属性精度（attribute accuracy），指所获取的属性值（编码值）与其真实值的符合程度。实体的属性值与其真值之间的接近程度或属性值的正确性。
数字制图数据中5种数据质量指标为:历程、位置精度、属性精度、逻辑一致性以及完整性。对于矢量地图数据而言，位置和属性误差是两类最基本的误差。属性数据包括要素的质量特征、数量特征和其它附属信息;要素的一些空间分布特征和空间相互关系也在属性数据项中描述。因此属性数据的质量特征包括:
1)描述空间数据的属性项定义(包括名称、类型、长度等)必须正确，属性表中各数据项的属性取值及其单位不得有异常;
2)目标编号是区分和标识空间数据的编码或代码，必须唯一有效、不重复;
3)空间数据与描述它的属性数据之间一一对应的挂接关系须正确，空间数据和属性数据必须具有正确的相关性;
4)描述图形特征的代码必须正确，主要用于区分该目标是实体点、拓扑节点、有向点、曲线、折线、特殊面还是一般面等;
5)要素分层、分类、分级是否符合规定，目标划分是否正确;
6)描述每个地理实体特征的属性编码是否正确;
7)属性项是否完整、正确，属性变换点是否合理;
8)河流、道路属性项是否按规定更新;
9)属性扩充码应用是否符合规定。
有关规范和标准是属性数据检查的依据，主要有:测绘任务书、合同书;生产中应遵循的己颁布的有关技术标准和法规;技术设计书和各级业务部门针对生产制定的细化的具体要求、技术规定和技术文件;1：5万矢量数字地图产品检查验收与质量评定规定。属性数据的检查与评价与所用的属性编码关系密切，其编码原则和方法是检查属性数据正确性的主要依据。
属性数据项描述要素的质量特征、数量特征和其它附属信息。基础地理信息数据依据要素编码的分类进行分层组织数据;各层属性数据结构不同，但每层数据具有固定的结构。属性数据文件由点记录、线记录、面记录3部分组成。点、线、面记录各部分都有一个类首记录和若干中间记录。它们的类首记录格式是一致的。
在进行系统内部属性数据结构设计时，每一层要素有相同的结构，点、线、面文件单独进行存储。
完全自动检查属性数据的正确性目前还是一个难题，比如原图是一条铁路，数字化时赋的属性是公路，要自动检查它的错误，涉及人工智能技术、模式识别技术、神经元网络技术等等，而这些技术真正用于生产实际的还不多。我们采用的方法是:能自动检查的尽可能自动检查，如属性编码值域的自动检查、属性组合正确性的自动检查、要素间拓扑关系正确性的自动检查等。对于软件不能自动检查的部分，把属性数据可视化，对照底图，用软件提供的查询、等工具，以人机交互的方法检查它的正确性，在错误处以不同的符号作分类标记，便于下一步的修改及错误统计。具体解决步骤如下:
1)对属性精度进行评价，首先要得到属性的真值(即参考数据)，我们用扫描数字化地图底图作为判断属性正确性的标准，把矢量地图数据用符号化的形式叠加到扫描底图上，用图形符号、汉字、数字及色彩等配合坐标数据进行可视化表示，依据标准和规范对属性的值域、逻辑一致性进行自动检查;
2)用自动检查和人机交互相结合的方法统计其出错率;
3)根据错误种类、严重程度，利用属性的模糊综合评价模型评价其质量等级;
4)在检查的基础上，对属性错误进行修改，从而提高属性精度。
属性精度的检查与控制是地图数据质量控制的重点和难点。文中分析了属性数据的质量特征，介绍了矢量地图数据所用的属性编码、属性数据内部结构;根据数字地图的特点，提出了属性精度的评价模型和检查方法;在不能完全自动检查属性数据正确性的状况下，设计的以地图符号库为基础，结合属性符号搭配表、属性检查模板以及可视化技术实现的属性精度检查与控制方法，能被作业员接受，是被实践证明了的行之有效的方法。设计实现的原型系统“地图数据质量检查与控制软件”。Mapcheck正在为数字地图生产服务。但是地图数据质量控制所涉及的理论和实际方面的内容非常广泛，属性数据的质量控制有待于进一步深入探讨和研究。随着研究的深入，空间数据精度分析和质量控制的理论将越来越完善，数据质量检查和控制软件将更加自动化、实用化，矢量地图数据的精度将越来越高，从而满足各方面用户的要求。
温馨提示：
