标准规范下载简介

GB／T 21336-2008 地理信息 质量评价过程.pdf简介：

GB/T 21336-2008是中国国家标准《地理信息质量评价》的标准，它于2008年发布，主要目的是为了规范地理信息的生产、服务和应用过程中的质量评价工作。该标准定义了地理信息质量评价的框架、原则、基本要素和方法，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可用性、安全性等方面。

该标准强调了地理信息质量评价的全面性，不仅要关注数据的本身，还要考虑数据处理、分析、应用的全过程，以及数据的用户需求和使用环境。它提供了一套系统的、科学的、可操作的评价流程，可以用于地理信息系统（GIS）的开发、更新、维护和管理，以及地理信息产品的质量控制。

通过实施GB/T 21336-2008，可以有效地提升地理信息的可用性和信任度，促进地理信息产业的健康发展，满足社会各领域对高质量地理信息的需求。

GB／T 21336-2008 地理信息 质量评价过程.pdf部分内容预览：

D.6数据质量时间准确度度胃示例

GB/T21336—2008

DB33／T 1130-2016标准下载表D.5数据质量时间准确度度量示例

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E.2检验批和检验单元

总体量以及样本量的大小可根据检验单元的不同基数确定。样本量的确定要直接标示检验单元 表E.1为不同基础的示例

表E.1定义总体的不同基础

图E.1说明总体和样本两者之间的区别。整个图表示数据质量范围内的数据。该图显示出可能 的样本区域范围约占整个数据质量范围的15%，但该样本区域范围内仅包含约10%的曲线长度，而且 无节点。 为解决如图E.1所示的采样问题，可使用不同指标组合的方法确定样本的量和位置，以提高样本 的代表性。

.1样本位置对样本中检验单元代表性的影响

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如：样本应包含数据集覆盖区域 含不少于数据集中描述目标的曲线总长度 的5%，

本条提供顾及地理数据特殊情况的样本定义和抽样方法指南。图E.2示出本附录阐述的 抽样策略有两个方面：抽样的检验单元（区 和选择检验单元的方法（概率或判定）

E.4.2概率抽样与判定抽样

E.4.2概率抽样与判定抽样

E. 4. 2. 1区别

图E.2抽样策略关系

概率抽样应用抽样理论，并包含样本检验单元的随机选取。 概率抽样的基本特征是选择样本的总 本的每个部分都有已知的选取概率。当采用概率抽样时，可以进行有关抽样总体的统计推论。判定栏 本设计包括基于专家知识或专业判别的样本选择，

E.4.2.2简单随机抽样

E.4.2.3分级随机抽样

分级抽样需要将总体分为不相重叠的级或子总体，使同级的样本检验单元间比不同级样本检验单

E.4.2.4半随机抽样

半随机抽样或系统抽样对初始样本检验单元（即位置、时间、要素）采用随机选，对其余所有检验 单元则采用规则选取。半随机抽样或系统抽样的一个例子是格网抽样，这里格网的起始位置是随机决 定的，样本则按空间上规则的空间间隔（格网单元）选取。系统格网抽样用于搜索样本群和推断出均值， 百分位数，或其他参数，还用于评估空间趋势或图斑。该方法提供实用且容易实现的途径，以保证覆盖 区域范围。

E.4.3按要素与按区域抽样

按要素抽样策略是基于要素的非空间属性，而不是基于它们的空间位置选择检验单元样本。如果 整个数据质量范围的产品特征相同，该数据质量范围内的样本可以随机选取。在某些情况下，简单随机 抽样的结果可能不理想，因为可能仅仅数据质量范围的局部区域特征相同，且可能需要样本的均匀分 布，即被抽样的特征中存在明显的不规则图斑或呈集群分布。在这种情况下，分级或半随机抽样可获得 更好的结果

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例1：如果抽样方法由要素的随机选择确定，则样本有集中在一个较小区域（可能是不可接受的）的风险。 半随机抽样可用于保证样本量和（或）位置的不同指标的确定，以满足对样本的附加限制或降低检 验过程的费用。 例2：电力公司需要评估不同类型要素属性调查的正确性，考虑两种方法：随机选取和半随机选取（随机选取一种类 型要素，然后搜集与第一种类型相邻的不同类型目标，直到抽取了每种类型要素的样本），以降低野外检验费用。

E.4.3.2按区域抽样（空间抽样）

图E.3按区域随机抽样示例

集要求覆盖整个区域范围，则样本位置应根据规则的或不完全规则的图斑决定。图E.4是对 延分布的抽样要素进行半随机（系统）抽样的示例，用于评估数据集位置准确度。

或的规则和非随机抽样示例（×表示按照样本包

抽样时需要考虑以下问题： a）地理数据集覆盖的区域可构成连续的空间。当将数据集划分为检验批时，应特别注意跨越检 验批边界的检验单元的遗漏或多余问题。 6 多种因素，包括原始资料的质量和操作人员的技术水平会影响地理数据质量，数据生产者应 小心地定义检验批以达到检验质是的检验单元的一致

