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地图数据来源要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。
要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。
对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。
其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。
各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。
图层中数据归类和组合比较自由。
而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。
也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。
在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。
GIS的数据源引言概述：地理信息系统（GIS）是一种用于收集、管理、分析和展示地理数据的技术。
GIS的数据源是支撑整个系统运行的重要组成部分。
本文将详细介绍GIS的数据源，包括其定义、分类、获取方法、质量要求以及未来的发展趋势。
一、数据源的定义与分类1.1 定义：GIS的数据源是指提供地理信息数据的各种来源，包括地图、卫星影像、遥感数据、传感器数据等。
1.2 分类：数据源可以分为两类，一类是地理空间数据源，包括地图、卫星影像等；另一类是属性数据源，包括人口统计数据、经济数据等。
二、数据源的获取方法2.1 地图数据源获取方法：地图数据源可以通过地理测量、地形测绘、地形图像扫描等方式获取。
2.2 卫星影像数据源获取方法：卫星影像数据源可以通过卫星遥感技术获取，包括卫星图像的获取、处理和解译等。
2.3 传感器数据源获取方法：传感器数据源可以通过各种传感器设备获取，如气象传感器、水质传感器等。
三、数据源的质量要求3.1 精度：数据源的精度是指数据的准确程度，包括地理位置的准确性和属性数据的准确性。
3.2 完整性：数据源的完整性是指数据的完整程度，包括地理数据的完整性和属性数据的完整性。
3.3 时效性：数据源的时效性是指数据的更新速度，包括地理数据的更新和属性数据的更新。
四、数据源的未来发展趋势4.1 开放数据源：随着开放数据的趋势，越来越多的数据源将对公众开放，促进GIS技术的发展和应用。
4.2 多源数据融合：为了提高地理数据的质量和准确性，将来的发展趋势是将多个数据源进行融合，提供更全面、准确的地理信息。
4.3 大数据技术应用：随着大数据技术的快速发展，GIS的数据源将更加丰富和多样化，为地理信息的分析和应用提供更多可能性。
五、总结GIS的数据源是支撑整个系统运行的重要组成部分。
本文从数据源的定义与分类、获取方法、质量要求以及未来的发展趋势等方面进行了详细阐述。
随着技术的不断发展，GIS的数据源将变得更加丰富和多样化，为地理信息的应用提供更多可能性。
简述常用地理空间数据源及其获取方法常用地理空间数据源包括地理信息系统（GIS）数据、卫星遥感数据、地图数据和社交媒体数据。
1. 地理信息系统（GIS）数据：GIS数据由各种机构和组织收集和维护，包括政府机构、学术研究机构和非政府组织等。
获取GIS数据的方法包括：- 直接从相关机构下载数据：许多政府机构和学术研究机构提供免费或收费的GIS数据下载服务。
- 使用GIS软件和插件：大多数GIS软件提供了数据查询和下载功能，可以直接通过软件获取数据。
- 使用GIS数据提供商：有一些专门的商业公司提供各种类型的GIS数据，用户可以从他们那里购买所需数据。
2. 卫星遥感数据：卫星遥感数据通常由卫星或无人机收集，包括遥感影像、高程数据和地表温度等。
获取卫星遥感数据的方法包括：- 直接从卫星数据提供商下载：有一些卫星数据提供商如Landsat、Sentinel和MODIS等，用户可以从他们的网站下载所需数据。
