Geographic information quality evaluation procedures



tải về 5.76 Mb.
trang5/16
Chuyển đổi dữ liệu08.06.2018
Kích5.76 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16



D.4 Các ví dụ về tiêu chuẩn để đánh giá sự ổn định logic chất lượng dữ liệu

Sự ổn định về mặt logic là mức độ tuân thủ các quy tắc logic của cấu trúc dữ liệu, thuộc tính và các mối quan hệ (cấu trúc dữ liệu có thể là khái niệm, logic hay vật lý). Sự ổn định về mặt logic có các thành phần phụ sau đây:

- sự ổn định về khái niệm - tuân thủ các quy tắc của các lược đồ khái niệm;

- sự ổn định về miền - tuân thủ các giá trị đối với các miền giá trị;

- sự ổn định về định dạng - mức độ mà dữ liệu được lưu trữ phù hợp với cấu trúc vật lý của tập dữ liệu;

- sự ổn định về topo – sự chính xác về đặc điểm topo của một tập dữ liệu được mã hóa một cách rõ ràng.

Bảng D.3 cung cấp một số ví dụ về các thành phần phụ.


D.4 Examples of data quality logical consistency measures

Logical consistency is the degree of adherence to logical rules of data structure, attribution and relationships (data structure can be conceptual, logical or physical). Logical consistency has the following sub-elements:

- conceptual consistency - adherence to rules of the conceptual schema;

- domain consistency - adherence of values to the value domain;

- format consistency - degree to which data is stored in accordance with the physical structure of the dataset;

- topological consistency - correctness of the explicitly encoded topological characteristics of a dataset.

Table D.3 provides some examples for the sub-elements.




Bảng D.3 — Các ví dụ về tiêu chuẩn để đánh giá sự ổn định logic chất lượng dữ liệu

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 1

Ví dụ 2

Ví dụ 3

DQ_Scope

Tất cả đối tượngđược phân loại như là nhà trong tập dữ liệu

Tất cả đối tượng được phân loại như là nhà và nằm trong kinh độ -83,1 -83,3 và vĩ độ +38,3 +38,4

Tất cả đối tượng được phân loại là nhà tại thành phố Helsinki, Hà Lan.

DQ _Element

2 - Sự ổn định về mặt logic

2 - Sự ổn định về mặt logic

2 - Sự ổn định về mặt logic

DQ _Subelement

1 - Ổn định về khái niệm

1 - Ổn định về khái niệm

1 - Ổn định về khái niệm




DQ _Measure
















DQ_ MeasureDesc

Chấp nhận – không chấp nhận

Số lượng đối tượng vi phạm

Phần trăm đối tượng vi phạm







DQ_ MeasurelD

20101

20102

20103







DQ _EvalMethod



















DQ_EvalMethodType

1- Nội bộ

1- Nội bộ

1- Nội bộ










DQ_EvalMethodDesc

Đếm số lượng đối tượng và các mối quan hệ đối tượng không tuân thủ lược đồ khái niệm trong tập dữ liệu

Đếm số lượng đối tượng và các mối quan hệ đối tượng không tuân thủ lược đồ khái niệm trong tập dữ liệu

Chi số đối tượng và các mối quan hệ đối tượng không tuân thủ lược đồ khái niệm bằng cách đếm số đối tượng trong tập dữ liệu







DQ _QualityResult



















DQ _ValueType

1 - Giá trị Boolean

2 – Giá trị số

4 – Giá trị phần trăm










DQ_ Value

False

1

1,0%










DQ_ ValueUnit

NA

Đếm

Phần trăm




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ_ ConformanceLevel

Không có đối tượng vi phạm trong tập dữ liệu

Không có đối tượng vi phạm trong tập dữ liệu

Không phần trăm đối tượng vi phạm trong tập dữ liệu

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

80 đối tượng và 20 mối quan hệ đối tượng nằm trong phạm vị chất lượng dữ liệu. Một quan hệ đối tượng không phù hợp với lược đồ khái niệm.

80 đối tượng và 20 mối quan hệ đối tượng nằm trong phạm vị chất lượng dữ liệu. Một quan hệ đối tượng không phù hợp với lược đồ khái niệm.

80 đối tượng và 20 mối quan hệ đối tượng nằm trong phạm vị chất lượng dữ liệu. Một quan hệ đối tượng không phù hợp với lược đồ khái niệm

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

Không chấp nhận tập dữ liệu. Không tuân thủ lược đồ khái niệm.

