GIS属性数据不确定性及其传播研究

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GIS的应用及研究热点探讨

第26卷第3期2003年6月现　代　测　绘Modern Surveying and MappingVol.26,No.3J un.2003 GIS的应用及研究热点探讨Ξ刘　春1,2,刘大杰1(1同济大学测量与国土信息工程系,上海200092;2同济大学海洋科学博士后流动站,上海200092)摘　要　地理信息系统(GIS)随着信息技术的发展,更加趋于多元化和多学科的交叉发展,本文从GIS应用发展开始,列举与GIS融合的其它信息技术,分析了GIS基础理论和技术研究的热点问题,通过这些问题可以展望未来GIS的进展。

关键词　地理信息系统　计算机系统　信息融合中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-4097(2003)03-0007-041　GIS与相关信息技术的结合GIS是一门综合性技术,它已经与其他技术互相融合。

GIS应用需要利用和集成其他技术,同时,其它信息技术的应用也需要GIS。

GIS与其他技术的融合见表1。

表1　GIS与几种信息技术结合GIS2CAD CAD是一种计算机辅助制图和设计技术,主要用以设计空间位置,表达空间关系;而GIS是一门空间综合管理技术,既可以管理空间位置,又可以管理空间对应的属性信息,并具有很好的对应关系。

GIS2遥感遥感技术是GIS的重要组成部分,它的发展为GIS数据快速更新提供了一个有效的办法,当前In2 SAR的发展更是GIS数据采集的革命。

同时,GIS应用的发展也提高了遥感的数据提取和分析能力。

随着高精度遥感的发展和遥感动态网络的出现,GIS与遥感的结合会更加密切。

GIS2GPS GPS被认为是21世纪影响人类社会12大技术之一,然而GPS如与GIS结合,才能普及它的应用,而不只是停留在大地测量领域,如智能化交通(ITS)中基于电子地图的汽车车内自主导行系统等,同时与GPS结合也提高了GIS动态分析的能力。

GIS2Internet技术基于Internet技术的GIS,即WebGIS已成为GIS发展的重要方向,可以利用Internet在Web上发布和出版空间数据,为用户提供空间数据浏览、查询和分析的功能,从而使GIS的应用更加灵活。

GIS中属性数据不确定性的表示及传播

GIS中属性数据不确定性的表示及传播
张菊清;窦和军
【期刊名称】《黄金地质》
【年(卷),期】2003(009)001
【摘要】不确定性是指关于空间过程和特征不能被准确确定的过程,它是自然界各种空间现象自身固有的属性,如何在GIS数据库中合理的表示不确定性一直是学术界关注的问题.根据数据性质的不同,GIS中数据不确定性可分为定位不确定性和属性不确定性.由于属性数据有定量和定性之分,故相应的属性不确定性可以有2种表示方法:一种是用点误差分析的方法,另一种则是用离散型的数据误差的方法来进行评价.因此可以用标准差来表示定量数据的不确定性,用概率矢量和概率面来分别表示矢量和栅格数据模型中的定性数据不确定性.以此为基础可以很快地导出基于确定的算术运算和逻辑叠加等空间分析操作后的误差传播关系.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】张菊清;窦和军
【作者单位】长安大学,地质工程和测绘工程学院,陕西,西安,710054;长安大学,地质工程和测绘工程学院,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.矢量GIS中属性数据的不确定性分析 [J], 刘文宝;邓敏;夏宗国
2.GIS中矢量数据缓冲区操作的不确定性传播模型 [J], 张保钢;朱凌;朱光
3.GIS属性数据不确定性及其传播研究 [J], 周迪民;林依勤
4.分层递阶近似空间下的GIS属性数据不确定性描述 [J], 廖伟华
5.硐室GIS子系统中属性数据不确定性分析与质量控制 [J], 刘少军;何政伟;石豫川;黄润秋;许强
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GIS中属性不确定性的处理方法及其发展

收稿日期:2001-05-22;修订日期:2001-12-06基金项目:香港理工大学科研基金项目No .1.34.9709、国家高技术研究发展计划(863计划)项目No .2001AA 135081和国家自然科学基金项目No .40023004资助。

作者简介:史文中(1963—　),男,副教授,香港理工大学,目前主要从事GIS ,遥感技术应用研究。

发表论文150篇,著作3部。

文章编号:1007-4619(2002)05-0393-08GIS 中属性不确定性的处理方法及其发展史文中1,王树良1,2(1.香港理工大学土地测量与地理资讯学系,九龙香港;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉湖北　430079)摘　要:　属性数据的不确定直接影响决策的准确性和可靠性,特别是对侧重于属性分析的领域。

