国内外数字化测绘生产概况

国内外数字化测绘生产概况张卫平（国家测绘科技信息研究所）一、概述数字化测绘生产的发展经历了从最初的自动绘图到建立地理信息系统的过程。从现代观点看，数字化测绘生产流程实际上是建立数字化测绘信息系统。它包括空间数据的数字化采集、编辑、存贮、再组织、建模、...     

从数字化测绘到信息化测绘的测绘学科新进展

随着测绘技术的不断发展,数字化测绘技术也逐步升级优化成为信息化测绘技术,这已经不单单是一种学科的进步,而是推动社会发展、满足社会需求的工作流程。测绘学科经历了许多不同的改变模式,在长期的发展中,逐步实现了数字化测绘到信息化测绘学科的跨越。本文主要分析数字化测绘与信息化测绘的关联,探讨数字化测绘与信息化测绘发展的关键性环节,希望能够对相关工作者起到参考与借鉴的作用。     

湖北省测绘档案数字化工程研究与实践

测绘档案是重要的地理空间信息资源,是国民经济建设的重要基础。科技进步和需求多样化使得测绘档案的数字化、信息化成为必然。讨论了测绘档案数字化的发展及其建设方案,并以湖北省测绘档案数字化工程为例,进行了分析和研究,为测绘档案的数字化理论和实践提供了思路。     

数字化测绘技术在房产图测量中的应用

国家提倡推广数字化测绘生产模式及其技术的应用,现代房产管理需要数字化房产图作为管理手段,这就为开展数字化测绘生产模式及其技术的应用研究提供了较好的条件。江西地矿局测绘大队自１９９６年下半年采用数字化测绘技术测制１５００房产图,先后经过资料设备准备、实...     

试论数字化测绘体系

数字化测绘理论与技术近年来日渐走向成熟，我国测绘行业中的许多生产部门已经运用了数字化测绘技术，但同时这种技术性的变革在一定程度上造成人们概念性和实际应用中的混乱。对现有数字化测绘技术进行评述和分析，并提出数字化测绘体系的概念，阐述了现有数字化测图的理论与技术。     

用航测方法测绘数字化横断面图的研究

在新建铁路、公路定测阶段,需测绘大量数字化横断面图,近些年来我院开展了用航测方法测绘数字化横断面图的研究,初步解决了用航测方法测绘数字化横断面图的问题.通过试验证明,用航测方法测绘数字化横断面图的精度满足铁路、公路勘测设计的要求,为设计阶段进行计算机辅助设计创造了条件.     

科技成果

网络环境下的数字化测绘生产管理系统主研人员 :边馥苓　熊庆文　张建群　张　目　安　扬　黄　慧成果简介 :《网络环境下的数字化测绘生产管理系统》(局级 )根据网络环境下测绘生产管理要求的业务流程 ,开发实现了相应的局级生产管理系统 ,为数字化测绘生产管理提供一套全新的基于Ｉｎｔｒａｎｅｔ的管理信息系统 ,系统功能涵盖生产过程的项目管理、经费管理、成本管理、资料管理、成果管理、质量管理、统计管理等方面 ,实现数字化测绘生产管理体系与数字化测绘生产技术体系的和谐统一 ,以及生产管理的科学化、动态化、规范化 ,促使网络资…     

遥感测绘单位信息化体系架构研究

本文从信息化测绘和数字化测绘的区别与联系出发,通过分析遥感测绘单位在从数字化测绘体系向信息化测绘体系发展过程中的优势与面临的问题,研究了在遥感测绘单位构建信息化测绘平台的主要内容,对相关测绘单位具有一定的参考价值。     

基于网络环境的MapMIS数字化生产管理系统

Map MIS是一个应用于数字化测绘生产的管理信息系统。它集成了网络、数据库、分布式数据仓库技术 ,它可以在生产过程中帮助生产管理人员、质量检查人员、作业人员管理与数字化测绘生产相关的事务流、信息流和海量的数据流。提出了数字化测绘生产管理的新模式     

试论中小城市房产测绘数字化系统的设计与实现——以椒江房产测绘数字化系统开发与应用为例

笔者全程参加了椒江房产测绘数字化系统的开发和应用,针对目前中、小城市房产测绘的现状,提出了基于GIS和CAD等技术实现房产测绘数字化的开发方案,从而达到提升中、小城市房产测绘技术和管理水平的目的。     

AutoCAD Map2000在图形接边中的应用

图形接边是数字测图或图形矢量化工作中的重要一环。讨论了AutoCAD Map2000的接边原理及利用AutoCAD Map2000的地图查询和图形编辑功能进行多幅相邻图幅间图形接边的方法和步骤，并结合作者的实践经验，提出了图形接边时应注意的几个问题。     

