智慧城市空间数据分类参考资料
智慧城市地理空间资源时空数据库建设研究
智慧城市地理空间资源时空数据库建设研究王洪;武丰雷【摘要】为解决智慧城市建设中海量地理空间数据的共享与管理难题,需要建设地理空间资源时空数据库.以济南市为例,阐述地理空间资源时空数据库的总体设计、技术路线设计、数据库主体建设方案等内容,并对数据库系统的市场推广应用进行介绍.【期刊名称】《许昌学院学报》【年(卷),期】2017(036)002【总页数】6页(P107-112)【关键词】智慧城市;地理空间数据;数据库;建库【作者】王洪;武丰雷【作者单位】福建工程学院交通运输学院,福建福州350108;济南市勘察测绘研究院,山东济南250013【正文语种】中文【中图分类】O211.6智慧城市是运用信息技术、通信技术手段对城市运行核心系统的各项关键信息进行感应、分析、整合，从而对时空中各类需求如公共安全、城市服务、民生、环保、工商业活动做出智能响应.其实质是利用先进的通讯、信息技术，实现对城市运营和管理的智慧化，从而为城市中的人提供更加优质的服务，促进城市的和谐、健康和持续地发展[1，2].地理空间资源数据库是智慧城市及各部门专题地理空间信息系统建设的基础资料，也是城市地理信息公共平台基础设施之一.海量的基础地理空间数据，分散于不同部门，数据来源和数据格式各异，给数据共享与交流带来极大的困难，如何对数据资源进行有效整合和管理是智慧城市的管理者必须面对的问题.因此，为了对海量的基础地理信息数据进行组织和管理，必须建立标准化和规范化的城市基础地理空间时空数据库.本文以济南市为例，对城市地理空间资源时空数据库的建设进行研究.济南市地理空间数据在不同单位和部门之间使用存在一定差异，各部门的系统独立运行，导致各个基础地理空间数据无法实现共享，重复建设严重，给城市规划和管理带来诸多问题.地理空间数据本身也存在标准不一致、空间参考不一致、现势性难以得到保证等问题，为满足智慧城市建设的需要，需要建设济南市地理空间资源时空数据库系统，系统总体设计如图1所示.1.1 总体目标济南市地理空间数据库系统建设的总体目标是以基础地理空间数据库建设和应用为导向，制定统一的数据标准和技术规范，集成与整合济南市现有的基础测绘成果和地理信息资源，建成多源、多类型、多尺度、多时态的基础地理信息数据库；建立健全地理空间数据的维护更新和共享交换机制，为济南市政府、企业、公众提供空间基础地理信息服务，为智慧济南建设过程中各种信息资源的集成与整合提供空间基础定位基准，促进各专业地理信息系统的发展与应用，推动济南市国民经济和社会信息化，进而促进城市的信息化.1.2 建设内容项目建设是在计算机软硬件及网络环境支撑下，建立全市统一的标准与规范体系，完成现有的DLG、DOM、DEM、大地测量控制点、地下管线、地名地址数据[3]、名泉数据等的数据库系统，实现地理空间数据的统一管理与维护.项目建成后，应采用先进的外业数字化测量技术、遥感技术、全球定位技术、地理信息系统技术和通讯技术等，实现基础地理空间数据的采集、更新与维护，保证数据的现势性、全面性、权威性.1.2.1 标准体系建设根据国家标准、行业标准和地方标准，结合济南市实际情况，建立济南市地理空间数据的标准与规范体系，包括基础地理要素的分类编码和分层标准、数据处理标准、数据建库标准等.1.2.2 软硬件与网络环境建设全面改造和建立地理空间数据库系统的软硬件与网络环境，包括主服务器系统、备份服务器系统、数据存储阵列、内部局域网等.1.2.3 地理空间资源时空数据库建设基于ORACLE数据库管理软件和ArcGIS软件体系，结合ArcSDE空间数据库引擎对空间数据组织、管理、数据结构上的技术要求，建立济南市地理空间资源数据库.主要包括DLG数据库、DOM数据库、DEM数据库等.1.2.4 地理空间数据管理与发布功能开发开发济南市地理空间数据库系统的管理与发布功能，实现基础地理信息数据的数据组织、数据处理、入库更新、数据浏览、空间查询、维护、共享与交换等功能，为地理空间数据的持续更新和完善提供软件工具支持.1.2.5 数据采集与更新维护在项目后，依据竣工测量、动态更新测量、管线探测、规划报建等的成果数据，用以更新数据库中的数据，并促进不同比例尺地理要素之间的联动更新.1.3 总体框架济南市地理空间数据库总体框架可以分为支撑层、数据层、组件层和业务层，如图2所示：1.3.1 支撑层支撑层是地理空间数据库系统正常运行的基础.包括标准规范体系和运行环境体系两部分，该层贯穿于整个空间数据库建设.标准规范体系包括数据规范、服务规范和应用规范；运行环境体系包括网络体系、服务器、存储备份系统、安全保密系统和环境设施等.1.3.2 数据层数据层主要包括DLG数据、DEM数据、DOM数据、大地测量控制点数据、元数据、地名地址数据、影像数据、高程数据等.