地理信息系统中的数据
地理信息系统的基本构成
地理信息系统的基本构成地理息系统（GIS）是一种可以记录、存储、分析、管理和可视化地理息的计算机软件系统。
它可以帮助用户更好地理解地理息，并有助于更好地解决问题。
GIS是一个多学科的交叉学科，它通过将地理息和数据结合在一起，为各种工作提供便利。
地理息系统的基本构成包括：1.数据：地理息系统的基础是数据，它包括空间数据和非空间数据。
空间数据描述了物理现象的空间分布和特征，如地形、水文、土壤、植被等；非空间数据指的是用来描述某一特定地理区域的非空间属性，如人口、经济发展水平等。
2.硬件：GIS系统的硬件包括存储设备、输入设备和输出设备。
存储设备用于存储地理息，输入设备用于输入地理数据，输出设备用于显示GIS的结果。
3.软件：GIS软件是GIS系统的核心，它是实现GIS功能的重要组成部分，有助于用户完成地理息分析和展示。
常见的GIS软件包括地图制作软件、分析软件、可视化软件等。
4.数据库：GIS系统的数据库是GIS系统的核心部分，它用于存储和管理GIS数据。
数据库通常由数据库管理系统构成，它是用来收集、存储、管理和共享息的软件系统。
5.网络：GIS系统的网络是GIS系统的重要组成部分，它可以实现GIS系统间的息交换和共享。
网络系统可以通过广域网、局域网或其他数据通网络实现。
总的来说，地理息系统的基本构成包括数据、硬件、软件、数据库、网络和应用程序，它们构成了GIS系统的基本架构，可以实现各种地理息分析和管理的功能。
GIS技术的出现和发展，使得地理息的管理和分析变得更加便捷高效，对各行各业的发展都产生了积极的影响，如农业、交通、城市规划、环境管理等。
GIS技术的发展，使得人们能够更好地理解地理现象，更好地解决问题，更好地利用地理息，为人类发展做出贡献。
地理信息系统的数据源有哪些？
地理信息系统的数据源有哪些？地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、处理、分析和可视化地理空间数据的技术系统。
在GIS中，数据源是指供GIS使用的数据集合。
以下是一些常见的地理信息系统数据源：1. 卫星图像：卫星图像是通过卫星或无人机拍摄的高分辨率图像。
这些图像可以用来绘制地图、分析土地利用、监测环境变化等。
2. 地面调查：地面调查是一种直接收集地理数据的方法。
通过实地测量、问卷调查等方式获取的数据可供GIS使用。
3. 遥感数据：遥感数据是通过遥感技术捕捉的数据，包括雷达、红外线、激光等传感器获取的数据。
遥感数据可以用来监测环境变化、制定土地利用规划等。
4. 矢量数据：矢量数据是使用点、线、面等矢量要素来表示地理现象的数据。
常见的矢量数据包括道路网络、河流、建筑等。
5. 栅格数据：栅格数据是使用像素网格来表示地理现象的数据。
栅格数据适用于需要表现地理现象的连续变化的情况，如高程、气候等。
6. 地理数据库：地理数据库是专门用于存储地理空间数据的数据库。
它可以存储各种类型的数据，并提供高效率的数据管理和查询功能。
7. 公共数据集：许多政府和非政府组织提供免费或付费的公共数据集，包括地图、统计数据、人口数据等。
这些数据集通常可以用于GIS分析。
8. 在线数据服务：许多在线平台和服务提供商提供了丰富的地理数据源，如地图服务、地理编码、卫星影像等。
用户可以通过这些服务获取所需的地理数据。
请注意，这只是地理信息系统数据源的一些常见类型，实际上还有许多其他类型的数据源可供使用。
地理信息系统中的数据采集与处理研究
地理信息系统中的数据采集与处理研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS），是一种利用计算机和配套的软件工具来进行空间数据采集、储存、处理、分析及输出的系统。
其主要应用领域包括城市规划、环境保护、自然资源管理等。
在GIS技术应用中，数据采集与处理是很重要的一环。
本文将探讨GIS中数据采集与处理的研究进展及其应用。
1. GIS中的数据采集GIS中数据采集的方法多种多样，包括GPS定位技术、航空遥感、卫星遥感等，同时也需要人工地面采集。
其中，GPS定位技术被广泛应用于实时数据采集，如车辆定位、人员定位等。
而遥感技术则主要用于获取大范围的地理空间信息。
在GIS中，常见的数据采集方式还包括行摄法、斜摄法等。
行摄法是指利用航空器或直升机在空中拍摄地面影像，通过图像处理技术来提取地物信息。
而斜摄法则是指以斜角度拍摄地面影像来获取三维建模数据。
这种方法在城市建设、规划方面有较好的应用前景。
