地球信息科学理论与方法

全球网格位置服务在自然资源数据服务中的应用研究

  • 吴洪桥 , 1 ,
  • 张敬波 1 ,
  • 何维 1 ,
  • 刘聚海 1 ,
  • 郝硕 2 ,
  • 程承旗 , 2, *
展开
  • 1.自然资源部信息中心,北京 100036
  • 2.北京大学时空大数据协同创新中心,北京 100871
* 程承旗(1961—),男,重庆人,博士,教授,博士生导师,主要从事地理信息系统工程与应用,时空大数据分析与应用。E-mail:

吴洪桥(1973—),男,山东滨州人,博士,正高级工程师,主要从事自然资源信息化工程开发与技术研究。 E-mail:

收稿日期: 2022-03-04

  修回日期: 2022-05-02

  网络出版日期: 2023-09-05

基金资助

国家重点研发计划专项课题(2018YFB0505305)

Application Research of Global Geo-grid Location Service in Natural Resources Data Service

  • WU Hongqiao , 1 ,
  • ZHANG Jingbo 1 ,
  • HE Wei 1 ,
  • LIU Juhai 1 ,
  • HAO Shuo 2 ,
  • CHENG Chengqi , 2, *
Expand
  • 1. Information Center of Ministry of Natural Resources, Beijing 100036, China
  • 2. Innovative Center of Spatio-temporal Big Data, Peking University, Beijing 100871, China
* CHENG Chengqi, E-mail:

Received date: 2022-03-04

  Revised date: 2022-05-02

  Online published: 2023-09-05

Supported by

National Key Research and DevelopmentProgram(2018YFB0505305)

摘要

本文以单一专题数据的挖掘应用和多专题数据的整合应用为切入点,研究了基于全球网格剖分和网格编码基础上实现的网格位置服务在自然资源数据服务中的应用。在单一专题数据的挖掘应用方面,本文针对当前不动产登记信息管理与服务现状和具体需求,提出了一种基于不动产单元位置、大小和形状的不动产单元网格剖分编码解决方案。该编码方案实现了不动产单元标识的稳定性、位置关联性与可溯源性等功能特性,解决了现有编码方法在不动产登记信息管理与服务方面的不足,并开展了上述功能特性的业务场景应用验证。在自然资源多专题数据整合应用方面,本文开展了基于全球网格剖分编码的数据组织与索引机制研究和应用,并在土地利用规划、土地利用现状和自然资源不动产等自然资源多专题数据整合方面做了应用和验证,验证了基于网格剖分编码的数据组织与索引机制在自然资源多专题空间要素整合应用方面的高效性。上述研究对于推动全球网格剖分与编码服务在自然资源数据服务中的应用,提升自然资源数据服务能力具有重要意义。

本文引用格式

吴洪桥 , 张敬波 , 何维 , 刘聚海 , 郝硕 , 程承旗 . 全球网格位置服务在自然资源数据服务中的应用研究[J]. 地球信息科学学报, 2023 , 25(9) : 1774 -1783 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2023.220093

Abstract

Based on the methods and standards of global grid subdivision, using the National Key Research and Development Program research achievement, i.e., Geo-grid location service in natural resources informatization, this paper investigated how to apply Geo-grid subdivision and grid encoding in real property registration information management and natural resources big data integration. This paper analyzed current situation of natural resources property registration information management and service and proposed a new real property identifier coding scheme based on the Geo-grid location service. This identifier coding scheme is based on the natural attributes such as location, size, shape of a real property unit. This new identifier coding scheme includes real property unit location identifier code and independent property right code. Real property unit location identifier code consists of location grid code, location scale code, longitude span code, latitude span code, and feature code. With a given longitude and latitude string of a real property unit, the real property unit location identifier code can be calculated automatically. Compared with the current identifier coding rule, this new identifier coding scheme realizes the functions of encoding stability, location correlation, and historical traceability. The encoding scheme can overcome the defects of current property identifier coding rule in information management and service. As a functional supplement, this identifier coding schema based on Geo-grid subdivision can be applied in real property registration information management and service with current coding rule. In natural resource big data integration, this paper studied data organization and indexes based on global grid subdivision. By means of setting mapping relationship between real locations of spatial elements and Geo-grid subdivision code, Geo-grid spatial index was established. This paper adopted land use data, land planning data, real property data of XiCheng District, Beijing, and compared two data indexes, Geo-grid spatial index and traditional spatial index. This paper tested the above index scheme in multi-data inquiry and retrieval of land planning, land use, and real property registration. As a result, the above data index scheme is efficient in multi-data integration of natural resources. The spatial index based on Geo-grid subdivision can break the bottleneck of traditional spatial index and improve the ability of multi-data integration. Also, the spatial index could improve the ability of natural resource survey, supervision, and macroscopic analysis. Our studies can promote the application of global grid subdivision and location service in natural resources big data, and improve the ability of natural resource big data management and data service.

