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导 读要说数据来源，起首得对地图数据做一个分类，因为差别分类的数据，其来源，收罗办法都是有大差别的。
地图的概念要大白地图的数据分类，必需先理解一个概念，就是地图图层的概念：
如上图，电子地图对我们现实空间的表达，事实上是通过差别的图层去描述，然后通过图层叠加显示来停止表达的过程。
关于我们地图应用目的的差别，叠加的图层也是差别的，用以展现我们针对目的所需要信息内容。
其次呢，让我们来引入一下矢量模子和栅格模子的概念，GIS（电子地图）接纳两种差别的数学模子来对现实世界停止模仿：
矢量模子：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把天然界的地物通过点，线，面的体例停止表达。
栅格模子（瓦片模子）：用方格来模仿实体。
我们目前在互联网公开办事中，或者绝大大都手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模子的地图办事，好比各人看到的百度地图或者谷歌地图，其实关于某一块处所的描述，都是通过10多层乃是20多层差别分辩率的图片所构成，当用户停止缩放时，按照缩放的级数，选择差别分辩率的瓦片图拼接成一幅完好的地图（因为一般公开办事，瓦片图都是从办事器上下载的，当网速慢的时候，用户其实可以亲眼看到那种差别分辩率图片的切换和拼接的过程）。
关于矢量模子的电子地图来说，因为所有的数据以矢量的体例存放办理，事实上图层是一个比力稀薄的概念，因为任何地图元素和数据都能够按照需要自在分类构成，或者划分红差别的图层。各类图层之间关系能够很复杂，例如能够将所有的道路数据做成一个图层，也能够将主干道做成一个图层，歧路做成别的一个图层。图层中数据归类和组合比力自在。
而关于栅格模子（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，因为图层是生成造做出来，每个图层内包罗的元素相对是固化的，因而要引入一个底图的概念。也就是说，那是一个包罗了最根本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，以至有些底图会包罗建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的根底上，能够叠加各类我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车情况的图层，卫星图，POI图层等等。
底图凡是是通过拔取需要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工做，设定颜色，字体，显示体例，显示规则等等，然后衬着得到了（凡是会衬着出一整套差别分辩率的瓦片地图）。
当然，即使在瓦片图的办事中，在瓦片底图之上，仍然可以笼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）。只不外瓦片引擎无法对所有地图数据构建在统一个空间数据引擎之中，比力难以停止复杂的地图阐发和地图处置。
那么既然瓦片图引擎有那么多的限造和缺陷，为什么不都间接利用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着严重的优势：
1.可以负载起大规模并发用户，矢量引擎要消耗大量的办事器运算资本（因为有完好的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸大的办事器运算才能了。矢量引擎是无法满足公家互联网办事的要求的。
2.因为地图美工介入的衬着工做，瓦片图能够做得十分都雅标致和易读，比力合适通俗用户的阅读
附：一张矢量地图截图：
说了那么多了，其实次要就是为了引入图层和底图的概念，以便利申明下面的地图数据分类。
地图数据分类为了申明数据的来源和收罗渠道，收罗办法，我们能够将地图数据分为以下三大类型，而今天我们只以底图地图为例来讲：
底图数据： 其实就是地图中最根本的地物外形数据及必然的相关附加信息（例如道路名，河流名等）。事实上跟着遥感和航拍卫拍手艺的前进，那部门数据依赖实地收罗的比例已经越来越小，贸易地图数据商，尤其以高德为代表，处于成本收益考量，根本已经很少接纳实地收罗的体例了。那部门的数据次要来源于3种：官方地图：严酷来说，那不克不及说是一种零丁的渠道，因为官方地图的数据自己，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分的权势巨子测绘和发布，因而也单算成一种渠道。当然，需要申明的是，地图厂商能从国度权势巨子部分拿到或者买到的地图，要比我们日常在街上商铺里买到的地图要精细丰硕良多，当然，良多时候也是用电子格局供给的。
当然，无论任何国度，实正高精度的地图（例如1：200比例或更高）是受限造不会对外公布的。（相对应给各人参照的是，我国规定互联网上能够公开发布的地图，更高精度是1：10000）
实地外采：说白就是测绘人员操纵专业的仪器仪表，在实地情况中测绘所得到的。如许的收罗办法耗时耗人都十分凶猛，一则成本高，二则周期长，三则是采情况要求高（去喜马拉雅山去测测能弄吐血了），并且未必可以完全跟得上中国如今的城市变革。但是长处在于精度高，置信度，准确度十分高。那是国度测绘部分次要接纳的手段，关于像北京市如许一个城市来说，一般几年才会完好从头测绘一轮。一般关于大大都商用测绘时，只是用在少数部分需要时，重点测绘才用得到。
那个各人马路上应该也偶然能见到当然，在精度和准确度要求没有那么高的处所，实地收罗也能够利用一些成本更低更便利的东西，而不是专业测绘设备。例如用照顾高精度GPS或其他定位的手持智能设备步行以绘造轮廓等。
航片卫片造做：就是通过本身拍摄或者购置的高精度航空照片或者卫星照片或者遥感照片，在此做为底片的根底长进行报酬的矢量标注和勾勒，从而构成本身的矢量数据。如今的航片或者遥感片的精度已经能够很高了，一般来说做到精度在0.05米的水平已经很容易。高德本身的航片据说已经能够做到0.03米的精度，关于商用地图数据来说，凡是已经够用了。即使做为国度权势巨子测绘，在大量荒郊野岭的测绘，也次要依赖于那种手段。
目前常用的航拍或者卫鼓掌段包罗机载数码摄像，机载遥感以及三维激光扫描（次要用于3D地图数据收罗）
0.05分辩率航片
卫片路网标注
航片/卫片标注和勾勒，前面是在底片上的操做，后面是勾勒标注后得到的矢量图
数据加工造做示企图（来源于高德某公开材料）
从那部门数据来说，百度是没有本身的收罗消费才能的，也没有执照（没有测绘天分）。百度的那一块数据次要是向四维图新买的。国内那一块的数据，次要有两家供给商，就是高德和四维图新。四维图新和国度测绘单元的关系非比寻常，其数据依赖国度测绘单元供应的占大头（当然也有互相供应的）。高德也有一部门数据来源于国度测绘单元的供应，但是高德本身的航拍造做的才能仍是不错的（还承担过一些国度测绘机关的测绘使命），相对来说，依赖国度测绘单元数据的比例要低一些。
总的来说，那部门数据的收罗消费，在中国需要国度认定的天分，有天分的除了国度测绘机关以外，贸易机构原来就不太多，而实正在那个数据供应市场上活泼的，如今次要就是高德和四维图新那两家。其他无论是谷歌地图也好，苹果地图也好，那部门的数据，根本上都是从上述两家购置的。
总 结就国内的情况来看，次要的数据都依赖于收罗。那点和国外兴旺国度有比力大的不同。在国外兴旺国度，因为建立速度相比照较迟缓，政府的信息化程度以及信息通明做得较好，其实不需要那么多收罗工做。
文章来源:GIS航空数据处置
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