数据的存储管理等都由对应的数据管理系统来实现.1.3.3 组件层通过组件技术将应用功能分解构建为通用的、强大的、可配置的功能组件，分为两个层次：第一个层面：组织、存储、安全、备份.既各自具有独立的解决方案，又相互关联，相互作用，共同构成数据库管理的一个层面.第一个层面为空间数据库管理的基本功能，共同支撑数据库应用.1.3.4 业务层业务层面向系统使用者，通过采用工作流引擎规范化数据管理业务，实现对基础地理信息数据的入库、更新、分发、产品制作等业务.数据更新业务是一个面向数据库的数据工程，机制和技术流程来保障，需要与生产系统进行有机的配合.产品制作是信息化测绘服务能力和水平的重要体现，系统提供标准地形图和任意范围的地形图制图.数据分发功能面向专业用户的数据分发服务.2.1 标准规范编制技术路线标准规范编制的总体技术路线：首先广泛收集国家及行业的相关标准规范和项目基础性规范，然后对所收集的规范进行深入分析，确定参照性规范，在此基础上根据济南市的实际情况形成项目适用的标准规范.总体技术路线如图3所示.2.2 数据建库技术路线建库工作采取以下技术路线：(1)空间数据统一采用Oracle进行存储管理；(2)以统一的标准规范指导数据库设计，并采用统一建模语言UML作为表达工具；(3)采用统一的空间坐标参考，便于数据的交换；(4)入库数据整理加工和质量控制采用成熟的数据处理技术，构建智能、高效的数据加工整理平台；(5)通过数据入库质检一体化和批量任务并发入库等方式确保数据建库质量和效率.2.3 数据更新技术路线(1)通过传统动态更新测量、竣工测量、航空摄影测量等技术的综合应用，获取有效的更新数据源；(2)使用增量式更新、替换更新等多样化方式实现数据更新以及历史数据的存储管理；(3)采用合适的方法存储和管理历史数据，将地理实体的整个生命过程记录下来，为历史数据回溯奠定基础.3.1 基础地理信息数据库子库建设根据数据类型不同，本项目将建成DLG数据库、DOM数据库、DEM数据库、地下管线数据库、大地测量控制点数据库、地名地址数据库和名泉数据库等7个不同的子数据库，如图4所示.数据库的建立能够对海量、多源的基础地理信息数据进行有效管理，为人们提供实时的、动态的、准确的、可靠的、可以直接共享的基础数据信息.3.1.1 DLG数据库[4]作为基础地理信息数据库子库之一的DLG数据库，其数据主要来源于基础测绘成果的地形图数据.DLG数据库是以矢量数据结构存储水系、居民地及设施交通、境界与政区、地貌、植被与土质等内容，包括这些地理要素间的空间关系及相关属性信息.该数据库是多尺度集成的数据库，具体建设内容包括：(1)1∶500 DLG数据库，覆盖济南主城区520 km2；(2)1∶2 000 DLG数据库，覆盖济南六区北部1 872 km2；(3)1∶5 000 DLG数据库，覆盖济南六区北部1 700 km2；(4)1∶10 000 DLG数据库，覆盖全市域8 300 km2.3.1.2 DOM数据库[4]数字正射影像数据库主要用于存储数字正射影像，其中包括卫星遥感影像和航空影像.为了将多种分辨率的影像进行有效地组织和管理，在数据入库时通过构建影像金字塔，逐层逐块建立多级索引结构，形成无缝的任意比例尺的数据库.根据影像数据比例尺不同将影像数分别建成1∶2 000，1∶5 000和1∶10 000的数据子库.在此基础上，对同一比例尺的影像数据按照倍率的方法建立适当层数的金字塔，增加一定的数据量，提高数据显示效率.具体涉及内容包括：(1) 1∶2 000 DOM数据，覆盖济南六区3 300 km2；(2) 1∶5 000 DOM数据，覆盖济南六区3 300 km2；(3) 1∶10 000 DOM数据，覆盖济南全市域8 300 km2.3.1.3 DEM数据库作为基础地理数据，DEM在测绘、水文、气象、地质、农业、工程建设、军事、导航等方面都有着广泛的应用.济南市现有的DEM数据格网间距为10 m，比例尺为1∶10 000，覆盖济南市六区.但是，该数据格网间距较大、精度不高且覆盖区域内还有很多空洞，后续会进一步加大济南市DEM数据生产的力度.3.1.4 地名地址数据库以现有的地名地址数据为基础，经过标准化处理、重点检查、空值检查、坐标转换、编码体系转换、标准化处理等加工生产，完成地名地址数据库建设，实现各类专题数据与地理实体数据的挂接[5].3.1.5 地下管线数据库通过对已有地下管线进行普查，建立城市地下管线数据库，通过对新建设地下管线的及时测量实时更新地下管线数据库.本次地下管线数据库建设的内容为：给水、电信、电力、排水、煤气、热力、工业管道等各类综合管线约1.8万公里的数据库.3.1.6 名泉数据库名泉数据库是在名泉普查的基础上，引入数字化信息管理技术将整个泉水普查信息建立泉水信息库.