Page 32 - 测绘新技术的理论与实践研究

测绘新技术的理论与实践研究

标成果、高程成果、重力成果，以及时间序列、基线精度等结果数据，这些成果

数据结构化程度高、应用粒度细。
概要数据描述 GPS 点、水准点、重力点的特征和概要信息，主要是一些站
点信息、点位说明，以及说明性文档文件等，这些文件规范化较低。
辅助数据为展现概要数据、成果数据、观测数据的空间分布提供电子地图、

行政区划，以及给出数据库设计的数据字典等，可作为多类数据库公用的辅助信
息数据存储。

3. 大地测量数据分类原则
大地测量数据分类以数据的专业属性和数据特征为基础，遵循层次性、穷尽
性和排他性的原则。在此原则的指导下坚持：一是专业性：选择大地测量数据中
最稳定的专业属性或特征作为分类的基础和依据；二是系统性：选定的大地测量

数据的属性或特征按一定排列顺序予以系统化，并形成合理的科学分类体系，以
适应数据随着业务扩展和信息技术更新带来数据类型和特征的变化；三是完整性
和可扩展性：分类既反映数据实体的属性，又反映数据实体间的相互关系，具有

完整性。数据分类体系建立既要保证数据分类能涵盖大地测量数据所涉及的所以
数据，又要在数据内容扩展时，能在分类体系的基础上进行延拓和细化；四是实
用性：从数据共享服务出发，把局部问题放在系统整体中处理，在满足数据共享
服务系统的总任务、总要求的前提下，尽量满足数据需求主体的实际需要。大地

测量用于测定地球形状、大小、重力场及其变化和建立地区以至全球三维控制网
的科学和技术。大地测量数据是确定地球形状大小、地面点位和地球重力场的精
密测量数据，内容包括大地控制网、高程控制网、重力控制网和深度基准等测量

数据。
4. 大地测量数据分类方法
数据分类是根据特定的数据分类原则，按照不同的分类依据和方法，对数据
实体进行归类，形成数据宏观逻辑组织。

开展大地测量数据全局分类，就是将卫星定位连续运行站网数据、大地控制
网数据、重力场数据、高程数据内容，按照数据的专业特征、空间布局、数据时

效、数据状态、数据类型、数据组织等特征，从多个维度进行分类，形成满足多
种需求的数据分类宏观框架。
专业维：是最稳定的本质属性或特征，是大地测量数据核心分类，从专业特

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