【技术】基于实景三维的应急测绘保障平台研究与构建

本文内容来源于《测绘标准化》2026年第2期

基于实景三维的应急测绘保障平台研究与构建

权西瑞 王小飞 白 穆 王 凯

（自然资源部陕西基础地理信息中心 陕西西安 710054）

摘 要

针对应急测绘保障中灾情响应滞后、决策支持不足等问题，本文基于实景三维数字底座和多源时空数据，融合实景三维技术和数字预案驱动技术，构建了“灾前预警-灾中响应-灾后评估”的全流程应急测绘保障平台。该平台采用分层架构体系构建，涵盖应急响应、应急力量调度、无人机调度、数据调度、视频调度、快速制图、灾害评估、事件管理等核心功能模块，实现了应急测绘保障力量迅速响应、协同作战和科学决策。研究表明，该平台能够为应急测绘保障提供全流程解决方案，对于提升应急测绘保障的时效性和科学性具有一定的实践意义。

关 键 词

应急测绘；实景三维；数字预案；智能决策

项 目 来 源

陕西测绘地理信息局科技创新项目：应急保障平台构建规划研究（SCK2024-09）。

作 者 简 介

第一作者：权西瑞，高级工程师，硕士，现主要从事实景三维应用研究、遥感影像分析及数据管理等工作。

引 文 格 式

权西瑞,王小飞,白穆,等.基于实景三维的应急测绘保障平台研究与构建[J].测绘标准化,2026,42(2):85-94.

DOI:10.20007/j.cnki.61-1275/P.2026.02.12.

正 文

随着新型基础测绘重大战略规划建设的布局和各项工作的稳步推进，应急测绘保障队伍的装备能力已经取得了显著提升。依托遥感技术和数字测绘设备技术，应急测绘保障体系已具备完整的数据采集和处理机制，能够在紧急情况下迅速获取应急现场准确的地形、地貌数据，确保突发事件发生后可以快速、及时获取应急现场的第一手数据资料。

然而，当前的成果主要聚焦在灾后的数据呈现和应用分析，没有充分发挥应急测绘保障的“综合化、智能化、快速化”能力。随着“全灾种、大应急”管理模式的深入发展，以及应急管理在现场灾害勘察评估、灾害监测预警、灾害处置救治、协同救援保障等层面的迫切需求，对应急测绘保障的服务能力和技术水平也提出了更高的需求。

近年来，相关学者围绕应急测绘保障的关键技术系统的构建，开展了广泛研究并取得了一定进展。在体系框架层面，马旭文等探讨了数字化视角下应急管理平台的关键技术，提出了面向突发事件全流程的应急管理服务平台的业务流程、技术架构及功能模块；曾超等分析了应急测绘的内涵及技术特点，系统阐述了应急测绘保障的工作流程，构建了一体化应急测绘保障体系。在关键技术层面，为提升数据获取与处理效率，李晓等分析了无人机倾斜摄影及实景三维在应急测绘中的应用，通过实际案例分析了该技术在应急数据获取、空间分析及指挥决策中的有效性；赵婷婷等提出了基于三维建模方法构建应急状态下地质灾害调查的技术体系，分析了该技术在灾情研判、应急分析及灾后重建中的作用；Li等研究通过多源数据集成与智能分析，实现了灾情快速感知及动态模拟；Wang等综述了三维建模的技术进展及在城市应急管理中的应用，包括建模方法、数据集成与可视化技术；Chen等设计了一种基于数字孪生的智慧城市应急响应框架，可支持灾害动态推演、资源优化调度与多部门协同决策。然而，现有研究多集中于单点技术突破或面向特定灾种的技术体系，如何将各类技术进行高效集成，构建一个面向多灾种、贯穿应急管理全流程、具备“感知-传输-计算-应用”一体化服务能力的综合性应急测绘保障平台，仍是当前亟待解决的关键问题。

针对现有应急测绘保障在流程整合、多源信息融合及智能决策支持等方面的不足，本文聚焦应急管理实战化需求，围绕灾情接入、快速定位、动态监测、灾害评估等关键环节，开展基于实景三维的应急测绘保障平台研究与构建，阐述了平台构建的总体目标、技术架构、功能的设计与实施路径。本文构建的应急测绘平台涵盖应急响应、应急力量调度、无人机调度、数据调度、视频调度、快速制图、灾害评估、事件管理等核心功能模块，通过强化数据快速处理与智能服务能力，突破了传统应急测绘响应时效不足的瓶颈，为提升应急测绘保障的实战化、协同化与智能化水平提供系统性技术支撑。

