第一章高精度地理實(shí)體采集概述第二章高精度定位技術(shù)原理第三章三維激光掃描技術(shù)優(yōu)化第四章多傳感器融合技術(shù)第五章點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程第六章數(shù)據(jù)建庫(kù)技術(shù)01第一章高精度地理實(shí)體采集概述第1頁(yè)引言：地理信息時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇當(dāng)前全球地理信息數(shù)據(jù)精度普遍不足，以中國(guó)為例，95%以上的城市三維模型精度低于2厘米，難以滿足智慧城市建設(shè)的精細(xì)化需求。某次智慧交通項(xiàng)目因地形數(shù)據(jù)誤差導(dǎo)致導(dǎo)航系統(tǒng)誤判，造成10萬元經(jīng)濟(jì)損失。高精度采集技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)用，例如華為在2023年推出的RT-K系列激光雷達(dá)系統(tǒng)，單次掃描可獲取厘米級(jí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，處理效率提升300%。但現(xiàn)有采集體系仍存在標(biāo)準(zhǔn)化缺失、多源數(shù)據(jù)融合困難等問題。本講座將基于北斗三號(hào)系統(tǒng)提供的高精度定位服務(wù)（水平精度優(yōu)于5米，垂直精度優(yōu)于10米），構(gòu)建一套從數(shù)據(jù)采集到建庫(kù)的全流程技術(shù)體系，重點(diǎn)解決復(fù)雜地形下的數(shù)據(jù)采集難題。在地理信息時(shí)代，高精度數(shù)據(jù)采集已成為智慧城市建設(shè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)采集技術(shù)難以滿足精細(xì)化需求，導(dǎo)致智慧交通、城市規(guī)劃等領(lǐng)域存在諸多瓶頸。高精度采集技術(shù)通過提升數(shù)據(jù)精度，可顯著改善城市管理和決策水平。例如，在城市規(guī)劃中，高精度數(shù)據(jù)可幫助規(guī)劃者更準(zhǔn)確地評(píng)估土地使用情況，優(yōu)化城市布局。在智慧交通領(lǐng)域，高精度數(shù)據(jù)可提高導(dǎo)航系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，減少交通事故。因此，高精度地理實(shí)體采集技術(shù)的研究與應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。第2頁(yè)高精度采集的技術(shù)現(xiàn)狀分析三維激光掃描技術(shù)機(jī)械式與固態(tài)相機(jī)的技術(shù)迭代無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量RTK實(shí)時(shí)校正與光照盲區(qū)解決方案多光譜遙感技術(shù)光譜分辨率不足與三維重建融合方案RTK實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位城市峽谷信號(hào)衰減與高精度作業(yè)案例北斗系統(tǒng)應(yīng)用三頻信號(hào)定位算法與復(fù)雜環(huán)境解決方案第3頁(yè)核心技術(shù)指標(biāo)與性能對(duì)比不同采集技術(shù)的性能對(duì)比表：精度、成本、效率、適用場(chǎng)景等方面的差異。高精度采集技術(shù)的性能對(duì)比對(duì)于項(xiàng)目選擇至關(guān)重要。例如，三維激光掃描技術(shù)在建筑精細(xì)化采集方面表現(xiàn)優(yōu)異，但成本較高；無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量成本較低，但在復(fù)雜地形下精度受限。表中的數(shù)據(jù)來源于多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目案例，反映了當(dāng)前主流技術(shù)的性能水平。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的技術(shù)組合。例如，對(duì)于城市三維建模項(xiàng)目，可結(jié)合三維激光掃描和無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量，以實(shí)現(xiàn)高精度、低成本的數(shù)據(jù)采集。第4頁(yè)本章小結(jié)與問題引入技術(shù)現(xiàn)狀總結(jié)傳統(tǒng)技術(shù)存在精度瓶頸、成本高昂、多源數(shù)據(jù)難以融合等問題問題提出如何在保證厘米級(jí)精度的前提下，降低采集成本并實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理研究重點(diǎn)高精度定位技術(shù)、三維激光掃描系統(tǒng)優(yōu)化、多源數(shù)據(jù)融合方案邏輯串聯(lián)按照“引入-分析-論證-總結(jié)”的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，確保章節(jié)間銜接自然02第二章高精度定位技術(shù)原理第5頁(yè)引言：北斗系統(tǒng)賦能地理信息采集北斗三號(hào)系統(tǒng)提供的三種高精度服務(wù)：精密單點(diǎn)定位（PPP）水平精度±2.5厘米，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位（RTK）厘米級(jí)，星基增強(qiáng)系統(tǒng)（SBAS）亞米級(jí)。