Eine verbesserte Analyse der Qualität von geografischen Daten
Geografische Daten fungieren als eine wichtige Informationsquelle in Wirtschaft, Industrie und alltäglichem Leben. Man ist sich zunehmend bewusst, dass geografische Informationen häufig ungenau, vage, unvollständig und von ungenügender Qualität sind, wodurch sie nicht einfach mit aktuellen quantitativen GIS zusammengeführt werden können. Der Umlauf geografischer Informationen sowie die Schwierigkeiten für die Benutzer bei der Einschätzung ihrer Qualität kann zu falscher Benutzung oder Interpretation führen, weshalb zunehmend mehr Fälle vor die Gerichte gelangen. Deshalb diente das REVIGIS-Projekt im Rahmen von Esprit-4 dazu, Theorien und Instrumente zu erarbeiten, um diejenigen zu unterstützen, die geografische Daten zur Vervollständigung von ungenauen Informationen einsetzen. Zur Beschreibung der Qualitätsinformationen wurden verschiedene Kenngrößen genutzt. Dazu gehörten die positionelle und semantische Genauigkeit sowie die Vollständigkeit der Daten. Des Weiteren kann jede Kenngröße die Daten auf verschiedenen Detailebenen hinsichtlich der Qualität wie z.B. Qualität eines Datensatzes, einer einzelnen Objektklasse und eines einzelnen Objektbeispiels beschreiben. Schließlich wurde ein Datenmodell entwickelt, um die Verwaltung heterogener Informationen über die Datenqualität auf verschiedenen Ebenen einer Analyse zu unterstützen.