- 使用遥感数据平台：一些在线遥感数据平台（如Google Earth Engine和Remote Pixel）提供了大量卫星遥感数据的查询和下载服务。
- 使用遥感图像处理软件：一些遥感图像处理软件（如ENVI 和QGIS）提供了数据访问和分析的功能，用户可以通过软件获取数据。
3. 地图数据：地图数据是指包含地理特征和地理数据的地图。
获取地图数据的方法包括：- 使用在线地图服务：包括Google Maps、百度地图、高德地图等。
用户可以通过这些服务访问和使用地图数据。
- 使用地图制作软件：一些地图制作软件（如ArcGIS和QGIS）提供了地图数据查询和下载的功能，用户可以通过软件获取数据。
- 购买地图数据：一些专业地图数据提供商提供了各种类型的地图数据，用户可以从他们那里购买所需数据。
4. 社交媒体数据：社交媒体数据是指通过社交媒体平台收集的地理位置相关的数据，包括用户地理标签、地理位置信息和地理标记等。
获取社交媒体数据的方法包括：- 使用社交媒体API：一些社交媒体平台（如Twitter、Instagram和Facebook）提供了开放API，用户可以使用API 查询和获取相关数据。
地图数据来源地图是人类认识和探索世界的重要工具之一。
无论是出行导航、旅游规划，还是城市规划、资源管理，地图都发挥着重要的作用。
然而，地图暗地里的数据来源却很少为人所关注。
本文将探讨地图数据的来源，揭开地图暗地里的秘密。
一、卫星遥感卫星遥感是现代地图数据获取的重要手段之一。
通过卫星对地球表面进行高分辨率的拍摄和监测，可以获取大量的地理信息。
卫星遥感技术的发展，使得地图数据的获取更加准确和全面。
卫星遥感不仅可以提供地形地貌、水系分布等基础信息，还可以监测气候变化、农作物生长等环境指标，为地图数据的更新和完善提供了重要依据。
二、地理勘测地理勘测是地图数据获取的传统手段。
通过实地测量和调查，获取地理要素的准确位置和属性信息。
地理勘测可以利用测量仪器进行精确测量，也可以依靠人工观察和记录。
地理勘测的数据来源包括地形测量、水文测量、土地利用调查等。
这些数据为地图的制作提供了基础，保证了地图的准确性和可靠性。
三、地理信息系统地理信息系统（GIS）是地图数据处理和分析的重要工具。
GIS通过整合和分析各种地理数据，生成空间数据，为地图制作和应用提供支持。
地理信息系统的数据来源包括卫星遥感数据、地理勘测数据、统计数据等。
通过GIS的空间分析功能，可以将不同来源的地理数据进行整合和分析，生成更加丰富和多样化的地图产品。
四、大数据和人工智能随着大数据和人工智能技术的发展，地图数据的获取和处理方式也在不断演进。
大数据技术可以通过采集和分析海量的数据，挖掘地理信息，为地图数据的更新和完善提供新的思路和方法。
人工智能技术可以通过机器学习和深度学习算法，自动识别和提取地图要素，提高地图数据的准确性和效率。
五、众包和众智众包和众智是一种新兴的地图数据获取方式。
通过众包平台，可以将地图数据的采集和整理工作交由泛博用户参预。
用户可以通过手机应用或者网页进行地理位置标注、道路纠错等工作，为地图数据的更新和完善贡献自己的力量。
众智则是指通过众包的方式，将用户的智慧和经验融入地图数据的处理和分析过程中，提高地图数据的质量和可用性。
ArcGIS地图数据采集与分析法在当今数字化的时代，地理信息系统（GIS）的应用日益广泛，其中 ArcGIS 作为一款功能强大的 GIS 软件，在地图数据采集与分析方面发挥着重要作用。
无论是城市规划、资源管理、环境保护还是交通规划等领域，都离不开准确、全面的地图数据以及有效的分析方法。
一、ArcGIS 地图数据采集1、数据源的选择地图数据的来源多种多样，包括卫星影像、航空摄影、实地测量、问卷调查以及现有地图和数据库等。
在选择数据源时，需要根据具体的应用需求和数据精度要求进行权衡。
例如，对于大范围的地形测绘，卫星影像可能是一个较好的选择；而对于城市中精细的建筑物测绘，实地测量则更为准确。
2、数据采集方法（1）数字化将现有的纸质地图通过数字化设备（如数字化仪）转换为数字形式。
