城市基础地理信息多源空间数据集成模式的探讨
如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成
如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成随着科技的不断发展，地理信息系统（GIS）被广泛应用于各个领域，如城市规划、测绘、环境保护等。
然而，在多源数据融合与集成方面，我们面临着许多挑战。
本文将探讨如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成，并提出一些解决方案。
一、多源数据融合与集成的意义地理信息系统的多源数据融合与集成意味着将来自不同数据源的地理信息数据进行整合，以提供更全面、准确的地理信息。
多源数据融合与集成有以下几个重要意义：1. 提高数据质量：通过多源数据融合与集成，可以弥补单一数据源的不足，提高数据质量和可信度。
2. 增加数据的时空分辨率：不同数据源的时空分辨率各不相同，通过融合与集成，可以提高数据的时空分辨率，使其更适应各种应用场景。
3. 拓宽数据类型：不同数据源包含的地理信息类型不同，通过融合与集成，可以拓宽数据的类型，为决策提供更多维度的信息。
二、多源数据融合与集成的挑战然而，多源数据融合与集成并不容易，面临着以下几个挑战：1. 数据不一致性：不同数据源之间的数据格式、坐标系统、数据精度等存在差异，导致数据不一致性，给融合与集成带来困难。
2. 数据冲突与重复：多源数据可能包含相同地理信息，但表达方式不同，容易造成数据冲突与重复。
3. 数据量巨大：随着数据源的增加，数据量呈指数级增长，数据处理和存储成为一大挑战。
三、多源数据融合与集成的解决方案为了克服上述挑战，我们可以采取以下解决方案：1. 数据预处理：在进行数据融合与集成之前，需要对数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系统统一、去除数据冲突与重复等。
2. 数据质量评估：对数据进行质量评估，识别数据不一致性、错误和缺失，以及数据的准确性和可信度。
3. 数据集成算法：多源数据集成的核心是设计合适的数据集成算法，包括特征提取、数据匹配和数据融合等。
常用的算法有基于规则的集成、基于机器学习的集成等。
4. 数据存储与管理：由于数据量巨大，需要采用分布式计算和存储技术，如云计算和分布式数据库，以提高数据处理和存储效率。
城市基础地理信息数据多源性及多格式转换处理思路研究
理 规 划 与 决 策 者 提 供 各 种 参 考 信 息 的 时 ， 以 关 键 要 素 的 位 置 及 分 布 特 征 的 配 显 示 。 地 理 数 据 划 分 为 图 形 数 据 与 属 性 将 数 据 便 于 在 计 算 机 上 实 现 ， 别 是 在 缺 特 乏融 图 形 和 属 性 于 … 体 的 非 集 成 式ＧＩ 软 Ｓ 件 的 情 况 Ｆ ， 用 社 会 上 现 有 的 图 形 软 利 件 和 关 系 数 据 库 进 行 组 合 连 接 ， 实 现 以 ＧＩ 基 本 功 能 。 Ｓ的 按 照 内容 特 性 及 丰 导 功 能 划 分 ， 将 可 ＧＩ 的 数据 划分 为 ４ ： Ｓ 类 （ ） 理 基 础 信 息 １地 地 理 基 础 信 息 主 要 来 自地 形 图 和 航 空 遥 感 ， 括 水 网 、 通 、 民地 、 政 区 包 交 居 行 划 和 河 流 流 域 界 限 等 ， 作 用 是 为 专 题 其 地 图 图 层 提供 定 位 与 背 景 参 照 。 理 背 景 地 与 专 题 内 容 虽 然 分 离 储 存 ， 它 们 是 空 但 间 相 关 的 ， 多 专 题 内 容 的 分 布 特 征 与 很 地 理 背 景 有 着 明确 的 联 系 。 而 可 以 以 地 因 理 背 景 内 容 为 参 数 来 检 索 与 分 析 评 价 有 关专 题 内容 。 （ ） 字 地 形 模 型（ Ｔ ） 息 ２数 Ｄ Ｍ 信 数 字 地 形 模 型 主 要 来 源 于 地 形 图和 航 空遥感信息 。 Ｄ 如 ＴＭ 以 及 由此 导 出 的其 他 地 形 因子 （ 度 、 向 、 表 切 割 、 元 等 ） 坡 坡 地 坡 ， 并 由于 因子 组 合 以 及 与 资 源 环境 因 素相 匹 配 ， 生 出 更 多分 析 地 形 的 因 素 。 于很 多 派 由 自然 或 社 会 经 济 要 素 的分 布 和 配置 与地 面 高程有着显著关系 ， 因此 ＤＴ 可以 看 作 是 Ｍ 种特殊的地理基础信 息 ， （ ） 源 与 环 境 信 息 ３资 资 源 与 环 境 信 息 主要 来源 于航 空 和 航 天 遥 感 与 调 查 统 计 ， 多 以 专 题 地 图形 式 并 和 地 理 信 息 系 统 连 接 ， 有 来 自科 学 研 究 也 的 分 析 结 果 ， 括 土 地 利 用 现 状 、 壤 侵 包 土 蚀 、 貌 类 型 、 被 类 型 、 林分 布 、 场 分 地 植 森 草 布 和土地资源 。 （ ） 会 经 济信 息 ４社 社 会 经 济 信 息 主 要 来 源 于 政 府 统 计 部 门 、 感 调查 结 果 和 社 会 研 究 结 论 。 遥 例如 人 口 、 口密度 、 民收 入 、 化 程 度 、 人 国 文 土地 占 有量 、 业机械化程度 。 农
测绘技术在地理信息系统中的多源数据融合与集成
测绘技术在地理信息系统中的多源数据融合与集成随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）的应用越来越广泛。
而多源数据融合与集成是GIS中的一个重要问题。
在过去，由于数据采集和处理的限制，GIS系统的数据主要来自于测绘局、遥感影像、地理数据库等单一来源。
然而，在实际应用中，这种数据来源的单一性带来了许多问题，例如数据的完整性、准确性和时效性等。
因此，如何将不同来源、不同格式的数据融合与集成，成为了GIS技术发展中的一个重点课题。
多源数据融合与集成可以说是测绘技术在GIS中的一个综合应用。
它通过将来自于测图、遥感、摄影测量等不同领域的数据进行整合，从而实现更全面、更准确、更实用的GIS系统。
首先，数据融合与集成可以提高GIS系统的精度和分辨率。
不同领域的数据有其各自的优势和特点，融合这些数据可以减小误差，提高最终结果的精度。
其次，多源数据融合与集成可以丰富GIS系统的内容。
通过整合各种数据，从不同角度观察一个地区的信息，可以更全面地了解该地区的自然地理、社会经济等情况。
