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    DB15T 2777—2022 地理信息大数据数据规范
    地理信息大数据数据规范空间数据信息共享
    13 浏览2025-06-03 更新pdf2.08MB 未评分
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    摘要:本文件规定了地理信息大数据的数据分类、数据结构、数据质量及元数据要求。本文件适用于地理信息大数据的采集、处理、存储、共享和应用。
    Title:Geographic Information Big Data - Data Specification
    中国标准分类号:P59
    国际标准分类号:35.240

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    DB15T 2777—2022 地理信息大数据数据规范
  • 拓展解读

    DB15/T 2777—2022《地理信息大数据数据规范》是由内蒙古自治区市场监督管理局发布的,于2022年12月30日开始实施。该标准适用于地理信息大数据的采集、存储、管理、共享和应用等环节,为推动地理信息大数据的规范化发展提供了重要依据。

    一、数据分类与编码

    标准中明确规定了地理信息大数据的分类方法,主要包括基础地理信息数据、专题地理信息数据和综合地理信息数据三大类。每一大类下又细分为多个子类别,并给出了相应的编码规则。例如,基础地理信息数据包括地形地貌、水系、植被等内容,其编码采用层次结构设计,便于数据的管理和检索。这种分类与编码方式有助于实现数据的标准化管理,确保不同来源的数据能够统一整合和使用。

    二、数据采集要求

    在数据采集方面,标准提出了明确的技术要求。首先,数据采集应遵循真实性、准确性、完整性和时效性的原则。其次,对于不同的数据类型,规定了具体的采集方法和技术参数。例如,在遥感影像数据采集过程中,要求传感器的分辨率不得低于0.5米,并且需要定期校准以保证数据质量。此外,还强调了野外实地调查的重要性,特别是在地形复杂地区,通过实地验证可以有效提高数据的可靠度。

    三、数据存储格式

    为了保障数据的安全性和可操作性,标准对数据存储格式进行了严格的规定。推荐使用开放标准的数据格式,如GeoJSON、GML等,这些格式不仅支持多种软件平台之间的互操作,而且有利于长期保存。同时,对于非结构化数据,建议采用分布式文件系统进行存储,这样可以提高系统的扩展性和容错能力。另外,关于数据备份策略,标准建议至少保留两份完整的副本,并定期检查备份数据的完整性。

    四、数据质量控制

    数据质量是地理信息大数据应用的基础,因此标准特别注重数据质量控制。提出了从数据采集到最终使用的全过程质量管理体系。其中包括事前的质量规划、事中的过程监控以及事后的评估反馈三个阶段。在具体措施上,要求建立完善的质量控制流程图,明确各环节的责任人;设置合理的质量检查点,利用自动化工具及时发现并修正错误;定期开展内部审核和外部评审活动,持续改进数据质量。

    五、数据共享机制

    为了促进地理信息资源的有效利用,标准构建了一套科学合理的数据共享机制。一方面,明确了数据开放的原则,即公益性优先、适度商业化;另一方面,制定了详细的共享目录和服务指南,方便用户查询所需的信息。同时,考虑到隐私保护的问题,标准也强调了敏感数据的脱敏处理流程,确保个人信息不被泄露。此外,还鼓励建立跨部门协作平台,形成资源共享网络,共同推进地理信息产业的发展。

    综上所述,《地理信息大数据数据规范》DB15/T 2777—2022从多个维度对地理信息大数据的全生命周期进行了全面规范,为相关从业者提供了权威指导,促进了行业的健康发展。

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