地图相关
来源：互联网 发布：centos ssh key登录 编辑：程序博客网 时间：2024/05/16 06:37
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并非想说上面高票答案的分类方式不对或者不可以，只是说，其分类方式对于完全说明这个问题，可能不是太合适和合理。里面的一些观点和描述也有一些小问题，所以做一些勘误和对问题更有针对性的补充，希望大家不要被一些谬误的概念所误导。
要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：
<img src="https://pic1.zhimg.com/23ebf08471ad7160b57db16ddbc71490_b.jpg" data-rawheight="431" data-rawwidth="321" class="content_image" width="321">
如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。
对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。
其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：
- 矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达
- 栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体
我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）
对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。
而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。
底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）
当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。
那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势：
1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无法满足公众互联网服务的要求的。
2. 由于地图美工介入的渲染工作，瓦片图可以做得非常好看漂亮和易读，比较适合普通用户的浏览
附：一张矢量地图截图：
<img src="https://pic1.zhimg.com/7f653149915d8d813d41ef50f896debc_b.jpg" data-rawheight="891" data-rawwidth="1435" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1435" data-original="https://pic1.zhimg.com/7f653149915d8d813d41ef50f896debc_r.jpg">
好了，说了这么多了，其实主要就是为了引入图层和底图的概念，以方便说明下面的地图数据分类
为了说明数据的来源和采集渠道，采集方法，我将地图数据分为以下几个类型：
1. 底图数据： 其实就是地图中最基本的地物外形数据及一定的相关附加信息（例如道路名，河流名等）。事实上随着遥感和航拍卫拍技术的进步，这部分数据依赖实地采集的比例已经越来越小，商业地图数据商，尤其以高德为代表，处于成本收益考量，基本已经很少采用实地采集的方式了。这部分的数据主要来源于3种：
- 官方地图：严格来说，这不能说是一种单独的渠道，因为官方地图的数据本身，也是来源于下面的两种渠道，但是官方地图一般来源于政府相关部门的权威测绘和发布，因此也单算成一种渠道。当然，需要说明的是，地图厂商能从国家权威部门拿到或者买到的地图，要比我们日常在街上商店里买到的地图要精细丰富很多，当然，很多时候也是用电子格式提供的。
<img src="https://pic2.zhimg.com/8e8a4da1fa39f4e602b1bc6f88e251b5_b.jpg" data-rawheight="339" data-rawwidth="411" class="content_image" width="411">
- 实地外采：说白就是测绘人员利用专业的仪器仪表，在实地环境中测绘所得到的。这样的采集方法耗时耗人都非常厉害，一则成本高，二则周期长，三则是采环境要求高（去喜马拉雅山去测测能弄吐血了），而且未必能够完全跟得上中国现在的城市变化。但是优点在于精度高，置信度，准确度非常高。这是国家测绘部门主要采用的手段，对于像北京市这样一个城市来说，一般几年才会完整重新测绘一轮。一般对于大多数商用测绘时，只是用在少数局部需要时，重点测绘才用得到。