最后，数据融合与集成还可以提高GIS系统的时效性。
由于不同领域的数据具有不同的更新周期，通过整合这些数据可以及时地获取最新的信息。
在实际的多源数据融合与集成中，测绘技术起到了重要的作用。
测绘技术包括测量、制图和地理信息获取等一系列技术手段，这些技术可以为GIS系统提供必要的基础数据和工具。
首先，测绘技术可以提供高精度的地理坐标和地形信息，使得不同数据能够准确地对应起来。
其次，测绘技术可以提供全球定位系统（GPS）和惯导数据等定位和姿态信息，使得遥感影像等数据能够精确定位。
此外，测绘技术还可以提供各类图形语义信息，例如土地利用类型、建筑物高度等，这些信息对于数据融合和地理分析等工作十分重要。
数据融合与集成在现实中的应用非常广泛。
例如，在城市规划中，各类空间数据可以通过数据融合与集成来评估土地资源的合理利用。
在气象预测中，不同的气象观测数据可以整合起来，提高气象预测的准确性。
如何进行地理信息系统多源数据融合和集成
如何进行地理信息系统多源数据融合和集成地理信息系统（Geographic Information System, GIS）已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
其通过整合空间数据，为决策者提供了全面、准确的地理信息，有助于更好地理解和分析地理现象。
然而，随着信息时代的到来，多源数据的融合和集成成为GIS领域中的一项重要课题。
本文将探讨如何进行地理信息系统多源数据融合和集成，并介绍其中的困难和挑战。
一、融合和集成的概念融合是指将来自不同数据源的地理信息进行整合，以形成一个更全面、准确的地理信息数据库。
这些数据源可以来自卫星遥感、航空摄影、地面测量、社交媒体等不同渠道。
融合的目的是将这些数据进行无缝结合，使其能够相互关联，提供更全面的信息，为终端用户提供更好的决策支持。
集成是指将不同数据源的地理信息进行统一管理和处理，使其能够共同工作，并形成一个整体。
集成的目的是解决多样化数据格式、数据结构和数据质量的问题，提高数据的可用性和准确性。
通过数据集成，可以实现数据的快速检索、共享和更新，以提高数据管理的效率和便捷性。
二、多源数据融合和集成的挑战在进行多源数据融合和集成时，面临着一系列的困难和挑战。
首先，不同数据源之间存在着格式和结构上的差异。
不同的数据源使用不同的数据格式和结构，导致数据集成过程中需要进行数据格式和结构的转换，增加了工作的复杂性。
其次，多源数据的质量不一致也是一个问题。
不同数据源采集数据的方法不同，数据质量也存在差异。
一些数据源可能受到噪声、误差或不确定性的影响，这就需要进行数据质量的评估和处理，以确保融合和集成后的数据质量可靠。
此外，数据融合和集成还面临着数据隐私和安全性的挑战。
在多源数据融合和集成过程中，需要对数据进行共享和存储，这可能涉及到个人隐私和商业机密。
如何保护数据的隐私和安全成为一个重要的问题。
三、多源数据融合和集成的方法为了克服上述挑战，可以采用一些方法来进行地理信息系统多源数据的融合和集成。
地理信息系统在测绘技术中的多源数据融合与空间数据整合方法
地理信息系统在测绘技术中的多源数据融合与空间数据整合方法地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）在测绘技术中扮演着重要的角色，通过多源数据融合和空间数据整合方法，使得测绘工作更加高效和精确。
本文将探讨GIS在数据融合和空间数据整合方面的应用。
一、多源数据融合多源数据融合是指将来自不同来源的空间数据整合在一起，形成一个完整的地理信息系统。
在测绘领域中，常见的数据来源有卫星遥感影像、地面测量数据、气象数据等。
这些数据源产生的数据格式、分辨率、坐标系等都存在差异，需要通过多源数据融合的方法进行统一处理。
在多源数据融合方面，GIS技术能够对不同格式的数据进行转换和处理。
例如，通过对卫星遥感影像进行几何校正和辐射校正，将其转换为可用于测绘的高精度地图数据。
此外，GIS还可以利用遥感影像和地面测量数据进行图像融合，提高地图的精度和质量。
二、空间数据整合空间数据整合是指将不同时间、不同地点的空间数据整合在一起，形成一个连续和准确的地理信息系统。
在测绘工作中，不同的测量任务往往需要在不同时间进行，且测量点的分布也可能存在差异。
通过空间数据整合，可以将这些离散的数据整合成一个连续的空间数据集。
在空间数据整合方面，GIS技术能够对不同时间和地点的数据进行匹配和补全。
例如，通过地面测量数据和卫星遥感影像数据的对比，可以在地图上标注出不同时期的地貌变化，帮助分析地质灾害的发生和演变规律。
此外，GIS还可以通过对空间数据进行插值和外推，推算出未测量点的数值，提高地图的完整性和准确性。
三、GIS在测绘中的应用案例1. 灾害风险评估：通过整合地形数据、气象数据和地质数据等，利用GIS技术进行灾害风险评估。
根据分析结果，制定合理的灾害防治措施，降低灾害发生的概率和影响范围。
2. 城市规划与交通管理：通过整合人口数据、用地数据和交通数据等，利用GIS技术进行城市规划和交通管理。
可以分析人口密度、用地利用率和交通流量等指标，为城市规划和交通规划提供科学依据。
如何进行地理信息的多源数据融合与整合
如何进行地理信息的多源数据融合与整合地理信息的多源数据融合与整合随着信息技术的发展和应用范围的扩大，地理信息的重要性不断凸显出来。
地理信息是指与地理地貌相关的各种数据，包括地图、遥感图像、地理标注等等。
这些数据源的丰富性和多样性，为我们提供了深入了解地球表面特征和人类活动的机会。
然而，由于这些数据源的分散和异构性，如何进行地理信息的多源数据融合与整合成为了一个重要的问题。
首先，要实现地理信息的多源数据融合与整合，需要解决的一个关键问题是数据的质量问题。
不同的数据源可能存在质量上的差异，例如地图数据可能存在误差，而遥感图像可能受到云层遮挡等因素的影响。
因此，在进行数据融合与整合时，需要对不同数据源的质量进行评估和调整。
这可以通过建立质量评估指标和算法来实现，确保融合与整合后的数据的质量可靠。
其次，地理信息的多源数据融合与整合需要考虑数据的时空特性。
地理信息具有时空关联性，不同数据源的时空分辨率和时间覆盖范围可能存在差异。
因此，在进行数据融合与整合时，需要考虑不同数据源的时空特性，并进行相应的处理。
例如，可以通过插值和空间推理等方法来填充数据间的空缺和缝隙，以实现数据的时空一致性。
同时，地理信息的多源数据融合与整合还需要考虑数据的语义相似性。
地理信息往往包含着丰富的语义信息，例如道路、建筑物、水体等等。
不同数据源的语义描述可能存在差异，因此在进行数据融合与整合时，需要进行语义匹配和映射。
