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——基础数据优质处理手段分享 前 言 大数据、物联网时代的到来,历史基础地理信息数据已无 法满足空间地理信息系统的建设和空间分析决策,现有基础数 据大多都以AutoCAD的DWG格式为主,由于编码、属性的不 完整和不统一,在数据入库、空间信息系统建设中存在很大障 碍,更无法满足大数据、物联网时代对空间数据应用的需求! 基础图形数据的整理完善,转换成空间地理数据,将是 我们未来面临的一项重要工作! 1 基础数据现状分析 2 传统基础数据整理方法 3 Idata优质数据整理方法 4 Idata扩展:规划、市政、 水利 5 Idata建库实例演示 1 基础数据现状 1 基础数据现状 1 非库体数据 2 编码缺失、错误 3 属性结构不完整,内容缺失 2 传统基础数据整理方法 基础数据构面 质检软件 转换SHP格式 数据入库 等整理 检查修改 2 传统基础数据整理方法 基础数据整理 质检修改 数据入库 2 传统基础数据整理方法 效率低、数据质量低 Arcgis侧重数据管理与数据分析 不方便数据建库生产(大而不够灵活 ) 需要的软件工具多而复杂 新手不容易快速上手,生产时间长 3 Idata优质数据整理 图库一体化 直接面向库体数据 编辑整理 Idata优质数据整理平台 集数据采集、数据编辑、数据质检、数据入库 一体化数据生产平台 AutoCAD 、南方CASS操作习惯 拥有完全知识产权的自主研发平台 大容量 影像数据 2GB矢 大容量 量数据 矢量数据 平滑漫游 迎接大容量数据时代的挑战! 自动缩编 属性检查 编码检查 自动构面 数 数 据 据 图形错误检查 离散点连线
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