推进“测绘4.0”，实现测绘地理信息事业转型升级
来源：《地理空间信息》2017年1月
作者：肖建，王厚之，彭清山，李海亭
第一作者简介：肖建华，正高职高级工程师，主要从事城市勘测技术与行政管理工作。
摘 要：随着大数据、移动互联、人工智能、云计算等现代智能技术对测绘技术的不断渗透，测绘行业发生了第四次技术革命，逐步从信息化测绘升级为智能测绘，进入“测绘4.0”时代。在回顾测绘技术发展历程的基础上，详细诠释了“测绘4.0”时代的主要技术;并通过具体的工作实践阐明了测绘地理信息及相关单位在推进“测绘4.0”进程中所做的探索;最后针对测绘地理信息事业的转型升级提出了一些策略与建议，以期为测绘地理信息产业的发展提供参考。
关键词：“测绘4.0”;泛在获取;智能处理;知识发现;按需服务
正文：随着我国经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更优化、结构更合理阶段深化的趋势更加明显，对转型升级的要求也更加紧迫。作为支撑我国经济社会发展的重要基础公益事业，测绘地理信息事业也面临着转型升级的机遇与挑战。“测绘4.0”是互联网时代下的测绘地理信息体系，是测绘行业的第四次技术革命[1]。推进“测绘4.0”是实现测绘地理信息事业转型升级的重要技术支撑与转型基础。
1 “测绘4.0”：现代测绘技术第四次革命
回顾历史，测绘行业一直紧跟时代步伐，利用当前各种先进技术进行转型升级。从以模拟测绘为主的“测绘1.0”时代，到以数字测绘为主的“测绘2.0”时代，再到以信息测绘为主的“测绘3.0”时代，测绘技术一直与时代的先进技术紧密关联[2]。近年来，随着测绘地理信息技术与大数据、移动互联、智能处理和云计算等高新技术的融合不断加快，测绘数据的获取方式、测绘信息的处理技术和测绘产品的提供形态已发生了深刻变革，逐步由信息化测绘升级为智能测绘，进入了“测绘4.0”时代。各测绘发展阶段的特点对比见表1。
表 1 测绘发展阶段的特点对比
“测绘4.0”的本质是信息化、智能化与社会化相互融合的测绘新形态，实现了测绘地理信息从信息服务到知识服务的转变，以及测绘地理信息事业从专业服务走向社会化服务的转型升级。
2 “测绘4.0”的主要技术手段
通过对“测绘4.0”内涵的分析可知，它是测绘地理信息技术与现代信息化技术的集成，其推进与实现离不开信息化技术在测绘地理信息领域中的应用。“测绘4.0”的主要技术手段包括大数据、移动互联、智能处理和云计算等。
2.1 大数据
目前，随处分布的传感器正在产生越来越多的数据，世界进入了大数据时代。大数据可概括为“5V”特征：Volume(体量大)、Velocity(速度快)、Variety(模态多样)、Veracity(真伪难辨)和Value(价值巨大)[3-4];前4 个是大数据产生的难度，第5 个是大数据产生的价值。大数据就是一块埋藏在地下的巨大宝藏，需要通过人工智能等技术对其去伪存真、去粗取精，使其变成价值更高的知识服务。
在“测绘4.0”时代，测绘地理信息系统已经积累了大量的地理信息数据。例如，资源三号01 星发射(2012-01-09)以来至2016-10-20 在轨飞行1 746 d，接收原始数据总量已超过1 PB ;我国第一次全国地理国情普查历时3 a，建成了国家级地理国情数据库，数据总量达到770 TB，相当于7 亿册50 万字的图书。
2.2 移动互联
移动互联是移动通信与互联网的结合，是互联网技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合应用的总称。在“测绘4.0”时代，智能手机、移动互联网等各种非专业测绘传感器通过众包的方式，产生了大量实时的自愿者地理信息，极大地提高了测绘地理信息数据的实时性与丰富性。专业测绘人员可在自愿者地理信息中，抓取感兴趣的文本、图片或视频信息，利用智能处理方法对其进行识别，并与专业的测绘地理信息数据进行匹配，提供实时性的大众与专业服务。例如，Mapillary 基于自身研发的众源平台，采集公众拍摄的带有空间参考的照片，构建了一套街景地图，且更新及时。
2.3 智能处理