这可以通过构建语义模型和利用自然语言处理等技术来实现，以确保融合与整合后的数据具有一致的语义表达。
另外，地理信息的多源数据融合与整合还需要充分考虑数据的隐私与安全问题。
地理信息的数据通常包含着个人的隐私信息和商业机密等敏感信息。
因此，在进行数据融合与整合时，需要采取相应的措施来保护数据的隐私与安全。
这可以通过数据加密、访问控制和安全协议等手段来实现，以保证数据的安全性和可控性。
综上所述，地理信息的多源数据融合与整合是一个复杂而重要的问题。
使用数据融合技术进行多源地理信息整合与分析的方法与步骤
使用数据融合技术进行多源地理信息整合与分析的方法与步骤随着现代科技的飞速发展，人们对地理信息的需求也日益增长。
然而，地理信息往往以多源、多格式、多尺度的形式存在，给地理信息整合与分析带来了一定的挑战。
数据融合技术应运而生，它能够将不同数据源的地理信息进行整合，提供更全面、准确的分析结果。
本文将介绍使用数据融合技术进行多源地理信息整合与分析的方法与步骤。
数据融合技术是指将来自不同数据源、不同传感器、不同分辨率的地理信息融合在一起，形成一幅整体的地理信息图。
它可以通过对不同数据源的信息进行融合、比对、匹配等处理，进而提供更详尽、更全面的地理信息。
下面将介绍具体的方法与步骤。
1. 数据采集与处理数据采集是整合与分析的第一步，它涉及到多种数据源的选择与获取。
在进行地理信息整合与分析时，常用的数据源包括卫星遥感数据、地面观测数据、地理数据库、社交媒体数据等。
这些数据源提供了丰富的地理信息，但由于其不同的数据格式、分辨率等特点，需要进行预处理。
数据预处理主要包括数据清洗、数据格式转换、数据增强等步骤。
数据清洗是指对数据进行筛选，剔除异常值，保证数据的质量；数据格式转换将不同数据源的数据转换为统一的格式，以方便后续的处理与分析；数据增强则是通过图像处理算法对图像进行增加信息量的处理，例如图像增强、图像融合等。
2. 数据融合与配准数据融合是将来自不同数据源的地理信息整合在一起，形成一幅整体的地理信息图。
在进行数据融合之前，需要先进行配准处理，将不同数据源的地理信息对准。
配准是通过比对不同数据源的地理信息，寻找它们之间的联系与相似性，然后进行坐标变换，使它们在同一坐标系下对应。
数据融合主要有像素级融合和特征级融合两种方法。
像素级融合是将不同数据源的地理信息按像素进行融合，生成融合后的图像；特征级融合是将不同数据源的地理信息按特征进行融合，将它们的特征提取出来，形成一个综合的特征表示。
3. 数据分析与应用数据融合之后，可以进行地理信息的分析与应用。
如何利用多源数据进行地理信息系统综合分析
如何利用多源数据进行地理信息系统综合分析地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种集成地理数据采集、存储、管理、处理、分析和展示功能于一体的工具。
它能够帮助我们更好地理解和利用地理空间信息，为决策提供科学依据。
而多源数据的应用则进一步丰富和提升了GIS的分析能力。
本文将讨论如何有效利用多源数据进行GIS综合分析，以解决现实生活中的问题。
一、多源数据的概念及类型多源数据是指从不同数据源中获取的地理、社会和环境等多种类型的数据。
这些数据可以来自卫星遥感、地面观测、人工统计和社交网络等各种渠道。
不同源头的数据在内容和形式上会有所差异，例如分辨率、时间粒度、数据格式等。
合理整合和利用这些数据是进行GIS综合分析的前提和关键。
二、预处理与数据清洗在进行GIS综合分析之前，我们需要先进行预处理和数据清洗。
这是因为不同数据源的数据质量和格式都存在差异，可能包含有噪音、缺失、冗余等问题。
预处理的主要步骤包括数据整合、去重、填补缺失值、纠正偏差等。
通过清洗和预处理，我们能够获得可靠、准确的数据，为后续的分析建模打下基础。
三、数据融合与整合数据融合与整合是将多源数据相互关联和融合的过程。
融合可以在不同的层次和粒度上进行，例如空间融合、属性融合、时间融合等。
在融合过程中，我们可以利用各种算法和方法，如加权平均法、插值法、遥感影像融合算法等。
通过数据融合与整合，我们可以得到综合性的数据，丰富了数据的维度和含义。
四、空间分析与模型构建空间分析是GIS的核心功能之一，它可以通过对地理数据进行空间关系、邻近性和聚集性等分析，来提取空间特征和模式。
而模型构建则是根据问题需求和数据特征，通过建立数学模型来解决实际问题。
在进行空间分析和模型构建时，多源数据的综合利用能够为模型提供更准确、全面的输入，提高结果的可信度和预测能力。
五、应用案例以下通过一个应用案例，来具体展示如何利用多源数据进行GIS综合分析。
城市规划与地理信息系统的集成研究
城市规划与地理信息系统的集成研究简介：随着城市化进程的不断加速，城市规划与地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）的集成研究变得愈发重要。
本文将探讨城市规划与GIS的融合如何有效地支持城市发展和管理。
首先，文章将介绍城市规划和GIS的主要概念。
接着，重点论述城市规划与GIS的集成在城市发展、规划设计和基础设施管理等方面的应用。
最后，本文将探讨城市规划与GIS集成面临的挑战和未来发展趋势。
一、城市规划和地理信息系统（GIS）的概述城市规划是通过设计和组织城市来实现其发展目标的过程。
它包括土地使用、社会经济、交通运输、环境保护和基础设施等方面的规划。
GIS是一种整合地理空间数据、分析和展示的技术系统。
它能够有效地整合各种数据，提供准确的地理空间信息，帮助决策者进行城市发展和管理。
二、城市规划与GIS的集成在城市发展中的应用1. 城市用地规划： GIS可用于收集和分析城市用地数据，帮助规划师确定最佳土地用途。
通过综合考虑人口、建筑密度、交通状况和环境因素等，GIS可以帮助规划师合理规划城市用地，提高城市的可持续发展性。
2. 城市交通规划： GIS可以整合各类交通数据，如道路网络、交通量和公共交通线路等，为城市交通规划提供决策支持。
通过分析交通流量和拥堵情况，GIS可以帮助规划师优化道路网络、改善交通状况，提高城市交通效率和安全性。
3. 基础设施管理： GIS可以集成城市基础设施数据，如供水、供电、排水和垃圾处理等。
通过实时监测和分析这些数据，GIS可以帮助城市管理者及时发现和解决基础设施问题，提高城市的运行效率和可持续发展水平。
三、城市规划与GIS的集成在规划设计中的应用1. 建筑设计： GIS可以提供详细的地理信息，如土壤类型、地形、气候等，帮助建筑设计师选择最佳的建筑位置和方案。