Không chấp nhận tập dữ liệu. Số lượng các đối tượng không tuân thủ vượt quá mức chất lượng phù hợp.

Không chấp nhận tập dữ liệu. Phần trăm các đối tượng không tuân thủ vượt quá mức chất lượng phù hợp.

Table D.3 — Examples of data quality logical consistency measures

Data quality component

Example 1

Example 2

Example 3

DQ_Scope

All items classified as houses in the dataset

All items classified as houses and bounded by longitudes -83,1 -83,3 and latitudes +38,3 +38,4

All items classified as houses and in the city of Helsinki, Finland.

DQ_ Element

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

DQ _Subelement

1 - conceptual consistency

1 - conceptual consistency

1 - conceptual consistency




DQ _Measure
















DQ_ MeasureDesc

Pass-fail

Number of violating items

Percentage of violating items







DQ_ MeasurelD

20101

20102

20103







DQ_ EvalMethod



















DQ_EvalMethodType

1- Internal

1- Internal

1- Internal










DQ_EvalMethodDesc

Count the number of features and feature relationships which violate the conceptual schema in dataset

Count the number of features and feature relationships which violate the conceptual schema in dataset

Divide count of features and feature relationships which violate the conceptual schema by count of those in dataset







DQ_ QualityResult



















DQ _ValueType

1 - Boolean variable

2 - Number

4 - Percentage










DQ _Value

False

1

1,0%










DQ _ValueUnit

NA

Count

Percent




DQ_ Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ _ConformanceLevel

Zero violations in dataset

Zero violations in dataset

Zero percent violations in dataset

Example dataset parameters

80 features and 20 feature relationships are within the data quality scope. One feature relationship exists which is not defined in the conceptual schema.

80 features and 20 feature relationships are within the data quality scope. One feature relationship exists which is not defined in the conceptual schema.

80 features and 20 feature relationships are within the data quality scope. One feature relationship exists which is not defined in the conceptual schema.

Example quality result meaning

The dataset fails. Violation of the conceptual schema exists.

The dataset fails. The number of violation items exceeds the conformance quality level.

The dataset fails. The percentage of violation items exceeds the conformance quality level.

Bảng D.3 (tiếp theo)

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 4

Ví dụ 5

Ví dụ 6

DQ_Scope

Mọi đối tượng được phân loại như là khu vực sinh sống

Mọi đối tượng được phân loại như là khu vực sinh sống nằm trong kinh độ -91,3 -91,4 và vĩ độ +40,0 +40,2

Mọi đối tượng đề được phân loại như là khu vực sinh sống trong thành phố London, Anh, U.K.

DQ _Element

2 - Sự ổn đinh logic

2 - Sự ổn đinh logic

2 - Sự ổn đinh logic

DQ_ Subelement

2 - Sự ổn định về miền

2 - Sự ổn định về miền

2 - Sự ổn định về miền




DQ_ Measure













DQ _MeasureDesc

Chấp nhận/không chấp nhận

Số lượng không ổn định

Phần trăm không ổn định




DQ _MeasureID

20201

20202

20203

DQ _EvalMethod
















DQ_ EvalMethodType

1- Nội bộ

1- Nội bộ

1- Nội bộ

DQ_EvalMethodDesc

So sánh các thuộc tính đối tượng nằm trong phạm vi (có thể chấp nhận miền thuộc tính) và xác định xem có thuộc tính nào nằm ngoài phạm vi

So sánh các thuộc tính đối tượng nằm trong phạm vi (có thể chấp nhận miền thuộc tính) và xác định xem có thuộc tính nào nằm ngoài phạm vi

Chia số đối tượng lỗ cho tổng số đối tượng trong phạm vi và nhân với 100

DQ _QualityResult













DQ_ ValueType

1 - Giá trị Boolean

2 – Giá trị số

4 – Giá trị phần trăm




DQ _Value

False

8

8,0%







DQ _ValueUnit

NA

Thuộc tính lỗi

Phần trăm




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ConformanceLevel

Không có thuộc tính lỗi

10 hoặc ít hơn thuộc tính lỗi

Số thuộc tính lỗi ít hơn 5%

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

Có 100 đối tượng trong toàn tập dữ liệu. 8 đối tượng trong số đó có miền thuộc tính lỗi.