这个大家马路上应该也偶尔能见到当然，在精度和准确度要求没有那么高的地方，实地采集也可以使用一些成本更低更便捷的工具，而不是专业测绘设备。例如用携带高精度GPS或其他定位的手持智能设备步行以绘制轮廓等。
- 航片卫片制作：就是通过自己拍摄或者购买的高精度航空照片或者卫星照片或者遥感照片，在此作为底片的基础上进行人为的矢量标注和勾勒，从而形成自己的矢量数据。现在的航片或者遥感片的精度已经可以很高了，一般来说做到精度在0.05米的程度已经很容易。高德自己的航片据说已经可以做到0.03米的精度，对于商用地图数据来说，通常已经够用了。即便作为国家权威测绘，在大量荒郊野岭的测绘，也主要依赖于这种手段。
目前常用的航拍或者卫拍手段包括机载数码摄像，机载遥感以及三维激光扫描（主要用于3D地图数据采集）
<img src="https://pic2.zhimg.com/3d1e5e59727644992943b672518e1fc1_b.jpg" data-rawheight="1128" data-rawwidth="1767" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1767" data-original="https://pic2.zhimg.com/3d1e5e59727644992943b672518e1fc1_r.jpg">
0.05米精度航片
<img src="https://pic4.zhimg.com/92108f9eea8b43a2eb245b412d1588d7_b.jpg" data-rawheight="363" data-rawwidth="500" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="500" data-original="https://pic4.zhimg.com/92108f9eea8b43a2eb245b412d1588d7_r.jpg">卫片路网标注
卫片路网标注
<img src="https://pic2.zhimg.com/4e7aa72b87c5e0dbde904d9f81ab4095_b.jpg" data-rawheight="891" data-rawwidth="1435" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1435" data-original="https://pic2.zhimg.com/4e7aa72b87c5e0dbde904d9f81ab4095_r.jpg">
<img src="https://pic4.zhimg.com/6797b6441dc7d157b72399cc1fe1abb7_b.jpg" data-rawheight="894" data-rawwidth="1440" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1440" data-original="https://pic4.zhimg.com/6797b6441dc7d157b72399cc1fe1abb7_r.jpg">
航片/卫片标注和勾勒，前面是在底片上的操作，后面是勾勒标注后得到的矢量图
<img src="https://pic1.zhimg.com/1f88c13a9a050c6da73552517ad5c788_b.jpg" data-rawheight="1024" data-rawwidth="1430" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1430" data-original="https://pic1.zhimg.com/1f88c13a9a050c6da73552517ad5c788_r.jpg">
数据加工制作示意图（来源于高德某公开资料）
从这部分数据来说，百度是没有自己的采集生产能力的，也没有执照（没有测绘资质）。百度的这一块数据主要是向四维图新买的。
国内这一块的数据，主要有两家供应商，就是高德和四维图新。
四维图新和国家测绘单位的关系非比寻常，其数据依赖国家测绘单位供给的占大头（当然也有互相供给的）。
高德也有一部分数据来源于国家测绘单位的供给，但是高德自己的航拍制作的能力还是不错的（还承担过一些国家测绘机关的测绘任务），相对来说，依赖国家测绘单位数据的比例要低一些。
总的来说，这部分数据的采集生产，在中国需要国家认定的资质，有资质的除了国家测绘机关以外，商业机构本来就不太多，而真正在这个数据供给市场上活跃的，现在主要就是高德和四维图新这两家。
其他无论是谷歌地图也好，苹果地图也好，这部分的数据，基本上都是从上述两家购买的。
2. POI数据：严格来说属于矢量数据，不过是最简单的矢量数据，换句话来说就是坐标点标注数据。也是电子地图上最常用的数据图层。
我们日常在电子地图上所使用的数据都是POI数据（就是地图上常见的那种标个气球的点）。
POI数据只是信息关联坐标点的数据，不涉及到线和面，是最简单的矢量数据，用于简单的地点标注而不需要相应地物轮廓的需求。