此外，通过与规划数据整合，如用地规划和交通规划，GIS还可以提供全面的城市环境信息，指导建筑设计的可持续性和适应性。
城市基础地理空间信息数据集成模式研究
城 市基 础 地 理 空 间信 息 数 据 集 成 模 式研 究
江 俊 福
摘 要 ： 对地 理 信 息 系 统数 据 资 源 量 大 ， 储 的数 据 格 式 不 同等 问题 导致 的 空 间数 据 多 源 性 ， 针 存 数据 综 合 利 用 及 数 据 共
Байду номын сангаас
享等不便 ， 对地理信 息应用平 台构 建 中空间数据 的异源性集成进行 了探讨 ， 以期提高各种地理信 息数据 的集成 应用 。
关 键 词 ： 理 信 息 系 统 ， 据 源 ， 据 集 成 ， 用 地 数 数 应 中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ
经建立 。越来越 多的行业 介入 到地 理信息 系统 中， 建立 了具 有行
随着地 理信 息应 用的广泛和深入 ， 大批应用地 理信息 系统 已 护 更新 的空间信息系统 。 月前 ， 国大多数城市依 托城市勘测部 门建 立了有 自己特色 全
维普资讯
第 ３ ４卷 第 ２ ９期
２００ ８年 １０月
山 西 建 筑
Ｓ ＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ ＴＥＣ ＴＵＲＥ
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浅析多源空间数据的集成
浅析多源空间数据的集成文/北京市信息资源管理中心田鹏多源空间数据共生问题自地理信息系统（GIS）产生以来一直存在，多源信息的集成和融合是地球信息科学领域的一大热点问题。
它的意义和必要性与地球信息本身的特征、采集手段特征、信息处理平台或系统的特点紧密相联，它的应用和集成备受关注。
何谓多源空间数据集成地理信息系统（GIS）自产生以来，得到了飞速的发展，各种软件平台应运而生，形成了百家争鸣、百花齐放的局面，如美国MapInfo Corporation的MapInfo软件、ESRI公司的Arc/Info软件、Geostar、MapGIS等等。
但同时，一开始就孕育的多源数据共生问题也一直存在。
多源空间数据有广义和狭义之分。
广义上讲，多源空间数据可以包括多数据来源、多数据格式、多时空数据、多比例尺（多精度）、多语义性几个层次。
狭义上讲，多源空间数据主要是指数据格式的多种样式，包括不同数据源的不同格式及不同数据结构导致的数据存储格式的差异。
本文涉及的是狭义上的多源空间数据。
当然，多源空间数据的侧重点不同，所用的集成方法以及所涉及的理论也会有差异。
比如，遥感数据与GIS的集成、多源遥感影像的融合、GIS中多格式数据的集成、分幅意义上的集成、基于具体的应用等等。
本文所涉及的多源空间数据的集成是对数据形式特征(如格式、单位、分辨率、精度等)和内部特征(特征、属性、内容等)作全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作，其目的是形成充分兼容的数据库。
理论溯源多源信息的集成和融合是地球信息科学领域的一大热点问题。
它的意义和必要性与地球信息本身的特征、采集手段特征、信息处理平台或系统的特点这三方面紧密相联。
然而现实中，一方面是丰富的不同格式的海量数据；另一方面是人们对数据的需求不能满足。
现在也提出了一些相关理论进行不同格式的数据转换，但是转换的过程复杂，耗费时间和人力资源，并且容易丢失信息。
从数据共享意义上来讲也需要进行数据集成的研究，而且GIS应用需要集成多种数据源以及不同格式的数据才能完成。
城市基础地理信息数据多源性及多格式转换处理思路研究
城市基础地理信息数据多源性及多格式转换处理思路研究摘要:本文基于笔者多年从事城市基础地理信息数据处理的相关研究经验,以城市地理信息系统多源性为研究对象,深度探讨了城市多源数据的概念范畴和多格式转换思路,以AUTOCAD数据到SHAPEFILE数据格式转换为例,探讨了多源数据的数据转换思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,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。
关键词:城市地理信息系统多源数据数据处理矢量栅格1 地理数据的数据范畴GIS所含的数据均与地理空间(位置)有关系,以地理坐标的形式在地表进行定位,是一种地理参考(geo-referenced)数据。
按其表达形式与内容性质的不同,GIS中所包含的数据可划分如下:按表达形式可划分为空间数据和非空间数据两种基本数据类型。
空间数据或称图形数据,可分为几何数据和关系数据两种。
几何数据是描述地理实体本身的位置和形状大小的度量信息,其表达手段是坐标值.用数字形式表示空间实体,要选择合适的空间目标类型。
从几何角度可把空间目标分为点状、线状与面状三种基本类型。
(1)点状(0维)目标——在空间有确定位置,但没有长度和面积的目标,例如孤立的点(标定一个几何位置)、拓扑焦点或端点。
(2)线状(1维)目标——在空间有确定位置,并具有长度的目标,其端点由两个点状目标确定。
(3)面状(2维)目标——在空间有确定位置,并具有长度和面积的目标,它由若干个线状目标界定。
点状、面状、线状目标之间有严格的拓扑(邻接、关联与包含等)关系。
0维目标只能是孤立的点、1维目标的交点或I维目标的端点;p 非空间数据也称属性数据,是各个地理单元中的社会、经济或其他专题数据。
属性数据是GIS主要处理的对象,是对地理实体更广泛、更深刻的描述。
其表达手段是字符串或统计数值。
属性数据是对空间数据(图形数据)的强有力的补充。
属性数据在GIS中占很大比重,专业人员利用它可以在地图图形基础上方便的进行信息综合与深层次的专题分析。
如何进行地理信息系统的数据融合与集成
如何进行地理信息系统的数据融合与集成地理信息系统（GIS）的数据融合与集成是一种重要的数据整合技术，它可以将来自不同来源的地理数据进行整合和利用。
这篇文章将探讨如何进行地理信息系统的数据融合与集成。
一、引言在现代社会的快速发展和信息化进程中，地理信息系统的应用越来越广泛。
然而，不同地理数据源之间的不兼容性和多样性给GIS数据的整合与利用带来了困难。
为了解决这一问题，数据融合与集成成为了一个重要的研究方向。
二、数据融合与集成的概念数据融合与集成是指将来自不同数据源的地理数据进行整合和利用的过程。