包.5.2抽样检验的现行标准

基于产品的特性和依据产品规范，从现行的国家标准和ISO标准中选择适合抽样检验的标准

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应接照产品规范或需求定义检验单元。如果不合格检验单元在统计上高度相关，将它们作为单 的检验单元进行处理，

如果数据质量范围内部不均匀，应将其划分为均匀的子集。 这些均匀的子集应看作不同的数据质 量范围。 注：当下列情况出现时，可以推断为均匀的： 一产品的原始资料具有几乎相同的质量； 一生产系统（硬件、软件、操作人员的技术水平）基本上相同： 可能导致不一致的其他因素（如要素的复杂程度和密度）基本相同

E.5.3.3将数据质量范围划分为检验批

E.5.3.4将检验批划分为抽样单元

抽样单元可以是现有的地理区域，或进行检验的论域的其他分区。当抽样单元是地理区域 部分包含在抽样单元中的检验单元的划分规则。

E.5.3.5采用简单随机抽样选择检验用抽

选取的抽样单元中包含的检验单元总数应符合相关国家标准和ISO标准的规定。 注：如果检验批在统计上是不同类的，不应采用相同抽样等级的简单随机抽样。GB/T2828允许分级抽样。 E.5.3.6检验选取的抽样单元

5.3.6检验选取的抽栏

检验选取的抽样单元中所有的检验单元。按照选择的质量检测（量度），将数据集中的检验 域对比。

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本示例的目的是说明度量国家地形数据库（TDB)专题准确度和完整性所采用的质量评价过程。 未讨论位置准确度，因为它不是这类报告的主题。然而，位置准确度一般也采用非随机抽样通过实地测 量进行检验。 F.2说明了数据生产者质量评价步骤，F.6说明了质量信息的记录，

表F.1说明本示例质量评价的操作过程

F.3数据质量评价方法

F.3. 1 抽样步骤

完整性和专题准确度检验执行GB/T2828.1一2003的规定。表F.2列出该国家标准规

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下列类型的记录是在野外对每个样本区进行检验获得的，图F.1示出对结果进行归纳后产 例如，在样本检验区内有28个1～2层的其他建筑物，按照产品规范数据集中遗漏了1个（ 误），有11个要素不应采集

F.5确定数据质量结果和一致性

F.1一个检验区域局部野外质量检验调查示

计算机生成每项质量检验的记录。质量检验的完整记录包括要素超过65个，一些要素含有1个或 多个属性。图F.2是地形数据集完整性和专题准确度评价记录的示例。 图F.2中选作样本的数据库（1：10000图幅）有16个。使用计算机算法从这些数据库中选择 km×1km正方形区域。图F.2示出一个抽样单元。该抽样单元的打印输出表在野外与图F.1一起 使用，检验每个检验单元的完整性和专题准确度，其结果记录在图F.2中。 例如，“公路”要素每100个单元允许有4个完整性错误和4个分类错误。数据库中有4712个路 段（一个路段是两个节点间的线段）。样本中有184个检验单元。GB/T2828规定该检验批量和检验 等级需要80个检验单元，所以满足了最低要求。该样本量的可接受的值为10，因此允许有10个完整 生错误或分类错误。该样本的完整性和分类错误仅有两个，故检验通过。作为参照，对于AQL一 个错误/100个单元）时的可接受值而言，这同样满足了要求，

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图F.4符合本标准附录I规定的质量评价报告

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附录G （资料性附录） 完整性与专题准确度度量和记录示例

示范如何应用质量评价过程度量和记录量化数据质量结果； 给出专题准确度及完整性度量和记录示例； 示范用分类错误矩阵（misclassificationmatrices）作为工具评价数据质量。 本示例包括如何在元数据中和在质量

数据集中的要素、属性和关系。 为示范如何建立数据集，图G.3用图形表示出论域，即满足产品规范要求的理想的数据集。在整 图中： 树符号下的数字或表示数字域的字符是树高，单位为米（m）； 房屋符号内的数字是该建筑物层数； 房屋符号旁的注记为建筑物名称。 这3幅图之间的关系是： 图G.2表示“真实世界”，它通常比数据集包含的要素多。 图G.3表示产品规范规定的“论域”。如果数据集是完整的和正确的，它是“真实世界”的一部 分，应当包含在数据集中。 图G，4表示建立的数据集。

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2000沪S201 建筑排水室外埋地硬聚氯乙烯管道安装.pdf图G.2“真实世界”的图形表示

图G.3论域的图形表示

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图G.4数据集的图形表示

通过将图G.4表示的数据集内容与图G.3表示的论域内容进行对比，可以发现示例数据集的错误 （见图G.5），以下是错误及供参照的错误编号

图G.5数据集错误所在位置的图形表示

a） 树的遗漏和多余性错误：有3棵多余的树（#6、#8、#27）DB31／T 329.5-2018标准下载，遗漏了两棵树（#9、#25） b） 小路的遗漏和多余性错误：遗漏了一条小路（#18），有一条多余的小路（#19）。 一间房屋取代了工业建筑物（#23）。 两条小路错误地标为公路（#17、#26）。 e） 遗漏了一间房屋（#21）。 f 公路的属性错误：两条公路的“条件”错误（#29、#28）

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