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摘要
随着测绘技术的不断进步和空间数据库的日益庞大,空间数据已经发展成为GIS的血液,它的质量将对于数据交换、共享和使用都有很大的影响,同时也将直接影响着GIS应用、分析、决策的正確性和可靠性,因此空间数据质量问题越来越受到广大用户的关注,如何对其进行有效的质量控制,对其进行全面、科学的度量和评价显得越来越重要。本文就从空间数据自身存在的不确定性出发,主要针对模糊不确定性,引入了一些模糊数学的原理,对空间数据质量控制、评价和可靠性分析做了初步的探讨和研究。
Abstract：Along with the continuously advancing of surveying and mapping technology and growing larger of spatial database, spatial data has developed into the blood of GIS, its quality will have significant influence on the data exchange, sharing and use, but also will directly impact on the accuracy and reliability of GIS application, analysis, decision-making. Therefore the masses of users pay more and more attention to the spatial data quality, how to carry on the effective quality control, and carry on the comprehensive and scientific measurement and evaluation is becoming more and more important. This article begins with the uncertainty of spatial data which exists of itself, focus on the fuzzy uncertainty, introduces some of the theory of fuzzy mathematics and makes some discussion and research on spatial data quality control, evaluation and reliability analysis.
关键词：空间数据质量；模糊不确定性
Key words：spatial data quality； fuzzy uncertainty
中图分类号：O213.1文献标识码：A 文章编号：
概述
随着现代地理信息技术的发展、信息共享速度的加快和空间数据应用领域的不断扩大，特别是当通过对空间数据的分析，来支持辅助管理、设计、规划或决策时，由于它的空间分析功能与决策作用主要依赖于GIS中的空间数据，因此，空间数据自身的质量将显得越来越重要，它的优劣程度将直接影响GIG分析与决策的结果。因此，对空间数据进行质量控制研究，保证空间数据的质量，就是为GIS生存和发展提供保障，同时也将对各类不同部门的决策和减少GIS设计与开发的盲目性等方面有深远的影响。
空间数据的质量控制则是通过科学的方法，制定出相应的空间数据的生产技术规程，并采取一系列切实有效的方法，在空间数据的实际生产过程中针对关键性问题和有可能会引入误差的步骤和过程加以控制，并对一些相关参数予以规定和错误改正，以保证和提高空间数据的质量。对空间数据的质量控制将针对空间数据的特点，贯穿于数据产品的设计、生产及检验的全过程，主要包括逻辑一致性、数据完整性、空间精度、专题精度、时间精度、图形或影像质量、附件质量以及一些关于数据的说明等。
