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Qualità dei dati - Metadati 1

All’interno di un GIS, i dati sono una risorsa cruciale.

Inoltre bisogna tenere presente che i dati di tipo geografico sonocostosi da

• acquisire• archiviare• manipolareanche perché solitamente occorrono grandi volumi di dati per

risolvere problemi geografici di tipo sostanziale.

L’importanza dei DATI in un GIS


Stime dei costi di acquisizione dei dati per GIS:• più del doppio del costo di hardware e software,

oppure• 70% del costo totale di implementazione di un intero GIS (altra stima).

L’importanza dei DATI in un GIS

Ciò significa che quando si acquisiscono dati perun GIS è fondamentale verificare che essirispondano ai requisiti richiesti per la base didati che si intende organizzare.

Si deve cioè verificare qual è la qualità dei dati.


• ACCURATEZZA• PRECISIONE• RISOLUZIONE (spaziale)• SCALA• CONSISTENZA LOGICA• COMPLETEZZA

QUALITA’ DEI DATIParametri usati per valutarla

Lo US Standard for DigitalCartographic Data Quality proponecome categorie soggette a verifica leseguenti:accuratezza delle posizioniaccuratezza degli attributiconsistenza logicacompletezza

DEFINIZIONE DI QUALITA’ DEI DATI:“fitness for use”

idoneità all’uso (previsto dall’utente)


L’accuratezza (e quindi la conoscenza fornita da una misura) si distingue in:• accuratezza nelle posizioni • accuratezza negli attributi e dipende dalla scala usata per la misura.

ACCURATEZZA

s. nominale e s. ordinale (si trattasolitamente di classificazioni, es. tipi disuolo o di vegetazione): la misuracomporta la definizione di

appartenenza a una categoria (classe)

>>> MATRICE DELL’ERROREDI CLASSIFICAZIONE

E’ la discrepanza fra il valore registrato nella base di dati e il valore ”vero” (perquanto lo si può conoscere) o accettato come tale.

La valutazione dell’accuratezza di una osservazione (misura) può essere fattasolo per confronto con la misura più accurata che sarebbe possibile ottenere.

s. per intervalli o s. per rapporti:le misure sono di tipo numericoe comportano

incertezze numeriche

>>> ERRORIe modellizzazione degli errori


Gli errori numerici, per dati di tipo numerico (essenzialmente, datidi posizione), sono indicatori dell’accuratezza.

L’errore va visto come un concetto di tipo statistico, il cherichiede che sia nota la natura del procedimento di misura(esperimenti con numerose ripetizioni delle misure).

ESEMPIO: se si sa che il procedimento di misura è tale da dar luogo adosservazioni distribuite secondo una curva normale (gaussiana), il valore piùprobabile è rappresentato dalla media e la dispersione dei dati attorno allamedia è indicata da σ (scarto quadratico medio).

ERRORI nelle posizioniIncertezze numeriche


Errori negli attributiMATRICE DELL’ERRORE DI CLASSIFICAZIONE

Per i dati di tipo non numerico (di solito, classificazioni) si possonovalutare gli errori tramite la matrice dell’errore di classificazione:si registra il numero di campioni osservati al suolo come appartenentia una certa classe, interpretati come appartenenti a determinate classi.

I campioni interpretati correttamente risultano sulla diagonale dellamatrice.

E’ così possibile valutare:• errore di omissione (percentuale di una certa categoria che non è

stato classificato come tale);• errore di commissione (percentuale che è stata classificata in una

certa categoria, ma in realtà non è stata verificata essere tale).


Esempio diMATRICE DELL’ERRORE DI CLASSIFICAZIONE

dati interpretati inmodo corretto

totali dei valoriosservati al suolo

valori interpretatinelle diverse classi

Percentuale di terreno erbosointerpretato correttamente:

p = 300/600 = 50%


E’ il grado di dettaglio con cui si registra un valore(per esempio, se si tratta di dati numerici è il numero di cifre

significative).

PRECISIONE

ATTENZIONE: per quanto riguarda i valori numerici, se si sa cheun certo valore non può essere più accurato di 0.1 mm, non haalcun significato registrare tale valore in mm con più di una cifradecimale.


Su una carta (leggibile dall’occhio umano) è il minimo spessore diuna linea (raramente inferiore a 0.1 mm).

Su un plotter la risoluzione più fine è determinata teoricamentedalla separazione fra i pixel:

• stampante laser: 0.08 mm;• plotter laser (alta qualità): 0.008 mm (non visibile ad occhio

nudo).

RISOLUZIONE spaziale

Questo parametro indica la più piccola differenza distinguibile fradue valori misurabili.


