测绘数据处理范文

测绘数据处理范文（精选12篇）

测绘数据处理 第1篇

移动互联网的兴起将智能移动终端设备带入到了人们生活的各个方面, 推动了测绘数据外业工作向着“平板化”的方向迈进。同时, 许多GIS厂商通过在统一的系统平台上向公众提供开放式的通用软件服务, 使得用户拥有了更多的选择空间与设备自定义的自由。这使得测绘作业人员能够通过基本的培训并掌握新的工作方式来从以往繁重的劳动中解脱出来, 极大的提高了外业采集及其内业处理工作的效率。另一方面, 智能移动终端设备系统平台的标准化使得非专业的开发人员也能够通过学习掌握数据的二次开发技术, 极大的降低了数据外业采集和内业处理的难度, 作业单位可以根据自己的需求来定制最大程度适合自身需要的测绘应用程序。鉴于以上情况, 作为测绘生产单位必须要积极应对这种外部环境的变化, 认识到社会经济的快速发展、信息化建设的稳步推进对基础数据测绘提出的更高要求, 重视新技术的开发, 不断提高生产效率, 形成属于自己的核心研发能力。

1 关键技术及其特点

1.1 Arc GIS Runtime SDKs

Arc GIS Runtime SDKs是ESRI公司发布的一套适用于各种平台, 可用作各种原生应用程序开发的工具集合。基于Arc GIS Online以及Arc GIS Server的测绘数据外业采集系统能够在离线环境下为移动终端、嵌入式设备以及桌面环境提供从简单的地图显示到复杂的导航甚至是高级GIS分析功能。不仅如此, Arc GIS Runtime SDKs还可以被应用于构建平台原生应用程序, 实现与Arc GIS Serve的无缝对接和对Arc GIS Online的集成工作, 并且在实现大量丰富的GIS功能的同时仍能保持移动设备的流畅使用体验。

1.2 Arc GIS Server

Arc GIS Serve是基于SOA (Service-Oriented Architecture) 构架的GIS服务器, 可用于企业级服务的部署, 并能向使用者提供便捷的资源访问权, 允许包括移动端、桌面端、Web端在内的各种客户端利用其进行GIS资源的创建与开发。空间可视化与空间分析以及实时数据处理分析是Arc GIS的核心功能, 开发者还可以用于进行如空间数据管理、测绘数据在线编辑以及地图核心内容管理等其他工作。

Arc GIS Server集成了Arc SDE技术, 可以向用户提供数十种不同类型的服务, 如地图服务、搜索服务、几何服务、空间数据服务、地理编码服务、工作流程管理服务等, 具有系统伸缩性强、跨平台优势明显、版本与非版本化编辑功能强、数据业内处理效率高等优点, 是一个提供高级GIS功能、可集中管理的GIS系统。

1.3 基于Arc GIS Runtime SDK/Serve技术的数据外业采集特点

Arc GIS Runtime SDK与Arc GIS Serve技术的应用能够使高性能的地图制图成为可能, 并极大的提升GIS的处理能力。其主要具有以下几个特点: (1) 该系统能够利用底图数据和多种矢量数据格式在离线模式下工作, 并能参照各种常见的测绘空间来进行数据展示; (2) 支持外业环境下对空间数据的离线编辑, 并可在设备联网后与服务端进行同步编辑工作; (3) 利用设备的GPS功能来运行完整的地理信息处理任务, 并拥有后台高速的几何处理和空间分析功能, 并能够在离线模式下进行地理空间编码和相应的解析工作; (4) 能够智能提示现实要素信息, 支持离线状态下的位置搜索, 并能够通过交互或SQL查询的方式对要读取的信息进行读取。

2 主要模块设计

总体设计:

根据对具体工作的需求分析结果, 基于模块化、层次化的设计原则, 可将测绘外业数据采集系统的总体构架分为三个大的层次, 各个层次中又包括若干个子模块。处于基础地位的数据访问层应包括数据加载模块、日志模块以及服务连接模块, 其主要职能是获取并加载测绘外业作业数据, 对应用程序的运行状态进行相关数据统计等。服务层是连接外业数据与内业处理的核心地带, 一般包括图层管理模块、定位模块以及数据采集模块等, 其主要职能是基于数据访问层或移动终端数据共享系统接口向上层提供组织和管理数据内容的服务。应用层主要负责测绘数据的查询与浏览, 故应该相应设置查询和浏览模块, 其主要职能是实现用户之间的信息交互。

2.1 数据访问层

服务连接模块主要负责对部署在Arc GIS Serve上的要素进行访问, 根据一定的条件对矢量数据进行缓存、记录, 并将相应数据备份并生成支持后续离线编辑的geodatabase文件。待测绘外业工作结束后再通过对文件的读取来实现外业数据在地理数据库中的对要素内容和要素服务的同步编辑。

2.2 数据采集模块

向系统发起Intent请求是数据采集模块主要实现的功能, 不论是利用系统组件还是借助于第三方开发的应用程序来实现对实景信息的收集, 也不论收集到的实景信息是以图片、视频或是音频形式存在的, 该模块职责就在于将这些测绘数据信息生成相关的文件并将其生成的路径返回给调用的模块。同时, 在加入作业场景为环境变量的基础上, 调用系统API获取移动设备的姿态数据等各种传感器数据, 并写入系统日志。

2.3 定位模块

定位模块的设计是为了更好的向向调用方返回附带时间有效性标记的不同精度定位坐标数据。定位模块又可以根据应用场景的不同而被分为两种方式, 基于网络的定位和基于GPS功能的定位。在实际中由于GPS定位经常受到信号强度和质量的影响而存在一定程度的不稳定性, 因此出于对意外情况的考虑, 应避免过长的响应时间, 并选择更加稳定可靠的网络定位。

2.4 数据加载模块

数据加载模块主要是为系统提供一个便于操作的可视化界面, 并能够真实有效的反应用户交互的结果并在其基础上识别上传文件的数据类型, 检查数据的完整程度, 使得用户能够自由快捷的获取目标文件。与此同时, 数据加载模块在判别调用的数据类型后进行数据的装载, 将系统中的可用实例交付给地图控件, 如果相关数据存在残损状况, 则通过用户交互界面给出提示信息。

2.5 图层管理模块

图层管理模块主要是为了实现控制图层的可见性, 并便于对图层进行有效的加载、冻结以及调整等操作。通过与数据加载模块的接口, 图层管理模块能够获取调用数据引用的实例, 读取其空间参照信息并将图层添加到地图空间中显示, 并提供图层的显示与隐藏、拖放调整顺序以及锁定与解锁操作。

3 实现与应用

3.1 工作流程介绍

基于Arc GIS Runtime SDK与Arc GIS Serve技术的外业采集与内业处理系统的工作流程可以分为三个阶段, 数据准备阶段、外业工作阶段与内业处理阶段。在在数据准备阶段, 通过制作地图文档, 部署Arc GIS Serve, 发布地图文档以及创建企业级地理数据库这四个步骤来实现对要素服务的创建。创建完成后, 相应的测绘工作人员就可以在移动端的应用程序中找到对应要素服的连接, 并能够下载要素数据, 生成可离线使用的地理数据库文件, 为外业工作的开始做出充分的准备。在外业工作阶段, 作业人员主要是通过调用浏览查询模块来查找数据, 并在离线环境下能够对调用数据采集模块进行编辑, 将实景信息数据采集下来并以各种格式写入属性字段中。外业工作结束后, 在内业环境下重新连接要素服务, 调用服务连接模块将外业中进行的修改编辑操作同步到企业级地理数据库中, 随后即可在Arc Map中加载数据进行后续的内业处理工作。

3.2 矢量编辑功能

矢量编辑是测绘外业作业过程中主要的需求之一。在传统的纸质调绘方法以及部分电子调绘系统中一般采用标注的方法来对修改加以记录, 并在内业中跟进后续工作。基于Arc GIS Runtime SDK方案的本系统能够支持移动终端在离线环境下对要素的几何信息进行直接的编辑修改。主要的操作类型包括新建、修改、分割、删除与合并等, 并且具有操作过度集约化的特点, 所有不同类型的操作均可以通过系统中地图控件上的Single Tap进行调用实现。

3.3 设置可离线使用的要素服务数据

系统的同步功能对数据的同步存储提出了要求, 数据的离线使用和同步功能的实现有赖于数据集存档功能的启用和全局ID的添加。具体而言, 存档是为了更好的记录、管理以及分析数据的更爱, 以便于操作者能够对地理数据库中所有数据互数据子集的更改有全面清晰的认识。全局ID则用于在地理数据库中或跨地理数据库唯一地识别要素。

4结束语

随着智能化电子设备与移动终端平台操作系统的不断发展, 各种新型的开发技术不断涌现。一些操作系统的跨平台特点为测绘数据的外业采集以及内业处理带来的极大的便利, 也为移动GIS的发展带来了机遇与挑战。在这种新形势下, 测绘单位需要认识到数据网络化进程对推进对基础数据测绘提出的更高要求, 重视新技术的开发, 不断提高生产效率, 形成属于自己的核心研发成果。

参考文献

[1]田萍, 唐桂彬, 闰爱军.测绘外业数据智能采集系统的研究与应用[J].杨凌职业技术学院学报, 2014 (1) :44~46.

[2]李兴中.地理国情普查外业核查的电子调绘方法[J].测绘, 2014 (05) :237~240.

