妈妈说：“生活就像是一盒巧克力，你永远不知道下一块的味道。”
Forrest Gump
第七章空间数据管理
导读：本章首先介绍空间数据库、与一般数据库的比较，以及空间数据库的存储方
式。
然后介绍了GIS中两种重要的数据结构：栅格结构和矢量结构，以及其具体的存储
方式，然后比较了两种结构的特点，并给出了其相互转换算法。
最后介绍了空间检索中常用的技术——空间索引，介绍了一些常用的空间索引方式，如BSP树、R树、CELL树等；以及空间数据的查询功能。
1．空间数据库
一个信息系统及其数据库的组成，决定于系统的应用目的、数据类型和系统的工作方式。关于地理信息系统的内容及其功能，以及地理信息系统的一个重要特点，或者说是与一般管理信息系统的区别，是数据具有空间分布的性质。对地理信息系统来讲，不仅数据本身具有空间属性，系统的分析和应用也无不与地理环境直接关联。系统的这一基本特征，深刻地影响着数据的结构、数据库的设计、分析算法和软件，以及系统的输入和输出。
1．1地理信息系统与一般管理信息系统的比较
从数据源的角度来看，图形和图像数据是地理信息系统数据的一个主要来源，分析处理的结果也常用图形的方式来表示。而一般的管理信息系统，则多以统计数据、表格数据为主。这一点也使地理信息系统在硬件和软件上与一般的管理信息系统有所区别。
1．1．1两者的区别
1）在硬件上，为了处理图形和图像数据，系统需要配置专门的输入和输出设备，如数字化仪、绘图机、图形图像的显示设备等；许多野外实地采集和台站的观测所得到的资源信息是模拟量形式，系统还需要配置模——数转换设备，这些设备往往超过中央处理机的价格，体积也比较大。
2）在软件上，则要求研制专门的图形和图像数据的分析算法和处理软件，这些算法和软件又直接和数据的结构及数据库的管理方法有关。
3）在信息处理的内容和采用目的方面，一般的管理信息系统，主要是查询检索和统计分析，处理的结果，大多是制成某种规定格式的表格数据，而地理信息系统，除了基本的信息检索和统计分析外，主要用于分析研究资源的合理开发利用，制定区域发展规划，地区的综合治理方案，对环境进行动态的监视和预测预报，为国民经济建设中的决策提供科学依据，为生产实践提供信息和指导。
由于地理信息系统是一个复杂的自然和社会的综合体，所以信息的处理必然是多因素的综合分析。系统分析是基本的方法，例如，研究某种地理信息系统中各组成部分间的相互关系，利用统计数据建立系统的数学模型，根据给定的目标函数，进行数学规划，寻求最优方
案，使该系统的经济效益为最佳；或者分析系统中各部分之间反馈联系，建立系统的结构模型，采用系统动力学的方法，进行动态分析，研究系统状态的变化和预测发展趋势等。计算机仿真是一种有效而经济的分析方法，便于分析各种因素的影响和进行方案的比较，在自然环境和社会经济的许多应用研究中常被采用。此外，地理信息系统还有分析量算的功能，如计算面积、长度、密度、分布特征等以及地理实体之间的关系运算。
1．1．2两者共同之处
地理信息系统和一般的信息管理系统，也有许多共同之处。两者都是以计算机为核心的信息处理系统，都具有数据量大和数据之间关系复杂的特点，也都随着数据库技术的发展在不断的改进和完善。比较起来，商用的管理信息系统发展快，用户数量大，而且已有定型的软件产品可供选用，这也促进了软件系统的标准化。地理信息系统，由于上述一些特点，多是根据具体的应用要求专门设计，数据格式和组织管理方法各不相同。目前国外已有几百个空间数据处理系统和软件包，几乎没有两个系统是一样的，尽管大家都认为标准化是很重要的，也作了许多努力（例如建立计算机制图的标准和规范），但分析的算法和软件系统还谈不上标准化的问题。事实上，地理信息系统正作为一种空间信息的处理系统，成为一个单独的研究和发展领域。
1．2空间数据库
1．2．1数据库的概念
数据库就是为一定目的服务，以特定的数据存储的相关联的数据集合，它是数据管理的高级阶段，是从文件管理系统发展而来的。地理信息系统的数据库（简称空间数据库或地理数据库）是某一区域内关于一定地理要素特征的数据集合。为了直观地理解数据库，可以把数据库作如下比较：
表7-1：数据库与图书馆比较
数据库图书馆
数据图书
数据模型书卡编目
数据的物理组织图书存放规则、书架
数据库管理系统图书管理员
外存书库
用户读者
数据存取图书阅览
1．2．2空间数据库特点
空间数据库与一般数据库相比，具有以下特点：
1）数据量特别大，地理系统是一个复杂的综合体，要用数据来描述各种地理要素，尤其是要素的空间位置，其数据量往往很大。
2）不仅有地理要素的属性数据（与一般数据库中的数据性质相似），还有大量的空间数
