GIS数据质量的控制与评价，gis数据的质量在很大程度上取决于数据源的质量

GIS空间数据误差来源有什么?

1、任何实用性的GIS均有数据质量问题，数据的质量问题或数据的误差主要有如下五种：①位置精度。测量工作存在误差是必然的，在很多情况下，不可能为了提高精度而增加很多工作量，投入很多设备；②属性精度。

2、gis测算面积时误差形成的原因由测量工具或测量程序导致的误差。实验实施过程中，由于未控制除自变量以外的因变量的干扰，所导致的误差。

3、数字化误差来源：表示坐标的计算机字长有限；所有矢量输出设备包括绘图仪在内，尽管分辨率比栅格设备高，但也有一定的步长；矢量法输入时曲线选取的点不可能太多；人工输图中不可避免的定位误差。

在地理信息系统中,数字化过程中误差的来源及减小误差的相关方法

1、在地理信息系统中，数据来源与数字误差的有关：如果数据来源与遥感卫星，那卫星的接受、处理和发射能力，会影响数据误差；卫星的高度、卫星的发射波段和携带数据的能力、地面的地貌状况、大气状况等等。

2、．相对测量法 相对测量法是利用已知其精确数据的标准样品，在同样条件下与待测样品进行对比实验，这样做可以消去一些已知或未知的系统误差。

3、减小误差的方法：数据清洗、特征选择、模型选择、增加样本量、交叉验证、正则化、集成学习。数据清洗：对数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值、纠正错误数据等，以保证数据的质量和准确性。

如何评价gis的数据质量,以野外测量为例

1、测绘应急数据，在得到原始数据后，可以通过一系列加工处理软件，在紧急情况下得出较为准确的三维测绘图像。

2、因而地图的比例尺决定了GIS数据的最小映射单元和包含和省略地物。

3、野外数据采集系统从野外数据采集拓展到整个数字填图，系统功能从数据处理拓展到数字填图过程定量质量评价，而构成为完整体系。野外数据采集系统具有提供丰富的图示图例库，满足地质专业的图示需求。

4、gis的数据采集新技术方法是：定位设备：野外测量：大平板、全站仪、GPS、移动测绘系统特点是精度高、效率较低。适合范围是小范围GIS数据采集或局部数据更新。数字化设备：数字化仪、扫描仪、摄影测量设备特点是范围大。

5、GIS技术在环境资源领域取得进展的同时，不可否认GIS的应用还存在诸多问题，主要表现在：数据来源与数据质量难以保证（数据来源广泛，但数据质量不高）。

6、遥感是一门使用传感器对地球进行测量的科学和技术，例如，飞机上的照相机，全球定位系统（GPS）接收器，或其他设备。这些传感器以图象的格式收集数据，并为利用、分析和可视化这些图象提供专门的功能。

GIS数据质量的基本特点及常见的误差原因

1、基础资料在地理空间上不能全覆盖，不同的历史资料在时间上无法同步，调查的内容有缺项等，也是常见的数据质量问题；⑤人为因素。为了某种利益或保密上的原因，需要人为地制造缺陷、增加误差。

2、因而地图的比例尺决定了GIS数据的最小映射单元和包含和省略地物。

3、操作错误：在GIS操作过程中，如数据处理、地图投影变换等环节，操作不当也可能导致误差。

gis中的拓扑关系有什么作用?

1、拓扑关系：在GIS 中，为了真实地反映地理实体，不仅要包括实体的位置、形状、大小和属性，还必须反映实体之间的相互关系。这些关系就是指它们之间的邻接关系、关联关系和包含关系。

2、通过创建拓扑结构确立拓扑关系，查看结点、弧段和多边形所表示的实体之间的邻接、关联、包含和连通关系，便于图斑查询和属性更新。

3、拓扑关系是空间推理、查询与分析的基础，拓扑关系研究的进展直接影响到GIS的应用。 空间拓扑关系描述模型用空间推理的方法 (主要是定性空间推理)来研究分析拓扑空间关系，简称为拓扑推理。

4、拓扑在空间分析中是最大的应用。而且能保证各个图斑互相间的空间关系很稳定。

5、两种典型的GIS数据模型拓扑关系数据模型拓扑关系数据模型以拓扑关系为基础组织和存储各个几何要素，其特点是以点、线、面间的拓扑连接关系为中心，它们的坐标存贮具有依赖关系。

6、拓扑学是研究几何图形在保持连续状态下变形时不变的性质。主要有以下作用：（1）空间数据质量控制，利用拓扑关系可以检查空间数据存在的错误；如地籍数据中宗地之间不能重叠，如果重叠说明数据存在错误。

实验室检测结果和数据质量分析主要包括哪些内容?

实验设备和方法：详细描述实验所需的设备和材料，以及实验的具体步骤和方法，包括实验的设计、数据的采集和处理等。实验结果：展示实验得到的数据、图表和图像等，并对实验结果进行分析和解释。

内容分析：对媒体、广告、政策文件、网站等文本和非文本信息进行分析和解读，以揭示其中的特征和趋势。内容分析通常包括语义分析、符号分析、框架分析等方法。

Analytic Visualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

分析数据 分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。数据呈现 可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

分析质量控制包括采样误差及其控制，分析误差及其控制，实验室质量控制等方面。质量控制技术包括从试样的采集、预处理、分析测试、数据处理、结果报告等涉及影响测试数据质量的各个环节。

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