1 引言

地球空间网格是基于统一剖分模型对全球空间进行剖分和编码,它将连续空间离散为不同层级、不同粒度的网格单元集合,并按统一编码规则进行表达,以实现全球多尺度空间的统一标识,形成网格化的统一地球空间参考框架[1]。地球空间网格有利于突破空间信息跨行业应用的技术壁垒,可用于构建统一的全球空间数据组织参考框架,支撑空间大数据的统一组织管理、多源异构空间数据融合和空间数据的多尺度表达,解决当前物联网、大数据、云计算时代海量空间信息在标识和表达上的唯一性、可视性、尺度性、关联性的瓶颈,满足大数据时代信息的统一处理、高效检索、融合共享与应用,为全球空间计算与分析提供统一模型,使全球多源空间信息在统一框架下运行、操作、分析和建模,推动地球系统科学的发展[2-4]。地球空间网格还可用于地理空间的可控性量测、全球空间定位和位置服务等。
随着自然资源调查、监测工作的不断推进和自然资源确权、不动产登记工作的深入开展,自然资源各类数据呈井喷式增长,这些数据的生产、管理和应用特点形成了独特的自然资源大数据类型。当前,自然资源数据应用与服务面临着2个方面的瓶颈问题: ①是单一专题数据的深入挖掘与应用不足;② 多专题数据的整合应用不够。传统的地理信息系统和数据库技术尚不能很好地解决上述问题。发展地理网格位置框架和网格位置服务,为解决自然资源数据应用当中面临的上述问题提供了一个新的契机。近年来国家重点研发计划设立专项研究,旨在研究和提出一种标准、新型的全球位置剖分理论与方法,建立我国的全球网格位置服务体系框架,尝试解决传统GIS在海量空间数据管理与服务方面存在的部分问题,并开展在自然资源数据服务中的应用研究。

2 全球网格位置服务在自然资源数据服务中的应用思路

全球网格编码与位置服务在自然资源数据服务中的应用,主要利用全球网格位置服务中的网格编码位置标识和网格编码空间索引的特性开展研究与应用。
网格编码位置标识通过一个标准化的属性字段标识空间对象的位置,而不是采用复杂的坐标串信息和非结构化的图形对象来描述和展示空间对象。这种方法可以使自然资源数据在提供空间服务时不一定依赖于传统GIS的空间数据库和空间分析功能,就能够提供空间对象的位置和形状信息,使得空间专题要素的属性数据库具备了空间服务能力,提升了自然资源空间对象管理与服务效率,在自然资源确权登记、用地管理和矿业权管理中具有广阔的应用前景。因此,网格位置标识功能可以对专题数据进行位置标识与信息挖掘,突破专题数据在唯一性标识、提供空间服务方面的不足。
网格编码空间索引不仅可以建立全球尺度、多层级的空间索引体系,更重要的是能够通过标准化的属性字段建立空间索引,而不是传统的GIS空间数据库建立的空间索引。结构化的空间索引特性就是检索效率高、组织和管理的数据量大,能够像组织和管理结构化数据一样管理非结构化空间要素。在自然资源多专题数据整合方面,传统的空间索引机制下,自然资源多专题空间要素整合效率低,无法应对跨区域、大尺度、多专题要素的综合分析,而基于全球网格位置服务的网格编码索引机制提供了一种全新的解决途径。
本文的研究,分别针对上述网格编码位置标识在单一专题数据的挖掘应用、网格编码空间索引在多专题数据的整合应用两个维度开展。单一专题数据的挖掘应用研究以社会广泛关注的不动产登记信息服务为例开展研究,多专题数据的整合应用研究包含了不动产登记信息及其他专题数据的整合应用。全球网格位置服务所具有的上述2个特性形成了全球网格位置服务在自然资源数据服务中的技术框架和方法体系,其应用的整体思路如图1所示。
图1 全球网格位置服务在自然资源数据服务中的应用框架

