测绘工程院测绘新技术研发应用工作手册（标准版）

测绘工程院测绘新技术研发应用工作手册（标准版）第一章总则第一节适用范围第二节术语和定义第三节研发管理原则第四节项目管理规范第五节质量控制要求第六节保密与知识产权第二章新技术研发体系第一节研发组织架构第二节研发项目管理流程第三节技术开发与创新机制第四节技术成果评估与转化第五节技术标准制定与推广第三章测绘数据采集与处理技术第一节数据采集方法与设备第二节数据处理与分析技术第三节空间数据建模与管理第四节多源数据融合与集成第五节数据质量控制与验证第四章测绘成果应用与服务第一节应用场景与服务对象第二节应用系统与平台建设第三节成果交付与验收标准第四节应用推广与反馈机制第五节应用效果评估与持续优化第五章安全与管理规范第一节数据安全与保密管理第二节研发过程安全管理第三节人员培训与资质认证第四节研发环境与设施管理第五节研发档案与资料管理第六章技术标准与规范第一节国家与行业标准要求第二节技术规范制定与修订第三节标准实施与监督机制第四节标准成果转化与推广第五节标准应用与反馈机制第七章附则第一节本手册解释权归属第二节修订与废止程序第三节适用范围与实施时间第八章附件第一节相关法律法规第二节项目申报与审批流程第三节人员资质与培训要求第1章总则1.1适用范围本手册适用于测绘工程院内所有测绘新技术的研发、应用及管理活动，涵盖卫星测绘、无人机测绘、激光雷达（LiDAR）、地理信息系统的开发与集成等技术领域。手册明确了技术开发与应用的适用范围，包括但不限于空间数据采集、处理、分析、可视化及成果输出等环节。本手册适用于测绘工程院所属的科研团队、项目负责人及技术管理人员，涵盖从基础研究到实际应用的全生命周期管理。适用于国家及地方相关法律法规、标准规范的配套实施，确保技术成果符合国家测绘行业标准与技术规范。本手册适用于测绘工程院与外部单位合作开展的测绘新技术研发项目，确保技术成果的规范性与可追溯性。1.2术语和定义测绘新技术：指在传统测绘方法基础上，通过新技术手段（如遥感、GIS、3D建模等）实现空间数据采集、处理与分析的新型技术方案。空间数据：指用于地理信息表示和分析的具有空间位置、属性和时间信息的数据集合，包括遥感影像、坐标点云、矢量数据等。项目管理规范：指对测绘新技术研发项目从立项、规划、实施到验收全过程的管理要求，涵盖资源分配、进度控制、风险评估等关键环节。质量控制要求：指对测绘新技术研发成果在技术、数据、成果等方面的质量标准与验证流程，确保成果的准确性与可靠性。保密与知识产权：指对研发过程中产生的技术成果、数据、知识产权的保护措施，包括技术成果的归属、使用权限及保密义务。1.3研发管理原则研发管理遵循“科学性、规范性、可追溯性”原则，确保技术开发全过程符合国家测绘行业标准与科研伦理要求。研发过程应建立“立项-研发-验证-应用”闭环管理机制，确保技术成果的可重复性与可验证性。研发需遵循“创新性与实用性并重”原则，鼓励技术创新，同时注重技术在实际应用中的可行性与效益。研发过程中应建立“风险评估与应对机制”，对技术难点、数据质量、成果验证等环节进行系统性分析与管理。研发成果应按照国家及行业规范进行存档与归档，确保技术成果的可追溯性与可复现性。1.4项目管理规范项目管理应遵循“目标明确、进度可控、资源合理”原则，确保技术开发任务按计划推进。项目实施应建立“任务分解、责任到人、进度监控”机制，确保各阶段任务按时完成。项目管理需建立“资源协调与共享机制”，合理配置人力、设备、资金等资源，提高研发效率。项目实施过程中应定期进行阶段性评估，确保技术开发符合预期目标与技术规范要求。项目验收应按照国家测绘行业标准进行，确保技术成果达到预期性能与质量要求。1.5质量控制要求质量控制应贯穿研发全过程，从数据采集、处理、分析到成果输出各环节均需符合国家测绘技术标准。数据质量控制应采用“数据清洗、误差校正、精度验证”等方法，确保数据的准确性与完整性。成果质量控制应通过“技术指标验证、用户反馈、第三方检测”等方式进行多维度评估。质量控制应建立“质量追溯机制”，确保技术成果可逆、可查、可复现。