据，即描述地理要素空间分布位置的数据，并且这两种数据之间具有不可分割的联系。
3）数据应用广泛，例如地理研究、环境保护、土地利用与规划、资源开发、生态环境、市政管理、道路建设等。
1．2．3数据库管理系统
数据库是关于事物及其关系的信息组合，早期的数据库物体本身与其属性是分开存储的，只能满足简单的数据恢复和使用。数据定义使用特定的数据结构定义，利用文件形式存储，称之为文件处理系统。
文件处理系统是数据库管理最普遍的方法，但是有很多缺点：首先每个应用程序都必须直接访问所使用的数据文件，应用程序完全依赖于数据文件的存储结构，数据文件修改时应用程序也随之修改；另外的问题是数据文件的共享。由于若干用户或应用程序共享一个数据文件，要修改数据文件必须征得所有用户的认可。由于缺乏集中控制也会带来一系列数据库的安全问题。数据库的完整性是严格的，信息质量很差比没有信息更糟。
数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是在文件处理系统的基础上进一步发展的系统。DBMS在用户应用程序和数据文件之间起到了桥梁作用。DBMS的最大优点是提供了两者之间的数据独立性，即应用程序访问数据文件时，不必知道数据文件的物理存储结构。当数据文件的存储结构改变时，不必改变应用程序。
1）采用标准DBMS存储空间数据的主要问题*
用标准的DBMS来存储空间数据，不如存储表格数据那样好，其主要问题包括：
（1．1）在GIS中，空间数据记录是变长的，因为需要存储的坐标点的数目是变化的，而一般数据库都只允许把记录的长度设定为固定长度。不仅如此，在存储和维护空间数据拓扑关系方面，DBMS也存在着严重的缺陷。因而，一般要对标准的DBMS增加附加的软件功能。
（1．2）DBMS一般都难以实现对空间数据的关联、连通、包含、叠加等基本操作。
（1．3）GIS需要一些复杂的图形功能，一般的DBMS不能支持。
（1．4）地理信息是复杂的，单个地理实体的表达需要多个文件、多条记录、或许包括大地网、特征坐标、拓扑关系、空间特征量测值、属性数据的关键字以及非空间专题属性等，一般的DBMS也难以支持。
（1．5）具有高度内部联系的GIS数据记录需要更复杂的安全性维护系统，为了保证空间数据库的完整性，保护数据文件的完整性，保护系列必须与空间数据一起存储，否则一条记录的改变就会使其他数据文件产生错误。一般的DBMS都难以保证这些。
2）GIS数据管理方法主要4种类型
（2．1）对不同的应用模型开发独立的数据管理服务，这是一种基于文件管理的处理方法。
（2．2）在商业化的DBMS基础上开发附加系统。开发一个附加软件用于存储和管理空间数据和空间分析，使用DBMS管理属性数据。
（2．3）使用现有的DBMS，通常是以DBMS为核心，对系统的功能进行必要扩充，空间数据和属性数据在同一个DBMS管理之下。需要增加足够数量的软件和功能来提供空间功能和图形显示功能。
（2．4）重新设计一个具有空间数据和属性数据管理和分析功能的数据库系统。
*在“地理信息系统软件工程技术”一章中“数据管理设计”中详细描述了各种不同的数据管理方案。
1．3数据与文件组织
数据是现实世界中信息的载体，是信息的具体表达形式，为了表达有意义的信息内容，数据必须按照一定的方式进行组织和存储。
1．3．1数据组织的分级
数据库中的数据组织一般可以分为四级：数据项、记录、文件和数据库。
1）数据项
数据项是可以定义数据的最小单位，也叫元素、基本项、字段等，数据项与现实世界实体的属性相对应，数据项有一定的取值范围，称为域，域以外的任何值对该数据项都是无意义的。每个数据项都有一个名称，称为数据项目。数据项的值可以是数值的、字母的、字母数字的、汉字的等形式。数据项的物理特点在于它具有确定的物理长度，可以作为整体看待。
2）记录
记录是由若干相关联的数据项组成，是处理和存储信息的基本单位，是关于一个实体的数据总和，构成该记录的数据项表示实体的若干属性。记录有“型”和“值”的区别，“型”是同类记录的框架，它定义记录；而“值”是记录反映实体的内容。为了唯一标识每个记录，就必须有记录标识符，也叫关键字。记录标识符一般由记录中的第一个数据项担任，唯一标识记录的关键字称主关键字，其它标识记录的关键字称为辅关键字。记录可以分为逻辑记录与物理记录，逻辑记录是文件中按信息在逻辑上的独立意义来划分的数据单位；而物理记录是单个输入输出命令进行数据存取的基本单元。物理记录和逻辑记录之间的对应关系有一个物理记录一对应一个逻辑记录；一个物理记录含有若干个逻辑记录；若干个物理记录存放一个逻辑记录。
