Since the real power of GIS lies in

Since the real power of GIS lies in their ability to combine and analyse georefer-
enced data from a range of sources, we must pay attention to the issues of data
quality and error, as data from different sources are also likely to contain differ-
ent kinds of error. This may include mistakes or variation in the measurement
of position and/or elevation, in the quantitative measurement of attributes or
in the labelling or classification of features. Some degree of error is present in
every spatial data set. It is important, however, to distinguish between gross
errors (blunders or mistakes), which must be detected and removed before the
data is used, variations in the data caused by unavoidable measurement and
classification errors.

Kết quả (Việt) 1:

Kể từ khi sức mạnh thực sự của GIS nằm trong khả năng của mình để kết hợp và phân tích georefer-enced các dữ liệu từ nhiều nguồn, chúng tôi phải trả tiền chú ý đến các vấn đề của dữ liệuchất lượng và lỗi, như dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cũng có khả năng chứa khác nhau-ent loại lỗi. Điều này có thể bao gồm những sai lầm hoặc biến thể trong đo lườngvị trí và/hoặc độ cao, trong đo lường định lượng của thuộc tính hoặctrong các ghi nhãn hoặc classification của tính năng. Một số mức độ lỗi là hiện diện trongmỗi tập hợp dữ liệu không gian. Nó là quan trọng, Tuy nhiên, để phân biệt giữa tổnglỗi (sai lầm ngớ ngẩn hoặc những sai lầm), mà phải được phát hiện và loại bỏ trước khi cácdữ liệu được sử dụng, các biến thể trong dữ liệu do không thể tránh khỏi đo lường vàclassification lỗi.

Kết quả (Việt) 2:

Kể từ khi quyền lực thực sự của GIS nằm trong khả năng của họ để kết hợp và phân tích georefer-
dữ liệu enced từ nhiều nguồn khác nhau, chúng ta phải chú ý đến các vấn đề của dữ liệu
chất lượng và sai lầm, như dữ liệu từ các nguồn khác nhau cũng có khả năng chứa biệt
ent các loại lỗi. Điều này có thể bao gồm những sai lầm hoặc sự thay đổi trong các phép đo
vị trí và / hoặc độ cao, trong phép đo định lượng các thuộc tính hoặc
trên nhãn hoặc phân loại fi cation các tính năng. Một số mức độ của lỗi là hiện diện trong
mỗi bộ dữ liệu không gian. Điều quan trọng là, tuy nhiên, để phân biệt giữa tổng
các lỗi (sai lầm hoặc sai lầm), mà phải được phát hiện và loại bỏ trước khi
dữ liệu được sử dụng, các biến thể trong các dữ liệu do đo không thể tránh khỏi và
lỗi fi cation phân loại.