质量控制需结合技术发展趋势与实际应用需求，持续优化质量控制体系，提升技术成果的适用性与可靠性。1.6保密与知识产权的具体内容保密管理应遵循“技术保密、数据保密、成果保密”原则，确保技术成果在研发、应用及传播过程中的安全性。研发过程中涉及的敏感数据、算法、模型等应采取加密、权限控制、访问日志等措施进行保护。知识产权管理应明确技术成果的归属权与使用权限，确保技术成果的合法利用与合理分配。研发成果应按规定进行知识产权登记与申报，确保技术成果的合法性和可交易性。保密与知识产权管理应纳入项目管理流程，确保技术成果在开发、应用及推广过程中的合规性与安全性。第2章新技术研发体系2.1研发组织架构本院遵循“集中管理、分级负责”的原则，设立技术研发委员会作为最高决策机构，负责新技术方向的规划与资源调配。研发部门按照“项目制”运行，下设技术研发部、数据处理中心、应用研究室等职能科室，形成“研发—开发—应用”三级管理体系。院内采用“双负责人制”，即每个重点项目由技术负责人和项目负责人共同负责，确保研发过程的科学性与可控性。为提升研发效率，引入“敏捷开发”模式，通过迭代开发、快速验证和持续优化，缩短技术成果转化周期。院内设有专职的知识产权管理团队，负责技术成果的专利申请、版权保护及成果转化跟踪。2.2研发项目管理流程研发项目实行“立项—计划—实施—验收”四阶段管理模式，确保项目全周期可控。项目立项需通过“需求分析”与“可行性评估”，由技术委员会进行评审，确保项目目标明确、资源合理分配。项目实施阶段采用“计划驱动型”管理，通过甘特图、进度报告和里程碑评审，保障项目按计划推进。项目验收采用“多维度评估”，包括技术指标、成果质量、经济效益及社会价值等，确保成果符合预期。项目完成后，由技术委员会组织评估小组进行综合评价，并形成《项目评估报告》作为后续研发的参考依据。2.3技术开发与创新机制本院鼓励“产学研用”协同创新，与高校、科研机构及企业共建联合实验室，推动技术成果转化。实行“创新孵化机制”，设立专项基金支持具有潜力的创新项目，提供资金、设备和人才支持。引入“技术成熟度（TRL）”评估体系，对技术研发成果进行阶段性评估，指导技术优化与迭代。建立“技术路线图”制度，定期更新技术发展路径，确保研发方向与市场需求接轨。引入“技术复用机制”，鼓励技术成果的共享与复用，提升整体研发效率与资源利用率。2.4技术成果评估与转化技术成果评估采用“定量与定性相结合”方式，包括技术指标、应用效果、经济效益及社会影响等多维度评价。评估结果用于指导后续研发方向，同时作为技术成果申报、奖励及转化的重要依据。本院设立“技术成果转化办公室”，负责技术成果的对接、推广与商业化落地，推动技术从实验室走向实际应用。通过“技术转移中心”与企业合作，建立技术评估与转化的闭环机制，提升成果转化率。建立“技术成果数据库”，记录技术成果的开发过程、评估结果及应用案例，形成可复用的科研资源库。2.5技术标准制定与推广的具体内容技术标准制定遵循“国家标准、行业标准、企业标准”三级体系，确保技术成果的规范性和可推广性。本院主导制定的《测绘新技术标准》已通过国家测绘地理信息局批准，涵盖数据采集、处理、分析及应用等关键环节。推广工作通过“培训、讲座、研讨会”等形式，提升专业人员对新标准的理解与应用能力。建立“标准实施跟踪机制”，定期评估标准执行情况，及时调整优化标准内容。技术标准推广还通过“技术白皮书”和“示范应用项目”等形式，扩大标准的影响力与应用范围。第3章测绘数据采集与处理技术1.1数据采集方法与设备数据采集方法需依据测绘任务类型、精度要求及数据用途选择，如激光雷达（LiDAR）、摄影测量、GNSS、地面采样等，其中GNSS适用于高精度定位，LiDAR适用于三维建模。仪器设备需满足国家测绘标准，如RTK-GNSS接收机、RTK-RTMS系统、无人机载遥感设备等，确保数据采集的时空精度和稳定性。采用多源数据融合技术，如RTK-GNSS与INS/GNSS组合，提升定位精度，减少误差累积。