《地理信息+数据质量+第1部分：总体要求GBT+21336.1-2023》详细解读

《地理信息数据质量第1部分：总体要求GB/T21336.1-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4缩略语和包缩写5一致性6对地理信息质量的一般要求7数据质量概述contents目录8数据质量组成部分9数据质量度量10数据质量评价11数据质量报眚12XML编码要求附录参考文献011范围03地理信息数据质量评价者包括从事地理信息数据质量检查、评价和监督的单位和个人。01地理信息数据生产者包括从事地理信息数据采集、处理、整合和发布的单位和个人。02地理信息数据使用者包括利用地理信息数据进行规划、决策、管理和研究的单位和个人。1.1标准适用对象基础地理信息数据包括大地测量、地形测量、航空摄影与遥感等数据。专题地理信息数据包括交通、水利、农业、林业等领域的专题数据。新型基础测绘产品包括实景三维中国、时空大数据平台等新型测绘产品。1.2标准适用领域地理信息数据质量总体要求01明确地理信息数据在准确性、完整性、一致性、现势性和可用性等方面的基本要求。地理信息数据质量评价方法与指标02介绍地理信息数据质量评价的方法、流程和评价指标，包括位置精度、属性精度、逻辑一致性、完整性和现势性等。地理信息数据质量控制与提升03提出地理信息数据质量控制的措施和方法，以及提升数据质量的途径和建议。1.3标准内容概述022规范性引用文件GB/T24356-2009地理信息质量原则该标准定义了地理信息质量的基本原则，包括准确性、完整性、一致性、现势性和可用性等方面。CH/T1022-2011基础地理信息数据质量检查与验收此标准为基础地理信息数据的质量检查与验收提供了详细的指导和规范。地理信息数据质量相关标准GB/T17798-2007地理信息数据处理的几何和精度要求：该标准规定了地理信息数据处理的几何和精度要求，确保数据在处理过程中的质量。GB/T20257.1-2007国家基本比例尺地图图式第1部分：1:5001:10001:2000地形图图式：此标准为国家基本比例尺地形图的图式提供了规范，确保数据的统一表达。以上所列的标准文件为《地理信息数据质量第1部分：总体要求》中规范性引用的部分，这些标准的引用确保了地理信息数据质量要求的科学性和规范性。同时，这些标准也为地理信息数据的生产、处理、检查、验收和使用提供了统一的依据和指导。数据处理和表达相关标准033术语和定义地理信息是指与地球表面空间位置有关的各种自然、社会、经济现象的信息。这些信息包括地形地貌、水系、植被、居民地、交通网、境界线等要素的空间分布及其属性。3.1地理信息数据质量是指地理信息数据的准确性、完整性、一致性、可用性和现势性等特性的总和。这些特性反映了数据满足用户需求的能力和程度。3.2数据质量准确性是指地理信息数据与实际地理要素或现象相符合的程度。它包括空间位置的准确性和属性信息的准确性两个方面。3.3准确性3.4完整性完整性是指地理信息数据在范围、内容及结构等方面满足有关规范、标准或约定的程度。它包括数据覆盖范围的完整性、数据分层的完整性、实体类型的完整性以及属性数据的完整性等。一致性是指地理信息数据在逻辑上的一致性，包括空间关系的一致性、属性关系的一致性以及拓扑关系的一致性等。这些数据应满足相关的逻辑规则和约束条件。3.5一致性可用性是指地理信息数据被用户访问、获取、使用、理解和维护的难易程度。它包括数据的可访问性、可读性、可理解性以及可维护性等方面。3.6可用性现势性是指地理信息数据反映客观现实世界最新状况的程度。随着时间的推移和现实世界的变化，地理信息数据应及时更新以保持其现势性。