某次內(nèi)蒙古草原測(cè)繪項(xiàng)目中，RTK技術(shù)使數(shù)據(jù)采集效率提升80%，成本降低60%。但復(fù)雜環(huán)境下存在信號(hào)衰減問題，某次香港外灘區(qū)域?qū)崪y(cè)RTK固定解率僅68%。本章節(jié)將重點(diǎn)分析北斗系統(tǒng)三頻信號(hào)（B1I/B1C/B2I）的定位算法，以解決復(fù)雜環(huán)境下定位精度下降的難題。北斗系統(tǒng)作為我國(guó)自主的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，已在地理信息采集領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。PPP服務(wù)適用于廣域區(qū)域的高精度定位，RTK服務(wù)適用于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)測(cè)量，SBAS服務(wù)適用于城市峽谷等復(fù)雜環(huán)境。但在實(shí)際應(yīng)用中，仍存在信號(hào)衰減、多路徑效應(yīng)等問題，影響定位精度。第6頁(yè)RTK定位技術(shù)深度解析RTK技術(shù)原理載波相位差分解算實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位算法優(yōu)化方案載波相位模糊度解算與多路徑效應(yīng)解決方案多站RTK網(wǎng)絡(luò)區(qū)域改正網(wǎng)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)同步技術(shù)RTK性能對(duì)比不同RTK技術(shù)的精度、效率、成本及適用場(chǎng)景比較第7頁(yè)衛(wèi)星信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)星基增強(qiáng)系統(tǒng)（SBAS）和地基增強(qiáng)系統(tǒng)（GBAS）的技術(shù)原理、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用案例。SBAS通過地球靜止軌道衛(wèi)星播發(fā)差分修正信息，適用于開闊區(qū)域，但精度有限。GBAS通過地面參考站播發(fā)差分信號(hào)，精度較高，但系統(tǒng)建設(shè)成本高。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)技術(shù)（RTKnet）通過多基站網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)校正，精度高，但系統(tǒng)復(fù)雜度高。本章節(jié)將重點(diǎn)分析RTKnet技術(shù)，以解決復(fù)雜環(huán)境下的定位精度問題。衛(wèi)星信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)是提高定位精度的重要手段。SBAS和GBAS是兩種常見的增強(qiáng)技術(shù)，各有優(yōu)缺點(diǎn)。RTKnet技術(shù)則通過多基站網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)校正，精度高，但系統(tǒng)復(fù)雜度高。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的增強(qiáng)技術(shù)。第8頁(yè)本章小結(jié)與問題引入技術(shù)現(xiàn)狀總結(jié)北斗系統(tǒng)顯著提升定位精度，但復(fù)雜環(huán)境下仍存在信號(hào)衰減問題問題提出如何構(gòu)建魯棒的高精度定位方案以適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境研究重點(diǎn)RTK技術(shù)優(yōu)化、多基站網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)技術(shù)邏輯串聯(lián)按照“引入-分析-論證-總結(jié)”的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，確保章節(jié)間銜接自然03第三章三維激光掃描技術(shù)優(yōu)化第9頁(yè)引言：激光掃描技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)三維激光掃描技術(shù)存在掃描盲區(qū)問題，某次上海中心大廈測(cè)量中，由于頂部遮擋導(dǎo)致建筑輪廓缺失面積達(dá)18%。同時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大，某次故宮項(xiàng)目原始數(shù)據(jù)量達(dá)120TB，傳輸時(shí)間超過72小時(shí)。本章節(jié)將重點(diǎn)分析掃描參數(shù)優(yōu)化、多站掃描配準(zhǔn)等技術(shù)，以解決掃描盲區(qū)與精度瓶頸問題。某次成都IFS大廈測(cè)量中，優(yōu)化后的掃描方案使數(shù)據(jù)完整率從82%提升至96%。激光掃描技術(shù)是高精度地理實(shí)體采集的重要手段，但存在諸多挑戰(zhàn)。掃描盲區(qū)、數(shù)據(jù)量巨大、精度瓶頸等問題嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，優(yōu)化掃描參數(shù)、多站配準(zhǔn)等技術(shù)對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。