需结合地形、气候、作业环境等因素，制定数据采集方案，确保采集过程科学、规范。采集过程中需记录采集时间、设备参数、环境条件等，为后期数据处理提供基础信息。1.2数据处理与分析技术数据处理需遵循“采集—清洗—融合—分析”流程，采用专业软件如ArcGIS、QGIS、ENVI等进行数据预处理与分析。数据清洗包括坐标校正、异常值剔除、数据格式转换等，确保数据完整性与一致性。数据融合需利用空间分析技术，如空间插值、栅格化、矢量叠加等，提升数据的可用性和精度。数据分析可采用统计方法、机器学习算法（如随机森林、支持向量机）进行特征提取与模式识别。通过数据可视化工具，如三维可视化软件、GIS地图平台，直观呈现数据特征与空间关系。1.3空间数据建模与管理空间数据建模需采用三维建模技术，如TIN（三角网）、DEM（数字高程模型）、DTM（数字地形模型）等，构建高精度地理信息模型。数据管理需遵循地理信息标准，如ISO19115、GB/T28613等，确保数据结构、元数据、拓扑关系等符合规范。数据存储需采用分布式存储系统，如Hadoop、GeoServer等，支持大规模数据处理与查询。数据更新需建立动态更新机制，结合遥感影像、地面调查等，确保数据时效性与准确性。数据元数据管理需记录数据来源、坐标系统、数据质量等关键信息，为数据应用提供保障。1.4多源数据融合与集成多源数据融合需结合不同数据源，如卫星遥感、地面雷达、无人机航拍等，采用融合算法（如卡尔曼滤波、多源数据配准）提升数据一致性。数据集成需建立统一的数据标准与格式，如WGS84坐标系统、EPSG代码、矢量/栅格数据格式等，确保多源数据兼容。数据融合需考虑数据时间序列、空间分辨率、精度差异等，采用插值、配准、重采样等技术进行数据融合。数据集成后需进行验证与校核，确保融合数据的完整性与准确性，避免信息丢失或错误。建立数据融合流程与质量控制机制，确保多源数据融合后的数据可用性与可靠性。1.5数据质量控制与验证数据质量控制需采用质量检查工具，如QGIS的质量检查模块、ENVI的统计数据工具等，对数据完整性、精度、一致性进行评估。数据验证需通过对比分析、交叉验证、误差分析等方法，确保数据符合测绘标准与任务要求。数据质量控制需结合任务目标，如地形测绘、城市规划、灾害监测等，制定针对性的质量控制指标。数据验证需记录验证过程、结果与改进措施，形成质量控制报告，为后续数据使用提供依据。建立数据质量控制流程与评估体系，确保数据从采集到应用全过程的准确性与可靠性。第4章测绘成果应用与服务1.1应用场景与服务对象测绘成果的应用场景涵盖城市规划、灾害监测、土地管理、交通工程、生态环境等多个领域，其服务对象主要包括政府部门、企事业单位、科研机构及公众。根据《测绘地理信息成果应用管理办法》（国发〔2019〕17号），测绘成果应服务于国家重大战略和区域发展需求。服务对象需根据成果类型和精度等级进行分类管理，如高精度地图可用于城市地下管线测绘，而基础测绘成果则用于国家地理信息公共服务平台数据共享。城市规划部门通常要求测绘成果提供1:500或1:1000比例尺的地形图，结合遥感影像和三维建模技术，确保空间信息的完整性与实用性。交通运输部门应用测绘成果进行路网规划及交通工程设计，如高速公路、铁路及城市道路的线状数据与三维模型，提升工程设计效率与安全性。公众可通过政府开放平台获取基础地理信息数据，如行政区划、地形地貌等，促进社会信息透明化与公共服务智能化。1.2应用系统与平台建设应用系统需遵循“统一平台、分级管理、多源融合”的原则，集成遥感数据、GIS系统、三维模型及成果数据库，实现数据共享与业务协同。目前主流应用平台包括“国家地理信息公共服务平台”、“城市三维可视化平台”及“测绘成果应用服务平台”，这些平台均基于WebGIS技术构建，支持多终端访问与数据交互。为提升应用效率，测绘成果应配套开发API接口，实现与政务系统、企业管理系统及科研数据库的无缝对接，推动数据流通与业务协同。应用系统需定期进行性能优化与安全加固，确保数据安全与系统稳定，符合《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）相关规范。