100 đối tượng trong tập dữ liệu. 8 đối tượng trong số đó có miền thuộc tính lỗi.

100 đối tượng trong tập dữ liệu. 8 trong số đó có miền thuộc tính lỗi.

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

Tập dữ liệu không tin cậy vì có ít nhất một đối tượng trong tập dữ liệu có miền thuộc tính lỗi

Tập dữ liệu đáng tin cậy khi có ít hơn 10 đối tượng có miền thuộc tính lỗi

Tập dữ liệu không đáng tin cậy. Có tới hơn 5% đối tượng có miền thuộc tính lỗi

Table D.3 (continued)

Data quality component

Example 4

Example 5

Example 6

DQ_Scope

All items classified as living quarters

All items classified as living quarters and bounded by longitudes -91,3 -91,4 and latitudes +40,0 +40,2

All items classified as living quarters and in the city of London, England, U.K.

DQ_ Element

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

DQ _Subelement

2 - domain consistency

2 - domain consistency

2 - domain consistency




DQ _Measure













DQ_ MeasureDesc

Pass-Fail

Number of domain inconsistencies

Percentage of domain inconsistencies




DQ _MeasureID

20201

20202

20203

DQ_ EvalMethod
















DQ_ EvalMethodType

1- Internal

1- Internal

1- Internal

DQ_EvalMethodDesc

Compare attribute of items within scope against acceptable attribute domain (acceptable attributes) and determine if any are outside the domain

Compare attribute of items within scope against acceptable attribute domain (acceptable attributes) and count those that are outside the domain

Divide the number of items with attribute violations by the total number of items within scope and multiply the result by 100

DQ _QualityResult













DQ_ ValueType

1 - Boolean variable

2 - Number

4 - Percentage




DQ_ Value

False

8

8,0%







DQ _ValueUnit

NA

Attribute violations

Percent




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ConformanceLevel

Zero items with attribute violations

10 or fewer items with attribute violations

Less than 5,0 percent of the items with attribute violations

Example dataset parameters

100 items within scope in the dataset. Eight of the items have attributes that violate the attribute domain.

100 items within scope in the dataset. Eight of the items have attributes that violate the attribute domain.

100 items within scope in the dataset. Eight of the items have attributes that violate the attribute domain.

Example quality result meaning

Dataset fails. The attributes of at least one item violated the attribute domain.

Dataset passes. Fewer than ten items had attributes that violated the attribute domain

Dataset fails. Greater than 5 percent of the items had attributes that violated the attribute domain


Bảng D.3 (tiếp theo)

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 7

Ví dụ 8

Ví dụ 9

DQ_Scope




Mọi bản ghi trong tập dữ liệu được phân loại là khu vực sinh sống


Mọi đối tượng dữ liệu được phân loại là khu vực sinh sống nằm trong khoảng kinh độ +139 +140 và vĩ độ +36,0 +37,0


Mọi đối tượng được phân loại khu vực sinh sống trong thành phố Tokyo, Nhật bản













DQ_ Element

2 - Sự ổn đinh logic

2 - Sự ổn đinh logic

2 - Sự ổn đinh logic

DQ_ Subelement

3 - sự ổn định khuôn dạng

3 - sự ổn định khuôn dạng

3 - sự ổn định khuôn dạng




DQ _Measure
















DQ _MeasureDesc

Chấp nhận – không chấp nhận

Số lượng không ổn định khuôn dạng

Phần trăm không ổn định khuôn dạng







DQ _MeasureID

20301

20302

20303







DQ_ EvalMethod



















DQ_ EvalMethodType

1- Nội bộ

1- Nội bộ

1- Nội bộ










DQ_EvalMethodDesc

So sánh cấu trúc bản ghi cho tất cả các đối tượng được xây dựng theo định nghĩa và cấu trúc và đếm những trường không đúng yêu cầu. Đảm bảo rằng trường thông tin mã khu vực sinh sống là dạng chữ cái có 5 ký tự.

So sánh cấu trúc bản ghi cho tất cả các đối tượng được xây dựng theo định nghĩa và cấu trúc và đếm những trường không đúng yêu cầu. Đảm bảo rằng trường thông tin mã khu vực sinh sống là dạng chữ cái có 5 ký tự.