南方测绘CASS成图处理 第2篇

地形图上表示地貌的方法有很多种，在测量工作中通常采用等高线法。所谓等高线是指地面上高程相同的相邻点所集合而成的闭合曲线。用等高线表示地貌，不仅能明显表示出地面的起伏状态，而且能表示出地面的坡度和地面点的高程，便于在图上进行工程的规划设计。

本文就如何生成准确合理的等高线作简单的探讨。外业的数据采集采用全站仪，内业等高线的生成利用广州南方测绘仪器公司开发的地形地籍成图软件（CASS）。

一、外业数据采集

为了让成图软件生成准确合理的等高线，在外业用全站仪采集数据时，除了在地貌变向点和坡度变换点都要立镜外，对于陡坎，只要不是接近90度的，一般应该在坎上和坎下立镜测量，并记录陡坎的走向和坎向。

在测量居民区时，有时难免要在房顶上立镜，此类不能代表当地高程的碎部点，应使其高程为零，即让内业建地面高程模型（DTM）时不予考虑该点。外业立镜人的测量经验和碎部点的合理性直接影响内业等高线的生成质量，所以立镜人一般由搞测量多年的老工程师担当。

二、等高线的生成

当外业工作结束后，回到室内启动CASS成图软件，设置好通讯参数，利用CASS软件的数据传输功能把全站仪上的坐标数据传出来保存为*.DAT格式的文件，然后就可以利用此文件开始内业成图了，在这里仅讨论内业成图中等高线的生成。首先在建立地面高程模型（DTM）之前，应剔除明显高出地面不能代表当地高程的碎部点，把其高程改为零即可。重要的一点是要使用“选择地性线”功能，使DTM的三角网边经过地性线，一般要将山脊线、山谷线、坡度变化线、地貌变向线、坡顶线和坡底线等用复合线绘出，在建DTM时考虑地性线，当然陡坎的坎上和坎下没有同时测量时，应在建DTM之前先绘出，并注意输入坎高，然后建DTM时根据提示选择考虑陡坎。只有这样才能生成合理的DTM三角网，进而绘出准确逼真的等高线。如果不考虑这些地性线，而用坐标数据文件直接生成三角网，往往会出现三角网边横穿陡坎、山脊线等不合理现象，以此绘制的等高线将失真。另外在南方CASS软件中提供了对三角网中的三角形进行增加、删除、调整等功能，可使最终的DTM更加合理。

三、等高线和高程点的注记

等高线的注记一般只注记计曲线，注记的字头应指向山顶或高地，但字头不应指向图纸的下方，地貌复杂的地方，应注意配置，保持地貌的完整。关于高程点的注记一般选在明显地物点和地形点上，依据地形类别及地物点和地形点的多少，其密度为图上每100cm2内5～10个。

在南方CASS软件中提供了方便快捷的等高线注记和高程点过滤功能。

四、等高线的修饰

等高线在遇到房屋及其它建筑物、双线道路、路堤、坑穴、陡坎、斜坡、湖泊、双线河、双线渠、水库、池塘以及注记等均应中断。

在南方CASS成图软件中提供了自动切除穿陡坎、穿围墙、穿二线间、穿高程注记、穿指定区域内的等高线等功能，完全满足等高线的修剪。当等高线的坡向不能判别时，还应加绘示坡线。

五、结论

要想在数字化成图中自动生成准确逼真的等高线，测量人员的工作经验和强大的成图软件功能缺一不可。在地形图上表示地貌的方法有很多种，在测量工作中通常采用等高线法。所谓等高线是指地面上高程相同的相邻点所集合而成的闭合曲线。用等高线表示地貌，不仅能明显表示出地面的起伏状态，而且能表示出地面的坡度和地面点的高程，便于在图上进行工程的规划设计。

测绘工程项目数据监理模式探讨 第3篇

关键词：测绘工程；数据监控和管理；应用探究

经济建设不断发展的过程中，基础设施建设的规模逐渐加大，其中涉及到的测绘作业也越来越多，测绘数据也更加复杂。大型建设项目的投入对测绘数据信息提出了更高的要求，不仅要有详细的数据，还需要有较高的质量。如果依然采用传统的数据监理办法进行质量管理，测绘项目将无法完成，这就需要探究新的数据管理模式。

1.测绘工程项目数据监理概述

测绘工程监理是项目监理中的重要组成部分，数据监理是测绘工程监理中的重要工作。测绘工程项目数据监理是指有资质的工程监理单位接受承建单位的委托后进行的数据信息监理工作，代表业主对建设单位的管理和施工进度进行监督，具有专业化服务的性质。测绘项目监理需要在测绘项目实施的过程中进行质量控制，全面了解质量管理体系的运行状况，检查作业质量和成果，保证各项标准可以贯彻落实，应用相应的管理措施杜绝随意性和盲目性问题的发生，提高项目实施的科学性和经济性[1]。

传统的测绘质量管理中沿用计划经济体制，一般都是施工者自查，再互相检查，质检员检查，最后开展工程验收工作，验收后提交至甲方进行最终的质量检查。在现阶段的质量管理要求下，传统的质量管理方法仍然采用生产单位内部的质量管理方式，缺乏外部专业化的质量监理和控制，往往在工程验收后出现质量问题，也无法追究工程质量的责任，必须在测绘工程项目中引入新的监理制度。

测绘工程项目中应用数据监理模式，主要是为了对实际测绘项目的质量进行严格控制，全面掌握測绘工程的实际状况。其中包括中的测绘作业质量、测绘成果质量和检查验收的状况。通过监理模式，才能保证测绘指标的贯彻，使测绘项目满足行业规定，避免测绘工程的随意性，从而为工程质量和工期提供保障。

测绘项目监理模式在运行过程中，将发挥重要的意义。第一，借助第三方监控避免投资者在测绘管理方面出现漏洞，实现测绘项目的高效控制和管理，投资方的利益得到了保证。第二，测绘项目建立模式的应用，可以控制实际工程中存在的风险，保证项目按时完成。第三，可以保证投资方和承建单位之间的良好沟通，监理方也可以及时在技术上进行指导，及时处理投资方和承建单位之间的矛盾，双方的利益得到保障，施工质量也得到了保障[2]。

2.测绘工程项目数据监理的主要内容

测绘工程项目数据监理是项目质量控制的核心，主要包含在数据生产过程中的监理和数据的入库检查两部分内容。其中数据生产监理主要是对不同作业单位的数据采集流程和数据采集方法进行检查，判断检查成果的精度和质量控制手段，判断不同环节的项目进度是否满足工程项目的计划要求，及时发现作业中存在的问题和质量隐患并及时修正。在数据入库检查过程中，主要是对外业采集数据和不同属性数据进行检查，检查过程中可以借助程序检查和手工检查的方法。在实际项目中，测绘数据监理可以充分发挥数据监理工具的优势，检查的内容主要包括以下几个方面。

第一，检查数据的组织，数据中是否存在图幅或者相关的区域性组织，针对数据组织的单元，需要判断这些单元是否统一，判断数据资质单元是否无缝隙，针对不同比例尺的数据而言，判断数据是否存在缝隙。

第二，检查数据的命名，检查数据命名的规范性，对不同比例尺数据的命名进行整理，判断是否可以通过命名来进行区别。

第三，检查数据编码，判断数据编码和行业的相关标准是否一致，及时消除错编和漏编的问题，判断代码的使用是否遵循规范。

第四，检查测量数据的分层特点是否符合特有的属性，同时检查测量数据的命名状况，结合实际判断图层组织关系和拓扑关系，检查属性字段是否完整合理，保证标记和相关属性一致。

第五，检查不同数据的接边情况，在比例尺相同的情况下，判断图幅两侧的线状地物和地貌等，保证正确处理接边差。针对不同比例尺的图幅而言，如果图幅拼接，需要保证界线、线状地物接边的合理性，正确处理接边差。

3.应用实例

某市将基础测绘工作放在“数字城市”的战略高度，在测绘过程中先建立了科学的地理空间基础信息结构，与此同时将城市资源、环境和经济状况充分考虑进来，构成了可持续发展的测绘信息系统，在制定城市基础地理信息数据标准的过程中，开展全方面的工作，主要内容有以下几个方面。

第一，结合实际建立统一的平面和高程控制网，为了得出全市似大地水准面，充分应用重力和GPS水准数据。第二，应用航空摄影的方法拍摄出1：4000的黑白相片和1：8000的彩色航空相片。第三，结合航空摄影资料，对比数字化地形图，对地籍图、交通图和能源分布状况等进行测绘。第四，应用彩色航空相片制作彩色摄影图像。第五，建设基础地基空间的数据框架，进一步完善信息平台，提高信息化应用和管理水平，充分发挥基础地理空间数据的优势[3-4]。

为了加强技术和组织管理，实现工程进度和工程质量的控制，项目中应用测绘建立机制，实现了全过程的质量监理。

将数据监理模式应用到测绘成果生产的整个过程中，在测绘数据的检查阶段，加强数据监理的应用，实现了数据成果的有效控制，提高基础地理数据信息的质量。

4.结束语

测绘工程项目的数据监理在现代建筑工程中发挥着重要的作用，在大型工程项目中非常重要。但是测绘工程项目的数据监理是一项集技术和服务的工作，为了实现项目的质量控制，需要在项目的投资和进度控制中实现测绘项目的预定目标。监理模式的应用可以保障甲方实现过程控制，及时掌握项目信息，同时对工程的工期和质量都有重要的管控作用。

参考文献：

[1]夏志刚，陈波.浅析测绘工程项目数据监理模式[J].江西建材，2014，22（4）：24.

[2]刘志，刘宇航.浅谈测绘工程项目数据监理模式[J].城市建设理论研究（电子版），2014，36（27）：73.

[3]尹鹏程，李钢，邓玉锋等.测绘工程项目数据监理模式研究[J].测绘工程，2009，18（6）：17.