平台建设应注重用户体验，提供可视化成果展示、数据、成果评价等功能，提升用户操作便捷性与满意度。1.3成果交付与验收标准测绘成果交付需遵循“成果目录+数据包+说明文档”的标准化格式，确保数据完整性与可追溯性，符合《测绘成果质量检查与验收规范》（GB/T21111-2017）要求。数据交付应包含矢量数据、遥感影像、三维模型及元数据，其中三维模型需满足点云精度、面域覆盖及拓扑关系等技术指标，确保可用性与可靠性。验收标准应结合成果类型与应用需求，如高精度测绘成果需满足1:500比例尺精度要求，基础测绘成果需满足《地理信息公共服务平台建设指南》（国信办〔2020〕10号）的规范。验收过程需由测绘院技术团队与第三方机构联合完成，确保成果符合国家及行业标准，避免因数据误差导致的应用问题。交付成果应附带使用说明与技术文档，明确数据格式、存储方式及使用限制，保障用户正确应用与维护。1.4应用推广与反馈机制应用推广需通过培训、研讨会、技术交流会等方式，提升用户对测绘成果的认知与使用能力，结合典型案例宣传成果价值。推广过程中应建立用户反馈机制，通过问卷调查、在线评价及现场体验等方式收集用户意见，持续优化成果应用效果。针对不同应用场景，需制定差异化推广策略，如企业用户侧重技术参数与应用案例，政府用户侧重政策支持与数据共享。反馈机制应纳入绩效考核体系，将用户满意度作为评价指标之一，确保成果应用的持续改进与服务质量提升。推广成果应注重数据开放与成果共享，推动测绘成果在行业内外的广泛应用，形成良性循环。1.5应用效果评估与持续优化应用效果评估应采用定量与定性相结合的方式，如通过数据使用率、用户满意度、项目效率提升等指标进行量化分析。评估周期通常按季度或年度进行，结合业务需求调整评估内容，确保评估结果能有效指导后续成果优化与推广。优化方向应聚焦于技术提升、平台功能增强及服务模式创新，如引入辅助分析、加强数据融合能力、提升用户交互体验。优化过程需建立动态调整机制，根据用户反馈与技术发展，持续迭代应用系统与服务内容，确保成果始终符合实际需求。评估结果应形成报告并反馈至研发团队，为后续技术攻关与成果升级提供数据支撑与方向指引。第5章安全与管理规范5.1数据安全与保密管理数据安全是测绘新技术研发的核心环节，应遵循《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020）要求，采用加密存储、访问控制、权限管理等手段，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性。项目数据需建立分级分类管理制度，敏感数据应采用加密算法（如AES-256）进行加密处理，并设置严格的访问权限，防止未授权访问或数据泄露。建立数据安全审计机制，定期进行数据安全风险评估与漏洞排查，依据《信息技术安全评估模型》（ISO/IEC27001）标准，确保数据安全管理体系的有效性。对涉及国家秘密、商业秘密或个人隐私的数据，应按照《科学技术保密规定》（国科发秘〔2017〕212号）执行保密管理，明确数据使用范围与责任人。通过数据安全培训与演练，提升研发人员的数据安全意识，确保数据安全管理制度落实到位。5.2研发过程安全管理研发过程需遵循《软件工程质量管理方法》（GB/T14885-2019）要求，建立研发流程文档，明确各阶段任务、责任人及交付物，确保研发过程可控可追溯。建立研发项目风险管理体系，识别并评估技术、进度、质量、安全等风险因素，采用风险矩阵进行分级管理，确保风险可控在范围内。研发过程中应设置阶段性评审机制，包括技术评审、进度评审和质量评审，依据《项目管理知识体系》（PMBOK）标准，确保研发成果符合预期目标。研发环境应具备完善的版本控制与变更管理机制，采用Git等版本控制系统，确保研发过程可回溯、可审计。研发过程中应定期进行风险回顾与复盘，依据《项目管理知识体系》（PMBOK）中的“项目监控”原则，持续优化研发流程。