Fig. 1 Global Geo-grid location service application framework in natural resources data service

3 单专题数据深入挖掘应用(以不动产登记数据为例)

3.1 不动产登记信息管理与服务关键问题与需求

随着全国不动产登记工作的开展,不动产登记已全面进入电子化、网络化时代,不动产登记信息已经成为社会经济中的重要信息资源。当前,不动产登记信息服务的现状是:
(1)现阶段不动产单元编码方法综合了行政区划、地籍区划分、产权性质等多种因素,具有很多的社会属性[5]。在实际当中,该编码方法往往面临着行政区划调整和产权类型调整等实际问题,无法保障不动产登记信息管理服务的现势性、完整性和准确性。
(2)不动产登记信息库的属性库与空间库相互独立管理,尚无法形成图形、属性的一体化分析与应用。目前,不动产登记信息提供的服务基本上是不动产的权利人、权利类型、权利转让和变更等方面的属性信息,本质上是不动产单元的统计信息,属于社会宏观经济数据类型,无法直观展示和查询不动产位置、大小和形状等空间信息。
(3)不动产登记空间库尚无法支撑空间专题数据的整合分析。由于历史原因和当前的技术规范,不动产单元的空间测量信息都由各地测绘部门开展,作为大比例、高精度的测绘作业,不动产单元测量在很多地方沿用了地方的独立坐标系,这些数据在没有进行转换的情况下,难以统一到地理坐标下进行管理与展示;同时,不动产的空间数据库由于没有和不动产的属性库进行一体化管理,因此也不能实现GIS数据的空间分析与多专题数据整合应用。
因此,要提升不动产登记信息的管理与服务水平需要解决不动产单元稳定唯一性标识、与空间专题要素的关联与整合、不动产登记信息的可溯源性查询等关键问题,具体如下:
唯一稳定标识:不动产单元在整个生命周期内保持唯一的编码,即一个不动产单元从诞生起就具备一个唯一标识码,该编码不因行政区划、地籍(子)区、宗地的变化而变化,从而保障不动产单元在生命周期内的唯一标识作用[6]
空间位置关联:通过不动产登记信息建立与县级行政区、地籍(子)区、宗地之间的位置关联性,更进一步与地籍图、土地使用现状图、土地规划图以及自然资源多专题空间要素之间建立天然关联,提升不动产登记信息的应用渠道和应用价值[6]
可历史溯源:当不动产单元发生权属性质变化、区划调整等变更时,不动产单元能够依据其唯一稳定的编码机制和基于空间位置的编码方法追溯其登记信息的变化情况[6]

3.2 基于网格位置服务的解决方法

由于目前提供查询服务的主体是不动产登记信息平台的属性库,利用我国全球网格剖分的理论、方法与现行标准,在不动产登记信息平台的属性库中建立一种唯一标识、空间位置关联、可追溯的标识和编码机制,实现不动产登记信息的精准管理与服务是一种有效的解决途径[7]。基于网格位置服务的主要解决方法如下:
根据不动产单元空间在其生命周期内位置、大小、形状等自然属性不变的特征,建立不动产单元区位标识编码,根据目前不动产单元权籍调查能够达到的空间精度,设置全球网格剖分的精度。定着物单元区位编码用于标识宗地(宗海)内可描述空间位置、形状的建(构)筑物、森林、林木和其他类型定着物,标识对象为面状图斑要素,其编码规则依据定着物的位置、大小和形状决定,示意图见图2[6]
图2 定着物单元区位编码要素[6]

Fig. 2 Location identifier coding elements for things fixed on land or sea[6]