海量测绘成果数据的存取 第4篇

在日常工作程中, 我们存在大量的成果数据需要管理, 对这些成果进行分类存取。在这些教学成果中, 不乏存在一些如图像, 多媒体等巨型文件。这些数据被称为二进制大对象 (BLOB) , 对于这些文件要采取不同的存储方法。一种存储方法是表+实体的方法, 即在数据库中存储文件在硬盘上的存储路径, 这种存储方法给数据的管理和安全带来一定的隐患;另外一种方法是将BLOB对象进行分块存切割储于数据库中, 采用这种方法可以避免因为文件路径改变而出现的一系列问题, 能够高效率、安全的对成果数据进行管理。

1 系统设计

1.1 系统总体功能设计

系统在总体上划分为用户管理、成果数据上传、成果数据查询和成果数据下载模块

1.1.1 用户管理

由于测绘成果数据多为涉秘数据, 对用户权限进行了普通用户和管理用户设置。普通用户登陆后能检索成果目录, 管理用户能对成果进行上传, 下载, 检索等操作。

1.1.2 成果数据上传

测绘成果数据分为矢量和栅格2大类。管理员用户可以进行矢量数据上传和栅格数据上传。成果数据在存储之前均以压缩为RAR格式。

1.1.3 成果数据查询

用户可以对所有的成果数据进行检索, 支持多条件模糊查询, 如产品名称、产品类型、入库时间、数据类型等。

1.1.4 成果数据下载

用户在获得管理员的认可后, 对需要使用的矢量数据和栅格数据进行下载。

1.2 系统数据库设计

根据系统设计, 数据库分为用户数据库、矢量成果数据库和栅格成果数据库。

1.2.1 用户数据库

根据用户的不同权限设置了不同的功能, 在用户数据库中设置了name和admin字段。管理员用户admin字段值固定为1, 普通用户admin字段值为0.

1.2.2 矢量成果数据库

矢量成果数据库中设计了成果名称、产品类型、产品比例尺、压缩格式 (默认为.RAR) 、生产日期、入库时间、产品说明和备注信息等字段。

1.2.3 栅格成果数据库

设计栅格成果库是为了便于能够对成果进行快速检索和分类管理, 其字段同矢量成果相同。

1.2.4 产品使用数据库

为了数据安全性, 设计的管理员下载权限, 普通用户可向管理提交申请下载使用数据, 管理员对用户进行登记。数据库中设置了用户名, 单位, 使用成果名称, 归口单位, 用途, 下载日期等字段。

2 系统实现

根据系统设计, 实现了用户上传、检索、下载和客户使用登记功能。

2.1 成果上传

成果上传分为矢量成果上传和栅格成果上传, 鉴于系统设计的成果均以要所文件方式入库, 所以两种成果上传入库实现方式基本相同, 这里以矢量成果上传为例介绍。

首先设置的几个必填字段需要填写, 如产品名称, 产品类型, 比例尺, 文件类型和产品说明。

在本机浏览添加需要入库的产品, 选择数据入库按钮入库进行入库。鉴于许多文件较大, 对成果设置为blob字段, 但是普通的方式是不能把一个几百兆甚至几GB的文件写入数据库的。所以, 在这里首先要计算文件的大小, 根据大小来进行判断是否应该进行分块上传, 然后对文件进行逻辑分割, 实现文件的分割上传, 值得注意的是, 在数据加载过程中一定要锁定, 同样, 上传完成后要进行解锁。

2.2 成果检索

用户可以对库中的成果进行检索, 以查看库中存在的成果。在这里, 可以通过产品名称、产品类型和比例尺进行但条件或多条件组合的模糊查询。查询结果将显示产品的所有属性及详细信息。

2.3 成果下载

成果下载分为矢量成果下载和栅格成果下载, 两者实现方式相同。首先根据设定条件对成果进行检索, 选择需要的成果进行下载。下载文件的实现方式同上传原理基本相同。先判断数据库是否存在需要下载的文件, 如果存在, 则计算文件的大小, 根据文件大小判断是否需要分块下载, 有时候会因为分块不均匀, 导致文件的取值较大。实现文件下载函数核心代码如下:

2.4 客户使用登记

由于测绘成果具有涉密性, 对成果使用要进行登记备案。管理员对需要使用成果的客户信息及使用成果名称, 用途, 时间等进行登记并传入数据库。同样, 管理员可以通过成果使用的归口单位, 名称, 登记日期等进行成果使用统计。

3 结论

利用ORACLE对海量数据进行存储, 极大的提高了数据的管理效率, 对成果的使用进行规范化管理, 增加了数据的安全保障性, 并能够实时的对数据使用情况和使用单位进行快速查阅统计。

参考文献

房产测绘数据管理模型的构建研究 第5篇

本文首先高屋建瓴地分析了房产测绘数据源的内容和特点,在此基础上,笔者基于长期对房产测绘工作的`实践和理解,提出了一系列房产测绘数据模型的构建方法,全文是笔者长期工作基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.

作 者：徐伟玉  作者单位：泉州市房地产测绘队,福建泉州,36 刊 名：科技资讯 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(15) 分类号：P2 关键词：房产测绘   测绘数据管理模型   数据源   分布性  

井下测绘布线控制数据结构的建立 第6篇

关键词：井下测绘；布线；数据结构

中图分类号：TD672 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）18-0172-02

我国目前在矿山测绘工作上，尽管引进了计算机等先进数据处理仪器，但是还是重复着原先简单而又量大的工作，直接影响工作效率。企业斥巨资购进的软件，仅能用来绘图，无法方便、有效地处理日常测绘的数据。而要开发出能够适应处理矿区大量测绘数据的软件，首先就要开发建立一个合适的数据结构，而数据结构的建立需要对井下测绘的情况有个全面地了解和研究。

1 井下测绘工作的任务及特点

1.1 井下测绘的任务

测绘出井下采矿所需要的各种矿用工程图以及矿体的立体几何图，这是首先要完成的，这是工程后期项目建设的基础，其测绘的数据要更加的精准；对井下各种工程项目在施工时的测量和工程项目竣工后的验收测量，这样以便及时的反馈工程项目施工时的情况和施工完成后的质量情况；对矿区资源利用、生产以及消耗情况进行检查并监督；按照矿区的设计方案，测绘出各部分工程的几何图及影响要素；测定在矿体中所存在的矿产资源的埋深及其形状分布。

1.2 井下测绘的特点

①测绘工作条件。井下工作环境阴暗、潮湿、狭小，另外还有运输设备通行占用空间大等，在这样的工作环境下，需要的利用更方便、更适合的仪器和采用更有效的方法。

②测绘测量对象。因为受周围环境的限制，测绘布线的位置设置不是很科学、合理，所以在实际测绘时，要将布线与测绘有序地进行安置，以方便对巷道的测绘。

③测绘的高精确度。在测绘工作中，要求精准度高、误差小，由于井下导线的长短以及导线定向存在的误差，使测绘处的图纸各处的精准度都不一样，这给工程的施工带来一定的影响。

④测绘的测量程序。在井下矿山测量，必须按照分好的线段逐次进行，并在巷道贯通后形成一个闭合。这种在井下矿山进行分段控制、给向、测图的测绘必须准确、及时。

1.3 井下测绘的技术

①全站仪在矿井测量中的使用。全站仪，又称为电子速测仪，它能对矿井进行高度、角度、距离和坐标进行测量，还能实时记录施工数据。随着科技的发展，其监控和检测范围从初期的几十米，发展到目前的1 km以上，大大的减少了测绘人员的工作量和工作强度，同时也加强了对矿区的监测。然而作为一项全面监测仪器，它在矿井内的工程项目的测绘方面，其测绘能力与专业性的技术比起来还是稍显不足。

②数字测图技术。数字技术是一种新型的技术，它可以通过原图数字化和现场数字测图两种方法来完成矿井的数字成图。不管使用哪一种方法，都要经过数据采集、数据处理和地形图的数据输出这三个步骤。首先，原图数字化是在数字化软件的支持下，短时间内获取数字成果。这种短时间内获取的数字地图，因其在转化过程中各种误差的影响，数字地图没有原图的精度高，当然这种缺陷可以通过一些实地检测等修补工作来进行改进。其次，现场数字测图是可以直接在井下进行现场测图的方法，这种方法的主要优势在于其可以获得高精度的数字地图，但是这种方法耗费较大的人力、物力与财力。

2 井下测绘的数据结构

井下测绘布线控制的数据结构，需要计算机、数字化仪、绘图仪等设备的支持，它是通过原始数据的收集、分析，按照现在矿区井下测绘技术的要求，对这些数据进行初步处理。它是对井下测绘所得到数据的一种处理，这种处理的目的是为了获取井下信息，以及工程在井下施工的数据情况，以此作为工程作业是否可以实施的依据。

随着科技的不断进步，软件的发展也取得良好的成果，新的测量仪器不断出现，许多针对井下测量的软件以及数据处理软件都得到广泛的应用。

2.1 各种数据结构的比较

目前，井下测绘数据结构的建立，主要是通过双向的数据处理链表，可以使这种结构在实际的操作使用中更方便、更加简单。相比以往的采用数组的方式建立的数据结构，其数据可以作适当的改变，这极大地提高了测绘工作的效率。这种井下测绘布线控制系统双向链表的建立，主要有三种方法：

