空间数据质量与元数据
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。
GIS试卷题目及答案
GIS试卷题目及答案1、空间信息技术包括哪三部分？1）卫星定位系统2）地理信息系统3）遥感技术2、空间实体具有哪些基本特征？P631）空间位置特征。
（表示空间实体在一定的坐标系中的空间位置或几何定位，包括空间实体的位置、大小、形状和分布状况等。
）2）属性特征。
（是与空间实体相联系的、表征空间实体本身性质的数据或数量，如实体的类型、语义、定义、量值等。
）3）时间特征。
（是指空间实体随着时间变化而变化的特性。
）4）空间关系特征。
（在地理空间中，空间实体一般都不是独立存在的，而是相互之间存在着密切的联系。
这种相互联系的特性就是空间关系。
包括拓扑关系、顺序关系和度量关系。
）3、数字地形分析和数据高程模型P2361）数字地形分析（DTA）是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。
其主要内容有两方面：一是提取描述地形属性和特征的因子，并利用各种相关技术分析解释地貌形态、划分地貌形态等；二是DTM的可视化分析。
根据分析内容，常用的数字地形分析方法有①坡面地形因子提取②特征地形要素提取③地形统计特征分析。
2）数字高程模型（DEM）是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表示），高程数据常常采用绝对高程（即从大地水准面起算的高度）。
①从狭义的角度定义，DEM是区域表面海拔高程的数字化表达。
②从广义的角度定义，DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。
4、目前，地理空间数据的概念模型大致分为哪三类？P65 1）场模型，用于描述空间中连续分布的现象。
2）对象模型，用于描述各种空间地物。
3）网络模型，可以模拟现实世界中的各种网络。
5、GIS系统应该具备的功能有哪些？P91)数据采集功能。
2)数据编辑与处理。
3)数据存储、组织与管理功能。
4)空间查询与空间分析功能。
5)数据输出功能。
6、数字地形分析是怎样一种信息数据模型数字地形分析（DTA）是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。
第9讲地理空间数据质量
准确度（Accuracy）
– 测量值与真实值的接近程度
accuracy与precision的区别
A: 三个标点都击中靶心，并且彼此距离很近 高accuracy、高precision B: 三个标点都击中靶心，但是彼此距离较远 高accuracy、低precision C: 三个标点都未击中靶心，但是彼此距离很近 低accuracy、高precision D: 三个标点都未击中靶心，并且彼此距离较远 低accuracy、低precision
四、GIS空间数据误差来源于哪里？
误差（Error）
– 测量值与真值之差异称为误差
精确度（Precision）
– 中误差：测量值的离散程度 – 对现象描述的详细程度
准确度（Accuracy）
– 测量值与真实值的接近程度
不确定性（Uncertainty）
– 数据的误差及其随机性 – 数据的不完整性 – 概念的模糊性
四、GIS空间数据误差来源于哪里？
阶段 误差来源
类别间的不明确、边界误差（不规则数据分 类方法引起） 数据 操作 多层数据叠加误差 多边形叠加产生的裂缝（无意义多边形） 各种内插引起的误差 数据 输出 成果 使用 比例尺误差、输出设备误差、媒质不稳定
（如图纸伸缩） 用户错误理解信息、不正确使用信息
六、GIS空间元数据
5、空间元数据的获取
（1）三阶段 （2）获取方法
键盘输入 关联法 数据收集前，得到的是根据要建设的数据库的内 容而设计的元数据，包括数据类型、数据覆盖范 围、使用仪器说明、数据变量表示、数据收集方 法、数据时间、数据潜在利用等。
数据收集中，随数据的形成同步产生的元数据， 例如在测量海洋要素数据时，测点的水平和垂直 位置、深度、温度等是同时得到的。 数据收集后，根据需要产生的，包括数据处理过 程描述、数据的利用情况、数据质量评估、数据 集大小、数据存放路径等 。
空间数据 数据域 数据集 元数据之间的关系
空间数据数据域数据集元数据之间的关系
空间数据、数据域、数据集和元数据之间存在以下关系：
空间数据是指与空间位置相关的数据，如地理坐标、地图、遥感图像等。
它包含了空间信息和属性信息，可以用于描述和分析地理空间现象。
数据域是指数据的取值范围或有效范围。
对于空间数据，数据域可以包括地理坐标的范围、属性值的范围等。
数据集是指一组相关数据的集合，可以包含多个空间数据对象。
数据集可以按照一定的规则或标准进行组织和管理。
元数据是关于数据的数据，用于描述数据的特征、来源、质量等信息。
对于空间数据，元数据可以包括数据的坐标系、比例尺、数据来源、采集时间等信息。
简单来说，空间数据是数据的一种类型，它具有空间位置信息；数据域定义了数据的取值范围；数据集是相关数据的集合；而元数据则提供了关于数据的描述信息。
这四者相互关联，共同构成了空间数据的完整描述和管理体系。
