专刊
中国测绘报/2003年/05月/20日/第003版/
大型空间地理信息数据库的解决方案
李莉
商瑶玲
在4月8日本报刊登的《构建大型空间基础地理信息数据库》一文中,介绍了在建设空间基础地理信息数据库中遇到的问题。本文针对该文提出的问题,提出大型空间地理信息数据库的解决方案,引入地理信息数据库模式和数据仓库的概念。
地理数据库模式
型。利用文件系统进行空间数据的管理,属性数据采用关系型数据库管理。这种模式通过文件系统和属性数据库中的关键字段作为关联项,实现整个数据库的管理操作。在这种模式中,空间信息基于文件系统的存储;而属性信息采用关系型表管理,通过用公共字段从外部实现图和描述信息的协同操作。此模式虽实现了利用关系型数据库和空间数据之间的关联,但由于从外部进行图形和属性的关联,大型数据库建设的局限性很大。
随着数据库和GIS技术的发展,全关系型数据库及其访问语言SQL已成为信息领域进行信息存储、操作及访问的标准。通过在全关系型数据库中加入空间数据字段的方法,将属性信息和空间图形数据统一存储于关系型数据库(RDBMS)的二维表中,它主要由数据库主体(关系型)和基于关系型数据库环境的空间数据引擎构成。此模式从内部管理整个空间及属性数据,从而保证了空间数据和属性数据的一致性、共享性、完整性、稳定性,提高了运行效率。
空间数据仓库
关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发展为数据仓库的概念奠定了基础。上世纪90年代初,W.H.Inmon提出数据仓库这个名词,他给数据仓库的定义是:数据仓库是集成的、面向主题的、用于决策支持的数据库的集合,其中每个数据单元都与时间相关。数据仓库中的数据应当是良构的、一致的、相对稳定的。数据仓库不同于数据库,数据库是一种通用平台,而数据仓库是一种概念,在此概念下进行的构造过程,称之为数据仓库处理。所以,数据仓库不是即时购买的现成产品,而是一个建立的过程。数据仓库的解决方案是支持异构环境,保护企业在RDBMS、硬件以及操作系统上已有的投资,而且满足企业在数据仓库上不断变化的要求。在数据库建设的过程中,需要完成数据仓库建模、数据转换传输、前端的数据展现、元数据管理、数据仓库管理、数据仓库系统和数据性能调整和过程管理等多项工作。数据仓库的这些特点,解决了多数据源、多种结构、多种时态、多种主题、多尺度的海量空间数据管理的种种需求。
构建空间数据仓库的过程
1.数据库设计主要是按照数据仓库方法设计数据库,确定数据库所支持的用户层次和不同目的访问数据库。
2.数据的清洗、加载是重要的工作环节,以利于提高数据的准确性,规范化关键字段的机制,实现不同环境的数据匹配集成,其中涉及复杂的数据变换处理。在数据向数据库加载过程中,进行数据的集聚、概括和清洗。
3.元数据设计是数据仓库设计的重要组成部分。元数据及其访问工具决定着用户利用数据仓库的能力。只有通过元数据的导航,用户才能找到所要数据,进行相关的分析。
4.处理海量数据的管理与调度办法。数据
仓库管理的数据量大多在千兆以上,采用大规模并行处理和性能优化技术,
以提高对数据库处理的效率。
5.为满足不同用户对数据仓库的需求,开
发前端数据表现工具或界面。
6.数据的管理与维护,应具有数据的自动安全、备份和数据迁移管理功能。
空间数据仓库是一个基于现有成熟的数据库系统的不断完善改进的创新过程。空间数据仓库除应具有传统RDBMS 共享性、完善性、数据独立性,还应面向主题集成,具有历史性、稳定性和时序性,其主题数据采用关系型数据库,基于万维网技术下分布式管理操作。
商品化的空间数据库软件分析现有的用于空间数据库管理的商品化软件,有建立在空间索引方式的、基于客户/服务器的和超级空间数据库引擎,它建立了一个连续的空间模型,将空间数据加载到关系型数据库中,实现RDBMS 对空间数据和属性数据的高效管理,可实现大量用户针对同一数据的同时操作。国内、国外GIS 公司都投入了相当的精力在利用RDBMS 实现多种类型空间数据管理方面进行研究。
目前具有一定影响的软件有:以空间中间件结构实现空间数据库管理的系统有ESRI 公司的ArcSDE 和Map Info 公司的Spatial ware 和直接与关系型数据库挂接的Intergraph 公司的G eoMedia Professional 。
ESRI 公司在Arc GIS 8系列中引入了地理数据库(G eodatabase )的概念,其实质是引入了
一个面向海量空间数据管理的空间数据模型,ArcSDE 采用了中间件技术。中间件实现了对
于不同操作系统、不同数据库、不同应用软件平台间的数据和信息的沟通和兼容。Oracle Spa 2tia 与ArcSDE 的定位不同。前者是在RDBMS 模型的基础上实现了空间数据模型的扩展,是提供了对于空间点、线、面空间要素的存储与检索。后者则是定位于空间数据的管理和应用,在提供以上对于空间基本要素的基本管理功能的基础上,还提供面向空间对象的注记、平面拓扑、线性拓扑、栅格(影像)数据、三维表面、网络、CAD 数据等GIS 中所特有的数据类型的管理;面向数据时态版本管理的工作流和长事务处理机制。同时通过异步缓冲、空间索引等方式解决对于空间数据的多用户高效并发访问的问题。在空间数据的备份方面,提供指定空间数据对象的备份恢复和整体空间数据库的备份恢复。
数据仓库技术使人们从一个全新的角度认识地理信息系统的重要性,为人们共享多维时空的信息展现了光明的前景,使我们充分认识地理信息集成产生的巨大价值。担任何技术一旦被当成灵丹妙药,就有可能走入误区,让我们紧密关注数据仓库技术的发展,及时将这一技术引入到空间海量地理信息的应用领域中来。