3）文件
文件是一给定类型的（逻辑）记录的全部具体值的集合，文件用文件名称标识，文件根据记录的组织方式和存取方法可以分为：顺序文件、索引文件、直接文件和倒排文件等。
4）数据库
数据库是比文件更大的数据组织，数据库是具有特定联系的数据的集合，也可以看成是具有特定联系的多种类型的记录的集合。数据库的内部构造是文件的集合，这些文件之间存在某种联系，不能孤立存在。
1．3．2数据间的逻辑联系
数据间的逻辑联系主要是指记录与记录之间的联系。记录是表示现实世界中的实体的。实体之间存在着一种或多种联系，这样的联系必然要反映到记录之间的联系上来。数据之间的逻辑联系主要有三种：一对一的联系；一对多的联系；多对多的联系。
1．3．3常用数据文件
图7-1：非顺序文件
文件组织是数据组织的一部分，数据组织既指数据在内存中的组织，又指数据在外存中的组织，而文件组织则主要指数据记录在外存设备上的组织，它由操作系统OS进行管理，具体讲在外存设备上如何安排数据和组织数据，以及实施对数据的访问方式等问题。操作系统实现的文件组织方式，可以分为顺序文件、索引文件、直接文件和倒排文件。
1）顺序文件
顺序文件（图7-2）是最简单的文件组织形式，对记录按照主关键字的顺序进行组织。当主关键字是数字型时，以其数值的大小为序；若主关键字是文字型的，则以字母的排列为序。一切存于磁带上的记录，都只能是顺序的，而存于磁盘上的记录，既可以是顺序的，也可以是随机的。顺序文件的记录，逻辑上是按主关键字排序的，而在物理存储上可以有不同的方式，包括向量方式：被存储的文件按地址连续存放，物理结构与逻辑结构一致；链方式：文件不按地址连续存放，文件的逻辑顺序靠链来实现，文件中的每个记录中都含有一个指针，用以指明下一个记录的存放地址；块链方式：把文件分成若干数据块，块之间用指针连接，而块内则是连续存储。
图7-2：顺序文件
2）索引文件
索引文件除了存储记录本身（主文件）以外，还建立了若干索引表，这种带有索引表的文件叫索引文件。索引表中列出记录关键字和记录在文件中的位置（地址）。读取记录时，只要提供记录的关键字值，系统通过查找索引表获得记录的位置，然后取出该记录。索引表一般都是经过排序的，既可以是有顺序的，也可以是非顺序的，可以是单级索引，也可以是多级索引，多级索引可以提高查找速度，但占用的存储空间较大。
3）直接文件
直接文件又称随机文件，其存储是根据记录关键字的值，通过某种转换方法得到一个物理存储位置，然后把记录存储在该位置上。查找时，通过同样的转换方法，可以直接得到所需要的记录。
4）倒排文件
倒排文件是带有辅索引的文件，其中辅索引是按照一些辅关键字来组织索引的（注意：索引文件是按照记录的主关键字来构造索引的，也叫主索引）。倒排文件是一种多关键字的索引文件，其中的索引不能唯一标识记录，往往同一索引指向若干记录。因而，索引往往带有一个指针表，指向所有该索引标识的记录。通过辅索引不能直接读取记录，而要通过主关键字才能查到记录的位置。倒排文件的主要优点是在处理多索引检索时，可以在辅检索中先完成查询的‘交’、‘并’等逻辑运算，得到结果后再对记录进行存取，从而提高查找速度。
1．4 GIS的内部数据结构——矢量结构和栅格结构
描述地理实体的数据本身的组织方法，称为内部数据结构。空间数据结构是指适合于计算机系统存储、管理和处理的地学图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处理。对同样的一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。空间数据结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构，才能正确地使用系统。
内部数据结构基本上可分为两大类：矢量结构和栅格结构（也可以称为矢量模型和栅格模型）（图7-3）。两类结构都可用来描述地理实体的点、线、面三种基本类型。
空间数据编码是空间数据结构的实现，即将根据地理信息系统的目的和任务所搜集的、经过审核了的地形图、专题地图和遥感影像等资料按特定的数据结构转换为适合于计算机存储和处理的数据的过程。由于地理信息系统数据量极大，一般采用压缩数据的编码方式以减少数据冗余。
在地理信息系统的空间数据结构中，栅格结构的编码方式主要有直接栅格编码、链码、游程长度编码、块码、四叉树码等；矢量结构主要有坐标序列编码、树状索引编码和二元拓扑编码等编码方法。
图7-3：矢量结构和栅格结构
1．4．1矢量模型