1空间数据质量的不确定性研究
1.1空间数据不确定性概述
对于数据的不确定性(uncertainiy)，早在20世纪70年代初的一些相关文献中就己经出现了，但由于现实世界的复杂性和模糊性，再加上人类表达能力的局限性，有关空间数据的不确定性始终没有明确和统一的定义。随着现代测量技术的迅速发展和空间数据来源的多样化，人们对于测量数据误差的考虑也有了很大范围的扩展，其中就包含了大地测量、测绘与制图、地理信息系统、遥感、卫星定位系统、地球信息科学、数据库及其在管理中的应用等。时至今日，人们对数据不确定性的研究认识趋向于数据“真实值”不能被肯定的程度[1]，它一般表现为随机性和模糊性，也就是既包含了人们可以度量的误差，又包含人们不可以度量的误差。另外还有文献将空间数据的不确定性的研究分为四个内容，即误差、模糊、歧义和不一致，从研究的具体形式来讲，它包括:位置数据不确定性、属性数据不确定性、时域不确定性、数据完整性、逻辑一致性、不确定性的传播、不确定性的可视化表示等。
1.2空间数据不确定性来源
空间数据的不确定性形成的原因是多源化的，有的是客观世界引起的，也有部分是人为因素造成的。广泛来讲，由于人们认知过程的复杂性，科技的进步及人们认识新技术的滞后性，运算过程的不确定性和人们操作引起的不确定性等都会引起空间数据的不确定性的产生。同时，也由于空间数据大多为近似值，人类地理知识的不完备，地理数据分类属性定义不明确、概念不清楚，地理数据大都为衍生数据等原因，构成了客观世界引起的空间数据的不确定性。
1.2.1随机不确定性来源
1.空间数据采集过程中产生的不确定性(源误差)
源误差与数据获取方法和手段有关，主要包括地面测量原始数据的误差、地图数字化数据的误差和航测遥感数据误差。地面测量原始数据的误差来源于地面控制测量和碎部测量过程中产生的误差；地图数字化数据的误差包括原图的固有误差和人们在数字化过程中产生的误差；航测遥感数据的误差主要可分为数据获取误差、数据预处理误差、数据分析误差、数据转换误差和人工判读误差等。
2.空间数据处理及操作过程中产生的不确定性
空间数据在处理操作过程中引入的误差主要包括由计算机字长引起的误差和空间数据处理中产生的误差。其中在空间数据处理过程中，容易产生误差的操作主要有:几何改正、几何数据的编辑、属性数据的编辑、投影变换、坐标变换和比例变换、空间分析、图形化简、数据集成处理、数据抽象、数据格式转换、空间内插、计算机裁切误差、数据的可视化表达以及空间数据在处理过程中多类误差的传递和扩散等。
3.空间数据使用过程中产生的不确定性
使用误差是用户在对空间数据的使用过程中所引起的误差，主要表现在:①数据终端用户对信息理解错误造成的误差；②由于缺少对数据的说明或者相关的文字表格附件，导致用户不能够正确地使用信息，从而造成数据的随意使用而导致的误差扩散。
4.不同操作平台及软件选择引起的不确定性
对于空间数据来讲，同一问题如果选用不同的GIS软件作平台，数据计算和处理的结果也会有一定的差别。
1.2.2模糊不确定性来源
1.人为判断过程中引起的模糊不确定性
在空间数据的获取过程中，由人为判断得到的空间数据主要包括:对边界目标点的判断，对影像目标边界的判别，对专题属性定义不明确和影像数据获取的误差，对特征点的属性测量误差，内插误差和属性的分类误差。
2.人的认识具有的模糊不确定性
对于一些新型的技术和产业，人类本身还正处于认知阶段，例如对GPS测量中，人类对电离层的认识仍然存在部分模糊性，因此，在处理和分析结果过程中，只能先做一些假设，这就造成了结果数据中的模糊不确定性。
3.由模糊概念产生的模糊不确定性
在对实际数据操作过程中，一些模糊信息是客观存在的，若不能经过比较合适的模糊化处理，在转变成有关的空间数据时候，也必然含有模糊性。例如，在对地类图斑，土壤单元进行划分的过程中，常常会因为不同的操作人员而得出不同的划分结果等。
4.由空间关系描述的模糊性产生的模糊不确定性