这些数据源可以包括传感器、卫星图像、大气环境数据等。
数据融合与集成旨在消除数据之间的差异，达到数据的一致性和可用性。
三、数据融合与集成的挑战在进行地理信息系统的数据融合与集成时，我们面临着一些挑战。
首先，数据来自不同的来源，这意味着它们的格式、结构和精度都可能不同。
如何将这些不同来源的数据整合到一个统一的平台上是一个难题。
其次，数据的质量问题也是一个关键因素。
不同数据源的质量可能有所不同，有些数据可能存在误差或不完整。
如何评估和处理这些质量问题是需要考虑的。
另外，数据的重复和冗余是数据融合与集成中的另一个挑战。
由于数据来源的多样性，可能存在相同或相似的数据。
如何在整合过程中去除重复和冗余数据是需要解决的问题。
四、数据融合与集成的方法为了解决上述挑战，我们可以采用以下方法进行地理信息系统的数据融合与集成。
首先，我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据规范化等步骤，可以提高数据的质量和一致性。
其次，我们可以采用数据转换和映射的方法，将不同数据源的数据转换为统一的数据格式和坐标系统。
这样可以实现不同数据的互操作性。
另外，我们可以利用数据匹配和合并的方法消除重复和冗余数据。
通过数据匹配算法，我们可以找到相同或相似的数据，并将其合并为一条记录。
此外，我们还可以利用数据挖掘和机器学习的技术，从大量的地理数据中提取有用的信息和模式。
城市地理信息集成应用技术探讨
城市地理信息集成应用技术探讨摘要：随着可视化GIS技术的发展，城市多源地理信息集成成为其重要的技术手段。
把地理信息集成理论与虚拟现实技术、移动测量技术及360度全景技术有效的结合在一起，就可以形成一套全新的地理信息管理系统。
该技术突破传统的二维地图显示，为城市的规划、宣传、设施管理、实时响应等都提供的新的解决思路和办法，也极大的方便了人们的生活。
本文主要根据多源地理信息集成技术，对其在应用过程中的设计思路等进行简要的分析和介绍。
关键词：地理信息集成；三维；集成系统；应用Abstract: with the development of visual GIS technology, the city more source geographic information integration has become an important means of technology. The geographical information integration theory and virtual reality technology, mobile measurement technology and 360 degree panoramic technology effectively unifies in together, can form a set of new geographic information management system. The breakthrough of the traditional 2-d maps show that, for the city planning, promotion, and facilities management, real-time response and so on all of the solution and provide new way, also great convenience in people’s lives. In this paper, according to many sources geographic information integration technology, the application in the process of the design method of the brief introduction and analysis.Keywords: geographic information integration; 3 d;Integrated system; application科学技术的不断进步也给GIS行业带来了发展的机遇，现代城市的发展已经离不开地理信息系统，地理信息系统已经成为目前信息技术发展的一个新的方向，是信息系统的重要组成部分。
如何进行城市地理信息系统的建设与数据整合
如何进行城市地理信息系统的建设与数据整合城市地理信息系统的建设与数据整合近年来，随着城市化进程的加快，城市规模和人口数量不断增加，城市管理面临的挑战也日益严峻。
在这个背景下，城市地理信息系统（Urban Geographical Information System，简称UGIS）的建设和数据整合变得尤为重要。
本文将探讨如何进行城市地理信息系统的建设与数据整合，以提高城市管理的精准性和效率。
1. 理解城市地理信息系统城市地理信息系统是一种综合利用多源空间数据和地理信息技术，对城市进行空间数据管理、空间分析和决策支持的系统。
它包括了地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）、遥感、全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）等技术，能够对城市内各项事务进行全面而准确的分析。
2. 建设城市地理信息系统的步骤城市地理信息系统的建设需要经过一系列步骤，包括系统需求分析、数据采集、数据处理与整合、系统设计与搭建、系统优化与调试等。
首先，进行系统需求分析。
这一步骤需要确立系统的功能需求，明确系统要解决的问题和提供的服务。
例如，要分析交通拥堵状况、规划城市道路和公共设施、应对自然灾害等。
其次，进行数据采集。
数据采集是城市地理信息系统建设的关键步骤，需要获取大量的地理空间数据，包括地形地貌数据、交通数据、人口数据、经济数据等。
数据的采集方式可以是现场采集、网络下载或从相关政府部门获取。
然后，进行数据处理与整合。
在这一步骤中，需要将采集到的各种数据进行处理和整合，以适应系统的需求。
这涉及到数据清理、数据转换、数据融合等过程，以确保数据的准确性和一致性。
接着，进行系统设计与搭建。
在这一步骤中，需要确定系统的架构、数据库结构和界面设计，以保证系统的可用性和易用性。
同时，还需要进行系统的软硬件环境搭建，确保系统能够高效运行。
最后，进行系统优化与调试。
互联网地图服务平台中的多源地理数据集成与融合
互联网地图服务平台中的多源地理数据集成与融合随着互联网的发展，互联网地图服务平台已成为人们获取地理信息的重要途径，而多源地理数据的集成与融合则是构建这些平台的核心。