地理信息的智能处理是测绘技术发展的必然方向，借助人工智能技术可以提高地理信息的获取效率，提升地理信息应用与可视化的效果。在“测绘4.0”时代，智能处理主要是利用人工神经网络、遗传算法、支持向量机等机器学习或深度学习算法以及SLAM(实时定位与制图)算法对测绘地理大数据进行自动识别、数据挖掘和三维重建，快速提取地物特征、发现隐藏在大数据中的知识和还原地物模型，为社会各界提供知识服务。
2.4 云计算
云计算是对计算能力、存储能力等计算资源进行虚拟化后，以服务方式对计算资源进行动态分配和调度。在“测绘4.0”时代，与测绘地理信息行业最相关的云计算是遥感云和位置云[5]。其中，遥感云是将海量遥感数据、遥感处理算法放在云计算平台上，构建一个“软件即服务”平台，用户只需选择相关数据和算法即可获得最终结果。
3 “测绘4.0”的探索与实践
随着大数据、移动互联、智能处理和云计算等技术的发展越来越成熟，现代化智能技术在测绘行业中的应用也不断深化。本文分别从泛在获取、智能处理、知识发现和按需服务等4 个方面阐述各单位在测绘技术与现代化信息技术的融合中所做的部分工作，为推进“测绘4.0”，实现测绘地理信息事业转型升级提供参考借鉴。
3.1 泛在获取
在“测绘4.0”时代，需要获取的测绘地理信息数据不仅包括专业的测绘数据，还包括非专业的志愿者地理信息数据。专业的测绘数据可通过构建“空天地海”一体化的高精度实时测绘体系，实现从静态到动态、地基到天基、区域到全局、室内到室外、被动到主动的快速智能测绘[1];非专业的志愿者地理信息数据可通过物联网和互联网，实现整个传感器网络和大众用户之间的实时互动，利用多种传感器感知目标的位置、环境及变化，获取大众用户的位置数据和行为数据等，提高了专业测绘数据的丰富性，实现了从专业测绘向专业与非专业测绘结合的泛在测绘转型。
近年来，随着无人机技术的成熟，在专业测绘地理信息数据获取方面，可通过无人机实时、准确地获取城市局部的正射、倾斜或Lidar 点云数据，大大减少了外业测绘工作量。广州市城市规划勘测设计研究院利用无人机获取了广州全市域7 434 km2 的倾斜摄影数据，市中心城区1 800 km2、精度优于10 cm 的倾斜摄影数据和长州岛40 km2、精度优于5 cm 的倾斜摄影数据，为广州市的城市规划提供了最新的基础地理信息数据。
高德公司利用社会化的众源测绘地理信息数据采集模式，依靠大众用户的力量实现了高质量、低成本的非专业测绘地理信息数据的采集。通过为大众用户提供方便快捷的出行服务收集交通大数据信息，并鼓励用户发布纠错反馈信息，由高德核实后快速更新发布。在这一过程中，大众用户既是信息的使用者，又是信息的贡献者，形成一种互利的良性循环。
面向城市地理空间信息数据动态持续更新的需求，武汉市测绘研究院将非专业测绘地理信息数据作为专业测绘地理信息数据采集和更新的有益补充，围绕众源测绘地理信息“发现- 采集- 处理- 更新”的技术主线，提出了互联网环境下众源测绘地理信息动态更新方法;并以“勘测成果一张图”为基础平台，整合网络地图、网页文本、视频图像等众源测绘地理空间数据，提升了“一张图”的数据更新速度和在线分析功能，增加了服务的种类和深度。
3.2 智能处理
在“测绘4.0”时代，无处不在的传感器每时每刻都在产生反映人类、群体、自然和城市活动的专业和非专业测绘地理信息数据，数据量从TB 级到PB 级、EB 级甚至更大，形成测绘大数据[3]。由于数据量巨大，人工处理耗时耗力，为了使获取的数据能快速、有效地提供服务，必须采用现代智能技术，实现自动、智能的数据处理。对专业测绘地理信息数据要实现影像自动匹配、地物自动提取等;对非专业测绘地理信息数据，要实现数据的自动抽取、清洗和融合等。
为了对位置大数据进行分析处理，刘经南院士提出了一种“位置大数据分析平台”
[6]，集成了数据处理的一系列方法，包括采用地图匹配算法将轨迹数据与地图数据进行关联;采用局部位置特征提取方法获取区域静态特征、区域动态特征和个体移动等多种模式特征;在空间尺度上对位置大数据进行降维处理，通过关键分量分析自动获取其全局特征;从时空尺度上对位置大数据进行协同、关联，解决位置大数据的空间稀疏性问题。
