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在一个GIS应用项目中，数据管理的重要性不言而喻！如果没有合适的数据管理，项目可能因为数据质量不达标、数据处理不完整等原因陷入混乱。你能想象吗？数据重复录入或处理，竟然也能造成如此大的时间和资源浪费！为了避免这些问题，我们必须严格控制数据的输入和处理过程以及数据质量。

比如说，GPS数据和测量数据，只需要简单的数据规范化处理（如格式转换、拓扑关系建立等等），即可用于GIS中。这类数据的精度通常由GPS或测量设备决定，不会在处理过程中引入新的误差。而摄影测量数据和卫星遥感数据呢？它们通常需要经过一系列纠正操作，然后再进行自动或半自动解译，以提取专题信息。最终，这些数据通常转换为多边形数据，输出到GIS应用中。这其中的误差来源多种多样，包括纠正过程中的误差和分类过程中的误分。

纸质地图的数字化过程更是一个挑战！手扶跟踪数字化和扫描矢量化两种方式都可能引入误差，这些误差往往与操作人员的工作态度密切相关。这些数字化数据的现势性也往往较差。

你是否想过，如何有效地控制数据输入和处理的进度？我们可以采用普通的里程碑方法或甘特图法，甚至可以参考类似于图15-9所示的方法，确保每一个数据处理单元不被遗漏。这种方法不仅直观，还能帮助我们更好地管理项目进度。

如果你对数据命名规则感到困惑，特别是在处理大量数据文件时，可以参考ArcGIS空间数据管理ArcCatalog的相关指南，避免在数据管理上造成混乱。

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