数据采集过程中需要注意的问题有很多，如数据的准确性、质量、时间效应等。
数据的准确性是指地理数据在空间和时间上的准确性，如精度、分辨率等。
而数据的质量则包括真实性、完整性、一致性等。
这些问题需要通过合适的方法来保证数据质量。
2. GIS中的数据处理在GIS中，数据处理包括数据清洗、数据匹配、数据转换、数据分析等多个方面。
数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理和剔除，以保证数据的准确性和可靠性。
而数据匹配则是指将各种不同的数据源进行整合，以便于后续数据处理。
数据转换则是指将不同格式、不同结构的数据转换成一种标准的格式。
数据分析则是GIS中的核心任务之一，通过数据处理来解决复杂的地理问题。
在数据处理过程中，应该对地理数据进行分类处理，同时要注重数据的可视化，以便用户更好地理解空间数据。
数据可视化将数据以图形形式呈现出来，如地图、图表等，让用户更容易理解和发现数据之间的联系。
同时，数据可视化还可以帮助用户更好地进行空间分析和模型建立。
地理信息系统中的数据处理及应用研究
地理信息系统中的数据处理及应用研究地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）是一种能够对空间和属性数据进行处理、分析、存储、查询和显示的工具。
GIS技术以其强大的空间分析功能，成为地理信息处理、地理数据管理、以及地理信息应用的重要手段之一。
作为诸多应用的基础，GIS中的数据处理及其应用显得尤为重要。
数据处理是指将繁杂的地理数据处理成可视的地图，使我们可以对空间和属性进行分析、查询和显示；数据应用则是指GIS在各个领域的运用，包括环境保护、城市规划、交通运输等。
一、数据处理GIS数据处理是GIS的基本工作之一，目的是对不同来源的数据进行整合和转换，使其符合GIS的数据格式标准。
数据处理包括数据质量控制、数据预处理、数据转换等环节。
下面将简单介绍几种常用的数据处理方法。
1.1 数据质量控制数据质量控制是GIS数据处理中最关键的一个环节。
数据质量直接关系到地图的精度、可靠性和可用性。
对GIS数据进行质量控制，可以预防数据中误差、缺漏和不一致等问题。
数据质量控制通常包括精度和完整性两个方面。
在精度方面，要求数据的几何精度和拓扑精度符合GIS的标准，并且数据中不应包含错误的拓扑信息。
在完整性方面，要求数据完整，无丢失。
1.2 数据预处理数据预处理是指对原始数据进行预处理，使其符合GIS的使用要求。
数据预处理包括数据格式化、投影转换、数据加密和数据压缩等。
其中，数据格式化是将原始数据转换为GIS常用格式；投影转换是将数据从一种坐标系转换到另一种坐标系；数据加密是对数据进行加密，保障数据的安全性；数据压缩是对大型数据进行压缩，降低数据处理所需存储空间。
1.3 数据转换数据转换是指将信息从一种格式转换为另一种格式。
数据转换可以是非结构化到结构化，也可以是结构化到非结构化。
常见的数据转换包括文本到图形、图形到文本、矢量到栅格和栅格到矢量等。
二、数据应用GIS数据应用是将GIS技术应用于各种领域的实际应用。
地理信息系统的数据结构
地理信息系统的数据结构在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了我们理解和管理地球空间信息的重要工具。
无论是城市规划、环境保护、交通运输，还是农业发展、资源勘探等领域，GIS 都发挥着不可或缺的作用。
而要理解 GIS 的工作原理和应用，就必须深入了解其核心组成部分之一——数据结构。
那么，什么是地理信息系统的数据结构呢？简单来说，数据结构就是用于组织和存储地理数据的方式。
它决定了数据如何被录入、存储、管理、检索和分析，直接影响着 GIS 系统的性能和功能。
地理信息系统中的数据可以分为两大类：空间数据和属性数据。
空间数据描述了地理对象的位置、形状和空间关系，比如一个湖泊的轮廓、一座山脉的走向等。
属性数据则是关于这些地理对象的特征信息，例如湖泊的面积、水深，山脉的海拔、植被类型等。
为了有效地存储和管理这两类数据，GIS 采用了多种数据结构。
其中，矢量数据结构和栅格数据结构是最为常见的两种。
矢量数据结构将地理对象表示为点、线和面等几何图形。
点可以用来表示单个的地理位置，如一座山峰的顶点；线用于表示线状地物，如河流、道路；面则代表具有一定范围的区域，如行政区域、土地利用类型等。
矢量数据结构的优点是精度高、数据量小、便于进行几何变换和拓扑分析。
比如，在城市规划中，我们可以精确地计算出建筑物之间的距离、道路的长度等。
