3. 主要的空间数据格式标准与发展趋势
Posted: Tue May 27, 2025 9:07 am
当前，国际上已经形成了一些广泛接受的空间数据格式标准，并不断演进以适应新的技术需求。
OGC (Open Geospatial Consortium) 标准：
GML (Geography Markup Language)： 基于 XML 的地理信息编码标准，用于表示地理要素的几何和属性，功能强大但相对复杂。
KML (Keyhole Markup Language)： XML 格式，最初由 Google Earth 使用，用于地理空间数据标注和可视化，相对简单直观，适合 Web 应用。
WKT (Well-Known Text) / WKB (Well-Known Binary)： 用于描述几何对象的文本和二进制表示，是空间数据库内部存储和交换几何数据的基础。
GeoJSON： 基于 JSON 的地理空间数据交换格式，简洁、易读、易解析，在 Web 地图和移动应用开发中广受欢迎。它与 OGC 标准有紧密联系，但自身并未直接成为 OGC 标准。
ISO (International Organization for Standardization) 标准： ISO 19100 系列地理信息标准与 OGC 标准密切协作，共同构成了地理信息领域的国际规范体系。
HDF5 (Hierarchical Data Format)： 适用于存储和管理大规模的、多维的科 特殊数据库 学数据，包括栅格数据和点云数据，在遥感、气候模型等领域广泛应用。
NetCDF (Network Common Data Form)： 适用于存储多维科学数据，特别是时间序列数据，在气象、海洋等领域有广泛应用。
发展趋势：
轻量化与 Web 友好： 随着 Web 和移动应用的普及，更轻量、易解析的格式（如 GeoJSON）将继续流行。
大数据兼容性： 格式将需要更好地支持大规模数据的存储和传输，可能出现更紧凑的二进制格式或与大数据平台（如 Apache Parquet、Apache ORC）的集成。
三维与时空支持： 随着三维和时空数据需求的增长，现有格式将需要扩展以支持更复杂的几何模型和时间维度，或出现新的三维/时空数据格式标准（如 3D Tiles、i3s）。
语义与知识图谱集成： 未来格式可能不仅仅关注几何和属性，还会集成更多语义信息，便于与知识图谱和 AI 应用的结合。
OGC (Open Geospatial Consortium) 标准：
GML (Geography Markup Language)： 基于 XML 的地理信息编码标准，用于表示地理要素的几何和属性，功能强大但相对复杂。
KML (Keyhole Markup Language)： XML 格式，最初由 Google Earth 使用，用于地理空间数据标注和可视化，相对简单直观，适合 Web 应用。
WKT (Well-Known Text) / WKB (Well-Known Binary)： 用于描述几何对象的文本和二进制表示，是空间数据库内部存储和交换几何数据的基础。
GeoJSON： 基于 JSON 的地理空间数据交换格式，简洁、易读、易解析，在 Web 地图和移动应用开发中广受欢迎。它与 OGC 标准有紧密联系，但自身并未直接成为 OGC 标准。
ISO (International Organization for Standardization) 标准： ISO 19100 系列地理信息标准与 OGC 标准密切协作，共同构成了地理信息领域的国际规范体系。
HDF5 (Hierarchical Data Format)： 适用于存储和管理大规模的、多维的科 特殊数据库 学数据，包括栅格数据和点云数据，在遥感、气候模型等领域广泛应用。
NetCDF (Network Common Data Form)： 适用于存储多维科学数据，特别是时间序列数据，在气象、海洋等领域有广泛应用。
发展趋势：
轻量化与 Web 友好： 随着 Web 和移动应用的普及，更轻量、易解析的格式（如 GeoJSON）将继续流行。
大数据兼容性： 格式将需要更好地支持大规模数据的存储和传输，可能出现更紧凑的二进制格式或与大数据平台（如 Apache Parquet、Apache ORC）的集成。
三维与时空支持： 随着三维和时空数据需求的增长，现有格式将需要扩展以支持更复杂的几何模型和时间维度，或出现新的三维/时空数据格式标准（如 3D Tiles、i3s）。
语义与知识图谱集成： 未来格式可能不仅仅关注几何和属性，还会集成更多语义信息，便于与知识图谱和 AI 应用的结合。