在矢量模型中，现实世界的要素位置和范围可以采用点、线或面表达，与它们在地图上表示相似，每一个实体的位置是用它们在坐标参考系统中的空间位置（坐标）定义。地图空间中的每一位置都有唯一的坐标值。点、线和多边形用于表达不规则的地理实体在现实世界的状态（多边形是由若干直线围成的封闭区域的边界）。一条线可能表达一条道路，一个多边形可能表达一块林地等。矢量模型中的空间实体与要表达的现实世界中的空间实体具有一定的对应关系。
1．4．2栅格模型
在栅格模型中，空间被规则地划分为栅格（通常为正方形）。地理实体的位置和状态是用它们占据的栅格的行、列来定义的。每个栅格的大小代表了定义的空间分辨率。由于位置是由栅格行列号定义的，所以特定的位置由距它最近的栅格记录决定。例如，某个区域被划分成10*10个栅格，那么仅能记录位于这10*10个栅格附近的物体的位置。栅格的值表达了这个位置上物体的类型或状态。采用栅格方法，空间被划分成大量规则格网，而且每个栅格取值可能不一样。空间单元是栅格，每一个栅格对应于一个特定的空间位置，如地表的一个区域，栅格的值表达了这个位置的状态。
与矢量模型不一样，栅格模型最小单元与它表达的真实世界空间实体没有直接的对应关系。栅格数据模型中的空间实体单元不是通常概念上理解的物体，它们只是彼此分离的栅格。例如，道路作为明晰的栅格是不存在的，栅格的值才表达了路是一个实体。道路是被具有道路属性值的一组栅格表达的，这条路不可能通过某一栅格实体被识别出来。在这两种数据结构中，空间信息都是使用统一的单位表达。在栅格方法中，统一的单位是栅格（栅格是不可
再分的，其属性用于表达对应位置物体的性质），表达一个区域所用栅格的数量很大，但其栅格单元的大小一样。栅格数据文件包含有上百万个栅格，每个栅格的位置都被严格定义。在矢量方法中，统一的单元是点、线和多边形，与栅格方法相比，在数量上所用的表达单元较少，但大小可变。在矢量文件中，元素的个数或许数千个，但毕竟没有栅格数据那么多。同一类型的矢量单元的位置是用连续坐标值定义。矢量数据提供的坐标位置比栅格数据用行、列号所表达位置更精确。这两种方法各有优缺点，究竟采用何种数据结构，取决于利用数据的目的。有些地理现象用栅格数据表达更合适；有些地理现象则用矢量数据更有利，以便表达它们之间的空间关系。
2．栅格数据结构及其编码
2．1栅格数据结构
2．1．1定义
栅格结构是最简单最直接的空间数据结构，是指将地球表面划分为大小均匀紧密相邻的网格阵列，每个网格作为一个象元或象素由行、列定义，并包含一个代码表示该象素的属性类型或量值，或仅仅包括指向其属性记录的指针。因此，栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。如图7-4所示，在栅格结构中，点用一个栅格单元表示；线状地物沿线走向的一组相邻栅格单元表示，每个栅格单元最多只有两个相邻单元在线上；面或区域用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每个栅格单元可有多于两个的相邻单元同属一个区域。遥感影像属于典型的栅格结构，每个象元的数字表示影像的灰度等级。
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（a）点（b）线（c）面
图7-4：点、线、区域的格网
2．1．2特点
栅格结构的显著特点是：属性明显，定位隐含，即数据直接记录属性的指针或属性本身，而所在位置则根据行列号转换为相应的坐标，也就是说定位是根据数据在数据集中的位置得到的。如图7-4-（a）所示，数据2表示属性或编码为2的一个点，其位置由其所在的第3行、第4列交叉得到的。由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体的位置很容易
隐含在格网文件的存储结构中，在后面讲述栅格结构编码时可以看到，每个存储单元的行列位置可以方便地根据其在文件中的记录位置得到，且行列坐标可以很容易地转为其他坐标系下的坐标。在格网文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码，如果为属性的编码，则该编码可作为指向实体属性表的指针。图7-4-（a）表示了代码为2的点实体，图7-4-（b）表示了一条代码为6的线实体，而图7-4-（c）则表示了三个面实体或称为区域实体，代码分别为4、7和8。由于栅格行列阵列容易为计算机存储、操作和显示，因此这种结构容易实现，算法简单，且易于扩充、修改，也很直观，特别是易于同遥感影像的结合处理，给地理空间数据处理带来了极大的方便。