空间关系描述的模糊性主要表现为:在对地理实物进行描述过程中，普遍存在不精确的表示术语，例如村子的“附近”，这片区域“适合”畜牧业等，这些模糊的表述语言在一定程度上会使得空间数据在最后的输出结果中含有模糊不确定性
5.空间区域过渡带的模糊性
例如在林业部门的专题项目中，在划分不同等级的自然区域带时，其中有部分区域会同时具有两个区域的特征，这就呈现出了模糊的特点。
6.元数据描述过程中的模糊性导致GIS模糊不确定性
元数据作为空间信息的数据字典，由于客观实物在一定程度上，其实际本身就存在模糊性，因而元数据的描述也必然存在模糊性。
2空间数据质量元素的分类
关于空间数据质量元素的划分，国家测绘局和相关部门都做了一定的研究，并且制定了相应的规范标准，将空间数据质量元素可分为定量元素和非定量元素，而每一种质量元素又可分为一级质量元素和二级质量元素。其中，数据质量定量元素是数据质量的定量组成部分，说明数据集对产品规范规定的符合程度，并提供定量的质量信息。
3空间数据质量控制
质量检查是通过对数据采集全过程的监控，提供技术参数，保证产品质量，是数据质量控制的重要环节，也是进行数据质量控制的重要手段[2]。因此，在任何一个数据生产作业中，都应该建立内部质量审核制度，编写相关的检查报告，其过程检查，最终检查和质量评定，都必须按有关规定和技术设计书执行，才能保证最终所提供的数据准确可靠。
3.1质量控制的主要内容
本论文讨论的空间数据质量控制的内容，主要从空间数据质量的基本特征以及项目最终验收以及入库数据的具体要求出发，分别从三个阶段进行，它包括原始资料的质量控制，作业过程的质量控制和最终产品的质量检查阶段。
3.1.1前期资料的质量控制内容
在原始资料的质量控制中，数据源的质量控制是最重要的，它是解决产品质量的关键因素。以DRG产品为例，其控制内容主要包括:
(l)图纸应保持图面清晰，平整无折痕，无局部变形等，如果图纸采用了分块扫描，拼接处不能错位；
(2)扫描分辨率应满足作业要求，要保证图像清晰，图廓点和格网点的影像必须完整；
(3)定向与纠正后的图廓点和格网点坐标与理论值的偏差应满足要求；
3.1.2.作业过程中矢量数据的检查内容
(l)位置精度：位置精度即坐标精度，在一定的坐标系统下，用坐标方式来反映和表达各种要素与地面实际实物相吻合的程度，其中就包括位置描述的数学基础，格网点、图廓点、控制点精度，高程精度，平面位置精度以及图幅接边精度等。另外要考虑空间实体的坐标位置与实体真实位置的接近程度，即所谓的地理精度，主要包括:各类地图要素的正确性，各类地理要素的表达是否协调一致，符号和注记的表示是否符合图式规范要求，综合取舍是否恰当合理，图面整饰是否美观、清晰，图廓是否正确、完整等。
(2)属性精度：属性精度主要是指反映属性数据的正确性，它涉及的范围很多，主要包括:属性的分类、规定的代码、属性值以及名称注记的正确性等。属性精度主要检查的内容包括:点、线、面不同文件的属性代码及属性值是否具有正确性和惟一性，名称注记是否正确，数据分层是否正确等。在这个过程中，要逐层分别检查属性是否有多余的，逐层检查各属性表中的属性项项名、长度、类型、顺序等是否正确，是否有遗漏或多项；检查各不同要素的分层、属性值、代码是否正确或遗漏。
(3)逻辑一致性：指空间数据定义的统一性与描述空间数据集之间固有的逻辑关系的正确性。逻辑一致性检查主要包括:属性一致性、分层一致性、格式一致性，拓扑关系的正确性和多边形是否闭合等，同时还要检查各不同分层是否有重复的要素，检查各要素之间的关系是否合理，有无明显的地理适应性矛盾，是否能正确反映各地理要素的分布特点和密度特征等。
(4)时间精度(现势性)：数据的现势性是指本次数据库中数据与当前的实际情况的符合程度，是数据本身所代表的时间数据信息的正确性。
(5)数据完整性：完整性是数据在内容、范围及结构等各不同方面满足所有规范要求的完整程度。数据的完整性检查包括:数据分层的完整性、数据不同分层内部文件的完整性、表达要素的完整性、属性的完整性等。
