不动产测绘一体化管理数据库建库的关键技术

不动产测绘一体化管理数据库建库的关键技术

廖文尧

广东省国土资源测绘院  广东 广州 510000

摘要：不动产管理与规划工作的核心在于一体化管理数据库的构建，它为整个工作提供了坚实的支撑。为了显著提高测绘作业的效率，同时保证测绘数据的精确性与完整性，对其关键技术进行了深入探究并应用于实践。为了更加高效地管理不动产资源，提高土地资源的利用率，本研究基于某市不动产测绘一体化管理数据，成功打造了一个多用户GIS数据库系统。该系统采用了多项先进技术，如地理要素编码的标准化处理，分类分段的精细化数据采集，以及数据融合转换与校验等，从而实现了不动产测绘管理的“一张图”可视化呈现。

关键词：不动产；测绘一体化管理；数据库；关键技术

引言

不动产作为重要的资产类型，其测绘和管理对于维护国家土地资源的合理利用、促进经济发展具有重要意义。不动产测绘一体化管理数据库建库是实现不动产测绘数据集中管理、高效利用和有效保护的关键环节。随着测绘技术的不断进步和信息化建设的深入推进，不动产测绘一体化管理数据库建库面临着新的机遇和挑战。因此，研究不动产测绘一体化管理数据库建库的关键技术具有重要的现实意义和应用价值。

1.数据库设计原则

不动产测绘管理需通过集成行政区域内的空间地理信息、不动产监测数据与专题数据，打造一套实时的地理信息系统库，实现动态监管。首要任务是整合空间地理信息，设定统一的坐标基准，对各类空间地理数据进行统一处理与标准化编辑，构建完善的不动产资源数据基础，支撑数据的比对分析与统计研究。在数据处理中，应灵活运用CAD模块支持的DWG格式、常用的txt格式以及数据模块支持的shp格式等多种格式;其次，对于属性数据，需进行深入的对比分析，依据核实结果及时发现并修正不动产信息中的误差;最后，为全面展示各类数据，应利用电子地图，将空间地理数据、关键属性信息等融合展示，形成不动产测绘管理的“一体化视图”。不动产测绘一体化管理数据库应包含基础图层、参考图层等多个层次，其中基础图层应涵盖行政区划、遥感影像等地理图层信息，作为工作底图；参考图层则专注于地籍分区、不动产单元等信息的详细展示。

表 1 空间要素分层

2.数据建库流程

2.1质量检查

在数据收集完毕后，启动质量核查流程是至关重要的。需要对属性数据和空间数据进行全面的审核，以确保数据的完整性和精确性。质量检查是数据高效利用的重要保障，以此更好地支持各项工作。

2.2标准化处理

数据处理流程中，借助既定的标准和规范能够实现对数据的整理，从而构建出一致且标准的数据框架。这一过程中包含了几个核心环节，首先是对数据格式的标准化，确保各类数据都能以统一的模式呈现；其次是对数据结构的标准化，让数据的组织方式更加清晰明了；最后还要对数据编码的标准化，以确保数据在传递和存储过程中能够保持准确无误。

2.3关联融合

在本研究的核心议题中，集中探讨了数据关联融合的关键问题。基于独创的数据融合策略与理念，主要的工作是通过一系列精细化的操作，达到房、地数据的深度整合。具体来说，首先从关键信息的精准锁定入手，利用编码技术建立起房、地数据之间的紧密联系。这一步骤确保了数据之间的精确对应，为后续的数据整合奠定了坚实的基础。

2.4 数据入库

最终，成功构建了一个完整的不动产数据空间数据分层入库和属性信息建表入库的流程框架，并明确了各个环节中的核心要素。这一成果将为后续的数据分析和应用提供坚实的基础和支撑。如图1所示。

图1 数据建库思路

3.不动产测绘一体化管理数据库建库的关键技术

3.1数据采集技术

在不动产测绘管理软件中，将核心基础数据设定为建库时的统一时点数据，并直接导入系统。针对矢量等多样化数据特性，会严谨地组织，并准确录入某市的不动产空间地理信息、详细的权属和利用情况至测绘管理系统。在操作层面，高度重视业务类型的明确划分及不动产权属信息的精准性。同时，将确保图纸的统一规范性，以保障遥感影像与图表信息完全吻合，无丝毫出入。此外，专题数据常以Excel、Access式存在。在导入数据库前，需借助专业软件工具进行必要的编辑或格式转换。可以利用工具模块中的导入、编辑等功能，对专题数据进行精心调整和完善，然后无缝对接至MongoDB、HBase等数据库，为后续数据处理提供坚实支撑。

