09-白晓飞-三次调查数据库建设方法培训 -20180607
大数据产业如何完善体系建设
大数据产业如何完善体系建设作者：彭晓静来源：《开放导报》2018年第05期[摘要] 本文结合国内外及河北大数据发展应用现状，针对大数据发展存在的产业成熟度不高、产业发展基础薄弱、产业应用深度和广度不够等问题，提出应着力于大数据产业的体系建设，树立数据思维，加快行业大数据库建设，拓展大数据应用领域，构建服务国家重大战略的大数据服务体系及完善大数据政策服务体系。
[关键词] 河北数据开放大数据应用[中图分类号] F49；F127 [文献标识码] A [文章编号]1004-6623（2018）05-0080-04[作者简介] 彭晓静（1983 —），女，河南南乐人，中共河北省委党校副教授，研究方向：产业经济学。
数据是国家的基础性战略资源，是信息化时代重要的生产要素。
以大数据发展和应用推动河北产业转型升级，加速战略性新兴产业培育，是新时代河北实现高质量发展的必由之路。
一、大数据产业发展的优势河北大数据发展始于2015年前后，2016年9月京津冀被批复为国家大数据综合试验区之后，发展目标更加明确，发展思路更加清晰，发展势头更加迅猛。
1. 出台多项政策措施支持大数据产业发展。
如《河北省大数据产业创新发展三年行动计划（2018-2020年）》等。
同时，加大财政支持力度。
如在河北省工业转型升级（技改）专项资金中设立京津冀大数据综合示范区建设专项资金，省发改委组织企业申请国家大数据发展重大工程项目预算内资金支持等。
2. 大数据产业空间布局科学合理，区域功能定位清晰。
作为河北大数据重点发展区域，张家口、承德、秦皇岛、廊坊、石家庄5个区域分别被定位为：京津冀大数据新能源示范区、京津冀旅游大数据示范区、京津冀健康大数据示范区、京津冀物流金融遥感大数据示范区、京津冀大数据应用示范区，并制定了大数据产业发展规划、实施意见及实施方案。
3. 区域间的战略合作成为河北大数据产业发展的主要模式。
在大数据中心建设上，河北通过与京津的战略合作，按照低碳循环、绿色发展的要求，建设绿色数据中心。
第三次土地利用调查数据建库模式与方法研究
第三次土地利用调查数据建库模式与方法研究金璐琦;戴韫卓;陈昱蓉;刘仁义【摘要】第三次全国土地调查已经全面启动,制定切实有效的技术路线和实施方案,是顺利推进土地调查工作的保障.提出全新三次调查土地利用现状数据库建设模式,打破原有的数据库建设体系,从重新构建数据库DNA开始,采取并串联相结合的建库流程,通过精细化整合建成高质精准的土地调查数据库.建库过程中提出了线物智能构面关键技术,有助于提升工作效率和成果质量水平.本文对于三次调查土地利用现状数据建库模式及关键技术的研究,能够为各市县地区开展土地调查工作提供参考.【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2019(026)004【总页数】5页(P88-92)【关键词】第三次土地调查;土地利用;数据库建设;线物构面【作者】金璐琦;戴韫卓;陈昱蓉;刘仁义【作者单位】浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江杭州 310028;浙江大学地理信息科学研究所,浙江杭州 310027;浙江省土地资源调查办公室,浙江杭州 310007;浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江杭州310028;浙江大学地理信息科学研究所,浙江杭州 310027;浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江杭州 310028;浙江大学地理信息科学研究所,浙江杭州 310027【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言第三次全国土地调查的目的是在第二次全国土地调查成果基础上，全面细化和完善土地利用基础数据，国家直接掌握翔实准确的全国土地利用现状和土地资源变化情况，进一步完善土地调查、监测和统计制度，实现成果信息化管理与共享，满足生态文明建设、空间规划编制、供给侧结构性改革、宏观调控、自然资源管理体制改革和统一确权登记、国土空间用途管制等各项工作的需要[1-3]。
土地利用现状调查是三次调查的重中之重，数据库建设又是三次调查的核心环节，制定有效的土地调查数据建库技术路线，有助于提高数据库建设效率与数据质量，为顺利推进全国土地调查提供保障[4]。
基于数据分析的校外培训机构治理研究
教学”“强化应试”等不良行为;查处中小学教师课上
不讲课后到校外 培 训 机 构 讲,并 诱 导 或 逼 迫 学 生 参
加校外培训机构 培 训 等 行 为,对 中 小 学 校 外 培 训 机
[
１]
构开展专 项 治 理,切 实 减 轻 中 小 学 生 课 外 负 担.