3.1.3空间数据入库的检查内容
(l)入库数据文件是否齐全、完备。包括空间数据、非空间数据和元数据3大类，空间数据库包括:基础地理信息、基础地质信息；非空间数据库包括:规划文档和规划表格；元数据库包括:《元数据信息采集表》并在Access数据库中按照《标准》要求建立起元数据属性表。
(2)空间数据的参考坐标系统是否正确，是否满足整个数据库入库规范规定的基本要求。
(3)数据格式检查，不同软件数据格式及之间相互转换的可行性。
3.1.4质量控制检查的方法
本论文所涉及的质量控制的方法主要从图形数据、属性数据以及空间数据之间关系正确性这3个方面进行研究。
1.图形数据的检查方法:常用的方法主要包括三种，即软件自动检查、人机交互检查、绘图输出检查。
(l)软件自动检查主要指应用数据建库软件本身的功能来检查入库数据拓扑关系的一致性，或者是当空间数据的图形和属性任意相互组合以后之间存在一定的规律和逻辑关系时，我们可以通过计算机开发一些相应的检查程序，设计出合理的模型和算法，将数据中不符合该有的规律或者逻辑关系矛盾的要素自动挑选、标记或者打印出来。该检查方法主要包括:数据文件的完整性检查、拓扑关系建立检查、属性一致性检查、异常属性值检查、逻辑关系矛盾的属性值检查等。
(2)人机交互检查是在操作软件环境下，将需要检查的数据可视化，以图像、图形、表格等多种形式显示在计算机的屏幕上，然后通过人工根据实际情况判断其正确性；也可以使用软件自身所具有的查询、统计、显示等功能的不同组合，实现对数据的检查。
(3)绘图输出检查主要是将各类需要检查的数据，根据其性质表达为人眼可见的图纸、文档、报表等不同模拟形式的介质，然后将这些计算机资料与采集的原始数据资料进行人工比较核查，从而判断和确定数据的正确性。例如在实际的项目应用中，对于采集完后的道路、水系要素等，进行输出成图，并将其与现有地图或遥感影像、航片等进行套合比对，从而检查所获取数据要素的精度；对于属性表检查，可以将其打印出来，与原表逐条核对。在实际操作中，对于矢量数据的检查过程，往往是将这三种方法相互配合、交替使用，综合应用。在质量检查时，根据当时具体的内容，选用相应的方法，主要是以软件自动检查为主，结合人机交互检查和绘图输出模式，实现对二维空间数据进行全面的检查。
2.属性数据的检查与方法
属性数据首先是在图形数据采集时赋予到与之相关的数据库中，然后再通过相应的操作步骤和处理与图形数据连结到一起，这一系列的操作处理是在GIS软件使用平台如MAPGIS中完成的，因此对属性数据的质量检查过程我们也是在最终的GIS软件使用平台上完成的。它的检查可以通过“库查图方式”逐级逐类检查其面状地物的闭合性，线状地物的连续性和一致性等。
3.空间数据之间关系正确性的检查与方法
为了提高后续操作系统分析和应用的可靠性能，还要对空间数据之间关系的正确性进行相应的质量检查和控制，主要包括多邊形闭合情况、拓扑关系的正确性、结点匹配精度等。检查过程中，我们可以用填充颜色的方法以检查其面状地物的闭合性，或采用屏幕漫游目视检查方法或者计算机程序检查面状地物要素是否封闭、线状地物要素是否连续、同一地物在不同图幅的分类、分层属性是否一致等，以此来保证空间数据之间关系的正确性。
4结论
本文论述了空间数据质量控制所涉及到的相关知识，主要包括以下3方面的内容。
1.空间数据不确定性的研究。主要阐述了空间数据不确定性概念，从而我们得知，空间数据不确定包括随机不确定性和模糊不确定性，并分别总结归纳了不确定性的来源。
2.空间数据质量因素的分类，分为定量因素和非定量因素，并分别包括有各自的子因素。
3.空间数据质量控制的内容和方法。其中质量控制内容分别从前期资料，作业过程中矢量数据以及入库的空间数据三个方面来进行。质量控制方法则相应地从图形数据，属性数据以及空间数据之间关系正确性这三个方面来进行。
参考文献
[1]刘文宝.GIS空间数据的不确定性理论.武汉大学，1995