3.2数据转换技术

在不动产测绘一体化管理流程中，成功实现了空间地理信息与不动产属性数据的整合，这得益于采用的多层次存储策略。通过多个栅格层级，包括基础图层、监测图层、土地利用图层以及土地权属图层等，这一创新做法显著提高了数据的可视化效果。

鉴于不动产测绘一体化数据具有复杂多样的特点，坚持数据处理的五大原则：一致性、集约性、独立性、适用性和完整性。在这些原则的指引下，对数据进行了深入的预处理，确保数据的精准与规范。在处理监测和专题数据时，格外注重空间地理信息的统一，采用2000国家大地坐标系作为数据整合的基准。通过灵活运用shp、dxf、tab、 Eoo、cov等多种矢量格式，精准捕捉遥感图像、属性描述、文字描述等关键信息，实现多源数据的无缝融合。

3.3数据校验技术

在深入核查某市不动产测绘一体化管理数据时，系统整理了现场所有资料，并严格检查了数据的完整性、逻辑连贯性、空间定位的精确性，以及权属状况的实际符合度。对于数据的完整性，细致地检查了图形、文字描述、表格数据等各要素是否完整，有无遗漏或重复，以及是否存在其他错误。通过质检工具及人工复核的形式，确保数据的全面性和准确性。在逻辑一致性方面，重点核查了数据的概念定义、值域范围、格式规范、拓扑关系及接边处理等方面是否清晰无误。同时，需要针对图层和属性的准确性进行检查，确保各项指标的一致性。在权属实际状况的检查中，重点核对了属性加权值与实际情况的吻合度，并验证了文字描述的完整性、数据统计的准确性和空间数据时相的真实性。只有在所有数据经过严格核查无误后，才能进行入库操作。

3.4数据入库技术

关于不动产测绘一体化管理数据入库的操作流程，首先需构建Arc SDE与数据库的连接桥梁，之后将分层空间地理信息以数据库模型的形式直接导入。在执行此操作时，需在数据库连接工具模块中详细配置各项连接信息，包括但不限于图件、模板、文件的存储路径，默认的坐标系设定，以及年历参数等关键数据。此外，为确保流程的顺畅进行，还需加载必要的配置文件及测绘软件，具体步骤如图2所示。待数据库模型构建完成后，即可按照既定顺序导入待入库的数据。根据对象类、要素类之间的关联情况，进行精细化的分层处理与分析。

在数据存储方面，对象类可依托Geodatabase表格进行空间信息的有效存储，而要素类则按照位置信息、土地利用状况、权属分类等因素进行栅格化存储。同时，为确保不动产测绘管理数据的精确性、可靠性及有效性，还需严格按照相关标准进行数据的分段定序处理。

图2 系统配置

3.5数据更新技术

不动产测绘一体化管理数据入库过程，其核心在于首先建立起Arc SDE与数据库的稳固联系。随后，通过转换分层空间地理信息为数据库模型格式，实现数据的直接整合。此过程中，需借助数据库连接工具模块精细设定连接参数，包括图件、模板、文件存放位置、默认坐标系及年历参数等核心要素。为确保整个流程顺畅进行，还需加载必要的配置文件与测绘软件。当数据库模型构建完备后，即可按既定顺序导入待入库数据。针对对象类与要素类间的复杂关联，进行细致分层处理与深入分析。在数据存储方面，对象类依赖Geodatabase表格实现空间信息的有效存储；而要素类则根据位置、土地利用及权属分类等要素进行栅格化存储。此外，为保证不动产测绘管理数据的准确性、可靠性与有效性，需严格遵循行业标准，对数据进行分段定序处理。

4.结论

不动产测绘一体化管理数据库建库是不动产测绘领域的重要任务，其关键技术涉及数据采集、数据处理、数据库构建以及数据安全等多个方面。通过采用先进的测绘技术、数据处理技术和数据库技术，可以建立高效、准确、安全的不动产测绘一体化管理数据库，为不动产测绘数据的整合、分析和应用提供有力支持。随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，不动产测绘一体化管理数据库建库技术也将不断发展和完善。未来，可以进一步探索云计算、大数据等新技术在不动产测绘一体化管理数据库建库中的应用，以提高数据库的智能化水平和服务能力。

参考文献

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