1.敏感度分析法
一般而言，精確確定GIS數據的實際誤差非常困難。為了從理論上了解輸出結果如何隨輸入數據的變化而變化，可以通過人為地在輸入數據中加上擾動值來檢驗輸出結果對這些擾動值的敏感程度。然后根據適合度分析，由置信域來衡量由輸入數據的誤差所引起的輸出數據的變化。
為了確定置信域，需要進行地理敏感度測試，以便發現由輸入數據的變化引起輸出數據變化的程度，即敏感度。這種研究 *** 得到的并不是輸出結果的真實誤差，而是輸出結果的變化范圍。對于某些難以確定實際誤差的情況，這種 *** 是行之有效的。
在GIS中，敏感度檢驗一般有以下幾種：地理敏感度、屬性敏感度、面積敏感度、多邊形敏感度、增刪圖層敏感度等。敏感度分析法是—種間接測定G1S產品可靠性的 *** 。
2.尺度不變空間分析法
地理數據的分析結果應與所采用的空間坐標系統無關，即為尺度不變空間分析，包括比例不變和平移不變。尺度不變是數理統計中常用的—個準則，一方面在能保證用不同的 *** 能得到一致的結果，另一方面又可在同—尺度下合理地衡量估值的精度。
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也就是說，尺度不變空間分析法使GIS的空間分析結果與空間位置的參考系無關，以防止由基準問題而引起分析結果的變化。
3.Monte Carlo實驗仿真
由于GIS的數據來源繁多、種類復雜，既有描述空間拓撲關系的幾何數據，又有描述空間物體內涵的屬性數據。對于厲性數據的精度，往往只能用打分或不確定度來表示。對于不同的用戶，由于專業領域的限制和需要，數據可靠性的評價標準并不相同。因此，想用一個簡單的、固定不變的統計模型來描述GIS的誤差規律似乎是不可能的。在對所研究問題的背景不十分了解的情況下，Monte Carlo實驗仿真是一種有效的 *** 。
Monte Carlo實驗仿真首先根據經驗對數據誤差的種類和分布模式進行假設，然后利用計算機進行模擬試驗，將所得結果與實際結果進行比較，找出與實際結果最接近的模型。對于某些無法用數學公式描述的過程，用這種 *** 可以得到實用公式，也可檢驗理論研究的正確性。
4.空間濾波
獲取空間數據的 *** 可能是不同的，既可以采用連續方式采集，也可采用離散方式采集。這些數據采集的過程可以看成是隨機采樣，其中包含傾向性部分和隨機性部分。前者代表所采集物體的實際信息，而后者則是由觀測噪聲引起的。
空間濾波可分為高通濾波和低通濾波。高通濾波是從含有噪聲的數據中分離出噪聲信息；低通濾波是從含有噪聲的數據中提取信號。例如，經高通濾波后可得到一隨機噪聲場，然后用隨機過程理論等 *** 求得數據的誤差。
對GIS數據質量的研究，傳統的概率論和數理統計是其最基本的理論基礎，同時還需要信息論、模糊邏輯、人工智能、數學規劃、隨機過程、分形幾何等理論與 *** 的支持。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1291c
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