国土空间规划中地理信息大数据的应用分析 摘要：随着互联网的不断发展，地理信息大数据也高速发展，特别是熟轨迹数 据以及空间媒体数据，科学有序地进行国土空间规划工作，打造高效、开放、安 全的国土空间发展格局，对于城区建设、生态保护、交通轨道等多种行业发展甚 至是区域经济水平的提高至关重要。文章主要围绕地理信息大数据在国土空间规 划中的应用进行分析，以供参考。 关键词：国土空间规划;地理信息大数据;应用 信息化的时代背景之下，大数据在各行各业中都有着十分广泛的应用，尤其 是在大型数据的分析与处理方面作用明显。地理信息大数据也随着技术的升级而 不断发展，尤其是空间媒体数据中随着互联网的带动作用而呈现爆发式增长。地 理信息大数据的有效运用，促进了国土空间开发及利用水平的提高，也为国家经 济稳速发展做出了一定的贡献。 1、国土空间规划 国土空间是人们生存与发展过程的所需空间。国土空间规划的主要目的可分 为以下几点，第一，积极引导经济发展，有效促进传统落后的发展模式，进行优 化调整。第二，能够依靠宏观调控方式并借助相应的科学技术实现集约化资源处 理和合理利用。第三，实现空间资源的科学配置，合理调整产业布局，实现经济 结构优化目标。第四，在保证资源合理配置的基础之上，使得产业布局更具协调 性和科学性，规避以环境污染作为代价的错误发展形式，大力建设环境友好型社会。第五，充当空间规划指导者，积极协调经济发展、生态发展以及社会发展这 三方面的发展方向，努力实现环境宜人、空间高效、资源集约等优化目标。 国土空间规划是指，根据其所处历史条件、自然环境以及社会发展实际情况，站在有效保护、合理利用和开发的视角上，对国土空间进行适当的布局调整和综 合空间规划。当前，世界很多国家对于国土空间规划工作都给予了高度重视，提 升国土空间规划工作的科学合理性，能够更好的保证各国经济发展过程中出现的 生态环境恶化、资源短缺以及区域发展失衡等情况。为了确保社会稳定，实现可 持续发展目标，需不断提升国土空间规划的整体水平。 2、地理信息大数据 常规意义下的地理信息数据相对来说比较规范，对于精确性具有严格要求。 大数据地理信息的信息采集方式更加自由且丰富，例如消费记录、个人出行过程 记录、传感器应用、网络行为等都可作为地理信息大数据的信息采集方式，这些 方式具有实时性、多变性、非专业性以及全面性等特征。其所采集的信息数据包 括政务信息、环境信息、居民生活信息、社会动态信息、商业发展信息以及人口 流动信息等等。其信息数据量大，信息来源广泛，不具备可靠性和精准性，属于 半结构碎片化信息，具有多种数据格式。 想要合理利用大量的地理信息大数据，并进行合理储存和管理，必须建立相 应的信息数据平台，对于不同类型的信息数据分别进行储存、种类划分、分析、 管理，并且建立灵活性较强的可配置数据查询系统，此种系统要具备信息查询功能、数据统计功能，且能实现信息提取一体化，以降低大数据重复建设的概率。 3、国土空间规划中地理信息大数据的应用分析 3.1提供实时的基础数据 地理信息大数据管理平台一直处于运转状态，时刻进行地理空间信息数据的 收集整理工作，信息管理平台具备数据清理功能，能够有效处理时刻变化的信息
校园基础地理空间数据库建设设计方案 遥感1503班第10组 （杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩） 测绘地理信息技术专业 昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月
一．数据来源 二. 目的 三 .任务 四. 任务范围 五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案
一．数据来源 原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图） 导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图 二．目的 把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。
三．任务 任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束 具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。 主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计 原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。 四、任务范围 空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程 步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。 前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。 建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行