在名泉数据库中，将明确标出每一处泉水的坐标、远中近景照片、出入方式、岩层结构、泉池大小、表现利用形式、历史故事传说等，并可绘制“泉水游览图”.3.1.7 大地测量控制点数据库[6，7]各类大地测量要素都采用通比例尺方式存储，适用于不同比例尺的同类大地测量要素存储在同一个物理分层.每类大地测量要素的属性数据存储在对应的点之记表、托管书表和成果表中，通过编号字段相互关联.GPS网、水准路线等存储在相应的表中，通过点位列表字段与控制点进行关联.3.2 主要技术参数3.2.1 空间参考技术参数空间参考基准：1993年济南市独立坐标系，坐标单位为米；高程基准：1985国家高程基准；比例尺：地理实体成果数据涵盖四个比例尺，分别是1∶10 000，1∶5 000，1∶2 000，1∶500；其比例尺代码分别为：G，H，I，K.3.2.2 数据质量技术参数数据精度：数据规整过程中应保证与源数据精度一致，不得损失、破坏或降低原始数据精度；成果数据相邻图幅的要素要严格接边，包括数据几何接边与属性接边.由于整合时所使用的数据源不同而引起的相邻图幅无法接边的情况，需要在项目技术总结中说明.现势性：成果数据的现势性原则上与原始数据保持一致.3.2.3 数据库建设指标数据资源是数据库的基础，数据质量直接影响共享和服务质量.要求数据资源应建立在严格一致的时空参照框架上，必须保证数据内容精准、种类完备、现势性强、符合国家和行业标准，应满足以下几点内容：(1)形成济南市城市空间信息资源体系，对济南市地理空间数据资源进行规范化和标准化；(2)完成济南市现有所有基础地理信息数据整理、建库、质检与入库工作，形成日常更新体制和更新技术；(3)形成专业测绘、公众专题数据处理与产品制作能力.系统建成后将兼有公益性和商业性两大服务功能，其产业化前景和规模化效益是十分可观的.系统将广泛应用于测绘工程、卫星导航、城市规划、智能交通、环境监测、国土资源调查等领域，为智慧城市建设提供智力支持.其应用领域如图5所示.4.1 城市概况普查根据国务院要求，济南市将开展地理市情普查工作，济南地理空间资源数据库将为济南地理市情普查提供包括地形地貌、植被、水域、荒漠与裸露地等的类别、位置、范围、面积、交通网络、居民地与设施、地理单元等第一手的地理信息数据，将在济南市情普查工作中发挥重要的作用[5].4.2 国土资源调查将济南市地理空间数据库的大比例尺地图数据作为国土资源“一张图”的重要基础数据，纳入国土资源核心数据库进行管理、更新和应用，提供基础地理空间数据服务；通过地政、矿政等行政审批和业务应用系统，实现市、县两级直接调用，为国土资源业务人员网上办理建设用地报批、土地征收、土地供应、登记发证、执法监察、矿业权审查、地质灾害防治管理等业务提供直观的空间定位基础.4.3 城市自动气象站观测系统以气象业务数据库、城市专题数据库和地理空间数据库为基础，建立气象地理信息Web管理与分析体系，同时基于GIS丰富的数据表现功能，搭建自动气象站气象地理信息Web共享与发布体系.4.4 交通、物流等行业根据国家、山东省和济南市关于优先发展城市公共交通的意见和有关要求，同济南市市政公用事业局、济南市公共交通总公司联系，以将北斗导航定位服务应用于城市公交系统为突破口，逐步延伸到出租车管理、公安、消防、物流等行业.4.5 名泉景点导航泉水信息库建立后，将会对济南市的泉水旅游提供技术支持.这些泉水数据加入GPS导航系统，市民可自助找到每一处泉水，进行自驾游.在火车站、汽车站等处的查询机上，游客也可以手指轻点，尽览济南泉水的全貌.城市地理空间资源时空数据库是智慧城市地理空间框架的一部分，服务于地理信息公共服务平台，本系统不仅可以实现多源、多类型、多尺度、多时态的基础地理信息数据的统一管理、分层管理、信息查询、空间分析、制图输出功能，而且具有数据更新维护功能，保证了基础数据的准确性和现势性[9]，为智慧城市建设提供可靠的技术保障.【相关文献】[1] 杨乐.鄂尔多斯市文化旅游产业发展的政府行为研究[D].呼和浩特：内蒙古大学，2015.[2] 李杰.重庆市智慧城市建设融资问题研究[D].重庆：西南大学，2015.[3] 丁林可,王娟,宋珂,等.数字焦作地理空间框架建设项目的设计与实现[J].地理空间信息,2014,12(6):54-57.[4] 罗亮.数字长沙基础地理信息数据库建设[D].长沙：中南大学，2011.[5] 刘成宝，杜洪涛，张坤.面向地理国情普查的济南市地理信息数据库建设[J].测绘与空间地理信息，2014,37(9):66-68.[6] 孙波中.基础地理信息数据相关处理技术的研究[J].科技创新与应用，2015(23)：291-292.[7] 林键. 基础地理空间数据管理技术方法研究[D].长沙：中南大学，2012.[8] 李忠宝.空间技术支持智慧城市建设与发展的思考[J].卫星应用，2012(2):9-16.[9] 史琼芳,肖昶,聂小波,等.城市基础地理信息数据库管理系统设计与实现[J].北京测绘，2012(5):40-43.。