5.3人员培训与资质认证研发人员需通过《测绘工程技术人员职业标准》（GB/T34787-2017）考核，取得相应资质证书后方可参与项目研发工作。建立定期培训机制，内容涵盖最新测绘技术、安全规范、设备操作、应急处理等，依据《测绘地理信息人员继续教育管理办法》（国测发〔2018〕14号）要求，确保人员能力持续提升。重要岗位人员需定期参加安全与保密培训，通过《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）相关考核，确保具备专业能力与安全意识。建立人员资质档案，记录培训记录、证书信息、考核结果等，依据《测绘地理信息人员职业资格证书管理办法》（国测发〔2019〕12号）执行。人员培训与资质认证需与项目研发进度同步，确保人员能力与项目需求匹配。5.4研发环境与设施管理研发环境应符合《信息技术安全技术要求》（GB/T22239-2019）标准，配置符合安全要求的硬件设施，如服务器、网络设备、终端设备等，确保物理环境安全。研发环境应设置独立的测试与生产环境，区分开发、测试、生产阶段，依据《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）进行分级管理。研发设施应定期进行维护与检测，确保设备运行正常，符合《信息技术设备安全规范》（GB4943-2011）要求，防止因设备故障导致研发中断或数据丢失。研发环境应配备监控与日志记录系统，实时监控系统运行状态，依据《信息技术安全技术要求》（GB/T22239-2019）进行安全审计。研发环境应设置物理隔离与访问控制，防止外部非法访问，确保研发环境安全可控。5.5研发档案与资料管理研发档案应按照《档案管理规定》（GB/T18894-2016）建立电子与纸质档案，内容包括项目计划、研发日志、测试报告、验收资料等，确保档案完整、可追溯。研发资料应实行版本管理，采用统一的文件命名规范和版本控制工具，依据《信息技术文件管理规范》（GB/T18829-2015）进行管理，确保资料可查可回溯。研发档案应定期归档与备份，采用异地备份、云存储等方式，依据《信息技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）进行数据保护。研发档案应建立分类管理制度，按项目、阶段、责任人等进行分类，依据《档案管理规范》（GB/T18894-2016）执行，确保档案管理规范有序。研发资料应建立查阅与借阅制度，依据《档案管理规定》（GB/T18894-2016）进行权限管理，确保档案使用安全、有序。第6章技术标准与规范6.1国家与行业标准要求根据《测绘地理信息行业标准管理办法》规定，测绘工程院需遵循国家测绘地理信息局发布的《测绘成果质量检查与评估标准》及行业内的《地理信息数据规范》等标准，确保所有测绘新技术研发成果符合国家和行业技术要求。国家标准如《全球卫星导航系统性能要求》（GB/T24755-2010）对卫星导航数据精度、可靠性等指标有明确界定，测绘新技术应满足该标准中的相关技术指标。行业标准如《地理信息数据元标准》（GB/T28847-2012）规定了数据结构、数据类型及数据质量要求，测绘新技术需遵循该标准进行数据采集、处理与输出。国家和行业标准均要求测绘成果需通过第三方检测机构的验证，确保数据的准确性与可追溯性，如《测绘成果质量检查与评估标准》中明确要求“数据完整性、精度、可追溯性”等关键指标。严格执行国家与行业标准是确保测绘新技术成果具有法律效力与技术权威性的基础，需建立标准执行的监督机制，防止标准被违规使用。6.2技术规范制定与修订根据《测绘地理信息标准化工作指南》要求，测绘新技术研发应依据现行标准进行技术规范的制定与修订，确保技术内容符合国家与行业需求。技术规范应结合最新研究成果与实际应用需求，如《遥感影像处理与分析技术规范》（GB/T33811-2017）中规定了影像处理流程、数据处理方法及质量控制要求。技术规范的修订需遵循“论证—审查—批准”流程，确保修订内容科学、合理、可操作，并通过技术评审委员会审核。