公路基础数据

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ITD高速公路基础设施数据收集与可视化解决方案说明书

The timely, accurate, and complete acquisi-tion of highway transportation asset data, such as signs and guardrails, was a long-time goal of ITD. Visualizing and analyzing geospatial data improves and expedites highway infrastructure planning, opera-tions, and design projects.Over the years, ITD also acquired a va-riety of spatial data-based applications to improve its capabilities but often had insufficient data to effectively utilize these tools. Further, the lack of a reliable highway inventory was sometimes noted in legal issues when ITD was unable to demonstrate knowledge of the assets under scrutiny.E ven with GPS technology, gathering asset data along ITD highways remained a time-consuming, manual “boots-on-the-ground” process. E ach of ITD’s six semiautonomous administrative districts collected data using different methods and timetables. Data collection typically had to be distributed across numerous ITD staff, thereby introducing consistency issues. Due to the staggering time invest-ment needed to perform inventories, they were often done in piecemeal fashion or were not finished. E ven when inventories were completed for a district, there were no standard methods for updating them, so inventories frequently went stale.This scenario likely sounds all too familiar to anyone who deals with GIS transporta-tion data and its management. LimitedHighway Data Collection Improves Operations and Saves MoneyBy Nik SterbentzT he Idaho Transportation Department (ITD) employed mobile vehicle-based data collection and automated data extraction methods to speed and standardize the statewide inventory of its highway system.resources and the intense focus on deliver-ing roadway infrastructure projects often means data collection efforts fall to the wayside or slip into the margins of projects. To rectify this shortfall of roadway asset data, transportation departments across the United States are increasingly relying on mobile vehicle-based data collection and automated data extraction methods. These are typically provided by specialized vendors utilizing technologies such as lidar, high-resolution roadway photography, and automated intelligence software for effi-cient data-gathering methods that provideaccurate data. Mobile technologies can be used by any organization that is responsible for roads or road maintenance, including those at the city or county level. Utility and communications companies, or other indus-tries with assets located along linear routes, can benefit from these processes.In summer 2018, ITD initiated a pilot pro-ject called the Statewide Asset Attribute Inventory (SWAAI, pronounced “sway”) to remedy its data-gathering issues and move ITD forward in its data practices. The project collected vehicle-based lidar and roadway photography data for Idaho’sCyclomedia Technology, selected for the inventory project, collected vehicle-based lidarand roadway photography data for Idaho’s entire state highway.Focusentire state highway system. Following its collection, the data was used to extract a list of deliverable Esri geodatabase feature class roadway asset inventories according to ITD’s specifications.Preliminary PlanningDuring the SWAAI project’s first year, simi-lar projects and capabilities previously un-dertaken by other state Departments of Transportation (DOTs) were investigated. arly discussions with Utah DOT staff provided insight into the extent of data collection options as well as sample docu-mentation. Utah had conducted similar projects for years and had a running record of many of its assets. Armed with a stronger understanding of new-technology data collection methods, a data dictionary of asset types, and associated attributes, the SWAAI project team had a better under-standing of what could be accomplished by its mobile data collection project. Initially envisioned as a project limited to mobile data gathering for a single district, the project was expanded statewide follow-ing a recommendation from ITD headquar-ters. In summer 2019, as project planning progressed, ITD’s District 5 formally part-nered with the ITD headquarters RoadwayData section and its IT group with the goalof building a standard ITD data frameworkand ultimately selecting a vendor to providethe collection services and data.A statewide ITD data stakeholder teamwas organized with a central core commit-tee to guide the project and an extended,continually growing group of interestedITD staff from fields across the organiza-tion. These stakeholders were kept in theloop with a series of monthly emails as wellas invitations to training activities and pres-entations. This mailing list grew from 100 tomore than 300 recipients over the course ofthe project.Throughout the next year, the SWAAIproject team compiled and prioritized dataneeds, prepared and issued a request forproposal (RFP), and conducted two roundsof meetings in each ITD district and head-quarters. A business analyst consultant wasbrought in to help facilitate these discus-sions, build on the data standards, and pri-oritize the asset data types most importantto ITD staff.ITD issued its RFP in March 2020 andspent the next few months answering ques-tions from potential vendors and evaluatingthe proposals that were submitted. FiveSWAAI team members selected the vendorbased on the following criteria: knowledge/experience, data quality/consistency, avail-able resources, and innovation/value adds.Project LaunchCyclomedia Technology, an E sri partnerwith a strong understanding of GIS technol-ogy, was selected from the 11 vendors whosubmitted proposals. The next step wasnegotiation. ITD had considered its datadictionary of about 30 asset types as a wishlist and anticipated only 12 to 15 key dataitems could be included given the project’s$2.5 million budget. However, Cyclomediasurpassed all ITD’s expectations and deliv-ered 28 feature classes.In addition to the wide breadth of datatypes, the asset list included significantdepth in attribution. The ability to per-form drive-by inspections of curb rampsand sidewalks to ensure conformance withthe requirements of the Americans withDisabilities Act (ADA) was an intriguingpossibility going into the project.As it turned out, this was fully feasible.Lidar data gathered during the projectproduced a 3D model of ITD’s entirestate highway system at a high degree ofpoint-to-point accuracy (±0.79 inches, or2 centimeters), allowing for reliable meas-urements of everything on the road, fromguardrail heights to lane widths.Lidar- and photo-collected data from all7,200 miles of Idaho’s state highway systemwas acquired in less than three weeks in July2020. Cyclomedia began extracting the 28asset feature classes immediately after datacollection and delivered the results to ITDeach month as a series