1系统关键技术及研究方法

1.1 实景三维建模及分析技术

实景三维建模技术凭借其快速精准建模能力、海量数据动态处理与渲染能力、空间分析能力及灵活的服务集成架构，为应急测绘保障平台的“数字底盘”构建提供了核心技术支撑。该技术能够实现灾情场景的复现与动态监测，驱动应急信息从获取、处理到分析、决策的全链条智能化升级，是提升平台应急响应速度、决策精度与协同效能的核心引擎。快速建模技术通过灾后多角度影像与点云数据的快速采集，结合点云配准及纹理融合技术，构建高精度实景三维模型数据，可显著提升复杂灾情现场（如滑坡、泥石流等突发自然灾害）的测绘效率与细节还原能力，打破传统测绘方法效率低的局限，为灾情评估提供空间数据基底。空间智能分析技术基于实景三维场景，可开展量测分析、淹没模拟、滑坡体方量估算，通过联动事故模拟结果，可实现影响区域动态划定、人员疏散路径优化及救援资源智能调度，全面提升应急响应的科学性与精准度。

1.2 数字预案模板化、流程化技术

针对传统纸质预案依赖人工解读导致的响应滞后与流程偏离问题，数字预案技术通过结构化拆分、模块化封装、流程化驱动及动态化调控机制，可构建智能化预案管理体系。依据“纵向到底、职责明确、任务可溯”原则，测绘保障预案被解构为响应流程、资源调度、任务指令等标准化模块，依托数据库模板配置与定时器技术实现动态管理，形成适用于滑坡、洪涝等灾害场景的可定制化数字预案模板。数字预案模板化、流程化技术与实景三维平台的融合，可以实现“灾情可视-预案可调-任务可控-决策可验”的全链条智能保障，推动应急响应从“被动经验驱动”向“主动数据智能驱动”转型，确保应急任务科学有序执行。

1.3 研究方法

为确保平台架构的合理性与有效性，本文采用以下研究方法。

1)体系结构设计法：基于应急管理全流程实战需求，本文运用分层解耦与模块化设计思想，设计平台的总体架构、技术路线与数据架构，确保系统各层级、各模块间逻辑清晰、接口标准、协同高效，从设计层面确保架构合理性。

2)原型系统实现法：本文构建了开发平台原型系统和实现核心功能模块，通过构建可运行的原型，确保实景三维建模和数字预案驱动等关键技术集成的可行性，以及各模块功能实现的有效性。

3)案例验证法：本文结合自然灾害应急场景，模拟从灾情发生、预案启动、资源调度到灾情评估的全过程，通过分析系统的响应时间、资源调度方案、灾害评估结果，验证平台在提升响应速度与辅助决策科学性方面的有效性。

2平台总体设计

2.1 系统总体架构设计

应急测绘保障平台的总体架构如图1所示。该平台采用分层架构体系，共分为5层，涵盖基础支撑层、数据资源层、预案驱动层、应用支撑层与应急响应层，并在安全保障体系及运维服务体系的协同支撑下，构建起完整的架构体系。该平台总体架构的各层级及支撑体系的核心功能、定位与作用描述如下。

图1 应急测绘保障平台的总体架构

1)基础支撑层充分利用现有基础设施资源，为平台建设应用提供基础服务，包括计算资源、存储资源、网络资源以及安全系统，确保平台运行的稳定性和高效性。

2）数据资源层整合现状数据、共享数据等多源数据，通过数据对接、交换与治理等技术手段，扩充测绘应急储备资源数据，为上层应用系统提供数据支撑。

3）预案驱动层通过深入解析突发事件测绘应急保障预案的各响应阶段及其具体保障任务，构建信息化的任务指令上传下达体系，实现对任务的驱动服务，确保应急响应流程的规范化与高效性。

4）应用支撑层依托数据服务和功能服务，搭建项目建设所需的组件，包括时空数据库分析、消息队列管理、数据动态更新、轨迹数据管理等，为应用系统的开发与运行提供支撑。

5）应急响应层基于应用支撑层，面向应急测绘保障业务需求，构建“平战结合”的应急响应信息化平台，整合各类调度及分析功能，形成智能化的测绘应急保障服务体系，提升应急响应的综合效能。