第10頁(yè)掃描參數(shù)優(yōu)化方案掃描參數(shù)優(yōu)化公式發(fā)射功率、掃描角度、距離與掃描效果的關(guān)系路徑規(guī)劃算法A*算法在掃描路徑規(guī)劃中的應(yīng)用參數(shù)優(yōu)化效果掃描效率與數(shù)據(jù)完整率的提升方案性能對(duì)比傳統(tǒng)掃描與優(yōu)化掃描的性能對(duì)比表第11頁(yè)多站掃描配準(zhǔn)技術(shù)多站掃描配準(zhǔn)原理、靶標(biāo)輔助配準(zhǔn)方案及實(shí)時(shí)SLAM技術(shù)。多站掃描配準(zhǔn)通過特征點(diǎn)匹配與ICP算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云拼接，精度高，但特征點(diǎn)不足導(dǎo)致拼接失敗率超15%。靶標(biāo)輔助配準(zhǔn)通過部署高精度靶標(biāo)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)拼接，精度高，但靶標(biāo)布設(shè)復(fù)雜度高。實(shí)時(shí)SLAM技術(shù)通過實(shí)時(shí)計(jì)算位姿實(shí)現(xiàn)無縫拼接，精度高，但計(jì)算量巨大。本章節(jié)將重點(diǎn)分析靶標(biāo)輔助配準(zhǔn)技術(shù)，以解決特征點(diǎn)不足問題。多站掃描配準(zhǔn)技術(shù)是提高點(diǎn)云拼接精度的重要手段。通過特征點(diǎn)匹配與ICP算法，可以實(shí)現(xiàn)高精度的點(diǎn)云拼接。但特征點(diǎn)不足導(dǎo)致拼接失敗率較高，影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。靶標(biāo)輔助配準(zhǔn)通過部署高精度靶標(biāo)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)拼接，精度高，但靶標(biāo)布設(shè)復(fù)雜度高。實(shí)時(shí)SLAM技術(shù)通過實(shí)時(shí)計(jì)算位姿，可以實(shí)現(xiàn)無縫拼接，精度高，但計(jì)算量巨大。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的配準(zhǔn)技術(shù)。第12頁(yè)本章小結(jié)與問題引入技術(shù)現(xiàn)狀總結(jié)通過參數(shù)優(yōu)化與多站配準(zhǔn)可顯著提升數(shù)據(jù)質(zhì)量問題提出如何解決掃描設(shè)備成本高昂與效率低下的問題研究重點(diǎn)無人機(jī)載掃描方案、多傳感器融合技術(shù)邏輯串聯(lián)按照“引入-分析-論證-總結(jié)”的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，確保章節(jié)間銜接自然04第四章多傳感器融合技術(shù)第13頁(yè)引言：多傳感器融合的必要性單一傳感器采集局限性：某次杭州西湖測(cè)量中，僅使用激光掃描導(dǎo)致植被遮擋區(qū)域數(shù)據(jù)缺失面積達(dá)35%，而僅用攝影測(cè)量則導(dǎo)致地形精度不足。多傳感器融合可使數(shù)據(jù)完整率提升60%。本章節(jié)將重點(diǎn)分析LiDAR-IMU-PDMS融合方案，以解決多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊難題。某次廣州塔測(cè)量中，融合方案使數(shù)據(jù)完整率從65%提升至92%。多傳感器融合技術(shù)是提高地理信息數(shù)據(jù)采集質(zhì)量的重要手段。通過融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，可以彌補(bǔ)單一傳感器的不足，提高數(shù)據(jù)完整性和精度。LiDAR-IMU-PDMS融合方案是其中一種常見的融合方案，可以顯著提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。第14頁(yè)LiDAR-IMU融合技術(shù)LiDAR-IMU融合原理慣性測(cè)量單元補(bǔ)償LiDAR掃描延遲算法優(yōu)化方案卡爾曼濾波算法在誤差補(bǔ)償中的應(yīng)用實(shí)時(shí)融合系統(tǒng)基于GPU集群的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方案性能對(duì)比傳統(tǒng)融合與實(shí)時(shí)融合的性能對(duì)比表第15頁(yè)多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊時(shí)空對(duì)齊算法、基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空對(duì)齊方案及時(shí)間同步技術(shù)。時(shí)空對(duì)齊是提高多傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。通過精確的時(shí)間同步，可以確保不同傳感器的數(shù)據(jù)在時(shí)間上保持一致，從而提高數(shù)據(jù)融合的精度。本章節(jié)將重點(diǎn)分析基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空對(duì)齊方案，以解決復(fù)雜環(huán)境下的對(duì)齊問題。時(shí)空對(duì)齊算法包括光束法平差（BPA）和基于深度學(xué)習(xí)的方法。