7)4.软件功能需求 (8)4.1点云数据检查 (8)4.1.1岸边低于水面高程检查 (8)4.1.2异常点检查 (8)4.1.3图幅范围检查 (9)4.1.4高程量取工具 (9)4.1.5数据坐标系检查 (9)4.1.6点云密度检查 (9)4.1.7点云接边检查 (9)4.2DEM数据检查 (10)4.2.1接边检查 (10)4.2.2图廓检查 (10)4.2.3坐标系检查 (11)4.2.4精度检测 (12)4.2.5点云套合检查 (12)4.3等高线数据检查 (13)4.3.1接边检查 (13)4.3.2丢漏检查 (13)4.3.3高曲矛盾检查 (14)4.3.4相交、打折检查 (14)4.3.5高程点进水检查 (14)4.3.6水系和等高线关系检查 (14)4.3.7赋值正确性 (14)4.3.8精度检测 (14)4.4元数据检查 (15)4.4.1必填项检查 (15)4.4.2固定项检查 (15)4.5数据批量分析 (16)4.5.1单幅批量分析 (16)4.5.2多幅批量分析 (17)5.项目工期计划 (17)1.项目概述1.1. 项目背景在生产数据的过程中，如何保证点云数据的精度以及质量，是关系到最终数据结果能够实际应用的一个关键因素，目前的检查方式大部分为人工判读检查，不仅效率低下，并且需要大量的人力，同时无法保证检查的结果正确性，因此，需要一套检查工具，能够对点云数据进行精度以及质量检查，解放劳动力，提高效率。
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ArcGIS Data Reviewer使用
一．检查项
二．自动化的数据检查
三．批量化的数据检查 四．可视化的数据检查
检查项
自动数据检查
a) 选择检查项 b) 配置检查项 c) 运行检查项 d) 选择参与检查要素
自动数据检查
两个选项
浏览要素 直接写入ReViewer Table
浏览要素
为什么选择Data Reviewer进行质量控制？ 1、Data Reviewer是ArcGIS DeskTop和ArcGIS Server的扩展。 2、Data Reviewer具有以下特点： a) 即拿即用，无需开发 b) 灵活配置，多样组合 c) 自定义扩展满足特殊需求 d) Windows服务、自动任务排列 e) 服务器端检查任务，客户端调用 f) 符合作业流程
存储
ReViewer 要素集 ReViewer 表 表集
ArcGIS Data Reviewer
ReViewer 会话
与编辑会话类似
与数据的交互
执行质检、存储结果 质检库多个质检会话
ArcGIS Data Reviewer
质检表
数据检查的核心
记录异常或错误 记录更正和核查状态 错误导航
单一选择要素
Reviewer Table提交按钮
选择检查状态
选择数据集
浏览数据集按钮
使用对话框浏览要素
提交到 Reviewer Table
浏览要素
提交到表格
可视化的数据检查——标记缺失要素
可视化的数据检查——捕获缺失信息
允许Reviewer捕获完整的几何信息 几何信息存储在ReViewer要素数据集中
按照预定时间执行批处理工作
可视化的数据检查
• 提交记录
• 标记缺失要素
• 捕获缺失几何信息 • 使用多边形格网引导检查
可视化的数据检查
为什么需要可视化检查
人有主观能动性
允许比对原始数据 验证数据完整性和精度
需要具备什么
关于数据本身和数据的背景知识 对规范深刻的理解
可视化的数据检查——提交记录
修正
ArcGIS Editor 工具 记录修正状态 审核 记录审核验证结果
ArcGIS Data Reviewer
质检分类
空间关系检查 属性检查 要素完整性检查 元数据检查
批处理质检文件（Batch jobs）
组织、存储质检规则 一次定义，多次使用
ArcGIS Data Reviewer
天津市地理国情普查项目
天津市地理国情普查项目
检查类型
要素
要素间
要素类 Schema 字段定义、空 间参考等 类型、命名、 冗余等
属性记录
几何
同层要素类
不同层要素类
属性域
极短线、极小 面等
同层要素间约 束关系
不同图层要素 间约束关系 中心线和范围 面
空值
孔洞
重点、重线、 重面 相邻面属性不 应完全一致
子类
要素类或表中的对象分组
行为一致
子类型字段定义
− 字段类型为整型 − 各个字段可设置不同的缺省值和属性域
ArcGIS Data Reviewer
ArcGIS Data Reviewer简介
我能得到什么？
– 基于工作流的规则（Check） – 交互式工具 – 跟踪错误
对我的意义？
– 节省时间/金钱
空间数据规范控制与质量检查
董晓非
目录
一．空间数据质量控制
二．ArcGIS Data Reviewer
三．案例
一、空间数据质量控制
空间数据质量控制
ArcGIS中传统方法：
–拓扑 –属性域 –子类
ArcGIS Engine开发质量控制软件