6）安全保障体系运用智能安全态势感知与防护技术，遵循信息安全等级保护制度，构建自主可控的测绘应急保障服务安全体系，提升信息安全防护水平，保障数据传输、存储、应用和信息系统的安全性与可靠性。

7）运维服务体系提供系统监控、故障处理、日常维护及持续优化等全方位的技术服务保障，确保平台各层级稳定、可靠与持续运行。

2.2 技术路线设计

应急测绘保障平台设计以应用需求为导向，采用时空数据管理技术与面向服务的Web应用开发框架，构建高效的技术体系。系统部署依托电子政务外网环境，搭建分布式时空数据库集群，实现数据的治理、清洗与结构化入库。系统基于面向服务的架构，构建系统运行服务支撑环境，以支持应急测绘保障的业务协同与辅助决策功能实现。技术体系采用自下而上的分层结构，包括数据来源层、数据汇聚层、数据治理层、数据存储层、运行服务支撑层及前端应用层，如图2所示。

图2 技术体系

图2中，数据来源层提供各种类型的数据来源，支持结构化、半结构化和非结构化数据的获取和处理；数据汇聚层支持数据的迁移、批处理和实时采集，确保数据的及时性和准确性；数据治理层对数据进行处理和治理，确保数据的质量和可用性，支持数据的抽取、清洗、转换和加载等操作；数据存储层提供不同类型的数据存储和管理服务，支持缓存、空间数据、时序数据、索引和文件存储等；运行服务支撑层集成地理信息分析引擎，支撑地图可视化、空间分析、统计建模及决策支持等核心业务功能，为应急响应提供技术支撑；前端应用层构建多终端交互界面（Web端/移动端），融合实景三维场景与业务应用，实现灾情动态标绘与协同指挥。

2.3 数据架构设计

为支撑基于实景三维的应急测绘保障平台构建，本文设计了层次化的数据架构（图3），包含数据汇聚层、数据处理层、专题产品生产层及数据应用层，可实现从原始数据到赋能响应的全链路闭环，有效提升平台的快速响应与协同处置能力。

图3 数据架构

数据架构通过“汇聚-处理-生产-应用”的数据流转机制，实现应急测绘数据的全过程管理，各层级具体设计如下。

数据汇聚是集成测绘应急保障所需的多源异构数据，所汇聚数据包括基础地理信息数据，应急队伍、人员、装备（含无人机、指挥车等）信息，应急力量动态轨迹，灾害事故专题信息以及应急预案等关键要素。平台通过汇聚形成测绘应急保障原始数据集，并据此构建原始数据库。平台通过制定统一的数据共享与安全使用机制，明确各方权责，采用服务接口形式进行数据传输与交换。平台汇聚的多源异构数据主要包括：1）基础地理信息数据。这类数据来源于地理信息公共服务平台，包括电子地图、影像、地形等，其按季度或月度更新；2）应急资源数据。这类数据包括队伍、人员、装备（含无人机）等台账数据，其由各应急测绘保障单位在系统上报送更新，重大变动及时报备；3）实时动态数据。这类数据包括无人机数据、人员车辆轨迹、视频监控等，其通过实时接口获取；4）应急预案数据。这类数据来源于应急测绘保障预案，并由管理员维护更新。

数据处理针对原始数据资源，采用标准化数据治理流程进行加工，其核心环节涵盖数据预处理、抽取、清洗、去重、整合及分级分类等。本文通过这些处理工艺，生成平台可用的标准化基础数据产品，确保数据的规范性、一致性与可用性。

专题产品生产基于基础数据产品，以数据应用与服务需求为导向，组织与构建面向特定业务场景的专题数据产品，其内容包括测绘应急队伍、人员、装备（无人机、指挥车）、应急轨迹、历史灾害事故、历史演练等专题台账及数据集。专题产品生产实现数据的统一存储、组织与管理，形成结构化的专题数据库，支撑精细化应用。

数据应用依托统一数据存储与管理框架，构建测绘应急保障服务平台的核心功能模块，覆盖应急响应全流程，包括响应启动与监控、队伍/车辆/无人机等资源的调度、辅助决策支持、实时位置监控、装备管理、值班值守以及应急演练仿真等，提升了应急测绘保障的快速响应能力与协同处置效能。

3运行模式设计

3.1 “平战结合”运行模式

平台采用“平战结合”模式设计，构建高效协同的应急测绘资源管理机制，提升资源利用效率，强化应急保障能力。该模式要求平台在非紧急状态下承担日常安全监控任务，在突发事件中无缝切换至应急测绘救援服务，实现资源集约化与功能动态适配。