Esistono altri due tipi di RISOLUZIONE:• risoluzione temporale• risoluzione tematica

legati al grado di dettaglio temporale e tematico

con cui si registrano i dati.

RISOLUZIONE


In assenza di altri dati sull’accuratezza, la scala può essere unparametro interessante.

Infatti la scala di una carta contiene implicitamente informazionisulla risoluzione spaziale (precisione) e sull’accuratezza.

SCALA

Scala Risoluzione Accuratezza(precisione)

1:1000000 500 m 1000 m1:500000 250 m 500 m1:250000 125 m 250 m1:100000 50 m 100 m1:50000 25 m 50 m1:10000 5 m 10 m

La linea più sottile che è possibiledisegnare su una carta rappresentaun limite alla risoluzioneraggiungibile a una determinatascala. Alla scala 1:10000 una lineadi spessore 0.5 mm rappresenta 5 mal suolo: nessun oggetto didimensioni inferiori può essereregistrato.


Inoltre la scala di una carta è legataalle operazioni digeneralizzazione che si devonoeseguire per realizzarla.

SCALA

Concetto di generalizzazioneLe informazioni e la loro

simbolizzazione sono selezionate emodificate in modo da adattarsi allascala prescelta.


La consistenza logica si riferisce al fatto che non ci sianodati in contraddizione fra di loro.

TEST di consistenza logica:• controllo degli eventuali vincoli matematici o logici

(relazioni matematiche o logiche fra i dati)• test sulla topologia, per individuare ad esempio

– bordi mancanti– poligoni non etichettati

CONSISTENZA LOGICAfra i dati


E’ un parametro relativo alla mancanza di errori di omissioneall’interno della base di dati, e si riferisce ai criteri usati perselezionare le informazioni da inserire fra i dati.

La valutazione della completezza dei dati si basa su:• verifiche relative all’inclusione fra i dati di oggetti appartenenti

a liste note;• verifiche relative all’inclusione fra i dati di oggetti di

dimensioni (area o spessore) minime.

COMPLETEZZA


La stima del costo annuale del mantenimento dellaqualità di una base di dati è:

COSTOdel mantenimento della qualità dei dati

neacquisizio costo

tomantenimen costo

C % 10

==

=

a

m

am

C

C

C

ATTENZIONE!


Evoluzione della qualità dei datiin funzione del TEMPO

nessun tipo di“manutenzione”

“manutenzione”periodica


Il problema delTRASFERIMENTO DATI

Quando si esegue un trasferimento di dati geografici, vanno rispettatidue requisiti:

1 Occorre formattare i dati in modo standardizzato e riconoscibile

STANDARD di TRASFERIMENTO DATI

2 Occorre fornire informazioni sufficienti perché l’utente possagiudicare se i dati gli sono davvero utili per i suoi scopi e hanno laqualità che li rende tali uso dei METADATI(i metadati sono descritti all’interno dello standard di trasferimento)


I METADATI

I metadati sono un insieme strutturato di informazioni digitali relativea una determinata base di dati e preparato da chi ha creato la base di dati.

Scopi per cui sono creati i metadati:

• consentire agli utilizzatori della base di dati di valutare l’utilità dell’informazione a disposizione per l’applicazione di loro interesse;

• fornire l’opportuna documentazione nel caso di trasferimento di dati: ineffetti, molti standard di trasferimento per dati spaziali richiedono elementicontenuti nei metadati;

• servire come “documentazione interna” (eventualmente disponibile “online”), per registrare la provenienza e la catena di processamento dei dati.


Identificazione dei dati Descrizione concisa dell’insieme dei dati

Responsabile dei dati (“contatto”) Chi contattare per ottenere i dati

Condizioni di trasferimento dei dati Come possono essere acquisiti i dati

Stato dei dati Grado di completezza o disponibilità dei dati

Provenienza dei dati Origine dell’insieme di dati

Rappresentazione cartografica usata Sistema di riferimento e sistema di rappresentazione cartografica

Riferimento dei metadati Informazioni specifiche sui metadati

Processamento dei dati Operazioni eseguite sui dati

Qualità dei dati Parametri per la valutazione della qualità dei dati

Lista di elementi e attributi Descrizione esplicita dell’informazione contenuta nei dati

Contenuto informativo dei metadati


and content for metadata.Identification informationData set identityIdentification codeTheme keywordsUse restrictionsAccess restrictionsSpatial data structureData set description