定着物单元区位编码由定位网格码(C0)、区位尺度码(L)、东跨度码(E)、西跨度码(W)、南跨度码(S)和北跨度码(N)组成。其中,定位网格码(C0)的长度为11个32进制字符,区位尺度码(L)、东跨度码(E)、西跨度码(W)、南跨度码(S)、北跨度码(N)的长度为均为 1个 32 进制字符,合计16个字符,均为32进制字符。
定位网格码。定位网格码即不动产内最大网格(若大于一个,则选择最左最下网格)中心点左下侧的第27层级的网格编码,体现的是不动产空间单元的位置。本文中网格层级采用的是我国地球空间网格编码规则中的层级概念与标准。定位网格码示意图见图3[6]
图3 定位网格码示意图[6]

Fig. 3 Diagram for Locating grid[6]

区位尺度码。区位尺度码通过32个网格完整覆盖定着物外包矩形长边的最大网格尺度确定,当尺度大于27层级时,强制限制为27。区位尺度码适应不动产单元的多尺度性,体现的是不动产空间单元的大小[6]
方向跨度码。方向跨度码为不动产单元在以定位网格点为基准的各方向上的延伸网格数,且该网格为区位尺度码所确定的尺度网格。方向跨度码体现的不动产空间单元的轮廓和形状[6]
编码示例:北京市西城区某不动产单元,其不动产单元号为1101 0307 1010 GB00 018W 0000 5658;其独立产权单元编号为5 658,通过基于以上不动产网格编码方法实现的编码程序读取其所在自然幢的空间坐标信息串(略),可由程序生成11位定位网格码C0为OWUTXAKQPKY;区位尺度码为U;东向跨度码为G;西向跨度码为9;南向跨度码为B;北向跨度码为B;套用原来的独立产权单元编号5 658,最终生成的20位不动产单元空间网格标识编码为:OWUTXAKQPKY U G 9 B B 5658。
由以上编码的方法可以看出,定位网格码标识了不动产空间单元的具体位置,区位尺度码标识了不动产空间单元的大小,方向跨度码标识了不动产空间单元的形状轮廓。位置、大小和形状在一个不动产单元的生命周期内是不会发生变化的,因此编码是稳定唯一的;由于编码采用的是地球空间网格剖分的原理和方法,因此,编码是能够标识不动产的地理位置信息的,具有先天的位置关联特性。基于以上地球空间网格剖分的不动产单元位置标识编码,实现了不动产单元编码的稳定性,能够追溯某一不动产单元登记信息的变化情况,因此在不动产登记信息服务中具有重要意义。

3.3 基于全球网格剖分的不动产单元编码功能验证与应用

基于全球网格剖分的不动产单元编码是一种基于不动产单元位置、大小和形状等自然属性的编码方法,与现有的不动产单元编码方法对比,实现了编码的稳定性、位置关联性和历史溯源性等功能特点。本文在具体应用验证过程中,以北京市西城区的不动产登记数据为验证数据,模拟全国不动产登记数据库的管理与服务环境,分别开发了测试应用模块,验证了上述3项功能特性。
编码稳定性应用验证。该项应用验证模拟在不动产登记过程中,涉及行政区划调整、宗地权属调整的情况下,按现有的编码方法需要对不动产单元重新进行编码,而基于全球网格剖分的不动产单元编码则不会发生任何变化,应用验证效果示例如图4所示。
图4 基于网格剖分的不动产单元编码稳定性应用示意

Fig. 4 Stability application diagram for real property unit identifier coding based on global Geo-grid subdivision

编码的位置关联性应用验证。该项功能应用验证通过一块选定区域,就可以查询到该区域内基于网格标识编码的所有不动产单元和编号,进而能够查询不动产登记信息,能够建立起不动产单元登记信息与多专题空间数据的天然联系,实现基于空间位置的不动产信息查询、检索和多专题数据整合,应用验证示例效果图如图5所示。
图5 基于网格剖分的不动产单元编码位置关联性应用示意

Fig. 5 Location correlation application diagram for real property unit identifier coding based on global Geo-grid subdivision

登记信息的历史溯源性功能应用验证。该项功能应用验证中,通过空间查询或者任意选定一个不动产空间单元,通过一个稳定、唯一的不动产空间单元网格标识编码能够追溯该不动产单元登记信息的历史变化情况,测试应用示例效果图如图6所示。
图6 基于网格剖分的不动产单元编码历史溯源性应用示意

Fig. 6 Traceability application diagram for real property unit identifier coding based on global Geo-grid subdivision

