1. 引言
控制点信息及属性信息一体化集成反映的是控制点与周围事物相对关系的资料，同样是各种工程项目如地铁施工地形图测绘、工程施工放样、变形监测、工程竣工验收等工作的基准 [1] 。传统保存方式以纸质版的控制点点之记为主，随着控制点数量增多，使用频率增高，传统控制点信息查询速度变慢；同时，随着控制点使用频率及非专业人员对控制点不加以保护使用，控制点的损坏日益严重，纸质版的控制点点之记的更新速度远远不能够满足施工测量的需要；考虑到空间问题，纸质版控制点信息一般内容格式单一，仅限于反映点位的概略图，所提供的仅是控制点的抽象信息，而并非具体直观的地理位置 [2] [3] 。
因此，需要对控制点信息进行网络化电子化管理，从而提高控制点的存储和存取效率，直观形象的反映控制点的变化，对其进行实时的更新。利用Google Earth进行空间数据管理已有深入研究，例如：美国加利福尼亚开发了基于Google Earth的交通辅助可视化管理系统，该系统用于辅助管理基础设施的养护、运营和建设 [4] ；日本研究人员建成了基于GE的Open GIS Consortium Web服务项目，研究了Google Earth使用的KML数据格式和转换方法，开发出利用ODC使用的Geographic Markup Language数据转换为Google Earth使用的KML数据格式的程序 [5] ；王恩泉通过对Google Earth进行中国化，并进行空间数据的组织与管理研究，实现了空间数据的获取、预处理分析和空间数据的组织管理以及数据的检索 [6] ；王强借助Google Earth这一平台，进行数字旅游应用研究，提出了数字旅游的概念、研究内容和发展方向，并进一步深化研究，结合现有的软件和Google Earth这一平台，完成了广泛的、大众的数字旅游应用 [7] 。然而，国内还未对利用Google Earth对控制点数据进行集成管理进行广泛的研究。
本文选取山东农业大学南校区为研究区域，以Google Earth为平台，利用KML语言实现对实验区域内的控制点信息进行一体化集成管理。
2. Google Earth与KML语言
2.1. Google Earth
Google Earth是Google公司2005年6月推出的卫星浏览软件平台。通过网络可访问包含航空与卫星图片的数据库，其中影像包括公共领域中发布的图片、受许可的航空影像和卫星影像，全球一般的城市，甚至小城镇也能显示周围的山川、河流、湖泊、海洋等实时地理信息，借此可以判读、标注已知地域上的地物、地貌，宏观、实时、准确。其特有的影像、数据管理等功能为海量空间数据的存储、管理和综合分析提供高效的技术手段支撑。为了方便服务不同的用户，Google Earth还支持矢量数据的提取，用户可以方便地从Google Earth的影像中采集矢量数据进行分析和使用。
2.2. KML语言
KML是基于XML语法和文件格式的一种文件，用来描述和保存地理信息，点、线、图片、折线并通过Google Earth客户端显示出来，Google Earth处理的KML文件方式跟网页浏览器处理HTML和XML文件的方式相似。
KML文档结构 [8] ：一个KML文档应该完全遵循KML格式，文档也和基本的XML语法规则差不多，有以下几点要特别注意的地方。
1) XML标签必须关闭；
2) XML标签是大小写敏感的；
3) 对于KML语法，首字母大写的标签是复合标签，否则就是单一标签，在实体和标签介绍之中有更多相关信息；
4) XML标签必须正确嵌套；
5) XML文档必须只有一个根标签；
6) 对于KML文件，这意味着你可以使用
，
甚至
作为根标签；
7) 属性必须用引号包围起来；
8) CR/LF (回车符)被认为是插入一个新行(在HTML描述之中，被转化为)。
3. 控制点信息一体化集成的实现
借助全站仪等设备对山东农业大学南校区校园内部分控制点的高斯坐标信息进行采集，同时对控制点及其周围标志性地物进行图像及视频信息采集。借助C#语言来编写程序，对采集的高斯坐标进行转换使之成为大地坐标，将转换后得到的大地坐再变换为kml格式文件。然后，将kml格式文件导入到Google Earth中，并给控制点添加其相应的属性信息，最终实现非涉密控制点图形属性一体化。
3.1. 控制点信息采集及处理
1) 坐标信息采集
首先进行控制点范围的选取，考虑到目前对于南校区情况掌握的不确切，方便以后使用，于是选择山东农业大学南校区控制点作为本文的研究范围。从已知控制点开始，借助全站仪、RTK等设备，对山东农业大学南校区部分控制点信息进行采集，并对采集完的数据进行精密平差处理。采集的数据主要包括：高斯坐标、高程，测量数据如表1所示。
2) 控制点周围图像、影响信息采集
借助高清数码相机等设备，对校园内控制点周围标志性地物进行属性采集，部分控制点属性信息如图1所示。
3) 坐标转换与KML生成
通过现有仪器获取的是控制点在高斯坐标系统内的信息，而Google Earth中需要的控制点信息要求在大地坐标系下，因此需将控制点高斯坐标转换为大地坐标。转换结果见图2。
Figure 1. Landmark building around the deduction point
图1. 控制点周围地标图
Table 1. Point of restraint chart
表1. 控制点坐标信息表
Figure 2. The result of coordinate transformation
图2. 坐标转换成果
Google Earth有批量添加控制点的功能，但添加的文件格式仅限kml和kmz，为了充分利用这一功能，需要借助C#语言将转换后的地理坐标的格式转化为可以导入Google Earth的kml格式。
3.2. 控制点信息属性一体化集成
利用Google Earth中的文件添加功能，将转换的kml文件批量导入到Google Earth中。结果参见图3所示。
Figure 3. The distribution of deduction point
图3. 控制点分布图
最后，将之前采集的控制点及其周围标志性建筑物、地标物的图像、视频以及注释添加到相应控制点上。结果如图4所示。
Figure 4. The result of integratedintegration
图4. 一体化集成成果图
4. 结论
基于Google Earth的控制点信息一体化集成是Google Earth客户端功能应用的一个初步实例，借助Google Earth这一平台，文章实现了山东农业大学南校区部分控制点的图文属性一体化，建立了控制点信息管理库，集成了控制点真实地面影像、点之记、本地快速查询，可以实现准确、快速的控制点查询，无需查询大量纸质图件、点之记。此外，实验对未来控制点信息数字化管理发展具有一定的参考价值。