大数据在地理信息系统中的应用 发表时间：2019-07-23T16:36:29.037Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：靳雪春 [导读] 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。 身份证号码：512201197703***XXX 重庆市万州区规划设计研究院 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。尤其是配电网已经成为电力系统发展的关键环节，可以对电网的信息进行详细的整理。配电网的所有信息几乎都与地理环境有关，因此，采用先进的地理信息系统可以很好的对其进行管理和维护。 关键词：大数据；地理；信息系统；应用 1地理信息系统运用大数据的重要意义 从基本特征的角度来讲，大数据指的是多样化与流程化的信息资产，同时也构成了新型的处理模式。运用大数据的模式来处理信息，这样做有助于在根源上提升决策能力，与此同时也有助于优化处理流程。对于有待处理的数据与信息来讲，大数据可以为其提供更专业的实时处理，大数据本身也具备了加工与增值的特征。进入信息化的新时期后，云计算与大数据的两种技术模式密切结合在一起。这是由于，实施大数据处理的基本前提就在于分布式结构，只有借助分布式结构才能挖掘海量数据与信息。由此可见，大数据不能缺少虚拟化的云存储、分布式的数据处理及其他相关技术，只有运用综合化的云技术才能实现数据挖掘[2]。从目前来看，大数据已经适用于很多领域，具体可以支持数据挖掘电网、分布式的数据库、扩展性的存储系统、云计算平台等。从地理信息系统的角度来讲，大数据也能运用特殊技术加以处理。具体而言，处理对象包含了视频、音频与半结构化信息等。与传统技术流程相比来看，地理信息系统运用的大数据处理表现为更鲜明的技术优势，这是由于大数据处理有助于加快响应并且缩短了所需的处理时间。 2新时代下大数据信息系统的不足和问题分析 2.1大数据的储存问题 在我国的现阶段下地理空间数据的规模量呈现出喷发式的快速增长态势，但是地理的空间数据却在新时代信息技术的影响下表现出了非结构化的一些态势，因而在现代地理信息产业中地理空间数据已经非常突出了大数据的特点，所以，我们需要不断加大对大数据空间范围的储存的研究发展和更新，只有做到如此才可以更好的服务于社会，更好的服务于各个行业和领域，满足新时代下的要求。还有一个重要的问题急需解决，就是地理信息系统中关于大数据的共享、保护、应用和管理问题，与此同时怎样重复的对大数据空间进行研究和处理都具有非常重要的意义。只有不断地加大对地理系统的实践和研究，才能充分的保证我国大数据地理信息系统的发展和对各个行业所产生的积极健康的作用。 2.2数据处理 现代地理信息产业所使用的地理信息系统可以基于多种不同途经来对超大量数据信息进行汇总，但是对于超大量数据信息的组织、处理、加工以及储存等技术相对较为落后，导致据大量的数据无法通过有效组织、处理以及加工后形成有效数据产品，这会对我国地理信息产业在新时期的健康发展带来很大程度的影响。现阶段社会各行业中的地理信息用户要求地理信息产业要进一步提高数据实时更新率，这也意味着在大数据时代下的地理信息系统要不断提高自身的计算能力，而加强大数据技术在地理信息系统中的实践应用已成为解决数据处理问题的主要途径，这也是确保地理信息系统可以满足我国地理信息产业发展要求的基础保障。 3大数据在地理信息系统中的具体应用 3.1高效储存 现代信息技术的高速发展正在使计算机硬件的生产成本不断降低，尤其是计算机存储设备成本的不断下降，对于地理信息系统实现大数据量的数据储存有着重要作用，尤其是当前个人计算机标配硬盘容量基本可以达到1TB左右的情况下，地理信息系统单个普通的磁盘阵列服务器的容量大约可以达到30TB左右。鉴于地理信息系统对于应急保障、实时导航以及分析决策等方面有着十分广泛的应用前景，所以大数据时代下地理信息产业要进一步提高地理信息系统的数据储存效率，否则会对整个地理信息系统的运行效率及使用性能产生过大的影响，因此，大数据时代下地理信息系统首先必须具备相对高效的储存能力。 3.2提升电网规划水平 大数据在配电网运行中的指导作用基于大数据的配电网规划方法，首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果，结合GIS关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布，同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况（中长期预测结果），然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果，最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。 基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息，如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等，融合先进的设计理念，将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中，从单一目标规划转变到多元目标优化规划，为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。 3.3充分利用数据库优势 将大数据运用在地理信息系统当中，数据量表现处持续快速增长的形势，如果地理信息产业想要达到系统运用提出的要求，就必须要进一步拓展和更新数据库。目前地理信息系统在构建的过程中通常会选择关系型数据库，在硬件改进的基础上能够对于这种类型的数据库实施分割以及非标准化的延伸处理，这样方便其能够符合我国地理信息产业发展的条件。通常情况下来讲数据库硬件更新成本不低，同时整个数据库服务设备性能以及容量也没有办法达到其发展提出的要求，并且数据库分割必须要经过编辑程序才可以达到非结构化数据保存和使用的条件，因此，大数据应用在地理信息系统当中一定要拥有较强的可延伸性以及拓展性。 3.4信息处理伸缩性与拓展性 基于大数据时代的发展环境中，地理信息系统的基础性信息量的扩展速度快速，这就要求数据库应当实现进一步的扩展与优化，而在目前数据库的应用过程中，数据库中较为常用的信息类型是关系类型，在硬件优化上也有着非常重要的作用，有助于数据库的扩展，计算机设备的优化要求大量的资金作为支持，同时，服务器的运行性能、数据库容量的扩展在空间上都具有一定的局限性，因此，数据库的分割拓展不再适用于非结构化信息上，并且要对程序进行相应的修改，这一情况就会导致部分环节的程序与信息模型不再具有独立性，而非