第２期
天津市教科院学报
２０１９ 年 ４ 月
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２
Apr．
２０１９
基于数据分析的校外培训机构治理研究
杨春芳,汪 莉,杨 旭
[摘 要] 通过对 ８００ 名中小学生和家长进行问卷调查,了解中小学生参加校外培训机构学习的真
外学业类辅导 班 比 例 较 高,学 习 压 力 较 大.四 年 级
费在 ３００ 元以上.
学生 参 加 数 学 和 语 文 校 外 辅 导 班 的 比 例 分 别 为
４３．
８％ 、
３７．
４％ ,八年级 学 生 参 加 数 学 和 语 文 校 外 辅
[]
导班的比例分别为 ２３．
４％ 、
１７．
１％ .３ 此次问卷调查
关于培训的科目,占比排在前三位的依次是:数
学(
２２．
６０％ )、物 理 (
１９．
１７％ )、英 语 (
１８．
８１％ ),其 他
制,可学生参加 校 外 培 训 的 现 象 却 日 益 盛 行.一 些
校外培训机构学科类课程的培训对象年龄也不断向
数据仓库与OLAP技术概述
湘潭大学商学院 管理科学与工程 韦波
■ 数据仓库的设计和构造步骤 为设计有效的数据仓库，需要理解和分析商务需求，并构造商务分析 框架。 ● 关于数据仓库的设计，有四种不同的视角： ◆自顶向下视图 可以选择仓库所需的相关信息，这些信息能够满足 当前和未来商务的需求。 ◆数据源视图 揭示操作数据库系统收集、存储和管理的信息。这 些信息可能以不同的详细程度和精度建档，存放在由个别数据源表 到集成的数据源表中。 ◆数据仓库视图 包括事实表和维表。提供存放在数据仓库内 部的信息，包括预计算的总和与计数，以及提供历史背景 的关于源、原始日期和时间等信息。 ◆商务查询视图 从最终用户的角度透视数据仓库的数据
■、操作数据库系统与数据仓库的区别
联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。 这种系统称作联机事务处理系统（OLTP)。 数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或知识工人提供 服务，这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用 户的各种需求。这种系统称作联机分析处理（OLAP)系统。 OLTP和OLAP的主要区别概述如下： ●用户和系统的面向性不同：OLTP系统是面向顾客的； OLAP系统是面向市场的，用于知识工人的数据分析。 ●数据内容不同：OLTP系统管理当前数据。通常，这 种数据太琐碎，难以用于决策；OLAP系统管理大量历史数 据，提供汇总和聚集机制，并在不同粒度级别上存储和管 理信息。
湘潭大学商学院 管理科学与工程 韦波
●从结构的角度看，有三种数据仓库模型 ◆企业仓库 企业仓库收集了整个组织关于主题的所有信息，它提供 企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个数据库系统或外部 信息提供者，并且是跨功能的。 ◆数据集成 数据及时包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用 户群是有用的，其范围限定于限定的主题。 ◆虚拟仓库 虚拟仓库是操作数据库视图的集合，为了有效地处理查 询，只有一些可能的汇总视图可以物化。虚拟仓库易于建立，但 需要操作数据库服务器具有剩余能力。
专业课
12014信息系统名词解释2014大数据名词解释2014CRM名词解释2014S曲线名词解释2014风险型决策名词解释2014SWOT分析名词解释2014RSS名词解释2014YouTube名词解释2014科研成果查新服务名词解释2013决策树名词解释2013文献名词解释2013网络计量学名词解释2013马尔科夫链名词解释2013企业信息化名词解释2012Z39.50名词解释2012知识门户名词解释2012关键词法名词解释2012SWOT分析名词解释2012特尔菲法名词解释2012马尔科夫链名词解释2012搜索引擎名词解释2012特性检索名词解释2012大众检索名词解释2015FAQ名词解释2015Tagging名词解释2015Gray literature名词解释2015数据挖掘名词解释2015网络调查名词解释2015社会化媒体名词解释2015信息组织名词解释2015信息法规名词解释2015查准率名词解释2011词频加权检索名词解释2011普莱斯指数模型名词解释2011ERP名词解释2011SIC代码名词解释2011Web