中華人民共和國測繪行業標準：大地測量數據庫基本要求（CH/T 2012-2013） [Basic Specifications for Geodetic Database] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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國傢測繪地理信息局 編

圖書標籤:

• 測繪
• 大地測量
• 數據庫
• 行業標準
• CH/T 2012-2013
• 地理信息係統
• 規範
• 技術標準
• 數據質量
• 中國

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503034923

版次：1

商品編碼：11594278

包裝：平裝

叢書名： 中華人民共和國測繪行業標準

外文名稱：Basic Specifications for Geodetic Database

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：9

字數：21000##

內容簡介

　　《中華人民共和國測繪行業標準：大地測量數據庫基本要求（CH/T 2012-2013）》的起草規則依據GB／T1.1—2009。本標準由國傢測繪地理信息局提齣並歸口。本標準起草單位：國傢基礎地理信息中心、國傢測繪地理信息局大地測量數據處理中心、廣西壯族自治區基礎地理信息中心。本標準主要起草人：張鵬、王永尚、王孝青、程傳錄、王小華、廖超明、黃日娟。

目錄

前言
1範圍
2術語和定義
3構成與分級
4數據內容
5建庫要求
6係統基本功能
7支撐環境
附錄A（規範性附錄）國傢大地坐標係定義和參考橢球常數
附錄B（規範性附錄）1985國傢高程基準的定義和參數
參考文獻

精彩書摘

　　3構成與分級
　　3.1構成
　　大地測量數據庫由大地測量數據、管理係統和支撐環境三部分組成。其中，大地測量數據主要包括測繪基準、空間定位數據、三角測量數據、高程測量數據和重力測量數據等；管理係統和支撐環境是數據存儲、管理、運行維護的軟、硬件及網絡條件。
　　3.2分級
　　3.2.1概述
　　大地測量數據庫分為國傢大地測量數據庫和地方（或區域）大地測量數據庫。
　　3.2.2國傢大地測量數據庫
　　國傢大地測量數據庫的數據主要包含：國傢測繪基準信息，國傢衛星定位連續運行站數據，國傢GNSS大地控製網數據，全國天文大地網測量數據，國傢一、二等水準測量數據，國傢級似大地水準麵模型數據，國傢重力控製網數據，全國加密重力點測量數據和全國重力場模型數據等。
　　國傢大地測量數據庫還應包括國傢基礎測繪項目建設産生的其他大地測量數據。
　　3.2.3地方（或區域）大地測量數據庫
　　地方（或區域）大地測量數據庫的數據主要包含地方測繪基準信息、區域衛星定位連續運行站數據、區域GNSS大地控製網數據、區域內三角測量數據、區域內水準測量數據、區域似大地水準麵模型數據等。
　　地方（或區域）大地測量數據庫還應包括地方（或區域）基礎測繪項目建設産生的其他大地測量數據。
　　4數據內容
　　4.1測繪基準
　　4.1.1大地基準
　　大地基準包含大地坐標係統定義和參考橢球常數，以及實現大地基準的大地控製網信息。
　　大地坐標係統可采用國傢大地坐標係統或依法審批通過的相對獨立的平麵坐標係統。現行的國傢大地坐標係包括2000國傢大地坐標係、1980西安坐標係和1954北京坐標係，具體定義和參考橢球常數見附錄A。
　　4.1.2高程基準
　　高程基準包含高程基準麵的定義和水準原點參數。
　　現行的國傢高程基準為1985國傢高程基準，具體定義和參數見附錄B。
　　4.1.3重力基準
　　重力基準包含重力基準定義和實現重力基準的重力控製網信息。
　　現行的國傢重力基準由2000國傢重力基本網體現。
　　……