为了快速、高效地获取和更新海量的测绘地理信息数据，武汉市测绘研究院采用低空无人机对城市影像进行快速采集，实现影像的变化检测和增量更新。例如，利用机器学习算法进行城市新旧多源影像自动匹配，从而避免了无人机影像数据处理所需进行的控制点量测工作;实现基于影像的地理信息增量的快速更新，以补充更新城市空间信息，提高测绘地理信息产品的生产效率。
由于地图导航在大众生活中的应用不断深化，各大互联网公司越来越重视地图产品在其产品体系中的作用，测绘地理信息数据的生产也逐渐由专业的测绘地理信息企事业单位向非测绘地理信息专业的公司渗透。例如，百度基于街景车获取的点云和影像数据，利用深度学习、图像识别和自动差分融合等技术，实现了全景地图自动提取道路、建筑物轮廓、警示牌及POI 信息，自动化识别准确率高达95%，极大地提高了地图生产效率。
3.3 知识发现
在“测绘4.0”时代，测绘地理信息技术的价值已发展为知识经济服务价值，要求测绘人利用优化算法、机器学习、深度学习等智能化处理方法，对测绘地理信息大数据进行分析、归纳、挖掘，发现其中隐藏的信息，为社会生产生活服务。通过对大数据的处理分析，可以得到除了传统测绘所强调的物理世界测量结果以外的更多信息，测绘地理信息服务的需求已从获取位置信息转变为获取位置信息背后更为丰富的社会信息。通过地理信息大数据的社会感知，可以更好地发现和认识世界。
微软亚洲研究院正在进行的“城市计算”项目，利用人们的移动特性和地理数据，发掘城市的功能区域类型和分布，对制定合理的城市规划有着及其重要的意义。该项目还可基于人的移动性数据发现不合理道路规划;以及利用高速和环路等主干道将城市分割成区域，分析大规模车流轨迹数据在不同区域之间行驶的特征，发掘城市道路网的不足，为下一版规划的制定提供参考建议。
北京市测绘设计研究院立足传统测绘数据优势，结合不同类型的社会属性数据，如互联网数据(导航数据、社交网络数据等)、移动设备数据(手机信令、手环数据等)、传感器数据(位移传感器、速度传感器等)、社会调查数据(调查问卷、在线调查等)等，通过研发空间大数据分析模型，分析了北京市详细的建筑量与人口分布等信息，并将分析结果成功应用于多场景的城市现状评估和未来决策中，为城市体检、规划等重要工作提供决策依据。
重庆市勘测院针对越来越丰富的测绘地理信息大数据，结合自然、人文、经济、规划等数据，对测绘地理信息大数据在城乡规划中的应用进行了探索，形成了一个三维地理空间环境城市用地竖向解决方案[7]，从中发现城市用地利用变化、城市扩展方向等城市规划、土地、经济变化信息，对城市资源配置作定量定性分析，为城市发展和规划提供知识服务。
3.4 按需服务
在“测绘4.0”时代，测绘地理信息行业将从传统的地图产品制作转型为面向社会经济、专业建设和大众民生应用的服务行业。它将智能处理、知识发现的成果在规定的时间内及时传递到需要的用户手上，为社会中的用户提供实时的地理信息服务[5]。
武汉市测绘研究院研发的“三规”修编基础信息平台(城市总体规划、土地利用总体规划、综合交通规划)，通过搭建云存储环境，采用分布式的数据服务管理不同部门的测绘地理信息数据(地形地貌数据、遥感影像数据、基础测绘数据、国情普查数据、地质调查数据、建筑物用地数据、公交线路数据等)，在统一的数据共享管理标准的基础上，通过对数据资源的科学整合和平台建设，在不同单位、不同用户间架起沟通的桥梁。通过该平台，用户可依据权限访问各类相关专题数据和功能应用，并能灵活定制，从而实现各类数据资源的集成共享与综合利用，使信息共享由数据汇交向网络在线转变，共享手段由文件共享向数据云转变。
上海市测绘院针对海量遥感影像数据的管理和服务应用，研发了基于云计算架构的“遥感影像云服务平台”[8]。该平台采用云计算技术，将海量遥感影像数据分布式存储在云盘，实现共享交换和下载;通过云计算的资源调度分配，可根据用户在线影像处理服务的需求，提供遥感影像的动态裁剪和拼接以及复杂遥感影像分析模型的服务。
宁波市测绘设计研究院充分结合宁波市市情，在第一次地理国情普查的基础上，建设了“宁波市地理市情普查与监测平台”。该平台整合了多尺度的国情普查数据、社会经济数据以及行业数据等，提供了实时数据支持、动态监测和历史数据时空分析等服务，以满足市政府行政决策和民生服务的需要[9]。
4 测绘地理信息事业转型升级的策略建议
在探讨了“测绘4.0”的理念并示例了其实践的基础上，本文就如何推进“测绘4.0”，实现城市测绘地理信息事业的转型升级，提出如下策略与建议：
