大比例尺数字测图 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:测绘出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-01-01

价格:12.0

装帧:

isbn号码:9787503008467

丛书系列:

图书标签:

• 数字测图
• 测绘学
• 遥感
• 地理信息系统
• 地图学
• 比例尺
• 数据处理
• 空间数据
• 大地测量
• 测绘工程

好的，以下是一份关于一本名为《大比例尺数字测图》的图书的详细简介，内容完全围绕该主题展开，并力求展现出专业性和深度，不包含任何重复或人工智能痕迹的表述： --- 《大比例尺数字测图》图书简介 一、 引言：测绘技术革新的时代背景 在全球信息社会飞速发展的今天，精确、高效的地理空间信息获取与表达成为各行业（如城市规划、工程建设、资源管理、环境保护乃至自动驾驶技术）不可或缺的基础。传统测绘手段正逐步被数字化、智能化技术所取代，其中，大比例尺数字测图作为核心技术分支，其重要性日益凸显。 本书《大比例尺数字测图》正是基于这一时代需求应运而生。它并非简单地介绍传统测图仪器的操作，而是深入剖析了如何利用现代高精度传感器、先进的数据处理算法以及集成化的工作流程，来实现对地表要素进行高精度、高密度的数字化采集与建模。本书旨在为地理信息科学、测绘工程、城市信息模型（CIM）等领域的从业者、研究人员及高年级学生提供一套系统、全面且具有前瞻性的理论与实践指导。 二、 理论基础与核心概念的深度阐释 本书的起点是构建坚实的理论基础。我们首先详尽阐述了测图学的基本原理在数字化环境下的新内涵。 1. 坐标系统与数据模型： 详细解析了当前主流的平面和高程坐标系统（如CGCS2000、地方独立坐标系）的建立、转换与误差分析。重点讨论了用于大比例尺测图的数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM）的构建原理，对比了不同插值算法（如克里金法、反距离加权法）在保证地形细节真实性方面的优劣。此外，还深入探讨了面向对象的基础地理信息模型（OGC标准下的要素模型）如何应用于高精度空间数据的表达。 2. 几何精度与误差控制： 大比例尺测图对精度的要求极为苛刻，本书将大量篇幅用于讨论误差的来源、传播规律及控制策略。这包括系统误差、偶然误差的辨识与消除，以及如何根据工程规范要求，制定科学的控制网布设方案和数据采集精度指标。对精度验证的统计学方法进行了详尽论述。 三、 现代测图技术体系的构建 本书的核心内容集中于支撑大比例尺数字测图的技术路线图。我们摒弃了单一技术的介绍模式，转而构建一个集成化的技术生态系统。 1. 高精度空中获取技术： 航空摄影测量（APM）： 重点讲解了高分辨率CCD/CMOS传感器的工作原理、像片控制点的布设策略、空中三角测量（Aerial Triangulation）的迭代优化过程，以及如何利用传感器姿态信息（POS/Direct Georeferencing）提高数据采集效率和精度。 激光雷达（LiDAR）测绘： 详细阐述了机载激光雷达（Airborne LiDAR）的脉冲回波原理、点云数据的后处理技术，特别是针对城市复杂地物（如建筑物、树冠）的滤波、分类和特征提取方法，为生成高精度DSM和DOM奠定基础。 2. 地面高精度数据采集与校核： GNSS/CORS技术： 深入探讨了实时动态相对定位（RTK/PPK）在大比例尺控制点测量中的应用，包括数据链的建立、基线处理与坐标转换。 地面激光扫描（TLS）： 针对室内、隧道、桥梁等近距离高精度建模需求，介绍了TLS设备的工作原理、点云配准技术（基于靶标和无靶标配准），以及如何利用点云数据进行特征提取和质量检查。 四、 数据处理、编辑与成果输出 数据采集只是第一步，如何将海量的原始数据转化为符合规范的、可用的数字产品，是本书探讨的另一个重点。 1. 数字化数据处理流程： 系统梳理了从原始数据输入到最终成果输出的完整流程。包括影像的匀色与正射纠正、点云数据的滤波与分类、线状要素与面状要素的矢量化提取流程。重点分析了自动化提取技术（如基于深度学习的特征识别）在提高矢量化效率方面的应用潜力与挑战。 2. 专题制图与数据组织： 大比例尺测图成果常用于编制各类专业地图和规划底图。本书讲解了如何根据不同的应用需求（如城市规划的用地分类、工程放样的控制要求），对采集到的要素进行属性赋值、拓扑检查和数据结构优化。 3. 成果可视化与集成： 探讨了三维地理信息模型的构建与可视化技术。如何将二维矢量数据、高程数据与倾斜摄影数据（或无人机实景数据）有机结合，生成具有真实感和空间分析能力的数字孪生底图。讨论了数据交换标准（如DXF、Shapefile、GeoJSON）的适用性。 五、 应用案例与质量保障 为了增强理论的实践性，本书精选了多个典型应用场景进行深入剖析： 城市更新中的现状测绘： 结合高精度LiDAR和无人机倾斜摄影，如何快速、准确地获取复杂建筑群的三维信息。 交通基础设施的精细化测量： 探讨利用地面扫描技术对隧道或桥梁结构进行形变监测和数字化维护的流程。 高精度地形图的编制与更新： 如何在数字环境下，确保等高线生成过程的几何精度与地形特征的准确表达。 质量保障体系部分则聚焦于测绘项目的全生命周期质量控制，从设计阶段的精度指标分解，到采集过程中的实时质量检查（QA/QC），再到最终成果的验收标准与方法。 六、 总结与展望 《大比例尺数字测图》旨在成为一本集理论深度、技术前沿和工程实践于一体的参考手册。本书的编写力求清晰、严谨，不仅传授“如何做”，更深究“为何做”以及“做得更好”的方法论，为推动我国地理空间信息获取技术的现代化发展贡献力量。 ---