of Knowledge名词解释2011OPAC名词解释2011Tagging名词解释2011WorldCat名词解释2011隐形万维网名词解释2011邻近检索名词解释2011检索语言名词解释2011决策名词解释2011布拉德福定律名词解释2011聚类分析发名词解释2011网络调查名词解释2010企业信息化名词解释2010关键日期法名词解释2010MARC名词解释2010链接分析名词解释2010生长曲线名词解释2010层次分析法名词解释2010决策树名词解释2010马尔科夫链名词解释2010OCLC名词解释2010DIALOG名词解释2010SDI服务名词解释2010Information Brokers名词解释2009信息组织名词解释2009Web2.0名词解释2009网络计量学名词解释2009马尔科夫链名词解释2009SWOT分析名词解释2009DNS名词解释2009局域网名词解释2009数据库名词解释2009Information Literacy名词解释2009检索标识名词解释2009SCI名词解释2009受控词名词解释2009联机检索名词解释2009OPAC名词解释2008关系模型名词解释2008TCP/IP协议名词解释2008程序设计语言名词解释2008数据字典名词解释2008树结构名词解释2008域名名词解释2008信息熵名词解释2008RSS名词解释2008信息产权名词解释2008信息系统名词解释2008Know-how名词解释2008Non-conventional literature名词解释2008Information Brokers名词解释2007BIP名词解释2007OPAC名词解释2007FTP服务名词解释2007SDI服务名词解释2007Meta search engine名词解释2007后截词名词解释2007引文索引名词解释2007CALIS名词解释2007MARC名词解释2007Dublin core名词解释2007信息管理名词解释2007数据挖掘名词解释2007信息量名词解释2007全文检索名词解释2007论述联机检索与在线检索的区别论述题2007论述信息经纪人的含义及其在信息服务业中的作用。
主题数据库建设数据资源调查和资源框架设计方法
三、主题数据库建设任务和分工 （一）主题数据库建设总体任务
图 1、主题数据库建设总体任务
（二）任务分工 1、主题数据库建设相关者 主题数据库规划设计涉及到总体组和各数据中心的资源、标准和平台组工作。 2、任务分工 资源组：资源调查和组织框架设计（语义关联性） 标准组：信息标准化（数据元和术语标准） 平台组：获取、加工、存储（数资源框架设计方法
概述 一、基本概念
1、科学数据资源 科学数据资源是指科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本 质、特征、变化规律等的原始基本数据，以及根据不同科技活动需要，进行系统 加工整理的各类数据集，用于支撑科研活动的科学数据的集合。 2、主题 主题为围绕着某一项特定任务或活动进行数据规划和设计时，对其内容进行 的系统归纳和描述。通常数据集主题应具有划分性和层级性，划分性是指主题间 可通过不同的命名，将相同属性的主题归并在一起形成相同的类，将不同属性的 主题区分开形成不同的类；层级性是指主题可被划分成若干子主题或子子主题。 3、主题数据库资源对象 具有特定主题的最小标识单元数据集。 4、主题数据库资源框架 为产生主题数据库资源分类。 5、主题数据库 通过特定资源框架组织的数据集集合。在一定的范围内，各数据集间具有语 义(概念语义层)或语法（物理数据模式）一致性。
获取加工存储数据模式一致性主题数据库主题数据库主题数据库主题数据库资源资源资源资源建设建设建设建设任务分解任务分解任务分解任务分解资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析资源调查和分析图3主题数据库资源规划和建设任务资源框架设计资源框架设计资源框架设计资源框架设计图4主题数据库资源框架设计任务主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查主题数据库建设科学数据资源调查和分析和分析和分析和分析方法方法方法方法适用范围适用范围适用范围适用范围根据科技部对科学数据共享术语定义科学数据是指人类在认识世界改造世界的科技活动中所产生的原始性基础性数据以及按照不同需求系统加工的数据产品和相关信息