在研究属性不确定性的基础上,分析了GIS 中的主要处理方法及其研究进展,具体地就基于GIS 的模型、概率论及数理统计学、模糊集合、云理论、粗集等方法及进展进行讨论。

关键词:　属性不确定性;GIS ;研究进展中图分类号:　P208 文献标识码:　A1　引　言GIS 作为一个空间信息决策支持系统,其应用日益广泛(图1)。

在现实世界中,复杂的地理现象并非全都是空间匀质分布的,且实体多相互混杂,甚至很少界限分明。

纯几何意义上的点、线和面在现实世界并不存在。

GIS 采样获取数据有时不易明确地将其分类,只是对现实世界的一种近似描述。

同时,误差一般指测量值或计算值与真实数据或假定真实数据间的差值,可是获取大量空间数据的真值并不容易,甚至有些严格或绝对意义上的真值往往并不存在。

由于现实世界的位置和属性信息的定位、储存、处理、分析、管理大部分都和GIS 有关,故在GIS 应用过程中,空间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视。

但是多年来,传统的数据处理方法认为空间分布可以用一组离散的点、线和面来表达,通常假设已经检核了属性数据,并把属性不确定性和位置不确定性隔离讨论。

GIS空间平面数据不确定性和质量控制研究

GIS空间平面数据不确定性和质量控制研究本文简单介绍了GIS不确定性的定义、分类及其削弱方法。

討论了三维点、线、面的不确定性，并以空间直线为例，分析了空间直线上任意点和整条空间直线元的不确定性。

说明了地形图数字化误差的来源和削弱方法。

标签：GIS；空间数据；不确定性；数字化1.引言地理信息系统目前已在城市规划管理、交通运输、测绘、环保、农业、制图等方面发挥了重要作用。

随着GIS研究和应用的深入，GIS数据质量以及不确定性问题引起了日益广泛的关注，GIS不确定性的研究内容与体系、数据不确定性的来源、数据不确定性处理方法、空间分析过程中的不确定性传播机理等，已经成为GIS领域的研究热点，特别是三维空间数据不确定性的研究。

2.不确定性的来源和削弱（1）不确定的定义和分类GIS空间数据的不确定性是一种广义的误差，是指GIS中描述的物体与其在现实世界中真实情况的差别。

它包含数值和概念的误差，也包含可度量和不可度量的误差。

其分类可按数据的流程来分，也可按数据的类型分，还可按误差的性质分。

比较常用的是按数据的类型分，可分为位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、逻辑不确定性和数据不完备性。

