大数据时代下地理测绘信息建设研究

一、地理测绘信息建设的核心问题

1. 数据治理体系不完善

当前地理测绘信息建设中数据治理体系存在多维度缺陷。数据标准不统一问题突出，各部门行业采用不同采集标准，如自然资源部门使用 2000 国家大地坐标系，交通部门沿用北京 54 坐标系，数据融合时需坐标转换，误差率达 5%-8%，某城市群规划就因坐标系不一致导致交通枢纽选址偏差 15 米，增加建设成本 2000 万元。数据更新滞后严重制约应用，传统测绘 1-2 年的更新周期难以跟上地表快速变化，某城市新区因基础测绘数据未及时更新，规划的地下管线与现状道路冲突率达 12% 被迫返工，即便在大数据环境下，仍有30% 城市地理信息因处理流程繁琐更新周期超 6 个月。

2. 技术应用深度不足

地理测绘在技术应用层面存在明显短板。智能分析能力薄弱，多数测绘单位停留在数据处理层面缺乏深度挖掘，某省地理信息平台积累 10 年土地利用数据却未用大数据算法分析耕地变化趋势，错失提前预警耕地流失机会，且机器学习算法应用率不足 20% ，远低于互联网行业 50% 的平均水平。可视化手段单一限制决策效率，现有地理信息系统多采用二维地图展示，三维可视化局限于静态模型，无法动态呈现数据关联，在智慧城市管理中，二维地图难以直观展示高层建筑阴影遮挡、台风灾害影响范围等场景。跨平台协同不足形成“数据孤岛”，政府部门、企业、科研机构地理信息平台独立建设，某流域防洪调度中，水利、自然资源、气象部门数据未互通，导致洪水预测误差达 20% 。

3. 安全防护体系薄弱

地理测绘信息安全防护面临严峻挑战。其数据涉及国家主权、商业秘密和个人隐私，安全风险日益凸显，2023 年某测绘单位因服务器漏洞，导致 10万份不动产测绘数据泄露，涉及面积 500 平方公里。在大数据环境下，数据共享开放与安全保护的矛盾更为突出，现有防护技术难以应对分布式攻击、数据篡改等新型威胁，且缺乏针对地理空间数据特性的专业安全防护体系，数据在采集、传输、存储、应用全流程中均存在安全隐患，如无人机航测数据传输过程中可能被截取，存储时面临勒索软件攻击，应用时存在隐私数据泄露风险。

二、地理测绘信息建设的优化策略

1. 构建标准化数据治理体系

构建标准化数据治理体系需从标准、更新与质量管控三方面着手。统一数据标准规范要制定《地理测绘大数据标准体系》，统一采用 2000 国家大地坐标系、GeoJSON 与 CityGML 数据格式，明确 1:500 地形图平面位置中误差⩽ 0.15m 等精度要求，建立包含位置精度、属性完整性等 6 个维度的数据质量评价指标，通过自动化工具实时监测数据质量。建立动态更新机制需构建“实时采集 — 快速处理 — 自动更新”闭环体系，利用卫星遥感（1-5 天更新周期）、无人机航测（按需采集）、地面传感器（实时传输）实现分区分级更新，城市建成区等重点区域实行月度更新，农村地区季度更新，某试点城市借此将地理信息现势性提升至 95% 以上。强化数据质量管控可引入区块链技术对数据全流程溯源记录，建立数据质量追溯系统，发现误差时可追溯至具体设备与环节并及时修正，某测绘院应用后数据争议处理时间从 72 小时缩短至 4 小时。

2. 深化大数据技术应用

深化大数据技术应用需打造智能分析、沉浸式可视化与跨平台协同的技术体系。构建智能分析平台要基于 Hadoop+Spark 架构，集成 Scikit-learn 机器学习算法库与 ArcPy 空间分析工具，在自然资源监测中利用深度学习算法识别耕地变化图斑，准确率从人工判读的 75% 提升至 92%，在城市规划中通过时空模式分析预测人口流动趋势以辅助公共服务设施选址。发展沉浸式可视化需融合 VR、AR 技术构建三维动态地理场景，智慧园区管理中通过 VR 直观查看建筑内部结构与管线分布，灾害应急时利用 AR 将实时灾情数据叠加到实景地图辅助决策，某灾害模拟系统应用 VR 后应急演练沉浸感评分提升 40%。推动跨平台数据协同要建立地理信息共享交换平台，采用 API 接口、数据中台技术实现政府、企业、公众数据互通，制定数据共享清单明确开放范围、精度与使用规则，某城市群通过该平台将跨部门数据调用时间从 3 天缩短至 2小时，提升区域协同治理能力。

3. 完善安全防护体系

完善安全防护体系需从技术、管理与隐私保护层面构建多维防护网。强化数据安全技术要采用国密 SM4 算法加密、RBAC 模型访问控制、脱敏处理等技术防止数据泄露，部署量子通信保障敏感数据传输安全，应用联邦学习在不共享原始数据前提下实现协同分析，某涉密测绘单位应用量子通信后数据传输加密效率提升 3 倍且未再发生安全事件。建立安全管理机制需制定《地理测绘数据安全管理办法》，明确数据全环节安全责任，建立安全评估制度定期开展风险评估与渗透测试，组建应急响应团队制定数据泄露应急预案，某省地理信息中心借此将安全事件响应时间控制在 30 分钟内。加强隐私保护要对房屋位置、出行轨迹等个人隐私数据采用差分隐私技术处理，建立隐私影响评估（PIA）机制对高风险场景事前评估，确保符合《数据安全法》《个人信息保护法》要求，

平衡数据可用性与隐私保护需求。

三、结论

大数据技术正深刻改变地理测绘信息建设的模式与内涵，推动其从“以数据为中心”向“以服务为中心”转型。本文通过分析建设现状与问题，提出了标准化治理、技术深化应用、安全防护等策略，为构建智慧化地理测绘体系提供了路径参考。未来，随着 5G、人工智能、物联网技术的发展，地理测绘信息建设将向“泛在感知 — 智能决策 — 主动服务”方向发展，如通过植入式传感器实现基础设施的实时监测，利用数字孪生技术构建虚拟地理空间，为智慧城市、数字孪生流域等重大工程提供精准服务。同时，需进一步加强国际合作，参与全球地理信息标准制定，提升我国在地理测绘领域的话语权，推动地理测绘信息建设的全球化、智能化发展。

参考文献：

[1] 杨闯 . 大数据时代下地理测绘信息建设研究 [J]. 数码设计 ,2023(13):93-95.

[2] 陈盼芳 . 大数据时代的测绘地理信息建设研究 [J]. 中国高新科技 ,2023(8):97-98,103.

[3] 周银朋, 张磊. 大数据时代下测绘地理信息数据共享服务平台建设探讨 [J]. 数码设计（上）,2020,9(3):12.