POI数据的内容五花八门，一般POI数据的供应商提供的POI数据都是日常常用的场所数据，例如饭店，商店，加油站，银行等日常常用设施。
当然，在一些特殊的地图应用领域，也可以委托这些数据供应商或者自行去专门采集特殊用途的POI数据，例如井盖，消防栓等
<img src="https://pic3.zhimg.com/feff854c76324da17efd2b4194b553b6_b.jpg" data-rawheight="530" data-rawwidth="1101" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1101" data-original="https://pic3.zhimg.com/feff854c76324da17efd2b4194b553b6_r.jpg">
税务GIS系统标注企业及纳税信息
值得指出的是，POI数据的编辑更新简单，同时也经常用于动态数据标注，最经典的莫过于车辆定位标注。
POI数据的采集和生产来源五花八门，不能尽述，总的来说，主要有以下几种：
a）通过整合GPS的摄像机，步行或者车行，进行扫街持续拍摄，回去以后，再根据拍摄结果手工进行输入和标注，这种方式适合于大规模的进行采集标注，效率高，成本低，车行居多，尤其适合沿街的店面和场所的采集和标注，是目前数据采集供应商的主要采集手段之一
b）通过专职或者兼职人员，使用手持含GPS的智能设备（比如智能手机），进行拍摄（主要是为了取证），输入，提交，进行采集。这种采集方式，大多用于上述方法a的补充。在一些车辆不能达到的地方，或者商户设施变动频繁的某些区域使用
c）地址反向编译：通过门牌地址号码，以及矢量地图中的道路数据，运用算法进行定位标注。这种标注精度相对最低，准确性也不高，但是成本非常低。用在不需要特别高精度，成本控制也比较严的采集领域。大家在地图服务搜索框中输入地址门牌号，可以直接出现标注点，用的就是这个技术。
d）互联网或者企业获取：直接从一些专业类服务网站上抓取或者购买（例如大众点评，携程），或者直接从大家在其公开的地图服务上的标注中进行筛选和获取。这就是google，百度，高德自己免费向社会开放其地图服务所能够获得的利益。尤其对于开放API免费企业客户的使用，这种获取是很有价值的。
国内POI数据的供应商没有太多资质限制，相对底图数据供应商，要多很多，例如图吧等都是POI数据供应商，当然四维图新和高德也提供POI数据，每个POI数据供应商，都有其自己的分类方式，数据定义等内容。很多时候，大家也互相买来买去，互补有无。
百度地图这方面的数据，主要来自四维图新和道道通，当然也有其他来源，甚至有少量的自产数据。
高德地图这方面的数据以自产为主，辅以向一些专业服务商购买（口碑网，大众点评，携程，乐途，搜房）
3. 其他数据图层或数据：常见的有卫图图层，交通状况图层，三维图，街景图。专业一些的领域有楼盘图，室内图，气温分布图，商圈分布图，地形图，水文图等等。
<img src="https://pic4.zhimg.com/425005488995ca55df0a5559c686b787_b.jpg" data-rawheight="857" data-rawwidth="1378" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1378" data-original="https://pic4.zhimg.com/425005488995ca55df0a5559c686b787_r.jpg">
微观地图
<img src="https://pic2.zhimg.com/e57d7ea84c7fd00670e6ee6f7b74c605_b.jpg" data-rawheight="650" data-rawwidth="913" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="913" data-original="https://pic2.zhimg.com/e57d7ea84c7fd00670e6ee6f7b74c605_r.jpg">楼盘市占图
楼盘市占图
<img src="https://pic1.zhimg.com/b0d2cc3fbb416de34701d795b073a60c_b.jpg" data-rawheight="621" data-rawwidth="1021" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1021" data-original="https://pic1.zhimg.com/b0d2cc3fbb416de34701d795b073a60c_r.jpg">地址灾害图
地址灾害图
<img src="https://pic4.zhimg.com/b5f14b407b5a50300a73383509e8a6d3_b.jpg" data-rawheight="527" data-rawwidth="721" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="721" data-original="https://pic4.zhimg.com/b5f14b407b5a50300a73383509e8a6d3_r.jpg">电视有限网络分布管理图