本文将从多源地理数据的定义、集成与融合的重要性以及相关的技术方法三个方面，来探讨互联网地图服务平台中多源地理数据的集成与融合的问题。
首先，多源地理数据是指从多个不同来源获取的地理数据，这些数据具有不同的格式、结构和表示方法。
多源地理数据的集成与融合可以将来自不同数据源的地理数据进行整合，形成更完整、更准确的地理信息。
在互联网地图服务平台中，多源地理数据的集成与融合能够使用户获得更全面、多样化的地理信息，提高用户对地理环境的了解和决策的准确性。
其次，多源地理数据集成与融合对互联网地图服务平台至关重要。
首先，由于地理数据存在多样性与复杂性，单一数据源无法满足互联网地图服务平台的需求。
通过多源地理数据的集成与融合，可以整合各个数据源的优势，提供更全面、全局的地理信息服务。
其次，互联网地图服务平台的用户覆盖面广泛，涉及不同行业和领域，需要适应不同需求。
通过多源地理数据的集成与融合，可以为不同用户提供个性化的地理信息服务。
最后，多源地理数据的集成与融合还可以提高地理信息的准确度和精度，提供更可靠的决策支持。
在互联网地图服务平台中，实现多源地理数据的集成与融合需要借助各种技术方法。
其中，地理数据的格式标准化是关键步骤之一。
由于不同数据源的地理数据可能采用不同的格式和标准，格式标准化能够使这些数据能够相互融合和交互。
此外，地理数据需要进行空间参考一致性处理，以确保数据之间的地理位置一致。
这需要在各个数据源间进行空间转换和坐标系统处理等操作。
另外，数据的语义和结构化的处理也是集成与融合的关键。
通过对多源地理数据的语义信息进行提取和转换，可以使数据之间的联系和相互关联得到更好的表达。
此外，还有一些技术方法可以用于互联网地图服务平台中的多源地理数据集成与融合。
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的多源数据融合与分析
地理信息技术专业中常见问题解析地理信息系统的多源数据融合与分析地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种通过采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。
在地理信息技术专业中，GIS的多源数据融合与分析是一个常见的问题。
本文将以解析该问题为主题，探讨多源数据融合与分析在地理信息系统中的应用。
一、数据融合与分析的概念数据融合是指将来自不同数据源的地理信息数据整合为一个统一的数据集，以提高数据质量、完整性和准确性。
而数据分析则是基于融合后的数据进行深入的研究和应用，以挖掘数据背后的规律和趋势。
二、多源数据融合的挑战多源数据融合在地理信息系统中面临着多个挑战。
首先，不同数据源之间存在数据格式和结构的差异，需要进行数据转换和标准化；其次，数据源的质量和精度不同，需要对数据进行质量评估和处理；此外，数据量庞大，对计算能力和存储能力有较高的要求。
三、常见的多源数据融合技术在地理信息系统中，常见的多源数据融合技术包括以下几种：1. 空间数据融合：将不同数据源的空间数据进行组合，实现空间位置的一致性和完整性。
2. 属性数据融合：将不同数据源的属性数据进行整合，保留主要特征并消除重复。
3. 时间数据融合：将不同时间段的数据进行整合，实现时间序列的分析和挖掘。
4. 分辨率数据融合：将不同分辨率的数据进行整合，实现空间信息的多尺度表示和分析。
四、多源数据分析的方法在多源数据融合后，可以采用以下方法进行数据分析：1. 空间分析：通过对融合后的数据进行空间关系、空间模式、空间聚类等分析，揭示地理现象的分布和规律。
2. 属性分析：对融合后的属性数据进行统计、建模和预测，探索属性之间的关系和趋势。
3. 空间属性一体化分析：将空间数据和属性数据融合起来进行一体化的分析，揭示地理现象的内在机制。
五、多源数据融合与分析的应用领域多源数据融合与分析在地理信息技术专业中有广泛的应用。
城市多源地理信息的综合管理与利用
城市多源地理信息的综合管理与利用随着信息技术的不断发展，城市的信息资源也逐渐丰富起来，其中包含了许多地理信息。
地理信息包括了城市的地理位置、地形地貌、交通路网、建筑结构、环境资源等各种空间信息，这些信息极大地影响了城市的规划、发展和管理。
对于城市来说，管理和利用这些地理信息是十分重要的。
本文将探讨城市多源地理信息的综合管理与利用。
一、城市多源地理信息的数据来源城市多源地理信息的数据来源主要包括了监测设备、传感器、航拍遥感、人工智能等多种技术手段。
各种手段获取的地理信息数据具有不同的特点和优势。
监测设备主要指的是自然环境监测设备，例如地震、气象等传感器。
这些设备可以实时获取地理信息，对城市的突发事件做出快速反应，提供及时的决策依据。
然而这些设备也有一定的局限性，例如使用寿命不长、需要维护等问题。
另一方面，航拍遥感技术可以通过航拍卫星、无人机等方式，对城市进行测绘，获取大范围实时地理信息。
这些数据可以对城市的规划与管理提供有力的支持。
但对于高分辨率影像数据的处理，需要较高的技术选择。
人工智能技术可以通过对传感器、卫星高光谱等数据的处理，实现地理信息的分类、分割、识别等功能。
这些独特的数据特征可以为城市规划提供更为优质、全面的支持，方便城市管理员们更好地控制城市发展。
以上各种数据来源，都能够收集到城市的地理信息，为城市规划与管理提供相应的支持。
综合利用这些信息，可以制定有利于城市发展的发展方案，并为城市管理者提供科学的决策依据。
二、城市多源地理信息的数据融合和建模城市多源地理信息的数据融合是指将不同数据来源的地理信息整合在一起，形成城市地理信息的系统化、集成化的整体。
通过数据融合，能够消除各个来源数据的噪声和冗余，提高数据质量和准确性；同时可以简化数据处理过程，提高数据处理效率，提高决策的可信度。
城市多源地理信息的数据建模，是将融合后的地理信息建立模型，在二维或三维空间中展示城市的地理特征和信息。
不同于一般统计学、数学或经济学的模型，地理信息模型以空间为核心，同时涉及地理位置、时空因素等因素。
地籍可视化中的多源数据融合与集成技术研究
地籍可视化中的多源数据融合与集成技术研究地籍可视化在土地管理和规划中起着重要的作用，可以通过可视化的方式直观地展示土地的属性和空间信息。
然而，地籍数据往往来自于不同的数据源，其格式和结构各不相同，因此需要进行多源数据融合与集成，以确保地籍可视化的准确性和完整性。
多源数据融合与集成是将来自不同数据源的数据信息整合到一个统一的数据模型中的过程。
在地籍可视化中，不同数据源可能包括土地测绘数据、地理信息系统数据、遥感数据等。