城市基础地理信息数据库设计与实现 学院：测绘科学与工程学院 专业：地理信息科学 姓名：乔婷婷 学号：201301181122
摘要： 目前，各种地理信息系统的建设方兴未艾，它们的建设都需要有统一的基础地理信息作为其基础。而基础地理信息数据库把基础地理数据获取、处理、管理、维护等各个环节连成一个有机的整体。本文以平原区某市数字城市建设项目为例进行基础地理信息数据库设计 与实现的研究。 该数字城市建设项目中的地形数据库建设涉及1:500、1:1000、1:10000、1:50000等多种比例尺；图形信息以点状、线状以及面状地物等形式存在；数据的属性信息以扩展属性和文字描述等方式存在，形成多尺度、多数据格式的数据源。 关键词：数字城市基础地理信息数据基础地理信息数据库 一、基础地理信息数据库的概念 基础地理信息数据库是基础地理信息数据及实现其输入、编辑、浏览、查询、统计、分析、表达、输出、更新等管理、维护与分发功能的软件和支撑环境的总称。 二、基础地理信息数据库的组成 基础地理信息数据库由基础地理信息数据、管理系统和支撑环境三部分组成，一般包括现势库和历史库。 其中，基础地理信息数据是基础地理信息数据库的核心，按类型分为大地测量数据、数字线划图数据、数字高程模型数据、数字栅格地图数据和数字正射影像数据五个分库，分库又根据比例尺和分辨率的变化细化为子库，子库也可根据要素分成若干层； 管理系统和支撑环境是数据存储、管理和运行维护的软硬件及网络条件。 三、基础地理信息数据库的设计与实现总体流程： 总体流程如下：基础地理数据收集、数据检查分析、数据库结构设计、数据库编辑整理、质量检测、数据入库。 （一）基础地理数据收集 基础地理信息数据是基础地理信息数据库的核心，按类型分为大地测量数据、数字线划图数据、数字高程模型数据、数字栅格地图数据和数字正射影像数据五个分库，分库又根据比例尺和分辨率的变化细化为子库，子库也可根据要素分成若干层； 研究数据为2012年野外实测，由南方CASS软件编辑成的数字线划图；图层依据《基础地理信息要素分类与编码》按八大类进行分层；要素编码采用国际码+图形代码组成，地形图数据中点状地物的编码在要素的Z比例属性中；线状地物的编码在要素的厚度属性中；要素的扩展属性为地物的实体名称。 地形图数据根据《基础地理信息要素数据字典第1部分：1:500 1:1000 1:2000 基础地理信息要素数据字典》标准，要对需要面状表示的要素进行构面处理，如池塘面、植被面，构面前需进行拓扑关系处理。 （二）数据检查分析
浅谈国土空间规划领域的大数据应用 发表时间：2019-07-15T16:19:40.513Z 来源：《城镇建设》2019年第08期作者：陈萌 [导读] 当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。 山东深科空间规划勘查设计有限公司山东济南 250000 摘要：当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。相比其他传统行业，海量、高效的大数据带给国土空间规划研究的影响更为显著，其不仅对国土空间规划编制、评价和管理的方式产生影响，也通过对人的活动、移动和交流方式的改变，改变了国土空间。数据是国土空间规划研究的重要基础，是分析国土空间发展现状、问题与特征的基本素材，更是解释国土空间发展机制、科学规划国土空间增长的重要依据。 关键词：国土空间规划；大数据；应用 引言 空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图，是各类开发保护建设活动的基本依据。新时期中国将建立空间规划体系，推进“多规合一”，将主体功能区规划、国土规划、土地利用规划、城乡规划有机融合，统一为国土空间规划，从落实国家战略定位、优化国土空间格局、科学配置资源要素等方面实现编制高质量空间规划的目标。2016年原国土资源部发布的《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》指出，在新一代信息技术迅猛发展的背景下，要创新国土资源管理方式，促进国土资源决策科学化。将大数据与自然资源调查、年度更新变更调查和有关专项调查相结合，有助于摸清家底，协调矛盾，科学编制空间规划的底数、底盘和底图。“大数据”蕴含的研究价值自新千年伊始就为西方主流学界关注，起初聚焦于社会科学领域，近年来在人文地理学领域反应最为热烈，为社会科学空间转向下的学科发展提供了新机遇。 1大数据的特征 大数据是一种超大规模的数据集合，它在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。国土空间规划的编制涉及到人类赖以生存的自然资源集合的整体，需要统筹考虑城市经济社会发展需求和人口、城市区域条件等各种要素，从而对城市空间发展方向、产业发展重点、城市环境容量和空间发展规模作出预测和控制。传统的规划技术手段停留在小数据的模式上，无法对研究对象进行全样本的画像，大数据改变了这一模式，通过集成各类结构化、半结构化和非结构化的数据，可以对城市空间和居住在城市空间中人的行为进行时空化的画像和长期跟踪，通过各种标签识别全面了解城市空间发展特征并预测发展趋势。 