3.7现势性044缩略语和包缩写01020304GIS地理信息系统（GeographicInformationSystem）GNSS全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem）LIDAR激光雷达（LightDetectionandRanging）DEM数字高程模型（DigitalElevationModel）4.1缩略语地理标记语言（GeographyMarkupLanguage），用于编码、传输和存储地理及空间数据。GML开放地理信息联盟（OpenGeospatialConsortium），致力于推动地理信息标准和互操作技术的发展。OGC国际标准化组织（InternationalOrganizationforStandardization），负责制定和发布国际标准，包括地理信息数据质量的相关标准。ISO4.2包缩写055一致性03一致性是评价地理信息数据质量的重要指标之一，对于保障数据的可用性、可比性和可重复性具有重要意义。01一致性是指数据在传输、处理、存储等过程中保持其语义不变的能力。02在地理信息领域，一致性要求数据在不同时间、不同地点、不同用户之间具有相同的解释和理解。5.1概述在一致性方面，数据质量模型应明确数据的一致性约束条件，如数据类型、数据格式、数据值域等。同时，数据质量模型还应规定数据一致性检验的方法、流程和指标，以便对数据的一致性进行度量和评价。数据质量模型是描述数据质量特征和要求的框架，包括完整性、准确性、一致性、现势性和可用性等方面。5.2数据质量模型内容XM（XMLSchema）是一种用于描述XML文档结构的语言，可以用于定义数据质量模型的编码规则。在数据质量模型XM编码中，应使用统一的元素和属性命名规则，确保数据的一致性。此外，还应使用XMLSchema提供的数据类型、约束和验证机制，对数据质量模型中的元素和属性进行严格的定义和限制，以保障数据的一致性。5.3数据质量模型XM编码066对地理信息质量的一般要求数据质量标准的必要性制定统一的数据质量标准，有利于规范地理信息数据的生产、处理和应用过程，提高数据质量。本部分标准的作用本部分标准作为地理信息数据质量的总体要求，为其他部分提供了基础和指导。地理信息数据质量的重要性地理信息数据在各个领域都有广泛应用，其质量直接影响到应用效果和决策准确性。6.1概述地理信息数据应准确反映现实世界的地理实体和现象，包括位置、属性、关系等方面的准确性。准确性要求完整性要求一致性要求地理信息数据应包含所需的所有信息，无遗漏或缺失，确保数据的完整性和可用性。地理信息数据在不同时间、不同来源、不同比例尺下应保持一致，避免数据矛盾和冲突。0302016.2数据质量一般要求、建议地理信息数据应易于理解和使用，符合相关标准和规范，方便用户进行数据处理和应用。为了提高地理信息数据的质量，建议采用先进的技术和方法进行数据采集、处理和应用，加强数据质量管理和监督，提高数据生产人员的素质和技能水平。同时，还应建立数据质量评价机制，定期对数据质量进行评估和检查，及时发现和解决问题。可读性要求建议6.2数据质量一般要求、建议077数据质量概述数据质量是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。它是衡量数据价值大小、数据应用效果优劣的重要指标。7.1数据质量的定义高质量的数据是决策支持、业务应用、科学研究等各个领域的基础。数据质量的好坏直接影响到数据分析的准确性、数据应用的可靠性以及决策的正确性。在地理信息领域，数据质量尤为重要。因为地理信息数据具有空间特性，一旦数据质量出现问题，可能会导致空间位置的偏差、属性信息的错误等，进而影响到地图制作、空间分析、规划决策等一系列后续工作。7.2数据质量的重要性数据是否完整，是否缺少必要的信息。7.3数据质量评价的标准完整性数据是否准确，是否与实际情况相符。准确性数据在不同来源、不同时间、不同格式下是否保持一致。一致性数据是否能及时反映实际情况的变化。及时性数据是否能被用户方便地访问和使用。可访问性数据是否可靠，是否能在多次使用或不同场景下保持稳定性。可靠性7.4影响数据质量的因素数据来源不同来源的数据可能存在质量差异。