然而，矢量数据结构在处理大面积的连续数据时，如遥感图像，就显得不太方便。
与之相对的栅格数据结构则是将地理空间划分成规则的网格单元，每个单元被赋予一个特定的值。
栅格数据结构适用于表示连续变化的地理现象，如地形的起伏、气温的分布等。
它的优点是数据结构简单，易于与遥感数据结合，并且便于进行空间分析和图像处理。
但栅格数据结构的缺点也很明显，那就是数据量较大，精度相对较低，而且在进行几何变换时会产生一定的误差。
除了矢量和栅格数据结构，还有一种称为拓扑数据结构的重要类型。
拓扑数据结构关注的是地理对象之间的空间关系，而不仅仅是它们的位置和形状。
测绘技术中的地理信息系统的数据获取与处理
测绘技术中的地理信息系统的数据获取与处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来获取、存储、处理、分析、展示和管理地理信息的技术系统。
它综合了测绘、地理、遥感、计算机和信息科学等多个学科的知识和技术，广泛应用于地理空间数据的获取与处理。
一、地理信息数据的获取在测绘技术中，地理信息系统的数据获取是至关重要的一环。
常见的数据获取方法包括现场测量、卫星遥感和地理信息数据交换等。
现场测量是指通过实地勘察、测量仪器和设备等手段，采集地理信息数据。
例如，测绘工程师可以使用全站仪、GPS定位仪等设备对地面上的点进行测量，获取其坐标和高程等信息。
这些数据通过数字化处理，可以构建出真实的三维地理模型。
卫星遥感是指通过卫星对地球表面进行观测和记录，获取地理信息数据。
卫星遥感技术可以获得大范围、连续的地表覆盖信息，如地貌、土地利用、植被分布等。
遥感数据不仅能提供大范围的地理信息，还能监测环境变化、预测自然灾害等。
卫星遥感数据的获取通常需要专业的遥感仪器和数据处理软件。
地理信息数据交换是指通过互联网等方式，将地理信息数据从一个系统传输到另一个系统。
在地理信息系统中，不同数据源的数据可以通过标准化的格式进行交换，从而实现不同地理信息系统之间的数据共享和集成。
数据交换的方式包括文件传输、数据库共享和Web服务等。
通过数据交换，各地理信息系统可以获取到多源、多种类的地理数据，为地理信息分析和应用提供了基础。
二、地理信息数据的处理地理信息系统的数据处理是保证数据质量和实现空间分析的重要环节。
常见的数据处理方法包括数据预处理、数据清洗、数据转换和空间分析等。
数据预处理是指对原始数据进行去噪、去重、畸变校正等预处理操作，以保证数据的准确性和一致性。
例如，通过插值算法对地理信息数据进行填充或补充，使得数据具有连续性和完整性。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、冗余等问题进行识别和修正的过程。
地理信息系统中的空间数据分析
地理信息系统中的空间数据分析在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）已经成为了我们理解和处理地理空间数据的重要工具。
其中，空间数据分析更是 GIS 的核心功能之一，它为我们提供了深入洞察地理现象、解决实际问题以及做出明智决策的能力。
空间数据分析是什么呢？简单来说，它是对具有空间位置和属性特征的数据进行分析和处理的过程。
这些数据可以包括地形地貌、土地利用、交通网络、人口分布等等。
通过对这些数据的分析，我们能够发现隐藏在其中的模式、关系和趋势。
比如说，我们想了解一个城市的商业布局是否合理。
通过空间数据分析，我们可以将各个商业点的位置与周边的人口密度、交通流量、竞争对手分布等因素结合起来进行综合考量。
如果发现某个区域人口密集但商业设施稀少，那么就可能意味着这里存在商业发展的机会。
空间数据分析的方法多种多样。
其中，缓冲区分析是一种常见的手段。
假设我们要研究一个工厂对周边环境的影响，就可以以工厂为中心建立一定半径的缓冲区，然后分析缓冲区内的土地利用类型、生态环境等要素，从而评估工厂可能带来的污染范围和影响程度。
叠加分析也是非常有用的。
比如，我们想要规划一个新的住宅区，就可以将土地利用图、地形坡度图、基础设施分布图等进行叠加，找出同时满足土地可用、地形平坦且基础设施便利的区域。
还有网络分析，它对于研究交通、物流等问题至关重要。
通过构建交通网络模型，我们可以计算出两点之间的最短路径、最优路径，评估交通拥堵情况，为交通规划和管理提供依据。
空间数据分析在许多领域都发挥着重要作用。
在城市规划中，它帮助规划师合理布局城市的功能分区，优化交通网络，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