数据库技术及应用课程考核模式的探索
数据库与信息管理本栏目责任编辑：王力数据库技术及应用课程考核模式的探索娄健（河北大学计算机教学部，河北保定071002）摘要：针对大学生在大学课堂上表现出的缺乏学习积极性的现状，结合教育部要求，提出在数据库技术及应用课程中加大过程考核的具体方案并加以实施。
该方案从加强学习过程监督入手，通过开展“微视频拍摄”任务调动了学生的学习主动性，取得了良好的教学成效。
关键词：过程考核；微视频；学习过程监督中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)03-0057-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：随着移动网络、信息技术等的发展，越来越多的来自网络的诱惑不断冲击着大学生。
学生在学习过程中表现出的松弛、学习态度不够端正、缺乏持续学习的动力等问题不断困扰着任课教师。
在这种形势下，如何激发学生的学习兴趣，让他们愿意重新回到“课堂”，为了学习付出自己的时间和精力，是摆在教师面前一个亟待解决和研究的课题[1]-[3]。
教育部于2018年印发《关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》，提出“要切实加强学习过程考核，加大过程考核成绩在课程总成绩中的比重”[4]。
结合教育部的要求以及教学中的实际情况，本文提出“以激发学习热情为主，辅以学习过程监控”的数据库技术及应用课程的考核模式，并注重在教学过程中加大过程考核的力度。
1课程考核方式的设计数据库技术及应用是一门面向大学一年级经管类专业学生的公共必修课程，其内容主要涉及数据库理论的基础知识、数据库管理系统的使用、数据库应用系统的简单开发等，共17教学周，68课时完成授课任务。
该课程需要从理论知识掌握和实践能力提高这两方面对学生加以培养和考核。
为此，设计了如图1所示的考核方案：图1考核方案1）以学生录制“微视频”汇报学习成果的方式，锻炼学生综合素质，提升学生学习兴趣，该项任务占总评成绩的30%。
任务1：在学习过程中，提取若干具有一定开放性、热点性的数据库相关知识，或与学生生活相关的数据库应用问题，由学生课下探讨、研究，并录制微视频讲解对这些问题的理解。
中国建设银行数据治理实践的三高、四落、八行为
中国建设银行数据治理实践的三高、四落、八行为来源丨IT常青树全文共6658个字，建议阅读需18分钟前言：近些年，随着金融业在国内的迅猛发展，银行业的规模与发展速度也是如火如荼，网上银行的兴起也极大地便利了民众的消费、支付和理财，许多传统的银行业务逐渐过渡为网上交易，利用互联网平台，快速高效地处理交易，离不开一个良好的数据治理方法。
可以说，没有数据治理，就没有数据架构；没有数据架构，就没有大数据；没有大数据，就没有高效便捷的信息化时代。
“高标准、高质量、高安全”是数据治理的三大目标。
1中国建设银行数据治理的三高1、高标准Volume,Variety,Velocity,Value是大数据的“4V”特征，如何治理结构化、半结构化、非结构的海量数据，让数据“活”起来，挖掘分析数据潜在的业务价值，让数据创造财富。
这就需要“高标准”的数据治理，统一数据标准是数据治理的核心内容，没有统一的数据标准、缺乏从全行的角度构建统一的基础信息平台，因此相关系统的标准口径、会计科目的不一致，形成了一个个信息孤岛，使得系统中的信息无法有效共享，造成了银行信息资源利用的低效率。
建设银行在“高标准”的数据治理中，主要体现在对云计算技术的理论研究和实际应用中。
建设银行响应号召，积极推进云计算等相关技术的研究与应用，努力探索大型商业银行云计算数据中心及运维体系建设的最佳实践方式，中国建设银行股份有限公司在2011 年启动的“新一代核心系统”项目中开始实践。
2013 年开始实施效果逐步显现，体现为基础设施标准统一、应用部署快速发布、参数标准统一固化、监控处理敏捷有效、资源供给周期从“周”缩短到“分钟”。
建设银行将在“新一代核心系统”、“两地三中心”数据中心建设中持续探索、深化云计算应用。
云计算数据中心资源提供的方式与以往有很大的不同，它以快速敏捷的服务方式向用户提供，而传统的数据中心是面向应用的偏向个性化的资源供给。