栅格结构表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据。在栅格结构中，地表被分成相互邻接、规则排列的矩形方块（特殊的情况下也可以是三角形或菱形、六边形等），每个地块与一个栅格单元相对应。栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比。在许多栅格数据处理时，常假设栅格所表示的量化表面是连续的，以便使用某些连续函数。由于栅格结构对地表的量化，在计算面积、长度、距离、形状等空间指标时，若栅格尺寸较大，则造成较大的误差，由于在一个栅格的地表范围内，可能存在多于一种的地物，而表示在相应的栅格结构中常常是一个代码。也类似于遥感影像的混合象元问题，如Landsat的MSS卫星影像单个象元对应地表79米*79米的矩形区域，影像上记录的光谱数据是每个象元所对应的地表区域内所有地物类型的光谱辐射的总和效果。因而，这种误差不仅有形态上的畸形，还可能包括属性方面的偏差。
2．2决定栅格单元代码的方式
在决定栅格代码时尽量保持地表的真实性，保证最大的信息容量。图7-5所示的一块矩形地表区域，内部含有A、B、C三种地物类型，O点为中心点，将这个矩形区域近似地表示为栅格结构中的一个栅格单元时，可根据需要，采取如下的方式之一来决定栅格单元的代码。
图7-5：栅格单元代码的确定
2．2．1中心点法
用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码，在图7-5所示的矩形区域中，中心点O落在代码为C的地物范围内，按中心点法的规则，该矩形区域相应的栅格单元代码为C，中心点法常用于具有连续分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度图等。
2．2．2面积占优法
以占矩形区域面积最大的地物类型或现象特性决定栅格单元的代码，在图7-5所示的例
子中，显见B类地物所占面积最大，故相应栅格代码定为B。面积占优法常用于分类较细，地物类别斑块较小的情况。
2．2．3重要性法
根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码，假设图7-5中A类最重要的地物类型，即A比B和C类更为重要，则栅格单元的代码应为A。重要性法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是点、线状地理要素，如城镇、交通枢纽、交通线、河流水系等，在栅格中代码应尽量表示这些重要地物。
2．2．4百分比法
根据矩形区域内各地理要素所占面积的百分比数确定栅格单元的代码，如可记面积最大的两类BA，也可以根据B类和A类所占面积百分比数在代码中加入数字。
2．3编码方法
2．3．1直接栅格编码
这是最简单直观而又非常重要的一种栅格结构编码方法，通常称这种编码的图像文件为网格文件或栅格文件，栅格结构不论采用何种压缩编码方法，其逻辑原型都是直接编码网格文件。直接编码就是将栅格数据看作一个数据矩阵，逐行（或逐列）逐个记录代码，可以每行都从左到右逐个象元记录，也可以奇数行地从左到右而偶数行地从右向左记录，为了特定目的还可采用其他特殊的顺序（图7-6）。
图7-6：一些常用的栅格排列顺序
2．3．2压缩编码方法
目前有一系列栅格数据压缩编码方法，如键码、游程长度编码、块码和四叉树编码等。其目的，就是用尽可能少的数据量记录尽可能多的信息，其类型又有信息无损编码和信息有损编码之分。信息无损编码是指编码过程中没有任何信息损失，通过解码操作可以完全恢复原来的信息，信息有损编码是指为了提高编码效率，最大限度地压缩数据，在压缩过程中损失一部分相对不太重要的信息，解码时这部分难以恢复。在地理信息系统中多采用信息无损编码，而对原始遥感影像进行压缩编码时，有时也采取有损压缩编码方法。
1）链码（Chain Codes）
链码又称为弗里曼链码[Freeman]或边界链码，链码可以有效地压缩栅格数据，而且对于估算面积、长度、转折方向的凹凸度等运算十分方便，比较适合于存储图形数据。缺点是对边界进行合并和插入等修改编辑工作比较困难，对局部的修改将改变整体结构，效率较低，而且由于链码以每个区域为单位存储边界，相邻区域的边界将被重复存储而产生冗余。
2）游程长度编码（Run-Length Codes）
游程长度编码是栅格数据压缩的重要编码方法，它的基本思路是：对于一幅栅格图像，常常有行（或列）方向上相邻的若干点具有相同的属性代码，因而可采取某种方法压缩那些重复的记录内容。其方法有两种方案：一种编码方案是，只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同的代码重复的个数，从而实现数据的压缩。例如对图7-4（c）所示栅格数据，可沿行方向进行如下游程长度编码：
