第三节 空间数据质量
五、空间数据质量控制
数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据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。空间数据质量控制常见的方法有：
（1）传统的手工方法 质量控制的人工方法主要是将数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其它比较方法。
（2）元数据方法 数据集的元数据中包涵了大量的有关数据质量的信息，通过它可以检查数据质量，同时元数据也记录了数据处理过程中质量的变化，通过跟踪无数据可以了解数据质量的状况和变化。
（3）地理相关法 用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。例如，从地表自然特征的空间分布着手分析，山区河流应位于微地形的最低点，因此，叠加河流和等高线两层数据时，若河流的位置不在等高线的外凸连线上，则说明两层数据中必有一层数据有质量问题，如不能确定哪层数据有问题时，可以通过将他们分别与其它质量可靠的数据层叠加来进一步分析。因此，可以建立一个有关地理特征要素相关关系的知识库，以备各空间数据层之间地理特征要素的相关分析之用。
数据质量控制应体现在数据生产和处理的各个环节。下面以地图数字化生成地图数据过程为例，说明数据质量控制的方法。数字化过程的质量控制，主要包括数据预处理、数字化设备的选用、对点精度、数字化误差和数据精度检查等项内容。
（1）数据预处理工作 主要包括对原始地图、表格等的整理、誊清或清绘。对于质量不高的数据源，如散乱的文档和图面不清晰的地图，通过预处理工作不但可减少数字化误差，还可提高数字化工作的效率。对于扫描数字化的原始图形或图像，还可采用分版扫描的方法，来减少矢量化误差。
（2）数字化设备的选用 主要根据手扶数字化仪、扫描仪等设备的分辨率和精度等有关参数进行挑选，这些参数应不低于设计的数据精度要求。一般要求数字化仪的分辨率达到0.025mm，精度达到0.2mm；扫描仪的分辨率则不低于0.083mm。
（3）数字化对点精度（准确性）是数字化时数据采集点与原始点重合的程度。一般要求数字化对点误差应小于0.1mm。
（4）数字化限差 限差的最大值分别规定如下：采点密度（0.2mm）、接边误差（0.02mm）、接合距离（0.02mm）、悬挂距离（0.007mm）、细化距离（0.007mm）和纹理距离（0.01mm）。
接边误差控制，通常当相邻图幅对应要素间距离小于0.3mm时，可移动其中一个要素以使两者接合；当这一距离在0.3mm与0.6mm之间时，两要素各自移动一半距离；若距离大于0.6mm，则按一般制图原则接边，并作记录。
（5）数据的精度检查 主要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，这一误差应小于0.2mm；对曲线地物和水系，这一误差应小于0.3mm；对边界模糊的要素应小于0.5mm。