平时服务模式为平台在日常运行中提供应急演练、应急管理和测绘安全监控任务，以满足基础测绘安全生产、行业专题服务等需求。平台通过组织应急演练，完善应急保障服务流程和工作规范，提升应急保障战斗能力和装备性能。

战时服务模式指在应急事件中，平台提供全面的应急保障和指挥决策支持。其具体措施包括：1）提供基础地理信息数据、地图、应急专题地图等测绘成果；2）获取灾区遥感信息，提供卫星导航定位、专题地图制作、灾区监测与空间分析、灾情评估分析等技术服务。

3.2 应急响应业务流程

应急响应业务流程包括灾害发生、预案启动、任务生成与分配、资源调度、现场处置、任务监控与反馈及预案评估与优化等环节，形成闭环管理机制，确保应急测绘保障工作的快速响应与高效协同，具体设计如下。

1）灾害发生：灾害发生时，应急指挥部门第一时间接收灾害报告或预警信息。

2）预案启动：应急指挥部门依据灾害类型和等级，从数字预案管理模块中调取并启动相应的预案。

3）任务生成与分配：系统根据预案内容自动生成应急响应任务，并依据任务性质和责任主体，将任务分配给相应的测绘应急队伍或部门。

4）资源调度：应急指挥部门借助应急数据库和应急指挥驾驶舱模块，快速调度可用的测绘应急队伍、装备等资源，确保资源迅速到达灾害现场。

5）现场处置：应急测绘队伍抵达现场后，按照任务要求和预案指导开展灾害监测、损失评估、救援指挥等工作。

6）任务监控与反馈：应急指挥部门通过系统实时监控任务进度，及时收集执行结果与反馈信息。

7）预案评估与优化：任务结束后，应急指挥部门对预案执行情况进行评估总结，并据此优化预案。

3.3 应急演练业务流程

应急演练包括计划制定、演练准备、演练执行与评估反馈等阶段，通过系统化组织与数字化支撑，持续提升应急测绘保障队伍的实战能力，具体设计如下。

1）演练计划制定阶段，应急管理部门应根据实际需求制定详细演练计划。演练计划应涵盖目标、内容、步骤、时间等要素。2）演练准备阶段，应急测绘保障领导小组根据计划，组织相关人员进行资源调度、场地布置、人员培训等准备工作。3）演练执行阶段，相关人员按计划开展演练活动，系统实时监控进度并记录数据信息。4）演练评估与反馈是在演练结束后，应急管理部门组织对演练进行全面评价，通过系统生成评估报告，并收集反馈意见，为后续演练计划提供参考。

4系统功能设计

应急测绘保障平台涵盖驾驶舱、应急响应、应急演练、值班值守、数字预案、应急数据管理、移动端App及服务共享管理等业务模块，其总体功能结构如图4所示。

图4 系统功能结构

该平台功能模块围绕“平战结合”理念与应急响应全流程（灾前预警、灾中响应、灾后评估）进行设计。其中，数字预案、应急响应（含调度分析与灾情分析）、驾驶舱的核心功能是直接驱动应急流程，提升响应速度与决策科学性。应急数据管理、值班值守、移动端App等模块的基础功能是确保核心功能高效运行的重要支撑，各模块协同工作，共同解决响应滞后与决策支持不足的问题。

4.1 驾驶舱

驾驶舱模块以实景三维地理空间信息为基础，集成并呈现应急力量、无人机态势、测绘数据、视频调度、快速制图及事件管理等关键专题信息，并支持通过统计图表与空间地图进行交互式详情查询。

应急力量数据涵盖应急力量信息，以及由现场勘测、航空影像获取、数据处理、保障服务等分队构成的应急分队信息；无人机态势数据包括无人机单位信息、装备统计信息、待命状态无人机信息及外业作业无人机动态信息；测绘数据提供全省范围的2 m及亚米级分辨率遥感影像覆盖情况，以及过境卫星数据信息。功能方面，该模块可提供事件统计、演练统计、带班信息、分队人员统计、数据统计、无人机统计和卫星影像数据统计等功能。模块通过对多源信息的集成可视化与统计分析，为指挥员提供全局态势感知，是解决决策信息碎片化与信息不足等问题的关键，直接服务于决策指挥环节。