of geodatabases forquality assurance purposes. ITD GIS staffaround the state reviewed the data andprovided feedback to Cyclomedia.Early in the project, it was vital to identifythe refinements needed to Cyclomedia’ssemiautomated data extraction process tomeet ITD specifications. Issues such as ap-proach (driveway) pavement status, guard-rail post materials, and lane configurationdefinitions were clarified and rectifiedthrough this process.GIS asset features from an intersection in Lewiston, Idaho.Browser-Based Access to DataApart from asset data, another key—butunexpected—aspect of the SWAAI projectwas Cyclomedia’s Street Smart, a browser-based viewer, which made the 360-degreeroadway photography and lidar accessible.Equipped with measuring tools that allowfor ad hoc measurements directly from thehigh-resolution imagery, ITD users quicklydiscovered many use cases for Street Smart. Although this project value add was pro-vided by Cyclomedia on a complimentary basis, it became a key tool for promoting the project to ITD staff.Street Smart provided a solid visual representation soon after vehicle-based collection was completed, immediately showing stakeholders the rapid progress being made. Street Smart use spread like wildfire. More than 300 interested ITD staff attended Cyclomedia-led trainings to learn how best to leverage its viewing, measur-ing, and sharing capabilities.For ITD GIS staff, one of the most exciting The Statewide Asset Attribute Inventory (SWAAI) is accessible through the Idaho Transportation Department (ITD)SWAAI ArcGIS Online hub site and is clearly presented using dashboards.aspects of Street Smart was its integration with the extracted GIS feature data. Every GIS feature linked to Street Smart provided a view of its location in street-level imagery and focused the camera viewpoint on that feature. The online GIS web application allows users to zoom in to a view of each sign, guardrail, or bridge clearance.Making Data AvailableMaking data available in a timely fashion to the people who need it was a project priority. Data usefulness depends on its accessibility. Having all data as geoda-tabase feature classes makes the data usable across a wide variety of geospatial and CADD applications and allows it to be easily exported to tabular formats.In March 2021, copies of the final geodata-base delivered by Cyclomedia were provid-ed to each of ITD's six district. ArcGIS Online tools were available to ITD and provided the SWAAI data to its stakeholders. The full ge-odatabase was published to ArcGIS Online as a feature service. Online GIS mapping ap-plications showcasing the data are featured on the ITD SWAAI ArcGIS Online hub site (/). ArcGIS Hub was ideal for presenting the data on multiple levels. It served as an infor-mation tool for describing project methods, progress, and other information. SWAAI’s business analysis—including the complete data dictionary and potential use cases for each data type—are also displayed, along with specifications on Cyclomedia’s data collection, extraction, and Street Smart.Ultimately, the hub site became a data showcase, providing an amazing level of detail and revealing fascinating statistics and patterns. For example, more than90 percent of the objects crossing ITD high-ways are utility lines. Data on these assets was not previously collected. The number of specific signs or pavement markings can quickly and accurately be determined.Previously this would have been all but im-possible. Highly detailed ADA curb rampFocus↑ Street Smart provides access to 3D street-level imagery.↓ Idaho interstate highway bridge, seen as a lidar depth surface in Street Smart.and sidewalk information is available from a series of pie charts, and intersections are placed in relation to their subintersection legs, traffic signals, junction boxes, and power pedestals. This is a wealth of data available for ITD staff, partners, and the public to explore.The Value of SWAAIThe SWAAI data and hub site were present-ed at the ITD Program Delivery Conference in April 2021. The level of enthusiasm sur-rounding the SWAAI project was palpable. Reliable data was needed for a long time, and it was finally delivered. By one estimate, SWAAI saved nearly 300,000 hours of per-sonnel data collection and an estimated $3.8 million in maintenance staff wages. However, the surprise was just how im-mediate and far-reaching SWAAI benefits are. One of the earliest and most intensive uses of the data came from the ITD HQ Planning Services division. Over the years, ITD has struggled to maintain its ADA com-pliance data on accessible curb ramps and sidewalks. The consistent, efficient, repeat-able, and cost-effective method of data collection pioneered by SWAAI avoids ex-pensive and time-consuming inspections. Now, curbs and ramps can be categorized as those in compliance, those that can be cost-effectively retrofitted, and those that need replacement. This return on in-vestment is an impressive example of the power of GIS data.ITD staff, led by district GIS analysts, are finding innovative ways to leverage the newdata that ranges from speed zone analysis to identifying the locations of all incorrectly sized stop signs that need replacement. SWAAI data is also being used to provide estimates of the number of guardrails, signs, or other materials required for infra-structure projects. Processed lidar point cloud data is also available for ITD planning and design staff, who can use it to generate topographic surfaces for CADD drawings.The Future of SWAAIFollowing the statewide success of this enterprise data-gathering venture, ITD is planning to refresh the data every threeyears going forward. Today, conversa-tions surrounding maintenance, standards, ownership, and other data governance considerations are being had across the organization. Prior to the SWAAI pro-ject, these discussions were hypothetical because they were based on data gath-ered sometime in the future. Having this volume of data in hand has elevated these discussions from vague desires to a tan-gible reality made possible today by geo-spatial technology.For more information, contact Nik Sterbentz at Nikolaus.Sterbentz @.About the AuthorNik Sterbentz is the GIS analyst for District 5 of ITD, located in Pocatello, Idaho. He was the project manager for the SWAAI project. In his eight years with ITD, Sterbentz has worked with an excellent team of profes-sionals in his district and across the state, developing a variety of time-saving, inno-vative approaches to challenges and issues in IDT’s workflows. He also participates in research on emerging technology and concepts. Sterbentz graduated from Idaho State University with a GIS-based master’s degree and holds a postbaccalaureate certificate in geotechnology. He received ITD’s 2020 E xcellence in Transportation—Professional of the Year Award.。