在环境保护方面，能够分析污染源的扩散范围，确定生态保护区的边界，为生态保护提供科学依据。
在农业领域，它可以评估土壤肥力、气候条件等因素，指导农作物的种植和农业资源的合理分配。
然而，要进行有效的空间数据分析并不是一件容易的事情。
首先，数据的质量和准确性至关重要。
地理信息系统中的数据采集与处理教程
地理信息系统中的数据采集与处理教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一个集成了地理空间数据采集、存储、管理、分析、展示等功能的系统。
在GIS中，数据采集与处理是非常重要的环节，它涉及到从现实世界中获取数据，并将这些数据经过处理和分析，最后用于地理信息的制图和可视化展示。
数据采集是GIS中最基础的一步，它是建立空间数据库的起点。
常见的数据采集方式包括人工采集、GPS全球定位系统采集、遥感数据获取等。
下面将对数据采集的几种常见方式进行简要介绍。
首先是人工采集。
这是最基本的一种采集方式，利用人工观察和记录地理要素的位置和属性信息。
例如，在进行地理调查或实地勘测时，利用测量设备，如测距仪、测角仪等进行采集。
这种方式虽然简单易行，但相对耗时费力，适用于小范围数据的采集。
其次是GPS采集。
GPS是一种卫星导航系统，可以提供准确的经纬度和高程信息。
利用GPS设备，我们可以在野外定位并记录地点的坐标。
这种采集方式适用于野外环境，可以快速获取大量的数据。
但需要注意的是，在城市峡谷等GPS 信号受干扰的地方，定位会有一定的误差。
另外一种常见的数据采集方式是遥感数据获取。
遥感是通过航空或卫星平台获取地球表面的信息，包括光谱、高程、纹理等数据。
遥感数据可以提供大范围的覆盖，并可以多时相、高分辨率地获取地物信息。
常用的遥感数据包括航空影像、卫星影像、LIDAR等。
利用遥感数据进行数据采集和处理可以极大地提高工作效率和数据质量。
采集到的数据需要经过处理和整理，以适应GIS系统的要求，并进行空间分析和可视化展示。
数据处理包括数据清洗、数据转换、数据编辑等步骤。
数据清洗是将采集到的数据进行筛选和去除冗余信息。
在数据采集过程中，由于各种原因可能会产生一些错误或无效的数据，需要通过数据清洗进行筛选和修正。
数据转换是将采集到的原始数据转化为符合GIS系统要求的格式。
不同的GIS软件和数据格式要求不同，因此需要进行数据格式转换，以便于后续的数据分析和可视化展示。
地理信息系统中的数据采集和处理
地理信息系统中的数据采集和处理随着数字化时代的到来，地理信息系统（Geographical Information System, GIS）逐渐成为一项不可或缺的技术。
GIS通过将地理空间数据和属性数据结合起来，创建一个具有特定功能的地理信息系统。
其中，数据采集和处理是GIS技术的基础，为后续的数据分析和数据可视化提供了重要的数据支持。
一、数据采集1、掌握数据采集的途径数据采集有多种途径，包括数字化、遥感技术、实地调查、气象、地质勘探和传感器技术等。
数据采集的途径与所采集数据的类型密切相关，需要根据实际需求来选择合适的采集途径。
例如，数字化适合采集线性特征数据，如道路、河流、管网等；遥感技术适合采集地形、植被、土地利用等表面信息；而实地调查则更适用于采集有关区域人类活动、土壤、植物和动物分布等信息。
2、选择采集工具在选择工具时，需要考虑采集的数据类型、采集的准确性、速度和采集成本。
常用的数据采集工具包括GPS设备、数字相机、激光扫描仪、无人机等。
例如，采集地物位置信息时，GPS设备可以快速精确采集数据；采集地物形状时，数字相机可以拍摄照片，进而通过图像处理软件获取矢量数据；采集地形数据时，激光扫描仪可以精确获取区域的高度信息；采集大型区域时，无人机可以快速高效地获取地图数据。
3、数据采集后的处理采集的数据量巨大，处理数据成为数据采集的重要一环。
数据处理包括对采集的数据进行筛选、编辑、统一格式和载入GPS、GIS等应用软件进行相关地理信息处理。
例如，对于数字相机采集的影像数据，需要进行校正和配准等数字化预处理；对于采集的地图数据，需要进行数据筛选、重投影、拓扑处理、属性编辑等处理步骤，以纠正地图的错误和提高地图的准确性。
二、数据处理数据处理是GIS技术重要环节的一部分。
数据处理包括数据校正、图形转化、数据合并、属性查询、数据分析、目标识别等。
1、数据校正数据校正是处理数据重要的一步。
数据校正的目的是消除数据不准确和不完整导致的土地利用和管理错误，去掉数据本身存在的误差。