（0，1），（4，2），（7，5）；（4，5），（7，3）；（4，4），（8，2），（7，2）；（0，2），（4，1），（8，3），（7，2）；（0，2），（8，4），（7，1），（8，1）；(0，3)，(8，5)；(0，4)，(8，
4)；(0，5)，(8，3)。
只用了44个整数就可以表示，而在前述的直接编码中却须要64个整数表示，可见游程长度编码压缩数据是十分有效又简便的。事实上，压缩比的大小是与图的复杂程度成反比的，在变化多的部分，游程数就多，变化少的部分游程数就少，图件越简单，压缩效率就越高。另一种游程长度编码方案就是逐个记录各行（或列）代码发生变化的位置和相应代码，如对图7-4（c）所示栅格数据的另一种游程长度编码如下（沿列方向）：
（1，0），（2，4），（4，0），（1，4），（4，0）；（1，4），（5，8），（6，0）；（1，7），（2，4），（4，8），（7，0）；（1，7），（2，4），（3，8），（8，0）；（1，7），（3，8）；（1，7），（6，8）；（1，7），（5，8）。
游程长度编码在栅格压缩时，数据量没有明显增加，压缩效率较高，且易于检索，叠加合并等操作，运算简单，适用于机器存储容量小，数据需大量压缩，而又要避免复杂的编码解码运算增加处理和操作时间的情况。
3）块码
块码是游程长度编码扩展到二维的情况，采用方形区域作为记录单元，每个记录单元包括相邻的若干栅格，数据结构由初始位置（行、列号）和半径，再加上记录单位的代码组成。对图7-4（c）所示图像的块码编码如下：
(1,1,1,0),(1,2,2,4),(1,4,1,7),(1,5,1,7),
(1,6,2,7),(1,8,1,7),(2,1,1,4),(2,4,1,4),
(2,5,1,4),(2,8,1,7),(3,1,1,4),(3,2,1,4),
(3,3,1,4),(3,4,1,4),(3,5,2,8),(3,7,2,7),
(4,1,2,0),(4,3,1,4),(4,4,1,8),(5,3,1,8),
(5,4,2,8),(5,6,1,8),(5,7,1,7),(5,8,1,8),
(6,1,3,0),(6,6,3,8),(7,4,1,0),(7,5,1,8),
(8,4,1,0),(8,5,1,0)。
该例中块码用了120个整数，比直接编码还多，这是因为例中为描述方便，栅格划分很粗糙，在实际应用中，栅格划分细，数据冗余多的多，才能显出压缩编码的效果，而且还可以作一些技术处理，如行号可以通过行间标记而省去记录，行号和半径等也不必用双字节整数来记录，可进一步减少数据冗余。
块码具有可变的分辨率，即当代码变化小时图块大，就是说在区域图斑内部分辨率低；反之，分辨率高以小块记录区域边界地段，以此达到压缩的目的。因此块码与游程长度编码相似，随着图形复杂程度的提高而降低效率，就是说图斑越大，压缩比越高；图斑越碎，压缩比越低。块码在合并、插入、检查延伸性、计算面积等操作时有明显的优越性。然而在某些操作时，则必须把游程长度编码和块码解码，转换为基本栅格结构进行。
4）四叉树
四叉树又称四元树或四分树，是最有效的栅格数据压缩编码方法之一，绝大部分图形操作和运算都可以直接在四叉树结构上实现，因此四叉树编码既压缩了数据量，又可大大提高图形操作的效率。四叉树将整个图像区逐步分解为一系列被单一类型区域内含的方形区域，最小的方形区域为一个栅格象元，分割的原则是，将图像区域划分为四个大小相同的象限，而每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的少数几种地物时，则不再继续划分，否则一直划分到单个栅格象元为止。四叉树通过树状结构记录这种划分，并通过这种四叉树状结构实现查询、修改、量算等操作。图7-7（b）为图7-4（c）图形的四叉树分解，各子象限尺度大小不完全一样，但都是同代码栅格单元，其四叉树如图7-7-（c）所示。
（a）块码分割（b）四叉树分割
（c）b的四叉树编码
图7-7：四叉树编码
其中最上面的那个结点叫做根结点，它对应整个图形。总共有4层结点，每个结点对应一个象限，如2层4个结点分别对应于整个图形的四个象限，排列次序依次为南西（SW）、南东（SE）、北西（NW）和北东（NE），不能再分的结点称为终止结点（又称叶子结点），可能落在不同的层上，该结点代表的子象限具有单一的代码，所有终止结点所代表的方形区域覆盖了整个图形。从上到下，从左到右为叶子结点编号如图7-7(c)所示，共有40个叶子结点，也就是原图被划分为40个大小不等的方形子区，图7-7(c)的最下面的一排数字表示各子区的代码。