①通过C++语言建立。按照这种方法建立，首先要创建一个自定义的节点类，接着在双向链表的尾部创建类对象。然后将测绘数据和处理节点数据的函数录入节点对象。

②通过JAVA语言建立。这种建立方法，与第一种类似，都需要将数据和处理函数录入对象中。

③通过C语言建立。利用C语言，按照导线布局的变化，以及测量的逻辑思维，建立双向链表，实现测量数据的动态变化。

以上两种方法，程序设计上都是采用面向对象的设计方法。这种设计方法，其数据安全性高。它将测绘所得数据以及数据的处理方式都封存在类里，任何类之外的方法都不能直接对这些数据进行处理和访问。要知道任何东西都是有利有弊，这种数据结构建立方法，开发周期长、开发费用高、对软硬件要求高，不利于大规模的推广使用。相比第一种，通过JAVA语言建立的数据结构具有便于移植、适应性强的特点，不足之处就是速度慢。

2.2 通过C语言建立的双向链表数字结构

首先建立一个变量，并按照一定的方向设立井下测绘导线；接着创建双向链表，其中一个测绘点就是一个节点。如果要增加新的节点，可以直接在双向链表的尾部直接输入数据。同时也可以直接对节点进行数据的更新、修改等操作。

在实际的井下测绘导线布置常常会出现一到两条支导线，这种情况特别适合建立双向链表结构。其双向的链表，而又各节点独立的计算结构，使数据和结果都存在于数据库中。

这样建立的数据结构，具有非常明显的优点：程序简单、开发周期短、开发费用低、运行速度快、软硬件要求低。这中数据结构特别适用于矿井狭小、资金不足的矿区进行井下测绘。

3 结 语

井下测绘布线控制数据结构，可以利用C语言来建立。因为C语言建立的数据结构，可以让工作人员在实际操作中能够非常容易、快速地掌握。这种稳定可靠、操作简单方便、计算量较小的数据结构，特别适合广泛的推广和应用。它在一定程度上，减轻了测绘人员的工作压力和工作强度，降低了矿井工程建设的消耗。相信这种更具实用性的双向链表结构，对今后广大测绘工作人员的开发和研究，具有一定的价值意义。

矿业的发展，离不开技术的革新。技术就是生产力，将企业的工作重点放到技术的研究开发上来，不仅可以是企业更具生命力，而且还会引起生产的变革，促进设会的进步。当然，不管技术如何进步，在进行井下工作时都应该抱着科学的态度，同时也要注意人身的安全。

参考文献：

[1] 韩涛锋.探讨如何应用测绘新技术改造老矿井下控制网[J].城市建设理论研究，2013，（3）.

[2] 曾振华，王炎.新技术条件下井下贯通测量试验方法[J].辽宁工程技术大学学报，2012，（3）.

[3] 解凤光，滕盛远.提高矿山井下全站仪导线测量精度的方法探讨[J].科技创新与应用，2013，（28）.

测绘数据库与数据无缝集成的必要性 第7篇

关键词：测绘技术,数据无缝集成系统,特点,趋势

1 引言

随着测绘技术的发展, 获取测绘数据的速度越来越快，地图数据的比例尺越来越大，造成了测绘数据的“数据爆炸”。目前, 由于处理测绘数据能力的发展速度远远落后于测绘数据增长的速度, 造成了巨大的数据浪费。因此在采用先进的管理的方式来管理日益增长的数据十分重要。测绘数据库系统是充分利用现有的数据和信息资源的最佳途径，是对已有数据信息的整和和有效组织。由于原始数据太多，实用的数据太少，而通过数字地球把原始数据进行整和和有效组织，并通过直观形式表现出来。测绘数据库系统不仅能解决河流治理的突出问题提供技术支持和管理手段，同时也是把水资源，防洪等问题同国家的资源、环境、生态等问题紧密地联系起来，从这个意义上来讲，建立测绘空间数据库很有必要。

2 数据无缝集成系统的发展特点

2.1 异构系统统一访问

企业内的信息系统是一个跨平台、跨系统、跨地域的结构体系。数据无缝集成使用了适配层的技术，针对不同的数据源，数据无缝集成都开发了相应的适配器，可以支持各种的关系数据库和远程数据源。完美地解决了跨平台、跨系统，跨地域的数据存取。并且在数据无缝集成内核中采用了连结池、Cache等技术，显著地提高了对数据库系统的访问性能。

2.2 数据实时访问

一般的综合查询系统，需要事先把各种业务数据提取出来，以供用户查询。查询到的业务数据往往要滞后一段时间，数据无缝集成系统可以直接和业务数据源打交道，即时显示业务系统内的数据。对于一些实时性要求较高的数据，如电力的各种实时监控系统，使用者可以迅速了解系统的当前情况。

2.3 数据采集整合

水利企业是一个非常庞大的企业组织结构。内部各种业务系统数量繁多，业务数据往往分散在企业内的各个系统内，由于数据分散、影响系统性能等原因，有些数据源无法直接利用。这就需要对各种数据源进行采集并整合。数据无缝集成模块是完成数据采集和整合任务的引擎。可以用来完成数据库之间数据导入和导出，异种数据源的整合等工作。

2.4 分布式结构

对于系统整合来说，如果数据集中存放，获取数据自然比较方便，但是实际上电力企业的业务系统往往是跨地域的。这就造成了数据获取、汇总的难度增大。数据无缝集成可以以分布式的结构构成系统，实现跨地域的数据交换。XML是当前异种系统之间数据交换的标准，数据无缝集成系统内核之间的通信完全是基于XML的。

2.5 快速实施

数据无缝集成的实施工作主要是在可视化工具数据无缝集成Studio上进行的。数据无缝集成Studio可以用来定义数据源连接，数据逻辑、菜单、安全性等工作。数据无缝集成Studio采用免编程的实现手段，不需要编写代码，设定各种配置信息，所见即所得。

2.6 优越的扩展性

通常软件的开发和测试是一个漫长的过程，而在这个过程中，最终用户无法检验系统的功能，扩展系统功能也比较麻烦，许多设计不良的系统根本无扩展性。数据无缝集测绘数据库及数据无缝集成管理成基于配置的实现方法不同于一般的软件实现方法，数据无缝集成系统的构筑可以从无到有、从小到大，一点点积累起来的，实施完一部分，就可以给用户使用一部分。

2.7 完整的安全性

对于任何信息系统来说，安全性都是至关重要的。在访问控制上，数据无缝集成采用了先进的ACL技术，系统中的每一个对象，都可以被ACL所控制。用户只能看到他的权限范围内的内容，从而控制了不同级别的用户查看不同的数据。在行为控制上，数据无缝集成有基于角色的用户管理，每个用户都隶属于某个角色，不同的角色有着不同的行为能力，从而可以控制用户的行为。在内容控制上，数据无缝集成更有记录级别和字段级别的安全性。对以同一张表格，查看的用户不同，所返回的记录可以是不同的，报表所包含的字段也可以是不同的。

2.8 企业门户

当前，EIP (企业信息门户) 的概念正在兴起，越来越多的企业需要建立一个高度个性化、交互式、集成各种企业应用的门户站点。在水利企业内，部门多、应用多、需要发布共享的信息也多，这正需要一个能够发布这些信息，让各级员工积极参与和交流的门户。

2.9 数据钻取

在传统的查询系统中，每一个查询即是一张独立的表单，不同的数据表单之间没有关联，不能揭示一张表单和其他数据表单之间的关系。在数据无缝集成平台里，数据表单之间可以建立关联。在客户端中可以根据一张报表的某个关键字展示相关联报表的数据。实现层层钻取的效果，例如，从汇总数据展开到明细数据。

2.1 0 文档输出

在当今互联网经济的时代，无纸化办公已经成为趋势。计算机系统将代在当今互联网经济的时代，无纸化办公已经成为趋势。计算机系统将代替大量的纸介文档。工作人员如要查询报表数据，直接上网查询即可。无需再单独保存，这样将大大地节约纸张等办公成本。当然在必要时仍需要把报表数据输出。因此，数据无缝集成系统提供了文档输出的能力，可以把查询所得的报表信息输出成一些常见的文件格式保存。

2.1 1 图表展示

数据无缝集成系统具有图形化展示报表数据的功能，对于某些报表，图表展示往往能更直观的体现数据，企业决策者能够从图表中得到相关数据的对比、趋势等信息，更有助于分析数据。报表系统内置数十种分析图形，并且提供了丰富的参数，利用这些功能，每个用户都可以做出自己需要的图表。

2.1 2 零管理成本的客户端

数据无缝集成客户端是纯粹的B/S构架，客户端就是IE浏览器，完全采用DHTML实现，不使用任何ActiveX或Plug-in技术。客户端没有任何安装工作量。系统维护和升级都是针对服务器的，因此数据无缝集成的客户端是完全零管理成本。对于水利系统这样规模庞大的企业，系统客户端的数量巨大，零客户端系统将大大降低管理成本，真正体现B/S系统的价值。

3 数据无缝集成的发展方向

3.1 网络化

数据的分布式特征及项目需求数据的多元化，使集成应用项目涉及的部门、内容越来越复杂，要求在集成中能快速使用物理上分布于各个节点的数据，各类网络的建设为地球空间数据的网络化集成提供了条件。

3.2 集成机理、规范标准研究

网络、计算机及数据库技术只是为地球空间数据集成提供了可能性，而其集成的真正实现与地球空间数据的自身特征分不开，而有关地球空间数据表达、组织、抽象等问题远没有形成有效的方法。

3.3 知识规则的专家系统化

集成中用到的诸多知识规则不可能让数据用户全部掌握，而数据集成应用中又离不开这些规则，因而如何将各类集成中的知识规则转化成数据用户可操作的专家系统必将是数据集成研究的另一个方向。

