第6讲空间数据处理及数据质量控制三、空间数据质量空间数据处理和质量控制一、GIS的数据源：GIS的数据质量是指GIS中空间数据(几何数据和属性数据)的可靠性，通常用空间数据的误差来度量。误差是指数据与真值的偏离。研究GIS数据质量对于评定GIS的算法、减少GIS设计与开发的盲目性都具有重要意义。精度越高，代价越大。GIS数据质量对保证GIS产品的可靠性有重要意义。各种定位设备数字化设备包括各类调查报告、文件、统计数据、实验数据与野外调查的原始记录等，如人口数据、经济数据、土壤成份、环境数据。对于要输入属性库的属性数据，通过键盘直接键入或文件、表格、数据库导入。对于要直接记录到栅格或矢量数据文件中的属性数据，则必须进行编码输入。耕地3扫描矢量化4屏幕跟踪矢量化流程：1数据处理的概念2数据处理的内容3空间数据的编辑与处理误差修正一般过程：设定容许值连接接点重建拓扑关系不同图幅的连接自动、手工对准两幅图的一条边缘线，然后再小心地调整其它线段使其取得连续。数据结构转换相同数据结构的不同组织形式转换矢量拓扑结构变换栅格数据转换不同数据结构转换矢量到栅格栅格到矢量纠正原因地图变形(均匀变形、非均匀变形）数字化中的位置移动遥感影像本身存在几何变形投影方式不同分幅扫描实质建立纠正图像与标准地图的一一对应关系变换方法精确方法：仿射变换、双线性变换、平方变换、立方变换等近似方法：橡皮板变换纠正步骤纠正点—数据采集—函数建立—逐点或网格纠正从图像中提取有用信息的过程。图像解译需要一定的能力：研究地理区域的一般知识具有一定的图像处理能力掌握影像分析的经验和技能对影像特征的深入理解遥感图像的解译有目视判读和计算机自动解译两种方法，其中，自动解译又可分为监督分类和非监督分类两种。所谓空间数据质量是指空间数据在表达实体空间位置、特征和时间所能达到的准确性、一致性、完整性和三者统一性的程度，以及数据适用于不同应用的能力。1）位置（几何）精度：如数学基础、平面精度、高程精度等，用以描述几何数据的误差。2)属性精度：如要素分类的正确性、属性编码的正确性、注记的正确性等，用以反映属性数据的质量。3)逻辑一致性：如多边形的闭合精度、结点匹配精度、拓扑关系的正确性等，由几何或属性误差也会引起。逻辑误差4)完备性：如数据分类的完备性、实体类型的完备性、属性数据的完备性、注记的完整性，数据层完整性，检验完整性等。5)现势性：如数据的采集时间、数据的更新时间等6）不确定性：指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，我们就无法确定误差，因而用不确定性取代误差。3空间数据质量评价5数字化过程中的质量控制4）数字化限差包括：采点密度（0.2mm）、接边误差（0.02mm）、接合距离(0.02mm)等。5）数据的精度检查输出图与原始图之间的点位误差，一般要求对直线地物和独立地物，误差小于0.2mm，对曲线地物和水系，误差小于0.3mm，对边界模糊的要素应小于0.5mm。6空间数据质量的检查6空间数据质量的检查