一、矢量数据格式
矢量数据（Vector Data）是用X、Y、Z坐标表示地图图形或地理实体位置的数据。
矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。
常见的矢量数据有：点、线、面等格式。


1、SHP(Shapefile)


Shapefile是目前最常见的一种矢量数据格式。作为行业标准，几乎所有的商业和开源GIS软件都支持Shapefile。
一个Shapefile数据最少包括三个文件：

主文件（*.shp）——存储地理要素的几何图形的文件。
索引文件（*.shx）——存储图形要素与属性信息索引的文件。
dBASE表文件（*.dbf）——存储要素信息属性的dBase表文件。
除此之外还有可选的文件，包括：
空间参考文件（*.prj）、
几何体的空间索引文件（*.sbn 和 *.sbx）、
只读的Shapefiles的几何体的空间索引文件（*.fbn 和*.fbx）等等。
2、 
KMZ/KML (Keyhole Markup Language)
KML是标记语言（Keyhole Markup Language）的缩写，最初由Keyhole公司开发，是一种基于XML 语法与格式的、用于描述和保存地理信息（如点、线、图像、多边形和模型等）的编码规范。KMZ是一个经过ZIP格式压缩过的KML文件，其文件自身可以包含图标，影像和模型等。KMZ/KML可以被 Google
 Earth、Google Map和ArcGIS Earth等识别并显示。



3、FileGDB（File Geodatabase）
FileGDB是由Esri创建的一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。
其具有结构和性能上的优势：快速的性能、多样的数据关系、兼容存储栅格数据、优化空间索引以及数据压缩等。





4、GeoJSON


GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式；它是基于Javascript对象表示法的地理空间信息数据交换格式。
GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。GeoJSON支持下面几何类型：点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。
GeoJSON里的特征包含一个几何对象和其他属性，特征集合表示一系列特征。
一个完整的GeoJSON数据结构总是一个（JSON术语里的）对象。在GeoJSON里，对象由名/值对——也称作成员的集合组成。对每个成员来说，名字总是字符串。成员的值要么是字符串、数字、对象、数组，要么是下面文本常量中的一个："true"，"false"和"null"。数组是由值是上面所说的元素组成。




5、AutoCAD（.DXF）DXF 是AutoCAD与其它软件之间进行CAD数据交换的开放矢量数据文件格式，
可以分为两类：ASCII格式和二进制格式；ASCII具有可读性好的特点，但占用的空间较大；二进制格式则占用的空间小、读取速度快。
由于AutoCAD现在是最流行的CAD系统，DXF也被广泛使用，成为事实上的标准。绝大多数CAD系统都能读入或输出DXF文件。
二、栅格




GeoTIFF 
(Geographic Tagged Image File Format)


GeoTIFF已经成为GIS和卫星遥感应用的行业图像标准文件。几乎所有的GIS和图像处理软件包都具有GeoTIFF兼容性。GeoTIFF包含的其他文件有： TFW（渲染栅格地理位置所需的文件）、XML（可选，元数据文件）、 AUX（输出辅助文件，存储投影等信息）。



Erdas Imagine
（.img）


Erdas Imagine是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统（ERDAS IMAGINE）使用的遥感影像格式。这种格式广泛应用于遥感数据处理，因为它提供了一个用于整合来自多源传感器数据的框架。该框架支持地理参考、地理编码元数据、多波段、不同数据类型的数据的存储，同时该格式基于瓦片的方式进行数据的存取，这样加快了数据显示和重采样的速度。





ENVI
（ENVI .hdr Labelled Raster）


ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关的ASCII（文本）的头文件。这也保证了单个ENVI栅格文件没有大小上限。ENVI栅格文件必须包含这两个文件，其中头文件的后缀名为.hdr，数据文件的后缀随意，甚至可以不带后缀名。这两个文件是通过文件名来关联，即数据文件和头文件名称一致。



PCIDSK
（PCI Geomatics Database File）


PCIDSK（.pix）是由加拿大PCI公司PCI Geomatics软件开发的地球观测数据格式，该格式使用512KB的块结构设计来保证以最小的磁盘和操作系统级别的开销来完成对图像各个部分的读写。地面控制点信息（GCP）以及投影信息可以以光栅几何参数的形式进行存储。



JPEG 2000 
(Joint Photographic Experts Group)


JPEG 2000通常以JP2为文件扩展名。它们是经过压缩的文件，最新的JPG格式可以选择有损或无损压缩。JPEG 2000 GIS格式需要一个提供光栅地理定位的文件。因为有损压缩，JPEG 2000是背景图像的最佳选择，它可以实现与MrSID格式相似的20：1的压缩比。



MrSID 
(Multiresolution Seamless Image Database)


LizardTech专有的MrSID格式通常用于需要压缩的正射影像。 MrSID图像文件以SID为后缀，并附有一个带有文件扩展名为SDW的坐标文件。MrSIDs具有令人印象深刻的压缩比，彩色图像可以以超过20：1的比例进行压缩。 



ECW 
(Enhanced Commission Wavelet)


ECW格式文件通常用于卫星图像的压缩。这种GIS文件类型具有较高的压缩比，同时仍保持图像中的质量对比度。 ECW格式由ER Mapper开发，但现在由Hexagon Geospatial拥有。



HDF
 (Hierarchical Data Format)


HDF格式是一种不必转换格式就可以在不同平台间传递的数据格式，由美国国家高级计算应用中心(NCSA)研制，已经应用于MODIS、MISR等数据中。当前流行的版本是HDF5。HDF有6种主要数据类型：栅格图像数据、调色板(图像色谱)、科学数据集、HDF注释(信息说明数据)、Vdata(数据表)、Vgroup（相关数据组合)。HDF采用分层式数据管理结构，并可以直接从嵌套的文件中获得各种信息。因此，打开一个HDF文件，在读取图像数据的同时可以方便的查取到其地理定位、轨道参数、图像属性、图像噪声等各种信息参数。



LERC
（Limited Error Raster Compression）


LERC是由ESRI开发的一个开源删格数据格式，支持任何像素类型数据（不仅仅是RGB或Byte）的快速编码和解码。用户在编码时设置每个像素的最大压缩误差，因此在得到最大压缩比的同时保留了原始图像的精度（在用户定义的精度范围内）。这种数据格式被广泛应用于ESRI的高程文件或服务中。


Part 3 切片地图




受服务器处理能力与网络传输带宽等因素的影响，切片格式的地图越来越流行，切片地图是一种多分辨率层次的金字塔模型，从切片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。



Esri Vector Tile Package
（.vtpk）


Esri的矢量切片（Vector Tile Package）以vtpk为文件后缀，利用协议缓冲（Protocol Buffers）技术的紧凑的二进制格式来传递信息。当渲染地图时矢量切片使用一系列储存的内部数据进行制图。被组织到矢量切片的图层（比如道路、水、区域），都有包含几何图形和可变属性的独立要素（例如姓名、类型等等）。通俗的说，就是将矢量数据以建立金字塔的方式，像栅格切片那样分割成一个一个描述性文件，然后在前端根据显示需要按需请求不同的矢量瓦片数据进行显示。



Esri Tile Package
（.tpk）


TPK是ArcGIS10.1推出的一种数据文件类型，主要是用于将切片文件打包形成离线地图包，TPK可以在ArcGIS Runtime或者ArcGIS for Android/iOS中作为切片底图被加载。



Esri Scene Layer Package
（.slpk）


SLPK（Scene Layer Package）是一个将符合I3S（Indexed 3D Scene，ESRI 为3D数据推出的支持Web、移动和云端的数据标准）规范的节点信息和资源打包到一起的一个压缩包文件。目前主要支持：3D模型、集成格网、点以及点云数据。





OGC GeoPackage


GeoPackage是一种开放的、基于OGC标准的、独立于平台的、便携式的用于传输地理空间信息的压缩格式。GeoPackage统一规范在SQLite数据库中存储以下内容：矢量数据、不同比例尺的影像切片、扩展文件等。



MBTiles


MBTiles 是由MapBox公司主导的一种地图切片存储的数据规范，它使用SQLite数据库，可大大提高海量地图切片的读取速度，比通过切片文件方式的读取要快很多，适用于Android、IPhone等智能手机的离线地图存储。



MapBox Vector Tile
（.mvt）


MapBox 矢量切片通过Google Protocol Buffers（一种兼容多语言、多平台、易扩展的数据序列化格式）进行编码，这种格式应用于客户端或服务端高效渲染或查询要素信息。使用.mvt文件为后缀。




由于GIS数据格式种类繁多，仅GDAL库支持的矢量删格数据格式就多达上百种，小编在此也仅是汇总了一些比较常用或比较新的数据格式方便大家查阅，对于空间数据库和数据服务未能覆盖，后续有机会会再进行详细地梳理。如果各位读者也了解一些未列入的常用数据格式，欢迎补充。


References
[1] http://gisgeography.com/gis-formats/
[2] http://www.gdal.org/ogr_formats.html
[3] http://www.gdal.org/formats_list.html
[4] https://developers.arcgis.com
[5] https://www.mapbox.com/

文章目录
JSON数据格式概念
JSON的简单数据
JSON对象
对象的属性也可以是JSON对象
JSON格式表示简单数组
对象数组
使用二维数组保存
二维数组
访问淘宝的接口也可以取得JSON格式的数据
将一个对象转换成JSON数据
将一个list集合转换成JSON数据
将map数据转换成JSON

JSON数据格式概念
曾经一段时间里xml成为了互联网业界内的数据传输格式标准，但是有人对xml提出了质疑，认为xml数据格式比较繁杂，冗长等弊端，于是提出了很多解决方案
在2001年的时候JSON数据格式就出现了，并且在2006年的时候在互联网业界内开始普及使用，JSON是一种数据传输格式，而不是一门语言，基本上所有的编程语言都支持JSON数据格式
JSON的简单数据
表示一个数字
2.90

表示一个字符串
"Hello World"

JSON对象
{
	"name":"smith",
	"age":30,
	"sex":男
}

以上就是用JSON表示一个对象，对象的属性也使用双引号括起来，这是一种标准写法
JSON中的属性还可以是对象
对象的属性也可以是JSON对象
{
	"name":"smith",
	"age":18
	"sex":男
	"school":{
		"sname":"南京大学",
		"address":"南京市鼓楼区汉口路22号"
	}
}

JSON格式表示简单数组
保存名字的数字：["尼古拉斯","斯巴达","雅典娜"]
保存雇员的信息：["尼古拉斯",1001,"总裁",7788,50000.00，10000.0]

对象数组
在一个数字中保存多个JSON对象

Demo
[
	{
		"title":"Java实战经典开发",
		"edition":3,
		"author":["smith","尼古拉斯","斯巴达"]
	},
	{
		"title":"Oracle实战经典开发",
		"edition":3,
		"author":["smith","尼古拉斯","斯巴达"]
	},
	{
		"title":"Vue实战经典开发",
		"edition":5,
		"author":["smith","尼古拉斯","斯巴达"]
	}
]

还可以将上面的Demo转换成二维数组保存
使用二维数组保存
[
	["Java实战经典开发",3,["smith","尼古拉斯","斯巴达"]]
	["Oracle实战经典开发",3,["smith","尼古拉斯","斯巴达"]]
	["Vue实战经典开发",5,["smith","尼古拉斯","斯巴达"]]
]

二维数组
[
	["smith",1001,"clerck",7788,2000.00]
	["smith",1001,"clerck",7788,2000.00]
	["smith",1001,"clerck",7788,2000.00]
]

访问淘宝的接口也可以取得JSON格式的数据
https://suggest.taobao.com/sug?code=utf-8&q=衣服&callback=cb
cb({"result":
[
	["衣服女2019新品","58601.472377312675"],
	["衣服女春装","1014295.8219525206"],
	["衣服男","2753566.216334307"],
	["衣服女","3272979.671592127"],
	["衣服女春装套装","2919470.42070989"],
	["衣服男潮流","8861277.460102722"],
	["衣服男春季","3844818.252672986"],
	["衣服女春装 百搭","1721343.09479825"],
	["衣服女春装 韩版学生","843555.8009733238"],
	["衣服女韩版","10308716.408744132"]
]
})

JSON是要结合Ajax（异步请求）使用的

在Java中有很多第三方工具能将一个Java的对象转换成JSON数据格式，比如阿里巴巴开发的fastjson
将一个对象转换成JSON数据
public void getEmpById(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {
		//取得业务层实现类对象
		IEmpService service = new EmpServiceImpl();
		//取得要查询的雇员的编号
		Integer empno = Integer.parseInt(req.getParameter("id"));
		//将查询到的数据对象转换成JSON数据
		String json = JSON.toJSONString(service.findEmpById(empno));
		//将JSON数据直接输出给客户端（而不是将数据保存到request内置对象，跳转到JSP，使用EL表达式输出）
		PrintWriter out = null;
		try {
			
			out = resp.getWriter();
			out.print(json);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		out.close();
	}


{
	"deptno":10,
	"empno":7839,
	"ename":"KING",
	"hiredate":373910400000,
	"job":"PRESIDENT",
	"sal":5000.0
}

将一个list集合转换成JSON数据
@Override
	public Map<String, Object> findAllSplit(String kw, Integer cp, Integer ls) {
		Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
		try {
			/*将list集合中的雇员按照职位进行分组，以键值对的形式保存到map集合中，
				key是职位名称，value是该职位下所有雇员的List集合 */
			List<Emp> list = this.empDAO.selectSplitAll(kw, cp, ls);
			//调用分组的方法
			//this.groupByJob(list, map);
			map.put("list", list);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally {
			C3P0Util.close(conn);
		}
		return map;
	}

public void getEmpList(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {
		IEmpService service = new EmpServiceImpl();
		PrintWriter out = null;
		try {
			out=resp.getWriter();
			//将list集合转换成JSON输出
			out.println(JSON.toJSONString(service.findAllSplit("", 1, 100).get("list")));
			out.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} 
	}


[
{"deptno":20,"empno":7566,"ename":"JONES","hiredate":354988800000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2975.0},
{"comm":1400.0,"deptno":30,"empno":7654,"ename":"MARTIN","hiredate":370454400000,"job":"SALESMAN","mgr":7698,"sal":1250.0},
{"deptno":30,"empno":7698,"ename":"BLAKE","hiredate":352224000000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2850.0},
{"deptno":10,"empno":7782,"ename":"CLARK","hiredate":363456000000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2450.0},
{"deptno":10,"empno":7839,"ename":"KING","hiredate":373910400000,"job":"PRESIDENT","sal":5000.0},
{"comm":0.0,"deptno":30,"empno":7844,"ename":"TURNER","hiredate":368726400000,"job":"SALESMAN","mgr":7698,"sal":1500.0},
{"deptno":20,"empno":7876,"ename":"ADAMS","hiredate":411148800000,"job":"CLERK","mgr":7788,"sal":1100.0},
{"deptno":30,"empno":7900,"ename":"JAMES","hiredate":376156800000,"job":"CLERK","mgr":7698,"sal":950.0},
{"deptno":10,"empno":7934,"ename":"MILLER","hiredate":379612800000,"job":"CLERK","mgr":7782,"sal":1300.0},
{"comm":90.0,"deptno":10,"empno":7788,"ename":"xs","hiredate":1552579200000,"job":"??","mgr":7780,"sal":8500.0},
{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":1002,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0},
{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":1002,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0},
{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":7788,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0}
]

将map数据转换成JSON
	@Override
	public Map<String, Object> findAllSplit(String kw, Integer cp, Integer ls) {
		Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
		try {
			/*将list集合中的雇员按照职位进行分组，以键值对的形式保存到map集合中，
				key是职位名称，value是该职位下所有雇员的List集合 */
			List<Emp> list = this.empDAO.selectSplitAll(kw, cp, ls);
			//调用分组的方法
			this.groupByJob(list, map);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}finally {
			C3P0Util.close(conn);
		}
		return map;
	}

public void getEmpList(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {
		IEmpService service = new EmpServiceImpl();
		PrintWriter out = null;
		try {
			out=resp.getWriter();
			//将list集合转换成JSON输出
			out.println(JSON.toJSONString(service.findAllSplit("", 1, 100)));
			out.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} 
	}

{
"??":
[{"comm":90.0,"deptno":10,"empno":7788,"ename":"xs","hiredate":1552579200000,"job":"??","mgr":7780,"sal":8500.0}],

"SALESMAN":
[{"comm":1400.0,"deptno":30,"empno":7654,"ename":"MARTIN","hiredate":370454400000,"job":"SALESMAN","mgr":7698,"sal":1250.0},
{"comm":0.0,"deptno":30,"empno":7844,"ename":"TURNER","hiredate":368726400000,"job":"SALESMAN","mgr":7698,"sal":1500.0}],

"CLERK":
[{"deptno":20,"empno":7876,"ename":"ADAMS","hiredate":411148800000,"job":"CLERK","mgr":7788,"sal":1100.0},
{"deptno":30,"empno":7900,"ename":"JAMES","hiredate":376156800000,"job":"CLERK","mgr":7698,"sal":950.0},
{"deptno":10,"empno":7934,"ename":"MILLER","hiredate":379612800000,"job":"CLERK","mgr":7782,"sal":1300.0}],

"PRESIDENT":
[{"deptno":10,"empno":7839,"ename":"KING","hiredate":373910400000,"job":"PRESIDENT","sal":5000.0}],"MANAGER":
[{"deptno":20,"empno":7566,"ename":"JONES","hiredate":354988800000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2975.0},
{"deptno":30,"empno":7698,"ename":"BLAKE","hiredate":352224000000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2850.0},
{"deptno":10,"empno":7782,"ename":"CLARK","hiredate":363456000000,"job":"MANAGER","mgr":7839,"sal":2450.0}],

"??":
[{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":1002,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0},
{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":1002,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0},
{"comm":10000.0,"deptno":10,"empno":7788,"ename":"xs","hiredate":1552665600000,"job":"??","mgr":7369,"sal":50000.0}]}

**FormData数据格式**
介绍
实现方法1
实现方法2
安装
使用
总结

介绍
由于后端接口请求对格式有要求，一些情况需要用到FormData的格式。
实现方法1
 var params = new FormData();
 params.append('item_link',encodeURIComponent(this.link));
 params.append('type', 1 );
 axios.post(url, params)
      .then(res => { 
        ......
      });

需要传递多个字段名不一样的参数，需要一个个的拼接上（append），这样在多个参数的时候，就不是很好的数据处理方式。
实现方法2

使用qs方法，qs是一个npm仓库所管理的包,使用命令进行安装。
qs是一个url参数转化（parse和stringify）的js库,可以将参数格式转化为接口所需要的格式。

安装
npm install qs

使用

引入qs

import Qs from 'qs';


使用


let params = {
	item_link: this.link,
	type: 1
};
axios.post(url, Qs.stringify(params))
	.then(res => {
	 ......
	});


扩展
 qs.parse()将URL解析成对象的形式

const Qs = require('qs');
let url = 'method=query_sql_dataset_data&projectId=85&appToken=7d22e38e-5717-11e7-907b-a6006ad3dba0';
Qs.parse(url);
console.log(Qs.parse(url));



 qs.stringify()将对象 序列化成URL的形式，以&进行拼接

const Qs = require('qs');
let obj= {
     method: "query_sql_dataset_data",
     projectId: "85",
     appToken: "7d22e38e-5717-11e7-907b-a6006ad3dba0",
     datasetId: " 12564701"
   };
Qs.stringify(obj);
console.log(Qs.stringify(obj));

总结
qs 为插件，便于数据转换，遇到特殊数据格式的时候，可以使用。

RINEX数据格式：

http://www.doc88.com/p-744877206547.html

1.GPS导航电文文件的文件头格式说明


			
文件头标签
			
			

			
说明
			
			

			
格式
			
		

			
RINEX VERSION/TYPE
			
			

			
RINEX格式的版本号（如2.10）
				
文件类型（在本文件中为“N”）：
			
			

			
F9.2,11X

			
A1,19X
			
		

			
PGM/RUN BY/DATE
			
			

			
创建本数据文件所采用程序的名称
			
-   创建本数据文件单位的名称

			
-   创建本数据文件的日期
			
			

			
A20

			
A20

			
A20
			
		

			
COMMENT
			
			

			
-  注释行
			
			

			
A60
			
		

			
ION ALPHA
			
			

			
-  历书中的电离层参数A0~A3(第四子帧的第18页)
			
			

			
2X,4D12.4
			
		

			
ION BETA
			
			

			
-  历书中的电离层参数B0~B3
			
			

			
3X,4D12.4
			
		

			
DELTA-UTC:A0,A1,T,W
			
			

			
   用于计算UTC时间的历书参数（第四子帧的第18页）

			
A0，A1：多项式系数
				
T：UTC数据的参考时刻
				
W：UTC参考周数，为连续计数，不是1024的余数
			
			

			
 

			
3X,2D19.12

			
I9

			
I9
			
		

			
LEAP SECONDS
			
			

			
由于跳秒而造成的时间差
			
			

			
I6
			
		

			
END OF HEADER
			
			

			
文件头的最后一个记录
			
			

			
60X
			
		
2. GPS观测值文件的数据记录节说明


			
观测值记录
			
			

			
说明
			
			

			
格式
			
		

			
PRN号/历元/卫星钟
			
			

			
卫星的PRN号
				
历元：TOC（卫星钟的参考时刻）
			
         年（2个数字，如果需要可补0）

			
         月，日，时，分

			
         秒

			
卫星钟的偏差（s）
				
卫星钟的漂移（s/s）
				
卫星钟的漂移速度（s/）
			
			

			
   I2

			
 

			
1X,I2.2

			
4(1X,I2)

			
   F5.1

			
3D19.12
			
		

			
广播轨道—1
			
			

			
IODE(Issue of Data, Ephemeris/数据、星历发布时间)
			
- 

			
-  (rad/s)

			
-  (rad)
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—2
			
			

			
-  (rad)

			
-  e轨道偏心率

			
-  (radians)

			
-  sqrt(A)()
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—3
			
			

			
-  TOE星历的参考时刻(GPS周内的秒数)

			
-  (m)

			
-  (rad)(OMEGA)

			
-  (rad)
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—4
			
			

			
-  (rad)

			
-  (m)

			
-  (rad)

			
-  (rad)(OMEGA DOT)
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—5
			
			

			
i(rad/s)(IDOT)
				
上的码
				
GPS周数(与TOE一同表示时间)。为连续计数，不是1024的余数
				
P码数据标记
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—6
			
			

			
卫星精度(m)
				
卫星健康状态(第一子帧第三字第17~22位)
				
TGD(sec)
				
IODC钟的数据龄期
			
			

			
3X,4D19.12
			
		

			
广播轨道—7
			
			

			
电文发送时刻(单位为GPS周的秒，通过交接字(HOW)中的Z计数得出)
				
拟合区间(h)，如未知则为零
				
备用
				
备用
			
			

			
3X,4D19.12
			
		
注：

在这里，格式说明采用的是Fortran程序设计语言中的格式说明方式，一个格式说明项通常具有如下形式：

                                                                                                [r]fw.[m]

其中：

r: 重复因子，表示后面的内容将重复的次数，该部分是可选的；

f: 数据类型符，在RINEX格式的说明中，用到了如下数据类型：

    X：空格

    A：字符

    I： 整型

    F：单精度浮点型

    D：双精度浮点型

w:字段宽度；

m:在字段中最少的数字或字符数，当数据类型为单精度浮点型或双精度浮点型时，表示小数位数，该部分是可选的。

*  2011  3 31 20  0  0.00000000      年月日时分秒

PG02  13521.881672  23124.529067  -1449.567555 卫星号 x y z

*  2011  3 31 22  0  0.00000000                                                                   

PG05   2000.408354  26039.321515  -4538.362776

*  2011  4  1  0  0  0.00000000

PG03   9379.286391 -24544.659326  -2806.536360

PG06  13910.183496 -22458.943630   1301.104616

PG07 -25109.135608  -5964.471865   6721.209526