多尺度空间数据联动更新技术研究现状及展望

• Published in: Ce hui xue bao Vol. 51; no. 7; pp. 1520 - 1535
• Main Authors: 张新长, 何显锦, 孙颖, 黄健锋, 张志强
• Format: Journal Article
• Language: Chinese; English
• Published: Beijing Surveying and Mapping Press 01.07.2022; 广州大学地理科学与遥感学院,广东广州510006%北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西 南宁530001%中山大学地理科学与规划学院,广东 广州510006%中山大学大气科学学院,广东珠海519082%华北水利水电大学测绘与地理信息学院,河南郑州450046
• Subjects: Artificial intelligence; Big Data; Decision making; Information processing; Spatial data; Technical services; 多尺度空间数据; 联动更新; 地图综合; 更新信息检测; 空间数据匹配
• ISSN: 1001-1595; 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2022.20220095

多尺度空间数据库是国民经济建设各级行政决策规划的重要依据, 在智慧城市、国防建设中发挥着关键作用。数据的现势性影响着空间数据库的运行效率, 而多尺度空间数据联动更新为保证数据的现势性提供重要技术支撑。伴随着人工智能、地理空间大数据和地图综合智能化发展, 空间数据联动更新取得了不少成果, 同时也面临诸多挑战。本文首先, 围绕多尺度空间数据的更新策略、匹配方法、更新信息检测及更新信息传递等方面阐述了联动更新的研究进展; 然后, 梳理和分析了联动更新过程各阶段人工智能技术运用现状; 最后, 结合自动地图综合和地理空间大数据背景, 探讨了多尺度空间数据联动更新的发展趋势。