В настоящем разделе рассматриваются положения ГОСТ Р 57773-2017 (ИСО 19157:2013).
Сервис по подготовке отчетов в соответствии со стандартом: https://cadastre.ru/tools/sdq
Нужно узнать пункт закона?Статьи в Справочнике состоят из параграфов, почти каждый из которых сопровождается соответствующими цитатами из нормативных правовых документов. Такие параграфы отмечены зеленой или желтой линией (подробнее). Чтобы показать цитаты, нажмите на иконку « » справа от текста. |
Цель описания качества пространственных данных состоит в облегчении сравнения и выбора набора данных, которые наилучшим образом удовлетворяют потребностям или требованиям приложений. Полные описания качества наборов данных будут способствовать распространению, обмену и использованию соответствующих наборов данных. Информация о качестве пространственных данных позволяет их разработчику оценить, насколько точно данный набор отвечает критериям, изложенным в спецификации продукта, и помогает пользователям данных оценить способность продукта удовлетворять требованиям его конкретного приложения. Для осуществления такой оценки используется ряд четко определенных процедур в последовательном порядке.
Данные о пространственных объектах, включающие сведения об их форме, местоположении и свойствах, данные о процессах и явлениях, в том числе представленные с использованием координат.
C 01.04.2024 в сведения также входят данные о процессах и явлениях.
В области геоинформационных систем — данные о пространственных объектах и их наборах.
Природные, природно-антропогенные, антропогенные и иные объекты (в том числе здания, сооружения), местоположение которых может быть определено, а также естественные небесные тела.
До 01.04.2024 — природные объекты, искусственные и иные объекты (в том числе здания, сооружения), местоположение которых может быть определено, а также естественные небесные тела.
В области геоинформационных систем — цифровая модель материального или абстрактного объекта реального или виртуального мира с указанием его идентификатора, координатных и атрибутивных данных.
При описании качества пространственных данных — абстракция явления реального мира.
Концепции оценки качества данных предоставляют важную основу для разработчиков, а также пользователей данных. Разработчик данных получает средства для проверки того, насколько набор данных отражает его предметную область согласно спецификации продукта. Пользователи данных могут оценить качество набора данных для удостоверения в том, что набор данных удовлетворяет требованиям пользовательского применения.
При описании качества пространственных данных — (quality) степень соответствия совокупности собственных характеристик заявленным требованиям.
Оценка качества данных может быть применена к комплекту наборов данных, набору данных или поднабору данных в наборе данных, обладающих общими характеристиками, так что их качество может быть оценено.
При описании качества пространственных данных — (dataset) идентифицируемая совокупность данных.
Набором данных может быть также малая группа данных, которая, хотя и имеет некоторые ограничения в виде пространственной протяженности или типа объекта, физически расположена в пределах более крупного набора данных. Теоретически набором данных могут быть отдельный объект или атрибут объекта, расположенные в пределах большого набора данных. Печатная копия топографической или морской карты может рассматриваться как набор данных.
Набор данных может быть создан для конкретного приложения или для нескольких возможных приложений. Качество набора данных может быть определено только при наличии информации об оценке элементов качества данных и в некоторых случаях косвенно — на основе неколичественной качественной информации по использованию, происхождению и назначению.
Качество данных должно быть описано с помощью элементов качества данных. Элементы качества данных и их дескрипторы применяются для описания степени соответствия набора данных критериям, изложенным в спецификации информационного продукта или требованиях пользователя, и предоставляют количественную информацию о качестве.
При описании качества пространственных данных — компонент, описывающий определенный аспект качества пространственных данных, организованный по различным категориям.