[2]史文中.空间数据误差处理的理论与方法.科学出版社，1999
随着测绘技术的不断进步和空间数据库的日益庞大,空间数据已经发展成为GIS的血液,它的质量将对于数据交换、共享和使用都有很大的影响,同时也将直接影响着GIS应用、分析、决策的正確性和可靠性,因此空间数据质量问题越来越受到广大用户的关注,如何对其进行有效的质量控制,对其进行全面、科学的度量和评价显得越来越重要。本文就从空间数据自身存在的不确定性出发,主要针对模糊不确定性,引入了一些模糊数学的原理,对空间数据质量控制、评价和可靠性分析做了初步的探讨和研究。
Abstract：Along with the continuously advancing of surveying and mapping technology and growing larger of spatial database, spatial data has developed into the blood of GIS, its quality will have significant influence on the data exchange, sharing and use, but also will directly impact on the accuracy and reliability of GIS application, analysis, decision-making. Therefore the masses of users pay more and more attention to the spatial data quality, how to carry on the effective quality control, and carry on the comprehensive and scientific measurement and evaluation is becoming more and more important. This article begins with the uncertainty of spatial data which exists of itself, focus on the fuzzy uncertainty, introduces some of the theory of fuzzy mathematics and makes some discussion and research on spatial data quality control, evaluation and reliability analysis.
关键词：空间数据质量；模糊不确定性
Key words：spatial data quality； fuzzy uncertainty
中图分类号：O213.1文献标识码：A 文章编号：
概述
随着现代地理信息技术的发展、信息共享速度的加快和空间数据应用领域的不断扩大，特别是当通过对空间数据的分析，来支持辅助管理、设计、规划或决策时，由于它的空间分析功能与决策作用主要依赖于GIS中的空间数据，因此，空间数据自身的质量将显得越来越重要，它的优劣程度将直接影响GIG分析与决策的结果。因此，对空间数据进行质量控制研究，保证空间数据的质量，就是为GIS生存和发展提供保障，同时也将对各类不同部门的决策和减少GIS设计与开发的盲目性等方面有深远的影响。
空间数据的质量控制则是通过科学的方法，制定出相应的空间数据的生产技术规程，并采取一系列切实有效的方法，在空间数据的实际生产过程中针对关键性问题和有可能会引入误差的步骤和过程加以控制，并对一些相关参数予以规定和错误改正，以保证和提高空间数据的质量。对空间数据的质量控制将针对空间数据的特点，贯穿于数据产品的设计、生产及检验的全过程，主要包括逻辑一致性、数据完整性、空间精度、专题精度、时间精度、图形或影像质量、附件质量以及一些关于数据的说明等。
