文档介绍：空间数据质量分析
2. 与数据质量相关的几个概念
(1) 误差〔Error〕。
误差反映了数据与真值或者大家公认的真值之间的差异, 它是一种常用的数据准确性的表达方式。
误差研究包括 :
位置误差： 即点的位置的误差、线的位置的误差和多边形的位置的误差 ;
属性误差:
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产生的误差的环节
投影变换: 地图投影是将三维地球椭球面到二维场平面的拓扑变换。在不同投影形式下, 地理恃征的位置、面积和方向的表现会有差异。
地图数字化和扫描后的矢量化处理: 数字化过程采点的位置精度、空间分辨率、属性赋值等都可能出现误差。
数据格式转换: 在矢量格式和栅格格式之间的数据格式转换中, 数据所表达的空间特征的位置具有差异性。
数据抽象: 在数据发生比例尺度变换时, 对数据进展的聚类、归并、合并等操作时产生的误差
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建立拓扑关系: 拓扑过程中伴随有数据所表达的空间特征的位置坐标的变化。
与主控数据层的匹配: 一个数据库中, 常存储同一地区的多层数据面, 为保证各数据层之间空间位置的协调性, 一般建立一个主控数据层以控制其他数据层的边界和控制点。在与主控数据层匹配的过程中也会存在空间位移, 从而导致误差。
数据叠加操作和更新: 数据在进展叠加运算以及数据更新时, 会产生空间位置和属性值的差异。
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: 指在来源不同、类型不同的各种数据集的相互操作过程中所产生的误差。数据集成是包括数据预处理、数据集之间的相互运算、数据表达等过程在内的复杂过程, 其中位置误差、属性误差都会出现。
: 数据在可视化过程中为适应视觉效果, 需对数据的空间特征位置、注记等进展调整, 由此产生数据表达上的误差。
: 在数据处理的各个过程中, 误差是累计和扩散的, 前一过程的累计误差可能成为下一个阶段的误差起源, 从而导致新的误差的产生。
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(2) 准确度(Accuracy)
数据的准确度: 被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者大家公认的真值的接近程度。
即一个记录值(测量或观察值)与它的真实值之间的接近程度。
它可用误差来衡量。
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(3) 精度(Precision)
数据的精细度：数据表示的精细程度, 用数据的有效位数来表示, 它表现了测量值本身的离散程度。
准确度：精细度的实质在于它对数据准确度的影响, 同时在很多情况下, 它可以通过准确度而得到表达, 故常把二者结合在一起称为准确度, 简称精度, 即对现象描述的详细程度。
精度低的数据并不一定准确度也低.
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(4) 不确定性(Uncertainty)
不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度, 是自然界各种空间现象自身固有的属性。在内容上, 它是以真值为中心的一个范围, 这个范围越大, 数据的不确定性也就越大。
土地信息系统的不确定性包括空间位置的不确定性、属性不确定性、时域不确定性和逻辑上的不一致性及数据的不完整性。
数据的不完整性指对于给定的目标, GIS没有尽可能完全地表达该物体。
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(5) 空间分辨率(Spatial Resolution)
分辨率是空间目标可辨识的最小尺寸。如遥感影像上最小可分辨的地物目标。在一个图形扫描仪中最小的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元大小来确定的。×10-3mm,
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(6) 比例尺(Scale)
mm宽度的线对应着5m的地面距离。如果这是线的最小的宽度, 那么就不可能表示小于5m的现象。
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