论数字化拷贝影像的质量评价

本文通过不同扫描孔径对航摄底片进行数字化并回放成硬拷贝影像的试验,分析了回放片影像分辨率下降的原因,并提出,要使回放片的影像质量满足航测成图精度的要求,应采用高分辩率的航空胶片进行摄影,以便得到高质量的原始片,或采用更小的扫描孔径进行数字化,在回放时使用高分辩率的胶片,以使影像质量少受损失。     

地图扫描数字化的点位精度分析

地图扫描数字化为建立ＧＩＳ提供了一种较好的原始地图数据获取方法，本文讨论了影响地图扫描数字化精度的诸种因素，分析了定向点和采样点误差对地图数字化结果的影响，发展了定向点和采样点的自动对中算法，从而保证地图扫描数字化的精度能满足建立ＧＩＳ的要求。     

CASS7.0下地形图扫描数字化及其精度分析

地形图扫描数字化为GIS数据源的一种重要获取手段,已经成为地图数字化的主流。从扫描数字化的基本原理和实施过程出发,以1∶500现有地形图为数据来源,利用测绘专业软件CASS7.0实现了地形图扫描数字化的整个生产过程;讨论了扫描数字化成图的主要误差来源,并对扫描数字化过程中的校正精度和矢量化精度进行了分析。     

地图上多边形数据的快速数字化方法

本文针对传统数字化方法速度慢、劳动强度大等缺点,提出了一种利用扫描仪对地图进行扫描,再对扫描图像进行矢量化处理,从而完成多边形类地物的数字化的方法。而对每个多边形,只须在多边形中或附近任意采集一点,即可自动得到全部顶点的坐标。实验表明,该方法不仅可以数十倍地提高作业速度,而且还可较大幅度地提高数字化的精度,同时也大大减轻了作业员的劳动强度。     

扫描数字化地图数据的误差构成及精度分析

从扫描数字化的基本原理及实施过程出发，分析了基于大比例尺地形图的扫描数字化的误差来源，着重讨论了影响扫描数字化数据结果精度的主要原因及采取的措施。     

大比例尺地图扫描数字化软件的研制

介绍的大比例尺地形图扫描数据处理系统ＬＳＭＳＳ，是利用扫描仪将地图输入计算机，以图像处理技术，实现了从栅格数据到矢量数据格式，根据大比例尺地形图特点，利用已测坐标点，进行分块局部纠正的数字化方法，以提高数字化后图精度，并消 除地形图要素间的互位置的矛盾。     

Crop type mapping using LiDAR,Sentinel-2 and aerial imagery with machine learning algorithms

LiDAR data are becoming increasingly available, which has opened up many new applications. One such application is crop type mapping. Accurate crop type maps are critical for monitoring water use, estimating harvests and in precision agriculture. The traditional approach to obtaining maps of cultivated fields is by manually digitizing the fields from satellite or aerial imagery and then assigning crop type labels to each field - often informed by data collected during ground and aerial surveys. However, manual digitizing and labeling is time-consuming, expensive and subject to human error. Automated remote sensing methods is a cost-effective alternative, with machine learning gaining popularity for classifying crop types. This study evaluated the use of LiDAR data, Sentinel-2 imagery, aerial imagery and machine learning for differentiating five crop types in an intensively cultivated area. Different combinations of the three datasets were evaluated along with ten machine learning. The classification results were interpreted by comparing overall accuracies, kappa, standard deviation and f-score. It was found that LiDAR data successfully differentiated between different crop types, with XGBoost providing the highest overall accuracy of 87.8％. Furthermore, the crop type maps produced using the LiDAR data were in general agreement with those obtained by using Sentinel-2 data, with LiDAR obtaining a mean overall accuracy of 84.3％ and Sentinel-2 a mean overall accuracy of 83.6％. However, the combination of all three datasets proved to be the most effective at differentiating between the crop types, with RF providing the highest overall accuracy of 94.4％. These findings provide a foundation for selecting the appropriate combination of remotely sensed data sources and machine learning algorithms for operational crop type mapping.     

图形数字化后的校正与拼接

对数字化成图的基本原理和地形图与数字化的关系进行了阐述，介绍了地图数字化后在AUTOCAD中的校正与拼接方法，并有具体的操作实例。     

THE DEVELOPMENT AND INTRODUCTION OF AUTOMATION INTO CARTOGRAPHY

The author, in response to a critical review of his book on automation in cartography by K. A. Salishchev (see preceding article), defends his ideas on “raster digitizing” (proposed as only one of several approaches to cartographic automation) by documenting the need for a certain level of uniformity in the storage and presentation of information. In the process he continues a debate on the theoretical basis that should govern the development of automated cartography that occupied the entire “Cartography” section of the May 1986 issue of Geodeziya i kartografiya. In a preface to the section, the editorial board of the Soviet journal emphasized that there is no single, universally accepted position on standards for automating cartography or on the ultimate role automation should play in the discipline as a whole. Translated from: Geodeziya i kartografiya, 1986, No. 5, pp. 38–43.