修订过程中需参考国内外先进技术成果，如《卫星测绘技术规范》（GB/T33812-2017）中提到的“多源数据融合处理技术”已成为当前测绘技术发展的新趋势。技术规范的持续更新与完善，有助于提升测绘工程院在行业内的技术话语权与技术引领作用。6.3标准实施与监督机制标准实施需建立“宣贯—培训—执行”三位一体的机制，确保相关人员熟悉并严格执行标准。对于关键测绘技术，如“三维激光扫描技术”（GB/T31017-2014），需定期开展标准执行情况检查，确保技术应用符合标准要求。建立标准执行的监督与反馈机制，如《测绘地理信息标准化工作管理办法》中规定，需定期组织标准执行情况评估，发现问题及时整改。对于违反标准的行为，应依据《测绘地理信息违法行为查处办法》进行处理，确保标准的严肃性与权威性。实施监督机制需结合信息化手段，如利用标准数据库与管理系统实现标准执行情况的动态监控与数据追溯。6.4标准成果转化与推广标准成果转化需结合实际应用需求，如《测绘地理信息标准体系》（GB/T33810-2017）中提到，标准应与行业应用紧密结合，推动技术成果向实际应用转化。成果推广可通过技术培训、研讨会、技术交流会等方式进行，如《测绘地理信息标准化工作指南》中建议定期组织标准宣贯活动，提升行业人员对标准的认知与应用能力。成果推广需注重标准化与实用性的结合，如《遥感影像处理技术规范》（GB/T33811-2017）中强调，技术标准应具备可操作性与实用性，便于在实际工作中应用。推广过程中需建立标准应用案例库，如《测绘地理信息标准化工作指南》中指出，案例库可作为标准应用的参考依据，提升标准的可推广性。引入第三方评估机构对标准成果转化效果进行评估，确保技术成果的推广效果与标准要求一致。6.5标准应用与反馈机制标准应用需建立“应用—反馈—优化”闭环机制，确保标准在实际应用中不断调整与完善。应用过程中需收集用户反馈，如《测绘地理信息标准化工作指南》中提到，用户反馈是标准优化的重要依据，需定期进行应用情况调研。反馈机制应包括技术问题、应用难点、标准执行偏差等多方面内容，如《标准实施与评价指南》中指出，反馈应包含具体问题描述、技术建议及改进建议。针对反馈问题，需组织专题研讨或技术会议，制定改进方案并落实执行，如《测绘地理信息标准化工作管理办法》中规定，问题整改需在规定时间内完成并提交整改报告。标准应用与反馈机制应纳入绩效考核体系，确保标准的有效实施与持续优化，推动测绘工程院技术水平的不断提升。第7章附则1.1本手册解释权归属本手册的解释权属于国家测绘地理信息局测绘标准化工作委员会，其负责制定、修订及发布相关标准规范，确保手册内容符合国家测绘行业技术发展方向和政策要求。根据《测绘标准化工作管理办法》（国标委办〔2019〕12号），本手册的解释权归属应由主管部门明确，确保责任落实到具体单位或个人。本手册的条款解释应遵循“以标准文本为准、以实际应用为依据”的原则，确保政策与实践一致，避免歧义。本手册的解释权归属也可通过合同或协议予以明确，适用于涉及多方合作的测绘新技术研发项目。本手册的解释权归属需在手册发布后及时向社会公布，确保各方对手册内容的理解一致。1.2修订与废止程序本手册的修订应由测绘工程院组织相关部门提出修订建议，经院技术委员会审议并通过后，由院技术负责人签署修订意见。修订内容应符合《测绘地理信息标准体系建设指南》（国标委地〔2020〕25号）的相关要求，确保修订后的内容具有可操作性和前瞻性。修订程序应遵循“起草—审核—审议—发布”流程，确保修订过程透明、公正、可追溯。本手册的废止应由院技术委员会提出意见，经院管理委员会批准后予以废止，废止文件应按规定备案。修订或废止后的手册应及时更新版本号，并在院内系统中同步发布，确保所有相关人员知晓最新版本。1.3适用范围与实施时间本手册适用于测绘工程院内所有测绘新技术的研发、应用与管理活动，包括但不限于卫星测绘、无人机测绘、GIS系统开发等。本手册的实施时间自发布之日起生效，具体实施日期由院技术委员会根据实际需要确定。本手册的实施时间应与国家测绘地理