数据采集方法采集方法的不同可能导致数据质量的差异。数据存储介质存储介质的稳定性、可靠性等因素也可能影响数据质量。人为因素人为的错误、疏忽或恶意篡改也可能导致数据质量问题。数据处理过程处理过程中的错误或遗漏可能导致数据质量问题。088数据质量组成部分8.1组成部分概述数据质量组成部分是构成数据质量评估的基础，包括数据质量单元、数据质量元素等。这些部分共同构成了对数据质量的全面评估，确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性。数据质量单元是指可度量和评估数据质量的最小单位，如一个数据项、一个数据集或一个数据表等。每个数据质量单元都应具有明确的定义和度量标准，以便于对数据质量进行准确的评估和控制。8.2数据质量单元VS数据质量元素是指影响数据质量的各个因素，如准确性、完整性、一致性、可用性等。这些元素是评估数据质量的重要指标，对于确保数据的可靠性和有效性至关重要。8.3数据质量元素8.4扩展数据质量信息模型扩展数据质量信息模型是指在基本数据质量信息模型的基础上，根据具体业务需求进行扩展和定制。通过扩展数据质量信息模型，可以更加全面地描述和评估数据质量，满足不同业务场景的需求。数据质量元素描述符是指对数据质量元素进行具体描述和定义的属性或参数。这些描述符提供了对数据质量元素的详细解释和说明，有助于更好地理解和评估数据质量。8.5数据质量元素描述符099数据质量度量数据质量度量的重要性数据质量度量是评估地理信息数据准确性和可靠性的关键过程，有助于确保数据的适用性和完整性。数据质量度量的目标通过对数据进行定性和定量的评估，识别数据中的错误、异常和不确定性，为数据用户提供质量保障。9.1概述9.2标准化数据质量度量标准化数据质量指标包括准确性、完整性、一致性、时效性等，这些指标是评估数据质量的基础。标准化数据质量度量方法采用国际或行业通用的数据质量评估方法和标准，如ISO/TS19157等，对数据进行客观、公正的评估。用户特定需求根据用户的具体需求和应用场景，定义特定的数据质量指标和度量方法。用户自定义数据质量度量实施用户可以根据自身需求和数据特点，选择合适的数据质量评估工具和方法，对数据进行针对性的评估和改进。同时，用户还可以与数据提供者进行沟通和协商，共同制定满足双方需求的数据质量度量标准。9.3用户定义的数据质量度量1010数据质量评价根据数据特性、应用需求等，建立合适的数据质量评价模型。数据质量评价模型建立收集相关数据，进行清洗、整合、转换等预处理操作，确保数据的一致性和可用性。数据采集与预处理依据数据质量标准和业务需求，制定详细的质量评价规则。质量评价规则制定采用自动化工具或人工方式，对数据集进行质量评价，记录评价结果。质量评价实施10.1数据质量评价过程直接评价法通过直接观察、对比、计算等方式，对数据集的准确性、完整性、一致性等进行评价。间接评价法利用相关分析、回归分析等统计方法，对数据集的质量进行推断和评价。专家打分法邀请领域专家对数据集进行打分评价，综合专家意见得出评价结果。自动化检测法利用自动化检测工具对数据集进行质量检查，快速识别数据质量问题。10.2数据质量评价方法ABCD10.3综合和派生综合评价将多个单项评价结果进行综合，得出数据质量的总体评价结论。结果可视化展示将评价结果以图表、报告等形式进行可视化展示，便于理解和分析。派生指标计算根据业务需求和数据特性，计算派生指标，如数据可用性指数、数据可信度指数等。质量改进建议提出根据评价结果，提出针对性的数据质量改进建议，指导数据治理和优化工作。1111数据质量报眚数据质量报告的定义数据质量报告是关于地理信息数据质量状况、问题及改进措施的综合性报告，旨在提供全面、准确的数据质量信息，帮助用户了解数据质量状况并作出相应决策。数据质量报告的重要性数据质量报告是地理信息数据质量管理的重要环节，它不仅能够反映数据质量水平，还能够为数据生产者、管理者和使用者提供有力的决策支持。