BPA算法精度高，但計(jì)算量大?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法精度高，但需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。時(shí)間同步技術(shù)是保證時(shí)空對(duì)齊的基礎(chǔ)，采用PTP協(xié)議可以實(shí)現(xiàn)納秒級(jí)同步。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的對(duì)齊技術(shù)和同步方案。第16頁(yè)本章小結(jié)與問題引入技術(shù)現(xiàn)狀總結(jié)LiDAR-IMU融合可顯著提升數(shù)據(jù)精度，但I(xiàn)MU漂移問題仍需解決問題提出如何降低多傳感器融合系統(tǒng)的成本并提高實(shí)時(shí)性研究重點(diǎn)無人機(jī)載系統(tǒng)、多傳感器融合算法優(yōu)化邏輯串聯(lián)按照“引入-分析-論證-總結(jié)”的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，確保章節(jié)間銜接自然05第五章點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理流程第17頁(yè)引言：點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理面臨的挑戰(zhàn)海量數(shù)據(jù)處理問題：某次深圳城市三維數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)歷時(shí)3年，數(shù)據(jù)量達(dá)30PB，處理時(shí)間超過72小時(shí)，但數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)達(dá)6個(gè)月，難以滿足智慧城市實(shí)時(shí)需求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)難以處理海量三維數(shù)據(jù)，某次項(xiàng)目因數(shù)據(jù)索引失效導(dǎo)致查詢延遲超過5秒。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：采用數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)（ISO19139），某次深圳城市三維數(shù)據(jù)庫(kù)采用自動(dòng)質(zhì)量檢查系統(tǒng)使數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率從5%降至0.5%，但系統(tǒng)開發(fā)復(fù)雜度高，某次項(xiàng)目因技術(shù)難度導(dǎo)致開發(fā)周期延長(zhǎng)80%。本章節(jié)將重點(diǎn)分析點(diǎn)云濾波、分割、分類等處理流程，以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理效率問題。某次成都IFS大廈處理流程優(yōu)化使效率提升80%，數(shù)據(jù)完整率提高25%。點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理是地理信息數(shù)據(jù)采集的重要環(huán)節(jié)，但面臨諸多挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和處理效率等問題嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值。因此，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。第18頁(yè)點(diǎn)云濾波技術(shù)濾波算法分類優(yōu)化方案效果對(duì)比傳統(tǒng)濾波算法與深度學(xué)習(xí)濾波的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比自適應(yīng)濾波方案在復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用不同濾波算法的性能對(duì)比表第19頁(yè)點(diǎn)云分割技術(shù)分割算法分類、基于深度學(xué)習(xí)的分割方案及應(yīng)用案例。點(diǎn)云分割技術(shù)是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)，通過將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割成不同的區(qū)域，可以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用。分割算法包括傳統(tǒng)分割算法和基于深度學(xué)習(xí)的分割算法。傳統(tǒng)分割算法計(jì)算量小，但精度有限?；谏疃葘W(xué)習(xí)的分割算法精度高，但需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。本章節(jié)將重點(diǎn)分析基于深度學(xué)習(xí)的分割方案，以解決復(fù)雜環(huán)境下的分割問題。點(diǎn)云分割技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中非常重要，例如在城市三維建模中，需要將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割成不同的建筑、道路、植被等區(qū)域，以便后續(xù)進(jìn)行精細(xì)化處理。