通过这些功能特性应用验证,证明了基于全球网格剖分的不动产编码方法在不动产登记信息管理与服务中能够实现不动产登记信息的稳定唯一标识、空间位置关联和历史溯源能力。而现行的不动产单元编码方法是基于行政辖区管理和权属管理理念建立的编码规则,在实际当中面临行政区划调整和产权性质变更的影响,造成编码不稳定和登记信息的无法追溯。因此,与现有不动产单元编码方法相比,基于网格剖分的不动产单元编码方法可以实现不动产登记信息管理与服务的一些特殊功能,从而也验证了采用网格位置服务的位置标识功能够扩展自然资源专题数据的应用价值,加强专题信息的服务能力。

4 自然资源多专题数据整合应用

4.1 基于网格剖分的数据索引

这几年,随着自然资源行业信息化的发展和深入应用,各级自然资源管理部门积累了大量的数据产品,因此,海量数据的组织与管理在数据应用与服务中显得尤为重要。目前,由于自然资源各类数据服务的行政区域、服务对象以及应用目标的不同,对数据的管理与组织方式也不仅相同,也因此带来了数据服务效率和整合应用效率的诸多需求。建立统一的自然资源大数据组织框架与索引机制,对于提升自然资源行业大数据的组织管理水平,提升数据整合应用效率、充分挖掘自然资源各类数据价值都有很大的促进作用。
目前,国家重点研发计划专项—全球位置框架与编码系统提出了我国全球网格剖分的具体思路和剖分方法,并正式颁布为国家标准[7],基于该标准,建立自然资源行业大数据组织框架与统一索引机制成为一种可能。基于地球剖分网格建立自然资源大数据统一组织框架与索引机制的思路和特点是这样的:通过全球网格剖分的不同层级对应自然资源空间数据的不同比例尺,基于不同层级剖分的网格对应于自然资源空间数据的相应区域,通过不同层级、不同剖分网格的编码就建立起来自然资源空间数据不同比例尺和不同区域的位置映射关系[8-12]。这种索引,不同于传统的空间索引,可以通过一个编码属性字段来检索空间位置,具体示意图如图7[12]所示。
图7 基于全球剖分网格的数据组织与索引示意[12]

Fig. 7 Diagram of data organization and index based on global Geo-grid subdivision[12]

4.2 基于网格编码的数据整合机制

基于网格剖分的多专题数据整合机制的实现,依赖于建立统一的网格编码空间索引机制,该机制的实现通过以下过程:①从编码到位置索引。网格编码能够标识位置,因此也是一种基于空间位置的索引方法,因此适用于各类自然资源空间专题数据;②建立基于属性编码的索引。编码是一种结构化的属性字段,从而能够作为数据库索引的主键,因此可通过建立基于编码的索引,实现网格编码与空间图形之间的对应关系,从而可以实现像查询属性数据库一样来查询空间要素。与传统的GIS的空间索引机制相比,能够大大提升数据库索引的效率和速度[11]。正是由于网格剖分编码的索引机制实现了以上的功能特点,从而能够使过去多专题、大数据量空间数据的整合与叠加成为可能,因而更能够提升自然资源多专题数据整合效率,更有利于挖掘自然资源大数据价值。
通过剖分编码的生成,将确定空间范围的数据查询检索的耗时工作在非紧迫时间或数据生产时提前完成,这种预处理与检索分步的方式成功地提高了多专题、大数据量的数据检索效率。通过剖分编码进行地理位置标识,有效地解决了不同源数据间空间位置标准的差异性问题,实现了以一套编码关联多类数据的底层架构,为上层的多源数据交叉联合应用打下良好基础[12]。基于剖分网格索引的数据整合应用示意图如图8所示。
图8 基于全球剖分网格的数据整合应用示意[12]

Fig. 8 Diagram of data integration based on global Geo-grid subdivision[12]