4 结束语

当前，测绘数据是进行江河流规划与治理、防洪抗旱等的基础数据。随着测绘技术的不断发展，获取测绘数据的速度越来越快，然而处理测绘数据能力的发展速度远远落后于测绘数据增长的速度, 造成了数据巨大的浪费，因此需要建立测绘数据库进行合理的高效的管理。

参考文献

[1]王尔琪, 程新荣, 赵东、宋关福, 基于COM技术的分布式栅格数据引擎设计方案与应用, 《中国地理信息系统协会、中国海外地理信息系统协会1999年年会论文集》, 1999年:P100-109

[2]修文群, 宋现锋.Intranet GIS概述.《计算机世界》, 1998年第21期:P23-29

浅谈测绘生产网络的数据安全 第8篇

随着计算机技术、数字技术在测绘生产中的大量应用, 地理信息数据海量增长, 因此在测绘生产中, 地理信息数据的安全十分重要。地理信息数据的存储和备份、灾难恢复、丢失防护在地理信息系统中占领了更加重要的位置, 构建一个安全有效地地理信息数据安全系统对测绘生产成果有着重要的意义。另外计算机技术、数字技术在测绘生产中的大量应用, 在带来作业效率大大提高、作业强度大大降低等工作便利的同时, 也带来了失泄密隐患大大增加的不利因素。怎样杜绝数字化时代的失泄密问题已经成为当前急需解决的困扰测绘生产的一个问题。

一、测绘生产中的数据安全

测绘生产过程中的数字成果, 很多都涉及国家基础地理信息, 数据的安全显得尤为重要。在地理信息数据海量增长的情况下, 保护数据的安全有以下几方面的内容, 首先是数据的存储和备份, 其次是数据的灾难恢复, 再次是数据的丢失防护。

二、测绘生产中数据安全的防范措施

2.1 数据的存储和备份

测绘生产中, 为了保证数据的安全, 对数据的存储有着较高的要求, 合理的存储和备份机制可以有效保证测绘生产中的数据安全。目前的地理信息系统多是将数据统一存放在服务器之上, 端点从服务器下载所需数据, 并将成果上传回服务器, 因此需要定期备份服务器数据。

根据备份的模式不同, 有逻辑备份和物理备份。逻辑备份是基于文件的备份系统, 它能够识别文件结构, 并拷贝所有的文件和目录到备份介质上。物理备份是基于设备的备份, 系统在拷贝磁盘块到备份介质上时忽略文件结构, 这会提高备份的性能, 但这种方法使得文件的恢复变得复杂且缓慢。根据备份的策略角度来不同, 又有全备份、增量备份、差分备份等备份方式。

2.2 数据的灾难恢复

由于自然或人为因素造成地理信息系统运行出现严重故障或者瘫痪, 使系统的服务水平不可接受, 通常导致系统需要切换到备用场地运行, 称为系统灾难 (disaster) 。灾难恢复 (disaster recovery) 是指将系统从灾难造成的不正常状态恢复至正常运行状态, 使其服务达到可以接受的水平, 而设计的活动和流程。灾难恢复是和数据的存储、备份方式紧密联系的, 因为在灾难恢复过程中必须要有备份数据以供恢复使用。

根据国务院信息化工作办公室颁布的《重要信息系统灾难恢复指南》的要求, 灾难恢复划分为六个等级, 分别为基本支持、备用场地支持、电子传输和部分设备支持、电子传输及完整设备支持、实施数据传输及完成设备支持以及数据零丢失和远程集群支持等, 其中每个等级中有七项要素, 分别为数据备份系统、备用数据处理系统、备用网络系统、备用基础设施、技术支持能力、运行维护管理能力、灾难恢复预案。

在地理信息系统应用中, 应当根据实际需求制定适当的灾难恢复策略及应急预案。应急预案一般包含以下内容, 目标和内容、组织和职责、联络和通讯、应急响应流程、恢复运行流程、灾后重建和回退、预案的保障条件及其他事项。

2.3 数据的丢失防护

当前的地理信息系统大多都是运行在专用局域网上, 通过人为的管理来保护数据, 缺乏自动化管理机制, 管理者难以设置用户的操作权限, 一些本不该在局域网内部传递的数据被传递, 造成数据泄露。对于防止数据外泄, 现在通常的做法是, 封住网络端点的USB端口、光盘驱动器等, 而在网络控制端保留输出途径, 所有数据的输出工作由管理人员进行统一操作, 这仍是一种人为的管理方式。

数据的丢失防护即DLP (Data Loss Prevention) 是一种自动化的丢失防护机制, 它可以解决如下三个问题, 首先是敏感数据的深度检测, 其次是自动保护敏感数据, 再次是事件响应流程及确保作业人员正确操作。DLP解决方案可以在任何状况下搜寻敏感数据, 通过深度扫描存储的数据来检测敏感数据, 当发现敏感数据时, 系统会将数据自动转移到一个安全的地点或者根据安全策略将其加密。DLP解决方案可以将功能扩展为防止数据被复制到移动设备或者违反策略从服务器下载等行为, 端点DLP能够鉴别笔记本电脑和台式机中的敏感数据并阻止数据被复制到USB存储设备或者刻录到CD以及DVD上。

能够自动执行策略是体现DLP价值的一个关键因素, 几乎所有数据泄漏事故都涉及到人以及处理信息时他们遵循的或者不遵循的流程, 大部分数据泄漏都是由于人为因素造成的, 他们无视策略的存在, 或者只是简单地遵循不安全的业务流程。DLP根据策略来保护数据防止数据丢失, 同时它能够实时告知作业人员其造成的错误行为然后提出纠正的方法, 从而避免数据丢失事故的发生。这种现场纠错的功能不仅能够纠正作业人员的工作方式, 同样能够对相关作业人员的行为产生积极的影响。

三、测绘生产中数据安全的整体考虑

测绘生产中, 数据的存储备份机制、灾难恢复机制、数据丢失防护机制是一个有机的整体, 采取合理的存储和备份机制才能保证灾难恢复机制的有效运行。因此, 测绘生产单位, 会根据自己的实际情况, 制定切实有效的数据安全整体方案。采用安全稳定的数据备份服务器, 将重要数据进行冗余备份, 对重要数据, 不但要用磁盘阵列进行备份, 还要进行磁带库双备份, 以备在不可抗拒因素发生 (如地震、火灾) 时, 保证数据的安全。此外, 还需合理设计单位的生产网络, 有效封堵数据可能产生泄露的端口, 切实保证数据的安全。测绘生产中的数据安全防范, 是一项整体的、系统的工程, 必须要从硬件、软件、人员等各方面考虑, 构筑全面的、立体的安全防范网络, 切实确保地理信息数据的安全。

四、结论

综上所述, 随着地理信息系统的广泛应用, 如何保证地理信息数据的安全, 防止失泄密事件的发生, 对保护国家重要地理信息成果有很重要的意义, 因此我们要通过加强人员的防范意识、以及提高技术防护手段入手, 切实保障国家地理信息成果的安全。

摘要：本文综述了测绘生产中的数据安全的内涵及防护措施, 分析了几种数据安全防护措施, 测绘生产中应结合单位实际情况制定合理的安全防护措施。

关键词：测绘生产,网络,数据安全,灾难恢复,丢失防护

参考文献

[1]苏长春.浅谈航测遥感网络生产中的数据安全与管理[J].测绘, 2009, 32 (1) :43-44.

[2]张艳.电子政务系统中的数据安全技术研究[J].现代计算机, 2009 (8) :43-44.

测绘数据的GIS建库和应用 第9篇

关键词：GIS技术,测绘数据,建库

信息技术飞速发展的今天, 人们对于信息的处理有了更高的要求。在测绘项目中, 设计到空间信息的量是非常大的, 要想庞大的数据经过收集、整理、加工、分析计算不出现错误, 就要借助地理信息系统技术, 简称GIS。GIS是目前测绘辅助工具中对数据的整理最高效、最科学的。

一、测绘数据的GIS建库

GIS建库的重要环节就是测绘数据的采集以及入库, 这一部分的工作占据了整个建库过程的80%左右。GIS建库对数据有着严格的要求, 要想快速地把采集的数据进行入库是GIS建库亟需解决的问题。

(一) GIS建库的基本思路。

当数据汇总导入到AUTOCAD或者其他处理平台软件中, 图形处理软件对数据进行编辑、属性输入。对拓扑关系进行检查, 检查没有问题后则可以导入到Arc/Info进行数据结构设置;检查后出现问题则需要到AutoCAD中重新修改编辑, 重复无误后导入Arc/Info。再根据数据库要求对图形数据进行属性配置, 最后导出SHP文件等。SHP文件等通过地理信息管理系统就可以导入, 从而建库完成。

(二) 数据库的生产流程。

以重庆某地的测绘数据GIS建设为例, 以基础地形数据库为生产流程建立的范例。基础地形数据库可以根据各个要素、点、线、面分为33个层, 一层对应一个表, 此为地理信息表;除此之外还有1个要素索引表和1个元数据表。把AutoCAD格式转化为SHP格式, 取得各层数据后, 其中的点线面应于之前的相对应。在SHP格式中, 要素坐标与AutoCAD格式的坐标也应相同。

(三) 数据库建立的必要性。

各种不同方式的结合, 致使GIS数据库的建立更加的简单, 从当前实际操作上来看, 具有以下几个方面的必要性。第一:当数据从外业采集回后, 通过AutoCAD这一成图软件对图形进行编辑、处理和修改, 从而减少了数据库自行编辑修改的效率。第二:Arc/Info可以实现对拓扑关系以及图层等进行检查处理, 减少数据库的工作量以及准确率;第三:在以上的基础上, AutoCAD和Arc/Info的反复应用, 能够保证数据的正确性, 确保拓扑关系的可靠;第四是减少工作量, 建立数据库可以让数据更加的正确完善, 尤其是AutoCAD对于构面数据的处理, 以及Arc/Info的构层面的处理, 就能轻松避免掉大量的采集工作。其中Arc/Info有叠加分析功能更是为GIS属性值的重复输入消除隐患。