2大数据应用对国土空间规划的启示 2.1打通数据获取及分享通道 从来源上看，国土空间规划相关的数据包括空间现状数据集、空间规划数据集、空间管理数据集、社会经济数据集等传统数据及网络新兴数据的。传统国土空间规划核心是物质空间规划，基础数据以传统数据为主，而网络新兴数据随着近年来信息技术的飞速发展在国土空间规划领域的应用正方兴未艾，但主要还是集中在理论研究领域而较少应用指导实践行为，导致部分规划空有物质空间的“完美蓝图”，却缺乏能够绘制社会空间“科学蓝图”的城市居民行为、产业情况、公共空间利用等网络新兴数据指导。在规划实践中，数据获取及共享需要强有力的协调组织，能够突破不同行业间的数据壁垒，使数据获取及共享更为顺畅。 2.2规范数据整理模式 首先，传统土地利用、空间规划采用条块式的管理模式，造成现有多门类数据之间标准不统一、相互矛盾，数据交叉、冲突、重复建设的情况时有发生。故需要统一标准、规范，对现有的大数据资源进行清理、整合。国土空间大数据虽然来源复杂、类型繁多，但相互衔接性较强，可通过关联规则，规范数据信息资源采集的内容、方式、频率等，对数据进行整合，建立信息资源库体系，从而为科学决策和科学管理打好基础。其次，数据整理过程及发布环节必须重视数据保密性。国土空间大数据中的地形图、地理信息空间数据、经济运行数据、居民活动个人隐私数据等重要信息均涉及国家机密，必须受到严格保护，防止其遭受恶意用户或黑客的攻击。如果这些信息不能被妥善保存和管理，而是被滥用，将会给国家和个人带来极大的侵害。 2.3拓展应用领域，增强理论向实践成果的转化 从横向来看，在土地利用领域，大数据可用于土地利用效益研究、入地功能流转研究、自然资源利用监测等方面；在总规领域，大数据可用于分析人口规模、用地识别、空间结构、总规评价等问题；在控制性规划领域，大数据可用于分析地块业态评价、空间可达性分析等问题；在专项规划领域，大数据可用于分析教育、医疗、商业、休闲、产业等用地布点及使用效果等问题；在交通规划领域，大数据可用于分析站点位置、线型选择、换乘设置等问题；在城市设计领域，大数据可用于分析公共空间评价、就业吸引力评价等问题。 从纵向来看，传统土地利用、空间规划在后期监测和评价方面缺乏有效手段，而大数据与新技术的应用，可实现随时随地捕获、测量和传递信息，实现空间各个系统的实时感知，全面、精确、直观地反映国土空间要素的行为模式和动态变化，结合各门类要素的属性特征，对要素的质量、价值或效益开展综合评价，做好国土空间资源开发利用、保护管护、治理监督等政府管理，为国土空间规划和用途管制提供准确可靠的基础支撑。 3国土空间规划领域的大数据应用策略 随着当今信息的爆发性增长和科学技术的突破，人类文明正从信息（Information Technology）时代向数据科技（Data Technology）时代飞速变革。在过去的十年里，移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的快速发展深刻地影响和改变着人类社会。近年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，《广东省促进大数据发展行动计划（2016～2020年）》等文件明确了国家大数据战略，运用大数据推动政府治理，促进民生服务普惠化，加快城市创新驱动发展。 在大数据运用中：①要特别注意研发与探索大数据应用的技术问题，如数据的存储，已由传统的集中式数据仓库系统转为分布式处理系统，如海量非结构数据的过滤与抽取，如对传统的数据传输工具流程重新设计等。②要切实统筹好数据标准化建设，各类大数据统筹利
基础地理信息数据入库流程 1、基础地理信息数据包括的内容 基础地理信息主要是指通用性最强，共享需求最大，几乎为所有与地理信息有关的行业采用作为统一的空间定位和进行空间分析的基础地理单元，主要由自然地理信息中的地貌、水系、植被以及社会地理信息中的居民地、交通、境界、特殊地物、地名等要素构成，另外，还有用于地理信息定位的地理坐标系格网，并且其具体内容也同所采用的地图比例尺有关，随着比例尺的增大，基础地理信息的覆盖面应更加广泛。基础地理信息的承载形式也是多样化的，可以是各种类型的数据、卫星像片、航空像片、各种比例尺地图，甚至声像资料等等。 2、基础地理信息数据入库的意义 通过制定统一的分类代码标准，将多格式基础地理信息数据统一整理转换进行入库形成统一的数据库，为基础地理信息数据共建共享与交换及数字化城市建设奠定良好的准备，同时通过建立统一的基础地理信息系统可以避免各部门间的重复劳动，提高工作效率节约社会资源。 3、基础地理信息数据入库的基本流程 1）、规范及标准的制定
基础地理信息数据种类齐全，内容丰富，涉及领域广泛，为了能将它们有机地进行组织，有效地进行存储、管理和检索应用，只有将所有的地理信息按一定的规律进行分类和编码，使其有序地存入计算机才能对它们进行按类别存储，按类别和代码进行检索，以满足各种应用分析需求。因此首先必须对基础地理信息数据进行分类和编码，编写相应的元数据标准。根据绍兴项目的实施其相应的规范和标准主要有以下内容： （1）、《4d产品数据成果入库提交技术规定》 （2）、《基础地理信息分类与代码》 （3）、《基础地理信息数据建库技术规定》 （4）、《基础地理信息数据库成果质量检查与验收技术规定》（5）、《基础地理信息要素属性》 （6）、《基础地理信息要素字典》 （7）、《基础地理信息元数据标准》 2）、基础地理信息数据的整理及入库
《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D)