Таблица — Аспекты качества пространственных данных
Категория | Элемент | Описание |
---|---|---|
Временное качество | Временная достоверность | Достоверность данных по отношению ко времени |
Согласованность по времени | Правильность временного порядка событий | |
Точность измерения времени | Степень соответствия заявленных временных измерений значениям, принятым в качестве правильных или являющимся правильными | |
Логическая согласованность | Доменная согласованность | Соответствие значений атрибутов области допустимых значений |
Концептуальная согласованность | Соответствие правилам концептуальной схемы | |
Согласованность по формату | Степень, с которой данные хранятся в соответствии с физической структурой набора данных | |
Топологическая согласованность | Корректность представления закодированных топологических характеристик набора данных | |
Позиционная точность | Абсолютная или внешняя точность | Степень соответствия заявленных значений координат значениям координат, принятым в качестве правильных или являющимся правильными |
Относительная или внутренняя точность | Степень соответствия относительного положения объектов в наборе данных их соответствующим исходным положениям, принятым в качестве правильных или являющимся правильными | |
Позиционная точность матричных данных | Соответствие значений пространственного позиционирования матричных данных значениям, принятым в качестве правильных или являющимся правильными | |
Полнота | Отсутствие | Отсутствие данных в наборе данных |
Присутствие | Избыточность данных в наборе данных | |
Тематическая точность | Правильность классификации | Соответствие классов объектов или их атрибутов предметной области (например, реальной ситуации или эталонному набору данных) |
Правильность неколичественных атрибутов | Определение, является ли неколичественный атрибут правильным или неправильным | |
Точность количественных атрибутов | Степень соответствия значения количественного атрибута значению, принятому в качестве правильного или являющемуся правильным | |
Элемент применимости | Элемент применимости | Применимость основана на требованиях пользователя. Все элементы качества могут быть использованы для оценки применимости |
Элементы качества данных оценивают расхождение между набором данных и предметной областью (т.е. правильным набором данных, который соответствует спецификации продукта). Неколичественная информация о качестве предоставляет общую информацию, из которой можно получить связанные с качеством знания.
При описании качества пространственных данных — (accuracy) степень соответствия результата проверки или измерений принятому истинному значению.
Оценка качества может быть применена на следующих стадиях жизненного цикла продукта:
Процессы оценки качества используются на различных фазах жизненного цикла продукта, при этом в каждой фазе их задачи различаются. Процесс оценки качества данных представляет собой последовательность этапов для получения результата качества данных.
Этап | Процесс | Описание |
---|---|---|
1 | Указать единицу(ы) качества данных | Единица качества данных состоит из области определения и элемента (элементов) качества. Следует использовать все элементы качества, релевантные данным, для которых будет описываться качество |
2 | Указать меры качества данных | В случае применимости для каждого элемента качества данных следует определять меру |
3 | Указать процедуры оценки качества данных | Процедура оценки качества данных заключается в применении одного или более методов оценки |
4 | Определить итог оценки качества данных | Результатом является итог применения оценки |
Для описания качества пространственных данных могут рассматриваться различные элементы качества и различные поднаборы данных, с целью описания которых используются единицы качества данных.
При описании качества пространственных данных — совокупность области определения и элементов качества данных
Область определения задает протяженность, пространственные, временные или общие характеристики, идентифицирующие данные, качество которых должно быть оценено, например:
Оценка элемента качества данных осуществляется с помощью:
Для облегчения сравнения набора данных необходимо, чтобы результаты в отчетах по качеству данных представлялись в сравнительном виде, а также чтобы имелось общее представление об использованных мерах качества данных.
Чтобы сделать оценки качества данных и отчеты о качестве данных из различных источников сопоставимыми, должны использоваться по возможности стандартизированные меры качества данных.
Вследствие природы качества и пространственных данных перечень стандартизированных мер качества данных не может быть полным. Возможны случаи, когда пользователь вынужден разрабатывать другие меры качества данных. По возможности эти меры должны быть определены с помощью базовых мер качества данных.
При описании качества пространственных данных — (data quality basic measure) универсальная мера качества данных, используемая как основа для специализированных мер качества данных.
Каждая мера качества данных описывается следующими компонентами:
Для измерения качества набора данных используются различные методы. Одной меры качества данных может быть недостаточно для полной оценки качества данных, задаваемых областью определения качества данных, а также для предоставления мер качества для всевозможных вариантов использования набора данных.
