测 绘 工 程

测绘工程——测量空间、大地的各种信息并绘制各种信息的地形图 。以地球及其他行星的形状、大小、重力场为研究对象，研究和测绘的对象十分广泛，主要包括地表的各种地物、地貌和地下的地质构造、水文、矿藏等，如山川、河流、房屋、道路、植被等等。通常开发一片处女地或进行大型工程建设前，必须由测绘工程师测量绘制地形图，并提供其他信息资料，然后才能进行决策、规划和设计等工作，所以测绘工作非常重要。通常我们见到的地图、交通旅游图都是在测绘的基础上完成的。其中地形测量指的是测绘地形图的作业。即对地球表面的地物、地形在水平面上的投影位置和高程进行测定，并按一定比例缩小，用符号和注记绘制成地形图的工作。地形图的测绘基本上采用航空摄影测量方法，利用航空像片主要在室内测图。但面积较小的或者工程建设需要的地形图，采用平板仪测量方法，在野外进行测图(山西双荣信息科技有限公司承担1:500以及1:2000的地形测量并绘制地形图)；矿山测量指的是在矿山建设和采矿过程中，为矿山的规划设计、勘探建设、生产和运营管理以及矿山报废等进行的测绘工作。矿山测量的主要任务是:①建立矿区地而控制网和测绘1: 500~ 1: 5000的地形图和矿图;②进行矿区地面与井下各种工程的施工测量和竣工验收测量;③测绘和编制各种采掘工程图及矿体几何图;④.进行岩层与地表移动的观测及研究，为保护矿柱和安全开采提供资料⑤.参加采矿计划的编制，并对资源利用及生产情况进行检查和监督；地下管线探测指的是非开挖地下管线施工场地管线探测是在非开挖施工前进行的。其主要任务是查明施工场地有无已铺设的地下管线(包括给排水、燃气、热力、工业等各种管道以及电力和电信电缆)，如有，则查明地下管线的平面位置、走向、埋深(或高程)、规格、性质、材质等，并编绘地下管线图；除此以外，还应查明每条管线的铺设年代和产权单位。其目的是为了保护已有地下管线，防止施工时造成对管线的破坏，因此，其探测范围应包括整个施工区域和可能受施工影响威胁地下管线安全的区域。

进行大型工程建设前，必须由测绘工程师测量绘制地形图，并提供其他信息资料，然后才能进行决策、规划和设计等工作；在工程建设过程中，也经常需要进行各种测绘、测量，以确保工程施工严格按照方案进行；工程完工后，还需要对工程进行竣工测量，以确保工程质量。因此，工程测绘贯穿整个工程建设过程，所起的作用非常重要。据《2013-2017年中国工程测绘行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示工程测绘行业的上游产业包括测绘仪器行业、计算机信息行业和航空航天行业，这些产业的发展为工程测绘行业提供了仪器、技术和方法；而工程测绘行业的下游产业笼统的说就是基础设施建设，具体的说包括房屋建筑工程行业、矿产勘查开发行业、轨道交通工程行业、公路工程行业、铁路工程行业、水利工程行业、市政工程行业、海洋工程行业等行业。这些行业的发展为工程测绘提供了市场需求。我国工程测绘行业的业务承揽一般通过招投标方式进行，承揽模式有总承包、分包等形式。随着我国工程测绘行业市场化改革的推进，测绘工程项目的成本核算与控制、项目质量控制愈发重要。而且大量的测绘单位是事业单位，在市场经济发展的背景下，他们面临更多的改革问题，如事业单位改制问题。进行合理、及时的改革对部分测绘事业单位的发展来说急迫而关键。工程测绘市场规模增加的同时也给行业带来技术、理念、业务上得转变，测绘单位必须把握趋势，主动应对。

一、概述

随着信息化的发展，“数字城市”的建设已成为城市信息化的发展方向，全国相当一部分城市各自提出了自己“数字城市”建设的设想。“数字城市”建设的首要任务就是整合和完善城市建设各部门的地理空间信息，建立内容完整、功能完善、更新制度健全的城市地理空间数据库。

数据库是一切处理的基础，建库工作在整个系统建设中是一项技术要求高、难度大的基础环节，良好的数据库设计与建库才能够保障数据的合理有效性。空间数据建库是建立GIS 的一个重要环节，建库的好坏直接影响到GIS 的功能，因此，空间数据建库是关系到GIS 成败的关键。