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
空间元数据
§9.1 元数据的基本概念
二、数据存储
我们所讨论的元数据是以数据的形式存储的，这 不同于以往的元数据。它应尽可能多地反映数据集自 身的特征规律，以便于用户对数据集的准确、高效与 充分的开发与利用。不同领域的数据库，其元数据的 内容会有很大差异。通过元数据可以检索、访问数据 库，可以有效利用计算机的系统资源，可以对数据进 行加工处理和二次开发等。 科学界关于元数据认识的共同点是：元数据的目 的就是促进数据集的高效利用，并为计算机辅助软件 工程（CASE）服务。
层 (Stratum) ：在有序系统中数据层、级别或梯度 序列； 纬度 (Latitude) ：在中央经线上度量，以角度单位 度量离开赤道的距离；
经度 (Longitude) ：经线面到格林尼治中央经线面 的角度距离；
12
§9.1 元数据的基本概念
四、空间元数据概念列举
经圈(Meridian)：穿过地球两极的地球的大圆圈； 坐标(Ordinate) ：在笛卡尔坐标系中沿平行于 X 轴和 Y轴测量的坐标值；
图形 (Graph) ：与预定义的限制规则一致的零维（如 node ）、一维 (link 或 chain) 和二维 (T多边形 ) 有拓扑 相关的对象集；
11
§9.1 元数据的基本概念
四、空间元数据概念列举
数据层(Layer)：集成到一起的面域分布空间数据集， 它用于表示一个主体中的实体，或者有一公共属性 或属性值的空间对象的联合；
投 影 (Projection) ： 将 地 球 球面坐 标 中的空 间 特 征 （集）转化到平面坐标体系时使用的数学转化方法；
投影参数 (Projection Parameters) ：对数据集进行 投影操作时用于控制投影误差、变形实际分布的参考 特征； 地图(Map)：空间现象的空间表征，通常以平面图形 表示；
第5章 GIS中的数据
第二节 数据的测量尺度
比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据，命名 比例数据或间隔数据比较容易转变成次序或命名数据， 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。 数据则不能被转化成次序、间隔数据或比例数据。
图5-3：各种数据测量尺度以及其制图表现
第三节 空间数据的质量
空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣， 空间数据是GIS系统的血液，空间数据质量的优劣，决定着系统分析质量 GIS系统的血液 以及整个应用的成败。 以及整个应用的成败。 一、数据质量的基本概念 衡量数据质量的标准： 衡量数据质量的标准： 准确性（Accuracy） 1、准确性（Accuracy） 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。依赖于 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 测量的类型和比例尺，用误差（Error）来衡量。 一般而言， 一般而言，单个的观察量或测量量的准确性的估价仅仅通过与可获得的 最准确的测量量进行比较。 最准确的测量量进行比较。 精度（Precision） 2、精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点， 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准 确度也低。 确度也低。 空间分辨率(Spatial 3、空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。空间分辨率可以看 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 的宽度）。 作记录变化的最小距离，通常由最小线的宽度来确定（0.1mm的宽度）。在一 个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来 确定的，像素的边长。 确定的，像素的边长。
空间数据采集以及处理方法方法
二、空间数据质量评价
1、空间数据质量标准
空间数据质量标准是生产、使用和评 价空间数据的依据，数据质量是数据整体 性能的综合体现。目前，世界上已经建立 了一些数据质量标准，如美国FGDC的数据 质量标准等。
空间数据质量标准的建立必须考虑空间 过程和现象的认知、表达、处理、再现等 全过程。
空间数据质量标准要素如下：
曲线数据的压缩 面域栅格数据的压缩 面域邻接线段的删除
数据属性的重 新分类和空间 图形的化简需 要对数据进行 压缩 相邻界线的删
除
共同属性的合
并
3、空间数据处理的方法-压缩处理
面域邻接线段的删除
4、空间数据处理的方法-类型转换
网格尺寸的确定
矢量向栅格转换
点的网格化 直线网格化
多边形网格化
栅格向矢量转换
错误检查主要方法 ⑴叠合比较法 ⑵目视检查法
⑶逻辑检查法
二、空间数据处理
数据处理的概念 数据处理的内容 数据处理的意义
