GIS的數據種類繁多，不同的采集方式、轉換算法等，都會帶來精度上的問題。空間信息的誤差來源有多個方面，具體可以總結為下表。
| 數據處理過程 | 誤差來源 |
| 數據搜集 | 野外測量誤差：儀器誤差、記錄誤差
遙感數據誤差：輻射和幾何糾正誤差、信息提取誤差 地圖數據誤差：原始數據誤差、坐標轉換、制圖綜合及印刷  微信號：MeetyXiao 添加微信好友, 獲取更多信息 復制微信號 |
| 數據輸入 | 數字化誤差：儀器誤差、操作誤差 不同系統格式轉換誤差：柵格——矢量轉換、三角網——等值線轉換 |
| 數據存儲 | 數值精度不夠 空間精度不夠：每個格網點太大、地圖最小制圖單元太大 |
| 數據處理 | 分類間隔不合理 多層數據疊合引起的誤差傳播：插值誤差、多源數據綜合分析誤差 比例尺太小引起的誤差 |
| 數據輸出 | 輸出設備不精確引起的誤差 輸出的媒介不穩定造成的誤差 |
| 數據使用 | 對數據所包含的信息的誤解 對數據信息使用不當 |
GIS中的誤差是指GIS中數據表示與其現實本身的差別。數據誤差的類型可以是隨機的，也可以是系統的。歸納起來，數據的誤差主要有四大類，即幾何誤差、屬性誤差、時間誤差和邏輯誤差（陳述彭等，2001）。為此，在GIS的空間數據采集和建立數據庫的過程中，必須嚴格把關，更大限度杜絕資料錯誤，減少不精確的要素影響，這就是所謂的空間數據質量診斷和控制。空間數據的質量可從宏觀與微觀兩個方面進行分析。
所謂數據質量的宏觀因素，是從數據整體的角度進行判斷，一般包括：
（1）數據的完整性：這是從內容上說，即空間數據是否足以支持特定任務？
（2）數據的時效性：或稱為數據的現勢性，即數據采集時的時間與當前時間之間的間隔長短。
（3）數據的預處理：數據的收集、轉換、處理等是否規范、合理。
數據質量的微觀因素針對的是各個數據元素本身，包括：
（1）定位精度：空間位置的精確程度，指的是一個地物在地理數據庫中的位置以及實際位置之間的差異情形。
（2）屬性的精確度：如對于某一氣象站，各時間的觀測值是否準確；
（3）邏輯的一致性：所謂邏輯的一致性，是指各個數據元素間，彼此邏輯關連性是否正確。例如：航道應該位于河流的中央等。
（4）空間分辨率：系統能夠識別、顯示的最小單元的大小。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/19801
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