这些数据通常以不同的格式、结构和坐标系统存储，因此需要将其转换为统一的数据模型。
首先，对于多源地籍数据的融合，我们需要考虑数据的精度和准确性。
每个数据源可能使用不同的测量方法和技术，导致数据的精度有所差异。
因此，在数据融合过程中，需要进行数据质量的评估和校正。
通过对比不同数据源的重叠区域，可以进行数据一致性的检验和误差修正。
其次，多源地籍数据的集成需要解决数据的格式和结构问题。
不同数据源可能使用不同的数据格式和结构，比如数据库、文件系统、XML等。
为了将这些数据整合到一个统一的数据模型中，需要进行数据格式的转换和结构的调整。
这可以通过数据转换工具和算法来实现，使得不同数据源之间可以进行无缝的数据交互和融合。
此外，多源地籍数据的集成还需要解决坐标系统的统一问题。
不同数据源可能采用不同的坐标系统和投影方式，这会导致地籍数据之间的空间不匹配。
为了解决这个问题，可以使用地理坐标转换工具和转换算法，将不同坐标系统下的地籍数据转换为统一的坐标系统，以确保地籍可视化的空间一致性。
最后，多源地籍数据的融合与集成还需要考虑数据的时效性。
地籍数据往往是动态更新的，需要及时反映土地的变化情况。
因此，在数据融合与集成过程中，需要考虑数据的更新频率和实时性。
可以通过自动化的数据获取和更新机制，定期获取和更新地籍数据，以保证数据的时效性。
综上所述，地籍可视化中的多源数据融合与集成技术是实现地籍可视化的重要环节。
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城市基础地理信息多源空间数据集成模式的探讨聂运菊,赵吉先,邹 莉Ξ(东华理工学院测量系,江西 抚州 344000)[摘 要] 地理信息系统的迅速发展和广泛应用积累了大量数据资源,它们存储的数据格式互不相同,这导致了空间数据多源性的产生,给数据综合利用和数据共享带来不便。
本文探讨了多源空间数据的现状及类型,指出多源空间数据集成的迫切性并展望了多源数据集成的发展方向。
[关键词] 地理信息系统;多源空间数据;数据集成[中图分类号] P208 [文献标识码] A [文章编号] 100723000(2003)0120012202 11多源空间数据的现状随着地理信息系统(GIS)的广泛应用,积累了大量GIS数据资源。
由于使用了不同的GIS软件,这些数据分别存储为不同的数据格式和结构。
为了更好地综合利用这些数据,通常的做法是通过GIS软件交换格式进行数据转换,然而转换过程极其复杂。
例如宁波市测绘院,现存四个系统:AutoC AD ----外业数据采集主流产品的最后格式及出图系统;Microstation----数据入库前的编辑及整合系统和出图系统,也是扫描矢量化工具;Mapin fo----建设电子的规管2000二次开发平台,作为解决规划管理问题的系统;ARC/I N2 FO----基础地理信息系统的二次开发平台。
由于各系统都有各自的优势,但哪个系统也不能全面地解决它们的问题,所以哪个也不能放弃,同时,其基础地理空间数据在四个系统中是不能共享的,而是分别存放,每次更新数据,都必须同时更新四个系统。
其数据更新的流程可能是这样的:外业测绘—更新C AD—更新Microsta2 tion—更新Mapin fo库—更新ARC/I NFO库。
由此可以看到,数据更新对他们来说是一件多么令人头痛的事情。
如果数据需要不断更新,为保证不同系统之间数据的一致性,需要频繁地进行数据格式转换。
2.多源空间数据的类型对于中小城市来说,一般具有什么样的数据呢?根据调查统计,大致有如下一些类型:211 从表现方式上看有:1)图形数据:包括地形图、平面图、规划图、点之记、结构图、影像图等:2)文字数据(非图形数据):包括描述性文字、各种统计报表、与地理实体相关的属性数据、声音等;212 从数据载体(存在方式)角度来看有:1)传统的纸质图形、表格、文档等;2)计算机文件形式存放的各种格式图形、表格、文档:3)磁带、光盘存储的录音、录像等。
如何将以上所述的数据源及其所表达的信息快速、准确、高质量地建立数据库并有效地管理起来,是城市GIS面临的最为艰巨的任务。
在各种数据源的建库过程中最困难、工作量最大的是基础图形信息的入库,众所周知,一方面,我国虽有国家标准,但事实上各种数据源,尤其是图形数据,各地各部门并未按国家标准执21・北京测绘・ 2003年第1期Ξ[收稿日期] 2002210218行,即使是九十年代至今天,数字化测图技术走向成熟和普及的情况下,仍然如此。
我们所熟悉的数字矢量图形文件格式有Au2 toC AD的dwg、Microstation的dgn、MapIn fo的mif、Arc/In fo的E00、国标的VCT文本格式、EPS的cor/not和mdb、Map G is等是我国具有代表性的图形数据格式,其中AutoC AD的dwg占据的市场份额最多,约为85%。
另一方面,我国对GIS技术还没有统一的标准,也是各自为政,按自己的理解和应用要求进行数据库和应用模型的设计。
第三,从图形中获取信息并入库这一过程是带有人工智能的色彩,增加了图形处理的难度。
因此,对GIS应用部门和开发商来说,数据入库是个令人头疼的问题。
如果放弃原有数据,重新数字化直接建库,时间和经费都不允许。
由于地理信息系统的图形数据格式各异,给信息共享带来了极大的不便,解决多格式数据源集成一直是近年来GIS应用系统开发中需要解决的重要问题。
3.多源空间数据集成的迫切性随着Internet网络的飞速发展和普及,信息共享已经成为一种必然的趋势。
地理信息也不例外,随着信息技术以及GIS自身的发展,GIS已经从纯粹地学技术系统的圈子跳了出来,正和IT行业完全融合,人们对空间信息的需求也越来越多。
GIS要进一步发展,必须完全融入大型MIS (管理信息系统)中。
美国副总统戈尔于1998年1月21日提出了数字地球的概念,从这之后,与“数字地球”相关相似的概念层出不穷。
数字城市、数字区域、数字国家等概念正如火如荼地被炒遍全中国,数字化管理城市已被认为是一个城市是否现代化的标志之一,也是城市政府部门是否开放、管理是否跟上时代步伐的判断标准之一。
然而地理信息要真正实现共享,必须解决地理信息数据多格式、多数据库集成等瓶颈问题。
随着技术发展,GIS已经逐步走向完全以纯关系数据存储和管理空间数据的发展道路,这为GIS 完全和MIS无缝集成迈出了重要的一步。
但因为GIS处理的数据对象是空间对象,有很强的时空特性,获取数据的手段也复杂多样,这就形成多种格式的原始数据,再加上GIS应用系统很长一段时间都处于以具体项目为中心的孤立发展状态中,很多GIS软件都有自己的数据格式,这使得GIS的数据共享问题变得尤为突出。