全国农村公路基础数据和电子地图

附件1：全国农村公路基础数据和电子地图补充调查方案中华人民共和国交通运输部二○○九年七月目录第一部分补充调查组织方案一、补充调查对象和范围 (1)二、补充调查的内容 (1)三、补充调查的标准时点 (2)四、补充调查的组织方式 (2)五、补充调查的实施要求 (2)六、补充调查的质量控制 (3)七、补充调查的进度安排 (4)第二部分补充调查技术方案一、调查表格式 (7)居民点基本情况及通达现状调查表 (8)路线调查表 (9)路段调查表 (10)桥梁调查表 (11)隧道调查表 (12)渡口调查表 (13)二、汇总表格式 (15)居民点基本情况及通达现状明细表 (16)路线明细表 (17)路线明细表（续一） (18)路线明细表（续二） (19)路线明细表（续三） (20)居民点基本情况及通达现状汇总表 (21)路线基本情况汇总表 (22)桥梁汇总表 (23)隧道、渡口、涵洞汇总表 (24)三、指标解释及填报说明 (25)（一）数字填报说明 (26)（二）指标解释及填报规定 (26)四、报部补充调查基础数据库和电子地图技术要求 (31)（一）报部补充调查基础数据库技术要求 (32)（二）报部补充调查电子地图技术要求 (43)五、报部补充调查基础数据库和电子地图审核要求 (47)第一部分补充调查组织方案一、补充调查对象和范围本次全国农村公路基础数据和电子地图补充调查（以下简称“补充调查”）的调查范围包括以下两部分内容：（一）经省级交通运输主管部门和民政主管部门共同认定的全国农村公路通达情况专项调查时漏采的乡（镇）、建制村及对应优选通达路线。

（二）未纳入农村公路基础数据更新（以下简称“数据更新”）范围的农垦系统国有农场（团场、分场、连队）、华侨农场、国有林区（重点森工林业局及下属林场、国有林场、保护区、国家级森林公园）、藏区寺庙等及对应优选通达路线。

农垦系统国有农场、国有林区以农业部、国家林业局确定的为准，其他农场、林场一律不得纳入补充调查范围；华侨农场以相关省份2007年摸底调查掌握的为准；藏区寺庙专指藏区范围内的藏传佛教寺庙，以相关省份宗教管理部门确定的为准。