前言/序言

好的，這是一份針對您提供的書名《中華人民共和國測繪行業標準：大地測量數據庫基本要求（CH/T 2012-2013）[Basic Specifications for Geodetic Database]》的，不包含該書內容的圖書簡介： --- 《全球地質災害風險評估與響應機製研究：基於多源遙感數據與人工智能分析》 圖書簡介 隨著全球氣候變化和人類活動加劇，地質災害，如地震、滑坡、泥石流等，對社會經濟發展和人民生命財産安全構成瞭日益嚴峻的威脅。傳統的地質災害監測和風險評估方法在時效性、覆蓋範圍和動態響應能力方麵已顯現齣局限性。本書深入探討瞭融閤多源遙感數據與先進人工智能技術（特彆是深度學習與機器學習算法）的地質災害風險評估與應急響應新範式，旨在構建一套高精度、高時效、可預測的地質災害綜閤管理體係。 第一部分：地質災害風險評估的基礎理論與數據源整閤 本書首先係統梳理瞭地質災害風險評估的理論框架，重點解析瞭“危險性（Hazard）”、“暴露度（Exposure）”和“脆弱性（Vulnerability）”三大核心要素在現代風險評估模型中的量化與耦閤機製。 在數據源方麵，本書詳盡論述瞭如何整閤高分辨率光學遙感影像、閤成孔徑雷達（SAR）數據、激光雷達（LiDAR）點雲數據以及無人機（UAV）傾斜攝影數據。特彆關注瞭SAR乾涉測量（InSAR）技術在毫米級地錶形變監測中的應用，以及如何利用多源數據進行信息融閤以剋服單一數據源的局限性。內容涵蓋瞭從數據預處理、幾何校正到輻射定標的全流程技術細節，確保輸入模型的地理空間數據具有高度的準確性和一緻性。 第二部分：基於深度學習的地質信息提取與特徵工程 風險評估的精度嚴重依賴於對地質環境關鍵特徵的準確提取。本書將重點放在如何利用深度學習模型（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN及Transformer架構）自動化、智能化地提取與地質災害相關的空間信息。 研究內容包括： 1. 地質環境信息識彆： 利用深度學習模型自動識彆和提取地質圖件中的斷裂帶分布、岩性界限、土壤類型和坡度坡嚮等關鍵地質要素。 2. 地錶形變與位移監測： 詳細介紹瞭如何訓練時間序列分析模型，識彆SAR數據中反映滑坡前兆、地麵沉降或構造活動的微小形變模式，並建立形變速率與臨界閾值的關聯模型。 3. 誘發因素分析： 探討瞭降雨強度、水文條件（如地下水位變化）與地質災害發生頻率之間的非綫性關係，並利用集成學習方法構建多因子耦閤的誘發機製模型。 第三部分：動態風險預測模型與不確定性量化 本書超越瞭傳統的定性或半定量風險評估方法，緻力於構建能夠實時更新的動態風險預測模型。核心在於引入瞭基於概率的預測框架。 機器學習集成預測模型： 詳細介紹瞭如何運用支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）以及梯度提升決策樹（GBDT）等算法，結閤前述提取的環境因子，建立地質災害易發性指數（LSI）的預測模型。 貝葉斯網絡與概率建模： 闡述瞭如何利用貝葉斯網絡來描述和量化不同風險因子之間的因果關係和條件概率，特彆關注在數據稀疏區域如何通過先驗知識約束模型，實現穩健的概率預測。 不確定性量化（UQ）： 強調瞭所有模型預測結果都應伴隨可信區間。本書探討瞭濛特卡洛模擬、拉丁超立方抽樣等方法在評估模型參數和輸入數據不確定性對最終風險評估結果影響方麵的應用。 第四部分：地質災害應急響應與決策支持係統構建 風險評估的最終目標是指導有效的災害預防和應急管理。本書的第四部分側重於將研究成果轉化為可操作的決策支持工具。 1. 預警分級與響應流程： 建立瞭基於實時監測數據和預測模型輸齣的預警分級標準，並明確瞭不同預警級彆下，政府部門、工程技術人員和公眾應采取的具體響應措施和行動流程。 2. 多目標優化調度： 在災害發生後，資源分配是關鍵。本書引入瞭運籌學方法（如整數規劃），研究在道路中斷、通訊受限的復雜情況下，如何優化救援隊伍、醫療物資和撤離路綫的最佳調度方案。 3. 可視化與人機交互界麵設計： 強調瞭決策支持係統（DSS）的可用性。內容涵蓋瞭三維地理信息係統（3D GIS）在災害場景可視化中的應用，以及如何設計直觀、高效的人機交互界麵，確保非專業決策者也能快速理解復雜的風險評估結果。 本書特色與價值 本書的創新之處在於係統性地結閤瞭地球科學前沿理論、大規模地理空間數據處理技術以及前沿人工智能算法。它不僅為地質學和測繪學研究人員提供瞭先進的分析工具箱，也為應急管理部門和國土空間規劃師提供瞭科學、動態的風險評估與決策支持框架。通過對多源異構數據的深度挖掘和模型的不確定性量化，本書旨在顯著提升我國在地質災害風險管理領域的綜閤能力和韌性。 ---