首先，在技术实现方面，传统的数据中心是分层次、分应用逐个技术叠加实现最终的资源提供，不同的层次是由不同的团队进行实施，此种情况下形成的技术标准或规范很难在云计算数据中心中继续使用。
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国务院第三次全国土地调查领导小组办公室
2018.5
CONTENTS
几个关键问题 02
01 数据库任务与意义
数据库建设要求 04
03 县级数据库建设流程
一、土地调查数据库建设任务与意义
国务院关于开展第三次全国土地调查的通知 国发〔2017〕48号
2018年1月至2019年6月，组织开展实地调查和数据库建设。
耕地细化及标注
园地细化及标注
草地细化及标注
工业用地细化及标注
耕地种植属性标注
国家不一致判绘
内业数据判绘
地方自主不一致判绘
耕地细化标注
耕地种植属性判定
外业调查重点图斑
3 工作底图制作
工作底图制 作流程
资料规范化整理
影像镶嵌 矢量数据处理 地类编码转换 线状地物图斑化 零星地物图斑化
城镇村范围划定
城镇村范围确定
土
一、土地调查数据库是各级三次调查成果
地
的主要载体
调
查
二、土地调查数据库是三次调查成果汇总
数
与应用的数据来源
据 库
三、土地调查数据库建设是衔接自然资源 管理的核心
的
意
四、土地调查数据库是三次调查能否成功
义
收尾的关键
二、土地调查数据库建设的关键问题
第三次全国土地调查信息化建设总体思路是：
“一核心、多节点，全流程信息化”。一核心指国家级土地调查数据库建设；多节点指 遥感影像资料获取、正射影像图生产、调查信息提取、调查底图制作、举证及内外业核 查、专项用地调查、数据库质量检查等调查成果及过程数据流转的关键环节；全流程信 息化指各个节点的任务及数据成果互相衔接、首尾呼应，通过信息化手段，规范工作流 程，引导各类数据最终流向、汇聚至国家级土地调查数据库。其中，核心的调查数据库 由中国土地勘测规划院承建，多节点的信息化工作由各承担单位根据任务要求具体研发 建设。
外业调查 互联网+举证
整理建库 数据汇总 生成标准成果
调查成果 汇总成果
内业整理 建库
数据质检
成果完整性 矢量数据检查 汇总表格检查
成果汇总
1 点调击查添底加图标题文本
国家统一下发的调查底图，主要是在最新的正射影像数据基础上套合县级行政辖区、土地变更调查数据和 不一致矢量图斑的基础上制作，供地方开展第三次全国土地调查工作。
影像数据 不一致矢量图斑
1
2
调查
底图
4
3
县级行政辖区 土地变更调查数据库
1 调查底图
影像数据
国家统一下发最新的优于1米分辨率的遥感影像数据，制作调查所需的正射影像图，提供地方调查使用。
0.5米分辨率影像
1 调查底图
不一致图斑数据
将三次调查影像数据叠加最新土地调查数据库（2016年），按照工作分类，比对影像判读图斑地类，提取 数据库地类与影像判读地类明显不一致的图斑。 非建设用地图斑内，疑似建设(建构筑物为主)的 部分 建设用地图斑内，疑似为农用地的部分
权属调查有关资料
农村集体土地所有权确权登记数据； 城镇国有建设用地以外的国有土地使用权登记成果； 《土地权属界线协议书》、《土地权属界线争议原由书》
等调查成果； 其他相关资料、
土地管理有关资料
基本农田数据； 土地规划数据； 建设用地审批数据； 土地整治等数据； 农用地分等定级数据； 耕地后备资源数据；
三调总体方案
（四）各级土地利用数据库建设。
1. 建立四级土地调查及专项数据库。国家编制统一的数据库标准及建库 规范，以县（市、区）为单位组织开展县级土地调查数据库、耕地细化 调查专项数据库、建设用地专项数据库、耕地质量等级和耕地分等定级 专项数据库建设，实现对城镇和农村土地利用现状调查成果、权属调查 成果和专项调查成果的综合管理。以县级各类数据库成果为基础，省、 地级组织建设省、地级土地调查及专项调查数据库；国家组织建设国家 级第三次土地调查及专项调查数据库，实现全国土地调查成果和专项调 查成果的集成管理、动态入库、综合查询、统计汇总、数据分析、快速 服务等功能。
三调总体方案
2. 建立各级土地调查数据及专项调查数据分析与共享服务平台。 基于四级土地调查与专项调查数据库，利用大数据和云计算技术， 建设从县到国家的土地调查数据综合分析与服务平台，实现土地调 查数据、专项调查数据与土地规划、基础测绘等各类基础数据的互 联互通和综合分析应用，结合自然资源管理和国土资源管理需要， 开发相关应用分析功能，提高第三次土地调查成果对管理决策的支 撑服务能力。
其他资料
