数据质量控制是GIS数据质量问题的重要内容。 GIS数据质量控制主要指在系统建设和应用过程中对可能引入 误差的步骤和过程加以控制，对这些步骤和过程的一些指标和参数予以规定， 对检査出的误差和错误进行修正，以达到提高系统数据质量和应用水平的目的。
GIS的数据质量控制，是针对其中可度量和可控制的质量问题而言的， 主要集中在数据源的选择处理和数字化过程部分。
这一步骤中的数据质量控制在于选择质量满足系统和应用要求的数据源， 这是决定GIS数据质量的关键因素。它可以是未经数字化的测量或地图资料， 也可以是已经为数字形式的各种数据。
若采用现有地图，应尽童采用最新的二底图， 以保证资料的现势性和减少材料变形对数据质量的影响。
由于数据处理和使用过程的每一个步骤都会保留甚至加大原有误差， 同时可能引入新的数据误差，因此， 数据源的误差范围至少不能大于系统对数据误差的要求范围。
为了提高GIS的数据质量，应逐步减少甚至取消不必要的中间环节， 直接从测董数据经编辑处理而建立数据库，而不经由测量、 先成图再数字化的途径来建立数据库。这样不仅能够提高工作效率， 缩短工作周期，还能减少工作过程所引人的误差，提高数据质置。
2.数字化过程的数据质量控制
数据质量控制应体现在数据生产和处理的各个环节。 下面以地图数字化生成地图数据过程为例，说明数据质量控制的方法。 数字化过程的质量控制，主要包括数据预处理、数字化设备的选用、 对点精度、数字化误差和数据精度检査等项内容。
1）数据预处理工作
主要包括对原始地图、表格等的整理、誊清或清绘。 对于质量不高的数据源，如散乱的文档和图面不清晰的地图， 通过预处理工作不但可减少数字化误差，还可提高数字化工作的效率。 对于扫描数字化的原始图形或图像， 还可采用分版扫描的方法，来减少矢量化误差。
2）数字化设备的选用
主要根据手扶数字化仪、扫描仪等设备的分辨率和精度等有关参数进行挑选， 这些参数应不低于设计的数据精度要求。 一般要求数字化仪的分辨率达到0.025mm,精度达到0.2mm； 扫描仪的分辨率则不低于0.083mm。
3）数字化对点精度（准确性） 是数字化时数据采集点与原始点重合的程度。 一般要求数字化对点误差应小于0.1mm。
4）数字化限差 限差的最大值分别规定如下:采点密度（0.2mm）、接边误差（0.02mm）、 接合距离（0.02mm）、悬挂距离（0.007mm）、 细化距离（0.007mm）和纹理距离（0.01mm）。
接边误差控制，通常当相邻图幅对应要素间距离小于0.3mm时， 可移动其中—个要素以使两者接合;当这一距离在0.3mm与0.6mm之间时， 两要素各自移动一半距离;若距离大于0.6mm，则按一般制图原则接边，并做记录。
5)数据的精度检查
主要检查输出图与原始图之间的点位误差。一般要求， 对直线地物和独立地物，这一误差应小于0.2mm； 对曲线地物和水系，这一误差应小于0.3mm；对边界模糊的要素应小于0.5mm。
空间数据的采集与处理工作,是建立GIS的重要环节， 了解GIS数字化数据的质量与不确定性特征， 最大限度地纠正所产生的数据误差，对保证GIS分析应用的有效性具有重要意义。