【摘要】 地学应用等相关领域的研究,离不开地面样本数据的支持,外业数据采集一直是很多包括生态环境和矿产资源等地学研究的重要环节。传统数据采集方法存在效率低、难以支持多人协同等问题。本文分析了基于移动设备的外业地面样本数据采集的功能需求,设计了多层次架构的外业数据采集平台,其中移动应用端基于混合编程技术,集成高德地图和空间定位插件,解决移动应用的跨操作系统支持和空间数据实时采集,服务端完成数据提交和持久化存储。本研究提出的外业数据采集系统,能一次编写运行于不同移动操作系统平台、集成移动设备的空间定位及在线地图功能,支持多用户协作、实时数据同步,提高数据采集的质量和效率,为地学相关领域研究和应用提供工具支持。更多还原

【Abstract】 Grounddatasamplingplaysavitalroleingeosciences.Toverifygeographicaldiscoveries,itis necessarytocollectfieldsampledata.Similarly,remotesensingdataclassificationmustrelyongroundsample datatovalidatetheresult.Therefore,fielddatacollectionhasalwaysbeenanimportantpartofmanyresearches.Traditionaldatacollectionmethodsareinefficientanddifficulttosupportmulti-personcollaboration.Thisstudy firstanalyzedthefunctionalrequirementsoffieldgroundsampledatacollection,anddesignedamulti-level architectureplatformforfielddatacollection.Theapplicationisbasedonthehybridframeworkprogramming,and integratesGaoDeMaptorealizeanautomaticspatialpositioningduringfielddatacollection.Thehybridframework allowscrossoperatingsystemsupport.Theresultsindicatethatthefielddatacollectioncanfullyutilizethespatial positioningandonlinemapfunctionsofmobiledevices,supportingmulti-usercollaborationandreal-timedata synchronization.Asaresult,ithelpsimprovethequalityandefficiencyoffielddatacollection.更多还原