So sánh cấu trúc bản ghi cho tất cả các đối tượng được xây dựng theo định nghĩa và cấu trúc và đếm những trường không đúng yêu cầu. Đảm bảo rằng trường thông tin mã khu vực sinh sống là dạng chữ cái có 5 ký tự. Kiểm tra số lượng bản ghi đếm được và nhân với 100







DQ_ QualityResult



















DQ_ ValueType

1 - Giá trị Boolean (đúng/Sai)

2 – Giá trị số

4 – Giá trị phần trăm










DQ_ Value

False

8

8,0%










DQ _ValueUnit

NA

Lỗi định dạng

Phần trăm




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ_ConformanceLevel

Không có đối tượng lỗi

Không có đối tượng lỗi định dạng

0% lỗi

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

Trong 100 đối tượng thì có 8 đối tượng bị lỗi định dạng

Trong 100 đối tượng thì có 8 đối tượng bị lỗi định dạng

Trong 100 đối tượng thì có 8 đối tượng bị lỗi định dạng

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì có lỗi định dạng

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì có lỗi định dạng

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì có lỗi định dạng


Table D.3 (continued)

Data quality component

Example 7

Example 8

Example 9

DQ_Scope




All records in the dataset for items classified as

All records in the dataset for items classified as

All records in the dataset for items classified













living quarters

living quarters and bounded by longitudes +139 +140 and latitudes +36,0 +37,0

as living quarters and in the city of Tokyo, Japan

DQ_ Element

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

DQ _Subelement

3 - format consistency

3 - format consistency

3 - format consistency




DQ_ Measure
















DQ _MeasureDesc

Pass-Fail

Number of format inconsistencies

Percentage of format inconsistencies







DQ _MeasureID

20301

20302

20303







DQ _EvalMethod



















DQ_EvalMethodType

1- Internal

1- Internal

1- Internal










DQ_EvalMethodDesc

Compare the record structure for all items within scope to specified field definitions and structure and count those that are inconsistent. Specifically assure that the field for the living quarter's type code is an alphabetic field of 5 characters in length.

Compare the record structure for all items within scope to specified field definitions and structure and count those that are inconsistent. Specifically assure that the field for the living quarter's type code is an alphabetic field of 5 characters in length.

Compare the record structure for all items within scope to specified field definitions and structure and count those that are inconsistent. Specifically assure that the field for the living quarter's type code is an alphabetic field of 5 characters in length. Divide the count by the number of records checked and multiply the results by 100







DQ_ QualityResult



















DQ _ValueType

1 - Boolean variable

2 - Number

4 - Percentage










DQ_ Value

False

8

8,0%










DQ_ ValueUnit

NA

Format violations

Percent




DQ_ Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ_ConformanceLevel

Zero items may have format violations.

Zero items may have format violations.

Zero percent of the items may have format violations.

Example dataset parameters

100 items within scope in the dataset. Eight of the items violate the specified format.

100 items within scope in the dataset. Eight of the items violate the specified format.

100 items within scope in the dataset. Eight of the items violate the specified format.

Example quality result meaning

Dataset fails. Format violations found.

Dataset fails. Format violations found.

Dataset fails. Format violations found.

Bảng D.3 (tiếp theo)

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 10

Ví dụ 11

Ví dụ 12

DQ _Scope

Tất cả đường biên giới tỉnh nằm trong tập dữ liệu.

Tất cả đường biên giới bang ở Mỹ.

Tất cả đường biên giới bang ở Mỹ.

DQ _Element

2 - Sự ổn định logic

2 - Sự ổn định logic

2 - Sự ổn định logic

DQ_ Subelement

4 - Ổn định topo

4 - Ổn định topo

4 - Ổn định topo




DQ _Measure













DQ_MeasureDesc

Chấp nhận/Không chấp nhân

Số lượng đối tượng không ổn định topo

Phần trăm đối tượng không ổn định topo




DQ_ MeasureID

20401

20402

20403

DQ_ EvalMethod
















DQ_EvalMethodType

1- Nội bộ

1- Nội bộ

1- Nội bộ

DQ_EvalMethodDesc

Tại mỗi tỉnh, kiểm tra xem biên giới có đóng không. Đếm số lượng đường biên không khép kín.

Tại mỗi bang, kiểm tra xem biên giới có đóng không. Đếm số lượng đường biên không khép kín.

