5.4: Якість даних

Last updated
Save as PDF

Page ID: 37179

Anonymous
LibreTexts

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Цілі навчання

Метою цього розділу є з'ясування різних типів помилок, властивих наборам геопросторових даних.

Не всі геопросторові дані створюються однаково. Якість даних відноситься до здатності даного набору даних задовольняти мету, для якої він був створений. Оскільки об'ємні обсяги геопросторових даних створюються та подаються картографічній спільноті, окремі користувачі геоінформаційної системи (ГІС) повинні подбати про те, щоб дані, що використовуються для їхнього проекту, підходять для виконання поставленого завдання.

Дві основні атрибути характеризують якість даних. Точність описує, наскільки близьке вимірювання до його фактичного значення, і часто виражається як ймовірність (наприклад, 80 відсотків усіх точок знаходяться в межах +/− 5 метрів від їх істинного розташування). Точність відноситься до дисперсії значення, коли проводяться повторні вимірювання. Годинник може бути правильним до 1/1000 ^го секунди (точний), але може бути повільним 30 хвилин (не точний). Як ви бачите на малюнку 5.12 «Точність і точність», сині дротики є одночасно точними і точними, тоді як червоні дротики точні, але неточні.

Малюнок 5.12 Точність і точність

Кілька типів помилок можуть виникнути, коли вимоги до точності та/або точності не виконуються під час збору та створення даних. Позиційна точність - це ймовірність того, що ознака знаходиться в межах +/− одиниць її істинного розташування на землі (абсолютна точність позиціонування) або його розташування відносно інших відображених ознак (відносна точність позиціонування). Наприклад, можна сказати, що конкретні зусилля картографування можуть призвести до того, що 95 відсотків дерев будуть відображені в межах +/− 5 футів для їх справжнього розташування (абсолютного), або 95 відсотків дерев відображені в межах +/− 5 футів від їх розташування, як це спостерігається на цифровому чотирикутнику орто чверті (відносний).

Якщо говорити про абсолютну позиційну похибку, то виникає питання, однак, про те, що саме є справжнім місцем розташування об'єкта? Як обговорюється на малюнку 5.13 «Зв'язок між позиційною помилкою та шкалою». Аналогічно, вертикальна точність не більше 10 відсотків висот на контурній карті повинна бути похибкою більше половини інтервалу контуру. Будь-яка карта, яка не відповідає цим стандартам горизонтальної та вертикальної точності, буде вважатися неприпустимою для публікації.

Рисунок 5.13 Зв'язок між позиційною помилкою та шкалою

Позиційні помилки виникають через кілька джерел. Процес оцифрування паперових карт зазвичай вносить такі неточності. Помилки можуть виникнути при реєстрації карти на платі оцифровки. Паперова карта може скорочуватися, розтягуватися або розриватися з часом, змінюючи розміри сцени. Помилки введення, створені з поспішно оцифрованих точок, є поширеними. Нарешті, перетворення між системами координат та перетворення між точками даних також може призвести до помилок у наборі даних.

Середньоквадратична помилка (середньоквадратичне значення) часто використовується для оцінки ступеня неточності на оцифрованій карті. Ця статистика вимірює відхилення між фактичним (істинним) і розрахунковим (оцифрованим) розташуванням контрольних точок. Рисунок 5.14 «Потенційна помилка оцифровки» ілюструє неточності ліній, що представляють типи ґрунтів, що виникають внаслідок помилок розташування вхідних контрольних точок. Застосовуючи розрахунок похибки RMS до набору даних, можна визначити точність оцифрованої карти і таким чином визначити її придатність для включення в дане дослідження.

Малюнок 5.14 Потенційна помилка оцифровки

Позиційні помилки також можуть виникати, коли функції, що підлягають відображенню, за своєю суттю розпливчасті. Візьмемо приклад водно-болотних угідь (рис. 5.15 «Визначення межі водно-болотних угідь»). Що визначає межу водно-болотних угідь? Водно-болотні угіддя визначаються поєднанням гідрологічних, вегетативних та едафічних факторів. Хоча інженерний корпус армії США в даний час відповідає за визначення кордону водно-болотних угідь по всій країні, це завдання не така проста, як може здатися. Зокрема, регіональні відмінності в характеристиках водно-болотних угідь роблять розмежування цих ознак особливо важким. Наприклад, визначення межі водно-болотних угідь для річкових водно-болотних угідь на сході Сполучених Штатів, де вода велика кількість, часто є марним при розмежуванні подібних типів водно-болотних угідь у пустелі на південному заході США. Дійсно, складність і плутанина, пов'язані з уявленням про те, що таке «водно-болотні угіддя», можуть призвести до труднощів визначення ознаки в полі, що згодом призводить до помилок точності позицій в базі даних ГІС.

