数据库技术在测绘工程项目数据管理中的应用

薛贵峰

摘要：物聯网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等信息新技术的不断涌现与跨界融合，传统测绘向新型测绘转型升级，已成为我国社会主义新时代测绘地理信息事业创新跨越发展的新追求、新任务、新课题。本文探讨了数据库技术在工程测绘项目数据管理中的应用，并以地下管线数据管理为例，希望使数据库技术在测绘中的应用更加普及，提升勘探测绘技术水平。

关键词：测绘工程;数据管理;数据库技术

1 引言

当前，信息获取的手段越来越丰富，信息量也越来越大，对整个社会的发展具有一定的推动作用。但对信息科学合理的应用和有效储存、管理也是目前各行业需要着重思考的问题。大数据技术在具体应用中，为诸多领域提供了可靠的发展空间，测绘地理信息不仅有利于经济建设，而且有利于推动社会发展，因此，要保证测绘地理信息的准确性、可靠性，就要认识到大数据技术应用的必要性。

2 数据库管理功能

2.1 导入和更改数据

通过建立数据库进行数据整合，实现录入和修改功能，不仅增强了后续测量工程管理，而且还方便对工程项目日常数据的查询或应用，从而强调了数据库在测绘工程项目的整体使用价值。为了确保所有导入的数据都是准确和可靠的，避免在测绘项目数据库中对内部数据进行排序或删除大量耗时，应采用重要的监管程序进行调查，如导入和删除主数据以及审核关键数据导入和编辑后是否与原始值存在明显差异，以确保可以在实践中更好地使用测绘项目数据库。同时，为了促进工程测绘项目的数据管理以实现更佳的价值利用结果，有必要开发特定的数据修改功能并使用技术进行适应转换。避免在数据库中编辑数据造成的影响，在为测绘项目的数据库应用程序打下坚实基础的同时，还减少了数据编辑引起的问题。

2.2 录入及替换数据

通常存在计算机输入和手动输入有两种形式、重要的是要注意以下事实：由于各种条件，手动输入可能无法正确输入的信息。根据规定，在数据输入过程中不允许出现错误，并且需要工作人员验证输入数据的正确性。发生输入错误时，将影响项目的进度。因此，在数据录入过程中，工作人员必须更加注意，如果发现不正确的信息，及时更换，从而提高信息的准确性。

3 数据库技术的应用

3.1 储存和管理

数据管理集群的节点数量通常情况下可以直接与现有的数据量规模、近期的需求情况等进行科学合理的配置，以此为基础，有利于实现所有节点协同工作的集中化处理，以此来保证各项数据信息的储存、计算等各项工作真正落到实处。与此同时，可以通过对Hbase数据工厂的科学合理应用，实现对大量半结构化、各种非结构化数据的针对性的分析和处理。针对已经生成结构化的数据，可以直接储存到对应的Hadoop数据库中，以此来保证数据信息的合理性、可靠性以及安全性。除此之外，要对Hive的数据仓库展开科学合理的布设和应用，该数据仓库的设置目的就是为了实现对结构化数据合理的管理和控制。由此可以看出，Hive、Hbase在实践中的联合式应用，有利于实现结构化、非结构化这两种不同类型地理信息数据的集群式管理，同时还可以保证储存的可靠性。最后，通过对Map Reduce的应用，实现分布式的计算和分析，通过Hadoop集群当中的并行计算方式，实现对现有大量数据针对性的处理。在此基础上，有利于形成一个基础的框架模式，以此来保证地理信息档案对应的大数据处理平台能够得到合理构建和落实。

3.2 生成成果数据

使用 Auto CAD开发的“地下管线图系统”的结构表中编辑地下管线图形并输入管线点的相应属性数据，数字代码和坐标值管线点是自动保存的，其他属性必须根据测量数据手动填写，成功编辑地下管线后，根据地下管线网络要求合并数据库，以获取数据报告和坐标统一度量，最后生成满足系统要求的管道点的ACCESS 数据库报告。

3.3 空中三角测量

分析一般的无人机影像会发现其像幅小，初始姿态的参数误差比较大，所以即使引入了GPS/IMU，依然会有部分粗差点的出现。基于像点匹配算法当中的迭代算法启发使用“人为迭代”，在初次空三加密完成后得到外方位元素，并将外方位元素作为POS数据应用到空三加密实践中，这样，像点匹配能够明显的提升整体的匹配精度。在进行控制点测量的时候需要先对周围的4个控制点进行平差，至于其他的控制点，可以利用预测功能进行位置的快速寻找，从而达到测量的目的。为了保证控制点测量的准确性，需要由专业人员和另一位专业人员进行检查。在计算的过程中应用控制点，空三加密的精度能够被有效提升。在测量工作结束之后进行最终的平差解算，最终能够获得比较合适的权值平差。

3.4 最终人库

查看和验收管道结果数据后，将 ACCESS 数据库格式的管线结果数据输入“管道网络信息系统”数据库中，并完成与常规数据库信息衔接工作，成功创建地下管线图，将其与基本地形图叠加，最后制作出完整的地下管线图。

4 结束语

数据技术的应用，不仅有利于实现对测绘地理信息各种海量数据储存、处理以及分析和管理等问题的妥善处理，而且有利于保证各种不同类型数据信息处理效率和质量的提升。在保证自身分析能力、服务水平提升的同时，推动地理信息行业稳定、高质量发展，满足时代提出的个性化需求。

参考文献：

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