中华人民共和国测绘行业标准：大地测量数据库基本要求（CH/T 2012-2013） [Basic Specifications for Geodetic Database] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

国家测绘地理信息局 编

图书标签:

• 测绘
• 大地测量
• 数据库
• 行业标准
• CH/T 2012-2013
• 地理信息系统
• 规范
• 技术标准
• 数据质量
• 中国

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503034923

版次：1

商品编码：11594278

包装：平装

丛书名： 中华人民共和国测绘行业标准

外文名称：Basic Specifications for Geodetic Database

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：9

字数：21000##

内容简介

　　《中华人民共和国测绘行业标准：大地测量数据库基本要求（CH/T 2012-2013）》的起草规则依据GB／T1.1—2009。本标准由国家测绘地理信息局提出并归口。本标准起草单位：国家基础地理信息中心、国家测绘地理信息局大地测量数据处理中心、广西壮族自治区基础地理信息中心。本标准主要起草人：张鹏、王永尚、王孝青、程传录、王小华、廖超明、黄日娟。

目录

前言
1范围
2术语和定义
3构成与分级
4数据内容
5建库要求
6系统基本功能
7支撑环境
附录A（规范性附录）国家大地坐标系定义和参考椭球常数
附录B（规范性附录）1985国家高程基准的定义和参数
参考文献

精彩书摘

　　3构成与分级
　　3.1构成
　　大地测量数据库由大地测量数据、管理系统和支撑环境三部分组成。其中，大地测量数据主要包括测绘基准、空间定位数据、三角测量数据、高程测量数据和重力测量数据等；管理系统和支撑环境是数据存储、管理、运行维护的软、硬件及网络条件。
　　3.2分级
　　3.2.1概述
　　大地测量数据库分为国家大地测量数据库和地方（或区域）大地测量数据库。
　　3.2.2国家大地测量数据库
　　国家大地测量数据库的数据主要包含：国家测绘基准信息，国家卫星定位连续运行站数据，国家GNSS大地控制网数据，全国天文大地网测量数据，国家一、二等水准测量数据，国家级似大地水准面模型数据，国家重力控制网数据，全国加密重力点测量数据和全国重力场模型数据等。
　　国家大地测量数据库还应包括国家基础测绘项目建设产生的其他大地测量数据。
　　3.2.3地方（或区域）大地测量数据库
　　地方（或区域）大地测量数据库的数据主要包含地方测绘基准信息、区域卫星定位连续运行站数据、区域GNSS大地控制网数据、区域内三角测量数据、区域内水准测量数据、区域似大地水准面模型数据等。
　　地方（或区域）大地测量数据库还应包括地方（或区域）基础测绘项目建设产生的其他大地测量数据。
　　4数据内容
　　4.1测绘基准
　　4.1.1大地基准
　　大地基准包含大地坐标系统定义和参考椭球常数，以及实现大地基准的大地控制网信息。
　　大地坐标系统可采用国家大地坐标系统或依法审批通过的相对独立的平面坐标系统。现行的国家大地坐标系包括2000国家大地坐标系、1980西安坐标系和1954北京坐标系，具体定义和参考椭球常数见附录A。
　　4.1.2高程基准
　　高程基准包含高程基准面的定义和水准原点参数。
　　现行的国家高程基准为1985国家高程基准，具体定义和参数见附录B。
　　4.1.3重力基准
　　重力基准包含重力基准定义和实现重力基准的重力控制网信息。
　　现行的国家重力基准由2000国家重力基本网体现。
　　……

