GIS中處理自然和人為環境數據時，會產生空間數據多種形式的不確定性。不確定性是指在空間、時間和屬性方面，所表現的某些特性不能被數據收集者或使用者準確確定的特性，如圖形的邊界位置、時間發生的準確時刻、空間數據的分類以及屬性值的準確度量等模糊問題。如果忽略了空間數據的不確定性，即使在更好的情況下也會導致預測或建議的偏差。如果是最壞的情況，將會導致致命的誤差。G1S使用者最起碼應該知道分析中可能會引入不確定性因素，以及向用戶提供分析結果時應包括不確定性分析的內容，同時給出因不確定性而產生的各種不同結果。圖6.14給出了空間數據不確定性的概念化模型。
上述模型說明，不確定性最本質的問題在于如何定義被檢驗的對象類 （如土壤）和單個對象（如土壤地圖單元），即問題的定義。如果對象類和對象都能完整定義，則不確定性由誤差產生，而且在本質上問題轉化為概率問題。如果對象類和單個對象未能完整定義，則能識別不確定性的因素。如果對象類和單個對象未能完整定義，則類別或 *** 的定義是模糊的，利用模糊 *** 理論可以方便地處理這種情況。另一種情況是多義性的，即在定義區域內 *** 時相互混淆。這主要是由不一致的分類系統引起的，包括兩種情況，—是對象類或個體定義是明確的，但同時屬于兩種或以上類別，從而引起不—致；另一種情況是指定一個對象 屬于某種類別的過程對解釋是完全開放的，這個問題是“非特定性的”。
為了定義時空維度上對象不確定性的本質，必須考慮是否能在任一維度上將—對象從其他對象中淸楚，且明確地分離出來。在建立空間數據庫時，必須弄清的兩個問題是對象所屬的類能否清楚地同其他類分離出來？在同類中，能否清楚地分離出對象個體？
來源：開源地理空間基金會中文分會
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