Комбинация мер качества данных может давать полезную информацию. Несколько мер качества данных могут быть описаны для данных, заданных одной областью определения качества данных.
Метод оценки качества данных описывает те процедуры и методы, которые применяются к пространственным данным для получения результата оценки качества данных. Для различных элементов качества данных часто используются различные методы оценки.
Для каждой примененной меры качества должен быть включен метод оценки качества. Метод оценки качества данных используется для описания методологии, используемой для применения меры качества данных для данных, задаваемых некоторой областью их определения, или для описания документации, в которой такая методология описывается.
Процедура оценки качества данных включает один или более методов оценки качества данных. Методы оценки качества данных можно разделить на два основных класса:
Метод прямой оценки — это метод оценки качества набора данных, основанный на проверке элементов в наборе данных.
Методы прямой оценки могут быть классифицированы:
Внутренняя прямая (internal direct) оценка качества данных использует только те данные, которые содержатся в оцениваемом наборе данных.
Внешняя прямая (external direct) оценка качества требует применения эталонных данных, внешних по отношению к тестируемому набору данных.
Как для внешних, так и для внутренних методов оценки может использоваться один из следующих методов проверки:
При полном контроле тестируется каждый элемент в генеральной совокупности, определенной областью качества данных.
Выборочный контроль выполняется для проверки поднаборов пространственных данных, заданных областью качества данных.
Метод косвенной оценки — это метод оценки качества набора данных на основе внешних знаний или накопленного опыта работы с информационным продуктом и может быть субъективным.
Эти внешние знания могут включать (но не ограничиваться ими) неколичественную информацию по качеству, такую как использование, происхождение и назначение (см. ГОСТ Р 57668) или другую отчетную информацию о качестве набора данных или данных, использованных для набора данных.
Качество данных может быть оценено, например, на основе знаний об источнике, инструментах и методах, использованных для сбора данных и оцененных по отношению к процедурам и спецификациям, разработанным для этого продукта. Косвенная оценка качества данных также может быть основана только на опыте. Если указывается, что выполнена косвенная оценка, то должно быть указано также, как эта оценка была осуществлена.
В некоторых случаях может быть затруднительно или даже невозможно описать косвенно оцененное качество данных в виде количественного результата. В таких случаях качество данных может быть описано в текстовой форме с использованием описательного результата.
Для каждого элемента качества данных должно быть обеспечено не менее одной результирующей оценки качества. Это может быть:
Для различных частей набора данных качество часто различается. Поэтому несколько оценок могут быть применены для одного элемента качества данных для более полного и более детального описания количественной информации о качестве.
Результат соответствия — это результат сравнения значения или набора значений, полученных в результате применения некоторой меры качества к данным, заданным областью определения качества, с учетом установленного приемлемого уровня соответствия качества.
Когда уровень соответствия качества определен, его сравнивают с полученным результатом с целью выявления того факта, что качество данных удовлетворяет заданному уровню качества.
Результат соответствия может быть установлен для каждой меры. Уровень соответствия качества определяется в соответствующей документации, такой как спецификация к информационному продукту или спецификация требований, определенных пользователем. При определении соответствия необходимо ссылаться на соответствующую нормативно-техническую документацию и указывать примененный уровень соответствия качества.
Для одной меры предусмотрено более одного результата соответствия качества данных, если процедура оценки противоречит уровню соответствия, установленного в различных источниках.
Если информация о качестве описывает данные, которые были созданы без детальной спецификации информационного продукта или с наличием спецификации, но при отсутствии в ней количественных мер и дескрипторов, то оценка элемента данных может быть осуществлена посредством неколичественного субъективного подхода в виде описательного результата для каждого элемента.
