GIS教案-第五讲空间数据质量和元数据

元数据方 元数据包含大量有关数据的信息， 法 通过跟踪元数据可以了解数据质 量的状况和变化。
地理相关 用空间数据的地理特征要素自身 法 的相关性来分析数据的质量。如 山区河流应当位于微地形的最低 点。
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数字化过程的质量控制
❖ 数据预处理工作 ❖ 数字化设备的选用 ❖ 数字化对点的精度（<0.1mm） ❖ 数字化限差 ❖ 数据的精度检查(直<0.2mm;曲<0.3mm)
二、空间数据质量评价
数据质量相关的几个概念
（1）误差
误差反映了数据与真实值或大 家公认的真值之间的差异。
（2）准确度
结果、计算值、估计值与真实值之间的差异。
（3）精度
数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。
（4）不确定性
关于空间过程和特征不能被准确确定的程度。
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空间数据质量评价
空间数据质量标准要素
通过全面和深入的研究，他系统地提出了“空间数据与 空间分析的不确定性原理”，后又首次提出了未来地理 信息科学的发展方向之一是“基于不确定性的地理信息 科学”，基于此，史文中被认为是这个领域的国际领跑 人。
中国对空间数据质量与不确定理论亦高度重视。据悉，
国家自然科学基金委、国家测绘局等部门都有意向将地
✓数据情况说明 ✓位置精度 ✓属性精度 ✓时间精度 ✓逻辑一致性 ✓数据完整性 ✓表达形式的完整性
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数据情况说明
要求对地理数据的来源、数据内容 及其处理过程等做出准确、全面和详尽 的说明。
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位置精度
指空间实体的坐标数据与实体真实位 置的接近程度，通常表现为空间三维坐 标数据精度。它包括数学基础精度、平 面精度、高程精度、接边精度、形状再 现精度、像元定位精度。平面精度又分 为相对精度和绝对精度。
空间 特征
✓ ✓
✓ ✓ ✓
时间 特征
✓
✓ ✓ ✓ ✓
专题
特征
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
空间数据质量评价矩阵表 15
空间数据质量问题的来源
✓空间现象自身存在的不稳定性 ✓空间现象的表达 ✓空间数据处理中的误差 ✓空间数据使用中的误差
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空间现象的表达
✓ 定义 变量概念理解的不一致性导致
数据测量误差。
✓ 测量 测量仪器本身有一定的设计精度。 ✓ 表达方式 图形的不合理表达产生误差。 ✓ 物理介质的变化
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数据完整性
指地理数据在范围、内容和结构等 方面满足所有要求的完整程度，包括数 据范围、空间实体类型、空间关系分类、 属性特征分类等方面的完整性。
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表达形式的合理性
主要指数据抽象、数据表达与真实 地理世界的吻合性，包括空间特征、专 题特征、时间特征表达的合理性。
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空间数据质量的评价
数据描述 数据要素 世系(继承性) 位置精度 属性精度 逻辑一致性 完整性 表现形式准确性
操作 误差
偶然 误差
受环境因素、仪器结构、操作人 员的技能等影响。它不能通过重 复观测以检查或消除。
操作误差可通过几何或代数关系 检查其一致性，或通过重复观测 检查并消除操作误差。
它由不可预料、不可控制的因素 引起。可采用随机模型进行估计 和处理。
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空间数据的质量控制
传统手工 图形：目视方法等 方法 属性：逐个检查
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地图数据的质量问题
地图固有误差 如控制点误差、投影物差 材料变形误差 热胀冷缩
跟踪数字化 1、数字化要素对象
图形数字化误差 2、数字化仪 3、数字化操作
扫描数字化 原图质量、扫描精度等
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遥感数据的质量问题
遥感仪器 遥感图像的处理 空间位置和属性方面的误差 和解译
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测量数据的质量问题
系统 误差
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元数据概念
Metadata，原意是关于数据变化的描述， 即关于数据的数据。
目的 1、促进数据集的高效利用 2、为计算机辅助软件工程(CASE)服务。
内容 性质
对数据集的描述；对数据项、数据所有者、数 据生产历史等的说明；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、集成方法等的说明。
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数据处理中的误差
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
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空间数据使用中的误差
✓ 对数据的解释过程 ✓ 缺少文档
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常见空间数据源的误差分析
✓地图数据的质量问题 ✓遥感数据的质量问题 ✓测量数据的质量问题
第五讲 空间数据质量和元数据
空间数据质量 元数据
第一节 空间数据质量
一、空间数据质量的概念 二、空间数据质量评价 三、空间数据质量问题的来源与分析 四、数据质量控制
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一、空间数据质量的概念 所谓空间数据质量是指空间数据在表达实体空间 位置、特征和时间所能达到的准确性、一致性、 完整性和三者统一性的程度，以及数据适用于不 同应用的能力。
‘出门嘴是路’的俗语，目前还没有被科技完全取代，这 是因为空间数据的精确度还达不到应用的要求，使得地理 信息系统不够完善。
空间数据的质量具有相对性。
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空间数据质量已成为一个世界各国高度关注的科学热点、 难题。
关于空间数据质量问题的研究，尽管国际上只是近年才 兴起并引起高度关注，但史文中早于1991年在德国和荷 兰攻读博士学位时就已在这个领域开始探讨。
理信息不确定性及空间数据质量列入未来科学研究与技
术发展规划的主要研究领域之一。
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地理信息科学中,主要理论基础有 地理现象的认知与表达 地学编码与地理坐标系理论 空间数据组织方法与空间分析理论 不确定性理论 本书从理论研究角度深入介绍了其中一个主题-空间数据与空间分析的不确定性原理 内容包括: 不确定性的数学基础 线状目标的位置误差模型 数字地面模型的不确定性 属性不确定性模型 位置与属性不确定性集成模型 空间目标间拓扑关系的不确定性理论 空间叠置分析的不确定性建模,空间 缓冲区分析的不确定性模型 空间数据与分析不确定性的可视化 元数据模型 基于不确定性的空间数据挖掘 地籍数据的质量控制。
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属性精度
指空间实体的属性与其真值相符的 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 标准的正确性、要素属性值的准确性、 名称的正确性等。
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时间精度
指数据的现势性。可以通过数据更 新的时间和频度来表现。
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逻辑一致性
指地理数据关系上的可靠性，包括 数据结构、数据内容，以及拓扑性质上 的内在一致性。