空间数据质量与元数据

1、空间数据质量与元数据,空间数据质量 空间数据质量控制 空间数据的不确定性问题 空间元数据,空间数据质量,在GIS的几个主要因素中，数据是一个极为重要的因素 在计算机软件、硬件环境选定之后，GIS中数据质量的优劣，决定着系统分析质量以及整个应用的成败 GIS提供的空间数据的分析方法被广泛用于各种领域，用于决策领域的数据，其质量要求应该是可知的或可预测的。 研究空间数据质量的目的 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,空间数据库,查询和分析,空间数据输入和管理,输出: 显示,防止 “Garbage in，Garbage out！”,G I S,空间数据质量的内容,空间数

2、据的完整性 数据是否覆盖到应该覆盖的范围 空间数据的数据逻辑一致性 数据定义的统一性 在同一个空间数据库中，数据的定义应该保持一致 空间数据位置精度 数据的地理位置精度 空间数据属性精度 数据所载负的地理信息的正确性 空间数据时间精度 数据本身所代表的时间信息的正确性 关于数据的说明 元数据,空间数据质量的相关概念,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(1),准确性（Accuracy） 一个记录值（测量或者观察值）与它的真实

3、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 可以用误差（Error）来衡量空间数据的准确性 精度（Precision） 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： 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(2),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

4、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 比例尺（Scale） 地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界”的距离之间的比例 如这幅地图的比例尺=10cm:1000m=1:10000 比例尺是刻画数据精度的量（如最小线宽为地图的空间分辨率）,空间数据质量的相关概念(3),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

5、之间的联系,空间数据质量的相关概念(4),不确定性（Uncertainty） 指客观世界或实体本身就具有的变异，表现为不精确性、随机性和模糊性 由于人对客观实体和现象认识的局限性和表达的模糊性，使原始数据本身存在不确定性，以此数据进行GIS 的分析与处理，必然使分析结果也具有不确定性,GIS数据的不确定性,GIS数据不确定性的产生 一方面是由于客观世界存在的固有的复杂性，不稳定性，和人们对其认识的不完备性 另一方面，在数据采集、录入、编辑、处理、分析和表述过程中出现的各种误差，包括如系统误差或随机误差带来的不确定性 GIS数据的不确定性包括 位置的不确定性 属性的不确定性 时域的不确定性 逻辑

6、上的不一致性 数据的不完整性,空间数据质量问题的来源,空间现象自身存在的不稳定性 空间上的不确定性：空间现象在空间位置分布上的不确定性变化 时间上的不确定性：空间现象在发生时间段上的游移性 属性上的不确定性：属性类型划分的多样性，非数值型属性值表达的不精确性 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 空间分析 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来源,主要包括两个方面：对数据的解释过程、缺少文档,空间数据误差的类型,主要类型 几何误差 属性误差 时间误差 逻辑误差 逻辑误差和几何

7、误差为GIS特有,逻辑误差,语义角度判断数据的合理性,几何误差,几何误差的含义 空间数据表达的位置信息误差 在二维平面上主要反映在点误差和线误差上 分类 点误差：测量位置与真实位置的差异 x = x x0 y = y y0 线误差 线误差分布可以用Epsilon模型（等宽）或者误差带模型（不等宽）描述,折线误差的分布（误差带模型）,曲线的误差分布（误差带模型）,其他数据质量问题,地图数据的质量问题 地图固有误差：控制点误差、投影误差等 地图材料变形：由于图纸的大小受湿度和温度变化的影响而产生 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

8、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 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,通过采用科学的方法，制定出空间数据的生产技术规程，并采取 一系列切实有效的方法在空间数据的生产过程中，针对空间数据质量的关键性问题予以精度控制和错误改正，以保证空间数据的质量 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； 元数据方法 阅读元数据了解数据质量的信息； 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

9、间数据的元数据,元数据（Metadata） 是描述数据的数据 是关于数据的描述性数据信息，尽可能多的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 如数据的内容、质量、状况和其他有关特征的背景信息 目的就是促进数据集的高效利用、共享 不同领域的数据库，其元数据的内容会有很大差异 元数据的内容 对数据集的描述：数据项、数据来源、数据所有者及数据历史 数据质量的描述：数据精度、数据的逻辑一致性、数据完整性、分辨率 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 空间元数据的作用 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

10、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软件进行数据的处理和转换 元数据成为数据共享和有效使用的重要工具,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 。,FGDC空间元数据标准,FGDC 美国联邦地理数据委员会（Federal Geographic Data Committee） CSDGM 数字化地理空间元数据内容标准（Content Standard for Digital Geospatial Metadata） 基本情况 在1993年首先发布，现在已经成为了世界范围内其它标准的基础 作为一个内容标准，CSDGM描述了元数据档案中需要包括的条目 但是没有准确给出它们的具体格式和组织方式 这使得开发者可以根据自己的软件环境实现该标准 但是需要保证其实现能够被另外一个软件实现所理解软件实现必须是可以互操作的,FGDC元数据CSDGM的主要内容,标识信息关于数据集的基本信息 数据质量信息对数据集质量的总体评估 空间数据组织信息在数据集中用于表达空间信息的机制 空间参照信息描述了数据集中坐标的参照框架以及编码方式 实体和属性信息关于数据集中