（2）不确定性的误差来源和削弱GIS空间数据的误差来源主要有采集（含录入）、处理和使用三个环节，其中最主要的是采集和录入过程中的误差。

根据空间要素的几何关系对空间数据进行几何纠正，是削弱系统误差和随机误差影响的有效方法。

对于系统误差，主要进行各种三维变换法，可用多项式模型、同素变换模型、调和函数模型。

对于偶然误差，主要建立直线平行、非平行、直线的长度、平面的面积、四面体的体积等平差模型，并利用条件平差重新分配，以达到减小偶然误差的效果。

3.三维空间数据的不确定性分析（1）三维点的不确定性分析定义一个三维点并服从如下的三维正态分布：为描述三维点的不确定性导出了量测点的置信体。

该点的置信体是量测点的真值位置被大于预先定义的置信水平的概率包含于该体内，即。

地理信息系统数据的不确定性问题-PolyUIRA

3 G IS数据不确定性理论与内容
3. 1 位置不确定性建模理论 3. 1.1 点状、线状地理目标位置不确定性建模
点状和线状地理目标的位置不确定性建模理论是矢量
作者简介 :邬伦 ( 1964- ), 男 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事 G IS 软件与技术、 G IS不确定性领域的研究工作。 E-m ail:w ulun@ pku. edu. cn
部分主要研究方法
1) 经典误差理论以及在此基础上的空间统计理论 2) 模糊集合理论 3) 灰色理论方法 4) 熵理论 5) 神经网络理论等方法 6) 模糊仿真方法
1) 目标模型和域模型 2) 概率论 3) 证据理论 4) 空间统计学 5) 模糊集合理论 6) 云理论 7) 粗集理论
1) 总体平均可靠性评价方法 2) 蒙特卡罗模拟
14测绘科学第31表1gis数据不确定性框架体系及主要研究内容gis数据的不确定性主要研究内容部分主要研究方法原始测量数据的不确定性gps全站仪数字测图成果不确定性数据源的不确定性数字地图获取手扶跟踪数字化和扫描矢量化以及遥感数据的不确定性1经典误差理论以及在此基础点实体的不确定性上的空间统计理论位置数据的gis中基本实体线实体的不确定性2模糊集合理论不确定性不确定性面实体的不确定性3灰色理论方法体实体的不确定性4熵理论数据格式转换的不确定性5神经网络理论等方法数据处理空间分析缓冲区分析不确定性6模糊仿真方法过程不确定性叠加分析不确定性其他空间分析的不确定性属性定义的不确对现实世界定义不明确1目标模型和域模型定性模糊实体关系定义不确定2概率论gis数据属性数据的数据源的不确定性实体边界界定不确定性3证据理论本身不确不确定性遥感数据边界提取不确定性4空间统计学定性研究查询分析的不确叠加分析的不确定性5模糊集合理论内容定性查询过程中的不确定性6云理论其他分析的不确定性7粗集理论时域数据的时间定义的不确关于时间语义表达的模栅l生带来的不确定性不确定性定性界定事件开始与结束的不确定性属性一致性的不确定性逻辑不确定性格式一致性的不确定性拓扑关系一致性的不确定性几何数据的不完整性数据的不完整性属性数据的不完整性模型选择的不确定性1总体平均可靠性评价方法模型的不确定性模型参数的不确定性2蒙特卡罗模拟模型不确定性的传播与累加属性数据不确定性对位置数据不确定的影响时间变更对属性数据不确定性的影响不确定复合叠加时间变更对位置数据不确定性的影响缺陷率统计方法位置与属性数据不确定性叠加时空不确定性叠加不确定性不确定性建模数据不确定值的数据模型建立科学计算可视化方法建模分析数据不确定性可数据的不确定性的显示与表达gis可视化方法与表达视化表达数据的不确定性可视化结果分析数据产品的不电子地图电子地图不确定性评价不确定性的叠加与传播确定性评价4d产品dlgdemdrgdoq产品的不确定性评价gis工程gis组件最优不gis组件不确定性预测与评价不确定性确定性最小分割gis组件间不确定性的叠加与传播运筹学方法gis组件最优分割模型评价与gis工程不确定gis工程不确定性预测与评价建立预测模型软件工程方法控制性估计与控制gis工程不确定性的控制方法与策略项目管理方法goodchild和hunterl提出的另一种确定带宽的方法即通过计算落人s一带内

[工作]空间不确定性研究综述

空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。

关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。

这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。

因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。

在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。

误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。

从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。

不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。

随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。

模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。

就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。

未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。

灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。

2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。

利用信息扩散估计处理属性不确定性的研究

利用信息扩散估计处理属性不确定性的研究王庆国;王新洲【摘要】随着GIS应用的日益广泛,GIS数据的不确定性问题也越来越被人们所重视.经典的数据处理理论更多地讨论了位置的不确定性问题,而对属性数据的不确定性的研究较少.本文针对按照某种趋势在空间或时间上连续变化的定量属性,讨论了利用信息扩散估计对其进行处理的可能性.【期刊名称】《测绘技术装备》【年(卷),期】2003(005)003【总页数】3页(P3-5)【关键词】属性;属性不确定性;信息扩散估计;无偏函数【作者】王庆国;王新洲【作者单位】武汉大学资源与环境科学学院;武汉大学测绘科学与技术学院,430079【正文语种】中文【中图分类】P2GIS作为空间信息决策系统，其应用日益广泛。

在GIS的应用过程中，作为GIS 进行规划与管理决策基础的数据，其质量问题越来越引起人们的重视。

因为数据质量的好坏，直接影响到GIS分析结果的准确性和可靠性，乃至应用目标的最终实现，所以，对GIS中数据的不确定性的研究已经成为GIS理论工作者的重要研究方向之一。

GIS中的数据包括空间数据和属性数据两大类，相应的，其数据的不确定性也包括空间数据的不确定性（主要是位置不确定性）和属性数据不确定性两大类，并且两者在很多情况下是相关联的。

