摘要：数据对土地信息系统(LIS)来说是至关重要的，数据质量的好坏是土地信息系统建设成败的关键。本文将对土地信息系统建立过程中有关数据质量问题进行探讨。

关键词：土地信息系统、数据质量、误差、分辨率、坐标变换、矢量数据、栅格数据、拓扑

Abstract：Data is very important for Land Information System，A key to Land information the system's developments success is whether the data quantity is accuracy. This paper will Study the data quantity the problem in Land information the system establish the process.

Key words：Land Information Systems；Data Quality；Error；Accuracy；Remote Sensing；Digitize；Resolution；Coordinate Transformation；Vector Data；Raster Data；Topological.

一、前言

土地是人类的宝贵财富，是人类社会进行物质生产所必需的基本条件和自然基础。如何科学、合理地利用有限的土地资源，如何及时了解与掌握土地利用变化数量和空间特点，对于保持耕地总量动态平衡和土地持续利用具有十分重要的意义。

随着社会经济的日趋多样化，土地部门的业务工作及范围也在不断扩大，原有的靠手工操作，图纸管理的模式已经越来越不能满足高效率的需求。为强化土地管理,满足社会对土地资源信息更多、更细、更完善的服务要求，各土地管理部门纷纷加入信息化、数字化的改革大潮。特别是在市场经济条件下，因土地管理部门工作的严肃性、准确性、科学性和规范化要求，管理中任何规定的确定和变更都需要完成大量的信息收集、分析、综合、决策和评估等工作，土地管理也只有强有力的信息技术（IT）的支持下，才能做到真正的科学决策和管理。

土地信息系统（LIS）是地理信息系统的一个分支，是一种基于宗地[以宗地（地块）为单位]的计算机管理信息系统。是一种利用计算机技术及其属性数据进行采集、处理、管理、查询、分析、应用和维护更新的空间信息系统，是土地管理的现代化工具，是土地规划和管理定量化、科学化的方法、手段。但是，在土地信息系统的建设过程中，还存在许多问题，给土地信息系统的建设及发挥带来一定困难。这里仅对土地信息系统建设中的数据质量问题进行探讨。

二、对LIS数据质量的认识

数据是一种未经加工的原始资料，是客观对象的表示，它可以是数字、文字、符号、图像，信捷职称论文写作发表网，数据是信息的具体表达形式。一个LIS系统包括空间数据、属性数据、空间数据之间的关系以及空间数据与属性数据之间的关联。

人们往往以为计算机为基础的信息系统的数据质量是可靠的，很少怀疑利用信息系统产生的分析结果在数据质量方面会有问题，但事实远非如此。在某些情况下，由于多种原因，计算机分析的结果甚至会比手工分析的误差更大。这里除软件、硬件的质量问题，计算方法上的问题，以及分类、编码、输入、操作的明显疏忽外，数据本身的质量是重要的原因。

众所周知，数据是LIS的“血液”，是组成系统的重要元素。数据质量的好坏是土地信息系统成功与否的关键所在；数据质量的高低优劣，都直接影响到土地信息系统的经济效益和社会效益，决定了系统应用价值的大小；数据的可靠，质量的好坏将直接影响到整个系统的成败。系统如果不能提供正确、可靠的信息，这个系统也就失去了存在的价值。

数据质量的好坏是一个相对概念，并具有一定的针对性。衡量其好坏主要有以下几个指标：误差、数据的准确度、数据的精度和不确定性[1]。数据质量是数据整体性能的综合体现。

统而言之，数据的质量问题主要表现在两个方面：一是数据是否及时反映了现实世界；二是数据是否保持了一致性和完整性。

土地信息系统的数据量大，数据来源广，数据采集的任务重，在数据库建立过程中会出现许多人为和系统的误差，甚至还有可能产生数据错误，最后采集的数据无法准确反映规划和管理的实际状况，建立在此数据库基础上的系统往往也就达不到管理自动化辅助决策的目的，而只不过是“看看而已”的一种“摆设”罢了。

数据库（包括空间数据库和非空间数据库）是土地信息系统最基本、最重要的组成部分，也是投资比重最大的部分。数据质量的好坏，直接影响系统的功能和应用。不仅要根据技术规程衡量数据质量，还要从数据使用角度分析数据质量问题。数据质量通常是指数据的可靠性和精度，它主要用数据的误差来度量的。现就土地信息系统建立过程中的数据质量问题作进一步的探讨。

三、数据源质量的问题

土地信息系统的数据源指建库中所需要的各种数据类型的来源。它是土地信息系统最基本、最重要的组成部份。土地信息系统的数据源多种多样，主要包括有：地图，地图是系统最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式，是具有共同参考坐标系统的点、线、面的二维平面形式的表示，内容丰富，图上实体间的空间关系直观，而且实体的类别和属性可以用各种不同的符号加以识别和表示。土地信息系统其图形数据大部分都来自地图，土地信息系统的属性数据主要有地籍图、宗地图、土地详查图、土地利用现状图、行政区划图、专题图、乃至地形图等各种图件的矢量化地图数据。二是遥感影像数据,遥感影像数据是一个极其重要的信息源。通过遥感影像可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影像还可以取得周期性的资料，这些都为土地信息系统提供了丰富的信息。三是统计数据，包括土地的分类、面积、权属、分布及质量、等级状况、利用状况、非法占地等统计资料。四是实测数据，包括GPS点位数据、地籍测量数据等。五是数字数据，包括数字图形数据和属性数据。数字数据主要有地籍号、档案卷宗号、地类号、图号、手簿号、宗地界址点点号及坐标控制点坐标，宗地面积，面积中误差、年代、日期等等。属性数据包括图形、图像以外的各种文字、数字信息。其中文字信息主要是与宗地档案，文件档案组成相关的各种检索和查询信息(如：土地权利人姓名或单位各称、土地座落，文件档案的标题、发文机关、公文字号等等)，以及土地登记、地籍调查、权属审核、登记发证各办公流程中的各种键盘输入信息。六是各种立法文件和文字档案，主要有地籍档案、文件档案等具有法律效力或需要经常查阅的原始文件材料，它们是土地信息的重要组成部分，在土地的规划管理中起着很大的作用。

数据源质量问题指数据的采集和录入中可能产生的误差，建库所需的各种类型的数据的可靠性和精度。

从土地信息系统建立的过程来看，它的主要因素有：各种测量数据，地图和遥感数据等的误差；调查和统计造成的属性数据误差，以及文档数据的错误等，数字化前的预处理、手扶踀自动化的分辨率和矢量化精度。

1、遥感数据                                                 

地理信息系统、遥感和计算机辅助制图是现代地理学的重要技术手段。遥感作为一种获取和更新空间数据的强有力手段，能及时地提供准确、综合和大范围进行动态监测的各种资源与环境的信息，因此遥感数据是土地信息系统的一个重要数据源。

所谓遥感（Remote Sensing）就是遥远感知的意思，也就是不直接接触目标物和现象，在距离地物几公里到几百里、甚至上千里的飞机、飞船、卫星上，使用光学或电子仪器接受地面物体或发射的电磁波信号，并从图像胶片或数据磁带形式记录下来，传送到地面，经过信息处理，判读分析和野外实地验证，最终服务于有关部门的规划决策 [2]。土地管理部门可以运用遥感技术快速获取现状空间的信息。

尽管遥感技术有很多好处，但因其自身特性，获取的遥感数据可能存在一些误差。如：不同的高度引起的问题，由于传感器的结构及稳定性产