道路公路工程可研报告基础数据材料

道路(公路)工程可研报告基础数据材料
一、项目承办单位名称
■联系人员■联系电话
二、项目名称：
三、项目建设位置市区街道，沿途经过村四、道路或公路性质：□市政道□公路工程□农村公路四、项目预计或者实际总投资万元
六、工程项目控制性主要数据
1、道路总长度公里
2、道路宽度米
3、道路横断面结构类型和数据
七、道路设计或施工图纸、水文地质等勘察设计资料
八、项目单位营业执照、组织机构代码、税务登记和详细的机构简介
九、主要工程量清单
主要工程量清单。

我国公路基础设施数字化涉及的内容

我国公路基础设施数字化涉及的内容一、引言公路基础设施是国家交通网的重要组成部分，对于国家的经济发展和人民生活水平的提升起着至关重要的作用。

近年来，随着数字技术的迅猛发展，我国公路基础设施数字化进程也在不断加速。

本文将从几个方面详细探讨我国公路基础设施数字化涉及的内容。

二、公路信息模型化2.1 公路信息模型概述•公路信息模型是公路基础设施数字化的基础，是将公路基础设施的各种信息以统一、标准的方式进行建模和管理的技术手段。

•公路信息模型包含了公路场景下的对象模型、属性模型、关系模型等元素，可以精准描述和表示公路基础设施的各类信息。

2.2 公路信息模型化的重要性•公路信息模型化可以提高公路基础设施的建设和管理效率，减少重复建设和浪费。

•公路信息模型化可以提供决策支持，为公路规划、设计、施工、运营等环节提供科学依据。

•公路信息模型化可以实现数据共享和协同，促进公路行业的信息化、数字化、智能化发展。

2.3 公路信息模型化的实现方法1.标准化建模：制定公路信息模型的统一标准和规范，建立统一的公路信息模型库。

2.数据挖掘与整合：收集、整理和分析公路基础设施相关数据，挖掘出重要信息和规律。

3.模型验证与优化：通过实际应用验证公路信息模型的准确性和有效性，并不断进行优化。

三、公路基础设施监测与管理3.1 公路基础设施监测技术•公路基础设施监测技术是数字化实现公路基础设施管理的关键技术之一，可以实时、精确地获取公路基础设施的运营状态。

•公路基础设施监测技术包括遥感监测、无人机监测、传感器监测等多种手段，可以监测公路的沉降、裂缝、渗漏等问题。

3.2 公路基础设施管理系统•公路基础设施管理系统是数字化管理公路基础设施的平台，可以对公路基础设施进行全生命周期的管理。

•公路基础设施管理系统包括设施档案管理、维修管理、巡查管理、事故管理等功能，提升了公路基础设施管理的效率和质量。

3.3 公路维修与保养•公路维修与保养是确保公路基础设施长期安全运营的重要措施，数字化技术的应用提升了维修与保养的效果。

(干货)公路工程基础数据

公路工程基础数据一、一方水泥混凝土配比及重量（C15/C20/C25/C30/C35/C40）（KE项目）二、一方沥青混凝土配比及重量（KE项目）三、一平米表处路面配比（撒布率）四、一方砂浆配合比：五、配筋率（每立方钢筋含量比重）：六、材料比重：钢筋：每延米重量：0.00617*d*d kg柴油：0.84g/ml 汽油：0.725g/ml 煤油：0.8g/ml沥青：1.03g/ml 水泥：3.1 吨/m³砂子堆积密度：1.43吨/m3 砂浆：2.213t/m3红土粒料：最大干密度：2.0-2.2g/cm3沥青混凝土碎石（KE项目）：0-5mm（石粉）堆积密度：1.652吨/m35-10mm堆积密度：1.583吨/m310-16mm堆积密度：1.514吨/m316-26mm堆积密度：1.505吨/m3七、加权平均运距的计算示例：当只有一个供料地点时,平均运距的计算：路线全长30公里，分成三段，每段10公里，在第一个10公里处设拌和站，则其加权平均运距为：（5×10＋5×10＋15×10）÷30＝8.33公里当有两个供料地点时，而且供料地点1距路线的距离是2公里，供料地点2距路线的距离是3公里，路线全长为40公里，供料地点1与路线的交点里程桩号是6公里处，供料地点2与路线的交点里程桩号是26公里处，具体位置如下：（1）求中间点：2＋X=3＋（26－6－X）推出：X=10.5公里,即中间点处的里程桩号为16.5公里（2）供料地点1则供应0—16.5公里范围内；而供料地点2则供应16.5—40公里范围内.供料地点1处的平均运距为：2＋（3×6＋5.25×10.5）÷16.5=6.43供料地点2处的平均运距为：(4.75×9.5＋7×14)÷23.5＋3=11.01公里（3）最后取其平均运距：(6.43+11.01)÷2=8.72公里。