4.多源空间数据集成的展望411 关系数据库的应用将空间数据与属性数据统一存放在关系数据库管理系统中,采用关系数据库管理空间数据,真正实现空间数据与非空间数据一体化的无缝集成,这将是GIS文件系统向数据库系统发展的主流。
从地理信息系统发展来看,对属性数据的存储主要有两种:一种是属性数据与空间数据分别存储在不同的文件中,通过内码联系;另一种是属性数据和空间数据两者同时存放在同一个文件中,这样便于空间数据和属性数据一致性维护,查询统计都很方便。
对空间数据管理也主要有两种:一种以文件形式管理,如Arc/In fo的C overage,ArcView的Shape文件等;另一种是采用数据库(包括关系数据库、对象关系数据库)管理空间数据,使空间数据与非空间数据真正实现一体化的无缝集成,这是当今GIS发展的趋势。
采用数据库管理空间数据能够支持海量空间数据存储、数据查询检索灵活、易于数据动态分析、采用开放的Client/Server 技术,真正解决数据共享和多用户操作问题,而且它具有强大灵活的开发环境。
采用文件形式管理空间数据时,当空间数据量很大时对图形显示和操作都比较慢,因此在水平方向将空间数据分若干块(T iles)或区域,水平分区引起地理空间数据在空间上不连续;采用关系数据库管理空间数据能够管理海量空间数据,不需分块,因此能够实现空间数据在逻辑上连续,在空间上无缝。
412 统一空间实体编码多源空间数据格式集成还有一个很重要的方面就是如何处理不同数据库对空间实体采用的编码方式不同的问题。
从理论上来说,一个系统对同一空间实体的编码应该是唯一的,实际上由于不同领域从不同视角对同一空间实体编码并不一样,甚至会出现不同空间实体具有相同编码的情况,这些编码放在同一系统中,就会出现空间实体标识的严重问题。
我们知道,对同一个地理实体,不同系统的描述总是不同的,可能体现在定位点、图形样式和组合层次等方面,例如,(下转第17页)的提出深刻地改变了信息技术的发展方向,未来的WebGIS将为用户提供极大的方便,用户可以随心所欲地调用分布在不同地域、不同来源的信息以及支配硬件环境,来完成自己的任务。
结束语地理信息系统在发展应用的过程中融合了多种技术、多种理论,由于其应用领域的广泛,人们对其发展趋势、研究热点的预测呈现多样性。
本文按照信息在GIS系统中的处理流程来归纳总结GIS的理论研究,旨在为不断涌现的地理信息系统研究热点做一个条理化的认识。
当然仅仅从这几个方面出发,无法完全涵盖GIS的理论研究热点,但是我们可以认识到GIS的理论研究是在应用的驱动下产生,并在解决实际应用问题的过程中不断完善的。
主要参考文献1、马荣华,黄杏元,蒲英霞.数字地球时代“3S”集成的发展.地球科学进展,2001年,V01.20,N o112、谢传节.虚拟地理信息系统数据模型研究.中科院博士研究生学位论文,2000.93、王晓栋.TGIS数据模型和土地利用动态监测数据库的实现.清华大学学报(自然科学版),2000,V01.40, N o1SI4、李青元,林宗坚,李成明.真三维GIS技术研究的现状与发展。
测绘科学,2000年,V01.25,N o.25、李德仁.关于地理信息理论的若干思考.武汉测绘科技大学学报,1997(2)6、李德仁.对地观测与地理信息系统.2001年GIS协会年会论文集,成都,2001.37、http://w w w1earthdata1com/index21htm8、杨存建.基于知识发现的遥感专题信息提取研究.中科院博士研究生学位论文,1999189、龚健雅.地理信息系统基础,北京:科学出版社, 2001,212-21510、张成才,魏文秋,王先兵.基于网络的地理信息系统研究,计算机工程与应用,1999(4):45-4611、柏延臣等.空间数据分析和空间模型.1998年GIS 年会论文集,深圳,199812、龚建华,林珲.虚拟地理环境———在线虚拟现实的地理学透视.高等教育出版社,2001.5(上接第13页)围墙和铁路,有的系统用中线定位,两边加符号;有的系统用左边线定位,右边加符号;有的系统则用右边线定位,左边加符号;有的系统围墙就是一条线(如E ps2000),而有的系统则要用两条线甚至用三条线表示(如AutoC AD)。
再如不规则的斜坡(如用坡顶线、坡脚线、示坡线)、依比例尺桥梁(桥梁左边线、右边线、中间线)、台阶和室外楼梯等(边线和内部线)。
因此,提供一个统一的空间实体编码是多源空间数据格式集成的必要条件。
参考文献[1] 宋关富 多源空间数据无缝集成(SI MS)技术研究《99’中国GIS年会论文集》,深圳,1999[2] 钟耳顺 GIS多源数据集成模式《99’中国GIS 年会论文集》,深圳,1999Study of the I ntegration Module of Multisource Spatialdatato U nbarn B asical G eographic I nformationNIE Y un-ju,ZH AO Ji-X ian,Z OU Li(Department of Surveying East China Institute of T echnology,Fuzhou,JX344000)Abstract:GIS has accumulated a number of data res ource in quick development and extensive application,Its data format stored is different from each other,s o the multis ource spatialdata is come out and inconvenience is appeared in synthetical exploit and sharing.In this paper the multis ource spatialdata present condition and type is studied and the urgency and the developmental direction of the integration m odule of multis ource spatialdata is em phasized and expected.K eyw ords:G eographic In formation System;Multis ource S patialdata;Integration of data.。