地理信息系统概论GIS中的数据

准确性（Accuracy） 精度（Precision） 空间分辨率（Spatial Resolution） 比例尺（Scale） 误差（Error） 不确定性（Uncertainty）
空间数据质量的相关概念(2/7)
准确性（Accuracy）
– 一个记录值（测量或者观察值）与它的真实值 之间的接近程度；
– Temporal dynamics (variations in time).
空间特征
是GIS区别于其它的软件的根本特征 是由于地物或现象的空间分布所带来 通常是通过特定空间参照系下的坐标直 接表达 基于坐标的派生数据
– 定量的度量信息：面积、周长、质心、距离 等
– 定性的空间关系：拓扑关系、方位关系
空间数据质量的重要性
Spatial Data Input and
Management
Geographic Database
Output: Display
Query and Analysis
Help Prevent “Garbage in，Garbage out！”
GIS
空间数据质量的相关概念(1/7)
– GIS中数据的不确定性包括：位置的不确定性、 属性的不确定性、时域的不确定性、逻辑上的 不一致性以及数据的布完整性；
空间数据质量问题的来源（1/2）
空间现象自身存在的不稳定性
– 分布的不确定性、属性类型划分和表达多样性 等；
空间现象的表达
– 测量误差、地图投影、数值采样和量化等；
空间数据处理中的误差
– 不参照某个固定点，而是按间隔表示相对位置的数。 按间隔量测的值相互之间可以比较大小，并且它们 之间的差值大小是有意义的
比率(Ratio)量
– 比率测量尺度的测量值指那些有真零值而且测量单 位的间隔是相等的数据。
数据的测量尺度(2/2)
Qualitative Ordinal Quantitative
CB-GIS和PB-GIS
时间特征
空间数据涉及时间特征的几个方面
– 地物的生命周期（产生、消亡） – 地物的移动（移动点） – 属性的时效性
相关的问题
– 时间关系时空关系
时态GIS
– 数据模型是其关键（时空立方体模型等）
专题属性特征
地物所固有的，不是由于地物空间分布 所带来的特征 如某地的年降雨量、土地酸缄类型、人 口密度、交通流量、空气污染程度等。 这类特征在其它类型的信息系统中均可 存储和处理 专题属性特征通常以数字、符号、文本 和图像等形式来表示
GIS数据测量尺度示例
Point
Line
Each dot represents
30 40 50
500 persons
Contour
5 10 15
Flow
Proportional symbols
Large Medium Small
Highway Road Street
Town
Q Airport
Road Boundary River
在GIS的几个主要因素中，数据是一个极 为重要的因素。在计算机软件、硬件环 境选定之后，GIS中数据质量的优劣，决 定着系统分析质量以及整个应用的成败。 GIS提供的空间数据的分析方法被广泛用 于各种领域，用于决策领域的数据，其 质量要求应该是可知的或可预测的。 研究空间数据质量的目的在于加强数据 生产过程中的质量控制，提高数据质量
数据输入 数据存储 数据处理
数据输出 数据使用
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
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
分类间隔不合理 多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差 比例尺太小引起的误差
输出设备不精确引起的误差 输出的媒介不稳定造成的误差
样的纪录数字在效率上是冗余的；
例如：在设计精度为0.1mm的数字化仪上测量返回的坐 标数据为（10.11mm,12.233mm），其中就含有冗余的 数据；
空间数据质量的相关概念(4/7)
空间分辨率（Spatial Resolution）
– 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辨识的 差异；
– 空间分辨率可以看作是记录变化的最小幅度；
对数据所包含的信息的误解 对数据信息使用不当
空间数据的误差分析（1/3）
空间数据误差的类型（1）
– 空间数据误差分为：几何误差、属性误差、 时间误差和逻辑误差；逻辑误差和几何误差 为GIS特有
– 逻辑误差：语义角度判断数据的合理性
空间数据的误差分析（2/3）
空间数据误差的类型（2）
– 几何误差：空间数据表达的位置信息误差， 在二维平面上主要反映在点（位置）误差和 线（位置）误差上；线误差分布可以用 Epsilon模型（等宽）或者误差带模型（不等 宽）来描述
图：折线和曲线的误差 图：折线误差的分布（误差带模型）
图：曲线的误差分布（误差带模型）
空间数据的误差分析（3/3）
其他数据质量问题
– 地图数据的质量问题
»地图固有误差、地图材料变形、地图扫描及数字化 误差；
– 遥感数据的质量问题
»遥感仪器观测过程误差（表现为空间分辨率、光谱 分辨率、几何畸变以及辐射误差等）、图像处理和 解译过程误差（校正匹配、解译判读、分类等）
地理信息系统概论GIS中的数据
空间数据的特点
Coordinate s
Spatially related
– Can be assigned coordinates or any spatial reference.