第20頁(yè)點(diǎn)云分類技術(shù)分類算法分類遷移學(xué)習(xí)方案效果對(duì)比傳統(tǒng)分類算法與深度學(xué)習(xí)分類的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比預(yù)訓(xùn)練模型遷移在分類中的應(yīng)用不同分類算法的性能對(duì)比表第21頁(yè)本章小結(jié)與問題引入技術(shù)現(xiàn)狀總結(jié)通過濾波、分割、分類可顯著提升數(shù)據(jù)質(zhì)量問題提出如何構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理流水線研究重點(diǎn)GPU集群處理方案、數(shù)據(jù)質(zhì)量自動(dòng)檢查系統(tǒng)邏輯串聯(lián)按照“引入-分析-論證-總結(jié)”的邏輯串聯(lián)頁(yè)面，確保章節(jié)間銜接自然06第六章數(shù)據(jù)建庫(kù)技術(shù)第22頁(yè)引言：地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)現(xiàn)狀：某次深圳城市三維數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)歷時(shí)3年，數(shù)據(jù)量達(dá)30PB，但數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)達(dá)6個(gè)月，難以滿足智慧城市實(shí)時(shí)需求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)難以處理海量三維數(shù)據(jù)，某次項(xiàng)目因數(shù)據(jù)索引失效導(dǎo)致查詢延遲超過5秒。數(shù)據(jù)管理與維護(hù)：采用數(shù)據(jù)生命周期管理技術(shù)，某次深圳城市三維數(shù)據(jù)庫(kù)采用自動(dòng)維護(hù)系統(tǒng)使數(shù)據(jù)維護(hù)成本降低60%，但系統(tǒng)開發(fā)復(fù)雜度高，某次項(xiàng)目因技術(shù)難度導(dǎo)致開發(fā)周期延長(zhǎng)80%。本章節(jié)將重點(diǎn)分析地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)模型，以解決海量三維數(shù)據(jù)管理難題。某次杭州城市三維數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)使數(shù)據(jù)更新周期縮短至1周，查詢效率提升80%。地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)是地理信息數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)，但面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)難以處理海量三維數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)更新周期長(zhǎng)，數(shù)據(jù)維護(hù)成本高等問題。因此，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型對(duì)于提高數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值至關(guān)重要。第23頁(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)分類架構(gòu)設(shè)計(jì)原則應(yīng)用案例集中式、分布式、云原生數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比高可用性、可擴(kuò)展性、高性能架構(gòu)設(shè)計(jì)要點(diǎn)不同架構(gòu)設(shè)計(jì)的實(shí)際應(yīng)用效果對(duì)比第24頁(yè)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型分類、三維模型表示方法及應(yīng)用案例。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，通過合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)，可以提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率和查詢性能。數(shù)據(jù)模型分類包括柵格模型、矢量模型、三維模型。三維模型表示方法包括TIN、體素、八叉樹。本章節(jié)將重點(diǎn)分析八叉樹模型，以解決海量三維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。三維模型在實(shí)際應(yīng)用中非常重要，例如在城市三維建模中，需要將建筑、道路、植被等區(qū)域表示為三維模型，以便后續(xù)進(jìn)行可視化展示和分析。第25頁(yè)數(shù)據(jù)管理與維護(hù)數(shù)據(jù)管理流程自動(dòng)維護(hù)方案應(yīng)用案例數(shù)據(jù)采集-清洗-入庫(kù)-更新-查詢?nèi)鞒坦芾矸桨富贏I的數(shù)據(jù)自動(dòng)維護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)不同維護(hù)方案的實(shí)際應(yīng)用效果對(duì)比第26頁(yè)本章小結(jié)與總結(jié)技