3.4 空间数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。空间数据质量控制常见的方法有：

3.4.1 传统的手工方法

质量控制的人工方法主要是将数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其他比较方法。

3.4.2 元数据方法

数据集的元数据中包含了大量的有关数据质量的信息，通过它可以检查数据质量，同时元数据也记录了数据处理过程中质量的变化，通过跟踪元数据可以了解数据质量的状况和变化。

3.4.3 地理相关法

用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。如从地表自然特征的空间分布着手分析，山区河流应位于微地形的最低点，因此，叠加河流和等高线两层数据时，如河流的位置不在等高线的外凸连线上，则说明两层数据中必有一层数据有质量问题，如不能确定哪层数据有问题时，可以通过将它们分别与其他质量可靠的数据层叠加来进一步分析。因此，可以建立一个有关地理特征要素相关关系的知识库，以备各空间数据层之间地理特征要素的相关分析之用。

  1. 空间数据的元数据

Metadata可以译成元数据，是描述数据的数据。在地理空间数据中，元数据是说明数据内容、质量、状况和其他有关特征的背景信息。元数据并不是一个新的概念。实际上传统的图书馆卡片、出版图书的版权说明、磁盘的标签等都是元数据。

纸质地图的元数据主要表现为地图类型、地图图例，包括图名、空间参照系和图廓坐标、地图内容说明、比例尺和精度、编制出版单位和日期或更新日期、销售信息等。在这种形式下，元数据是可读的，生产者和用户之间容易交流，用户通过它可以非常容易地确定该书或地图是否能够满足其应用的需要。

随着计算机技术和GIS技术发展，特别是网络通信技术的发展，空间数据共享日益普遍。比如，您可以通过访问基础地理信息数字产品元数据了解更多关于元数据在地理信息中的应用。又如，通过空间数据分析与地理建可以深入了解空间数据分析的具体方法。如果对地理空间数据挖掘感兴趣，不妨查看地理空间数据挖掘一书，了解更多关于数据挖掘的技术和应用。