1)加快体制机制改革，实现职能定位转型升级。在测绘时代的演变过程中，城市测绘的生产形态、组织结构及知识价值相互继承、不断发展。从“测绘1.0”时代的以生产为主，到“测绘2.0” 时代的以生产为主、科研为辅，到“测绘3.0” 时代的加大科研比重，引进、消化、吸收最新的信息技术、网络技术和通信技术等，再到“测绘4.0” 时代的增强自身创新能力，升级成为为社会各界提供知识服务的基础公益智库，实现城市勘测职能的转型升级。
2)加强关键技术创新，实现生产方式转型升级。目前，测绘数据获取方式已由人工采集升级为通过无人机、航空影像、移动测量车和三维激光扫描仪等进行自动采集，以及通过物联网、智能终端等互联网设备进行非专业众源地理信息数据的自动采集，从数据获取方式到获取范围都发生了重大变化。同时，数据生产方式也由一次测绘、一次使用升级为一次测绘、多次使用。在数据获取阶段，专业测绘地理信息数据与非专业测绘地理信息数据进行一次采集、信息融合，再根据用户需求进行定制化处理，通过数据挖掘、深度学习等智能方法进行数据分析与挖掘，实现多次应用。
3)深化测绘成果应用，实现服务层次转型升级。随着测绘时代的发展演变，测绘行业的服务层次也在不断升级，“测绘1.0”时代其作为其他工作的辅助，仅提供生产劳务价值;“测绘2.0”时代开始参与平台建设，提供技术成果价值;“测绘3.0”时代参与决策，提供社会经济价值;“测绘4.0”时代通过深度学习、数据挖掘等技术，提供智力支持，对测绘地理信息大数据进行深度应用，实现从提供基础的测绘数据、地图产品到提供深层次的知识服务价值的转型升级，为城市管理、大众生活提供智慧感知和智慧服务。
4)加快产品标准制订，实现服务规范转型升级。在“测绘4.0”时代，测绘新技术、新产品不断出现，但对应的标准规范仍有缺失，影响了测绘地理信息产业的升级和成果应用。测绘地理信息成果在新时期的共建共享和社会化应用，需要依靠科学、严谨的标准规范加以保障。因此，加快制订测绘新技术、新产品和新服务的标准规范，积极参与国际标准化活动，加强测绘标准宣传工作，是实现测绘地理信息服务规范转型升级的重要举措。
5)推进示范项目建设，实现测绘事业转型升级。在“测绘4.0”的推进过程中，要坚持示范先行，通过具体项目和具体城市的应用与示范，积累“测绘4.0”推进中的经验教训，归纳其方法路线，发挥带头引领作用，带动社会各界和各城市广泛参与“测绘4.0”，最终推进城市测绘地理信息事业的转型升级。
“测绘4.0”是集智能测绘、泛在获取与知识服务为一体的新一代测绘体系。推进“测绘4.0”，实现测绘地理信息事业的转型升级，必将使测绘行业与城市管理、人民生活和经济服务之间产生越来越广泛的联系，使测绘地理信息真正融入到各行各业和日常生活中，为生产、生活提供更为便捷和高效的服务。
[1] 肖建华, 彭清山, 李海亭.“测绘4.0”: 互联网时代下的测绘地理信息[J]. 测绘通报,2015(7):1-4
[2] 宁津生, 杨凯. 从数字化测绘到信息化测绘的测绘学科新进展[J]. 测绘科学,2007,32(2):5-11
[3] 李德仁. 展望大数据时代的地球空间信息学[J]. 测绘学报,2016,45(4):379-384
[4] 龚健雅, 王国良. 从数字城市到智慧城市: 地理信息技术面临的新挑战[J]. 测绘地理信息,2013,38(2):1-6
[5] 牛汝辰, 邓国臣. 测绘人眼中的智慧城市: 李德仁院士专访[J].测绘科学,2015,40(1):3-8
[6] 刘经南, 方媛, 郭迟, 等. 位置大数据的分析处理研究进展[J].武汉大学学报( 信息科学版),2014,39(4):379-385
[7] 陈良超, 孙开敏, 何兴富. 测绘地理大数据在城乡规划中的应用研究[J]. 城市勘测,2015,6(3):5-8
[8] 邓迅. 上海市遥感影像云服务平台设计与实现[J]. 城市勘测,2016,8(4):24-27
[9] 曹学礼, 曹建明. 基于宁波市地理市情监测方案的研究[J].城市勘测,2016,2(1):68-71
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