– On the surface of the earth. – Involves location and organization.
元数据提高数据查找效率
地理信息系统与元数据
基于元数据的GIS功能扩展：
– 差错功能（Debugging） – 数据浏览功能（Browsing or Catalog） – 程序自动生成（Program Generation）
基于元数据的数据集成：
– 基于元数据可以实现对数据自动解释与处理， 使得不同格式、精度、类型的数据可以很好 的协同完成一个指定的任务（？？？）
空间数据元数据内容及示例
。。。 数据生产者 数据生产时间 数据质量 数据组织 空间参照系 数据内容以及其他属性 。。。
元数据的主要作用
帮助数据生产者管理和维护空间数据； 便于数据用户查询检索地理空间数据； 帮助用户了解数据，以便就数据是否能 够满足其需求做出这功能的判断； 提供有关信息，以便用户或者GIS软件进 行数据的处理和转换； 在空间数据及其应用迅速发展的今天， 元数据成为数据共享和有效使用的重要 工具
– 空间分辨率示例：地图上最细线宽度对应的地 理范围，遥感图像上一个像素代表的实际地理 范围大小
空间分辨率示例
Raster Data
1 Pixel
Vector Data Real World
1 pixel = 10mX10m 分辨率 = 10m
10M 10M
空间数据质量的相关概念(5/7)
比例尺（Scale）
– 误差的分析包括: 位置误差（如点、线、多边形 的位置误差）；属性误差；位置和属性误差之
空间数据质量的相关概念(7/7)
不确定性（Uncertainty）
– 对于空间信息科学技术来说，数据的正确性与 错误并存，正常与异常并存，精确与粗糙并存， 质量高与质量低并存，什么时候是正确的，什 么时候不正确的，这些都属于不确定性现象；
空间数据与专题数据
空间数据的时态特征
数据的测量尺度 (1/2)
命名(Nominal)量
– 定性而非定量，不能进行任何算术运算，如一个城 市的名字
次序(Ordinal)量
– 线性坐标上不按值的大小，而是按顺序排列的数， 例如，事故发生危险程度的级别由大到小被标为1， 2，3，…
间隔(Interval)量
– 空间数据的准确性通常是根据所指的位置、拓 扑或者非空间属性来分类的；
– 可以误差（Error）来衡量空间数据的准确性；
空间数据质量的相关概念(3/7)
精度（Precision）
– 数据精度表示数据对现象描述的详细程度
– 数据精度和数据准确性的区别：
»精度低的数据不一定准确度也低； »数据精度如果超出了测量仪器的已知准确度，这
– 地理相关法
利用空间数据描述的地理特征要素自身的相关性
空间数据元数据
元数据（Metadata）是描述数据的数据，如 数据的内容、质量、状况和其他有关特征 的背景信息； 常见的元数据：图书馆卡片、磁盘的标签、 地图的制图元素（图名、图例、比例尺、 制图单位、制图时间等）等； 元数据的内容：对数据集的描述、数据质 量的描述、数据处理信息的说明、数据转 换方法的描述、数据更新、集成等说明
Scale
– Can be from general to specific. – Simple to complex. – A satellite can generate one
terabyte (1012 bytes) of information per day.
Dynamics
– Spatial dynamics (variations in space).
Area
100 20 Population density
High impact Low impact
Swamp Desert Forrest
不同测量尺度数值可以进行的运 算
命名量
==,!=…
次序量
==,!=,>,<…
间隔量
==,!=,>,<,+,-…