这需要操作人员沿着地图上的线条、符号等进行描绘和标注。
（2）GPS 测量使用全球定位系统（GPS）设备直接在实地采集地理坐标点。
这种方法适用于获取点状、线状和面状地理要素的位置信息。
（3）遥感技术通过卫星或航空遥感获取大面积的地表影像数据，然后经过图像处理和解译提取所需的地理信息。
3、数据质量控制在数据采集过程中，数据质量至关重要。
要确保采集的数据具有准确性、完整性和一致性。
可以通过设置采集标准、进行重复测量、与已有数据对比等方法来检验和提高数据质量。
二、ArcGIS 地图数据分析1、空间分析（1）缓冲区分析用于确定围绕某个地理要素的一定距离范围内的区域。
例如，分析距离学校一定距离内的居民点分布，以评估教育资源的覆盖范围。
（2）叠加分析将多个图层进行叠加，以分析不同地理要素之间的关系。
比如，将土地利用图层和土壤类型图层叠加，研究土地利用与土壤质量的相关性。
2、网络分析（1）最短路径分析计算两点之间的最短路径，可应用于交通规划中确定最优的出行路线。
（2）设施选址分析根据一定的条件和约束，选择最佳的设施位置，如消防站、垃圾处理站等的选址。
地图数据来源地图数据是指在地图上显示的各种地理信息和空间数据，例如道路、建筑物、地形、水域等。
地图数据来源是指获取这些数据的渠道和方式。
以下是常见的地图数据来源：1. 地理信息系统（GIS）：GIS是一种用于收集、存储、分析和展示地理数据的技术。
通过GIS，可以获取各种地图数据，包括卫星影像、航空影像、地形数据、道路网络数据等。
这些数据通常由政府部门、地理测绘机构或专业公司提供。
2. 卫星影像：卫星影像是通过卫星拍摄地球表面的照片或图像。
卫星影像可以提供高分辨率的地图数据，包括城市、道路、建筑物、植被等。
卫星影像通常由卫星运营商或地理信息公司提供。
3. 航空影像：航空影像是通过飞机或无人机拍摄的地球表面照片或图像。
航空影像可以提供更高精度的地图数据，适用于城市规划、土地利用等领域。
航空影像通常由航空公司、测绘机构或地理信息公司提供。
4. 地面调查：地面调查是通过实地勘测和采集数据来获取地图信息。
地面调查可以包括测量道路、建筑物、地形、水域等。
地面调查通常由测绘机构、地理信息公司或专业调查团队进行。
5. 开放数据：一些政府部门和组织提供公开的地图数据，供公众和开发者使用。
这些数据可以包括道路网络、公共设施、交通流量等。
开放数据可以通过API接口或下载方式获取。
6. 众包数据：众包数据是通过公众的参与和贡献来获取的地图数据。
例如，通过手机应用程序可以上传照片、标记地点、纠正错误等。
众包数据可以提供实时更新和用户生成的内容。
7. 商业数据：一些商业公司提供专业的地图数据，包括地理位置、商业设施、地形等。
这些数据通常用于商业应用，如导航、地理分析等。
总结起来，地图数据来源多种多样，可以通过GIS、卫星影像、航空影像、地面调查、开放数据、众包数据和商业数据等方式获取。
这些数据提供了丰富的地理信息，为我们提供了准确、详细的地图服务。
地图编制的数据来源与采集方法地图编制是一个重要的工作，它提供了人们理解地理空间关系的重要工具。
而地图数据的来源和采集方法则是确保地图准确、详尽的关键因素之一。
本文将从地图编制中的数据来源和采集方法两个方面进行探讨。
首先，地图编制的数据来源包括实地调查、卫星遥感、航空遥感、摄影测量等多种途径。
实地调查是地图编制中最为基础也是最常用的数据来源方式。
通过实地调查，调查人员可以直接观察和记录地理现象，并将其准确地反映在地图上。
这种方法适用于采集各种细微的地理信息，如建筑物、道路、河流等，同时也提供了第一手的地理数据。
卫星遥感是地图编制中较为常见的一种数据来源方式。
通过卫星传感器获取的遥感影像，可以提供大范围、分辨率较高的地理信息。
卫星遥感不受时间和地域限制，可以反映出地表的动态变化，在环境监测、城市规划、农业等领域有着广泛应用。
航空遥感是通过飞机或无人机进行影像采集的一种数据来源方式。
相比于卫星遥感，航空遥感提供的影像分辨率更高，能够获得更为精准的地理信息。