简述地理信息系统中的数据类型
简述地理信息系统中的数据类型地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种用于存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术。
在GIS中，数据是至关重要的，它们为我们提供了地理信息的基础。
本文将简要介绍GIS中的各种数据类型。
1. 空间数据：空间数据是GIS中最重要的数据类型之一，它描述了地理空间现象的几何和地理位置特征。
空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据是基于几何图形的表示方式，通过点、线和面等几何要素来描述地理空间现象。
点表示一个位置，线表示两个位置之间的连接，面表示一个区域。
矢量数据能够准确描述地理空间对象的形状、大小和位置等属性，常用于绘制地图、空间分析和地理建模等方面。
栅格数据是基于像素网格的表示方式，将地理空间划分为规则网格单元，并为每个单元分配一个数值来描述该区域的属性。
栅格数据适用于连续型地理现象的表示，如高程、温度和降雨量等。
栅格数据常用于地表覆盖分类、地形分析和环境模拟等方面。
2. 属性数据：属性数据是描述地理空间现象非几何特征的数据类型。
它通常以表格形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性。
属性数据可以是定量的（如人口数量、气温）或是定性的（如土地利用类型、土地所有权）。
属性数据可以与空间数据相结合，实现对地理现象的全面描述和分析。
3. 地理编码数据：地理编码数据是将地理位置信息与具体地址相对应的数据类型。
它将地址信息与地理坐标相连接，以实现地址的地理定位和空间查询。
地理编码数据常用于地理搜索、导航和位置服务等应用中。
4. 拓扑数据：拓扑数据描述了地理现象之间的关系和连接方式。
它通过定义节点、线和面之间的拓扑关系，建立了地理要素之间的连接关系。
拓扑数据可以用于网络分析、路径规划和设施管理等应用中。
5. 影像数据：影像数据是以图像形式记录的地理空间现象的数据类型。
它通过航空遥感或卫星遥感获取，可以提供高分辨率的地理信息。
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Contour
5 10 15
Flow
Proportional symbols
Large Medium Small
Highway Road Street
Town
Q Airport
Road Boundary River
Area
100 20 Population density
High impact Low impact
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；
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：
空间数据使用中的误差：
生产者和使用者对数据的解释和理解不同，可通过 空间数据的元数据来沟通；
空间数据质量问题的来源（2/2）
P99 表5-1 空间数据误差的主要来源
数据处理过程
误差来源
数据搜集
野外测量误差：仪器误差、记录误差 遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差 地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷
On the surface of the earth.
Involves location and organization.
Scale
Can be from general to specific.
Simple to complex.
A satellite can generate one terabyte (1012 bytes) of information per day.
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；
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 ∝ 数据精度
空间分辨率示例
Raster Data
1 Pixel
Vector Data Real World
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