前言/序言

好的，这是一份针对您提供的书名《中华人民共和国测绘行业标准：大地测量数据库基本要求（CH/T 2012-2013）[Basic Specifications for Geodetic Database]》的，不包含该书内容的图书简介： --- 《全球地质灾害风险评估与响应机制研究：基于多源遥感数据与人工智能分析》 图书简介 随着全球气候变化和人类活动加剧，地质灾害，如地震、滑坡、泥石流等，对社会经济发展和人民生命财产安全构成了日益严峻的威胁。传统的地质灾害监测和风险评估方法在时效性、覆盖范围和动态响应能力方面已显现出局限性。本书深入探讨了融合多源遥感数据与先进人工智能技术（特别是深度学习与机器学习算法）的地质灾害风险评估与应急响应新范式，旨在构建一套高精度、高时效、可预测的地质灾害综合管理体系。 第一部分：地质灾害风险评估的基础理论与数据源整合 本书首先系统梳理了地质灾害风险评估的理论框架，重点解析了“危险性（Hazard）”、“暴露度（Exposure）”和“脆弱性（Vulnerability）”三大核心要素在现代风险评估模型中的量化与耦合机制。 在数据源方面，本书详尽论述了如何整合高分辨率光学遥感影像、合成孔径雷达（SAR）数据、激光雷达（LiDAR）点云数据以及无人机（UAV）倾斜摄影数据。特别关注了SAR干涉测量（InSAR）技术在毫米级地表形变监测中的应用，以及如何利用多源数据进行信息融合以克服单一数据源的局限性。内容涵盖了从数据预处理、几何校正到辐射定标的全流程技术细节，确保输入模型的地理空间数据具有高度的准确性和一致性。 第二部分：基于深度学习的地质信息提取与特征工程 风险评估的精度严重依赖于对地质环境关键特征的准确提取。本书将重点放在如何利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN及Transformer架构）自动化、智能化地提取与地质灾害相关的空间信息。 研究内容包括： 1. 地质环境信息识别： 利用深度学习模型自动识别和提取地质图件中的断裂带分布、岩性界限、土壤类型和坡度坡向等关键地质要素。 2. 地表形变与位移监测： 详细介绍了如何训练时间序列分析模型，识别SAR数据中反映滑坡前兆、地面沉降或构造活动的微小形变模式，并建立形变速率与临界阈值的关联模型。 3. 诱发因素分析： 探讨了降雨强度、水文条件（如地下水位变化）与地质灾害发生频率之间的非线性关系，并利用集成学习方法构建多因子耦合的诱发机制模型。 第三部分：动态风险预测模型与不确定性量化 本书超越了传统的定性或半定量风险评估方法，致力于构建能够实时更新的动态风险预测模型。核心在于引入了基于概率的预测框架。 机器学习集成预测模型： 详细介绍了如何运用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及梯度提升决策树（GBDT）等算法，结合前述提取的环境因子，建立地质灾害易发性指数（LSI）的预测模型。 贝叶斯网络与概率建模： 阐述了如何利用贝叶斯网络来描述和量化不同风险因子之间的因果关系和条件概率，特别关注在数据稀疏区域如何通过先验知识约束模型，实现稳健的概率预测。 不确定性量化（UQ）： 强调了所有模型预测结果都应伴随可信区间。本书探讨了蒙特卡洛模拟、拉丁超立方抽样等方法在评估模型参数和输入数据不确定性对最终风险评估结果影响方面的应用。 第四部分：地质灾害应急响应与决策支持系统构建 风险评估的最终目标是指导有效的灾害预防和应急管理。本书的第四部分侧重于将研究成果转化为可操作的决策支持工具。 1. 预警分级与响应流程： 建立了基于实时监测数据和预测模型输出的预警分级标准，并明确了不同预警级别下，政府部门、工程技术人员和公众应采取的具体响应措施和行动流程。 2. 多目标优化调度： 在灾害发生后，资源分配是关键。本书引入了运筹学方法（如整数规划），研究在道路中断、通讯受限的复杂情况下，如何优化救援队伍、医疗物资和撤离路线的最佳调度方案。 3. 可视化与人机交互界面设计： 强调了决策支持系统（DSS）的可用性。内容涵盖了三维地理信息系统（3D GIS）在灾害场景可视化中的应用，以及如何设计直观、高效的人机交互界面，确保非专业决策者也能快速理解复杂的风险评估结果。 本书特色与价值 本书的创新之处在于系统性地结合了地球科学前沿理论、大规模地理空间数据处理技术以及前沿人工智能算法。它不仅为地质学和测绘学研究人员提供了先进的分析工具箱，也为应急管理部门和国土空间规划师提供了科学、动态的风险评估与决策支持框架。通过对多源异构数据的深度挖掘和模型的不确定性量化，本书旨在显著提升我国在地质灾害风险管理领域的综合能力和韧性。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是艺术品，那种沉稳的蓝色调，配上烫金的字体，透露出一种历史的厚重感和技术的严谨性，光是捧在手里就感觉自己好像站在了某个宏大的地理坐标之上。