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
面向空间大数据的GIS 摘要：大数据因具有巨大的研究发展潜力，已经得到了学术界和产业界的持续关注和利用。本文总结了目 前的大数据利用现状，以及大数据引发的科学研究新思维和新观念。空间数据作为大数据的主体数据集， 在泛在测绘、多源异构时空数据等方面给传统GIS的发展带来了巨大的挑战。面对挑战，文章总结了大数 据环境下GIS应该具备的基础特征，以及在空间数据挖掘和空间分析方面的研究进展。最后，文章从商业 模式、智慧城市、云计算、城市计算和大数据驱动的人类移动规律等方面展望了大数据背景下GIS的研究 热点和发展前景。 关键词：空间大数据， GIS，空间数据挖掘，空间分析, 云计算 1空间大数据 1.1 大数据倍受关注和利用 在学术界， 0’Reilly Media于2008年出版了《数据之美》，随后Nature、Science 等陆续刊登了大数据专辑，麦肯锡从经济和商业维度分析了大数据在不同行业的应用潜力。2012年，我国科技部发布的十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指 南中把大数据研究列在了首位。在产业界，IBM、亚马逊、Google、甲骨文等信息技术巨头都纷纷推出了大数据解决方案和应用。在中国，百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等也采用了Hadoop处理大规模数据。大数据的研究与发展涉及国防安全、生活健康、气候变化、地质 调查、减灾防灾、智慧地球等众多领域。以美国为例，2012年3月，奥巴马政府率先在全 球宣布推出大数据的研究和发展计划，将大数据研发上升为国家意志，并投资2亿多美元 资助美国国家科学基金和美国地质调查局等6个联邦政府部门的大数据项目，以提高从大 量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。 1.2 空间数据是大数据的基础 大数据具有体量巨大、多种多样、高速变化、真实质差等特点。在这些数据中，大约80％的数据与空间位置有关。空间数据描述了对象的具体地理位置和空间分布，包括空间 实体的位置及其空间关系等，涵盖从宏观、中观到微观的整个层次，可以是点的高程、道 路的长度、多边形的面积、建筑物的体积、像元的灰度等数值，也可以是空间关系等拓扑 结构。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。用于采集空间数据 的设备包括红外、卫星、多光谱扫描仪、全站仪等各种宏观与微观传感器或设备，也包括 野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化等空间数据获取手段，还可 能是计算机、GPS、RS和GIS等技术应用和分析空间数据的过程。遥感对地观测技术形成 了一个多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网，传感器的地面分辨率数 量级从千米到厘米，波段范围从紫外到超长波，探测深度从几米到万米，新型的高分辨率 卫星遥感数据如Quick Bird等已提供使用。空间数据基础设施积累了大量的城市电子地图数据库、工程地质信息数据库、用地现状信息数据库、市政红线数据库、建筑红线与用地 红线数据库、地籍数据库，以及土地利用及基本农田保护规划数据库等空间基础数据。此外，人类活动每时每刻还在采集和产生新的空间数据集[1,2]。
地理信息数据库建设及应用 发表时间：2018-11-16T20:38:16.250Z 来源：《基层建设》2018年第26期作者：崔雪妍[导读] 摘要：随着信息产业的迅猛发展，建立地理信息数据库已成为衡量一个城市信息化程度的重要指标之一。 河北大地数字信息技术有限公司河北保定市 071000摘要：随着信息产业的迅猛发展，建立地理信息数据库已成为衡量一个城市信息化程度的重要指标之一。本文阐述了地理信息数据库的建设及应用。 关键词：地理信息系统；应用；发展趋势地理信息数据库作为地理信息系统的重要组成部分，它在满足城市信息化工程建设和社会经济持续发展中发挥着越来越重要的作用。另外，地理信息数据库建设是一项复杂的系统工程，要建设和管理好地理信息数据库，就应根据该地区的实际情况，做好数据库的建库方案，这样才能在较短时间内完成地理信息数据库的建设。 1地理信息系统建设的目标 随着社会的发展进步，“数字城市”的发展越来越重要，“数字城市”建设是指将有关城市的信息，包括城市的自然资源、社会资源、基础设施、人文、经济等各个方面，以数字的形式进行获取、存储、管理和再现，通过对城市信息系统的综合分析和有效利用，为提高城市管理效率、节约资源、保护环境和城市可持续发展提供决策支持。数字城市系统的开发、应用和服务是以数据的采集与更新、数据的共享与交流、数据的分发与挖掘、数据的商业化和社会化为基础。 地理信息系统的建设要达到一定的要求目标，如：系统需要易于使用、管理及维护，能满足用户的应用需求，成为可依托的有力工具；系统建设的结构、功能和界面需操作方便、灵活，适合各层次用户使用且易于更新和管理；系统采用基于COM组件机制和AreGIS En-gine组件包的开发方式，进而使代码实现很大程度地重复应用、保证系统广泛的自适应性和良好的可扩展性；系统的内容、数据分类与编码、数据精度等应采用有关国家标准；系统在设计时以系统功能方便扩充、组可重复应用为指导思想；系统应采用先进的方法、设备、技术等，提高系统的技术水平及质量，目标是围绕省级基础地理数据建库、测绘资料档案管理、数据增值服务、数据分发、地理信息应用服务等核心业务和工作，建立满足内部和外部地理信息分发服务需要的业务系统，提高基础地理信息管理水平，规范工作流程，提高办公效率和应急响应速度，形成信息化的地理信息服务体系；系统应成为综合性地理信息资源的基础和保证。 