电视有限网络分布管理图
<img src="https://pic3.zhimg.com/ad462b4030bab55b0192c894ef41d5ba_b.jpg" data-rawheight="345" data-rawwidth="454" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="454" data-original="https://pic3.zhimg.com/ad462b4030bab55b0192c894ef41d5ba_r.jpg">室内图
室内图
<img src="https://pic1.zhimg.com/b66ba17b900610e7a7af7962e7a199c4_b.jpg" data-rawheight="371" data-rawwidth="495" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="495" data-original="https://pic1.zhimg.com/b66ba17b900610e7a7af7962e7a199c4_r.jpg">统计报表图
统计报表图
<img src="https://pic2.zhimg.com/f596500a440a388287092db3bbdc76b5_b.jpg" data-rawheight="489" data-rawwidth="639" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="639" data-original="https://pic2.zhimg.com/f596500a440a388287092db3bbdc76b5_r.jpg">人口密度图
人口密度图
<img src="https://pic1.zhimg.com/efee9bca3a2615642d4574afd52c4700_b.jpg" data-rawheight="894" data-rawwidth="1113" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1113" data-original="https://pic1.zhimg.com/efee9bca3a2615642d4574afd52c4700_r.jpg">三维实景地图
三维实景地图
<img src="https://pic3.zhimg.com/17705da29f22341cb84376d398eaac26_b.jpg" data-rawheight="775" data-rawwidth="1368" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1368" data-original="https://pic3.zhimg.com/17705da29f22341cb84376d398eaac26_r.jpg">三维数据示意图
三维数据示意图
之所以贴这么多五花八门的图，主要就是为了说明，基于电子地图的数据图层真的是应用范围和应用领域极广，不同的图层，代表了不同的数据，这个领域有大量专业性的应用和数据，其采集方法，来源渠道也五花八门，难以尽述。
简单说几种常用数据的来源：
a）交通拥堵数据：这个一般来源于专业的数据供应商，这些供应商和交通部门有较深合作，其数据采集主要依赖于在出租车上安装的GPS来采集实时车速为主，或者通过摄像头，红外探头，雷达测速测量车速为辅
b）三维数据：主要依赖激光扫描以及手工建模处理等
c）假三维数据（那种不能旋转的45度三维俯视图）：依赖照片拍摄和材质帖纹手工制作。
d）街景：依赖实采拍摄
百度地图基本上只有最基本常有的一些图层数据，例如部分三维数据，交通图层数据，卫片图层数据等，百度不具备这部分数据的采集和生产能力，都是向不同供应商外购的。
高德地图有一些专用数据，例如楼盘数据等，高德在一些数据领域有采集和生产能力（例如三维数据等），可以根据客户的要求进行专业采集生产过程，提供专业的图层数据。
不过一些特别偏，特别专业的数据领域（就像上面有的有电视网，地址灾害图）就需要应用者自己通过专业的工具进行制作了
有很多特种数据图层是不能在瓦片图引擎上显示，或者在瓦片图引擎上显示是没有任何意义的。
只存在于矢量引擎的应用。
总结：
百度的地图数据主要靠买，高德地图数据以自己采集生产为主。
就国内的情况来看，主要的数据都依赖于采集。这点和国外发达国家有比较大的差别。在国外发达国家，由于建设速度相对比较缓慢，政府的信息化水平以及信息透明做得较好，其实不需要那么多采集工作。
这个行业内有句话，叫做国外（发达国家）以内勤为主，外勤为辅，国内以外勤为主，内勤为辅。
由于地物变化相对比较缓慢，政府公开和发布的数据比较及时，透明，准确，可用，因此国外这个行业许多数据生产商直接拿政府公布数据做一下加工就可以了，改动的地方也不多，国内还比较依赖数据生产上自己采集。