公路工程基础定额数据测定方法选择及多因素数据差异性研究的开题报告

公路工程基础定额数据测定方法选择及多因素数据差异性研究的开题报告一、研究背景公路工程建设是国家发展的重要基础设施建设，其质量和安全性关系到人民生命财产安全，因此，公路工程建设需要具备高质量和精准的数据支撑。

公路工程基础定额数据是公路建设的重要指标之一，如何确保这些数据的准确性和可靠性对于公路工程建设至关重要。

因此，本研究拟从数据测定方法选择和多因素数据差异性入手，探究公路工程基础定额数据的准确性和可靠性问题。

二、研究内容1. 数据测定方法选择：比较目前主流的基础定额数据测定方法，包括手工测量、机器测量和远程测量等方法的优缺点，选择最合适的数据测定方法，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 多因素数据差异性研究：通过收集不同时间、不同地区和不同型号的公路工程基础定额数据，分析多个因素对数据的差异性产生的影响，探究如何降低多因素数据差异性对数据准确性和可靠性的影响。

三、研究方法1. 文献综述法：对公路工程基础定额数据测定方法和多因素数据差异性相关文献进行全面综述和分析，了解各种方法的优缺点和适用范围。

2. 实地调研法：在不同地区进行公路工程建设现场调研，收集数据并使用不同测量方法进行对比，分析数据差异性的原因。

3. 统计分析法：利用SPSS对实验数据进行数据处理和分析，以确定数据测量的准确性和可靠性，探究多因素数据差异性产生的原因。

四、研究意义本研究旨在探究公路工程基础定额数据的准确性和可靠性问题，为公路工程建设提供高质量数据支撑，具有重要的理论和实践意义。

五、预期结果1. 确定最合适的公路工程基础定额数据测定方法，提高数据的准确性和可靠性。

2. 探究影响公路工程基础定额数据差异性的多种因素，并提出相应的改善措施，降低数据差异性对建设质量和工程成本的影响。

3. 提高公路工程的建设质量和安全性，推动国家基础设施建设的发展。

公路道路管理信息系统的设计与实现

公路道路管理信息系统的设计与实现随着社会的进步和城市的发展，公路建设作为重要的基础设施建设之一，对人们的生产、生活、交通等各个方面都产生了重要的影响。

而公路道路管理信息系统的出现，则在很大程度上弥补了传统公路管理方式的不足，实现了公路管理的精准化、规范化与自动化。

本文将对公路道路管理信息系统的设计与实现进行分析和总结，希望对相关领域的开发者提供一定的参考。

一、公路道路管理信息系统的功能需求和技术要求公路道路管理信息系统是一种基于信息技术的公路管理支撑平台，其核心功能是实现公路设备设施的全生命周期管理，可以分为以下几个模块：1、基础数据管理：包括公路基本信息、路网结构信息、路段属性信息、桥梁隧道信息、交通设施信息、站点信息等各类基础数据的管理。

2、现场作业管理：包括路面养护、修缮、清扫，桥梁的检修维护等现场作业管理的实时监控和调度。

3、养护计划管理：包括对公路养护计划的编排、执行情况的监控和追踪、养护资金的统计与查询。

4、统计分析管理：包括对公路设施基础数据的分析，公路设施使用率的统计和分析、资金占用情况的统计和分析等内容。

为了实现上述功能，公路道路管理信息系统需要满足一系列的技术要求：1、数据库技术：用于存储和管理各类公路设施的基础数据，需要支持数据的快速查询和统计。

2、Web技术：用于构建web前端，提供方便的操作界面和数据展现方式。

3、GIS技术：用于实现公路设施的地图展示、位置信息管理以及路段长度、路面质量等数据的可视化。

4、移动设备技术：用于在不同的场景下对路段、设施的实时监控和管理，如维修车、巡检人员所携带的移动设备等。

二、公路道路管理信息系统的设计与实现1、系统设计概述公路道路管理信息系统主要由前端、后台、数据库三个模块组成，其中前端和后台部分采用Web方式进行设计和实现，数据库采用常用的关系型数据库进行管理。

2、数据库设计公路道路管理信息系统需要统一管理各类公路设施的基础数据，因此需要采用关系型数据库对这些数据进行存储和管理。

交通信息基础数据元-第2部分：公路信息基础数据元

JT/T 697《交通信息基础数据元》拟分为以下13部分：——第1部分：总则；——第2部分：公路信息基础数据元；——第3部分：港口信息基础数据元；——第4部分：航道信息基础数据元；——第5部分：船舶信息基础数据元；——第6部分：船员信息基础数据元；——第7部分：道路运输信息基础数据元；——第8部分：水路运输信息基础数据元；——第9部分：建设项目信息基础数据元；——第10部分：交通统计信息基础数据元；——第11部分：船舶检验信息基础数据元；——第12部分：船载客货信息基础数据元；——第13部分：收费公路信息基础数据元；本部分分为JT/T 697的第2部分。