1空间数据质量的不确定性研究
1.1空间数据不确定性概述
对于数据的不确定性(uncertainiy)，早在20世纪70年代初的一些相关文献中就己经出现了，但由于现实世界的复杂性和模糊性，再加上人类表达能力的局限性，有关空间数据的不确定性始终没有明确和统一的定义。随着现代测量技术的迅速发展和空间数据来源的多样化，人们对于测量数据误差的考虑也有了很大范围的扩展，其中就包含了大地测量、测绘与制图、地理信息系统、遥感、卫星定位系统、地球信息科学、数据库及其在管理中的应用等。时至今日，人们对数据不确定性的研究认识趋向于数据“真实值”不能被肯定的程度[1]，它一般表现为随机性和模糊性，也就是既包含了人们可以度量的误差，又包含人们不可以度量的误差。另外还有文献将空间数据的不确定性的研究分为四个内容，即误差、模糊、歧义和不一致，从研究的具体形式来讲，它包括:位置数据不确定性、属性数据不确定性、时域不确定性、数据完整性、逻辑一致性、不确定性的传播、不确定性的可视化表示等。
1.2空间数据不确定性来源
空间数据的不确定性形成的原因是多源化的，有的是客观世界引起的，也有部分是人为因素造成的。广泛来讲，由于人们认知过程的复杂性，科技的进步及人们认识新技术的滞后性，运算过程的不确定性和人们操作引起的不确定性等都会引起空间数据的不确定性的产生。同时，也由于空间数据大多为近似值，人类地理知识的不完备，地理数据分类属性定义不明确、概念不清楚，地理数据大都为衍生数据等原因，构成了客观世界引起的空间数据的不确定性。
1.2.1随机不确定性来源
1.空间数据采集过程中产生的不确定性(源误差)
源误差与数据获取方法和手段有关，主要包括地面测量原始数据的误差、地图数字化数据的误差和航测遥感数据误差。地面测量原始数据的误差来源于地面控制测量和碎部测量过程中产生的误差；地图数字化数据的误差包括原图的固有误差和人们在数字化过程中产生的误差；航测遥感数据的误差主要可分为数据获取误差、数据预处理误差、数据分析误差、数据转换误差和人工判读误差等。
2.空间数据处理及操作过程中产生的不确定性
空间数据在处理操作过程中引入的误差主要包括由计算机字长引起的误差和空间数据处理中产生的误差。其中在空间数据处理过程中，容易产生误差的操作主要有:几何改正、几何数据的编辑、属性数据的编辑、投影变换、坐标变换和比例变换、空间分析、图形化简、数据集成处理、数据抽象、数据格式转换、空间内插、计算机裁切误差、数据的可视化表达以及空间数据在处理过程中多类误差的传递和扩散等。
3.空间数据使用过程中产生的不确定性
使用误差是用户在对空间数据的使用过程中所引起的误差，主要表现在:①数据终端用户对信息理解错误造成的误差；②由于缺少对数据的说明或者相关的文字表格附件，导致用户不能够正确地使用信息，从而造成数据的随意使用而导致的误差扩散。
4.不同操作平台及软件选择引起的不确定性
对于空间数据来讲，同一问题如果选用不同的GIS软件作平台，数据计算和处理的结果也会有一定的差别。
1.2.2模糊不确定性来源
1.人为判断过程中引起的模糊不确定性
在空间数据的获取过程中，由人为判断得到的空间数据主要包括:对边界目标点的判断，对影像目标边界的判别，对专题属性定义不明确和影像数据获取的误差，对特征点的属性测量误差，内插误差和属性的分类误差。
2.人的认识具有的模糊不确定性
对于一些新型的技术和产业，人类本身还正处于认知阶段，例如对GPS测量中，人类对电离层的认识仍然存在部分模糊性，因此，在处理和分析结果过程中，只能先做一些假设，这就造成了结果数据中的模糊不确定性。
3.由模糊概念产生的模糊不确定性
在对实际数据操作过程中，一些模糊信息是客观存在的，若不能经过比较合适的模糊化处理，在转变成有关的空间数据时候，也必然含有模糊性。例如，在对地类图斑，土壤单元进行划分的过程中，常常会因为不同的操作人员而得出不同的划分结果等。
4.由空间关系描述的模糊性产生的模糊不确定性