Tại mỗi bang, kiểm tra xem biên giới có đóng không. Đếm số lượng đường biên không khép kín. Kiểm tra số lượng bản ghi đếm được và nhân với 100

DQ _QualityResult













DQ _ValueType

1 - Giá trị boolean

2 – giá trị số

4 – giá trị phần trăm




DQ _Value

False

2

2,0%







DQ _ValueUnit

NA

Không ổn định topo

Phần trăm không ổn định topo




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ConformanceLevel

Không có đối tượng nào bị lỗi Topo

Không có đối tượng nào bị lỗi Topo

Không phần trăm đối tượng bị lỗi Topo

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

100 đối tượng trong tập dữ liệu. Hai đối tượng không ổn định Topo

100 đối tượng trong tập dữ liệu. Hai đối tượng không ổn định Topo

100 đối tượng trong tập dữ liệu. Hai đối tượng không ổn định Topo

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì có lỗi Topo

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì số lỗi Topo vượt quá mức độ cho phép.

Tập dữ liệu không được chấp nhận vì phần trăm lỗi Topo vượt quá mức độ cho phép.

Table D.3 (continued)

Data quality component

Example 10

Example 11

Example 12

DQ _Scope

All province boundaries in the dataset.

All state boundaries in the United States

All state boundaries in the United States

DQ _Element

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

2 - Logical consistency

DQ_ Subelement

4 - topological consistency

4 - topological consistency

4 - topological consistency




DQ _Measure













DQ_MeasureDesc

Pass-Fail

Number of items with topological inconsistencies

Percentage of items with topological inconsistencies




DQ_ MeasureID

20401

20402

20403

DQ _EvalMethod
















DQ_ EvalMethodType

1- Internal

1- Internal

1- Internal

DQ_EvalMethodDesc

For each province, check the boundaries to assure closure. Count the number of provinces whose boundaries do not close.

For each state, check the boundaries to assure closure. Count the number of provinces whose boundaries do not close.

For each state, check the boundaries to assure closure. Count the number of provinces whose boundaries do not close. Divide the count by the number of records checked and multiply the result by 100

DQ _QualityResult













DQ _ValueType

1 - Boolean variable

2 - Number

4 - Percentage




DQ _Value

False

2

2,0%







DQ _ValueUnit

NA

topological inconsistencies

percent of topological inconsistencies




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ConformanceLevel

Zero items may have topological violations.

Zero items may have topological violations.

Zero percent of the items may have topological violations.

Example dataset parameters

100 items within scope in the dataset. Two of the items have topological inconsistencies.

100 items within scope in the dataset. Two of the items have topological inconsistencies.

100 items within scope in the dataset. Two of the items have topological inconsistencies.

Example quality result meaning

Dataset fails. Topological inconsistencies found.

Dataset fails. Number of topological inconsistencies exceeds conformance quality level.

Dataset fails. Percentage of topological inconsistencies exceeds conformance quality level.



D.5 Các ví dụ về tiêu chuẩn để đánh giá chính xác vị trí chất lượng dữ liệu

Độ chính xác vị trí là tính chính xác về vị trí của một đối tượng. Độ chính xác vị trí có các thành phần phụ sau đây:

- Độ chính xác tuyệt đối hay bên ngoài: độ lệch tọa độ của đối tượng được báo cáo so với tọa độ được coi là đúng của đối tượng đó;

- Độ chính xác nội bộ hay tương đối: độ lệch của các vị trí tương đối của các đối tượng trong một tập dữ liệu so với các vị trí tương đối được coi là đúng;

- Độ chính xác vị trí dữ liệu lưới: độ lệch của các giá trị vị trí dữ liệu theo dạng lưới với các giá trị được chấp nhận hoặc coi là thật.

Bảng D.4 cung cấp một số ví dụ về các thành phần phụ.




D.5 Examples of data quality positional accuracy measures

Positional accuracy is the accuracy of the position of a feature. Positional accuracy has the following subelements:

- absolute or external accuracy: closeness of reported coordinate values to values accepted as or being true;

- relative or internal accuracy: closeness of the relative positions of features in a dataset to their respective relative positions accepted as or being true:

- gridded data position accuracy: closeness of gridded data position values to values accepted as or being true.

Table D.4 provides some examples for the subelements




Bảng D.4 — Các ví dụ về tiêu chuẩn để đánh giá chính xác vị trí chất lượng dữ liệu

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 1

Ví dụ 2

DQ_Scope

Tất cả các nút tạo thành ranh giới đường bộ trong tập dữ liệu.

Tất cả các nút tạo thành ranh giới đường bộ trong khu vực giới hạn bởi kinh độ +139 +140 và vĩ độ +36,0 +37,0.