2数据库建库 2.1库体创建。根据数据库的逻辑设计和物理设计，按照选择的数据库管理系统进行物理空间的分配、参数的设置、数据表的创建等。 2.2入库检查。数据入库前依据数据生产中使用的技术设计书和有关技术规定、数据生产技术总结、数据生产中的数据检查报告和验收报告等，采用程序进行批量检查和人工交互检查两种方式进行质量检查。 2.3数据处理。为保证各种数据库逻辑无缝、关系正确和要素属性一致，要进行矢量数据属性及图形接边、影像色调调整、数字高程模型、高程接边处理及代码转换、数据格式转换、坐标转换和投影转换等入库数据转换处理。 2.4数据入库。数据入库分为分区入库和分要素两种模式。分区入库是以区域或图幅为单位组织数据，并进行数据的存储与管理；分要素入库是以要素层为单位组织数据，并进行数据的存储与管理。对影像数据和DEM数据采用分区入库的模式，对矢量数据采用分要素入库的模式。所有入库都采用程序批量入库的方式进行。 3数据库功能与应用 3.1功能。1）数据库的基本功能。用户管理、日志管理、数据库管理、视图管理、数据导入、信息查询、数据导出、数据转换和输出打印等，实现对多种空间数据的集成和管理、海量数据的查询和提取及投影、格式转换。2）数据库的更新。提供两种更新方案，一是对数据存储单元内的数据进行整体替换的方法，来实现对数据或数据库的更新，即用新的数据来替换旧的数据。二是在数据库系统中直接对某一数据单元内的局部数据进行增、删、改操作。无论哪种更新手段，替换下来的数据都存储在历史库中，以便对现实数据和历史数据进行对比分析。 3.2应用。在应用方面，地理信息系统已从最初的学领域扩展到测绘、国土、环境、水利、农业、林业和矿产等传统资源管理和城市规划、应急、公安、交通，旅游、工商、卫生和统计等国民经济的重要领域，并逐步在通信，电力、石油石化、银行、保险、煤矿、物流、烟草、广告、大型制造业、大型零售企业等工商领域和个人位置服务领域发挥着日益重要的作用。 4发展趋势 4.1GIS数据的共享和开放 目前，我国GIS的应用范围主要集中在一些政府部门和科研机构所承担的大型项目中，社会普及率低，对整个社会生产力发展的促进作用还不明显。造成这种现象的原因主要是GIS数据的保密性不够，数据获取困难是GIS技术发展的严重障碍。随着各种测绘技术的不断发展，数据获取成本已极大地降低，提升数据共享和开放，可让GIS更广泛应用于国民经济各领域，提高经济活动效率，减少GIS数据重复建设的成本。 4.2GIS产业化及市场化 当前，我国GIS技术得到了长足发展。现阶段，我国已形成一批具有自主知识产权的GIS软件品牌，这些软件品牌已在较多领域中得到了应用。在今后，我国地理信息产业的信息市场、产品市场、技术市场和劳务市场等将初步形成，产业结构会比较合理，地理空间数据将更加丰富，自主产权软件市场占有率将大幅提高，将涌现出一批大型骨干企业，并形成合理的地理信息产业链。 4.3网络GIS的发展 网络GIS是将Intemet与GIS相结合，使地理信息能在高速的网络环境中实现漫游和共享，这极大地开拓了GIS的应用领域。利用网络发布空间数据，为用户提供空间数据浏览、查询和分析等功能，形成一个网络化的地理空间平台，将是GIS系统发展的必然趋势。 4.4三维GIS与虚拟现实技术的结合 三维GIS和二维GIS相比，能帮助人们更加准确真实地认识我们的客观世界。三维GIS能支持真三维的矢量和栅格数据模型及以此为基础的三维空间数据库，解决三维空间操作和分析问题，可以预见，三维GIS的发展将具有非常广阔的前景。 4.5高分辨率遥感影像与GIS结合
基于CAD数据的地理空间数据库的建立
引言 计算机技术在测绘业的最早应用之一是在地图制图学中引入了机助制图技术，即cad（computer aided drafting）。cad具有强大的绘图功能和处理矢量图形的能力，目前已广泛地被应用在工业设计、机械设计、建筑设计、城市规划之中。随着相关学科高新技术日新月异的进步，cad技术也逐步向gis技术方向发展，同时也促进了传统的测绘产业向地理信息产业转化。地理信息系统(gis)具有便捷的地图显示处理、地理信息查询和强大的空间分析能力[1]，在数字产品的管理与应用方面明显优于cad技术[2]。以前的cad数据能否为gis所利用呢？找寻gis利用cad数据的有效途径无疑会有事半功倍的效果。 1.cad与gis数据概述 1.1cad与gis的区别 1）gis是采集、存储、分析、查询、输出与空间和地理分布有关的数据的空间信息系统。对信息进行管理是这个系统的主要目的。cad是对制图信息进行采集、综合、识别、存储、不同比例尺和不同投影之间的转换、编辑、输出的计算机处理系统。输出满足规范要求的图形为其最终目的。 2）gis是将空间图形实体抽象为点、线、面、注记4种类型。以此来采集、存储、编辑和管理。如围墙、陡坎、河流、道路等等在gis图中都是线型实体。它们之间差别不是用图形符号来区分，而是以属性来区分。cad图形中的图形元素种类很多，如点、线、多