航空遥感常用于城市规划、土地利用、林业调查等领域，提供了更精细化的地理数据。
摄影测量是利用摄影测量原理进行空间数据采集和处理的一种方法。
通过摄影测量技术，可以通过空中或地面摄影获取的影像，进行几何校正和空间重建，生成地图信息。
摄影测量广泛应用于地形测量、三维建模、导航和导航等领域，为地图编制提供了准确的地理数据。
除了以上提到的常见数据来源方式外，地图编制还可以借助各种现有的地理信息系统、卫星导航系统、社交媒体等方式获取辅助数据。
这些平台和设备提供了大量的地理信息数据，包括地名、地点、交通、地形等，为地图编制提供了丰富的数据来源。
其次，地图编制的数据采集方法也十分多样化，根据不同数据来源，具体采集方法也有所不同。
对于实地调查来说，对地理现象进行直接观察和记录是最基本的采集方法。
调查员可以使用测量仪器测量地物的位置、形状和高程等信息，并使用GPS定位系统记录地点坐标。
谷歌地图的技术原理及应用谷歌地图，是互联网时代以来最受欢迎的地图服务之一。
如今多数人在出门前都会使用谷歌地图来查询、导航和规划路线。
随着可穿戴设备和车联网的普及，它的应用场景也在不断拓展。
本文将介绍谷歌地图的技术原理和应用。
一、地图数据的来源谷歌地图的原始数据来源包括卫星图像、空中摄影、地图处理服务（如数据分析和特征提取）以及用户上传的地图数据。
除此之外，还涉及道路交通状况、公共交通线路等实时信息的更新，这部分信息通常由与谷歌合作的第三方公司收集。
所有的数据都被存储在庞大的数据中心中，以供下一步的处理和使用。
二、地图的构建在谷歌地图中，地图是由许多层次的元素组成的，包括道路、建筑、公园、水体等元素。
建立这些元素的步骤一般包括：1. 图像处理：首先，利用卫星图像或空中摄影来获取地图区域的图像。
这些图像通常以大量的小图块的形式存储下来，以便更快地处理和查询。
2. 模式提取：谷歌利用算法和人工智能技术从卫星图像和航空摄影中提取有用的地图要素和几何形状。
例如，通过检测像素的颜色和亮度梯度，可以自动提取出建筑物、道路等地物；通过形态分析算法，可以提取出河流、水库等水体。
3. 局部特征提取：到达这步骤时，地图的各种要素都已经被检测出来了，但是由于不同地区之间差异巨大，所以一些有规律的、局部的特征仍然需要进行定制处理。
例如，在一幅卫星图像上，海岸线和河流特征需要进行一定程度的调整和处理。
所有提取出来的特征和几何形状都会被整合和储存起来，成为一张完整的地图，并定期进行更新与维护。
三、地图的应用谷歌地图主要应用于以下方面：1. 驾车/步行导航：谷歌地图提供交通路线规划和实时导航服务，可以自动识别用户的位置和终点，并提供详细的道路和交通状况信息。
2. 公共交通：除了驾车和步行导航之外，谷歌地图还提供公共交通线路规划和实时公交车位置等信息。
3. 实景浏览：谷歌地图提供了大量的卫星图像和基于街景摄影的实景浏览服务。
用户可以“走进”一个地区，像在现场一样进行浏览，既方便又有趣。
地图数据来源要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。
要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。
对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。
其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。
各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。
图层中数据归类和组合比较自由。
而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。
也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。
在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。