由上面图形的四叉树分解可见，四叉树中象限的尺寸是大小不一的，位于较高层次的象限较大，深度小即分解次数少，而低层次上的象限较小，深度大即分解次数多，这反映了图上某些位置单一地物分布较广而另一些位置上的地物比较复杂，变化较大。正是由于四叉树编码能够自动地依照图形变化而调整象限尺寸，因此它具有极高的压缩效率。
采用四叉树编码时，为了保证四叉树分解能不断地进行下去，要求图像必须为2n×2n 的栅格阵列，n为极限分割数，n+1为四叉树的最大高度或最大层数，图7-4（c）为23×23的栅格，因此最多划分三次，最大层数为4，对于非标准尺寸的图像需首先通过增加背景的方法将图像扩充为2n×2n的图像。
为了使计算机既能以最小的冗余存储图像对应的四叉树，又能方便地完成各种图形图像操作，专家们已提出了多种编码方式，下面介绍美国马里兰大学地理信息系统中采用的编码方式，该方法记录了终止结点（或叶子结点）的地址和值，值就是子区的代码，其中地址包括两个部分，共32位（二进制），最右边4位记录该叶子结点的深度，即处于四叉树的第几层上，有了深度可以推知子区的大小；地址由从根结点到该叶子结点的路径表示，0，1，2，3分别表示SW、SE、NW、NE，从右边第5位开始2n字节记录这些方向。如图7-7-（c）表示的第六个结点深度为3，第一层处于SW象限，记为0；第二层处于NE象限，记为3，第三层处于NW象限，记为2，表示为二进制为：
0000… 000(22位)；001110（6位）；0011（4位）
每层象限位置由两位二进制数表示，共6位，十进制整数为227。这样，记录了各个叶子的地址，再记上相应代码值，就记录了这个图像，并可在此编码基础上进行多种图像操作。
事实上，叶结点的地址可以直接由子区左下角的行列坐标，按二进制按位交错得到。如对于6号叶子结点，在以图像左下角为原点的行列坐标系中，其左下角行、列坐标为（3，2），表示为二进制分别为011和010，按位交错就是001110，正是6号地块。
对于只有点状地物或只有线状地物的图件，为了提高效率，设计了略有不同的划分终止
条件和记录方法，称为点四叉树和线四叉树。点四叉树对子象限的划分直到每个子象限不含有点或只含有一个点为止，叶子的值则记录是否有点和点在子象限的位置；线四叉树划分子象限直到子象限不含线段或只含有单个线段，对线的结点则划分到单个象素，其叶子值记录更为复杂。
四叉树编码具有可变的分辨率，并且有区域性质，压缩数据灵活，许多运算可以在编码数据上直接实现，大大地提高了运算效率，是优秀的栅格压缩编码之一。
一般说来，对数据的压缩是以增加运算时间为代价的。在这里时间与空间是一对矛盾，为了更有效地利用空间资源，减少数据冗余，不得不花费更多的运算时间进行编码，好的压缩编码方法就是要在尽可能减少运算时间的基础上达到最大的数据压缩效率，并且是算法适应性强，易于实现。链码的压缩效率较高，已经近矢量结构，对边界的运算比较方便，但不具有区域的性质，区域运算困难；游程长度编码既可以在很大程度上压缩数据，又最大限度地保留了原始栅格结构，编码解码十分容易；块码和四叉树码具有区域性质，又具有可变的分辨率，有较高的压缩效率，四叉树编码可以直接进行大量图形图像运算，效率较高，是很有前途的方法。在此基础上已经开始发展了用于三维数据的八叉树编码等。
3．矢量数据结构及其编码
3．1矢量数据结构
3．1．1定义
地理信息系统中另一种最常见的图形数据结构为矢量结构，即通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线、多边形等地理实体，坐标空间设为连续，允许任意位置、长度和面积的精确定义，事实上，其精度仅受数字化设备的精度和数值记录字长的限制，在一般情况下，比栅格结构精度高得多。
对于点实体，矢量结构中只记录其在特定坐标系下的坐标和属性代码；对于线实体，在数字化时即进行量化，就是用一系列足够短的直线首尾相接表示一条曲线，当曲线被分割成多而短的线段后，这些小线段可以近似地看成直线段，而这条曲线也可以足够精确地由这些小直线段序列表示，矢量结构中只记录这些小线段的端点坐标，将曲线表示为一个坐标序列，坐标之间认为是以直线段相连，在一定精度范围内可以逼真地表示各种形状的线状地物；“多边形”在地理信息系统中是指一个任意形状、边界完全闭合的空间区域。其边界将整个空间划分为两个部分：包含无穷远点的部分称为外部，另一部分称为多边形内部。把这样的闭合区域称为多边形是由于区域的边界线同前面介绍的线实体一样，可以被看作是由一系列多而短的直线段组成，每个小线段作为这个区域的一条边，因此这种区域就可以看作是由这些边组成的多边形了。