对采集的各种数据，按 照不同的方式方法对数 据进行编辑运算，清除 数据冗余，弥补数据缺 失，形成符合用户要求 的数据文件格式
数据处理的概念 数据处理的内容 数据处理的意义
数踞编辑 数据压缩 数据变换 数据格式转换 空间数据内插 边沿匹配 数据提取
2、与数据质量相关的几个概念
（1）误差(Error)：误差反映了数据与真实 值或者大家公认的真值之间的差异，它是 一 种常用的数据准确性的表达方式。
（2）数据的准确度(Accuracy)：数据的准 确度被定义为结果、计算值或估计值与真 实值或者大家公认的真值的接近程度。
（3）数据的精密度(Resolution)：数据的精 密度指数据表示的精密程度，亦即数据表 示的有效位数。它表现了测量值本身的离 散程度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中山大学 遥感与地理信息工程系
空间数据质量 元数据
空间数据
空间数据是有关空间位置、专题特征以及 时间信息的符号记录。
空间数据质量是指空间数据在表达空间位 置、专题特征以及时间信息时能够达到的准确 性、一致性、完整性，以及他们三者之间同一 性的程度。
空间数据的质量具有相对性。
性 质 元数据应尽可能多地反映数据集自身的特征规律。
作 用 通过元数据可以检索、访问数据库，可以有效的 利用计算机资源，可以对数据进行加工处理和二 次开发等。
元数据的类型（1）
分类标准
类型
1、科研型元数据 内容 2、评估型元数据
3、模型元数据 描述对象 1、数据层元数据
2、属性元数据 3、实体元数据
封闭状不相切链环或弧段序列；
非相切线段或由结点区分的弧段构成的有 方向无分支序列；
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。
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)
数据类型指该数据能接受的值的类型。
对象Object
指地理实体的部分或整体的数字表达。
实体类型 Entity type 点Point
对于具有相似地理特征的地理实体集合的定义 和描述。
确定位置的0维地理对象。
结点Node
拓扑连接两个或多个链或环的一维对象。
标识点 Label 显示地图或图表时用于特征标识的参考点。
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。
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
元数据的类型（2）
分类标准
类型
在系统 1、系统级别元数据 中的作用 2、应用层元数据
元数据的 1、控制层元数据 作用 2、说明元数据
空间元数据的概念和标准
名称
空间数据Geospatial data 类型 Type
概念 用于确定具有自然特征或者人工建筑特征的地 理实体的地理位置、属性及其边界的信息。
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。
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。
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
空间 特征
✓ ✓
✓ ✓ ✓
时间 特征
✓
✓ ✓ ✓ ✓
专题
特征
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
空间数据质量评价矩阵表
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
测量数据的质量问题
系统 误差
操作 误差
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
空间数据使用中的误差
✓ 对数据的解释过程 ✓ 缺少文档
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
名称 线 Line 线段 Line segment 线 String
弧 Arc 链 Link 环 Ring
链环 Chain
概念 一维对象的一般术语； 两个点之间的直线段；
由相互连接的一系列线段组成的没有分支 线段，线可以自身或与其他线相切； 由数学表达式确定的点集组成的弧状曲线；
两个结点之间的拓扑关联；
元数据
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 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。
几个概念
➢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。
➢数据的准确度 ——结果、计算值、估计 值与真实值之间的差异。
➢数据的精密度——数据表示的精密程度， 亦即数据表示的有效
位数。 ➢不确定性——关于空间过程和特征不能
被准确确定的程度。
空间数据质量评价
空间数据质量标准要素
✓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