底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆、加油站之类的）。
只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。
那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势：1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。
矢量引擎是无法满足公众互联网服务的要求的。
2. 由于地图美工介入的渲染工作，瓦片图可以做得非常好看漂亮和易读，比较适合普通用户的浏览附：一张矢量地图截图：其实主要就是为了引入图层和底图的概念，以方便说明下面的地图数据分类。
为了说明数据的来源和采集渠道，采集方法，将地图数据分为以下几个类型：1. 底图数据：其实就是地图中最基本的地物外形数据及一定的相关附加信息（例如道路名，河流名等）。
事实上随着遥感和航拍卫拍技术的进步，这部分数据依赖实地采集的比例已经越来越小，商业地图数据商，处于成本收益考量，基本已经很少采用实地采集的方式了。
这部分的数据主要来源于3种：官方地图：严格来说，这不能说是一种单独的渠道，因为官方地图的数据本身，也是来源于下面的两种渠道，但是官方地图一般来源于政府相关部门的权威测绘和发布，因此也单算成一种渠道。
当然，需要说明的是，地图厂商能从国家权威部门拿到或者买到的地图，要比我们日常在街上商店里买到的地图要精细丰富很多，当然，很多时候也是用电子格式提供的。
当然，无论任何国家，真正高精度的地图（例如1：200比例或更高）是受限制不会对外公布的。
（相对应给大家参照的是，我国规定互联网上可以公开发布的地图，最高精度是1：10000）实地外采：说白就是测绘人员利用专业的仪器仪表，在实地环境中测绘所得到的。
这样的采集方法耗时耗人都非常厉害，一则成本高，二则周期长，三则是采环境要求高（去喜马拉雅山去测测能弄吐血了），而且未必能够完全跟得上中国现在的城市变化。
但是优点在于精度高，置信度，准确度非常高。
这是国家测绘部门主要采用的手段，对于像北京市这样一个城市来说，一般几年才会完整重新测绘一轮。
一般对于大多数商用测绘时，只是用在少数局部需要时，重点测绘才用得到。
当然，在精度和准确度要求没有那么高的地方，实地采集也可以使用一些成本更低更便捷的工具，而不是专业测绘设备。
例如用携带高精度GPS或其他定位的手持智能设备步行以绘制轮廓等。
航片卫片制作：就是通过自己拍摄或者购买的高精度航空照片或者卫星照片或者遥感照片，在此作为底片的基础上进行人为的矢量标注和勾勒，从而形成自己的矢量数据。
现在的航片或者遥感片的精度已经可以很高了，一般来说做到精度在0.05米的程度已经很容易。
对于商用地图数据来说，通常已经够用了。
即便作为国家权威测绘，在大量荒郊野岭的测绘，也主要依赖于这种手段。
目前常用的航拍或者卫拍手段包括机载数码摄像，机载遥感以及三维激光扫描（主要用于3D地图数据采集）0.05米精度航片卫片路网标注航片/卫片标注和勾勒，前面是在底片上的操作，后面是勾勒标注后得到的矢量图数据加工制作示意图从这部分数据来说，百度是没有自己的采集生产能力的，也没有执照（没有测绘资质）。
百度的这一块数据主要是向地图厂商购买的。
总的来说，这部分数据的采集生产，在中国需要国家认定的资质，有资质的除了国家测绘机关以外，商业机构本来就不太多，而真正在这个数据供给市场上活跃的，屈指可数。
其他无论是谷歌地图也好，苹果地图也好，这部分的数据，基本上都是从地图厂商购买的。
2. POI数据：严格来说属于矢量数据，不过是最简单的矢量数据，换句话来说就是坐标点标注数据。
也是电子地图上最常用的数据图层。
我们日常在电子地图上所使用的数据都是POI数据（就是地图上常见的那种标个气球的点）。
POI数据只是信息关联坐标点的数据，不涉及到线和面，是最简单的矢量数据，用于简单的地点标注而不需要相应地物轮廓的需求。
POI数据的内容五花八门，一般POI数据的供应商提供的POI数据都是日常常用的场所数据，例如饭店，商店，加油站，银行等日常常用设施。