但是，经典的数据处理方法把位置不确定性和属性不确定性隔离讨论，并且通常假设属性数据已经经过检核，是准确的。

这就使得长期以来，GIS的数据质量问题主要集中在位置数据的误差上，重点讨论位置的不确定性问题，而对属性数据的不确定性的研究较少。

事实上，在许多侧重于属性分析的领域中，属性数据的不确定对于GIS决策结果的准确性和可靠性的影响更重要。

比如，对土壤的构成及其酸碱度属性的确定可能就直接影响到农业的布局和农作物种植结构的确定，而对土地沙漠化程度的确定又会影响到对环境状况及其变化情况的评定……。

因此，有必要加深对属性不确定性问题的研究。

属性数据是对地理目标或物质、变量等的数量和质量进行描述的指标。

GIS空间数据不确定性与质量控制的研究现状

介绍了过程控制表和流程跟踪的管理手段。
,
!"# 空间数据不确定性和质量控制研究现状
!"# 数据质量与不确定性的研究是目前 !"#
比较重要的基础理论之一。从手工数字化数据采集质量到扫描数字化数据质量 $ 从矢量数据误差模型研究到影象数据分类和分析质量研究 $ 从空间位置数据质量研究到空间属性数据质量研究 $ 从数据误差传播分析到数据误差模型的可视化 $ 从模拟数据不确定性分析到批量数字产品生产的质量控制和抽样检验等的变化可以看出 $!"# 数据质量不确定性研究的对象越来越广、内容越来越多。
*
!"# 的空间数据是基础；非空间数据是内涵，是地理单元的纵深描述。随着 !"# 产业的兴起和发展， !"# 的建立及其功能的改善，对 !"# 空间数据质量等基础理论问题提出了更高的要求。 !"# 的质量主要是指空间数据的质量， !"# 的空间数据主
要来源于直接数字测量系统、遥感与摄影测量系统、局域和广域差分 !’# 系统、手工数字化和扫描数字化系统等。 !"# 空间数据的不确定性可以看作是一种广义的误差，它包括可度量和不可度量的误差，也包括数据值和概念上的误差。空间数据的随机性，数据与概念的复杂性、模糊性和不完整性，都可以视作不确定性问题的内容。因此， !"# 空间数据的质量和质量控制的研究与不确定性的研究密
!"# 已经发展成为一种产业。与其它工业产品一样 $!"# 产品也必须有质量管理和质量控制。为此 $ 美国数字制图数据标准委员会（%&’&’#）制定了数字制图数据标准（蒋景瞳等译 ( 美国国家数字制图数据标准 $ 测绘出版社 $)**+ ） $ 对数字制图的数据质量做了规定 $ 我国国家测绘局也制定了有关质量标准（国家测绘局 ( 数字地形图产品质量标准 $ 讨论稿；李佐清 (“ 数字地形图产品质量标准” 编写说明） $ 论述了 !"# 数据库开发项目的质量控制方法 $