本部分由交通部科技教育司提出。

本部分由交通部信息通信及导航标准化技术委员会归口。

本部分主要起草单位：中交水运规划设计院、北京市路政局。

本部分主要起草人：唐箐、马晓峰、侯小明、刘春杰、陈韬、胡国丹、马建南、陈永剑。

交通信息基础数据元第 2 部分：公路信息基础数据元1 范围本部分规定了公路信息基础数据元编制原则和分类、公路信息基础数据元及数据元值域代码集。

本部分适用于交通行业建立公路数据库的技术属性数据、公路管理统计数据和有关信息系统所设计的公路数据的采集、交换与分享。

其他涉及公路相关信息数据项需引用标准的信息系统或文件也可参照本部分执行。

2规范性引用文件下列文件中的条款通过在本部分中引用而成为本部分的条款。

凡是注日期的引用文件，其随后所有的修订单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本准则，然而，鼓励根据本部分达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本部分。

GB/T 919――2002 公路等级代码GB/T 920――2002 公路路面等级与面层类型代码GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码GB 11708 桥梁命名编号和编码规则GB 18306――2001 中国地震动参数区划图GB/T 18731 干线公路定位规则JT/T 132――2003 公路数据库编目编码规则JT/T 交通信息基础数据元第1部分：总则JTG B01――2003 公路工程技术标准3数据元编制原则和分类3.1编制原则公路信息基础数据元的分类方法、数据元编制规则、数据元值域引用代码编制规则应符合JT/T 的规定。

简述公路基础数据的采集方法

简述公路基础数据的采集方法作者：徐少明来源：《商品与质量·学术观察》2012年第10期摘要：公路路线设计中的基础数据主要包括地形、地物和地质等资料，早期的数据采集方法以传统测量为主，即利用经纬仪、水准仪和平板仪等仪器进行现场实测，然而随着公路CAD 系统研究不断深入和应用的日趋普及，对数据采集提出了更高的要求，传统测量手段已经不能满足需要。

在测设新技术不断推出的背景下，一些先进数据采集方法不失时机地应用于公路测试中，彻底改变了传统数据采集方法的落后状况。

本文着重介绍了航测数据采集、全球定位系统及其数据采集和地图数字化在公路基础数据采集中的应用。

所介绍的三种先进数据采集方法可以有效弥补传统公路数据采集方法的不足，可以满足高速公路管理、控制和设计的需要。

关键词：公路CAD 航测数据采集全球定位系统地图数字化1、引言随着计算机科学技术的快速发展和测量新技术的不断出现，公路勘测设计技术进入了一个以计算机新技术和测量新技术相结合的公路测设现代化新阶段。

测设阶段逐步完善，设计速度显著提高，设计成果更加合理。

公路工程CAD 技术是当前公路测设新技术的重要组成部分。

公路CAD 技术的推广应用，显著提高了公路建设的工作进度和工作质量，有利于实现公路建设项目方案优、投资省、工期短、效益好的总体目标，极大促进了我国公路建设事业的快速发展[1，2]。

公路路线设计中的基础数据主要包括地形、地物和地质等资料，早期的数据采集方法以传统测量为主，即利用经纬仪、水准仪和平板仪等仪器进行现场实测，然而随着公路CAD 系统研究不断深入和应用的日趋普及，对数据采集提出了更高的要求，传统测量手段已经不能满足需要。

在测设新技术不断推出的背景下，一些先进数据采集方法不失时机地应用于公路测试中，彻底改变了传统数据采集方法的落后状况。

目前，公路基础数据采集方法有以下几种：从航测相片上获得数据、利用已有地形图数字化方法、利用全球卫星定位系统(GPS)来采集数据、利用光电测距仪或者全站仪等现代化测量仪器进行地面速测[3,4]。