二、空间数据建库原则

1、空间数据库设计原则

1) 数据冗余度小，共享程度高。充分利用存储空间，减小投入。

2) 数据独立性强，使应用子系统对数据的存储结构与存取方法有较强的适应性。

3)设计结果符合各项规范指标要求，统一各类信息的分类编码、数据交换格式、数据内容与组织形式。

4) 空间数据库的设计要考虑各行政职能部门互通互联、资源共享、信息互补。

5) 空间数据库及管理系统的功能具有可持续维护和发展能力。

2、空间数据整理原则

1)安全性原则。数据丢失、损坏是数据整理时最大的安全隐患，只要对数据进行操作，就难免破坏数据。因此，数据整理建库的过程中要充分考虑了各种数据和资料的保密与安全，防止数据的非正常损坏和丢失。

2)完整性原则。考虑到了数据整理中的各种情况(包括：各种格式不统一、属性信息不一致等)，通过数据的格式转换、整合处理，加上系统的自动查错和人工自定义查错，以及对错误的修改、审核和验证，使存储在数据库中的数据完整、正确、有效。

3)先进性原则：充分利用遥感(RS)、3D GIS、GPS、数据库技术、虚拟现实技术、Web技术和分布式技术等高新技术的最新发展成果。

4) 可追溯性原则。对数据整理的来源、处理方式、方法、去向、时间等都有详尽的记载，数据整理后可以逐本寻源，从而使我们对数据的修改有所依据，即使数据已经被导入到目标库中，通过我们的迁移工具，仍然可以得到该数据的来源。

3、空间数据库备份原则

根据各个空间数据库的实际需要定期或实时对数据进行本地与异地备份，同时备份应与更新同步。

三、空间数据建库标准

1、数据标准

1) 定位标准。

2) 数据分类标准。

3)编码体系和代码标准。

4) 各数据库与文件命名标准。

5) 元数据标准。

6) 符号标准。

7)数据格式与交换标准。

8)数据质量标准。

9)数据处理标准。

2、操作标准

1)整理建库作业流程与技术规定。

2) 整理建库验收标准。

四、空间数据建库的关键技术

1、数据的无缝集成

在GIS 应用数据库设计中，只有实现了数据的无缝集成，才能为功能集成打下基础。GIS 数据集成类型分空间数据的无缝集成和空间数据与属性数据的无缝集成。

(1) 空间数据的无缝集成

传统的空间数据都是基于图幅的，每一图幅以文件的方式存放起来。由于数据生产的系统误差或偶然误差，在图幅与图幅之间往往存在数据不一致的情况，如河流在图幅之间发生了错位、房屋在图幅之间不能闭合等现象，这种情况称为“图幅缝隙”。由于分幅生产的原理，这种“图幅缝隙”无法避免，以往的处理方法是增加一道接边的工序，这就造成了数据被人为的修改，增大了误差。可以设想，如果在整个数字化区域内进行数据生产，就可避免这一问题。也就是说，一个跨图幅的特征如河流，如果一次性录入，就可以保证其一致性。解决了“图幅缝隙”问题，事实上也使得本来属于同一地物的分段地物还原了其本来面目。具体实施步骤为：

a)详细拟定空间数据库结构，提出可操作的数据库建库方案。

b)按照数据库建库方案对原始数据进行规范化整理。不管是何种格式的数据，都要进行统一的接边、查错、分层。

c) 对于有属性表的数据如MapInfo 、Arc/ Info数据，进行属性整理;没有属性的数据如AutoCAD数据，单独在数据库里建立属性表。

d)对于有属性表的数据如MapInfo 、Arc/ Info数据，进行属性整理;没有属性的数据如AutoCAD数据，单独在数据库里建立属性表。

e) 对属性数据进行批量入库。

f)进行图形归一化处理，保证跨图幅的特征地物保持连续。

g) 进行属性连接。

对于空间数据的连续无缝，其关键步骤是b) 、f) 。通过步骤b) ，可从视图角度保证了空间数据的连续;通过步骤f) ，保证了真正的连续无缝。

(2) 空间数据和属性数据的无缝集成

空间数据和属性数据的无缝集成。比如国土管理业务，红线划拨比较常见的处理方法都能够将宗地图形和业务数据连接在一起。对于这种情况，在数据入库时只需对图形和属性进行相应的入库对照即可。而比较常见的处理是将图形存成AutoCAD 格式文件，相应的属性信息存放在关系数据库中，通过AutoCAD 格式文件文件名进行关联。这种处理方式带来以下问题：