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在地理信息系统（ｅｇａｈｃＩｆｒｔｎＳｓｍ，Ｉ）ＧｏｒｉｎｏｍａｏｙｔＧＳ中ｐｉｅ嵌入ＨＴ和ＴＰＩ准的综合应用技术体系，用ｌｔｒｅＴＰＣ／Ｐ标利ｎｅｎｔ在Ｗｅ上发布空问数据，用户提供空间数据的浏览、询、ｂ为查
ｔｅｅｐｅｓｏｆａｔｂｔａａｈｉｐｐｒｅｐｏｅｈｒｐｇｔｎｏｆｔｅａｔｉｕｅｕｃｒａｎｙａｌｓａｅｎｏｓｒｃｓｐｏａａｉｎｍｏｅｆｈｘｒｓｉｎｏｔｒｕｅｄｔＴｓａｅｘｌｒｓｔｅｐｏａａｉｈｔｂｔｎｅｔｉｔｔａｌｔｇｓａｄｃｎｔｕｔｒｐｇｔｏｄｌｉｏｒｏ
集与准备、数字化信息提取、信息综合和属性数据表达等阶段，研究属性数据不确定性在各阶段的传播，构造其传播模型，出属性数据提
不确定性的合成算法与传播算法，实验结果验证了该模型的可用性与有效性。关健词：属性数据；不确定性；地理信息系统；传播模型；灵敏度分析
Ｓｕｙ０ｔｉｕｅＤａａＵｎｅｔｉｔＳａｄＩｓｏａａｉｎｔｄｎＡｔｒｂｔｔｃｒａｎｙｉＧＩｎｔｎＰｒｐｇｔｏ
ｍｏｅ．ｄ１
［ｅｏｄ］ａｒｕａ；ｎｅａｔＧｏｒｈｆｍｔｎｙｔ（Ｉ）ｐｐｇｔｎｏｅ；ｅｓｉｔａａｓＫｙｒｓｔｂｔｄｔｕｃｒｉｙｅｇｐｉＩｏａｏｓｍＧＳ；ｒａａｏｄｌｓｉｖｙｎｌｉｗｔｅａｉｔｎ；ａｃｎｒｉＳｅｏｉｍｎｔｉｙｓ
ｏＳａｔｉｕｅｄｔｓｄｖｄｄｉｔｔｆｓａｅ，ｕｈａａａｃｌｃｉｎａｄｐｅａａｉｎｄｇｔｌｎｏａｉｎｅｔｃｉｎｉｆｒｔｏｎｅｒｔｏｎｆＧＩｔｂｔａａｉｉｉｅｎｏａｌｔｇｓｓｃｓｄｔｏｌｔｒｐｒｔｏ，ｉｉｆｒｔｘｒｔｏ，ｎｏｍａｎｉｔｇａｉｎａｄｒｏｏｅｏｎａｉｍｏａｉ
误差，更要重视属性（语义）不确定性的误差，如将采样数据
上的水渠当作道路或将道路误辨为水渠，后者产生的影响要大得多。由于正确使用不确定性在ＧＳ决策支持中具有避】Ｉ
分析等功能，已成为ＧＩＳ发展的必然趋势…。对空间数据而言，ＧＳ采样获取的数据只是对现实世界的一种近似描述，Ｉ获取大量空间数据的真值并不容易，甚至有些严格或绝对意义上的真值往往并不存在。同时，获取的信息在被导入计算机系统并用于空间分析决策的过程中，又被部分舍弃或删除（目标模型的地学点、线、面抽象，制图综合）如。因此，空间数据质量中的不确定性问题越来越为人重视，地理信息不
２ＤｅｔｏｔｅｔｓＨｎｎｉｅｓｔｏｃｎｅａｄＥｇｎｅｎ，ｏｇｈｕ４５Ｏ）．ｐ．ｆＭａｍａｉ，ｕａｖｒｉｆｉｃｎｎｉｅｒｇＹｎｚｏ２ｌＯｈｃＵｎｙＳｅｉ
［ｓｒｃ］ＡｔｂｔｄｔｎｅｔｉｔａｉｃｌｆｃｅｑａｔｏｏｒｐｉＩｆｒｔｎＳｓｅＧＩ）ｂｓｄｄｃｓｎｍａｉｇＴｅｉｃｃｅＡｂｔａｔｔｕｅａｕｃｒｎｙｃｎｄｒｔａｆｔｈｕｌｙｆｇａｈｃｎｏｍａｉｙｔｍ（Ｓ一ａｅｅｉｏ — ｋｎ．ｈｆｙｌｉｒａａｅｙｅｔｉＧｅｏｉｌｅ
ａｔｂｔｎｅａｎｙｔｃｎｌｄｓｓｎｈｓｓａｄｐｏａａｉｎａｇｒｈｏｔｂｔｎｅａｎｙａｄｔｓｓｔｅａａｌｂｌｙａｄｅｆｃｉｅｅｓｏｔｕｅｕｃｒｉｔ．Ｉｏｃｕｅｙｔｅｉｎｒｐｇｔｌｏｔｍｆａｔｕｅｕｃｒｉｔｎｅｔｖｉｉｔｎｆｅｔｖｎｓｆｔｉｒｔｏｉｉｒｔｈａｉｈｅ
ＺＨＯＵ－ｉＬＩＹｉｑｉＤｉｍｎ．Ｎ－ｎ（．ｏｅｎＥｄｃｔｏｃｎｌｇｎｅ，ｎｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎ，ｎｚｏ２０１ＭｄｒｕａｉｎＴｅｈｏｏｙＣｅｔｒＨｕａｉｅｓｔｏｃｅｃｎｇｎｅｉｇＹｏｇｈｕ４５１０；ｙ
第３计
算
机
工
程
２１００年３月
Ｍａｒｈ００ｃ２１
ＣｏｐｅｍｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉｅｉ
・开发研究与设计技术・
文编：ｏ卜３８０）－２＿Ｉ文标码Ａ章号１ｔ．２２ｌｏ＿５一０４（０６０ｏ３献识：
中分号ＩＰ１圈类３Ｔ９
ＧＩＳ属性数据不确定性及其传播研究
周迪民１，林依勤
（．１湖南科技学院现代教育技术中心，永州４５０；２湖南科技学院数学系，永州４５０）２１０．２１０
摘
要：属性数据的不确定性直接影响地理信息系统（Ｉ）ＧＳ分析决策结果的准确性和可靠性。ＧＳ属性数据的整个生命周期分成数据采将Ｉ