4.2 应急响应

应急响应模块依托定时任务监控、消息通道管理及数据动态维护等手段，将数字预案中预设的各项保障措施与任务指令，动态配置为具有明确时间约束与任务指向的应急响应任务流。该模块紧密围绕测绘应急预案运行机制，通过高效的消息通道管理系统，确保任务指令实现跨层级、部门、业务环节精准、快速传递，并对任务从启动、执行到结束的全生命周期进行精细化监控与管理，保障应急响应的时效性与可控性。功能方面，应急响应模块提供事件录入、响应分级、启动响应、响应任务管理、响应监控、调度分析、灾情分析、成果归档和响应报告等功能。其中，调度分析提供力量调度、数据调度、位置监控、视频调度和舆情监测。灾情分析提供基于实景三维地理信息的事件定位、资源分析、影像对比、现场轨迹、填挖方分析、受灾范围分析、应急标绘和灾情分析报告生成等。该模块能够实现数字预案驱动，支撑快速响应。其中，调度分析通过对应急力量、数据、视频的智能化调度，解决资源调度效率低、响应滞后的问题。灾情分析基于实景三维进行量化分析，能够解决灾情评估不精准、决策依据不足的问题。

4.3 应急演练

应急演练模块利用信息化技术，为测绘应急救援队伍综合演练与专项演练提供过程监控、演练报告生成及案例回溯分析等功能。以测绘应急预案为基准，该模块可提供应急准备、现场驰援、成果提供、现场勘测、轻小型/大型无人机航摄、灾前/灾后专题制图、影像解译等专项演练科目，并可结合测绘应急App，提供演练任务下发、进度监控、队伍状态跟踪等功能，从而强化应急队伍的快速反应与协同作战能力，提升突发事件实际处置效能与综合保障水平。

4.4 值班值守

值班值守模块是保障应急响应时效性与协调性的核心，可提供带班信息填报和显示的功能。其中，该模块向分队负责人提供队员排班信息上报接口；面向全体用户提供各分队负责人及队员值班信息公示功能，为管理人员及相关人员提供实时、透明的值班信息查询，并集中展示值班制度文件、排班安排及值班状态，支持按照单位动态筛选值班信息，确保信息的准确性与可及性。

4.5 数字预案

数字预案模块通过数字化手段实现应急预案的高效配置与动态管理，支持针对不同响应级别（一级、二级、三级）预案的定制与执行。响应级别配置实现事件级别与应急响应级别规则的对应配置，为突发事件自动匹配响应等级提供数据基础。响应策略管理依据不同响应级别配置相应的响应策略，具体包括预案阶段、任务描述、任务执行人员、所需装备清单等信息。数字预案管理功能实现对预案文本信息的结构化配置和管理。应急力量配置功能对参与应急测绘保障的人员与预案响应不同阶段进行关联配置。本模块通过平台内置的规则驱动机制，确保事件与响应级别的科学匹配，为预案的精准激活与执行提供依据，从而实现响应流程的自动化与规范化，有效提升了应急响应效率。

4.6 应急数据管理

应急数据管理模块整合现有应急测绘人员、应急装备等保障资源，建立应急保障资源台账，形成测绘应急保障业务数据库，为平台提供坚实的数据支撑。该模块主要功能包括队伍管理、人员管理、装备管理、无人机管理、车辆管理和轨迹管理等。其中，队伍管理实现对所有应急测绘队伍的基本信息进行动态更新和维护；人员管理实现对参与应急测绘保障人员的基本信息、所属单位及专业领域进行管理维护；装备管理实现对各类应急测绘装备台账基本信息和可用状态进行管理维护；无人机管理实现对无人机台账、飞行记录、载荷配置等信息进行管理维护，并支持对无人机进行调度和任务规划；车辆管理实现对应急车辆基本信息、位置轨迹、使用状态进行管理维护，以支持对车辆进行调度和任务分配；轨迹管理实现对人员、车辆及无人机的动态位置进行收集与管理，以支持历史轨迹查询和回放。

4.7 移动端App

移动端App是平台面向应急人员的移动端应用，承担接收应急响应任务指令，实时反馈任务状态至指挥中心的关键职责，为应急响应过程监控提供直接、动态的数据源。移动端App的主要功能包括任务下达、人员位置监控、进度上报和角色职责管理等。其中，任务下达功能支持应急指令的实时推送、查看确认与任务详情查阅。人员位置监控功能通过定位技术实时采集并上报现场人员位置，支撑历史轨迹的记录存储。进度上报功能实现对任务关键节点的即时反馈与现场突发情况报告。角色职责管理功能实现根据人员角色配置相应的操作权限。该App通过移动终端的便携性与实时通信能力，为现场应急人员提供全方位支持，确保指令快速传达、状态实时获取与现场高效协同。