空间关系描述的模糊性主要表现为:在对地理实物进行描述过程中，普遍存在不精确的表示术语，例如村子的“附近”，这片区域“适合”畜牧业等，这些模糊的表述语言在一定程度上会使得空间数据在最后的输出结果中含有模糊不确定性
5.空间区域过渡带的模糊性
例如在林业部门的专题项目中，在划分不同等级的自然区域带时，其中有部分区域会同时具有两个区域的特征，这就呈现出了模糊的特点。
6.元数据描述过程中的模糊性导致GIS模糊不确定性
元数据作为空间信息的数据字典，由于客观实物在一定程度上，其实际本身就存在模糊性，因而元数据的描述也必然存在模糊性。
2空间数据质量元素的分类
关于空间数据质量元素的划分，国家测绘局和相关部门都做了一定的研究，并且制定了相应的规范标准，将空间数据质量元素可分为定量元素和非定量元素，而每一种质量元素又可分为一级质量元素和二级质量元素。其中，数据质量定量元素是数据质量的定量组成部分，说明数据集对产品规范规定的符合程度，并提供定量的质量信息。
3空间数据质量控制
质量检查是通过对数据采集全过程的监控，提供技术参数，保证产品质量，是数据质量控制的重要环节，也是进行数据质量控制的重要手段[2]。因此，在任何一个数据生产作业中，都应该建立内部质量审核制度，编写相关的检查报告，其过程检查，最终检查和质量评定，都必须按有关规定和技术设计书执行，才能保证最终所提供的数据准确可靠。
3.1质量控制的主要内容
本论文讨论的空间数据质量控制的内容，主要从空间数据质量的基本特征以及项目最终验收以及入库数据的具体要求出发，分别从三个阶段进行，它包括原始资料的质量控制，作业过程的质量控制和最终产品的质量检查阶段。
3.1.1前期资料的质量控制内容
在原始资料的质量控制中，数据源的质量控制是最重要的，它是解决产品质量的关键因素。以DRG产品为例，其控制内容主要包括:
(l)图纸应保持图面清晰，平整无折痕，无局部变形等，如果图纸采用了分块扫描，拼接处不能错位；
(2)扫描分辨率应满足作业要求，要保证图像清晰，图廓点和格网点的影像必须完整；
(3)定向与纠正后的图廓点和格网点坐标与理论值的偏差应满足要求；
3.1.2.作业过程中矢量数据的检查内容
(l)位置精度：位置精度即坐标精度，在一定的坐标系统下，用坐标方式来反映和表达各种要素与地面实际实物相吻合的程度，其中就包括位置描述的数学基础，格网点、图廓点、控制点精度，高程精度，平面位置精度以及图幅接边精度等。另外要考虑空间实体的坐标位置与实体真实位置的接近程度，即所谓的地理精度，主要包括:各类地图要素的正确性，各类地理要素的表达是否协调一致，符号和注记的表示是否符合图式规范要求，综合取舍是否恰当合理，图面整饰是否美观、清晰，图廓是否正确、完整等。
(2)属性精度：属性精度主要是指反映属性数据的正确性，它涉及的范围很多，主要包括:属性的分类、规定的代码、属性值以及名称注记的正确性等。属性精度主要检查的内容包括:点、线、面不同文件的属性代码及属性值是否具有正确性和惟一性，名称注记是否正确，数据分层是否正确等。在这个过程中，要逐层分别检查属性是否有多余的，逐层检查各属性表中的属性项项名、长度、类型、顺序等是否正确，是否有遗漏或多项；检查各不同要素的分层、属性值、代码是否正确或遗漏。
(3)逻辑一致性：指空间数据定义的统一性与描述空间数据集之间固有的逻辑关系的正确性。逻辑一致性检查主要包括:属性一致性、分层一致性、格式一致性，拓扑关系的正确性和多边形是否闭合等，同时还要检查各不同分层是否有重复的要素，检查各要素之间的关系是否合理，有无明显的地理适应性矛盾，是否能正确反映各地理要素的分布特点和密度特征等。
(4)时间精度(现势性)：数据的现势性是指本次数据库中数据与当前的实际情况的符合程度，是数据本身所代表的时间数据信息的正确性。
(5)数据完整性：完整性是数据在内容、范围及结构等各不同方面满足所有规范要求的完整程度。数据的完整性检查包括:数据分层的完整性、数据不同分层内部文件的完整性、表达要素的完整性、属性的完整性等。