当然，在一些特殊的地图应用领域，也可以委托这些数据供应商或者自行去专门采集特殊用途的POI数据，例如井盖，消防栓等税务GIS系统标注企业及纳税信息值得指出的是，POI数据的编辑更新简单，同时也经常用于动态数据标注，最经典的莫过于车辆定位标注。
POI数据的采集和生产来源五花八门，不能尽述，总的来说，主要有以下几种：a）通过整合GPS的摄像机，步行或者车行，进行扫街持续拍摄，回去以后，再根据拍摄结果手工进行输入和标注，这种方式适合于大规模的进行采集标注，效率高，成本低，车行居多，尤其适合沿街的店面和场所的采集和标注，是目前数据采集供应商的主要采集手段之一b）通过专职或者兼职人员，使用手持含GPS的智能设备（比如智能手机），进行拍摄（主要是为了取证），输入，提交，进行采集。
这种采集方式，大多用于上述方法a的补充。
在一些车辆不能达到的地方，或者商户设施变动频繁的某些区域使用c）地址反向编译：通过门牌地址号码，以及矢量地图中的道路数据，运用算法进行定位标注。
这种标注精度相对最低，准确性也不高，但是成本非常低。
用在不需要特别高精度，成本控制也比较严的采集领域。
大家在地图服务搜索框中输入地址门牌号，可以直接出现标注点，用的就是这个技术。
d）互联网或者企业获取：直接从一些专业类服务网站上抓取或者购买（例如大众点评，携程），或者直接从大家在其公开的地图服务上的标注中进行筛选和获取。
国内POI数据的供应商没有太多资质限制，相对底图数据供应商，要多很多，例如图吧等都是POI数据供应商，当然四维图新和高德也提供POI数据，每个POI数据供应商，都有其自己的分类方式，数据定义等内容。
很多时候，大家也互相买来买去，互补有无。
百度地图这方面的数据，主要来自四维图新和道道通，当然也有其他来源，甚至有少量的自产数据。
高德地图这方面的数据以自产为主，辅以向一些专业服务商购买（口碑网，大众点评，携程，乐途，搜房）3. 其他数据图层或数据：常见的有卫图图层，交通状况图层，三维图，街景图。
专业一些的领域有楼盘图，室内图，气温分布图，商圈分布图，地形图，水文图等等。
微观地图楼盘市占图地址灾害图电视有限网络分布管理图人口密度图人口密度图三维实景地图三维数据示意图之所以贴这么多五花八门的图，主要就是为了说明，基于电子地图的数据图层真的是应用范围和应用领域极广，不同的图层，代表了不同的数据，这个领域有大量专业性的应用和数据，其采集方法，来源渠道也五花八门，难以尽述。
简单说几种常用数据的来源：a）交通拥堵数据：这个一般来源于专业的数据供应商，这些供应商和交通部门有较深合作，其数据采集主要依赖于在出租车上安装的GPS来采集实时车速为主，或者通过摄像头，红外探头，雷达测速测量车速为辅b）三维数据：主要依赖激光扫描以及手工建模处理等c）2.5d三维数据（那种不能旋转的45度三维俯视图）：依赖照片拍摄和材质帖纹手工制作。
d）街景：依赖实采拍摄百度地图基本上只有最基本常有的一些图层数据，例如部分三维数据，交通图层数据，卫片图层数据等，百度不具备这部分数据的采集和生产能力，都是向不同供应商外购的。
高德地图有一些专用数据，例如楼盘数据等，高德在一些数据领域有采集和生产能力（例如三维数据等），可以根据客户的要求进行专业采集生产过程，提供专业的图层数据。
不过一些特别偏，特别专业的数据领域（就像上面有的有电视网，地址灾害图）就需要应用者自己通过专业的工具进行制作了有很多特种数据图层是不能在瓦片图引擎上显示，或者在瓦片图引擎上显示是没有任何意义的。
只存在于矢量引擎的应用。
总结：百度的地图数据主要靠买，高德地图数据以自己采集生产为主。
就国内的情况来看，主要的数据都依赖于采集。
这点和国外发达国家有比较大的差别。
在国外发达国家，由于建设速度相对比较缓慢，政府的信息化水平以及信息透明做得较好，其实不需要那么多采集工作。
这个行业内有句话，叫做国外（发达国家）以内勤为主，外勤为辅，国内以外勤为主，内勤为辅。
由于地物变化相对比较缓慢，政府公开和发布的数据比较及时，透明，准确，可用，因此国外这个行业许多数据生产商直接拿政府公布数据做一下加工就可以了，改动的地方也不多，国内还比较依赖数据生产上自己采集。
