评语论域、评价因素的模糊权向量合格质量特征组成的模糊矩阵主要是依据模糊数学综合评判的原理和方法和最大隶属度原则，进行模糊识别.利用选择向量中的最大值，确定空间数据质量等级。
这种基于模糊数学的评价方法全面地考虑各种因素的影响及其相互作用，实现对GIS质量的合理、定量分析，并能在一定程度上反映出影响GIS质量的关键因素，为进一步提高GIS质量提供决策依据。而且该方法使用简单，且结果具有科学性和合理性。利用模糊数学理论评价GIS质量才刚开始，有不少问题需要解决，如隶属度的确定以及权向量的确定等。
2.2基于粗糙集理论的评价方法
基于粗糙集理论的质量评价就是运用粗集中的决策理论来研究。把GIS产品的空间数据作为一个系统，评估其在多指标体系下对评估其质量的归类判别。它由评估总目标层、中间评估准则层和评估指标层组成。评估总目标层是指系统综合性评估指标，中间评估准则是由系统的底层指标所构成，便于人员所理解和操作的指标，评估指标层是最低层的因素，是评估对象在指标体系下的属性值。实践表明，这种方法具有可靠的理论基础，与其他方法相比，该法比较科学有效。得到的结论可解释、易操作、实用性强，并且为空间数据质量评价提供了一种可供参考的方法。与模糊评判不同，约简法得出的结论是无损的。但是这种方法也存在一些问题，如区域划分的比较粗糙，只能用于定性的量等等。
2.3其他评价方法
也有学者研究了基于广义Hough变换的评价方法、基于误差熵不确定带的空间数据质量评价方法和基于信息论的空间数据质量评价方法，这些评价方法都对空间数据质量评定奠定了坚实的评价基础，有一定的促进作用，也有一定的科学性，但不可避免的，这些方法都存在这样或者那样的不足。
3.空间数据质量评价方法——缺陷扣分法
3.1空间数据质量模型建立
空间数据质量评价模型也可称为空间数据质量评价体系，是指产品满足用户要求和使用目的的基本特征模型。对GIS空间数据而言，近年来，国内外学者对应该使用哪些质量元素来描述空间数据质量进行了深入研究，但目前尚无统一的空间数据质量模型。根据空间数据的特点以及本文的目的.参照国内外研究成果。确定了指标体系，具体划分情况如表1所示。
3.2 权重系数的确定
空间数据质量模型中各个质量元素对综合评价结果的贡献大小采用权重系数表示，权重系数的大小反映了在综合评价中各参评质量元素的相对重要程度。确定权重系数的方法可归纳为特尔斐测定法与数学方法两类。表1中的权重系数是在参考了有关标准的基础上，咨询多个专家，并进行部分图幅的抽样试验确定的。
3.3 评价方法
3.3.1 建立缺陷分类表
产品的质量元素不符合规定，称为缺陷。根据缺陷对成果使用影响程度的大小，将其分为严重缺陷、重缺陷、轻缺陷三类，相应的扣分值分别为42分、12分、1分。在实际工作中，存在重缺陷与轻缺陷扣分值跳跃太大、不方便使用等问题。现增加一类“次重缺陷”，相应的扣分值为4分。列举产品所有可能出现的缺陷，制定出DLG产品缺陷分类表。
3.3.2 单因素质量评价
空间数据每一个质量元素预置100分，根据检验结果采用不同的方法进行评价。
1）定量指标评价
3.3.4 质量等级评定
根据图幅得分，按规定的分值区间自动判定图幅数据质量的等级：90～100为优，75～90为良，65～75为合格，60分以下为不合格。
4.结语
本文提出了空间数据质量模型，探讨了空间数据质量指标的评价方法。这种方法操作简便，对缺陷的反应灵敏，缺陷值易于量化，且缺陷值直接对应于产品的不同的质量等级。根据扣分情况，可以很方便地对产品质量进行分等定级。通过对1：5万 DLG 数据质量评价应用结果表明，文中所述方法正确，评价结果可靠。
作者简介：霍志勇，毕业于河北工程大学，在读工程硕士，主要研究矿山测量。
参考文献：
[1] 曾衍伟，龚建雅.空间数据质量控制与评价方法及实现技术[J].武汉大学学报，2004（8）：686～690
[2] 曾黄麟.粗集理论及其应用一关于数据推理的新方法[M].重庆：重庆大学出版社.1996
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