智慧城市建设技术指南
智慧城市建设技术指南第1章智慧城市概述 (3)1.1 智慧城市的发展背景 (3)1.2 智慧城市的基本概念 (4)1.3 智慧城市的发展战略与目标 (4)第2章智慧城市基础设施建设 (5)2.1 信息通信基础设施建设 (5)2.1.1 通信网络设施 (5)2.1.2 互联网数据中心（IDC） (5)2.2 城市感知系统建设 (5)2.2.1 传感器部署 (6)2.2.2 感知数据融合 (6)2.3 数据中心与云计算平台 (6)2.3.1 数据中心建设 (6)2.3.2 云计算平台建设 (6)第3章智慧交通 (6)3.1 智能交通管理系统 (6)3.1.1 关键技术 (6)3.1.2 应用案例 (7)3.2 公共交通优化与调度 (7)3.2.1 关键技术 (7)3.2.2 应用案例 (7)3.3 无人驾驶与车联网技术 (7)3.3.1 关键技术 (8)3.3.2 应用案例 (8)第4章智慧能源 (8)4.1 能源互联网建设 (8)4.1.1 网架架构 (8)4.1.2 技术支持 (8)4.1.3 互联互通 (8)4.2 分布式能源管理与优化 (9)4.2.1 分布式能源接入 (9)4.2.2 能源管理系统 (9)4.2.3 优化策略 (9)4.3 能源大数据与智能分析 (9)4.3.1 数据采集与处理 (9)4.3.2 智能分析应用 (9)4.3.3 智能决策支持 (9)第5章智慧环保 (9)5.1 环境监测与预警系统 (9)5.1.1 监测网络建设 (10)5.1.2 预警系统构建 (10)5.2 污染源治理与减排 (10)5.2.1 污染源治理 (10)5.2.2 减排措施 (10)5.3 生态保护与资源循环利用 (10)5.3.1 生态保护 (10)5.3.2 资源循环利用 (11)第6章智慧社区 (11)6.1 智能家居与社区服务 (11)6.1.1 智能家居系统架构 (11)6.1.2 社区服务功能 (11)6.1.3 信息安全保障 (11)6.2 社区安全管理与应急响应 (11)6.2.1 社区安全监控系统 (11)6.2.2 应急响应机制 (11)6.2.3 安全数据分析 (11)6.3 社区医疗卫生服务 (12)6.3.1 电子健康档案 (12)6.3.2 在线医疗服务 (12)6.3.3 医疗资源共享 (12)6.3.4 健康促进与教育 (12)第7章智慧 (12)7.1 政务数据共享与开放 (12)7.1.1 数据共享机制 (12)7.1.2 数据开放平台 (12)7.1.3 数据安全与隐私保护 (12)7.2 电子政务与在线服务 (12)7.2.1 电子政务系统 (13)7.2.2 在线服务平台 (13)7.2.3 政务服务效能提升 (13)7.3 智能决策与指挥调度 (13)7.3.1 决策支持系统 (13)7.3.2 智能指挥调度 (13)7.3.3 人工智能应用 (13)第8章智慧经济 (13)8.1 数字经济发展策略 (13)8.1.1 数字经济概述 (13)8.1.2 数字经济发展目标 (13)8.1.3 数字经济发展路径 (14)8.2 产业智能化升级 (14)8.2.1 智能制造 (14)8.2.2 工业互联网 (14)8.3 创新创业与智慧园区 (14)8.3.1 创新创业 (15)8.3.2 智慧园区 (15)第9章智慧城市安全与隐私保护 (15)9.1 信息安全体系建设 (15)9.1.1 物理安全 (15)9.1.2 网络安全 (15)9.1.3 数据安全 (16)9.1.4 应用安全 (16)9.2 数据安全与隐私保护 (16)9.2.1 数据分类与分级 (16)9.2.2 数据加密与脱敏 (16)9.2.3 隐私保护 (16)9.2.4 权限管理与审计 (16)9.3 网络空间治理与法律法规 (16)9.3.1 网络空间治理 (16)9.3.2 法律法规 (17)9.3.3 政策宣传与培训 (17)9.3.4 国际合作 (17)第10章智慧城市评估与优化 (17)10.1 智慧城市评价指标体系 (17)10.1.1 经济发展指标 (17)10.1.2 社会民生指标 (17)10.1.3 环境质量指标 (17)10.1.4 技术与创新指标 (18)10.2 智慧城市建设成效评估 (18)10.2.1 数据收集与分析 (18)10.2.2 评估方法 (18)10.2.3 评估结果应用 (18)10.3 智慧城市可持续发展与优化策略 (18)10.3.1 政策与制度创新 (18)10.3.2 技术创新与应用 (18)10.3.3 公众参与与民生改善 (19)10.3.4 环境保护与绿色发展 (19)第1章智慧城市概述1.1 智慧城市的发展背景全球城市化进程的不断推进，城市面临着人口增长、资源紧张、环境污染等诸多挑战。