（举个例子，这里面比较典型极致的是日本，哪里新安装了一个红绿灯都会在政府网站上及时准确公布，并标注位置，更不用说楼盘建设，城市建设等大动作了，因此数据生产商拿这些数据来就可以直接用，很少需要自己去采集了）
最新更新：
百度已经巨资收购了道道通，因而间接获得了国家甲级测绘资质，道道通老板近十年的持续亏损苦心经营终于获得收获了。
产品经理
从百度地图拉开，四维图新提供地图，道道通提供POI信息，北京世纪高通提高了道路交通信息，但是很奇怪的是，我前几天看的时候好像不是北京世纪高通（公司介绍上说，世纪高通隶属于中国航天科技集团公司，依托中国卫星通信集团公司、中国四维测绘技术总公司…显示全部
从百度地图拉开，四维图新提供地图，道道通提供POI信息，北京世纪高通提高了道路交通信息，但是很奇怪的是，我前几天看的时候好像不是北京世纪高通（公司介绍上说，世纪高通隶属于中国航天科技集团公司，依托中国卫星通信集团公司、中国四维测绘技术总公司、北京四维图新科技股份公司（深交所股票代码：002405）的资源，专业从事交通信息服务，还是四维的背景），而是优途，千方集团的。是不是有什么故事发生了?<img src="https://pic2.zhimg.com/9e2c2e73ff140b777152f58d409a67c9_b.jpg" data-rawwidth="1015" data-rawheight="487" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1015" data-original="https://pic2.zhimg.com/9e2c2e73ff140b777152f58d409a67c9_r.jpg">
Data, Map, Python
感谢@天光提出的问题，我对大家有疑问的地方进行了一些修正和补充，回答这个问题时，个人是从普通用户可以亲身看到的互联网地图产品角度进行展开的，回避了专业地图领域的一些概念，可能不是很严谨，但是期待可以给不了解地图的知友一个互联网商用地图数据…显示全部目前互联网地图的数据一般包含几个部分：地理底图、卫星影像、三维、街景。每一个部分基本都有数据来源，其中地图部分的数据是地图应用一切功能的基础。以下每个部分从数据的功能，采集方式，数据供应商三个方面介绍。
1. 地理底图部分
- 地理底图：这部分内容是互联网地图的核心。可以看做是传统纸质地图的电子版，但除了地图显示外，支持放大和缩小，地址查询、路径规划等功能。我们日常使用过程中，查询某个地点，查询两个地点之间的路径所使用的都是这部分数据内容。
- 这部分数据主要包含道路、POI（points of interest，兴趣点，商用地图主要采集饭店、宾馆，加油站，洗手间，ATM等与人们生活息息相关的东西）、行政区划、河流、绿地、居民区等。商用地图中，道路支持路径规划，POI支撑地址查找，这两部分又是商用地图的重点，道路一部分实采（这里实采并非指测绘学中的测量采集，而是需要实地开车沿道路行驶，通过摄像机记录道路实景，主要拍摄限速标志，路牌等，然后内业编辑，依赖GPS记录行车位置信息），一部分利用遥感图像勾绘（可降低成本，主要用于显示）；POI数据也依赖实采（这部分数据更新较快，且数量巨大，比较有前景的是众包采集模式）。其他要素主要使用遥感图像勾绘。
- 目前国内最有实力的是高德（http://www.autonavi.com/）和四维图新（http://www.navinfo.com/）两家公司，均为车载导航数据供应商出身。
- 路况信息：即为实时交通状况信息。这部分数据有三种方式获取，主要是以行业运营车辆（如出租车、物流车）作为浮动车，通过GPS 车载装置和无线通信设备，将车辆行驶信息（如时间、速度、坐标、方向等参数）实时的传送到浮动车信息中心，经汇总、处理后生成反映实时道路路况的交通信息；也通过在道路上安置传感器来实时获取路段的车辆通行频次，进而计算交通流量（有待确认）。2010年以来，伴随着移动互联网的发展，UGC也成为一种交通信息采集的模式，即手机地图的使用者也在贡献实时交通信息，这也是将来交通信息采集发展的大趋势。通过对多来源的现势数据进行融合与分析，可以有效提高交通信息预测的质量。另外，交通信息的预测还必须有历史数据的支持，通过历史交通公共出行记录，使用预测模型把算法做好，计算出结果后，再用大量的用户数据反向抽查，抽查完了之后，再拟合模型重……不断的通过数据来调的模型，让ETA（估计到达时间）就调整的越来越准。实时交通的更新目前可以达到2分钟一次更新。北京世纪高通（http://www.cennavi.com.cn/index.php）提供车辆运营的交通数据，高德地图，百度地图本身也可以接受用户的UGC信息，自身也算是数据源。
- 可参考百度地图和 Google 地图的实时路况功能是如何实现的？以及编程王 - 董振宁：见证交通信息技术的变革——交通拥堵信息预测原理揭示
2. 卫星影像