二、测绘数据GIS的应用

测绘数据建库的应用主要体现在一下几个方面:1.源数据分类和几何类型检查。GIS数据库中存在着分类检查。GIS中的数据首先对要素属性进行不同的设置, 根据要素属性分, 分类数据就会显示;其次是几何类型检查。几何类型检查是建立在分类检查的基础上, 几何类型中包含的大量的信息, 检查后就可以减少甚至避免数据的丢失。这两种应用其实就是为了数据能够在数据库中一直存在。2.便于数据格式转换。数据库的功能体现在数据库能把每个要素都结合起来, 从而进行最大程度的转化。数据库的目的在于各种数据的保存和提取, 如果职能保存, 而不能提取, 那么就失去了数据库建立的价值。3.对属性项进行严格检查。地理空间信息建库的要求非常严格, 如果属性项出现一点数据上的差错, 或者计算上的失误, 都能造成异常。属性项定义指的是名称、长度等, 这些都可以从数据库中检查出来, 从而得出正确的数据, 使得系统能够正常运行。4.加快一体化进程。外业在采集数据后, 经过GIS数据转化后, 才能使得外业数据不会丢失, 这时就要运用到数据库。当数据按照测绘规范成图导入数据库时, 就保证了数据库中的数据能够转化便利。5.便于属性添加。GIS数据库有一项重要的应用那就是属性添加, 主要是能够使数据进行标准化处理, 方便使用者能够在同一个系统里使用。

结论

测绘数据的GIS建库和应用是目前系统建设的研究部分, 也为系统的建设开发提供了良好的依据和支持作用。GIS数据库的建立, 对测绘数据来说不仅仅只是应用, 更是在于其能够运用信息技术为各个建设职能部门提供便利。当前对GIS技术的应用, 能够为一系列测绘数据提供“场所”, 让各个地方的数据存在“大脑里”, 保证国家建设发展的需要。

参考文献

[1]房颖.在测绘项目中GIS数据建库工程管理的应用[J].信息系统工程, 2012 (11) :58-60.

[2]杨东远, 韩德忠.天津港GIS数据库的建设与应用[J].岩土工程特刊, 2009 (188) :102-104.

测绘数据处理 第10篇

1 MATLAB应用在测绘领域中的优越性及不足分析

1.1 测绘数据处理的特点

测绘科学是一门以大规模数据甚至是海量数据处理、分析与应用为基础的学科, 其各项具体工作如测量平差、GPS高程与水准高程换算、 遥感图像处理、坐标转换和GNSS轨道计算、信号模拟等, 都涉及大量的计算。 而在对测量数据或图像处理过程中, 编制测量程序时常常要面对大量的矩阵运算和海量的数据。 这时需要用C、FORTRAN或C++和VB等语言来编写相应的程序来处理这些问题, 要消耗大量的时间和精力, 还有可能出错。

1.2 MATLAB应用于测绘领域的优越性

MATLAB作为一种优秀的程序设计工具, 在大规模数据处理, 特别是矩阵运算方面具有其他程序设计语言难以比拟的优越性, 而且MATLAB还提供了与FORTRAN、C/C++、VB等语言的接口与混合调用, 不但可以方便的将以前用其他语言编写的程序移植到MATLAB平台下, 还可以在其他平台下调用MATLAB程序, 因此在科研和教学以及生产实践中得到广泛的应用[3]。 在使用MATLAB进行测绘数据处理时, 可能只需要一条语句或函数就能解决上述 (如大量的矩阵运算) 等问题, 大大减轻工作量, 提高程序的编写效率和准确性。 例如坐标换算是测绘工作中必不可少的部分, 在地理信息系统、遥感图像配准、GPS后处理等工作中都要用到坐标转换。坐标转换实质是求解转换系数的过程, 即可简化为:

如用其它计算机语言实现, 则需用相当复杂的算法和代码, 而在MATLAB中只需采用矩阵除法符号“/”完成, 即:

根据一定数量的控制点求出转换矩阵T后, 便可用矩阵相乘形式将所有待转换点的新坐标求出来, 计算过程非常简单, 而且不易出错。

同样, MATLAB可以方便地实现测量数据、遥感影像的频域分析, 其傅立叶变换函数为我们分析测量据提供了有效的方法, 自带的小波分析工具箱, 提供了大量的小波分析工具, 可实现影像的特征提取、数据压缩以及图像的融合等[4]。

1.3 MATLAB不足性分析

实践证明, MATLAB处理测绘数据具有更大的优越性, 将其引入测绘领域是一件非常有意义的事情。 但MATLAB编制的程序也有其本身的缺点, 主要有以下几点:

1) 运行速度慢。由于用MATLAB语言编写的M程序是一种解释性语言, 只能在MATLAB环境下运行, 当进行海量数据处理时, 所需要的时间较长。

2) 源程序可读。 M文件是ASCII码文件, 不但可见, 而且可以修改。 对于一些需要保密的算法来说, 其安全性差应当值得注意。

3) 可移植性差。 当进行M程序发布和移植时, 要求被发布的计算机上也要安装MATLAB, 其通用性受到很大的限制。

为了解决上述问题, 目前也有一些文献做了这方面的探讨, 如一般是先将MATLAB函数编译成脱离MATLAB环境的可执行文件 (以下简称可执行文件) , 然后将可执行文件与其运行时所需的动态链接库一起打包、发布, 从而开发出相应的测量软件。由于MATLAB的编译是MATLAB应用的热点之一, 但是全面探讨如何将待编译的M程序进行优化以及将编译后的可执行文件发布等问题的文献还不多, 因此需要进一步的分析和研究[5]。

2 面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法

2.1 GPS高程拟合方法

GPS测量得到的地面点高程是在WGS-84 椭球上的大地高HGps, 而我国采用的高程系统为正常高系统, 因此在实际测量工作中, 更多需要的是正常高Hr。这就需要找出GPS点的大地高与正常高的关系, 并用一定的方法转换GPS高程。 二者之间的关系如下式所示[6]:

用于CPS高程拟合的方法较多, 如:样条函数法、多项式曲面拟合法、非参数回归曲面拟合法和移动曲面法等, 这里不再详述。

2.2 MATLAB中的BP神经网络及其算法简介

近年来, 出现了用于转换GPS高程的人工神经网络方法, 它是一种自适应的映射方法, 在转换GPS高程时不需作假设, 能减少模型误差, 具有较高的精度, 国内外许多学者已对其进行较多的研究和运用。 BP神经网络 (Back Propagation Network)

是基于误差反向传播算法的多层前馈网络[7,8]。 如图1 所示。

显然, BP网络的输入与输出关系是一个高度的非线性映射关系, 即:

对于样本集合:输入xi∈Rn和Oj∈Rm, 可以认为存在某一个映射g, 使

BP神经网络实质上是一种函数逼近器, 理论上它可以无限度的逼近任何线性或非线性的函数, 其工作方式分为两个阶段: 一个阶段为学习阶段, 另一个阶段为BP网络计算阶段。 尽管神经网络方法优势明显, 但由于神经网络系统理论较为复杂, 因而编程实现起来比较困难。 但MATLAB为编程人员提供了一个很好的工具, 其神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络常用模型, 集成了多种学习算法, 为BP神经网络的应用研究提供了强有力的工具, 我们可以根据自己的需要去调用工具箱中的设计和训练程序, 将自己从繁琐的编程中解脱出来, 集中精力解决其它问题。

2.3 基于MATLAB的GPS高程拟合实现

如上所述, 下面给出GPS高程拟合程序的部分源码及功能如下:

3 实例解算及分析

本实例所采用的数据为某三级GPS大地控制网中的GPS点位观测数据, 且所有的GPS点位都进行了三等以上水准联测。 选取其中4, 10, 15 个均匀分布于测区的点作为已知点构成学习集, 其它36, 30, 25 个点作为工作集, 用于检验转换GPS高程的拟合效果。 根据以上程序, 本文结合工程数据反复的试验与分析, 确定了一个10×1 结构的神经网络, 该网络运行结果稳定, 无不收敛情况发生。 GPS高程拟合结果见表1。 表中, △ζ 为高程异常偏差;ζ0为已知高程异常;ζ 为拟合结果。

4 结束语

综上所述, MATLAB功能强大, 并且开发工具方便快捷, 编程的特点更贴近人们的思维方式。MATLAB在对测量数据进行的处理和分析时, 是较好的数学工具软件。 将MATLAB与测绘领域实际问题相结合, 可方便地开发出测量数据处理的应用程序, 大大提高工作效率。 因此MATLAB在测量数据处理和程序开发中具有极大的应用前景, 必将越来越多应用于测绘领域。

(单位:m)

摘要：简要介绍了MATLAB的特点、优势及不足。结合MATLAB强大的数学计算和数据分析功能, 针对测绘数据的特点, 阐述了如何利用MATLAB进行测绘数据的处理和分析, 给出了MATLAB神经网络工具箱在GPS高程转换时的具体运用算例。实践表明, MATLAB易学易用, 使用其可大大简化编程工作, 特别适合非专业编程人员完成测绘数据计算、处理和分析等任务。

关键词：MATLAB,测绘数据,GPS高程,神经网络

参考文献

[1]薛定宇, 陈阳泉.高等应用数学问题的MATLAB求解[M].北京:清华大学出版社, 2008, 3-8.