智慧城市与大数据在城市规划中的应用分析
智慧城市与大数据在城市规划中的应用分析摘要：随着社会经济的发展，我国城市化进程不断推进，城市建设的现代化水平不断提升。
城市规划建设中，加强智慧城市与大数据应用，可以有效提升城市规划水平，充分保障城市各项基础设施配置的合理性与科学性。
本文对智慧城市与大数据在城市规划中的应用进行了分析，以供参考。
关键词：智慧城市；大数据；城市规划；应用当前，智慧城市理念越来越成熟，城市各个行业都加快了对信息技术的应用，有效促进了城市的全面协同发展，不仅提升了城市建设整体质量，也为城市居民提供了更多的便利。
在城市规划中，基于智慧城市理念，运用大数据技术，可以有效促进智慧城市建设的落实，进而推动城市实现全面的发展，因此，城市规划人员一定要重视智慧城市与大数据的应用，不断优化城市规划方案，才能有效促进城市高质量发展。
1、大数据与智慧城市的界定及特征1.1大数据的界定及特征大数据技术主要是指运用云计算技术对海量数据信息进行挖掘，简单来讲，就是对海量数据信息进行“提纯”，是提取有效信息的重要数据处理技术。
随着互联网的发展，大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，云计算、云储存、分布式数据库等工具也日渐成熟，能够有效提升相关数据资源的利用率。
大数据技术有着鲜明的技术特征，数据量级巨大是最显著的特征，传统信息时代，数据信息属于TB单位级，而大数据时代，数据单位则为PB数量级。
大数据技术还有着的高速的特征，尤其是在相应电子硬件与软件系统的不断更新，加强互联网带宽的快速发展，5G时代背景下，大数据时代数据处理能力不断提升。
大数据时代，相应数据有着多样化的特征，互联网平台信息交流突破了传统信息传递方式，相应文件类型也更加丰富，视频、图片、地理位置等都能够在互联网中快速传递。
大数据时代，通过对海量数据进行“提纯”，可以获得更具价值的数据信息，并充分保障各类数据信息的准确性。
1.2智慧城市的界定及特征当前，学者关于“智慧城市”的界定与定义并不统一，并未形成统一的定义，但总体上，智慧城市是通过对先进科学技术的应用，提高相关资源利用率，并不断优化城市管理和服务水平，进而为城市居民提供更好的生活服务。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
城市设计项目——案例资料分析汇总
空间规模的预测：
1.人口规模预测：除传统的人口规模预测方法，还需结合城市人口内部结构及空间动态变化情况。 （如利用智能手机、社交网络及智能交通卡定位和记录城市内部每一个居民日常出行与活动，有
助于掌握城市内部各街道人口历史变化和人口交换情况以及常驻往来人口与外来人口比例等）
2.用地规模预测：构建在“三规合一”，甚至是多规融合的基础上，建立统一的城乡用地大数据 库。 （将经济社会发展规划、城乡空间规划与土地利用总体规划融合起来，甚至还融合环保、文化、
交通实时数据
能源使用数据
土地交易数据
市民意愿数据 业态运营数据……
1. 大数据在城市设计中的应用分析
1.3 基于互联网和大数据的城市空间规划方法
大数据时代智慧城市空 间规划方法体系
1. 大数据在城市设计中的应用分析
1.3 基于互联网和大数据的城市空间规划方法
规划方法转变：
由传统的静态物质决定转变为动态的空间流动。
（居民在城市空间聚集点的时空变化）
由传统的单一功能分区转变为土地用地混合。
（联合办公空间满足居民对于办公空间的灵活性、创新性、开放性、共享性、社交性等需求，解
决土地浪费问题，利用信息和资源共享来降低成本）
由以经验分析因果关系转变为利用数据分析空间相关性。 由宏观城市分析转变为微观居民活动分析。 （转变传统城市分析更强调其在城镇体系中的地位和作用，更多的利用微观居民活动 数据满足城市居民对各类空间安排的需求）
1.4 大数据应用案例分析
1. 大数据在城市设计中的应用分析
1.4 大数据应用案例分析
1. 大数据在城市设计中的应用分析
1.4 大数据应用案例分析
1. 大数据在城市设计中的应用分析
智慧城市的空间信息支撑
智慧城市的空间信息支撑在当今科技飞速发展的时代，智慧城市的概念正逐渐从理论走向实践，成为改善人们生活质量、提升城市运行效率的重要途径。
而在构建智慧城市的众多要素中，空间信息支撑无疑是至关重要的基础。
什么是空间信息？简单来说，它是对地理空间中各种物体、现象的位置、形状、分布等特征的描述和表达。
在智慧城市中，空间信息涵盖了城市的地形地貌、建筑物、道路网络、公共设施、地下管线等众多方面。
这些信息通过数字化的手段被采集、处理、分析和存储，形成了一个庞大而丰富的数据库，为城市的规划、管理和运营提供了有力的支持。
首先，空间信息在城市规划中发挥着关键作用。
过去，城市规划往往依赖于经验和有限的数据，导致规划方案可能不够科学和合理。