–自行编写质量控制算法 –利用ArcGIS 拓扑规则
大家自行思考：目的、现实意义、质量控制的时机！
CC、GB、GBCC对照
几何异常
默认值
自相交、自重 叠、伪节点等
接边
复合图形采集长度、宽 度、面 Nhomakorabea限制天津市地理国情普查项目
天津市地理国情普查项目
DataReviewer （41）
自定义
检查项对应多 图层的批量检 查方案
扩展（19）
整体工艺流程
数据标准与模型 影像管理与应用
数据质量控制
DataReviewer 质量控制
拓扑
利用空间拓扑关系进行质量控制的例子
海岸线与国界
道路与桥梁必须重合 公共汽车线路与道路必须重合 …… 比如图斑不能相互压盖
属性域
定义一个属性字段的合法属性值 在Geodatabase级别上定义 两种类型
− 编码值属性域(Coded Value) − 范围属性域（Range）
Batch Validation Manager
Report Feature Widget
Dashboard widget
ArcGIS Pro Data Reviewer
ArcGIS Pro 中的Data Reviewer
ArcGIS Pro
ArcGIS Pro
案例
国情普查内容
1、地形地貌普查
ArcGIS Data Reviewer for Server
安装使用方法：
1、安装； 2、将*.sd文件发成服务；
ArcGIS Data Reviewer for Server
3、使用DRS Configuration Utility工具，进行SOE扩展部署。
ArcGIS Data Reviewer for Server
– 减少工作量
标准扩展
– ArcGIS for Desktop – ArcGIS for Server – ArcGIS Pro
ArcGIS Data Reviewer for Desktop
安装授权
ArcGIS Data Reviewer
处理和评估空间数据质量的系统
检查 自动化检查 批量化检查 可视化检查
ArcGIS Data Reviewer for Server
4、确认SOE扩展是否安装成功。
ArcGIS Data Reviewer for Server
ArcGIS Data Reviewer for Server
1、BatchValidation
在ArcGIS Server端执行批量检查工作；包括执行批处理文件、查看批处理 文件执行结果、制定Job（一次批处理文件执行）执行计划，修改计划项。
天津市地理国情普查项目
项目需求：
1、天津市按地方需求对国家要求的采集内容进行扩充，对采集 指标进行了细化，造成覆盖图斑及要素个数剧增。 2、国家要求覆盖和要素采集工作须在2014年底前完成，工期紧 。 3、人工检查耗时耗力，且很多问题是不太可能通过人工检查实 现的。 4、虽然国普办提供了检查软件，但此软件是针对国家标准数据 编写的，检查方案不可更改，完全不适用于天津市标准数据。
2、Dashboard
对检查出来的错误进行统计。
3、ReviewerResults
将数据写入到Reviewer工作空间，查询Reviewer工作空间中的要素和表。
4、Utilities
创建Session、获得Session列表、获取质检状态列表。
ArcGIS Data Reviewer API for Flex/Javascript
一次查看一条记录 将所有记录都写入ReViewer Table 或者只写入当前记录
批量数据检查
创建新的批处理工作文件
打开已经存在的批处理工作文件 插入批出工作文件
将一个批处理的内容附加到 另外一个批处理
批量数据检查
运行批处理工作
批量数据检查-ReViewer服务
Windows 服务
Revdataset --> Revtableline, Revtablepoint, Revtablepoly
ReViewer Table 工具集
可视化的数据检查
创建检查格网
ArcGIS Data Reviewer for Server
安装授权
ArcGIS Data Reviewer for Server
查清实地地表的高程、坡度和坡向，地貌类型空间分布状况。
2、地表覆盖普查
例：实地面积大于等于100平方米的耕地、园地、林地和草地等4大类 植被覆盖类型的类别、位置、范围和面积。
3、地理要素普查
例：实地面积大于等于100平方米的房屋建筑的层数、状态、结构、 用途、建筑年代等。
4、重要地理市情监测
例：污染源、大气环境、水环境、噪声污染等方面生态环境监测。
总结
ReViewer 主要构成内容
自动化和可视化质检工具集 ReViewer 工作空间 ReViewer 会话 ReViewer 表
ArcGIS Data Reviewer
自动化、可视化质检工具
ArcGIS Data Reviewer
ReViewer 工作空间
Geodatabase
多种空间数据库格式 和源数据库可以是同一个库 质检工作开始之前指定 要素数据集