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。
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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