Заявленные результаты качества являются действительными в отношении спецификации информационного продукта или требований пользователей. Если они изменились, то оценка качества должна быть повторена в отношении измененной спецификации или требований. Следует проявлять осторожность при сравнении результатов качества там, где предметная область отличается. Типичным примером этого является преобразование модели в инфраструктурах пространственных данных или при генерализации. Например, при изменении геометрии типа объекта также изменяются результаты позиционной точности.
Дополнительные результаты можно получить посредством обобщения или преобразования существующих результатов без проведения новой оценки качества данных.
Обобщение объединяет результаты качества из проведенных оценок качества данных, основанных на различных элементах качества данных или различных областях определения качества данных.
Дополнительные результаты также могут быть выведены из существующих результатов, например, когда результат соответствия получен путем сравнения количественного результата с уровнем соответствия. Это полезно, например, если результат выражен не уровнем соответствия.
Справочник является объектом авторских прав. При использовании материалов следует указывать в источниках библиографическое описание:
Качество пространственных данных. – Текст : электронный // Справочник кадастрового инженера Cadastre.ru : монография / С. А. Атаманов, С. А. Григорьев, З. С. Косаруков, М. С. Чуприн. – Москва, 2024. – URL: http://cadastre.ru/article/35 (дата обращения: 15.10.2024).
Онлайн-сервис для формирования отчетов об оценке качества согласно ГОСТ Р 57773-2017 (ИСО 19157:2013)
По приказу Росреестра №П/0393 от 23.10.2020 площадь определяется на основании натурных измерений такого объекта как площадь простейшей геометрической фигуры или путем разбивки на фигуры и суммирования их площадей. Для оценки точности определения (вычисления) площади рассчитывается средняя квадратическая погрешность
Справочник содержит множество определений, используемых в градостроительстве, при кадастровом учете и регистрации прав. Проверьте себя на их знание. За каждый правильный вопрос начисляется 1 балл, за неправильный снимается. Наберите 30 для получения сертификата
Узлами графа являются термины, а ребра построены на основе внутренних ссылок в определениях. Отдельные узлы кластеризуются по тематике
Полученные по API данные могут быть использованы как разъясняющие сопровождающие или исходные материалы в указанных при получении ключа доступа коммерческих или некоммерческих информационных системах (включая приложения), производных материалах
В Справочнике реализована возможность «собирать» термины в персональную концептуальную схему, семантическую сеть — это граф, где отраслевые термины представлены узлами, а связи между ними символизируют отношения, смысл которых вы определяете и задаете самостоятельно. В результате у вас постепенно формируется личная база знаний из взаимосвязанных ключевых отраслевых понятий.
Конкуренция за кадры и заказы с другими компаниями, навыки и учет времени сотрудников, проектирование бизнес-процессов услуг, подбор и обустройство офиса, закупка мебели и оборудования, разработка сайта и продвижение, учет доходов и расходов, налогов, сообщения от сотрудников и заказчиков, рейтинг компаний, карта
Мы решили зафиксировать отраслевые события, произошедшие за период с 1990-го года по текущее время, в виде хронологии. В первую очередь нас интересует кадастровый учет, регистрация прав, мониторинг и землеустройство, в какой-то мере геодезия и картография, градостроительство и учет природных ресурсов. За эти годы много раз изменилась структура органов исполнительной власти, одни государственные информационные ресурсы и системы постепенно заменялись другими.
Если вы первый раз на этом сайте, пожалуйста ознакомьтесь с разделом «О справочнике».
Вы можете создавать топики на любые темы, связанные с учетом недвижимости и регистрацией прав.
Все новые топики попадают на главную страницу, где их видят все посетители. Вы можете пользоваться этим, чтобы быстрее получать ответы на свои вопросы по нюансам выполнения работ.
Просьба сообщать о найденных ошибках, а также присылать имеющиеся у вас наработки и документы, которые позволят улучшить справочник, на npogeo@gmail.com
Доступ к справочнику с помощью Алисы в приложениях Яндекса (видео-обзор)
Вы можете задать здесь свой вопрос по этой теме