DQ _Element

3 - độ chính xác vị trí

3 - độ chính xác vị trí

DQ _Subelement

1 - độ chính xác tuyệt đối hay bên ngoài

1 - độ chính xác tuyệt đối hay bên ngoài




DQ _Measure










DQ_MeasureDesc

Sai số trung phương

Phần trăm các đối tượng có lỗi tọa độ lớn hơn giới hạn thông số kỹ thuật




DQ _MeasureID

30101

30102

DQ _EvalMethod













DQ_EvalMethodType

2 – bên ngoài

2 – bên ngoài

DQ_EvalMethodDesc

Đối với mỗi nút, đo khoảng cách giữa các giá trị lỗi tọa độ tuyệt đối của các nút trong tập dữ liệu và những giá trị tọa độ đó trên thực tế. Tính RMSE từ khoảng cách lỗi

Đối với mỗi nút, đo khoảng cách giữa các giá trị lỗi tọa độ tuyệt đối của các nút trong tập dữ liệu và những giá trị tọa độ đó trên thực tế. Đếm số lượng các nút có lỗi khoảng cách vượt quá giới hạn quy định (ví dụ 1 m). Chia số lượng nút không đạt cho tổng số nút và nhân kết quả với 100.

DQ _QualityResult










DQ_ ValueType

2 – số

4 – %




DQ_ Value

1,70m

25%







DQ _ValueUnit

Giá trị mét

Giá trị phần trăm




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ ConformanceLevel

Không quy định

Không quy định

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

Không đầy đủ

Không đầy đủ

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

RMSE khoảng cách của các nút là 1,70 m. Từ mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ có RMSE được báo cáo.

25% của các nút trong phạm vi chất lượng dữ liệu có khoảng cách lỗi hơn 1 mét. Từ mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ có tỷ lệ phần trăm được báo cáo.

Table D.4 — Examples of data quality positional accuracy measures

Data quality component

Example 1

Example 2

DQ_Scope

All nodes forming road boundaries in the dataset

All nodes forming road boundaries in the area bounded by longitudes +139 +140 and latitudes +36,0 +37,0

DQ _Element

3 - positional accuracy

3 - positional accuracy

DQ _Subelement

1 - absolute or external accuracy

1 - absolute or external accuracy




DQ _Measure










DQ_MeasureDesc

RMSE

Percentage of items with coordinate error greater than specification limit




DQ_ MeasureID

30101

30102

DQ _EvalMethod













DQ_EvalMethodType

2 - external

2 - external

DQ_EvalMethodDesc

For each node, measure the error distance between absolute coordinate values of the node in the dataset and those in the universe of discourse. Compute RMSE from the error distances.

For each node, measure the error distance between absolute coordinate values of the node in the dataset and those in the universe of discourse. Count the number of the nodes whose error distance exceeds the specification limit (e.g.1 m). Divide the number of the non­conforming nodes by the number of the nodes in the data quality scope. Multiply the result by 100.

DQ_ QualityResult










DQ_ ValueType

2 - number

4 - percentage




DQ_ Value

1,70m

25%







DQ _ValueUnit

metre

percentage




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ ConformanceLevel

Not specified

Not specified

Example dataset parameters

Omitted

Omitted

Example quality result meaning

RMSE of distance of the nodes is 1,70m. Since conformance quality level is not specified, only the RMSE is reported.

25% of the nodes within the data quality scope have error distance more than 1 metre. Since conformance quality level is not specified, only the percentage is reported.


Bảng D.4 (tiếp theo)

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 3

Ví dụ 4

DQ _Scope







DQ_ Element

3 – độ chính xác vị trí

3 - độ chính xác vị trí

DQ _Subelement

2 – độ chính xác nội bộ hay tương đối

2 - độ chính xác nội bộ hay tương đối




DQ _Measure










DQ_MeasureDesc

RMSE

Phần trăm về các đối tượng có lỗi tọa độ lớn hơn giới hạn thông số kỹ thuật




DQ _MeasureID

30201

30202

DQ _EvalMethod













DQ _EvalMethodType

2 – bên ngoài

2 – bên ngoài

DQ_EvalMethodDesc

Đối với mỗi nút, đo khoảng cách giữa các giá trị lỗi tọa độ tương đối của các nút trong tập dữ liệu và những giá trị tọa độ đó trên thực tế. Tính RMSE từ khoảng cách lỗi

Đối với mỗi nút, đo khoảng cách giữa các giá trị lỗi tọa độ tương đối của các nút trong tập dữ liệu và những giá trị tọa độ đó trên thực tế. Đếm số lượng các nút có lỗi khoảng cách vượt quá giới hạn quy định (ví dụ 1 m). Chia số lượng nút không đạt cho tổng số nút và nhân kết quả với 100.