3.1.3空间数据入库的检查内容
(l)入库数据文件是否齐全、完备。包括空间数据、非空间数据和元数据3大类，空间数据库包括:基础地理信息、基础地质信息；非空间数据库包括:规划文档和规划表格；元数据库包括:《元数据信息采集表》并在Access数据库中按照《标准》要求建立起元数据属性表。
(2)空间数据的参考坐标系统是否正确，是否满足整个数据库入库规范规定的基本要求。
(3)数据格式检查，不同软件数据格式及之间相互转换的可行性。
3.1.4质量控制检查的方法
本论文所涉及的质量控制的方法主要从图形数据、属性数据以及空间数据之间关系正确性这3个方面进行研究。
1.图形数据的检查方法:常用的方法主要包括三种，即软件自动检查、人机交互检查、绘图输出检查。
(l)软件自动检查主要指应用数据建库软件本身的功能来检查入库数据拓扑关系的一致性，或者是当空间数据的图形和属性任意相互组合以后之间存在一定的规律和逻辑关系时，我们可以通过计算机开发一些相应的检查程序，设计出合理的模型和算法，将数据中不符合该有的规律或者逻辑关系矛盾的要素自动挑选、标记或者打印出来。该检查方法主要包括:数据文件的完整性检查、拓扑关系建立检查、属性一致性检查、异常属性值检查、逻辑关系矛盾的属性值检查等。
(2)人机交互检查是在操作软件环境下，将需要检查的数据可视化，以图像、图形、表格等多种形式显示在计算机的屏幕上，然后通过人工根据实际情况判断其正确性；也可以使用软件自身所具有的查询、统计、显示等功能的不同组合，实现对数据的检查。
(3)绘图输出检查主要是将各类需要检查的数据，根据其性质表达为人眼可见的图纸、文档、报表等不同模拟形式的介质，然后将这些计算机资料与采集的原始数据资料进行人工比较核查，从而判断和确定数据的正确性。例如在实际的项目应用中，对于采集完后的道路、水系要素等，进行输出成图，并将其与现有地图或遥感影像、航片等进行套合比对，从而检查所获取数据要素的精度；对于属性表检查，可以将其打印出来，与原表逐条核对。在实际操作中，对于矢量数据的检查过程，往往是将这三种方法相互配合、交替使用，综合应用。在质量检查时，根据当时具体的内容，选用相应的方法，主要是以软件自动检查为主，结合人机交互检查和绘图输出模式，实现对二维空间数据进行全面的检查。
2.属性数据的检查与方法
属性数据首先是在图形数据采集时赋予到与之相关的数据库中，然后再通过相应的操作步骤和处理与图形数据连结到一起，这一系列的操作处理是在GIS软件使用平台如MAPGIS中完成的，因此对属性数据的质量检查过程我们也是在最终的GIS软件使用平台上完成的。它的检查可以通过“库查图方式”逐级逐类检查其面状地物的闭合性，线状地物的连续性和一致性等。
3.空间数据之间关系正确性的检查与方法
为了提高后续操作系统分析和应用的可靠性能，还要对空间数据之间关系的正确性进行相应的质量检查和控制，主要包括多邊形闭合情况、拓扑关系的正确性、结点匹配精度等。检查过程中，我们可以用填充颜色的方法以检查其面状地物的闭合性，或采用屏幕漫游目视检查方法或者计算机程序检查面状地物要素是否封闭、线状地物要素是否连续、同一地物在不同图幅的分类、分层属性是否一致等，以此来保证空间数据之间关系的正确性。
4结论
本文论述了空间数据质量控制所涉及到的相关知识，主要包括以下3方面的内容。
1.空间数据不确定性的研究。主要阐述了空间数据不确定性概念，从而我们得知，空间数据不确定包括随机不确定性和模糊不确定性，并分别总结归纳了不确定性的来源。
2.空间数据质量因素的分类，分为定量因素和非定量因素，并分别包括有各自的子因素。
3.空间数据质量控制的内容和方法。其中质量控制内容分别从前期资料，作业过程中矢量数据以及入库的空间数据三个方面来进行。质量控制方法则相应地从图形数据，属性数据以及空间数据之间关系正确性这三个方面来进行。
参考文献
[1]刘文宝.GIS空间数据的不确定性理论.武汉大学，1995
[2]史文中.空间数据误差处理的理论与方法.科学出版社，1999