讲从无到有。

第一步&＃xff0c;栅格数据获取&＃xff1b;这个难点在硬件和获取渠道。

第二步&＃xff0c;矢量化与属性赋值&＃xff0c;如果精度要求不高的话&＃xff0c;RTK&＃43;QGIS就可以。

第三步&＃xff0c;数据处理检查与入库&＃xff0c;QGIS也可以。

一、栅格数据获取

一个方法是购买高分辨率的卫星影像或航摄影像&＃xff0c;这些影像都是经过正射处理的&＃xff0c;不仅可以制作二维地图&＃xff0c;也可以制作三维地图&＃xff0c;且精度非常高&＃xff0c;未经过后续处理&＃xff0c;就能达到厘米级精度。但传统栅格数据获取有很强的壁垒&＃xff0c;得有航空摄影测量和地理信息数据处理的资质&＃xff0c;才能去采购。

 

另一个方法&＃xff0c;高精地图采集车获取点云数据&＃xff0c;点云的精度受限于硬件&＃xff0c;一般在分米级左右&＃xff0c;当然如果使用配置非常好的三维激光扫描仪&＃xff0c;精度能压缩到厘米级。

三维激光扫描技术也广泛应用于工业领域&＃xff0c;著名的斯坦福兔子&＃xff0c;就是这项技术的实验室应用。

 

实践中&＃xff0c;能用的影像数据&＃xff0c;获取难度较大。

 

二、矢量化与属性赋值

不管是航摄影像&＃xff0c;还是点云&＃xff0c;在矢量化之前&＃xff0c;都需要先进行校正配准。

所谓校正配准&＃xff0c;就是把这些影像数据的坐标纠正得更准。

首先需要在影像上采集标志点&＃xff0c;例如塔尖、房角、电线杆等&＃xff0c;外业人员拿着RTK去外面静态观测这些点的坐标&＃xff0c;把坐标拿回来&＃xff0c;与从影像上拾取的坐标进行平差解算&＃xff0c;根据平差解算的结果&＃xff0c;对影像进行校正配准。

 

配准之后的影像&＃xff0c;可以先采用一些技术手段进行判读&＃xff0c;提取路网、水系、房屋等矢量要素&＃xff0c;而后采用专业GIS软件进行数据的数字化和修正&＃xff0c;并在这个过程中&＃xff0c;根据其他资料&＃xff0c;给矢量要素赋值&＃xff0c;例如道路名称、等级等等。

 

 

三、数据处理检查与入库

数字化之后的数据&＃xff0c;需要进行检查&＃xff0c;看是否错绘&＃xff0c;漏绘&＃xff0c;未赋属性、属性错赋&＃xff0c;如果查到错误就要修改。

在这个过程中&＃xff0c;还要检查数据的拓扑性&＃xff0c;例如通达道路有没有进行节点连接&＃xff0c;邻接的面有没有缝隙或压盖等。

完成数据处理检查后&＃xff0c;要对数据进行入库。

一般来说&＃xff0c;地理信息数据都是以关联表的形式入库的。既&＃xff0c;一张表只存要素编号与要素几何信息&＃xff0c;还有多张表存要素的其他属性&＃xff0c;以要素编号关联。

这是一种经典的、巧妙的存储方式。

 

地图生产技术流程其实很复杂&＃xff0c;规范性也非常强&＃xff0c;条条框框加起来有十几个国标文件&＃xff0c;大几百页操作规范&＃xff0c;这里只是简单介绍一下。

实践出真知&＃xff0c;配合QGIS入门与简单使用&＃xff0c;自己做幅地图吧。