1)共享问题。多用户对同一数据文件进行编辑时不受保护，造成文件损坏，数据丢失。

2) 操作问题。用户在需要进行空间查询和分析时，使用起来极不方便，也很难实现。

3)维护问题。文件方式给数据管理人员带来了极大的数据维护工作量。

鉴于以上问题，在空间数据库的建设中，将CAD 数据以二进制大对象的形式存贮于空间数据库中的，并将响应的属性信息也录入到对象关系数据库中，并和空间对象建立对应关系，构成一个完整的空间和属性结合的实体对象。

2、元数据的组织

元数据是“关于数据的数据”，元数据为各种形态的数字化信息单元和资源集合提供规范、普遍的描述方法和检索工具，为分布的、由多种数字化资源有机构成的信息体系提供整合的工具与纽带。离开元数据的信息系统将是一盘散沙，无法提供有效地检索和处理，如国土资源和房屋管理系统涉及的空间信息及其他房地管理信息源较多，必须建立统一的元数据库，提高系统检索和处理的速度。元数据主要作用为：

1)确认和检索。建立信息系统的元数据库，可以帮助人们检索和确认所需要的信息资源，数据元素往往限于作者、标题、主题、位置、生产者等简单信息。

2) 著录描述。用于对数据单元进行详细、全面地著录描述，数据元素囊括内容、载体、位置与获取方式、制作与利用方法、甚至相关数据单元方面等。

元数据管理应结合元数据的特点，在参考一定标准的基础上，开发方便实用的元数据操作工具。元数据操作工具包括以下功能：

1) 元数据输入功能。针对各元数据子集的内容特点，为数据生产者提供一系列方便的元数据输入界面，便于数据生产者建立元数据体系。

2)元数据编辑功能。元数据编辑包括元数据修改、记录的增加、记录的删除等操作。该功能可以反映空间数据库的更新，实现元数据的扩展。

3) 查询、检索功能。系统提供方便的菜单和按钮，使用户能快捷地浏览自己所关心的元数据信息。同时系统提供关键字查询、条件查询等方式，帮助用户定位元数据信息。

4) 元数据合并与导入。该功能实际获得其他元数据信息数据库，并从其元数据信息表中导入元数据信息，便于元数据的扩展。

5)元数据报表输出功能。系统为用户提供报表打印输出功能，用户可以选择自己感兴趣的元数据信息、按自己要求的格式输出。

3、空间数据库增量备份和增量更新

1) 空间数据库的备份机制

数据库中的数据是独立于程序而存在的，无论是自然错误还是人为错误，都可能造成数据的错误，为了能够恢复改前的状态和值，数据库的操作要具有以下功能：

a)恢复。在出错时可回到修改前状态。

b)备份。数据库修改后，原数据应该定期备份，这种备份又包括完全备份和增量式备份。

c)历史数据。当数据库中的数据修改后，要存储数据的历史信息，供以后用。

空间数据库的备份机制完全采用大型关系数据库管理软件提供的备份机制。以空间数据表为备份的对象，短期对数据库做联机增量备份;在长周期做脱机全库备份。

2)空间数据库的更新机制

空间数据库的更新就是依据规定区域内的现状，修正信息载体上相应要素的内容，以提高其精度和保持现势性的一项重要工作。数据库的更新有方式为:

a)同步更新。保持非GIS 数据和GIS 数据的同步更新。

b)批量更新。通过基本管理系统自身的导入导出功能完成系统的更新。

五、空间数据整理建库过程

空间数据整理建库主要有三个过程：

1、数据库建模。

数据建模主要是根据具体行业的特点及对其的理解，制定出数据规范，在逻辑上建设数据库。目的是根据对应用行业的理解，在逻辑和概念上对数据库进行设计，其影响的是数据库建设完毕后的合理性、通用性和可扩展性。建模是否成功将直接影响到系统是否易用、易扩展，甚至是否成功。地理信息数据库建库过程中遇到的各种问题主要是数据问题，对系统成功进行了建模之后，若数据存在问题，将直接影响到数据的入库。

