DLG数据整理及建库质量控制有关问题的探讨-病毒检测与质量控制探讨.docx
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1、DLG数据整理及建库质量控制有关问题的探讨 病毒检测与质量控制探讨 摘要:通过对DLG数据质量元素、数据生产平台及数据整理流程的介绍,论述数据在不同平台间转换时存在的问题,进而说明数据质量控制的内容和方法,并重点说明跨平台数据转换一致性检查自动化的实现方法。 关键词:数据质量质量元素内容和方法一致性检查 Abstract:basedonthedataqualityelements,dataDLGproductionplatformandtheintroductionofdataflow,thispaperdiscussesthedatabetweendifferentplatformswhen
2、convertingexistingproblems,andthatdataqualitycontrolthecontentandthemethod,andthefocusofcross-platformdatatransferthatconsistencychecktherealizationofautomationmethod. Keywords:dataqualityqualityelementcontentsandthemethodsofconsistencycheck 中图分类号:O213.1文献标识码:A文章编号: 1概述 1.1数据质量控制的意义 近十来,在科技进步与自身需求的推
3、动下,我国数字化建设的势头迅猛发展,“数字地球”“数字省区”“数字城市”的呼声越来越高。在此基础上,基础地理信息系统(GIS)的发展也如火如荼,GIS应用也逐步深入到各行各业。目前国内不少省区的测绘部门早已不在满足于测绘的数字化,开始向测绘的信息化迈进。 各种专题的地理信息系统都是以图形作为基础数据的,图形数据是信息系统建设的核心,其质量的优劣直接影响到系统的质量和稳定性直至应用效果。试想,若没有完善的空间数据质量控制手段,存在着问题、误差、甚至错误的空间数据库,是“倾斜的”、“不牢固的”、“存在问题的”,以此为基础建立的数字城市工程显然不能为政府决策提供科学的数据支撑,有关部门及社会也无法应
4、用。 1.2数据质量的基本概念 数据质量是指数据适用于不同应用的能力。只有了解数据质量之后才能判断数据对某种应用的适宜性。在测量学中通常用误差来度量,在对地理空间信息数据库中的数据(特别是DLG数据)整理与建库过程中,有许多生产环节,每个环节均产生一定的误差,按误差传播理论,每项误差的传播直接影响到最终数据的质量。 数据质量用质量元素来衡量。质量元素是说明质量的定量、定性组成部分。即成果满足规定要求和使用目的的基本特性。将其与测绘产品结合起来,质量元素的内容和形式也不尽相同。 DLG产品的质量元素1一般包括:空间参考系、位置精度、属性精度、完整性、逻辑一致性、时间精度、表征质量、附件质量等八个
5、方面。每项质量元素又包含质量子元素,质量子元素下在细分具体的检查项。 空间参考系一般包含以下质量子元素:大地基准、高程基准、地图投影; 位置精度一般包含以下质量子元素:平面精度、高程精度; 属性精度一般包含以下质量子元素:分类正确性、属性正确性; 完整性一般包含以下质量子元素:多余、遗漏; 逻辑一致性一般包含以下质量子元素:概念一致性、格式一致性、拓扑一致性; 时间精度一般包含以下质量子元素:现势性; 表征质量一般包含以下质量子元素:几何表达、地理表达、符号、注记、整饰; 附件质量一般包含以下质量子元素:元数据、图例簿、附属文档。 2DLG数据整理建库的一般流程 2.1面向GIS的DLG数据生
6、产采用的主要平台 目前,已有的DLG成果和正在生产的DLG的成果,多数是CAD平台下的成果,其数据格式为*.dwg。CAD系统侧重于图形编辑的实用性、操作的便捷性并能挂接属性,实现属性与图形能以面向对象的方式操作,极大的提高了生产效率。而现在大多数的GIS软件的在图形编辑功能上都有所欠缺,一定程度上影响了数据整理加工的速度和质量。因此,在面向GIS的DLG数据生产过程中,多数是在CAD平台下进行二次开发,对DLG数据进行分层、匹配地物代码以及与要素有关的属性的挂接等。 2.2数据整理建库的一般流程 按照项目的具体要求,首先对项目基础数据、数据标准及其他相关资料进行收集、整理、分析,确定生产方案
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