数据质量报告的内容数据质量报告通常包括数据质量概况、数据质量评价、数据质量问题分析、数据质量改进措施等内容，其中数据质量评价是核心部分，需要采用科学、客观的评价方法对数据质量进行全面评估。11.1概述数据异常情况当地理信息数据出现异常值时，如数据缺失、数据重复、数据错误等，需要在数据质量报告中详细说明异常情况的原因、影响范围及处理方式。数据更新情况当地理信息数据发生更新时，如数据版本升级、数据内容变更等，需要在数据质量报告中说明更新情况，包括更新内容、更新时间、更新方式等，以便用户及时了解数据最新状况。数据保密情况对于涉及国家秘密、商业秘密或个人隐私的地理信息数据，需要在数据质量报告中说明保密措施和保密级别，以确保数据安全。同时，在数据质量评价过程中也需要考虑保密因素对数据质量的影响。11.2特殊情况11.2特殊情况数据质量问题处理情况当地理信息数据出现质量问题时，如数据不一致性、数据冗余等，需要在数据质量报告中详细说明问题处理情况，包括问题识别、问题分析、问题解决方案及实施效果等，以便用户了解问题处理过程和结果。1212XML编码要求遵循统一的XML编码规则确保所有地理信息数据在XML编码时遵循一致的规则和标准，以保证数据的可读性和互操作性。使用标准的XMLSchema采用标准的XMLSchema定义地理信息数据的结构和属性，确保数据格式的规范化和准确性。编码规则一致性在XML编码过程中，应确保包含所有必要的地理信息数据元素，以完整地表达地理实体及其属性。包含所有必要的数据元素在编码过程中要注意避免数据的丢失或冗余，确保数据的完整性和准确性。避免数据丢失或冗余数据元素完整性在XML编码中，应使用命名空间来区分不同的地理信息数据源，以避免命名冲突和数据混淆。使用命名空间区分不同数据源为每个地理实体分配唯一的标识符，以便于数据的检索、更新和关联。采用唯一标识符标识地理实体命名空间与标识符使用考虑编码性能在XML编码过程中，应考虑编码性能，选择合适的编码方式和算法，以提高数据处理的效率和响应速度。压缩与加密根据需要，可以采用压缩和加密技术对XML编码后的数据进行处理，以节省存储空间并保障数据安全。编码性能优化13附录03测试执行与记录按照测试步骤执行测试，并记录实际结果，以便与预期结果进行对比分析。01测试套件组成包括测试用例、测试步骤、预期结果等，用于对数据质量进行全面、客观的评估。02测试环境要求明确测试所需的软硬件环境、测试数据等条件，确保测试结果的准确性和可靠性。附录A(规范性)抽象测试套件数据质量定义明确数据质量的内涵和外延，包括准确性、完整性、一致性、及时性等方面。数据质量重要性阐述数据质量在地理信息领域的重要性，以及其对决策、规划、管理等方面的影响。数据质量应用案例列举数据质量在地理信息领域的应用案例，如智慧城市、交通规划、环境监测等。附录B(资料性)数据质量慨念及其应用数据字典内容包括数据质量相关术语、定义、分类、编码等信息，以便统一理解和使用。数据字典使用规则明确数据字典的使用方式、更新维护等规则，确保数据字典的准确性和一致性。数据字典与其他标准的关系阐述数据字典与其他相关标准的关系，以便更好地理解和应用本标准。附录C(规范性)数据质量的数据字典030201数据质量报告内容明确数据质量报告应包含的内容，如评价目的、评价方法、评价结果、改进建议等。数据质量报告编制要求阐述数据质量报告的编制原则、格式要求、审批程序等，确保报告的规范性和准确性。数据质量评价方法介绍常用的数据质量评价方法，如直接评价法、间接评价法等，并分析其优缺点。附录D(资料性)评价和报告数据质量介绍常用的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等，并分析其适用场景。抽样方法分类明确选择抽样方法时应考虑的因素，如样本量、样本代表性、抽样误差等。抽样方法选择依据阐述抽样实施的具体步骤和注意事项，以确保抽样的科学性和合理性。抽样实施步骤与