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。
Qualitative Ordinal Quantitative
数据的测量尺度(2/2)
GIS数据测量尺度示例
Point
Line
Each dot represents
30 40 50
500 persons
Dynamics
Spatial dynamics (variations in space).
Temporal dynamics (variations in time).
空间数据的三个侧面
空间特征：表示现象的空间位置或现在所处的 地理位置。空间特征又称为几何特征或定位特 征，一般以坐标数据表示，例如笛卡尔坐标等。
GIS
空间数据质量的相关概念(1/7)
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）
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Байду номын сангаас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
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
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
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
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
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)
空间数据质量的相关概念(6/7)
误差（Error）
描述测量值和真实值之间的差别；
在大部分情况下，误差的大小是很不准确的，因为 待测量的真实值往往无法得到；研究如何给出误差 大小的最佳估计以及误差传播规律，是很有用的；
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；位置和属性误差之间的联 系；
属性特征：表示实际现象或特征，例如变量、 级别、数量特征和名称等等。
时间特征：指现象或物体随时间的变化，其变 化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期 的等等。
三 个 侧 面
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
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
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！”
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）
地理信息系统中的数据
主要问题：空间数据的特征、数 据的测量尺度、数据精度、元数
据
空间数据的特点
Coordinate system
Scale
Time 1
Time 2
Spatially related
Can be assigned coordinates or any spatial reference.
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
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）
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
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）
研究不确定性可以更好的了解测量数据的性质？？
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
投影转换、地图数字化与扫描矢量化、格式转换、 数据抽象（聚类、归并等）、空间分析、可视化等；
测量数据的质量问题
选定的大地坐标系及投影、环境影响、测量仪器精度、 操作误差、偶然误差等
空间数据质量的控制
应从数据质量产生和扩散的所有过程和环节入 手，分别用一定的方法减少误差；
常见的数据质量空间方法有：
传统的手工方法
与原始地图或者属性数据比较；