元數據存儲和功能實現
元數據系統用于數據庫的管理，可以避免數據的重復存儲，通過元數據建立的邏輯數據索引可以高效查詢檢索分布式數據庫中任何物理存儲的數據。減少數據用戶查詢數據庫及獲取數據的時間，從而減低數據庫的費用。數據庫的建設和管理費用是數據庫整體性能的反映，通過元數據可以實現數據庫的設計和系統資源的利用方面開支的合理分配，數據庫許多功能（如數據庫檢索、數據轉換、數據分析等）的實現是靠系統資源的開發來實現的，因而這類元數據的開發和利用將大大地增強數據庫的功能并降低數據庫的建設費用。
伴隨著人類對數字地理信息重要性認識的加深，元數據標準化這一問題便逐漸成為共享地學信息的熱點，而要研究元數據體系，則首先要對元數據的理論基礎有一個正確的分析。事實上元數據標準依賴于信息共享標準的理論，它與自然科學中的許多學科都有交叉，幾乎涉及數理化天地生中的所有方面，并依賴于現代科技的發展。計算機是它的基礎平臺，網絡是它的通訊基礎，沒有數學模型和對各學科的綜合認識，也就談不上用遙感等技術研究地球機理。因此，從宏觀角度來看，地理信息標準化涉及許多領域，似乎它的理論也枚不勝舉；但從微觀角度來考慮，數字地理信息所研究的共享體系理論則主要包括地理信息的模型建立表示理論、空間參照系理論、質量體系理論以及計算機通訊技術等方面的理論，它們是數據共享體系的基礎。當然，其它能夠促使地理信息共享的理論也將成為基于數字地球的元數據體系的有力支柱。
地理信息的質量體系
質量評價過程
地理空間數據的質量對數據生產者和用戶來說都是一個非常重要的考慮因子，它可以使數據生產者正確描述他們的數據集符合生產規范的程度，也是用戶決定數據集是否符合他們應用目的的依據。因此，探索數據質量的理論問題便成為地理空間數據標準化的重要組成部分。在元數據標準中，質量信息主要在標識信息、數據質量信息及其數據繼承關系等元數據部分中出現，其所涉及的主要元素有數據集的完備性、邏輯一致性、位置精度、時間精度、專題精度等，而每一元素又有各自的子元素。由于用戶需要不同層次的數據質量，有些用戶需要高精度的信息，而另一些用戶則有較低層次的精度便可以滿足他們的需求，這樣對數據集的質量標準就有不同的評價依據。但作為質量中的幾何精度評價，則通過一定的計算公式和相應的精度指標，可以獲得數據集的幾何精度。
多尺度評價依據
在質量評定過程中，一般來說，數據的精度或準確度越高越好，但在實際應用中卻不能不分對象一概而論。事實上有的數據在應用中的意義很大（如大地控制點等），其本身精度也可以達到很高，因此對這些數據的精度要求也就很高；而另一些數據本身的精度不可能很高，如不同土壤類型的面積，由于它們之間的界限是模糊的，所以面積也是相對的，因此精度要求不可能很高；有的數據的精度可以達到很高，但需要花費很多的人力、物力和時間，而生產上或應用上又不一定要求很高。因此，在實際應用中應根據具體需要來評定數據的質量。地球是一個復雜的系統，不少物體具有不確定性或模糊性特征。有些物體本身就沒有明確的界限，它們是逐漸過渡的，在由量變到質變過程中，難以確定其邊界線；有些雖然有明確的定義，但很難操作；有些數據是動態的，甚至是瞬間的。通過上面的分析，應該在地理信息描述中辨證地分析精度問題，既要追求很高的數據精度，又要避免“冗余”精度，以避免造成精度浪費。
數據的實效性與唯一性
地球系統的數據，有些具有明顯的時效（時間）特征，有的則對時間的反應比較遲緩，例如土地利用圖的時效性來說，隨地區的差異在時間上有明顯的變化；而相對來說地質圖、地形圖則沒有明顯的時效性。
在圖形的時效性上，一般來說具有動態特征的數據，它們的時間有效性較短，相反則長。但從研究歷史變化或發展過程來說，任何時間的數據都是有用的。所以不同時效性的數據集將根據其作用的不同來確定其重要性，而這些因素在元數據體系中都應有所反應。
另外，地球系統的數據有可派生數據和不可派生數據之分地球無法連接到數據庫，而在數據集描述中應避免派生數據。如在氣象和水文數據中，每天的降雨量是基本數據地球無法連接到數據庫，或不可派生數據，而月平均降雨等都是派生的。因此，在元數據描述中，應只限于基礎數據，而不應包括可派生數據。這樣，便需要有專門的元素來描述數據集的這些特征，并需要對不同的計算公式等加以闡述。
數據精度的測試與報告
對于用戶和數據生產者來說，所關心的數據質量是有一定聯系的。數據集生產者必須使所生產的數據集滿足制圖規范，而用戶則根據數據集的質量信息確定該數據集是否滿足他們的應用需求。因此數據集生產者提供的數據集信息應是用戶所關心的信息。因此，在數據集報告中應包括相應的精度測試方法及其測試結果等內容。
