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- 1．数据质量的基本概念1．1准确性（Accuracy）1．2精度（Precision）1．3空间分辨率(Spatial Resolution)1．4比例尺（Scale）1．5误差（Error）1．6不确定性（Uncertainty）2．空间数据质量问题的来源2．1空间现象自身存在的不稳定性2．2空间现象的表达2．3空间数据处理中的误差2．4空间数据使用中的误差 表1：数据的主要误差来源数据处理过程 误差来源数据搜集 野外测量误差：仪器误差、记录误差遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷数据输入 数字化误差：仪器误差、操作误差不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换数据存储 数值精度不够空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大数据处理 分类间隔不合理多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差比例尺太小引起的误差数据输出 输出设备不精确引起的误差输出的媒介不稳定造成的误差数据使用 对数据所包含的信息的误解对数据信息使用不当3．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：3．1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他比较方法。3．2元数据方法数据集的元数据中包含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，通过跟踪元数据可以了解数据质量的状况和变化。3．3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。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，如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，可以通过将它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。
- 2022-01-05 01:37:58
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- 如果是商店的成员数据管理，您可以选择强大的数据管理和数据实时交付。在这一点上，东云和月亮有一个不错的选择，董云是独立的研发，综合连锁店集成，月月是折扣数据的良好分析。个人认为董云在连锁店会更好。
- 2022-01-05 01:36:49
- asd
- 空间数据质量控制的方法有哪些,质量管理统计方法，是根据数理统计原理对产品质量实行统计质量控制的科学的质量管理方法。目前最流行的质量管理统计方法，是广大质量管理学者归纳的新老两类质量管理中常用统计方法，即“十四中工具”。新七种工具包括：1、关系图法；2、系统图法；3、矩阵图法；4、KJ法；5、PDPC法；6、数据矩阵分析法；7、点线图法（又称箭条图法）。老七种工具包括：1、分类法；2、排列图法；3、因果分析图法；4、直方图法；5、控制图法；6、散布图法；7、统计分析表法。
- 2022-01-05 01:36:49
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