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空间数据质量相关问题探讨 总被引：5，自引：0，他引：5
阐述研究空间数据质量问题的必要性和重要性，进而依据GIS数据流程系统分析了产生数据质量问题的各种因素；并重点介绍了空间数据质量问题中基本的最差和不确定性分析方法以及常用的误差控制与校正方法。 相似文献
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本文以空间数据生产过程为出发点,研究了空间数据质量问题的产生原因,提出了基于生产过程的空间数据误差分类,包括:数据源误差、数据采集误差和系统处理误差。认为数据采集误差是影响空间数据质量的主要因素,而空间数据可视化是对数据误差最为有效的检查手段。通过在生产过程中实现地图符号化、隐性信息可视化、拓扑检查和地图接边等检查方法,提高空间数据质量。 相似文献
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空间数据的误差分析与处理 总被引：3，自引：0，他引：3
土地信息系统中最有价值的部分莫过于具有可靠质量的数据，包括空间数据和非空间数据。但目前数据库中的数据缺少精度标准和数据质量的控制。针对这种情况，本文对空间数据进行了误差分析，提供了消除数据错误、改正系统误差和处理偶然误差的一些方法。采用这些方法，在很大程度上改善了空间数据的质量，输出的产品在精度和图面美观方面基本符合规范的要求。 相似文献
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GIS空间数据质量的评价 总被引：21，自引：4，他引：21
对GIS空间数据的质量作了系统的分析，提出了评价GIS空间数据所涉及的内容，具体的方法，对地图扫描数字化数据的坐标误差进行了分布检验，得出其误差服从正态分布的结论。 相似文献
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对GIS空间数据的质量作了系统的分析,提出了评价GIS空间数据所涉及的内容、具体的方法;对地图扫描数字化数据的坐标误差进行了分布检验,得出其误差服从正态分布的结论. 相似文献
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浅析GIS空间数据的误差来源及处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
ＧＩＳ空间数据质量的好坏是ＧＩＳ可靠性,实用性,效益性的关键,本文根据ＧＩＳ数据的流程系统地分析了ＧＩＳ空间数据的误差类型,来源,并且探讨了改善ＧＩＳ数据精度的方法。 相似文献
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地图目标匹配作为空间数据整合和更新的一个不可缺少的过程,有重要的研究意义。中误差是一种衡量地图精度和质量的数值指标,其范围作为制图和综合的重要的标准之一,常用其大小评价空间数据的质量,不同比例尺或来源的地图数据均有不同的中误差大小和阈值。面状要素在很多地图中占有很大的比例,本文将中误差引入面实体匹配的过程,结合相邻面实体邻近聚集算法,提出一种基于中误差和邻近关系的面实体匹配算法,可以有效解决多尺度空间数据匹配的阈值大小和多对多关系难确定的问题,实验结果表明该方法具有良好的稳定性和可靠性。 相似文献
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GIS分析中的空间数据不确定性问题 总被引：1，自引：0，他引：1
摘要：地理信息系统使用参照空间、时间和属性的多维坐标来描述空间现象,而所有的空间模型的表示方法都存在着不确定性问题,并通过GIS的分析操作而传播。从空间数据质量、精度和应用的量级概念等方面探讨了空间数据不确定性问题的由来和发展,认为关注不确定性和误差应从“适合使用’’出发。 相似文献
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研究了通过扫描数字化试验，获取了GIS中特征点对点误差的基础数据，分析了误差的成因，讨论了误差的分布规律和统计特性，为扫描数字化精度控制及数据质量的评价提供了参考依据。 相似文献
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大量研究利用PathfinderAVHRR NDVI资料分析植被状况与气温、降水等气候要素之间的关系。许多分析指出Pathfinder资料包含误差 ,并分析这些资料误差对大尺度NDVI 气温耦合关系检测结果的影响。利用奇异值分解方法 (SVD) ,通过比较不同NDVI资料误差情况下北半球春季NDVI对气温变化响应的时空特征的差异 ,对资料误差造成的分析结果的可靠性进行判断。考虑了 4种误差形式 ,分别是不同强度的连续误差、不连续误差、强火山喷发造成的误差及趋势误差。分析结果表明 ,利用SVD分析大尺度的NDVI 气温耦合特征时 ,允许的NDVI资料误差的最大上限阈值大致在 0 5σ左右。PathfinderAVHRR NDVI原始资料包含的误差很可能低于此阈值 ,得到的分析结果有较高的可信度。此外 ,在不知道NDVI原始资料误差的情况下进行植被对气候变化响应的检测时 ,可以借鉴此方法对结果的可靠性进行检查和验证。 相似文献
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GPS形变监测网基线处理中系统误差的分析 总被引：18，自引：3，他引：18
分析了高精度GPS形变监测网基线处理中系统误差产生的原因，分类及其对基线处理的影响，并在此基础上提出消除和削弱这些系统误差影响的一些原则和算法。 相似文献
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从目前出现在水深数据处理中最有可能存在的 :一条测深线上孤立零点的粗差、一条测深线上具有连续性的粗差以及相邻测线上具有连续性和相关性的粗差等三种情况 ,分别提出剔除这些粗差的方法 ,通过实例分析可以得出本文所提出的粗差剔除方法是有效的 ,在实际测量中具有一定的实用性 相似文献
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数据是地理信息系统的重要组成部分 ,数据的精度对系统的功能影响很大。数据的误差主要来自四个方面 ,即数据源误差、数据输入误差、数据转换误差、分析误差 ,系统的总误差是上述各误差的累积。数据的误差必须与数据一起被纳入到系统当中加以分析 ,从而增加系统的可用性。 相似文献