我原本以为这种“行业标准”类的书籍会是那种枯燥乏味的教科书式排版，没想到它在视觉上做了这么多心思。装帧的质感非常棒，纸张的磅数也足够扎实，绝对是那种可以长久保存、时不时拿出来翻阅的类型。不过，我翻了半天，发现这本书里压根就没有讲怎么进行实际的野外测量工作，比如如何架设全站仪，如何处理GNSS原始数据，或者绘制地形图的传统步骤。它似乎把所有的精力都放在了“数据库”这个概念上，这对我一个更偏爱操作实践的读者来说，确实有点措手不及。我本来是想找一本能让我回家就能上手操作的指南，结果拿到的是一本关于“信息组织逻辑”的宏观论述，有点像买了本菜谱，结果发现里面全是关于食材溯源和仓储标准的规定，却没有一个具体的烹饪步骤图解。这种反差感，让我对后续的阅读产生了更多期待，但也略感失落，毕竟我更渴望看到具体的坐标数据如何被结构化和存储的实例展示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版清晰度毋庸置疑，注释和引用标注也显得非常专业和规范，这无疑是行业标准的加分项。不过，一个让我感到略为困惑的地方是，它似乎完全回避了与时下新兴测绘技术——比如激光雷达点云数据（LiDAR）或无人机倾斜摄影测量成果——如何完美适配这套“基本要求”的衔接问题。标准制定往往具有滞后性，这一点可以理解，但既然是面向未来的数据库规范，理应更积极地探讨如何将这些高密度、非结构化的数据纳入统一管理框架。书中对传统向量数据结构描述得非常详尽，但对于如何有效索引和查询TB级的点云数据、如何确保其属性信息与空间位置的关联性，却几乎没有涉及。这使得这本书在面对当前测绘行业快速的技术迭代时，显得有些保守和局限。我期待看到的是一个更具前瞻性、能够拥抱未来数据形态的指南，而不是仅仅巩固现有成熟流程的规范文件，这让这本书的价值，似乎停在了移动互联网浪潮到来前夜的数据库设计思路上。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的引言和前言部分似乎花了不少笔墨来回顾历史和强调建立统一标准的紧迫性与必要性。这种对宏大叙事的强调，确实能提升人们对该标准的重视程度。然而，作为一名需要每日处理海量数据挑战的专业人士，我更关心的是那些能直接影响我日常工作效率的内容。比如，它有没有详细界定不同级别测绘数据在时间戳精度上的差异性要求？或者，在数据入库和版本控制方面，有没有提供一套明确的冲突解决机制的规范流程？翻阅目录，我发现这些与实际操作息息相关的“痛点”似乎被轻描淡写地带过，或者隐藏在一些非常笼统的条款之下。这本书给我的感觉就像是建筑行业的消防规范，它告诉你墙体必须是防火的，但没有告诉你选用哪种防火涂料，以及不同承重墙体的厚度标准是多少。缺乏这种可操作性的细枝末节，使得这本书在转化为实际生产力方面，显得力度稍有不足，需要读者自己去“脑补”大量的实施细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格异常的“官方化”，每一个句子都经过了精密的斟酌，力求做到滴水不漏，体现了国家标准的权威性。这种严谨是无可厚非的，但对于习惯了网络交流和快速获取信息的现代读者而言，阅读门槛确实不低。很多条款需要反复揣摩才能完全理解其背后的隐含意义，这需要投入大量的时间去消化，而且似乎并没有提供足够的图示或流程图来辅助理解那些复杂的层级关系。我本来以为“基本要求”应该涵盖一些最基础、最容易被新入行者理解的案例，但它一上来就假设读者已经完全熟悉了测绘学的基本原理和数据库技术栈。例如，关于数据模型的一节，虽然提到了关系型和非关系型数据库的适用场景讨论，但完全没有深入分析在处理大规模、高更新频率的地理空间数据集时，具体应该如何权衡性能和一致性。这使得这本书更像是给已经身居高位的行业管理者看的报告，而不是给一线工程师提供即时帮助的工具书。我更希望看到一些“最佳实践”的对比分析，而不是这种高度凝练的、充满专业术语的陈述。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着极大的热情想看看我们国家在大地测量数据管理上到底有什么“内功心房”，毕竟这关系到所有地理信息的基础。这本书的章节布局看似非常系统化，从概念定义到数据结构，逻辑链条拉得非常长，显示出编撰者在标准制定上的深思熟虑。然而，当我深入阅读时，发现它更像是一份关于“元数据”和“数据质量保证”的哲学探讨，而不是一本实操手册。我期待看到例如，某个特定比例尺下，不同精度要求的属性字段应该如何命名、如何进行空间拓扑检查的算法描述，或者数据交换格式的详细XML/GML样例。但这些技术细节在书中似乎被刻意地“抽象化”了。大量的篇幅被用来阐述“为什么”要这么做，而不是“如何”具体地实现。对于一个正在搭建新一代地理信息系统平台的技术人员来说，这种层面的指导虽然重要，却不够“解渴”。我希望看到的是那些决定系统成败的关键技术规范和具体参数范围，但这本书似乎更侧重于顶层的框架搭建，导致我很难直接从中提取出可供编程或配置的硬性指标，这让我在实际应用中感到有些“悬空”。