- 正射影像：可以理解为从高空垂直俯瞰地面的拍摄的照片。因为地图部分的地图显示是通过一定的抽象而绘制出来的，空间上并不连续，卫星影像本身为地图的照片，可以展示完整的地貌状况。这部分通过卫星或航天飞机拍摄。目前主流地图均有该类影像的显示，数据的提供厂商有国外的DigitalGlobe（Satellite Imagery and Geospatial Information Products）和国内的中国四维（http://www.chinasiwei.com/）。
- 鸟瞰：这部分数据本质上仍是正射影像，不过是旋转了一定角度，目前bing地图有这部分数据显示，可以产生类似三维的视觉效果，类似下面提到的假三维。如下两图为同一位置的正射影像与鸟瞰正射影像的效果。
<img src="https://pic1.zhimg.com/5aa783c59895c9ac8c13f740a6fc9b64_b.jpg" data-rawwidth="1361" data-rawheight="508" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1361" data-original="https://pic1.zhimg.com/5aa783c59895c9ac8c13f740a6fc9b64_r.jpg">
3. 三维
- 假三维（2.5维）：这部分数据具有三维的视觉效果，实际在显示时只能平面平移，而不能旋转。这部分数据目前由都市圈（http://www.o.cn/about_us/aboutus.html）提供生产，目前百度地图有这部分显示。这部分数据在目前三维数据生产以及更新周期存在瓶颈的情况下，可以更加形象地展现现实世界的真实情况，属于平面地图和三维地图之间的中间产物。
- 二维拔高（非专业名称）：这部分数据是在平面地图的基础上，为要素赋予一个标识高度的参数，如楼层的数量，在地图上显示时实时拔高显示为一个立方体，部分会贴上纹理。目前手机端的高德地图和百度地图均有这部分数据展示。
- 三维数据：真正的三维目前在互联网商用地图暂时没有见到，目前主要在数字城市领域比较火热。
4. 街景
- 360实景：顾名思义，可以在地图上看到实际地点的周围景观。这类数据实质上是在指定位置旋转一周的图片。目前百度地图有这类数据显示。国内全瑞景（http://www.vrwaychina.com/）生产此类数据。
- 街景：实质为360度实景的升级版，沿道路拍摄图片后拼接而成，用户可以直接欣赏具体地点的实景。这部分数据也是通过街景车实采获得。国内最先上线的是立得空间（http://www.leador.com.cn/index.aspx）的我秀中国（http://www.ishowchina.com/）做起，近几年腾讯的搜搜地图（http://map.soso.com/#）已逐步上线国内城市的街景。
另外，谷歌地图代表着互联网地图的方向，如果有兴趣，可以多多关注谷歌地图的进展。
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介绍完了数据，下面简要概括下主流的互联网地图产品涵盖的数据的特点：
- 谷歌地图：作为互联网地图的领跑者，谷歌地图中国区的底图数据来自高德，卫星数据来自DigitalGlobe，中国区的三维数据应该也是高德，街景数据是谷歌自己采集的（由于大陆政策限制，不含中国大陆地区）
- 百度地图：百度是国内互联网公司较早重视LBS并有较大投入的公司，百度地图在国内地图应用中的内容丰富程度应该是最高的，其地图数据来自四维图新，借助其强大的互联网数据融合能力，POI信息及其丰富，俨然已成为生活服务的一个重要入口。
- 高德地图：高德是一个数据生产商，传统业务主要面向汽车导航领域，近年来借助高德地图布局移动互联网，高德的优势在于其数据的精确性，除了卫星数据外，高德基本涵盖了其他所有类型的生产能力。
- 搜搜地图：搜搜地图的特色在于搜搜将国内街景这块空白填补了，其地图数据也来自与高德。
- 图吧地图：图吧地图是国内较早涉足互联网地图的公司，领导对地图有一定理解，但是由于LBS飞速兴起带来巨头的介入，使得图吧并不是那么的抢眼。图吧数据来自四维图新。
- 天地图：是国家测绘地理信息局主导建设的国家地理信息公共服务平台，参照@apache maven的评论，他的数据采集并非从商业角度出发，行政区划的覆盖应该更加丰富和完整，数据精度应该比商用地图高，这是他的先天优势，希望他越来越好。
2013-09-17
1.补充卫星影像鸟瞰地图；
2.补充图吧地图情况；
2014-03-26
1. 参照编程王 - 董振宁：见证交通信息技术的变革——交通拥堵信息预测原理揭示补充实时交通信息生产模式
百度13年底收购了一家测绘图商公司“长地”，并于14年开始采用这家公司的部分测绘数据。
------下面是13年8月的原答案-----
百度地图本身没有国家批准的测绘资质，因此数据来自购买图商数据等渠道。
高德地图有国家批准的测绘资质，因此是自有的内外业团队实地采集测绘制作的。
补充：啥是图商，图资厂商。白话一点，就是靠测绘采集数据，封装为数据产品出售的公司。例如：四维图新，高德
补充一下，百度室内地图的供应商是Palmap图渊科技
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