全国农村公路基础数据和电子地图

附件：全国农村公路基础数据和电子地图补充调查方案中华人民共和国交通运输部二○○九年七月目录第一部分补充调查组织方案一、补充调查对象和范围 (1)二、补充调查的内容 (1)三、补充调查的标准时点 (2)四、补充调查的组织方式 (2)五、补充调查的实施要求 (2)六、补充调查的质量控制 (3)七、补充调查的进度安排 (4)第二部分补充调查技术方案一、调查表格式 (7)居民点基本情况及通达现状调查表 (8)路线调查表 (9)路段调查表 (10)桥梁调查表 (11)隧道调查表 (12)渡口调查表 (13)二、汇总表格式 (15)居民点基本情况及通达现状明细表 (16)路线明细表 (17)路线明细表（续一） (18)路线明细表（续二） (19)路线明细表（续三） (20)居民点基本情况及通达现状汇总表 (21)路线基本情况汇总表 (22)桥梁汇总表 (23)隧道、渡口、涵洞汇总表 (24)三、指标解释及填报说明 (25)（一）数字填报说明 (26)（二）指标解释及填报规定 (26)四、报部补充调查基础数据库和电子地图技术要求 (31)（一）报部补充调查基础数据库技术要求 (32)（二）报部补充调查电子地图技术要求 (43)五、报部补充调查基础数据库和电子地图审核要求 (47)第一部分补充调查组织方案一、补充调查对象和范围本次全国农村公路基础数据和电子地图补充调查（以下简称“补充调查”）的调查范围包括以下两部分内容：（一）经省级交通运输主管部门和民政主管部门共同认定的全国农村公路通达情况专项调查时漏采的乡（镇）、建制村及对应优选通达路线。

我国公路基础设施数字化涉及的内容及关键技术。

我国公路基础设施数字化涉及的内容及关键
技术。

随着信息技术的快速发展，我国公路基础设施数字化已经成为了当下的热门议题。

涉及的内容主要包括路网信息、路况监测、交通管理、服务信息等多个方面，因此需要具备以下关键技术：
1. GIS技术：地理信息系统可以实现公路信息的空间叠加、动态管理和智能分析，提高公路运营的效率和安全。

