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1、邬伦北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所2004年12月,第五章GIS中的数据,空间数据的特点,SpatiallyrelatedCanbeassignedcoordinatesoranyspatialreference.Onthesurfaceoftheearth.Involveslocationandorganization.ScaleCanbefromgeneraltospecific.Simpletocomplex.Asatellitecangenerateoneterabyte(1012bytes)ofinformationperday.DynamicsSpatialdy
2、namics(variationsinspace).Temporaldynamics(variationsintime).,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。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,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
3、等）,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),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
4、小，并且它们之间的差值大小是有意义的比率(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。,数据的测量尺度(2/2),GIS数据测量尺度示例,不同测量尺度数值可以进行的运算,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,GeographicDatabase,
5、QueryandAnalysis,SpatialDataInputandManagement,Output:Display,HelpPrevent“Garbagein，Garbageout！”,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（SpatialResolution）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）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
6、（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：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（SpatialResolution）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
7、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,RealWorld,VectorData,RasterData,空间数据质量的相关概念(5/7),比例尺（Scale）地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界”的距离之间的一个比例；如右图中，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(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
8、；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；,空间数据质量的相关概念(7/7),不确定性（Uncertainty）对于空间信息科学技术来说，数据的正确性与错误并存，正常与异常并存，精确与粗糙并存，质量高与质量低并存，什么时候是正确的，什么时候不正确的，这些都属于不确定性现象；GIS中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、逻辑上的不一致性以及数据的布完整性；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
9、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；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,空间数据的误差分析（1/3）,空间数据误差的类型（1）空间数据误差分为：几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差；逻辑误差和几何误差为GIS特有逻辑误差：语义角度判断数据的合理性,空间数据的误差分析（2/3）,空间数据误差的类型（2）几何误差：空间数据表达的位置信息误差，在二维平面上主要反
10、映在点（位置）误差和线（位置）误差上；线误差分布可以用Epsilon模型（等宽）或者误差带模型（不等宽）来描述,图：折线误差的分布（误差带模型）,图：折线和曲线的误差,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）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
11、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,空间数据元数据,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,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
12、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（BrowsingorCatalog）程序自动生成（ProgramGeneration）基于元数据的数据集成：基于元数据可以实现对数据自动解释与处理，使得不同格式、精度、类型的数据可以很好的协同完成一个指定的任务（？）,
