GIS产品是利用含有源误差的空间数据，通过GIS分析操作产生的。源误差和操作误差通过GIS操作经累积后传播到GIS的产品中。考虑如下的GIS空间操作：
y=f（x1，x2,…，xn）
其中xi（i=1,2，…，n）为描述空间数据的自变量，它带有源误差；y为描述GIS产品的因变量，f（x）为描述GIS空间操作过程的数学函数，用以计算操作误差。根据f（x）的特征，可以分成两类运算:算术运算和逻辑运算。下面讨论这两种运算关系下的误差传播。
1.算术关系下的误差传播
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如果f（x）为算术关系，例如独立变量的和差关系、倍数关系或线性关系，则其中误差传播规律是众所周知的，若为相关或一般非线性函数时，其误差传播规律也在经典测量误差理论中已有详细介绍。
2.逻辑关系下的误差传播
除了上述算术关系操作外，在GIS中还存在着叠置、推理等大量逻辑运算，如布尔逻辑运算(AND,OR,NOT)和专家系统中的不精确推理。
1）布尔逻辑运算下的误差传播
布尔逻辑运算是GIS中的一类典型操作。如，空间 *** 分析就是按照逻辑运算合成的。举例来说，现有一幅土地利用现状图和一幅土壤类型图，需査询土层厚度大于50cm的麦地。在分析操作时，首先，从土地利用现状图中找出小麦地的子集，再从土壤类型图中获取土层厚度大于50cm的子集A2；然后求两个子集的交集A=A1∩A2，即为査询结果。由于子集A1和A2实际上都含有误差，如A1子集中可能也包含了其他地物，麦地只是其中心类别。设A1的误差为5%，A2的误差为10%，则A的误差应是多少？这是不易计算的。
2）不精确推理关系下的误差传播
GIS作为辅助决策工具常常需要进行综合分析、评判和基于知识的推理。在利用含有误差的知识时，经不精确推理所得结论的精度和可信度如何？这是推理关系下的传播定律所要解决的问题。
逻辑关系下的误差传播规律正处于研究中，借用信息论、模糊数学、人工智能和专家系统的基础理论可望解决这一问题。
通过上述讨论不难理解，由于GIS还是一门比较年轻的学科，对GIS数据的质量和精度问題还不大为人们所了解，还有许多问题有待于深入研究。例如，由于用户的需求多式多样，对数据质量和精度还没有一致的意见;缺乏度量空间数据和 GIS输出结果不确定性的 *** ；在GIS功能中没有标准 *** 来建立误差模型。对如何处理误差，没有成熟的规范可循，现有的GIS能够提供一个派生信息的工具，但却没能提供一个关于系统可靠性的工具，即交出的最终结果没有附上一份相应的关于其可靠性的分析报告。
来源：开源地理空间基金会中文分会
来源链接：https://www.osgeo.cn/post/15843
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