而有了智慧城市的空间信息支撑，规划师可以获取到高精度、多维度的地理数据，包括土地利用现状、人口分布、交通流量等。
通过对这些数据的分析和模拟，能够更加准确地预测城市发展的需求，合理布局城市的功能分区，优化交通网络和公共设施的配置，从而提高城市的空间利用效率，减少资源浪费。
例如，在规划新的住宅区时，通过分析周边的学校、医院、商场等设施的分布情况，以及交通的可达性，可以确定最适宜的建设位置，使居民能够享受到便捷的生活服务。
同时，利用空间信息还可以评估规划方案对环境的影响，避免破坏生态平衡，实现城市的可持续发展。
其次，空间信息在城市交通管理中也具有重要意义。
交通拥堵是许多城市面临的难题，而基于空间信息的智能交通系统可以有效地缓解这一问题。
通过安装在道路上的传感器和摄像头，实时采集车辆的位置、速度、流量等信息，并与地理空间数据相结合，能够准确地掌握交通状况。
在此基础上，交通管理部门可以进行智能的信号灯控制、优化道路疏导策略，引导车辆合理分流，提高道路通行能力。
此外，对于公众来说，通过手机应用程序获取实时的交通空间信息，能够提前规划出行路线，避开拥堵路段，选择最优的出行方式。
比如，当你准备出门时，打开地图软件，它会根据当前的交通状况为你推荐最快的路线，甚至可以预测到达目的地的时间，这极大地提高了出行的效率和便利性。
行业智慧城市数据共享与分析方案
行业智慧城市数据共享与分析方案第1章智慧城市数据共享与分析概述 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 国内外发展现状 (4)1.3 挑战与机遇 (4)第2章数据共享政策与法规体系 (5)2.1 政策框架构建 (5)2.1.1 政策目标与原则 (5)2.1.2 政策主体与职责 (5)2.1.3 政策内容与措施 (5)2.1.4 政策评估与调整 (5)2.2 法规与标准制定 (5)2.2.1 法律法规 (5)2.2.2 技术标准 (6)2.2.3 管理规范 (6)2.3 政策推广与实施 (6)2.3.1 政策宣传与培训 (6)2.3.2 政策试点与推广 (6)2.3.3 政策监督与检查 (6)2.3.4 政策支持与激励 (6)第3章数据资源规划与管理 (6)3.1 数据资源分类与整合 (6)3.1.1 数据资源分类 (6)3.1.2 数据资源整合 (7)3.2 数据质量管理 (7)3.2.1 数据质量控制 (7)3.2.2 数据质量提升 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据安全策略 (7)3.3.2 隐私保护措施 (8)第4章数据共享平台架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.1.1 基础设施层 (8)4.1.2 数据资源层 (8)4.1.3 平台服务层 (8)4.1.4 应用层 (8)4.2 技术选型与平台搭建 (8)4.2.1 技术选型 (8)4.2.2 平台搭建 (9)4.3 数据共享流程与机制 (9)4.3.1 数据共享流程 (9)4.3.2 数据共享机制 (9)第五章数据分析与挖掘技术 (10)5.1 数据预处理方法 (10)5.1.1 数据清洗 (10)5.1.2 数据集成 (10)5.1.3 数据变换 (10)5.2 数据挖掘算法与应用 (10)5.2.1 分类算法 (10)5.2.2 聚类算法 (10)5.2.3 关联规则挖掘 (10)5.3 智能分析与预测模型 (11)5.3.1 时间序列分析 (11)5.3.2 机器学习模型 (11)5.3.3 深度学习模型 (11)第6章数据可视化与决策支持 (11)6.1 数据可视化技术 (11)6.1.1 基本数据可视化方法 (11)6.1.2 高级数据可视化技术 (11)6.2 决策支持系统构建 (12)6.2.1 系统架构 (12)6.2.2 系统功能 (12)6.3 智能决策与辅助决策 (12)6.3.1 智能决策 (12)6.3.2 辅助决策 (13)第7章智慧城市应用场景与实践 (13)7.1 城市交通 (13)7.1.1 智能交通信号控制系统 (13)7.1.2 公共交通优化调度 (13)7.1.3 智能停车诱导系统 (13)7.2 城市安全 (13)7.2.1 智能监控系统 (13)7.2.2 灾害预警与应急响应 (14)7.2.3 食品药品安全监管 (14)7.3 城市环境 (14)7.3.1 环境监测与污染源防控 (14)7.3.2 垃圾分类与处理 (14)7.3.3 城市绿化管理 (14)7.4 城市公共服务 (14)7.4.1 智慧医疗 (14)7.4.2 智慧教育 (14)7.4.3 智慧社区 (14)7.4.4 智慧养老 (15)第8章数据共享与协作机制 (15)8.1 跨部门协作模式 (15)8.1.1 协作需求分析 (15)8.1.2 协作模式设计 (15)8.1.3 协作模式实施与优化 (15)8.2 数据共享激励机制 (15)8.2.1 激励机制设计 (15)8.2.2 激励措施实施 (16)8.3 合作伙伴关系构建 (16)8.3.1 合作伙伴选择 (16)8.3.2 合作模式摸索 (16)8.3.3 合作关系维护 (16)第9章项目实施与评估 (16)9.1 项目规划与管理 (16)9.1.1 项目目标 (16)9.1.2 项目范围 (17)9.1.3 项目时间表 (17)9.1.4 资源分配 (17)9.1.5 项目管理 (17)9.2 项目风险与质量控制 (17)9.2.1 项目风险分析 (17)9.2.2 风险防控措施 (17)9.2.3 质量控制 (17)9.3 项目效果评估与优化 (17)9.3.1 项目效果评估 (17)9.3.2 评估结果分析 (18)9.3.3 项目优化 (18)9.3.4 持续改进 (18)第10章案例分析与启示 (18)10.1 国内智慧城市案例 (18)10.1.1 城市概述 (18)10.1.2 案例一：上海市大数据中心 (18)10.1.3 案例二：杭州市城市大脑 (18)10.1.4 案例三：深圳市智慧交通 (18)10.2 国际智慧城市案例 (18)10.2.1 城市概述 (18)10.2.2 案例一：新加坡智慧国 (18)10.2.3 案例二：巴塞罗那智慧城市 (19)10.2.4 案例三：纽约市开放数据平台 (19)10.3 经验与启示 (19)10.3.1 政策支持与引导 (19)10.3.2 技术创新与应用 (19)10.3.3 数据开放与隐私保护 (19)10.3.4 跨部门协作与公众参与 (19)10.3.5 持续优化与迭代 (19)第1章智慧城市数据共享与分析概述1.1 背景与意义全球城市化进程的加快，城市面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、环境污染、能源短缺等。
智慧城市基础设施——城市信息模型(cim) 数据框架和功能要求标准
智慧城市基础设施——城市信息模型(cim) 数据框架
和功能要求标准
城市信息模型（CIM）是智慧城市基础设施的重要组成部分，它构建了三维数字空间的城市信息有机综合体，为城市精细化管理和治理方式创新提供了新方法、新途径、新工具。
CIM数据框架和功能要求标准是为了规范和指导城市信息模型的应用和发展，确保数据的准确性和可靠性，提高城市管理的智能化水平。
该标准主要包括以下内容：
1. 数据基础：规定了CIM数据的基础要素，包括数据来源、数据格式、数据质量等。
2. 数据模型：规定了CIM数据的模型要素，包括建筑信息模型（BIM）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）等。
3. 数据交换与共享：规定了CIM数据的交换与共享要求，包括数据交换格式、数据共享协议等。
4. 数据安全与隐私保护：规定了CIM数据的安全与隐私保护要求，包括数据加密、数据备份、数据删除等。
5. 功能要求：规定了CIM系统的功能要求，包括数据处理、数据展示、数据分析等。
该标准的意义在于，通过规范和指导城市信息模型的应用和发展，可以提高城市管理的智能化水平，推动城市的可持续发展。
同时，该标准也有助于提高城市数据的准确性和可靠性，为城市规划和建设提供更好的数据支持。
在未来，随着智慧城市的不断发展，城市信息模型的应用范围和应用深度将不断扩大和深化。
因此，需要不断完善和更新CIM数据框架和功能要求标准，以适应智慧城市发展的需要。
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分类与编码标准
I
目录
1引言 (1)
1.1适用范围 (1)
1.2引用标准 (1)
2数据分类与编码原则 (1)
2.1科学性、系统性 (1)
2.2兼容性、可扩充性 (1)
2.3实用性、适用性 (1)
3基础地理数据分类与编码标准 (1)
3.1编码规则 (1)
3.2基础地理数据编码表 (2)
4规划编制数据分类与编码标准 (2)
4.1编码规则 (2)
4.2规划编制成果数据编码表 (3)
4.2.1交通要素代码 (3)
4.2.2市政设施要素代码 (4)
4.2.3城市安全设施编码 (8)
4.2.4公共服务设施要素代码 (9)
4.2.5绿地要素代码 (13)
4.2.6水域要素代码 (14)
4.2.7规划范围要素编码表 (14)
5综合管线数据分类与编码标准 (15)
5.1编码规则 (15)
5.2综合管线编码表 (15)
5.2.1电力（DL） (15)
5.2.2电信管线（DX） (16)