4.3 基于网格剖分的数据整合效率测试

为了验证基于网格剖分编码的索引机制在自然资源多专题数据整合中的应用效率,本文选用了北京市西城区实验数据进行整合效率测试,分别是北京市西城区的土地规划数据(数据量为352 K)、土地利用现状数据(数据量为31.7 M)和不动产登记数据(其中自然幢数据为16.9 M,使用权宗地数据为61.8 M),以上3类数据格式均为SHP格式。测试前对这3类数据建立全球网格剖分编码索引,以Oracle 12g数据库作为数据管理平台,以SuperMap为开发应用平台,然后开展传统空间整合查询与基于网格编码整合查询的效率对比。
通过整合查询实验得出,当查询到上述三类数据的总数量为6 198条时,基于网格索引的查询耗时为2 406 ms,传统空间查询的耗时为4 976 ms;当查询到上述3类数据的总数量为88条时,基于网格索引的查询耗时为292 ms,传统空间查询的耗时为416 ms。由此可以看出,基于网格剖分编码索引建立的整合查询相较于传统的空间整合查询效率会有大大提升,尤其在大范围、查询要素较多的情况下,这种优势会更明显。

5 结论

全球网格位置服务在不动产登记信息管理与服务领域的应用,是依据不动产单元位置、大小和形状等自然属性在其生命周期内的唯一不变特征,运用我国地球空间网格剖分与编码规则国家标准,建立起来一套不动产单元空间网格标识编码规则。经应用验证,该编码规则实现了不动产单元编码的稳定性、位置关联性和历史溯源性等功能,弥补了现有不动产单元编码方法在不动产登记及信息服务方面的一些不足,对于完善不动产登记,加强不动产登记信息与其他自然资源空间专题信息的整合应用,促进不动产登记信息管理与服务具有重要意义。
基于全球网格剖分编码建立的自然资源空间数据索引与整合机制,改变了传统的空间索引在空间数据整合叠加方面的性能瓶颈[12-14],从而可以做到更大查询范围、更多专题数据的整合分析,能够提升自然资源监测、监管和宏观分析支撑能力。更进一步的应用,还可以通过在自然资源空间专题数据与非空间结构化数据建立统一的编码索引,能够实现空间专题要素与非空间结构化数据的叠加、整合与分析,从而提升自然资源数据整合应用渠道,深入挖掘自然资源大数据价值。
总之,全球网格位置服务改变了传统的经纬度标识的空间位置描述与组织管理体系[15-18],其网格编码位置标识和网格编码空间索引的特性,通过在自然资源不动产单元编码和自然资源空间数据整合方面的应用研究,验证了全球网格位置服务在大数据条件下,能够提升自然资源多专题空间数据组织、处理、分析和服务效率,进而为我国的自然资源管理提供更便捷、稳定和高效的空间信息基础服务,因此在自然资源大数据管理与服务中具有广阔的应用前景。
[1]
兀伟, 邓国庆, 程承旗, 等. 国家标准《地球空间网格编码规则》编制说明[J]. 测绘标准化, 2021, 37(3):5-10.

[Wu W, Deng G Q, Cheng C Q, et al. Description for national standard geospatial grid encoding rule[J]. Standardization of Surveying and Mapping, 2021, 37(3):5-10.]

[2]
北京大学. 《全球位置框架与编码系统》(2018YFB0505300)国家重点研发计划项目申报书[R]. 北京:2018-02-26.

[Peking University. Global Location Framework and Encoding System (2018YFB0505300) National Key Research Project[R]. Beijing:2018-02-26.]

[3]
李德仁, 肖志峰, 朱欣焰, 等. 空间信息多级网格的划分方法及编码研究[J]. 测绘学报, 2006, 35(1):52-56,70.

[Li D R, Xiao Z F, Zhu X Y, et al. Research on grid division and encoding of spatial information multi-grids[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2006, 35(1):52-56,70.] DOI: 10.3321/j.issn:1001-1595.2006.01.011

DOI

[4]
程承旗, 付晨. 地球空间参考网格及应用前景[J]. 地理信息世界, 2014, 21(3):1-8.

[Cheng C Q, Fu C. Earth space reference grid and its application prospect[J]. Geomatics World, 2014, 21(3):1-8.] DOI:10.3969/j.issn.1672-1586.2014.03.001

DOI

[5]
国家市场监督管理总局, 国家标准化管理委员会. 不动产单元设定与代码编制规则: GB/T 37346—2019[S]. 北京: 中国标准出版社, 2019.

[Standardization Administration of the People's Republic of China. Regulation on real property unit formation and identifier coding: GB/T 37346—2019[S]. Beijing: Standards Press of China, 2019.]