2. 云计算技术：通过云计算技术，公路信息可以存储在云端，方便实现多端设备同步查看、共享和分析，提升公路管理的效率。

3. 大数据技术：公路基础设施数字化需要海量的公路数据，大数据技术可以实现数据的高速、高效处理和分析，为公路管理决策提供支持。

4. 物联网技术：路况监测和交通管理需要大量的传感器设备，物联网技术可以实现设备间的互联互通和实时数据采集，提高公路管理的响应速度和准确度。

5. 人工智能技术：结合计算机视觉、图像识别等技术，可以实现公路监测和安全事故预警等功能，提高公路运营的智能化水平。

综上所述，公路基础设施数字化需要涉及多个内容和技术，只有整合运用这些技术，才能实现公路管理的高效、智能和安全。

公路基础数据库应用总结汇报材料

公路基础数据库应用一、概念概述公路基础数据库是指基于地理信息系统（GIS）技术，对道路、交通设施及相关信息进行集成、管理和分析的数据库。

它包括公路基础地理信息数据、路网数据、交通流量数据、路况监测数据以及其他相关信息。

公路基础数据库的建设和应用，对于交通规划、道路管理、交通安全以及智慧交通建设等方面具有重要意义。

二、综合评估1. 公路基础数据库的建设公路基础数据库的建设需要收集、整合各类公路基础信息数据，并采用统一的数据标准和加强质量管控。

在此基础上，利用GIS等技术对数据进行空间关联和分析，构建立体化、动态化的公路基础数据库。

建设公路基础数据库，有利于道路资源的综合管理和精细化运营，提高道路使用效率和交通服务质量。

2. 公路基础数据库的应用公路基础数据库的应用涵盖了交通规划、交通建设、交通运营和交通安全等多个领域。

在交通规划中，通过对交通需求、交通流量和环境影响等因素进行综合分析，为道路网络规划和交通组织提供科学依据。

在交通建设中，可以用于路网设计、交通设施选址和施工监控等方面。

在交通运营中，可以实现对交通流量、路况和路标信息的实时监测和动态调整。

在交通安全中，可以用于事故分析、危险路段识别和交通警示等工作。

三、总结与回顾公路基础数据库的应用为公路交通管理和服务水平的提升提供了有力支撑。

它不仅为政府决策、道路建设和交通运营提供了科学决策依据，还为智慧交通和交通安全运营打下了坚实基础。

四、个人观点在智慧交通和数字化社会的大背景下，公路基础数据库的建设和应用具有非常重要的意义。

希望未来能够进一步完善公路基础数据库的内容和功能，实现交通数据的共享和应用，为构建智能交通和美好出行环境做出更大贡献。

总结：通过该文章的撰写，认真探讨了公路基础数据库的建设和应用，对于深入理解和全面认识该主题提供了良好的参考。

未来需要进一步关注公路基础数据库的发展趋势和技术创新，不断完善其在交通管理和服务中的应用效果。

公路基础数据库的建设和应用在当前交通管理和服务中起着至关重要的作用。

公路工程预算定额完整版

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0.2
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0.2
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1.7
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1.6
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150
1.37 1.37 1.34 1.34 1.00 1.20 1.03 8.41
151
0.82 0.82 1.07 1.07 0.80 0.80 0.80 0.82
153
0.41 0.41
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0.80
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391
2.0
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2.0
2.0
5.46 3.50 5.23
2.0
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2.93 1.74 2.79
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0.6
0.6
0.6
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工料机代号
空心墩
10以内 20以内
11
12
索塔
下部 V型墩
高度（m）
30以内 50以内 10以内
13
14
15
构造薄壁墩 Y型墩
10以内 10以内
16
17
墩台帽拱座
18
998
1.81 1.81 2.77 2.77 2.42 1.74 2.73 2.04
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0.004 0.057 0.057 0.067 0.067
11
0.121 0.165 0.146 0.190 0.108 0.108 0.171 0.171
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四川省公路基础数据库

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图2-18 图2-17
保持默认值不变或者根据实际情况修改安装路径单击此按钮单击此按钮
图 2-19
图 2-20
单击此按钮
图 2-21
图 2-22
单击此按钮
图2-23
第五步：注册GIS运行环境安装完毕之后，在Windows开始菜单中选择“所有程序”——“ArcGIS”—— “Software Authorization”（如图2-24所示），将弹出如图2-25所示的窗口，选择窗口的第三项（图2-26）然后单击“下一步”，此时将会出现图2-27所示的窗口。
选择此项目
单击此按钮
第二步：安装“GIS运行环境” 如果系统中没有安装“GIS运行环境”，请单击图2-1中所示窗口中的“2. GIS运行环境”，然后依次按照图2-5~图2-11中的设置完成其安装；否则请直接进入安装的第三步。
选择此项目单击此按钮单击此按钮
图 2-5
图 2-6
选择此项目
保持默认值不变或者根据实际情况修改安装路径（单击Browse按钮修改）
图 3-3
选择背景地图所在文件夹，然后单击“确定”，将会弹出如图3-4所示的窗口，列出所选文件夹中的所有背景图层。在需要打开的图层所后打勾，单击“确定”，
就可以打开所选的背景图层
图 3-4
打开背景地图之后，图层列表会显示在系统主窗口的“图层导航栏”中，如图 3-5所示。
图 3-5
5、关闭背景地图 ⑴ 主要功能关闭已经打开的背景地图。 ⑵ 操作步骤在“内业处理子系统”主窗口上的“系统管理”菜单中选择“关闭背景地图” 将弹出如图3-6所示的窗口。窗口列出了所有目前处于打开状态的背景地图图层，在需要关闭的图层后打勾，单击“确定”，就可以关闭所选中的背景图层。关闭背景地图图层之后，对应图层列表将从系统主窗口的“图层导航栏”中消失。

交通信息基础数据元-第2部分：公路信息基础数据元

前言JT/T 697《交通信息基础数据元》拟分为以下13部分：——第1部分：总则；——第2部分：公路信息基础数据元；——第3部分：港口信息基础数据元；——第4部分：航道信息基础数据元；——第5部分：船舶信息基础数据元；——第6部分：船员信息基础数据元；——第7部分：道路运输信息基础数据元；——第8部分：水路运输信息基础数据元；——第9部分：建设项目信息基础数据元；——第10部分：交通统计信息基础数据元；——第11部分：船舶检验信息基础数据元；——第12部分：船载客货信息基础数据元；——第13部分：收费公路信息基础数据元；本部分分为JT/T 697的第2部分。

本部分由交通部科技教育司提出。

本部分由交通部信息通信及导航标准化技术委员会归口。

本部分主要起草单位：中交水运规划设计院、北京市路政局。

本部分主要起草人：唐箐、马晓峰、侯小明、刘春杰、陈韬、胡国丹、马建南、陈永剑。

本部分适用于交通行业建立公路数据库的技术属性数据、公路管理统计数据和有关信息系统所设计的公路数据的采集、交换与分享。

其他涉及公路相关信息数据项需引用标准的信息系统或文件也可参照本部分执行。

2规范性引用文件下列文件中的条款通过在本部分中引用而成为本部分的条款。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本部分。

公路基础数据

ITD高速公路基础设施数据收集与可视化解决方案说明书

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道路公路工程可研报告基础数据材料

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公路工程基础定额数据测定方法选择及多因素数据差异性研究的开题报告

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公路基础数据库应用 总结汇报材料

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