5.2.3给水管道（JS） (18)
5.2.4排水管道（PS） (19)
5.2.5燃气管道（RQ） (20)
5.2.6热力管道（RL） (22)
5.2.7工业管道（GY） (23)
5.2.8军用光缆（JY） (23)
5.2.9注记（ZJ） (23)
6总平图数据编码标准............................................. 错误!未定义书签。
7审批数据编码标准............................................... 错误!未定义书签。
1引言
要素的分类和编码是建立空间数据库的基础，直接影响到系统内数据的组织、采集、存取、编辑和使用等方面，更影响到数据的共享和交换，因此可以称作是空间数据库的“生命线”，必须标准、规范、合理。
1.1适用范围
本标准规定各类建库数据的数据分类与编码标准。
1.2引用标准
《基础地理信息要素分类与代码》（GB/T 13923-2006）
《城镇地籍数据库标准（20071128-报批稿）》
《土地利用数据库标准（20071128-报批稿）》
《城市地下管线探测技术规程》(CJJ61-2003)
《城市用地分类代码》（CJJ 46—91）
2数据分类与编码原则
2.1科学性、系统性
以适合现代计算机、数据库、地理信息系统技术应用和管理为目标，按国家标准或行业标准的属性或特征进行严密地科学分类，形成系统的分类体系。
2.2兼容性、可扩充性
本标准中的要素分类与代码按国家标准或行业标准的分类体系执行，在此基础上根据实际需要对要素进行适当扩充和删减。
相应的要素属性信息反映在对应属性数据库中。
留有充分的扩充余地，必要时可随时扩展。
2.3实用性、适用性
在优先遵守国标、行标的基础上，从实际需要出发，区别不同地理数据的服务范围，兼顾数据共享和转换、数据库集成等方面，制定出唯一的编码方案，解决不同比例尺数据建库工作，从而建立起数据结构严谨、数据内容丰富、数据格式规范、要素表达准确的多源集成基础地理信息数据库。
本标准在保证地形图要素信息分类科学、系统的同时，充分顾及了各比例尺数字化作业时的特殊要求，分类名称尽量沿用习惯名称，使代码尽可能简短和便于记忆。
3基础地理数据分类与编码标准
3.1编码规则
依据《基础地理信息要素分类与代码》（GB/T 13923-2006），遵循科学性、系统性、兼容性、规范性、可扩展性、实用性和适用性的编码原则，结合城市的实际应用现状，形成数据分类与代码标准。
编码采取六位数字编码方法, 参照国标编码。
说明：第一位为大类码；
第二位为中类码，在大类基础上细分形成的要素类；
第三、四位为小类码，在中类基础上细分形成的要素类；
第五、六位为子类码，在小类基础上细分形成的要素类。
基础地理要素分为九个大类，其编码分别为：
3.2基础地理数据编码表
参见《基础地理信息要素分类与代码》（GB/T 13923-2006）。
4规划编制数据分类与编码标准
4.1编码规则
规划要素具体编码规则如下：
AA XX YY ZW
AA：两位数字代替用地分类字母项；
（转换规则：AA表示该字母所对应序号+10。
如R，在字母表中序号=18，则R=10+18=28。
在程序应用方面则使用数字编码，如R就用28代替，代表居住用地。
常用字母对应编码：R->28；C->13；U->31；T->30；S->29；G->17；D->14；E->15；O->25；L->22。
）XX：为用地分类码的后两位，遵循用地分类码；
YY：2位流水码。
当无法区分要素代码中的X时，X=0
ZW在GIS表达中，用于区分本表中要素的不同空间对象类型。
Z=1时，表示此要素用于信息存储，Z=2时此要素只用于制图，不用于计算与分析。
W表示空间数据对象类型，PT（点）=1，LN（线）=2，PY（正常型）=3，CY（复杂多边形）=4，AN（注记）=5
4.2规划编制成果数据编码表
总体规划，控制性详细规划，专项规划等规划编制成果数据虽然在规划范围，规划深度，规划用途等方面各自有所侧重，但是在规划内容上都会涉及到类似用地、道路交通、公共设施、市政设施等地物，因此我们在对规划编制成果数据进行编码时，将不再以规划类型做为对要素编码的基准，而是将规划要素划分为用地类，市政管线类，道路交通类，公共设施类，规划范围类统一进行编码。
4.2.1交通要素代码
4.2.2市政设施要素代码
4.2.3城市安全设施编码
4.2.4公共服务设施要素代码
4.2.5绿地要素代码
4.2.6水域要素代码
4.2.7规划范围要素编码表
5综合管线数据分类与编码标准
5.1编码规则
第一位表示管线类型，如1—电力；2—电信；
第二位表示管线或设施类型；
第三、四位表示小类码。
5.2综合管线编码表
5.2.3给水管道（JS）
5.2.6热力管道（RL）
5.2.7工业管道（GY）。