义线、圆、矩形、注记等等。cad中的图形数据是矢量形式的，它不仅包含了由一组或多组的x、y、z坐标确定图形的几何位置和几何形状的可见的几何信息,还包含由数值或字符串表示线型的属性的不可见的非几何信息。 3）gis是个动态系统，存储的信息要求符合现状。因此，空间信息也要求及时更新。由于它是面向实体，实体图形只存储其主点主线，比较简单，所以修改比较方便。cad图是以符号来存储，修改麻烦。 1.2数据转换的研究现状 autocad具有极为强大的建模功能，能够精确、便捷地创建各种平面和三维图形，所以画地图首选autocad。在autocad中画出的图形能生成的是.dxf和.dwg这两种格式的文件,可以被arcgis直接调用，但是在打开后只能分成“注释”、“点”、“线”、“面”4层，这样不能很好的区分地图里面的有用信息，例如：做一幅城市地图，要把建筑物和河流分开，在autocad中可以分成两层，一层叫“一般房屋”，一层叫“面状水系”。如图1，当用arcmap打开后，这两层都合成到“面”这一层了，“一般房屋”和“面状水系”就只有靠注释和经验来分辨，这样会加长辨析的时间，远远不能满足人们的操作要求，如图2，在arcgis中的arcmap直接画地图没有在autocad中画的便捷，特别是在三维效果上面的体现更加没有autocad中表现的好。根据上面的原因，我们不得不面临着在autocad中画图，通过转换成.shp格式的文件给arcgis调用。
建立地理信息数据库技术方案 1.1 建立GIS系统的必要性 (1) 1.2 已有测绘数据的分析利用 (2) 1.3 技术标准和依据 (5) 1·4 总体构想8 1·1 建立GIS系统的必要性 1·1·1长春经济技术开发区经过十年多的建设，已经初 具规模，在长春市的东南建起了一座现代化的新城区。目前 在道路、供水、排水、电力、电信、供热等基本设施投入近 40亿元人民币，形成了巨大的发展潜力，尤其是随着国家振 兴东北老工业基地战略的实施，必将为长春经济技术开发区 带来新的发展机遇。 1·1·2近几年，我国城市GIS的建设和应用取得了较大 进步，GIS的应用通过与通信、互联网、办公自动化等技术 的结合，充分地融入了IT主流，成为信息技术中一个举足轻 重的领域，作为地理信息服务核心内容的基础空间数据库的
建设和开发利用也越来越受到了重视。目前开发区测绘资料齐全，切现势性强，为建立城市地理信息系统能提供基础数据保障。 1·1·3作为现代化的新区，各职能部门和服务行业必须满足高节奏、高效率、快捷准确的服务，而只有GIS技术的基础性、公益性、共享性和快速的信息交换，才能为此提供大力的支持。所以，为建立长春经济技术开发区地理信息系统，而首先进行基础地理信息数据库的建设是非常必要的。1·2 已有测绘数据的分析利用 1·2·1 到目前为止，长春经济技术开发区全区已有测绘资料齐全，切现势性强，数据格式合理。详见表1·2·1-1。 全区已有测绘资料 表1·2·1-1
1·2·2上述测绘数据资料中，其地形图成图时间较早部分数据，近年进行了修测，管线数据资料基本做到了数据齐
地理信息产业大数据调研报告
目录 1 地理信息产业大数据应用现状 (1) 1.1 地理信息资源为大数据提供重要依据 (3) 1.2 空间数据的挖掘是大数据应用的组成部分 (3) 2 大数据在智慧环保中的应用 (5) 2.1 环境大数据的布局 (8) 2.2 环境大数据获取渠道 (9) 2.3 环境大数据的获取及应用场景 (9) 2.4 环境大数据建设 (10) 3 大数据在互联网地图中的应用 (12) 3.1 地图与大数据的结合发展 (12) 3.2 互联网地图大数据助力人们传统行为方式 (12) 4 地理信息产业大数据发展趋势 (15) 4.1 地理信息发展职能的扩展 (15) 4.2 地理信息产业技术的升级 (16) 4.3 地理信息服务模式的变革 (16)
1地理信息产业大数据应用现状 地理信息产业是21世纪的朝阳产业，属于高新技术产业，以现代测绘技术、信息技术为基础，结合计算机技术、通信技术和网络技术形成的综合性产业。具体包括空间地理科学技术、信息科学技术、航天航空科学技术，是遥感技术、地理信息系统、卫星定位系统与测量技术应用的产业化结果，是国民经济信息的重要组成部分。2014年1月22日，国务院办公厅以国办发（2014）2号印发了《关于促进地理信息产业发展的意见》，这一意见的提出，预示着地理信息产业在新一轮的行业整合方面将面临重大机遇。同年7月，国家正式印发《国家地理信息产业发展规划（2014-2020）》，对于推进我国地理信息产业的蓬勃发展具有重要指导意义。该规划强调到2020年，中国地理信息有关政策法规体系基本建立，结构优化、布局合理、特色鲜明、竞争有序的产业发展格局初步形成。科技创新能力显著增强、核心竞争力的龙头企业和较好成长性的创新型中小企业，拥有一批具有国际影响力的自主知名品牌。产业保持年均20%以上的增长速度，2020年总产值超过8000亿元，成为国民经济发展新的增长点。 我国地理信息产业发展经历了一个比较曲折的过程。在20世纪90年代之前，我国测绘和地理信息的发展注重于为政府管理和国家安全提供服务，市场在测绘地理信息资源配置中没能发挥基础性作用。因此，地理信息产业发展受到限制。上世纪末，我国社会主义市场经济体制不断完善，卫星遥感、卫星定位和地理信息系统等技术应用不断业务化，在国民经济和社会发展各领域中应用不断深入，并加速向人民群众的日常生活渗透。地理信息产业快速发展的条件基本具备。在这一背景下，国家测绘局开展了第一次测绘发展战略研究，正式提出发展地理信息产业。此后相继开展了促进地理信息产业发展的政策研究，形成了一系列促进我国地理信息产业发展的具体思路和措施。在国家测绘局和有关部门的大力支持下，地理信息产业获得快速发展。据行业协会不完全统计，截至2013年底，企业达2万多家，从业人员超过40万人，年产值近2600亿元。2006年以来年均增长速度超过25%，形成了一批具有一定市场竞争能力的地理信息硬件、软件和数据产品。地理信息在国土资源、环保、电力、公安、交通、水利、铁道、民政、农业、林业、公共应急等领域得到广泛应用，并和汽车、手机及其它多种导航终