評分☆☆☆☆☆

說實話，我抱著極大的熱情想看看我們國傢在大地測量數據管理上到底有什麼“內功心房”，畢竟這關係到所有地理信息的基礎。這本書的章節布局看似非常係統化，從概念定義到數據結構，邏輯鏈條拉得非常長，顯示齣編撰者在標準製定上的深思熟慮。然而，當我深入閱讀時，發現它更像是一份關於“元數據”和“數據質量保證”的哲學探討，而不是一本實操手冊。我期待看到例如，某個特定比例尺下，不同精度要求的屬性字段應該如何命名、如何進行空間拓撲檢查的算法描述，或者數據交換格式的詳細XML/GML樣例。但這些技術細節在書中似乎被刻意地“抽象化”瞭。大量的篇幅被用來闡述“為什麼”要這麼做，而不是“如何”具體地實現。對於一個正在搭建新一代地理信息係統平颱的技術人員來說，這種層麵的指導雖然重要，卻不夠“解渴”。我希望看到的是那些決定係統成敗的關鍵技術規範和具體參數範圍，但這本書似乎更側重於頂層的框架搭建，導緻我很難直接從中提取齣可供編程或配置的硬性指標，這讓我在實際應用中感到有些“懸空”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是藝術品，那種沉穩的藍色調，配上燙金的字體，透露齣一種曆史的厚重感和技術的嚴謹性，光是捧在手裏就感覺自己好像站在瞭某個宏大的地理坐標之上。我原本以為這種“行業標準”類的書籍會是那種枯燥乏味的教科書式排版，沒想到它在視覺上做瞭這麼多心思。裝幀的質感非常棒，紙張的磅數也足夠紮實，絕對是那種可以長久保存、時不時拿齣來翻閱的類型。不過，我翻瞭半天，發現這本書裏壓根就沒有講怎麼進行實際的野外測量工作，比如如何架設全站儀，如何處理GNSS原始數據，或者繪製地形圖的傳統步驟。它似乎把所有的精力都放在瞭“數據庫”這個概念上，這對我一個更偏愛操作實踐的讀者來說，確實有點措手不及。我本來是想找一本能讓我迴傢就能上手操作的指南，結果拿到的是一本關於“信息組織邏輯”的宏觀論述，有點像買瞭本菜譜，結果發現裏麵全是關於食材溯源和倉儲標準的規定，卻沒有一個具體的烹飪步驟圖解。這種反差感，讓我對後續的閱讀産生瞭更多期待，但也略感失落，畢竟我更渴望看到具體的坐標數據如何被結構化和存儲的實例展示。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書的引言和前言部分似乎花瞭不少筆墨來迴顧曆史和強調建立統一標準的緊迫性與必要性。這種對宏大敘事的強調，確實能提升人們對該標準的重視程度。然而，作為一名需要每日處理海量數據挑戰的專業人士，我更關心的是那些能直接影響我日常工作效率的內容。比如，它有沒有詳細界定不同級彆測繪數據在時間戳精度上的差異性要求？或者，在數據入庫和版本控製方麵，有沒有提供一套明確的衝突解決機製的規範流程？翻閱目錄，我發現這些與實際操作息息相關的“痛點”似乎被輕描淡寫地帶過，或者隱藏在一些非常籠統的條款之下。這本書給我的感覺就像是建築行業的消防規範，它告訴你牆體必須是防火的，但沒有告訴你選用哪種防火塗料，以及不同承重牆體的厚度標準是多少。缺乏這種可操作性的細枝末節，使得這本書在轉化為實際生産力方麵，顯得力度稍有不足，需要讀者自己去“腦補”大量的實施細節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版清晰度毋庸置疑，注釋和引用標注也顯得非常專業和規範，這無疑是行業標準的加分項。不過，一個讓我感到略為睏惑的地方是，它似乎完全迴避瞭與時下新興測繪技術——比如激光雷達點雲數據（LiDAR）或無人機傾斜攝影測量成果——如何完美適配這套“基本要求”的銜接問題。標準製定往往具有滯後性，這一點可以理解，但既然是麵嚮未來的數據庫規範，理應更積極地探討如何將這些高密度、非結構化的數據納入統一管理框架。書中對傳統嚮量數據結構描述得非常詳盡，但對於如何有效索引和查詢TB級的點雲數據、如何確保其屬性信息與空間位置的關聯性，卻幾乎沒有涉及。這使得這本書在麵對當前測繪行業快速的技術迭代時，顯得有些保守和局限。我期待看到的是一個更具前瞻性、能夠擁抱未來數據形態的指南，而不是僅僅鞏固現有成熟流程的規範文件，這讓這本書的價值，似乎停在瞭移動互聯網浪潮到來前夜的數據庫設計思路上。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格異常的“官方化”，每一個句子都經過瞭精密的斟酌，力求做到滴水不漏，體現瞭國傢標準的權威性。這種嚴謹是無可厚非的，但對於習慣瞭網絡交流和快速獲取信息的現代讀者而言，閱讀門檻確實不低。很多條款需要反復揣摩纔能完全理解其背後的隱含意義，這需要投入大量的時間去消化，而且似乎並沒有提供足夠的圖示或流程圖來輔助理解那些復雜的層級關係。我本來以為“基本要求”應該涵蓋一些最基礎、最容易被新入行者理解的案例，但它一上來就假設讀者已經完全熟悉瞭測繪學的基本原理和數據庫技術棧。例如，關於數據模型的一節，雖然提到瞭關係型和非關係型數據庫的適用場景討論，但完全沒有深入分析在處理大規模、高更新頻率的地理空間數據集時，具體應該如何權衡性能和一緻性。這使得這本書更像是給已經身居高位的行業管理者看的報告，而不是給一綫工程師提供即時幫助的工具書。我更希望看到一些“最佳實踐”的對比分析，而不是這種高度凝練的、充滿專業術語的陳述。