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，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。
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