[2]李建章, 陈海鹰, 纪凤仙, 等.测量数据处理程序设计[M].北京:国防工业出版社, 2012, 1-5.

[3]崔利, 武文波.测绘领域中MATLAB的应用[J].辽宁工程技术大学学报, 2005 (24) :47-48.

[4]谭衍涛, 张兴福.MATLAB拟合工具箱在GNSS高程转换中的应用[J].工程勘察, 2014 (9) :65-66.

[5]任超, 欧吉坤, 阳仁贵.在测量软件开发中MATLAB的应用[J].测绘通报, 2004 (1) :11-16.

[6]李征航, 黄劲松.GPS测量与数据处理[M].武汉:武汉大学出版社, 2005, 270-277.

[7]蔡昌盛, 高井祥.面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法[J].四川测绘, 2007, 30 (2) :68-69.

测绘数据处理 第11篇

摘要：现阶段，随着数字城市建设的逐步深入，在云计算、物联网及互联网等技术的辅助下，数字城市逐渐向智慧城市演变。在智慧城市建设中，基础测绘数据无疑起到重要的信息支撑作用，并在智慧城市建设过程张扮演了重要角色。本文从智慧城市及基础测绘数据概述入手，分析基础测绘数据在智慧城市建设中的地位及作用，在此基础上，探究基础测绘数据及技术在智慧城市建设中的具体应用。

关键词：基础测绘数据；智慧城市；信息云平台；应用

在互联网，云计算等技术的助推下，智慧城市已经成为城市发展的一个新趋势，并在城市规划及建设中开展了相关实践。从本质上看，智慧城市是基于数字城市而成形发展的，其在建设过程中对基础测绘数据提出了较高要求，探究基础测绘数据与智慧城市建设的关联，现实意义较为突出。

一、智慧城市及基础测绘数据基本概述

智慧城市指的是借助于云计算、物联网及互联网等信息技术形式，依附于信息支撑，在城市规划、城市设计、城市建设及城市管理等诸多环节实现信息化及智能化，从而使城市系统更加协调优化[1]。从智慧城市的特征可以看出，智慧城市与数字城市一脉相承而又有所变化，可视为数字城市的延伸和拓展，其在城市建设环节，要实现各个环节的信息智能化，需要以基础测绘数据作为信息依托，通过构建城市测绘数据及地理信息平台，为智慧城市的优化发展夯实根基。

基础测绘数据是对城市的地理位置信息及城市各行业所涉及到的物质信息加以综合而成的数据信息系统架构，是通过数字及数据等形式将城市的特征加以反映的信息平台。基础测绘数据可以实现数据信息的定量，定位；在存在形式上较为多样，既可以体现在数字上，又能够借助图像、模型等展示其内在规律；而在依附载体上，基础测绘数据可以在信息技术的辅助下，通过地理信息软件，将自身的数据信息用于城市网络调用及共享等多个环节。

二、基础测绘数据在智慧城市建设中的作用

基础测绘数据在智慧城市建设中的作用主要体现在以下几方面：首先，基础测绘数据作为获取城市地理信息的基础，其在城市地理信息公共平台中占据关键及核心位置。在智慧城市的建设中，各项地理信息数据可以借助云计算及物联网等技术，实现在数据接口及信息服务上的匹配性和兼容性，并由此构建出城市基础信息云平台。其次，基础测绘技术，如激光雷达、航空数码摄影、低空摄影、卫星遥感等，可以对城市的地理信息进行高精度的监控及测量，实现城市地理信息的动态化管理，通过GPS、GIS、RS等技术的融合，可以使城市的基础地理信息及各类动态信息进行及时、高效、精准的监控及更新，在城市决策系统及大数据挖掘技术的介入下，可以將这些信息及数据加以汇总、分析及存储，为智慧城市的规划发展提供保障。

三、智慧城市建设的重点及关键—构建智慧城市基础信息数据云平台

在城市基础信息数据的平台构建上，在数字城市建设的推动下，现阶段，各大城市都致力于进行地理空间信息数据的收集、处理及共享[2]。作为智慧城市建设来讲，还要注重对相应的数据信息系统进行优化升级，以构建智慧城市基础信息数据云平台。首先，在原有的地理空间信息数据平台上，要注重加深信息数据的共享性，采用云计算及物联网等技术将信息数据平台的运行环境进行优化及升级，使其变为既包含城市时空地理等数据信息的存储平台，又成为城市各项行业进行开发决策的综合信息系统。其次，要着力构建城市时空信息的云平台，通过对平台及框架数据进行整合及拓展，将城市的时空数据和城市各行业的决策数据系统加以对接，促进城市基础信息数据平台由原有的单一地理信息数据向融合了城市各部门信息数据的平台过渡，真正凸显智慧城市的特征。

图一 全面覆盖各行业信息数据的智慧城市基础信息数据云平台

四、基础测绘数据在智慧城市建设中的应用

（一）获取基础测绘数据的几种主要测绘技术简述 个

现阶段，在智慧城市的三维立体模型建模中，技术可行性较强，应用较为普遍的基础测绘技术主要有以下几种：

1.航空数码摄影

航空数码摄影伴随着传感器技术发展而发展，现阶段，在航空数码摄影技术上，ADS40及UCD等传感器技术应用较为普遍。在涉及到对城市数据信息进行影像采集时，这两类航空数码摄影技术装备在数字城市基本模型、数字城市高程建模、数字城市正射影像及线划图等环节提供了详实的信息数据。

2.LiDAR设备

LiDAR设备也属于传感器技术及设备之一，LiDAR系统及设备在技术构成上主要由激光测距技术、航空数码摄影技术、IMU技术、GPS技术组成，技术应用的范围主要是对城市的地物状况及信息加以观测及采集，在获取城市各行业基础数据方面发挥了重要作用。

3.航空航天遥感技术

航空航天遥感技术又可以进一步分为倾斜摄影及中低空摄影。其中，倾斜摄影技术主要对地面数据采集技术及航空摄影技术加以综合，其通过将多个传感器在航空航天飞行装置上加载，然后采用多个倾斜角的影像摄影采集，与原有的垂直摄影角度一起，对城市及被摄物体进行三维模型的构建，在对城市地物信息，如建筑的测量上其优势明显，从而解决了原有的航空摄影仅拘泥于垂直角度摄影的弊端。中低空摄影主要针对城市建筑物的楼顶及侧面进行影像拍摄，其分辨率较高，拍摄的精度可以精确到0.1-0.2m[3]。在对智慧城市地物建筑及城市整体三维模型的构建上，中低空摄影可以较为清晰的获取建筑物的纹理结构及墙体类型，其应用效果十分突出。

（二）基础测绘数据在智慧城市建设中的应用

基础测绘数据在具体应用模式上有数据移植、直接应用、接口调用、定制应用及嵌入调用等方式，在应用对象及范围上涉及到智慧城市的以下几个方面：

1.智慧城市政务管理部门

基础测绘数据涵盖了城市各项设施及活动的详细数据及资料，依托智慧城市政务管理信息系统，基础测绘数据可以借助于GPS等技术，应用于城市基础设施管理及定位、数据采集及分析、城市地图绘制、城市影像拍摄、城市活动监控、城市应急事件处理等多个方面。通过对相关管理对象的基础数据进行调用及分析，可以辅助城市政务管理部门作出及时的管理决策，从而提高城市政务管理效率。

图二 基础测绘数据在智慧城市城市政务管理中的应用流程示意图

2.智慧城市企业部门

在智慧城市企业部门中，基础测绘数据可以在商业增殖模式发掘、商业信息管理、商业客户开发等环节得以应用。具体地说，在商业网点的选择及布置上、在企业投资方向的分析上、在商业产业链的完善上，都可以依托于基础测绘数据来建构可视化的数据模型[4]。而在企业物流管理中，通过将基础测绘数据与GIS、GPS相结合，可以实时掌握企业产品物流走向，随着大数据系统的应用，基础测绘数据的信息辅助作用会进一步彰显。

3.智慧城市普通公众

基础测绘数据对于智慧城市普通大众也极具应用价值，例如，通过在车载系统中加载及使用基础测绘数据，可以使城市公众及时获取自身的地理位置信息；借助于电子地图及动态地图，城市公众可以从其手机终端或GPS终端中获知其所需的各类生活信息，一方面满足了公众的日常生活信息需求，另一方面通过基础测绘数据网络，可以提高城市公众生活效率。

结语：

智慧城市建设中，基础测绘数据及技术起到了关键作用。在智慧城市建设逐步推广的背景下，应注重结合先进的测绘技术、网络信息技术、数据处理技术，构建城市基础信息数据云平台，以此确保智慧城市建设高度智能化，信息化，为促进我国城市化建设增添技术动力。

参考文献：

[1] 李钐杉.关于城市建设中测绘的重要性[J].建筑工程技术与设计，2015，（7）：1900.

[2] 祝聚华，钱裕建，高良林等.浅谈基础测绘的优势性[J].地球，2014，（4）：152.

[3] 戈树兵，张红.浅谈如何做好基础测绘数据更新维护[J].科技信息，2013，（2）：509.