4.8 服务共享管理

服务共享管理模块是整个平台的服务资源调度中枢，提供了跨平台数据服务整合与调用访问能力。该模块通过整合地理信息公共服务平台和卫星影像平台的服务资源，建立统一的服务资源池，为应急测绘保障体系提供高效的数据支持与服务保障，实现服务资源的统一注册、发布与访问，促进应急测绘资源的共享与协同应用。

5 平台创新点

为更清晰地凸显本平台的创新性与优势，本文选取已有研究中具有代表性的同类应急测绘系统与本文设计的平台进行对比分析。对比分析主要从总体架构、核心技术和核心功能3个维度进行，具体情况如表1所示。

表1 本平台与同类系统对比分析

通过对比可知，现有研究多为面向特定环节或灾种的系统，且多在体系层面进行。本平台立足应急测绘保障服务的实际需求，其创新性主要体现在以下方面。

1）体系化顶层设计打破了信息孤岛。传统应急系统多围绕单点需求建设，协同效率低。本平台采用体系化设计思想，构建了包含基础支撑、数据资源、预案驱动、应用支撑和应急响应5层的总体架构，并构建了统一的标准规范与安全运维体系。本平台通过定义标准化服务接口与数据交换协议，实现了与地理信息公共服务平台、卫星遥感数据服务平台等的接口对接，有效解决了跨平台、跨部门的信息壁垒问题，实现了资源的统一调度与高效协同。

2）多平台协同融合，构建一体化数据体系。相较于依赖单一数据源的传统方式，本平台创新性地集成了来自多个平台的服务与数据，通过构建多源应急测绘数据资源池，实现了卫星影像、航空摄影、无人机、视频监控、北斗定位等方面数据的互补，形成了立体化的应急测绘数据获取与应用体系，为灾情研判提供了更全面、精准的数据基底。

3）智能化决策增强，提升响应精度与效率。针对灾害评估、资源调度等关键环节，本平台研发并集成了智能化模型。在灾害评估方面，传统方法多依赖经验判断，本平台基于实景三维模型，实现了淹没模拟、滑坡体方量估算、影响范围动态划定等空间分析功能；在资源调度方面，本平台结合预案规则与实时位置数据，可进行最优路径分析与资源智能推荐，这些功能将应急响应从被动经验驱动转向主动数据智能驱动。

4）标准化框架构建，保障系统可持续演进。为避免出现系统建成后难以扩展和维护的问题，本文在平台设计过程中制定了统一的应急测绘数据标准、服务接口规范和应用开发规范，支持数据源、功能模块和分析模型能够快速集成到平台中，保障了系统的兼容性、可扩展性和可迭代性。

6结束语

本文探讨了应急测绘保障平台构建的关键技术，通过融合地理信息公共服务平台、卫星遥感数据服务平台及北斗导航位置服务平台，整合测绘应急队伍、装备、高分辨率卫星影像与基础测绘成果等资源，按照“以资源数据为基础、以数字预案为驱动、以指挥调度为核心、以保障服务为目标”的建设逻辑，构建了“平战结合”的应急测绘保障平台。平台充分利用测绘技术“快速定位、现状测定、变化监测、布防推演、辅助决策”的优势，建立了覆盖应急指挥调度全链条的功能体系，基于实景三维建模、地理空间分析等核心技术，实现了灾情信息的快速处理与可视化表达，提升了应急响应效能。

然而，本文研究仍存在一些局限性。首先，平台目前的功能模块与预案模板主要针对自然灾害（如滑坡、泥石流、洪涝灾害）进行设计和验证，但在森林火灾、危险化学品事故等灾害中的适用性和有效性有待进一步验证与拓展。其次，平台的数据实时获取对通信网络基础设施的覆盖与稳定性存在一定依赖，在极端灾害导致通信中断的特殊场景下，部分功能的效能可能会受到制约。此外，平台中采用的淹没模拟、方量计算等三维分析模型的精度虽有案例验证，但仍需在实践中进行验证与持续优化。下一步，本文将优化多源数据协同机制与智能决策模型，并围绕存在的局限性开展针对性研究与技术攻关，具体包括扩展灾种应用模型，完善离线数据与弱网条件下的应急应用模式，为灾害防控提供全流程、高精度的测绘保障。

来源：自然资源部测绘标准化研究所