2、数据校验。

主要是检测数据的正确性，保证数据质量。

数据校验需要完成哪些工作，怎样进行校验与把关才能在建库之初就能预测各种潜在的问题，因此，需要仔细分析导致数据不准确、不规范的原因。一般情况下，需要从数据规范和数据生产过程中考虑。

数据校验主要包括如下内容：

1)首先，需要对准备入库的各种源数据进行研究和分析，从中发现数据中存在的明显的错误，并估计潜在的错误。

2)根据数据建库标准和数据规范，分析这些错误可能对建库造成的影响，按照严重程度、优先级别、逻辑关系等将错误分类，并制定处解决问题的方案。

3)按照制定的解决方案有计划、有步骤的纠正这些错误，使之符合建库的规范。

4)这样循环检查几次，尽量消除数据中的错误，一般情况下，总会有少量错误存在。

5)当已经很难找出错误时，可以开始进行抽样检测，并小规模进行试验性入库。

6)在试验性入库成功后，进行大批量的实际入库。

7)入库完毕，对入库成果进行抽样检查，查找不正确的地方，并进行修正。

3、数据整理入库。

主要是将获取的各种数据，例如纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感影像数据等，通过整理，并准确的导入到数据库中。

在数据整理入库的过程中，其核心是如何依据所制定的数据规范将各种格式的数据，准确的、快速的导入到数据库中。在这个过程中遇到的问题，其根本就是如何解决不同平台之间数据集成的问题。在目前，数据格式转换是GIS系统集成的主要办法。

格式转换模式是传统的GIS数据集成方法，也是入库的基本思想。在这种模式下，其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，就可以进行入库了。现在基本上每个主流GIS平台都提供了一些数据转换工具，以ESRI公司的ArcGIS平台提供了ArcToolBox工具箱，功能相对完善，基本上支持所有市面上各种主流的GIS数据，例如Autodesk公司的DWG格式文件和DXF格式文件，MapInfo公司的MIF格式，Intergraph的DGN格式，以及各种栅格图形数据等等，基本上满足了一般数据入库的要求。此外，还有其它许多专门的数据格式转换工具可以使用。由此可以看出，只要提供的源数据是正确的，符合规范的，那么利用上述工具就可以将数据导入到数据库中，从而顺利的完成建库的工作。因此，源数据的准确性和规范性就成为建库成功的十分关键的因素。由此看来，数据校验就成为建库能否顺利进行的关键所在。

六、空间数据整理建库的质量控制

空间数据整理建库的质量控制主要针对入库的原始数据，按照空间数据的质量要求和相关数据标准规范，进行数据入库时的数据质量再检查。

1、空间数据的检查

其内容主要包括：

1) 入库数据文件是否齐全、完备;

2) 空间数据的地理参考系统是否正确，是否满足整个数据库入库的基本要求;

3)数据格式检查：不同软件数据格式及转换的可行性;

4) 空间位置的几何精度;

5)空间地理特征的完整性：是否所有的内容均数字化，数据是否漏空或重叠等;

6)空间特征表达的完整性：面状特征是否以面状的多边形进行表达;

7)类型一致性检查：分类、分层，线状地物是否连续，代码的一致性，矢量几何精度一致性、影像像元大小一致性、DEM格网大小一致性等;

8) 拓扑一致性检查：拓扑关系、多边形闭合关系等;

9) 数据接边检查：同比例尺接边处理、相邻图幅要素属性及几何图形接边检查、各时期各种类型数据接边检查。

对图形数据进行检查的方法有：

1) 在屏幕上进行目视检查，将数据显示在屏幕上，对照原图检查数据的错误，如点、线、面目标的丢失，相互关系错误等;

2)利用软件进行检查：主要指应用建库软件本身的功能，检查数据拓扑关系的一致性，如我们的开发的数据监理入库系统，可检查数据的逻辑一致性和完整性，同时将发现的错误显示或生成报表打印出来;

3)绘制检查用图进行检查：利用数据生成绘图文件，绘制分要素或全要素的检查用图，与原图套合进行检查。这些方法，往往交替使用，以便能够对图形数据进行认真、全面地检查。