临时用地数据； 城市规划数据； 自然保护区数据； 城市开发边界数据； 开发园区数据； 重要项目用地数据等。
地方收集
2 调查资料收集
基础调查资料
地方收集
0.2米分辨率遥感影像
2 调查资料
权属调查有关资料
地方收集
集体土地所有权数据
2 调查资料
权属调查有关资料
地方收集
城镇国有建设用地以外的国有土地使用权登记成果
耕地图斑内，疑似非耕地农用地的部分
非耕农用地及未利用地图斑内，疑似耕地部分
其他明显不一致及偏移部分
1 调查底图
不一致图斑
注意点
图斑勾画不考虑权 属界线及内部细小 线状地物分割情况
仅提取较宽的道路 及沟渠等线状类型
变化图斑
图斑范围边界按影 像提取，需要按调 查要求，外业实地
调查确认
由于影像纠正，精 度问题可能导致较
地方核实补 充
增减挂钩 试点项目
建新区
工矿废弃地 复垦试点项 目场地平整
区
国务院批 准单独选 址项目
地方重点核 实
低丘缓坡 等未利用 地开发试 点项目建
新区
2 调查资料收集
批准未建设用地图斑
省政府批 准建设用
地项目
2 调查资料收集
基础调查资料
影像数据：0.2m分辨率的遥感影像数据； 基界线偏移
国家不一致图斑仅用于参考，地方需重点核实实际边界，不能机械上图。
1 调查底图
县级行政辖区控制
国家统一确定省级调查控制界线、控制面积，统一下发提供各省。 对于下发界线与实地位置不符，需向国家请示汇报，待国家核实。 省级组织确定县级控制界线及控制面积，报国家备案审核。
县界国省界
县界
XX县 XX平方米 XX公顷
城镇村土地利用调 查
工矿用地土地利用 调查
城乡数据衔接
相关数据叠加
土地权属赋值
耕地细化叠加标注
林地细化叠加标注
草地细化叠加标注 工矿用地细化叠加
标注 耕地种植属性叠加
标注
内业数据判绘
国家不一致判绘 地方自主不一致判
绘 耕地细化标注
耕地种植属性标注
外业调查成果导出
地类用途疑问图斑 细化属性疑问图斑 权属性质疑问图斑 用途边界疑问图斑
三调信息化软件体系
技术保障服务
智能调查APP
在线外业调查APP软件 县级举证任务管理软件 互联网+在线调查举证APP软
件 数据库质量检查软件
增量数据质量检查软件
工作运行管理
土地调查信息提取管理系统 遥感数据采集信息网络获取
系统 内业核查系统 互联网+举证及在线核查云平
台 在线调度及外业核查系统
国家级质检综合调度系统
第一阶段：资料搜集与内业预判
第二阶段：外业数据导 第三阶段：数据质量
入与数据库建设
检查与汇总
县级数据库 建设流程
影像数据 县级行政辖区 土地变更调查数据库 不一致图斑
资料规范化整理 城镇村范围划定 相关数据叠加 内业数据判绘
调查底图 下发
调查资料收集
工作底图 制作
外业调查/举 证
地方核实补充 地方收集
地方收集
2 调查资料
其他资料
城市规划数据-用地现状
地方收集
2 调查资料
其他资料
城市规划数据-道路交通规划数据
地方收集
2 调查资料
其他资料
自然保护区 古日格斯台国家级自然保护区
赛罕乌拉国家级自然保护区
地方收集
乌 兰 坝 国 家 级 自 然 保 护 区
2 调查资料
其他资料
城市开发边界
地方收集
内县业级整数理据建库 建库设流流程程
影像数据 县级行政辖区 土地变更调查数据库 不一致图斑
资料规范化整理 城镇村范围划定 相关数据叠加 内业数据判绘
整理建库 数据汇总 生成标准成果
调查成果 汇总成果
调查底图 下发
调查资料收集
工作底图 制作
外业调查/举 证
内业整理 建库
数据质检
成果汇总
地方核实补充 地方收集
外业调查 互联网+举证
成果完整性 矢量数据检查 汇总表格检查
1 调查底图
土地变更调查数据库
地 线 零类 状 星图 地斑 物
1 调查底图
调查底图（国家下发）
不一致图斑 地类图斑
内县业级整数理据建库 建库设流流程程
影像数据 县级行政辖区 土地变更调查数据库 不一致图斑
资料规范化整理 城镇村范围划定 相关数据叠加 内业数据判绘
调查底图下 发
调查资料收集
工作底图制 作
4.数据库质量检查采用国家统一下发的检查软件。
关于土地调查数据库建设的范围
土地调查数据库及专项调查数据库主要包括土地权属、土地利用现 状、专项调查、基础地理、DOM、DEM等信息。
县级土地调查及专项调查数据库建设应执行TD/T 1016标准，以完 整县级行政辖区为单位，依据土地调查结果及专项调查结果，建立 城乡一体化的土地调查数据库及专项调查数据库。土地调查数据与 专项调查数据应一体化建库，分图层存储，保证土地调查数据成果 与专项调查成果的衔接。