Bounding coordinatesGeographic keywordsBrowse graphic

Hydrologic unit map, intermediate scaleNot applicableHydrology, basin, hydrologic unit, watershedNone, public domainNoneVectorHydrologic units as defined by the federal government, collected and digitized at1:250,000 scale with 1:100,000 scale insets in several western states. Hydrologicunits have been appended into a single data set that comprises the conterminous 48states, removing map edges in the process. Polygon and boundary attributes arepresent for site analysis and basin boundary symbolization.21.4346, -126.0221 49.23, -67.000 NASConterminous United StatesNone

Contact information


Identificazione dei dati



Browse graphicContact informationContact typeContact organizationContact personContact mailing addressContact telephoneContact fax numberContact electronic mailContact instructionsContact liability

CustodianU.S. Geological Survey, Water Resources DivisionMs. Jane Doe444 National Center, Reston, VA 22092(703) 555-1212(703) [email protected] for technical information via e-mail or regular mailData are in public domain. Custodian does not assume any liability.

Transfer informationTransfer formatTransfer modeTransfer sizeTransfer instructions

Fees

DLG-3 OptionalOnline/offline40 MBData are available through WAIS software and anonymous ftp from Internet site130.11.51.171. Tape requests are filled at cost of duplication.Fees range from $50 to $500 depending on tape format and media. Contact fordetailed pricing.

Status informationData set statusRelease dateMaintenance and update frequency

Available19921001As needed

Source information

Responsabile dei dati (“contatto”)Condizioni di trasferimento dei datiStato dei dati



Coordinate system informationHorizontal coord. SystemCoordinate typeCoordinate unitsOrigin latitudeOrigin longitudeLatitude of standard parallel oneLatitude of standard parallel twoFalse eastingFalse northingCentral azimuthCentral scale factorDatum nameEllipsoid nameEllipsoid semimajor axisEllipsoid reciprocal flatteningVertical coord. SystemVertical coordinate typeVertical datum nameVertical datum type

Albers equal-area conicMap projectionMetersNot applicable-96.029.545.5not applicableNot applicableNot applicableNot applicableNorth American Datum 1927Clarke 18666378206.4294.9786982Not applicableNot applicableNot applicableNot applicable

Metadata reference information

Maintenance and update frequency As neededSource informationSource descriptor

Source citation

Source data resolution

Land use and land cover digital data from 1:250,000 and 1:100,000 scale maps –GIRAS series data from USGS National Mapping Division.U.S. Geological Survey, 1990, land use and land cover digital data from 1:250,000and 1:100,000 scale maps, data users guide 4.U.S. Geological Survey, 1982, codes for the identification of hydrologic units in theUnited States and the Caribbean outlying areas: U.S. Geological Survey Circular878-A.10 m.

Provenienza dei datiRappresentazione cartografica usata



Vertical datum type Not applicableMetadata reference informationMetadata dateMetadata contact

19930105Jane Doe, U.S. Geological Survey

Processing history informationProcess used

Process parametersProcess date

Original materials were USGS/NMD quadrangle based digital files in the UTMprojection. These files were processed as follows: 1. Performed an affinetransformation between the internal map coordinates (to nearest 10 meters) and trueUTM coordinates for each quadrangle. 2. Eliminated bounding neatline from eachquadrangle and replaced with geometrically correct neatline. Extended undershootsto intersect new neatline using 500 metr maximum extension. Clipped overshoots toneatline. 3. Reestablished topology of polygon and line features using 2 meter feature– feature tolerance, clipped all overshoot features. 4. Joined all quadrangle data setstogether, preserving line and polygon features and attribution. 5. Removed map edgelines where hydrologic unit identities (HUC) were the same on either side of a line.See process description.19920801

Riferimento dei metadatiProcessamento dei dati


Contenuto informativo dei metadatiProcess dateData quality informationHorizontal positional accuracyHorizontal posit. accur. Explanation

Vertical positional accuracyVertical posit. accur. ExplanationThematic accuracyThematic accuracy explanationLogical consistency

Completeness

+/- 150 metersDeductive estimate, map materials at 1:250,000 scale do not comply with NationalMap Accuracy Standards.Not applicable.Not applicable.Greater than 90 %Value derived from comparison with 1:2M scale source values.Data set is verified topologically-structured polygon and line data with nodes at allintersections.All hydrologic units identified by U.S.G.S. are included in this digital map product.Several hydrologic units may be composed of multiple, non-contiguous polygons.

Feature/attribute informationFeature labelFeature definitionFeature definition sourceAttribute labelAttribute definitionAttribute definition sourceAttribute feature associationAttribute domain value

Hydrologic unit codesHydrologic units delimit catchment basin for stream segments.U.S.G.S- Circular 878-AAreaArea measured in equal area meters.Algorithm used by software.Area associated with each hydrologic unit.Positive real numbers. Qualità dei dati

Lista di elementi e attributipresenti nei dati

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