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    Google Earth,百度地圖,高德地圖數據原來是這么來的!

    更新日期:2019-04-27 來源:lnrxhk.com 作者:遼寧銳翔通用航空有限公司


    要說數據來源,首先得對地圖數據做一個分類,因為不同分類的數據,其來源,采集方法都是有大不同的。
    并非想說上面高票答案的分類方式不對或者不可以,只是說,其分類方式對于完全說明這個問題,可能不是太合適和合理。里面的一些觀點和描述也有一些小問題,所以做一些勘誤和對問題更有針對性的補充,希望大家不要被一些謬誤的概念所誤導。

    要明白地圖的數據分類,必須先理解一個概念,就是地圖圖層的概念:


    如上圖,電子地圖對我們實際空間的表達,事實上是通過不同的圖層去描述,然后通過圖層疊加顯示來進行表達的過程。

    對于我們地圖應用目標的不同,疊加的圖層也是不同的,用以展示我們針對目標所需要信息內容。

    其次呢,我引入一下矢量模型和柵格模型的概念,GIS(電子地圖)采用兩種不同的數學模型來對現實世界進行模擬:

     

         矢量模型:同多X,Y(或者X,Y,Z)坐標,把自然界的地物通過點,線,面的方式進行表達



    柵格模型(瓦片模型):用方格來模擬實體

     

    我們目前在互聯網公開服務中,或者絕大多數手機APP里看到的,都是基于柵格(瓦片)模型的地圖服務,比如大家看到的百度地圖或者谷歌地圖,其實對于某一塊地方的描述,都是通過10多層乃是20多層不同分辨率的圖片所組成,當用戶進行縮放時,根據縮放的級數,選擇不同分辨率的瓦片圖拼接成一幅完整的地圖(由于一般公開服務,瓦片圖都是從服務器上下載的,當網速慢的時候,用戶其實能夠親眼看到這種不同分辨率圖片的切換和拼接的過程)

     

    對于矢量模型的電子地圖來說,由于所有的數據以矢量的方式存放管理,事實上圖層是一個比較淡薄的概念,因為任何地圖元素和數據都可以根據需要自由分類組成,或者劃分成不同的圖層。各種圖層之間關系可以很復雜,例如可以將所有的道路數據做成一個圖層,也可以將主干道做成一個圖層,支路做成另外一個圖層。圖層中數據歸類和組合比較自由。

    而對于柵格模型(瓦片圖)來看,圖層的概念就很重要的,由于圖層是生成制作出來,每個圖層內包含的元素相對是固化的,因此要引入一個底圖的概念。也就是說,這是一個包含了最基本,最常用的地圖數據元素的圖層,例如:道路,河流,橋梁,綠地,甚至有些底圖會包含建筑物或者其他地物的輪廓。

    在底圖的基礎上,可以疊加各種我們需要的圖層,以滿足應用的需要,例如:道路堵車狀況的圖層,衛星圖,POI圖層等等。

    底圖通常是通過選取必要地圖矢量數據項,然后通過地圖美工的工作,設定顏色,字體,顯示方式,顯示規則等等,然后渲染得到了(通常會渲染出一整套不同分辨率的瓦片地圖)

    當然,即便在瓦片圖的服務中,在瓦片底圖之上,依然能夠覆蓋一些簡單的矢量圖層,例如道路走向(導航和線路規劃必用),POI點圖層(找個飯館加油站之類的)。只不過瓦片引擎無法對所有地圖數據構建在同一個空間數據引擎之中,比較難以進行復雜的地圖分析和地圖處理。

    那么既然瓦片圖引擎有那么多的限制和缺陷,為什么不都直接使用矢量引擎呢?因為瓦片圖引擎有著重大的優勢:


    1. 能夠負載起大規模并發用戶,矢量引擎要耗費大量的服務器運算資源(因為有完整的空間數據引擎),哪怕只是幾十上百的并發用戶,都需要極其夸張的服務器運算能力了。矢量引擎是無法滿足公眾互聯網服務的要求的。

    2. 由于地圖美工介入的渲染工作,瓦片圖可以做得非常好看漂亮和易讀,比較適合普通用戶的瀏覽

    附:一張矢量地圖截圖:



        



    好了,說了這么多了,其實主要就是為了引入圖層和底圖的概念,以方便說明下面的地圖數據分類

    為了說明數據的來源和采集渠道,采集方法,我將地圖數據分為以下幾個類型:
    1. 底圖數據: 其實就是地圖中最基本的地物外形數據及一定的相關附加信息(例如道路名,河流名等)。事實上隨著遙感和航拍衛拍技術的進步,這部分數據依賴實地采集的比例已經越來越小,商業地圖數據商,尤其以高德為代表,處于成本收益考量,基本已經很少采用實地采集的方式了。這部分的數據主要來源于3種:

