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无论您是利用在线地图来查看交通状况， 还是使用健身应用程序来跟踪您的慢跑路线， 或者在社交媒体上找到按位置标记的照片， 我们中的大多数人每天都越来越依赖地理空间数据。 那么创建和存储地理空间数据的最常见方式是什么， 它与过去存储地理信息的方式有何不同？
创建地理空间数据的主要方法是直接从扫描的模拟地图进行数字化。 对地图进行地理参考后，GIS软件允许数据创建者使用地理参考 地图图像作为参考层来手动数字化边界，放置点或定义区域。 数字化的目的是捕获仔细存储在原始地图中的信息， 并将其转换为数字格式。举例来说，让我们探索一下， 将华盛顿伊顿维尔市这张1914年桑伯恩（Sanborn）火灾保险地图的一部分数字化。
桑伯恩火灾保险地图的创建是为了详细介绍整个19世纪末至20世纪初的 美国城镇的建筑环境。这些信息密集地图的创建使桑伯恩火灾保险公司 可以签署保险协议，而无需亲自检查每座建筑物。 桑伯恩地图因每一页上存储丰富的地理细节而成为令人难以置信的宝贵历史信息来源。
从模拟地图中提取信息时，数字化仪必须确定将对哪些要素进行数字化， 以及如何存储有关这些要素的信息。在通过数字化过程创建的几何特征的背后， 利用表格来存储有关地图上每个特征的信息。使用该表， 可以存储从模拟地图收集的信息，例如道路名称或建筑物的用途， 还可以快速计算新数据，例如路段的长度， 然后可以将表中的数据用于已创建的新数字信息的可视显示中。 这通常是通过符号化和地图标签来完成的。
从地理参考的地图图像进行手动数字化可能很难完成， 而且要在专业水平上进行创建很费时。现在， 研究人员正在改进用于从模拟地图中提取特征的自动化方法， 甚至尝试使用机器学习方法来提取文本。
从地理参考图像进行数字化并不是创建空间数据的唯一方法。 名为地理编码的过程允许从包含纬度和经度坐标或街道地址的表中创建地理点。 这些数据转换需要GIS软件或第三方地理编码平台。 遥感为地理空间数据提供了另一条途径。 卫星， 无人机和其他地理空间技术可以从远处收集地球表面的测量结果和图像。 这些数据源可帮助大规模了解复杂的地理现象， 例如研究土地覆盖物随时间变化的能力。
最后，空间分析本身具有将数据从一种格式转换为另一种格式的能力。 这种方法的一个示例是插值法-例如，可以使用精确气象站的地面 空气温度测量值来生成连续的表面，该表面估计原始输入点之间的所有温度值。
现在，随着在世界范围内的迁移，智能手机还可以充当地理空间数据的生成器， 发送位置信息，以帮助实时监控交通流量或众包天气报告。 鉴于世界上有如此多的地理空间数据类型， 地图库面临着如何为后代组织和存储地理空间数据集合的艰巨挑战。 尽管技术在不断变化，但不变的是数据收集， 度量和表示对我们的决策产生的影响。 任何时间段的地图都可以洞悉人们如何衡量和评估周围的世界， 以及试图创造的世界的迹象。