2、属性数据的检查与方法

属性数据的检查主要包括要素分类与代码的正确性、要素属性值的正确性、空间数据连接关系的正确性等。检查时可以通过“库查图方式”逐级逐类检查其面状闭合性，线状地物的连续性或一致性。在屏幕上逐一显示要素，依据地图要素分类代码表抽样检查要素分类属性、代码的正确性，也可按属性取值调出图形元素，检查各属性值的正确性以及与图形元素关系的正确性。

3、空间数据之间关系正确性的检查与方法

空间数据之间关系正确性的检查(也称逻辑一致性和完整性)主要包括：多边形闭合状况、结点匹配精度、拓扑关系的正确性等。检查时可填充颜色以检查其面状闭合性，或采用屏幕漫游目视检查以及计算机程序检查面状要素是否封闭、线状要素是否连续、同一地物在不同图幅的分类、分层属性是否一致，以保证空间数据之间关系的正确性。

七、空间数据库的组织与存储管理

1、空间数据的组织

对于空间数据库，一般采用SDE 来管理空间数据，SDE 具有数据管理上的突出优点：

1) 数据录入和编辑更加精确。数据的录入和编辑可借助数据库系统功能，所以可以减少差错。

2)理想的空间对象模型。地理特征如兴趣点位置、公交路线、行政区等，被作为空间对象，SDE 在描述这些对象时采用了明晰的特征(属性) 和行为(方法) ，使表达执行具备灵活性。地理特征通过图层这种空间连续策略进行索引，促进了快速恢复操作，提高数据管理效率。

3)支持大型数据库。SDE 利用统一的数据模型，维护关系数据库中的空间和属性数据，管理近乎无限的空间特征，如全国范围的土地利用现状和历史数据。

4)快速实现过程。对复杂的空间查询，使用互操作处理的客户机/ 服务器模式在网络上得以实现，客户机与服务器共同完成这一工作。客户机主要是响应空间分析操作，服务器则进行数据搜索和检索。这种互操作处理方法使得动态空间叠加成为可能，当大量增加客户机的时候，利用对称多处理结构或调整计算机缓冲区大小，可以把客户机带来的性能下降到最小。

5)与已有的应用集成。用SDE 所提供的API 接口，不借助传统的GIS 技术即可将空间数据及其分析嵌入到自己的应用中去。

6)特征组是连续的。在关系数据库上存储空间数据，可以实现存储非常巨大的特征组而不需要其他的空间分区或块(tiles) 。

7)对地理数据的开放式系统访问。许多用户能同时编辑地理数据，地理数据库数据模型支持许多人能在本地区域编辑特征。

8)数据访问可以通过属性取舍或空间范围切割。网络传输的仅是需要的数据，而不是全体数据，所以系统数据访问效率可以提高。

2、空间数据库的存储存储

随着数据建库技术的发展，通常采用数据库(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。采用空间数据库管理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。

目前，在空间数据存储和管理方面应用最为广泛的是支持空间数据存储的数据库技术和能够实现在关系数据库中存储和管理空间数据的中间件技术。能够支持空间几何对象存储和操作的对象关系型数据库管理系统主要有oracel，Microsoft SQL Server等，其中oracle是国际上许多地理信息系统用来管理海量空间对象数据的首选数据库管理系统。在大型地理信息系统的应用中，通常是通过ESRI公司的空间数据引擎ArcSDE结合大型关系数据库(例如oracel，Microsoft SQL Server)来存放和处理空间数据。

空间数据库，数据量大，数据类型复杂，必须采用大型商用的关系数据库管理系统。根据我们多年的数据建库相关项目实例，推荐使用Oracle关系数据库管理系统：一方面使用Oracle关系数据库管理空间数据库成功的案例较多;另一方面在国内Oracle关系数据库管理空间数据库方面积累了许多经验，这有助于空间数据库的建设和管理。ArcSDE能够与RDBMS协调工作，提供了空间数据的存储、查询和管理的解决方案。其中，RDBMS复杂在关系表中物理的存储数据，ArcSDE则负责为前端的GIS解释数据表中的这些数据。因此，ArcSDE与Oracle相结合的方式，是空间数据库存储与管理的合适方案。用ArcSDE管理空间数据，数据库实体存放于关系数据库Oracle中，有Oracle实现对数据库的管理。在此基础上，通过空间数据引擎ArcSDE访问数据库，并提供相应的客户端应用。