跨行业数据融合下测绘地理信息的多元化应用模式分析

引言

随着信息技术不断发展，跨行业数据交互的需求急剧增加，测绘地理信息身为空间信息的核心载体，其应用模式要适应这一变革，传统模式在多行业应用过程中暴露出诸多弊病，像数据更新速度缓慢、整合困难以及分析能力薄弱等，难以契合精细化管理以及动态决策的需求。在这样的背景状况下，探索跨行业数据融合情形下的多元化应用模式，对于打破“信息孤岛”、提高地理信息服务效能、推动各行业智能化升级有意义，成为当前研究的关键方向。

一、测绘地理信息在多行业中的传统应用与局限

（一）在自然资源管理中的应用

传统意义上，测绘地理信息给自然资源管理供应基础数据支持，借助地形图以及地籍测绘实现土地权属界定、资源调查统计等功能，对耕地保护、矿产资源开发监管起到推动作用，然而存在一定局限，数据更新较为滞后，大多依赖周期性外业测量，很难及时呈现资源动态变化，数据格式不一致，不同部门测绘成果整合存在困难，形成了“信息孤岛”，空间分析能力欠佳，难以精确评估资源开发的生态影响，对精细化管理水平造成限制[1]。

（二）在城市规划与建设中的应用

在城市规划以及建设工作开展进程之中，测绘地理信息发挥着关键作用，其可用于绘制城市地形图、编制规划红线图，为道路选址以及市政设施布局提供空间坐标方面的依据，然而传统的应用方式主要依赖二维图纸，这使得可视化程度较低，很难直观地呈现出立体空间关系，并且数据采集周期比较长，大型项目完成外业测绘往往需要数月时间，如此便会对规划效率产生影响，同时其对城市动态发展的适配性有所欠缺，在面对人口流动、功能区调整等变化时难以做到快速响应，最终导致规划方案落地时大多时候出现空间冲突方面的问题。

（三）在交通领域中的应用

测绘地理信息于交通领域的传统应用主要聚焦在道路勘察设计方面，借助路线测绘来明确道路的走向以及坡度等参数，为工程施工提供基础图纸，然而其存在着技术方面的局限：数据采集的精度会受到环境的较大影响，在山区以及复杂地貌区域容易出现误差，静态数据难以契合动态交通的需求，无法及时反映路况的变化情况，与交通管理系统的融合程度较低，难以给智能调度以及路网优化提供动态数据支持，对交通运行效率的提升形成了制约 [2]。

二、跨行业数据融合下测绘地理信息的多元化应用模式构建

（一）基于时空大数据平台的应用模式

时空大数据平台的应用模式是整合测绘地理信息和多行业时空数据，打造统一的空间数据基座，此平台破除部门数据壁垒，把自然资源、城市管理、交通运行等跨领域数据做时空关联处理，形成能动态更新的时空数据库，借助分布式计算与可视化技术，实现地理信息多维度展示以及深度分析[3]。测绘地理信息与信息化技术相结合，对城市规划建设决策具有重要作用。在测绘数据处理过程中，应用大数据技术，能够快速准确地构建数字城市，全面展示城市目前的发展状况，协助绘制数字城市未来的发展蓝图。利用大数据技术分析测绘地理信息数据，可充分利用其在智能决策方面的优势，分析当前城市发展过程中面临的问题，并结合城市发展的特点，提出相应的参考意见，完善发展过程中的短板。

（二）与物联网融合的应用模式

测绘地理信息同物联网相融合所形成的应用模式，借助物联网终端去采集实时可感知到的数据，并使其与地理空间坐标实现精准关联，于自然资源管理范畴内，把物联网传感器所采集的如土壤湿度、植被覆盖度等数据加以结合，再叠加高精度地理信息实现资源的动态监测，在城市建设领域当中，把建筑设备运行数据、地下管网状态信息和三维城市模型进行融合，实现基础设施的智能运维。此模式突破了传统静态测绘的限制，构建起“空间定位 + 实时感知”的动态管理体系，可对地质灾害、管网泄漏等风险进行实时预警，借助空间分析来优化物联网终端的部署，提高数据采集的空间精准度，为多个行业给予动态化、精细化的地理信息服务。

（三）与人工智能融合的应用模式

测绘地理信息与人工智能相互融合所形成的应用模式，借助 AI 算法来提升地理信息处理以及应用的效能，依靠机器学习的方式训练影像识别模型，以此实现遥感影像的自动解译，可快速提取出土地利用变化、建筑轮廓等相关信息，极大程度上缩短了数据处理的周期，利用智能决策算法对地理空间数据展开深度挖掘，比如在交通领域，结合历史路况与地理路网数据来训练预测模型，实现交通流量的精准预报。这种模式还可构建智能空间分析引擎，自动识别地理要素之间的关联规律，为规划方案的生成、资源的优化配置提供智能化的建议，借助 AI 驱动的地理信息服务机器人，为各个行业提供个性化的空间信息查询以及分析服务，推动测绘地理信息从单纯的数据供给朝着智能决策支持方向升级 [4]。

结语：

跨行业数据融合为测绘地理信息的应用开拓了全新的路径，多元化的应用模式成功突破了传统的局限，在多个领域充分呈现出自身的优势，时空大数据平台消除了数据之间的壁垒，物联网达成了动态监测的目标，人工智能提高了处理的精度以及效率，然而在实际操作过程中，仍然面临着数据安全、标准统一等挑战。未来需要完善技术体系以及协作机制，深入推进融合应用，让测绘地理信息可更加精确地服务于各个行业，为智慧城市、智慧交通等建设提供帮助，推动社会治理以及经济发展迈向更高的水平。

参考文献：

[1] 李竞, 孙亮. 大数据技术在测绘地理信息中的应用 [J]. 中国信息界,2025, (03): 113-115.

[2] 郭党五 . 探析大数据技术在测绘地理信息中的应用 [J]. 通讯世界 ,2024, 31 (10): 163-165.

[3]王江平. 智慧城市建设中测绘地理信息作用分析 [J]. 中国高新科技,2024, (06): 155-157.

[4] 李润龙 . 测绘地理信息技术在全域土地综合整治与生态修复工程中的应用 [J]. 中国高新科技 , 2022, (07): 48-49.

曾小娟 女 汉族 1991 年5 月生 湖南邵东人 本科学历 职务为产品经理 邮寄地址：湖北省江夏区雅居乐花园二期 邮编：