[6]
吴洪桥, 郝硕, 濮国梁, 等. 基于全球剖分网格的不动产编码研究[J]. 地理信息世界, 2020, 27(4):30-35.

[Wu H Q, Hao S, Pu G L, et al. A new coding approach for real estate projects based on global subdivision grid[J]. Geomatics World, 2020, 27(4):30-35.]

[7]
国家市场监督管理总局, 国家标准化管理委员会. 地球空间网格编码规则: GB/T 40087—2021[S]. 北京: 中国标准出版社, 2021.

[Standardization Administration of the People's Republic of China. Geospatial grid encoding rule: GB/T 40087—2021[S]. Beijing: Standards Press of China, 2021.]

[8]
韩海东, 程承旗, 王燕, 等. 基于全球剖分网格的多源数据快速汇集方法研究[J]. 地理信息世界, 2014, 21(6):6-11.

[Han H D, Cheng C Q, Wang Y, et al. Rapid collection method of multi-source data based on global subdivision grid[J]. Geomatics World, 2014, 21(6):6-11.]

[9]
宋树华, 董芳, 陈东, 等. 基于GeoSOT剖分编码的不动产单元统一标识模型研究[J]. 测绘学报, 2016, 45(S1):99-105.

DOI

[Song S H, Dong F, Chen D, et al. Research on real estate unit unified identifier model based on GeoSOT code[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016, 45(S1):99-105.] DOI:10.11947/j.AGCS.2016.F012

DOI

[10]
程承旗, 任伏虎, 濮国梁. 空间信息剖分组织导论[M]. 北京: 科学出版社, 2012.

[Cheng C Q, Ren F H, Pu G L. Introduction to spatial information division and organization[M]. Beijing: Science Press, 2012.]

[11]
胡璐锦, 蔡俊, 李海生. 基于时空地理格网的空间数据融合方法[J]. 测绘与空间地理信息, 2018, 41(8):4-7.

[Hu L J, Cai J, Li H S. Spatial data fusion based on spatiotemporal geographic grid[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2018, 41(8):4-7.] DOI:10.3969/j.issn.1672-5867.2018.08.002

DOI

[12]
宋树华, 程承旗, 濮国梁, 等. 全球遥感数据剖分组织的GeoSOT网格应用[J]. 测绘学报, 2014, 43(8):869-876.

[Song S H, Cheng C Q, Pu G L, et al. Global remote sensing data subdivision organization based on GeoSOT[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(8):869-876.] DOI:10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0103

DOI

[13]
李德仁, 崔巍. 地理本体与空间信息多级网格[J]. 测绘学报, 2006, 35(2):143-148.

[Li D R, Cui W. Geographic ontology and SIMG[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2006, 35(2):143-148.] DOI:10.3321/j.issn:1001-1595.2006.02.010

DOI

[14]
金安, 程承旗. 基于全球剖分网格的空间数据编码方法[J]. 测绘科学技术学报, 2013, 30(3):284-287.

[Jin A, Cheng C Q. Spatial data coding method based on global subdivision grid[J]. Journal of Geomatics Science and Technology, 2013, 30(3):284-287.] DOI:10.3969/j.issn.1673-6338.2013.03.015

DOI

[15]
赵学胜, 贲进, 孙文彬, 等. 地球剖分格网研究进展综述[J]. 测绘学报, 2016, 45(S1):1-14.

DOI

[Zhao X S, Ben J, Sun W B, et al. Overview of the research progress in the earth tessellation grid[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016, 45(S1):1-14.] DOI:10.11947/j.AGCS.2016.F001

DOI

[16]
Discrete Global Grid Systems Abstract Specification(OGC 15-104R5)[S]. 2017:12-18.

[17]
Wu L X, Yu J Q. A new Digital Earth reference model:Spheroid-based 3D grid for Earth system (3DGES)[C]//Proc SPIE 7840, Sixth International Symposium on Digital Earth:Models, Algorithms, and Virtual Reality, 2010, 7840:9-14. DOI:10.1117/12.872295

DOI

[18]
Nishimura S, Das S, Agrawal D. et al. MDM 2011.2011 12th IEEE International Conference on Mobile Data Management Workshops and Seminars[C]. Luleå, Sweden. 2011.

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