    1、官方地圖:嚴格來說,這不能說是一種單獨的渠道,因為官方地圖的數據本身,也是來源于下面的兩種渠道,但是官方地圖一般來源于政府相關部門的權威測繪和發布,因此也單算成一種渠道。當然,需要說明的是,地圖廠商能從國家權威部門拿到或者買到的地圖,要比我們日常在街上商店里買到的地圖要精細豐富很多,當然,很多時候也是用電子格式提供的。

    當然,無論任何國家,真正高精度的地圖(例如1:200比例或更高)是受限制不會對外公布的。(相對應給大家參照的是,我國規定互聯網上可以公開發布的地圖,最高精度是1:10000)



    2、實地外采:說白就是測繪人員利用專業的儀器儀表,在實地環境中測繪所得到的。這樣的采集方法耗時耗人都非常厲害,一則成本高,二則周期長,三則是采環境要求高(去喜馬拉雅山去測測能弄吐血了),而且未必能夠完全跟得上中國現在的城市變化。但是優點在于精度高,置信度,準確度非常高。這是國家測繪部門主要采用的手段,對于像北京市這樣一個城市來說,一般幾年才會完整重新測繪一輪。一般對于大多數商用測繪時,只是用在少數局部需要時,重點測繪才用得到。



    當然,在精度和準確度要求沒有那么高的地方,實地采集也可以使用一些成本更低更便捷的工具,而不是專業測繪設備。例如用攜帶高精度GPS或其他定位的手持智能設備步行以繪制輪廓等。

     

    3、航片衛片制作:就是通過自己拍攝或者購買的高精度航空照片或者衛星照片或者遙感照片,在此作為底片的基礎上進行人為的矢量標注和勾勒,從而形成自己的矢量數據。現在的航片或者遙感片的精度已經可以很高了,一般來說做到精度在0.05米的程度已經很容易。高德自己的航片據說已經可以做到0.03米的精度,對于商用地圖數據來說,通常已經夠用了。即便作為國家權威測繪,在大量荒郊野嶺的測繪,也主要依賴于這種手段。

    目前常用的航拍或者衛拍手段包括機載數碼攝像,機載遙感以及三維激光掃描(主要用于3D地圖數據采集)

     

    0.05米精度航片



    衛片路網標注




    航片/衛片標注和勾勒,前面是在底片上的操作,后面是勾勒標注后得到的矢量圖

    數據加工制作示意圖(來源于高德某公開資料)

    題外了解下國內具有導航電子地圖制作甲級資質的單位

     



    數據統計于17年


    首先能獲得這個資質的只能是大佬級別

    我們就簡單普及一下幾個大佬的小背景

     

    我國第一張導航電子地圖資質頒發給了四維圖新,2014年騰訊11.7億元持有四維圖新11.28%的股份。

     

    高德2002年成立,于2014年被阿里巴巴15億美元收購。

     

    北京長地萬方科技有限公司,在2013年被百度收購。

     

    凱立德之前導航大佬,2014年小米全資子公司8400萬元入股凱立德。

     

    立得空間成立于1999年9月,由武漢大學、兩院院士李德仁、國內知名科技投資公司等共同組建的高科技企業。

     

    滴圖科技成立于2016年,北京小桔科技有限公司的全資子公司。也就是我們常說的“滴滴出行”。

    國內這一塊的數據,主要有兩家供應商,就是高德和四維圖新。

    四維圖新和國家測繪單位的關系非比尋常,其數據依賴國家測繪單位供給的占大頭(當然也有互相供給的)。

     

    高德也有一部分數據來源于國家測繪單位的供給,但是高德自己的航拍制作的能力還是不錯的(還承擔過一些國家測繪機關的測繪任務),相對來說,依賴國家測繪單位數據的比例要低一些。

     

    這部分數據的采集生產,在中國需要國家認定的資質,有資質的除了國家測繪機關以外,商業機構本來就不太多,而真正在這個數據供給市場上活躍的,現在主要就是高德和四維圖新這兩家。

     

    最后,做個總結,供各位行內的職業人士和感興趣的大佬們,參考。

     

    百度地圖的數據,之前7年是問四維圖新購買的,往后可能會來自于自己的地圖子公司長地萬方;

     

    高德地圖的數據,來自于自己的地圖公司高德軟件;

     

    圖吧導航的數據,來自于其母公司四維圖新;

    騰訊地圖的數據,來自于占股子公司四維圖新,或許還有一部分來自于其全資子公司科菱航睿;

    阿里巴巴的地圖數據,來自于全資子公司高德地圖。 

    最后,,至于谷歌地圖也好,蘋果地圖也好,這部分的數據,基本上都是從上述兩家購買的。 

    轉自:GIS前沿

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    部分內容由GIS前沿整理編輯

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