Малюнок 5.15 Визначення межі водно-болотних угідь

Окрім точності позиціонування, точність атрибутів є загальним джерелом помилок у ГІС. Помилки атрибутів можуть виникати, коли неправильне значення записується в поле атрибута або коли в полі відсутнє значення. Також поширені слова з помилками та інші друкарські помилки. Аналогічно, поширена неточність виникає, коли розробники вводять «0» в поле атрибута, коли значення насправді «null». Це часто зустрічається у даних підрахунку, де «0» представлятиме нульові висновки, тоді як «нуль» представлятиме локаль, де не було зроблено жодних зусиль зі збору даних. У випадку категоріальних значень іноді виникають неточності, коли атрибути неправильно позначені. Наприклад, карта землекористування/земного покриву може перераховувати полігон як «сільськогосподарський», коли він, по суті, «житловий». Це особливо вірно, якщо набір даних застарілий, що призводить нас до наступного джерела помилки.

Тимчасова точність стосується віку або своєчасності набору даних. Жоден набір даних ніколи не є повністю поточним. За час, необхідний для створення набору даних, він вже застарів. Незважаючи на це, є кілька дат, про які слід знати під час використання набору даних. Ці дати слід знайти в метаданих. Дата публікації повідомить вам, коли набір даних був створений та/або випущений. Дата поля пов'язує дату і час збору даних. Якщо набір даних містить будь-яке майбутнє прогнозування, також має бути прогнозний період та/або дата. Для вирішення тимчасової точності багато наборів даних проходять регулярний режим оновлення даних. Наприклад, Каліфорнійський департамент риби та гри оновлює свої чутливі бази даних видів майже щомісяця, оскільки постійно робляться нові висновки. Важливо переконатися, що, як кінцевий користувач, ви постійно використовуєте найновіші дані для вашої програми ГІС.

Четвертий тип точності в ГІС - логічна послідовність. Логічна узгодженість вимагає, щоб дані були топологічно правильними. Наприклад, чи потрапляє відрізок потоку лінійного шейп-файлу в заплаву відповідного шейп-файлу багатокутника? Чи з'єднуються проїжджі частини на вузлах? Чи всі з'єднання та потоки вказують у правильному напрямку в мережі? Що стосується останнього питання, автор нещодавно використовував безіменний додаток для смартфонів для навігації по жвавій міській проїжджій частині, і йому двічі сказали повернути неправильний напрямок вниз по вулицях з одностороннім рухом. Тому будьте обережні, помилки в логічній послідовності можуть призвести до порушень ПДР, або ще гірше!

Кінцевий вид точності - повнота даних. Комплексне включення всіх функцій в базу даних ГІС необхідне для забезпечення точних результатів картографування. Простіше кажучи, всі дані повинні бути присутніми, щоб набір даних був точним. Чи всі округи в штаті представлені? Чи всі сегменти струмка включені в річкову мережу? Чи є кожен магазин, вказаний в базі даних? Чи є лише певні типи цілодобових магазинів перераховані в базі даних? Дійсно, неповні дані неминуче призведуть до неповного або недостатнього аналізу.

Ключові виноси

Всі геопросторові дані містять помилку.
Точність представляє, наскільки близьке вимірювання до його фактичного значення, тоді як точність відноситься до дисперсії значення при повторних вимірюваннях.
П'ять типів помилок у геопросторовому наборі даних пов'язані з точністю позиціонування, точністю атрибутів, тимчасовою точністю, логічною узгодженістю та повнотою даних.

ВПРАВИ

Які п'ять типів помилок точності/точності, пов'язаних з географічною інформацією? Наведіть приклад кожного типу помилки.
Відповідно до опису точності позиціонування кордонів водно-болотних угідь обговоріть об'єкт карти, межі якого за своєю суттю розпливчасті та важко відображати.