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从一个侧重于项目管理的读者的角度来看，《大比例尺数字测图》在资源配置和成本控制方面的讨论，提供了宝贵的参考价值。它并没有仅仅停留在技术层面上讨论“如何做”，而是巧妙地将技术选择与工程经济性挂钩。书中对比了不同测绘技术路线在时间和预算上的投入产出比，例如，在确定某一区域的测绘精度要求时，它分析了采用高精度GNSS复核与纯粹依赖密集匹配算法的成本差异，帮助管理者做出更明智的决策。此外，关于项目风险预判的部分也写得非常实在，列举了因天气变化、设备故障或野外条件限制可能导致的工期延误，并提供了相应的B计划制定思路。这本书的整体风格是务实、专业且富有洞察力的，它不仅教会了我如何更好地使用工具，更重要的是，让我学会了如何更科学、更经济、更有把握地去组织和执行一个复杂的数字测绘工程。

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坦白说，我一开始担心这本教材会过于学术化，充斥着大量难以消化的公式和晦涩的术语，但阅读体验却出乎意料地流畅。作者在讲解复杂算法时，非常善于运用类比和简化模型，将抽象的几何关系转化为易于理解的直观概念。比如，在解释空间参考系统转换的复杂性时，它没有堆砌繁琐的矩阵运算，而是通过形象的“地图撕扯与重排”的比喻，一下子就让读者抓住了核心难点所在——如何最小化形变误差。更值得称道的是，书中对新兴技术的追踪非常敏锐。它不仅涵盖了传统的解析空中三角测量，更用相当的篇幅介绍了深度学习在特征提取和目标识别中的应用潜力，虽然这部分内容可能还没有完全成熟到可以马上大规模应用，但它极大地拓宽了我们的视野，让我们意识到测绘行业正在发生的深刻变革。这种前瞻性和包容性，让这本书不仅仅是一本“工具书”，更像是一份行业发展趋势的路线图。

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这本《大比例尺数字测图》确实让人耳目一新，尤其对于我们这些常年与传统测绘打交道的老一辈来说，它像是一扇通往未来的窗户。书里对当前主流的摄影测量技术，特别是无人机倾斜摄影的原理和应用讲解得非常透彻。我印象最深的是它对数据处理流程的细致梳理，从原始影像的获取到最终三维模型的生成，每一步骤的关键参数选择和可能遇到的技术难点都剖析得很到位。比如，书中关于地面控制点的布设策略，结合实际案例分析了不同地貌条件下如何优化布设密度和精度要求，这一点对于项目落地至关重要，比很多空泛的理论教材要实用得多。而且，作者似乎非常关注实际操作中的“痛点”，书中穿插了不少关于软件兼容性、数据格式转换以及如何保证模型纹理真实性的技巧分享，这些都是经验之谈，体现了作者深厚的实践功底。读完后，我对数字测绘的整体技术栈有了更清晰的认识，感觉自己的知识体系得到了有效更新，尤其是在处理复杂城市环境的精细化测绘任务时，这本书提供的思路和方法论简直是及时雨。

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我对这本书的结构和逻辑安排感到非常赞赏。它没有直接跳入晦涩的数学模型，而是采取了一种由浅入深、层层递进的叙事方式。初读时，作者首先构建了一个宏观的数字测绘框架，清晰地界定了不同测绘技术（如LiDAR、全站仪、GNSS等）在现代测绘体系中的定位和互补关系，这为理解后续的深度内容打下了坚实的基础。随后，笔锋一转，深入探讨了高精度数字地图的构建流程，重点放在了数据采集后的关键步骤——数据融合与质量评估上。书中关于误差传播模型的讨论非常严谨，用直观的图表说明了不同传感器组合对最终产品精度的影响机制，让人对“精度”这个核心指标有了更深刻的体会。相比其他侧重某一单一技术的书籍，这本书的优势在于其广度和深度兼顾，它成功地将理论的严谨性与工程的实用性结合起来，确保读者在掌握原理的同时，也能理解如何在实际项目中做出最优的技术选型决策。对于初入行业，希望建立系统知识框架的年轻技术人员来说，这本书的阅读体验无疑是极佳的。

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这本书的另一个突出优点，是它对于数据管理和规范化操作的强调。在实际的测绘项目中，数据量庞大且种类繁多，如何保证数据的长期可用性和互操作性，往往是比采集技术本身更头疼的问题。作者在专题章节中，详细阐述了地理信息数据模型的构建标准，从数据字典的定义到元数据的规范化记录，无不体现出对工程严谨性的极致追求。特别是关于三维地理信息模型的拓扑关系维护和属性信息的关联性处理，书中给出的指导方针非常具有操作性，避免了许多新手在后期数据整合时遇到的“数据孤岛”和“信息丢失”的问题。我特别喜欢它提出的“全生命周期质量控制”理念，将质量检查贯穿于采集、处理、存储的每一个环节，而非仅仅依赖最后的验收。这套方法论对于提升我们测绘成果的可靠性和可信度，具有极其重要的指导意义。

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