DQ _QualityResult










DQ _ValueType

2 – giá trị số

4 – giá trị %




DQ _Value

1,50m

20%







DQ_ ValueUnit

mét

%




DQ_ Date

2000-03-06

2000-03-06

DQ _ConformanceLevel

Không quy định

Không quy định

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

Không đầy đủ

Không đầy đủ

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

RMSE khoảng cách của các nút là 1,50 m. Vì mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ có RMSE được báo cáo.

20% của các nút trong phạm vi chất lượng dữ liệu có khoảng cách lỗi hơn 1 mét. Vì mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ có tỷ lệ phần trăm được báo cáo.


Table D.4 (contineud)

Data quality component

Example 3

Example 4

DQ _Scope







DQ_ Element

3 - positional accuracy

3 - positional accuracy

DQ_ Subelement

2 - relative or internal accuracy

2 - relative or internal accuracy




DQ_ Measure










DQ_MeasureDesc

RMSE

Percentage of items with coordinate error greater than specification limit




DQ _MeasureID

30201

30202

DQ _EvalMethod













DQ_ EvalMethodType

2 - external

2 - external

DQ_EvalMethodDesc

For each node, measure the error distance between relative coordinate values of the node in the dataset and those in the universe of discourse. Compute RMSE from the error distances.

For each node, measure the error distance between relative coordinate values of the node in the dataset and those in the universe of discourse. Count the number of the nodes whose error distance exceeds the specification limit (e.g.1 m). Divide the number of the non­conforming nodes by the number of the nodes in the data quality scope. Multiply the result by 100.

DQ _QualityResult










DQ_ ValueType

2 - number

4 - percentage




DQ_ Value

1,50m

20%







DQ _ValueUnit

metre

percentage




DQ_ Date

2000-03-06

2000-03-06

DQ_ ConformanceLevel

Not specified

Not specified

Example dataset parameters

Omitted

Omitted

Example quality result meaning

RMSE of distance of the nodes is 1,50m. Since conformance quality level is not specified, only the RMSE is reported.

20% of the nodes within the data quality scope have error distance more than 1 metre. Since conformance quality level is not specified, only the percentage is reported.


Bảng D.4 (tiếp theo)

Thành phần chất lượng dữ liệu

Ví dụ 5

Ví dụ 6

Ví dụ 7

DQ_Scope

Tất cả dữ liệu điểm độ cao theo dạng lưới của DEM trong tập dữ liệu.

Tất cả dữ liệu điểm độ cao theo dạng lưới của DEM trong tập dữ liệu nằm trong khoảng kinh độ +139 +140 và vĩ độ +36,0 +37,0

Tất cả dữ liệu điểm độ cao theo dạng lưới của DEM trong thành phố Bangkok, Thái Lan.

DQ _Element

3 - Độ chính xác vị trí

3 - Độ chính xác vị trí

3 - Độ chính xác vị trí

DQ _Subelement

3 - độ chính xác vị trí dữ liệu lưới

3 - độ chính xác vị trí dữ liệu lưới

3 - độ chính xác vị trí dữ liệu lưới




DQ _Measure
















DQ_MeasureDesc

RMSE

Phần trăm các đối tượng có sai số vị trí lớn hơn yêu cầu

Chấp nhận – Không chấp nhận







DQ _MeasureID

30301

30302

30303







DQ _EvalMethod



















DQ_EvalMethodType

2 – bên ngoài

2 – bên ngoài

2 – bên ngoài










DQ_EvalMethodDesc

Đối với mỗi điểm theo dạng lưới, đo sự khác biệt giữa giá trị độ cao tuyệt đối của các điểm trong tập dữ liệu và thực tế. Tính RMSE từ sự khác biệt chiều cao.