信息化测绘空间数据生产的思考 第12篇

1 信息化测绘的技术基础

“信息化测绘”实质上是将全球信息网格集成, 包括地球大部分要素的数字化、网络化、智能化、可视化的全进程。它是遥感、数据库与地球信息系统、全球定位系统、宽带网络及仿真、虚拟现实等现代化高科技的高度综合和升华, 是“数字地球”的基础。信息化测绘可以理解为对真实地表及其相关现象统一的数字化重视和认识过程的管理, 其核心思想是用数字化的手段来处理整个人类的自然和社会活动诸方面的问题, 最大限度地利用资源, 并使普通老百姓能够通过一定方式方便地获得他们想了解的有关信息。其特点是嵌入海量地理数据, 实现多分辨率、三维对地球的描述。

信息化测绘技术基础主要包括宽带高速网络, 高分辨影像, 空间信息技术与空间数据基础设施, 大容量数据存储及元数据基础设施, 大容量数据存储及元数据, 科学计算, 可视化和虚拟现实技术和移动道路测量技术。最基础和基本的技术核心是3S技术及集成。3S集成是一种有机的结合、在线的连接、实时的处理和系统的整体性。集成的方式可以在不同技术水平上实现, 包括空基3S集成和地基3S集成。

移动道路测量技术作为一种全新的测绘技术, 获得的原始影像数据与相应的外方位元素可自动整合建库, 所以移动测量获取的数据就不再一定需要专业测量人员加工, 可直接成为上网的测绘成果。

信息化测绘就是要在数字化测绘的基础上, 通过完全网络化的运行环境, 实时有效地向信息化社会提供地理信息综合服务。其特征是多方面的, 如技术体系数字化、功能取向服务化、数据获取实时化、信息交互网络化、基础设施公用化、信息服务社会化、信息共享法制化。

2 测绘产品发展为空间数据形式的过程

我国测绘发展大体可以分“三个阶段”。1981～1990年是传统测绘体系改造阶段, 1991～2000年是数字化测绘技术体系形成阶段, 2001～2020年是实现地图生产为主向地理信息服务为主转变阶段。

2.1 传统测绘体系改造阶段的产品

这一阶段建立了新的大地坐标系统, 建成了全国天文大地网, 一、二等水准网, 国家重力基本网和卫星多普勒网等基础设施, 国家基本比例尺地图测制。这一时期测绘成果的表现形式是纸质产品, 这一阶段代表了模拟地图生产时代。

2.2 数字化测绘技术体系阶段的产品

20世纪90年代的"两个五年计划"期间, 我国测绘发展充分利用现代高新技术成果, 建立了以卫星定位技术、遥感技术、地理信息系统技术等为核心的数字化测绘技术体系, 基本实现了地理信息获取、处理和应用服务全过程数字化, 测绘技术形态、产品特征和组织结构等发生了深刻变化。以数字栅格地图、数字线划图、数字正射影像和数字高程模型等为代表的地理信息数据产品应用逐步形成。基本形成了地理信息数据生产工艺流程以及将卫星定位、遥感、数字化测图和地理信息系统等有机结合的信息获取、处理、管理和服务运行模式。总体上讲, 这一阶段属于地图数字化时代

2.3 以地图生产为主向以地理信息服务为主转变阶段

进入21世纪的信息社会, 空间技术和信息技术进一步发展, 对地理信息资源需求迅速增长, 世界各国都把地理信息资源作为重要的战略性信息资源, 空间数据基础设施建设风起云涌。在我国, 随着地理信息数据的大量积累以及国民经济和社会信息化发展的需求变化, 面向全社会提供地理信息服务已经成为新时期测绘发展的主要任务, 同时也标志着测绘发展进入一个新的阶段信息化测绘阶段。

最终目标是要实现任何人、在任何时候、任何地方都可以参与地理信息数据表达, 享受到所需要的、权限范围之内的地理信息服务。

3 信息化测绘空间数据生产的特征

从信息化测绘的特征和信息化测绘发展趋势, 我们可以看出信息化测绘时代空间数据生产的概念、形式、内涵都发生了的变化。 面对以TB级计的海量地理信息数据和各行各业的迫切需求, 使我们面临着“数据又多又少”的矛盾局面:一方面数据多得无法处理;另一方面用户需要的数据又找不到, 无法快速而及时地回答用户问题。因此, 对地理空间信息加工与处理提出了自动化、智能化和实时化等集成管理的要求。

测绘产品在我国发展的三个阶段, 显现了不同的特征。

传统测绘体系改造阶段, 测绘的结果称为资料, 其形式表现为纸质文本和地图, 其管理模式为文本存档, 管理的内容为最终结果, 服务对象只面向军事、科研、建设等, 服务方式只是资料被动的提供。

数字化测绘技术体系阶段, 测绘的结果称为了数字产品 (DOM、DEM、DLG、DRG) , 其形式表现为数据和计算机存储, 其管理模式为数据库管理, 管理的内容仍然集中在最终结果, 服务的显著特征是:面向管理和决策。

信息化测绘体系建设阶段, 其数据管理体现为从数据获取、加工、管理、发布的全过程。就信息化测绘发展趋势而言, 时空信息获取的天空地一体化与全球化, 时空信息处理的定量化、自动化与实时化;时空信息管理与分类的网格化与智能化;时空信息服务的社会化、大众化与普适化和“按需测绘”的理念。多平台、多数据源、多分辨率影像数据的直观性和获取的实时性, 加上网络技术交互式的特点, 借助3S技术的高度集成, 建立让普通人容易方便识别的平台, 将数据生产、管理、服务融为一体, 实现数据远程交互式生产和专业后台技术提炼、加工数据模式。整个数据管理的表现已不是线形结构和静态模式, 而是一种离散结构和动态模式。实现持续更新, 达到时空信息最大程度的集成和共享。让每个人可以标注和提取所需的信息, 成为生产者和享受者。专业测绘人员只需集成基准数据和基础数据。显然, 地图不再仅仅是测绘服务的最终产品, 而是人们探索空间信息和人文信息的平台, 信息化测绘时代的产品开始具有虚拟、动态、交互和网络特征。

4 目前的问题和对策

测绘科研机构和管理部门虽然日益重视数据的建库, 但重点仍然偏重数据的获取技术;如:基于DGPS/IMU组合导航技术和LIDAR激光雷达扫描技术的摄影测量, 航空数码相机的应用技术, 稀少或无地面控制的卫星影像对地定位技术, 遥感影像信息提取和多源遥感影像融合技术等。总的来讲, 空间数据从内容、形式和质量 (尤其是现势性) 以及提供等方面都难以满足应用的需求, 高质量的空间基础数据的集成管理明显成为地理信息系统 (GIS) 建设、应用和服务的瓶颈。生产的数据表现出单方面的, 一厢情愿的格调, 难以实现多元服务需求。

数据的服务实现网上发布仍处在很低级的方式;虽然第三次Internet浪潮下Web 2.0理念以及相应技术体系 (Grid、Ajax、CSS+XHTML) 为空间信息服务带来全新的理念, 但目前数据管理中时空可挖掘专业应用技术和数据管理发展现状, 难以满足基于空间信息网格的服务平台可有效地融合集成Web 2.0技术 (如Ajax) 的要求, 无法为用户提供有效的、互动的沟通服务。

数据共享和数据更新成为我国空间数据生产、管理和应用的两大难题。数据不能共享的本质原因除技术、国家安全和经济因素之外。空间数据标准化的因素日益突出, 而我国空间数据标准化一直难以满足技术发展和实际应用的需求, 已成为数据集成的瓶颈。当前急需根据我国空间数据生产、管理和应用的特点, 制定比较完善的产品标准、工程标准和服务标准, 以促进空间数据管理集成为生产、更新、管理、分发与应用服务全过程, 加速地理信息产业化的进程。

数据更新除涉及技术问题外, 与政策法规密切相关。空间数据从生产到最终使用, 涉及一系列主体, 如:所有者、投资者、生产者、管理者、分发者、代理者和使用者等。为了明确界定各主体在数据获取与使用过程中的责任、义务, 并切实保障他们应得的利益, 从而使空间数据的获取与使用实现可持续运转必须制定有效的适合我国国情的数据政策。制定数据政策的基本原则是促进空间数据共享、鼓励数据公开、发展基于数据的服务。从数据管理方面, 则完善数据脱密技术, 实施数据分级管理, 做到分类发布和服务。

数据生产方面, 虽然技术逐步高度自动化, 目前仍然存在非常突出的问题, 就是专业化程度太高;难以容忍非专业的数据多元化来源, 数据解译、整理没有纳入管理流程。离实现网络化信息服务的社会化、大众化和普适化的距离太远。

5 结束语

数字地球的提出是全球信息化的必然结果, 空间基础地理信息是数字地球的基础, 数字地图是描述数字地球的载体。空间技术、传感技术、通信技术和计算技术等学科的进一步发展与交叉以及人类对地理信息需求的不断增加, 以3S及其集成技术为代表的面向数字地球的信息化测绘技术必将得到空间的发展和应用。随着我国信息化测绘体系建设的发展, 电子政务、电子商务、电子民务的推进更是势不可挡。信息化测绘领域有着不可估量的发展, 在应用中具有划时代的意义, 它将大大地解放广大测绘人员的生产力, 提高测绘服务效率和服务水平, 这不仅是一场测绘技术的革命, 更重要的是引发了测绘观念及数据管理内涵和模式的巨大转变, 继而促进了测绘生产形式、测绘服务领域和服务方式的变革。

摘要：信息化测绘已成为测绘行业发展的趋势, 目前已生产了大量的数字化测绘产品。探讨了在信息化测绘时代如何利用网路技术和空间信息技术, 将数据获取、数据管理、数据发布有机结合起来, 完成信息化测绘数据集成管理, 实现为社会提供有效空间信息服务的目标。

关键词：信息化测绘,空间数据,生产模式

参考文献

[1]李德仁, 苗前军, 邵振峰.信息化测绘体系的定位于框架[J].武汉大学学报 (信息科学版) , 2007, 32 (3) :189-192, 196.

[2]李德仁.论天地一体化的大测绘—地球空间信息学[J].测绘科学, 2004, 29 (3) :1-2.