常见空间数据的误差分析-cuda ebook

3．3常见空间数据的误差分析

GIS中的误差是指GIS中数据表示与其现实世界本身的差别。数据误差的类型可以是随机的，也可以是系统的。归纳起来，数据的误差主要有四大类，即几何误差、属性误差、时间误差和逻辑误差。在这几种误差中，属性误差和时间误差与普通信息系统中的误差概念是一致的，几何误差是地理信息系统所特有的，而几何误差、属性误差和时间误差都会造成逻辑误差，因此下面主要讨论逻辑误差和几何误差。

3．3．1误差的类型

1）逻辑误差

数据的不完整性是通过上述四类误差反映出来的。事实上检查逻辑误差，有助于发现不完整的数据和其他三类误差。对数据进行质量控制或质量保证或质量评价，一般先从数据的逻辑性检查入手。其中桥或停车场等与道路是相接的，如果数据库中只有桥或停车场，而没有与道路相连，则说明道路数据被遗漏，使数据不完整。在这个方面，有关系统误差和随机误差分析的研究提供了深入的见解。

2）几何误差

几何误差则是GIS特有的误差类型。考虑导轨几何误差辨识方法的研究，这项研究揭示了导轨几何误差如何影响整体系统精度。类似地，GPS测量误差及精度控制的研究中提到，GPS测量误差不仅影响数据的精度，还可能导致严重的定位错误。

更有趣的是，GPS车载导航系统数据误差分析及精确定位.pdf一文指出，在实际应用中，GPS导航系统的误差不仅仅是几何误差，还包括了信号干扰等复杂因素。通过这些研究，我们可以更好地理解几何误差在不同场景中的具体表现和影响。

理解这些误差类型及其相互影响，对于提高GIS数据质量和应用效果至关重要。那么，你是否已经开始重新审视手头的数据了呢？这就是GIS世界的魅力所在，每一个小小的误差背后，都可能隐藏着一个不为人知的故事！