Đối với mỗi điểm theo dạng lưới, đo sự khác biệt giữa giá trị độ cao tuyệt đối của các điểm trong tập dữ liệu và trong thực tế. Đếm số lượng các điểm có sự khác biệt chiều cao vượt quá giới hạn yêu cầu kỹ thuật (ví dụ 1 m). Chia số lượng các điểm không phù hợp bởi số lượng các điểm trong phạm vi chất lượng dữ liệu. Nhân kết quả với 100.

Đối với mỗi điểm theo dạng lưới, đo sự khác biệt giữa giá trị độ cao tuyệt đối của các điểm trong các tập dữ liệu và trong thực tế. Đếm số lượng các điểm có sự khác biệt chiều cao vượt quá giới hạn yêu cầu kỹ thuật ( ví dụ 1 m). Chia số lượng các điểm không phù hợp bởi số lượng các điểm trong phạm vi kiểm tra và nhân với 100. So sánh tỷ lệ phần trăm của các điểm không phù hợp so với mức yêu cầu.








DQ_ QualityResult



















DQ ValueType

2 – giá trị số

4 – giá trị phần trăm

1 – giá trị boolean










DQ Value

0,8 mét

8%

False










DQ_ValueUnit

metre

Tỷ lệ phần trăm điểm với lỗi chiều cao lớn hơn giới hạn quy định.

N.A.




DQ _Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ_ConformanceLevel

Không quy định

Không quy định

Ít hơn 5 phần trăm các đối tượng có thể có lỗi chiều cao lớn hơn giới hạn quy định.

Ví dụ về các tham số của tập dữ liệu

Không đầy đủ

Không đầy đủ

Không đầy đủ

Ví dụ về dự định kết quả chất lượng

RMSE của chiều cao là 0,8 m. Từ mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ có RMSE được báo cáo.

8 % các điểm theo dạng lưới trong phạm vi chất lượng dữ liệu có lỗi chiều cao hơn 1 mét. Từ mức chất lượng phù hợp không được quy định, chỉ báo cáo theo tỷ lệ %

Không chấp nhận tập dữ liệu. Tỷ lệ phần trăm của các điểm không phù hợp vượt quá mức cho phép.

Table D.4 (contineud)

Data quality component

Example 5

Example 6

Example 7

DQ_Scope

All gridded elevation point data of DEM in the dataset

All gridded elevation point data of DEM in the area bounded by longitudes +139 +140 and latitudes +36,0 +37,0

All gridded elevation point data of DEM in the city of Bangkok, Thailand.

DQ _Element

3 - positional accuracy

3 - positional accuracy

3 - positional accuracy

DQ _Subelement

3 - gridded data position accuracy

3 - gridded data position accuracy

3 - gridded data position accuracy




DQ _Measure

















DQ_MeasureDesc

RMSE

Percentage of items with coordinate error greater than specification limit

Pass-fail







DQ _MeasureID

30301

30302

30303







DQ_ EvalMethod



















DQ_EvalMethodType

2 - external

2 - external

2 - external










DQ_EvalMethodDesc

For each gridded point, measure the difference between absolute height value of the point in the dataset and that in the universe of discourse. Compute RMSE from the height differences.

For each gridded point, measure the difference between absolute height value of the point in the dataset and that in the universe of discourse. Count the number of the points whose height difference exceeds the specification limit (e.g.1 m). Divide the number of the non-conforming points by the number of the points in the data quality scope. Multiply the result by 100.

For each gridded point, measure the difference between absolute height value of the point in the dataset and that in the universe of discourse. Count the number of the points whose height difference exceeds the specification limit (e.g.1 m). Divide the number of the non-conforming points by the number of the points in the data quality scope and multiply the ratio by 100. Compare the percentage of the non-conforming points against the conformance quality level.







DQ_ QualityResult



















DQ_ ValueType

2 - number

4 - Percentage

1 - Boolean variable










DQ _Value

0,8 metre

8%

False










DQ_ValueUnit

metre

Percent of points with height error greater than the specification limit.

N.A.




DQ_ Date

2000-03-06

2000-03-06

2000-03-06




DQ_ConformanceLevel

Not specified.

Not specified.

Less than 5 percent of items may have height error greater than specification limit

Example dataset parameters

Omitted

Omitted

Omitted

Example quality result meaning

RMSE of height is 0,8 m. Since conformance quality level is not specified, only the RMSE is reported

8 percent of the gridded points within the data quality scope have height error more than 1 metre. Since conformance quality level is not specified, only the percentage is reported

Dataset fails. Percentage of non conforming points exceeds the conformance quality level



1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16


Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2019
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương