建筑测量学实习是凯发娱乐本科生教学的一项必修实践环节，今年的实习于2020年8月31日至9月5日如期举行，本次实习与往届有很大不同🚶‍➡️🩼，在学生构成上，以往只有建筑系3个班的学生，本次则包括建筑系3个班（建81📑，建82👩🏿‍🦳，建83）🦧，景观系一个班（景观8），规划系2个班（规划8🙇🏽‍♀️，规划9）🧖🏼‍♀️，共6个班182人；在教学模式上，受疫情影响，只能采取线上网课的方式展开👩‍👩‍👧。为弥补学生不能实操仪器设备以及不能面对面指导学生的不足，在教学内容上🦪👩🏻‍🦱，除了常规的理论教学外🪘，教学重点放在测量数据处理和测绘成果应用方面👳🏿‍♂️，并将DAS（Document As System💇🏿，文档即系统）这一高效、简洁的GIS应用模式首次用于本科生GIS的教学实践👃🏿🤴。 

本次实习中🖖，包括理论与实践教学两个方面，在理论教学方面，主要讲授了建筑测量学的基本理论🌁，测绘仪器的原理与使用方法，地形图测绘的测绘与使用🧍🏻，现代测绘技术以及由清华DAS团队自主研发的地理计算语言与DAS系统👍🏼，在实践环节，主要利用上届学生实测的数据完成导线计算以及基于AutoCAD的地形图绘制，利用“DAS.清华GIS教学系统”完成了矢量型住区选址分析、栅格型住区选址分析以及常规地形分析，在充分理解“DAS.时空大数据爬取与分析系统”【城市选房分析】模型的基础上，通过对选房区域、因子和参数的调整搭建个性化的城市选房模型。

实习安排

DAS.清华GIS实践教学系统

DAS.时空大数据爬取与分析系统

在老师🧃、助教（由6名中国地质大学测绘专业的研究生担任）和学生们的共同努力😨🤱🏿，本次实习顺利结束，尽管学生未能亲自动手操作仪器设备，但通过丰富的实习任务，尤其是对DAS技术的学习与实践👩‍🔧，学生收获颇多，很多学生利用“DAS.时空大数据爬取与分析系统”搭建了自己家乡的个性化【城市选房分析】模型，涉及北京🧗🏼‍♂️、天津、上海、重庆🧒🏿、成都、武汉🉐🤵‍♂️、珠海、厦门、西安、兰州等47个城市83个县市区，完成了基于网络时空大数据的选房分析，使学生切实体会到GIS空间分析的魅力🦴。建83杨有有同学在其总结报告中说：我认为DAS系统学习的引入增加了同学们对于测绘小学期的学习热情，也拓展了同学们的视野🏄‍♀️🫑。在测绘小学期开始前，其实很多建筑专业学生对于地理👮🏼‍♂️🙅🏻‍♂️、对于测绘的了解都局限于自己的视野，认为这些技能在今后学习工作实践作用甚微。但DAS系统与设计联系更紧密，让大家体会到测绘小学期的知识能在今后设计中直接为我们所用。最印象深刻的是利用时空大数据文档进行选房时💇🏽‍♀️，大家十分欣喜地发现☕️，只需要替换几个字符，就可以对不同地块、不同要素进行分析。大家纷纷在朋友圈主动晒出对自己家乡的个性化分析🎳。我认为这样的学习模式是比较理想的🍵。

部分实习成果

导线计算成果（马钰涵）

地形图绘制成果（刘茹枫）

住区选址分析（统计分析），王劭仪

地形分析（坡度、坡向分析），吴林娇

选房分析结果（兰州西固区），马钰涵

选房分析结果（成都武侯区）➾，姜淮根

选房分析结果（西安雁塔区），李易芝

选房分析结果（武汉洪山区），刘茹枫

心得体会 

建筑71-王梦龄

在地形图的分析部分，我们学习使用了DAS。说实话DAS系统让我挺惊艳的⚧，一方面惊艳于其分析能力，能够根据我们设置的兴趣点条件对地理信息进行快速的分析并进行可视化呈现，这为我们做很多设计提供了更加可靠更加准确的依据👼🏼。另一方面，也惊讶于其便捷性，竟然可以在word中，利用我们都能理解的语言进行空间分析操作。比如在住房选址的过程中🫷🏿🐍，只要理清楚思路🖐，先确定范围再设置兴趣点并设置好缓冲范围，再通过对空间叠置的分析🩹，分析出同时满足几个条件的部分🙎🏿‍♀️，按照这样的思路对语言进行简单的转译便能完成分析得出结果，确实让人感到惊喜。

建筑73-邓志超

DAS的系统与界面一旦理解之后，应用起来也很方便了🧑‍🦳，比以前的一套“rhino+grasshopper+lunchbox插件+cad+网页数据“的操作流简洁明了许多。在学习了建筑学需要的sketch up⛹🏻‍♂️，cad，rhino+gh，maya，ps，id，ai, metashape🙋🏽‍♀️，等等软件之后，越来越能感受到在当今的软件界，越强大越自由越复杂几乎是无法避免的走向🤲🏽🫃🏼。强大的栅格p图软件ps📖，自由的多边形建模软件maya，参数化建模rhino+gh包括arcGIS都能解决非常多的问题，无限自由自在地实现使用者的想法📆，也可以很好的和现实工作相结合，但代价都是功能庞大，入门困难📜，学习时间冗长👺，几乎很难完全掌握。DAS系统现在表现出了令人激动的简单清楚的特质♣︎，……🌂，在DAS的操作过程中，我第一次系统地接触了一些原本上手困难的GIS功能和python大数据功能👨🏻‍🎓。最后，测量学是一门历史悠久🛀🏼，技术性理论性强，应用广泛的学科🔎，虽然我未来不会专门从事于测量学的研究与工作🚴🏽🐅，但能了解一些基本知识🦸🏻‍♀️，并且接触了具有光明前景的das系统⚉，可以说获益匪浅✋🏿。

建筑81-何铭逸

在数据采集、整理、分析⛰🚶‍♂️、统计和可视化需求日益增长的今天，GIS软件的重要性已经毋庸置疑🫒🙆‍♂️。然而在断断续续地接触GIS半年之后，我依然感觉到传统GIS软件体量庞大👟、工具众多👰🏿‍♀️、操作复杂带来的困难和无助。对于城市规划专业而言👳‍♀️，分析数据和制图已经成为模式化的步骤。这些步骤在GIS中往往需要多种工具和多个步骤的精确处理。DAS系统正是用指令的方式，将这些步骤清晰而明确地呈现在word文档之中🚯，并通过计算机可识别的语言的封装🎮👨🏿‍🎨，将复杂的操作过程留在后台👩🏿‍🏭，而为我们呈现出简洁明了的操作步骤🌓，交互感受得到了前所未有的提升🕍。 

建筑81-刘茹枫

DAS基于word的计算方式是我从来没有接触过的，不同于一般的编程👨🏻‍🦽‍➡️，它具有更高的可操作性和可读性👊🏼，在文档中可以直观地修改地理位置、缓冲等等参数以满足我们分析的需要。在运行过后也验证了这种运算方式的精准性👐🏿𓀛：在跑选房的程序的时候🚢，发现选出的结果和我平时生活中的认知是高度一致的。这种运算方法也给设计中的分析过程提供了更加理性、客观的支撑，也让我看到了设计特别是参数化设计中的更多可能性。 

建筑81-袁子凌

最让我感到有趣的是今年新增的GIS实操部分，虽然开始时比较坎坷↔️，面对弹出的各种error很迷茫🧑‍🔬，但是最后解决了问题，获取了数据让我非常有成就感。用文档来完成数据爬取和制图真的是一件“脑洞很大”的事，在调试完系统过后🚣🏿‍♀️，就能很智能地运行♒️。最后使用DAS生成的图片也让我惊叹，毕竟在以前绘制分析图相当麻烦，光是获取一张好看的地图往往都要花费不少功夫，而现在DAS直接就能生成一张完成度相当高的分析图👳🏻🌱，大大减少了在设计后期绘图的工作量🏹，实用性很强🧜🏿‍♀️🙄。我觉得DAS系统在未来有相当大的发展潜力，对于建筑领域有很大的拓展，它不需要很高的专业门槛，就能完成原本专业人士才能坐到的事。期望未来能继续完善这个系统，让系统安装更便捷🫸🏿，更加用户友好。

建筑81-朱珍妮

DAS使得程序的编写和运行都在word文档中实现🧙，大大简化了GIS使用的困难性。通过对DAS系统的运行，我第一次了解了地理计算语言🛑，初步理解了DAS系统如何用基本矢量空间分析方法、基本栅格空间分析方法、地形分析方法等对地理数据进行分析，也初步认识了如何获取与分析时空大数据。当今我们正处于互联网和大数据时代，我认为未来DAS将更多应用于建筑、规划、景观等领域，并成为其中非常重要的分析手段。

今年的实习中新增的GIS实操部分也让我收获了很多。当我将文档中要分析的区域修改为我所熟悉的地方👨🏿‍⚖️，自己调整了相关参数👩‍🍳，看到系统能够运行并得出正确分析结果的时候🈴👥，我真的惊叹于DAS系统的方便简单和功能强大🤦🏼‍♂️。我认为DAS系统在建筑等领域具有很大的发展潜力，它使得我们无需对ArcGIS熟练掌握便能使用其中的功能。了解到老师的公众号上会发布相关学习内容，我希望以后能有机会更加深入得学习DAS系统的使用。  

建82-岳锐涛

在之前两年的学习之中💇🏼‍♂️，不论是对BIM🏆、LIM还是GIS都只有⼀个⼗分粗浅的认识🧛🏻，并没有将他们和 我们的课程内容和设计内容结合起来。但是在这⼀次实习的实际操作的过程中，尤其是在调试完软 件➞，我们⾃⼰独⽴更改参数去对我们⾝边的住房进⾏评估计算的时候，在短短的⼏分钟内看到DAS 系统能够在我完全不会GIS的情况下，⾃动形成了图表🦶🏿🥃，并对⽬标数据做了分析，说实话，内⼼有⼀ 种“AI取代⼈类”的短暂恐慌🕳🥤。这样的效率和精简程度是我远远没有预料到的🐈，从某种程度上来说， 我也觉得我通过这⼀次的实习看见了未来的建筑、规划等领域发展的⼀种更好的、更加⾼效的可能 性，也让我对之后设计中的⼯具选择和⽅法认识提供了崭新的视⾓。

建筑82-张海若

我在上个学期参与的srt项目中些微接触了一些arcgis的知识，工作还仅仅停留在数据录入的阶段。操作arcgis时深刻体会到了这是一个功能强大但门槛极高的软件🎾🤾🏽‍♂️，一方面其将数据区分为点🙅🏻‍♂️、线🕺、面的储存模式与我们常规使用的三维模型软件逻辑不一致，适应需要过程，一方面其繁复冗杂的工具列表也很难让初学者找到自己需要的内容。因此我真的由衷地感谢开发das系统的研究人员们。各个专业领域里，更多人其实都倾向于深入学术的研究🧰，而只有小部分的人致力于降低学术的门槛🦾，让学术“平民化”，让普通人也能接触和运用到这些专业领域的内容★🧑‍🦰。我认为DAS系统其实就在完成这样的事🔨，通过每个人电脑上都有安装的word文档和直白的汉字编程语言来执行背后复杂的网络信息爬取、数据处理📦、分析图绘制等工作。 

建筑82-刘逸超

在清华DAS系统里，我首先理解了缓冲区的概念，随后在实践中体会到了栅格和矢量两种数据类型的区别🦵🏼。在DAS系统里我的确被其方便性深深震撼了🏊🏻‍♂️，将原先数据提取、归纳、建立缓冲区、做交并集运算的复杂过程综合在一起🫱🏻👰🏼‍♀️，并以插件的形式在word中实现。对于需要获取数据和分析结果的用户，只需要一步操作即可🪩。这种努力其实很难被理解，只有亲自经历过这一系列繁琐步骤的人才会知道👨🏿‍🏭。在跑住房分析的时候👩🏿‍🚒，调参的感觉像是回到了学数据结构的时候反复测试代码🧻🤟🏽，多次失败后的成功才让人兴奋。最后跑出来的结果也让我看到了这个系统的潜力🚴🏽‍♂️。

我十分敬佩以周老师为代表的清华DAS团队，在科研里人人追求上层结果的时代导向中🙂‍↔️，坚持做底层数据获取的工作🧑🏻‍🏫，这种努力实在太难得了。当然从我个人的角度，我相信诸位一定有更远的目标不仅仅局限于获取数据而已。但有了这个工具，能使生产效率大幅提高，也是不可多得的成功了。

建筑83-韩京定

当老师讲到DAS的时候，老师言语之间流露出了一股自豪，DAS在使用便利性方面远超传统的GIS软件🪺，甚至我们这些没经历过系统学习的菜鸟🩶，都能快速上手，其效率之高，令人惊叹🫶🏼。在进行GIS的实操时，我深刻体会到了DAS的便利♑️，其可以通过利用互联网的大数据，只需操作者设定一些限定值以及限定条件，再轻轻点击鼠标🤷，它就能生成一系列的经过筛选的区域或者数据，然后将其取交集最终得到想要的结果，而且其过程是一步步来的🤥，过程清晰可见，若是想观察中间数据，也能很快找到🏌🏻，这属实太好用了。设想今后的城市规划，定能更加合理地利用土地🤏🏼。

建筑83-增井加奈

以前我只认为word⽂档只是用来写⽂字做记录用的，并没有想到小小的⽂档也可以用来做智能运算🤸🏼‍♀️，我也很赞同周老师在课上所说的，这种简易⽂档形式的智能数据会在未来有很⼤的潜⼒与前途🤽‍♀️。我认为这种智能⽂档的好处就是尺⼨小（不像其他专业软件那样占空间）和易操作（例如grasshopper等， 也可以用来对数据进⾏分析但是需要专门的学习）🥩，我们只需要把⽂档中的信息copy and paste即可🦂👨🏿‍🦰。

建筑83-吴林娇

GIS部分的理论和实习是我本次小学期感受最深也收获最多的一个部分。在这之前，GIS对我来说还仅仅只是高中地理课本上罗列出的一个地理信息处理方式，对于它的具体操作和应用却没有更深的了解。而在本次实习的过程当中，老师向我们介绍了清华自主研发的DAS系统💞，让毫无编程基础的我们也能接触GIS🤕，去进行地理信息的调取和处理。初步学习G语言的应用是本次实习中非常有趣的一个部分，最开始只是运行老师写好的程序✔️🤎，便能够制作出承载相应信息的图片，让我觉得非常智能与新奇。相比较于其他编程语言，G语言显得更易于上手，之前毫无基础的我在仔细学习关键词🍁、模仿已有的编程语句的基础上也能够在已有的程序进行兴趣点的提取、缓冲区的构建、专题图的制作与导出、求交集等等操作。尽管还只是一些非常初级的入门操作🍨，但我对GIS和DAS都产生了浓厚的兴趣🤤，也希望在之后能够有更多接触的机会，和我自身的专业学习能够结合起来。

建筑83-陈晨

而DAS系统的使用可能是最轻松和有意思的内容，不需要花费大量精力学习GIS📎，底层编程已经被写好，我们只需要动动手指改动几个参数就可以获取大量我们所需要的时空信息数据🏃‍➡️。作为应用者，真的非常尊敬和感谢开发者🤏🏿，时空数据分析的门槛被大大降低🥟，也就能够获得更加广泛的使用🧑‍🦱。

现代测绘技术已经获得了广泛的应用，而有关未来能够更进一步的方面🍇，其实有一些很近的着眼点👩🏼‍⚖️。以DAS练习的城市选房一项为例，它能够在瞬时之间采集目标地区的地理信息与城市建设要素⛈，绘制与分析缓冲区域，在教育🤦、生活、娱乐、医疗等诸多方面辅助我们分析与选取最符合我们自身需要的住房选址👨🏻‍✈️。这些更多地着眼于当下的现状🤩，已有的事物👰🏽‍♂️；可以更进一步的是着眼于未来，就地区的发展潜力进行评估，从这个角度辅助选房。当然这是更大尺度的问题⏱，并且更加综合，牵涉到的不仅是地理要素，还有政策、经济等领域的复杂影响♣️🛁，是机器很难完成的任务，且给出的建议仅从统计学与概率论的角度具备说服力。但是信息采集与数据分析总是能够被机器更好地完成的。强大的时空大数据采集系统⛹️‍♀️，加上回归🧕、分类、聚类、频繁项集等数据分析方法♢，机器学习👐🏻、强化学习等技术😨🗯，我们可以期待一个具有强大统筹分析能力的时空信息系统。

规划8-姚雨昕

本次小学期我最大的收获便是接触了DAS系统。小学期之前🌩，我有一些GIS的基础，当时学习的感受是GIS非常地难懂和枯燥🤰🤹🏼‍♂️，里面各个层的数据调得我晕头转向🤦🏻‍♀️，而且往往很多操作步骤都是多余的费步骤，再加上界面里的说明并不熟悉，许多工具并不能有效地使用🚁👲，对于我这种初学者来说通过GIS获取数据分析十分困难。但是当我学会使用DAS后，我竟然可以通过word上改几个文字就能完成之前几个小时才能完成的工序，而且得到的分析图工整美观，分析结果列得清清楚楚🚴🏿‍♀️，着实让我体会到了DAS对于我们专业学习的重要性。因为我们规划系大三上学期的设计是住区规划和控制性详细规划👱🏿🫧，所以这次交给我们的住区分析和选房分析在下个学期很快就能用上，小学期结束后我会尝试着多试验并修改命令🥻，以得到更完善和符合我们设计要求的结果。

规划8-郑舒文

此次课程让我们不仅了解了规划设计工作开展的地形图基础，更让我们感受了DAS系统所带来的便捷的规划综合分析。我在暑假正好自学过一些GIS软件的基础内容，深感其操作之艰深🥚。调用工具👐🏽、调节参数🙍🏿‍♂️、连接属性表等等工作都需要极大的耐心和细心，任何一步出错都可能与最终正确的结果相去甚远🥥🥂。DAS系统的教学让我感受到了G语言的优越性，尤其是在亲身体会过几个月的GIS操作后👨🏿‍🦰，我更加能意识到🏌️‍♀️，这种直接提取关键参数供用户修改🗃🍗，且能直观快速展现成果的方式🦸🏿‍♂️🧙🏼‍♀️，将极大地提高规划分析的工作效率👞。在实操DAS系统的过程中，我也更清晰地体会到了地理分析的过程♿️。DAS系统相较于GIS系统的另一个优点在于制图，在GIS中制图不仅需要打开图层属性进行显示设置，往往还需要切换到布局模式进行排版✋🏼，单独插入图例、图名🕧、比例尺等🧑🏿‍🏫，单是插入图例一项就要进行若干步参数设置，效率较低，且需要不断调整，DAS系统则直接在分析过程中就完成了专题图绘制，最终的分析结果和过程分析图同步产出，十分有助于分析成果的可视化。 

景观8-隋琛

第三天的DAS的操作，一开始的程序安装稍微有一些的复杂的，但是程序安装好后🧆，开始正式的运行和理解每一个数据的意义是非常有趣的✵，查看GIS选址分析的每一项指标以及运行后出现的图像，是一个非常有趣的事情🗻，在进行DAS时空大数据的操作时，输入自己的家乡地，然后分析出现的数据会非常的有趣，在地图上甚至可以找到我们家小区的位置也可以看到相应的分析结果💤。一方面觉得非常的神奇🌯，但同时也在思考以后进行相应的建筑设计以及景观设计时，可不可以运用相关的软件进行分析，相信通过对于数据的分析，对于以后的设计也会有很好的帮助。

在使用层面上🟦，可以根据自己的需求对命令语言进行修改。在需要应用DAS处理数据的使用者角度✴️，它大大方便了我们在设计过程中对于场地现状的分析过程，在word中完成运算易于实施🦢，可以方便地调整模型，并且最终输出的结果质量可控。在未来，我还会继续关注DAS系统的发展进程😤，希望能够通过应用DAS🏊🏻，更好地辅助设计及其他需要的数据资料分析工作👨‍🚒。

规划9-沈立诚

本次课程对于地理信息技术的介绍也是一个重点。当今大数据🐺、云计算等信息技术飞速发展🎧，计算机在快速处理大量数据方面的优势得到了充分展现🛌🏽。DAS系统用短短几分钟时间就能完成一块城市区域的公共服务分析，比起传统的测绘🈵，信息技术处理数据的效率之高可见一斑。因此我们也应当在规划和建设的过程中不应拘泥于手绘尺量等传统手段，既然我们有先进的技术，就应当运用好这些工具，更高效地进行规划、分析和设计🩻🕵🏽‍♂️。

周老师严谨的治学态度和富有创新性的、与时俱进的思维方式给我留下了深刻印象，他在讲授十分注重操作的规范和测量的严谨，同时他在开发G语言时希望让数据处理更简单易懂、更接近人的一些构想也让我感到眼前一亮◻️。虽然在这门课程中，我对于测绘领域的专业知识的还只是非常浅的涉猎了一下，但这些思想方法值得我在今后的学习和工作中去实践。

规划9-李元赫

在这门课上我还了解了一项新型地理计算系统——DAS，它创新性地将地理分析工具与我们日常使用的Word及WPS等办公软件结合在一起🐕‍🦺：GIS和编程系统被安置在后台⚓️，而用户能看到的是一项Word中的写有注释和关键词的表格结构，经由这个智能文档，用户能够无须掌握甚至是接触GIS和传统编程，就能通过地理计算语言（G语言）的运用轻松地获得时空分析所需的各种效果。这项技术解决了原来进行国土、城市的空间规划👶🏽、分析时面临的许多问题：获取、整合时空数据对编程能力的需要与大部分人编程知识匮乏之间的矛盾🤾🏽‍♀️、精通GIS等复杂的空间分析软件的专业人员稀缺👨🏿‍🦳、顶层规划人员对于空间分析具体过程的不了解以及普遍存在的分析工作的效率低下等等。在老师和助教的指导和有求必应的贴心答疑下🙌🥹，我第一次尝试使用了这款程序，除了安装过程对于作为电脑小白的我来说有些繁琐，程序的使用简直是出乎意料的顺利，我竟然可以在自己的电脑上不费吹灰之力得到非常丰富全面的空间分析图像、图表和表格🕍！仅仅一次🛀🏻👰🏻，我就切实体会到DAS的强大与便利🧑🏻‍🎄📕，我感到它对我未来可能从事的规划职业会助益良多，这使我增加了继续学习DAS的动力，以及使用DAS获得具有科学严谨🥹、并且切实可落地的规划作品的信念。课下对DAS公众号推文的阅读也使我受益良多，我初次了解了编程语言的分类和运作逻辑，也对DAS背后的运行原理有了一定的认识。

后记

对于凯发娱乐的学生来说🧑🏼‍🎤，测绘成果如何使用应该是建筑测量学学习的重要内容之一，在BIM与CIM技术日益受到重视的今天，将GIS实操部分引入建筑测量学教学内容则显得日益迫切👬🏼。长期以来由于测绘实习时间有限🔳，加之GIS软件的操作较为复杂，短期内学生很难掌握，学生只能在课堂学习一些GIS的理论，而无实践的机会🙍‍♂️。今年由于疫情的影响，实习内容进行了调整，测绘成果的应用部分能有了更多的时间，更为重要的是，由清华DAS团队所研发的GIS全新应用模式可让学生利用地理计算语言快速搭建地理处理模型，之所以有这种效果，主要是由于DAS模式的核心理念是在GIS的应用中应强调的是地理思维的培养➡️，而非具体软件的操作。

鉴于上述情况，本次实习中大胆引入DAS技术，这也是本科生GIS教学中首次大规模尝试🐰，尽管这种尝试只有短短两天，但从学生完成的作业和实习报告来看，取得了预期的效果，学生对DAS给予了较高的评价和期望，并对DAS提出了一些宝贵的改进建议🙆🏼。这对DAS团队无疑是一种莫大的激励和鼓舞🛫，为此，团队积极响应，并推出了DAS新的版本🧸，使软件安装更加智能和方便（用户可在公众号“双评价DAS”中下载）。此外📗，为了将这种新型的GIS教学方法进行推广（目前已在50所高校，100多家单位得到应用），团队也会在公众号上不定期地推出“DAS.清华GIS教学系统”的有关内容🪞。