跟踪式数字化仪对地图数字化产生矢量结构的数字地图，适合于矢量绘图仪绘出。矢量结构允许最复杂的数据以最小的数据冗余进行存储，相对栅格结构来说，数据精度高，所占空间小，是高效的空间数据结构。
3．1．2特点
矢量结构的特点是：定位明显、属性隐含，其定位是根据坐标直接存储的，而属性则一般存于文件头或数据结构中某些特定的位置上，这种特点使得其图形运算的算法总体上比栅格数据结构复杂的多，有些甚至难以实现，当然有些地方也有所便利和独到之处，在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，矢量结构有很高的效率和精度，而在叠加运算、邻域搜索等操作时则比较困难。
3．2编码方法
3．2．1点实体
对于点实体和线实体的矢量编码比较直接，只要能将空间信息和属性信息记录完全就可以了。点是空间上不能再分的地理实体，可以是具体的或抽象的，如地物点、文本位置点或线段网络的结点等，由一对x、y坐标表示。图7-8-a表示了点的矢量编码的基本内容。
3．2．2线实体
线实体主要用来表示线状地物（如公路、水系、山脊线等）符号线和多边形边界，有时也称为“弧”、“链”、“串”等，其矢量编码一般包括以下内容，图7-8-b为线实体矢量编码的基本内容。
其中唯一标识码是系统排列序号；线标识码可以标识线的类型；起始点和终止点号可直接用坐标表示；显示信息是显示时的文本或符号等；与线相联系的非几何属性可以直接存储于线文件中，也可单独存储，而由标识码联接查找。
图7-8：（a）点实体的编码，（b）线实体的编码
3．2．3多边形
多边形数据是描述地理信息的最重要的一类数据。在区域实体中，具有名称属性和分类属性的，多用多边形表示，如行政区、土地类型、植被分布等；具有标量属性的，有时也用等值线描述（如地形、降雨量等）。
多边形矢量编码不但要表示位置和属性，更为重要的是要能表达区域的拓扑性质，如形状、邻域和层次等，以便使这些基本的空间单元可以作为专题图资料进行显示和操作，由于要表达的信息十分丰富，基于多边形的运算多而复杂，因此多边形矢量编码比点和线实体的矢量编码要复杂得多，也更为重要。
多边形矢量编码除有存储效率的要求外，一般还要求所表示的各多边形有各自独立的形状，可以计算各自的周长和面积等几何指标；各多边形拓扑关系的记录方式要一致，以便进行空间分析；要明确表示区域的层次，如岛-湖-岛的关系等。因此，它与机助制图系统仅为显示和制图目的而设计的编码有很大不同。
1）坐标序列法（Spaghetti方式）
图7-9：坐标序列法表示的多边形
由多边形边界的x、y坐标对集合及说明信息组成，是最简单的一种多边形矢量编码，如图7-9记为以下坐标文件：
10：x1,y1；x2,y2；x3,y3；x4,y4；x5,y5；x6,y6；x7,y7；x8,y8；x9,y9；x10,y10；x11,y11；
20：x1,y1；x12,y12；x13,y13；x14,y14；x15,y15；x16,y16；x17,y17；x18,y18；x19,y19；x20,y20；x21,y21；x22,y22；x23,y23；x8,y8；x9,y9；x10,y10；x11,y11；
30：x33,y33；x34,y34；x35,y35；x36,y36；x37,y37；x38,y38；x39,y39；x40,y40；
40：x19,y19；x20,y20；x21,y21；x28,y28；x29,y29；x30,y30；x31,y31；x32,y32；
50：x21,y21；x22,y22；x23,y23；x8,y8；x7,y7；x6,y6；x24,y24；x25,y25；x26,y26；x27,y27；x28,y28；
坐标序列法文件结构简单，易于实现以多边形为单位的运算和显示。这种方法的缺点是：（1．1）多边形之间的公共边界被数字化和存储两次，由此产生冗余和碎屑多边形；
（1．2）每个多边形自成体系而缺少邻域信息，难以进行邻域处理，如消除某两个多边形之间的共同边界；
（1．3）岛只作为一个单个的图形建造，没有与外包多边形的联系；
（1．4）不易检查拓扑错误。这种方法可用于简单的粗精度制图系统中。
2）树状索引编码法
该法采用树状索引以减少数据冗余并间接增加邻域信息，方法是对所有边界点进行数字化，将坐标对以顺序方式存储，由点索引与边界线号相联系，以线索引与各多边形相联系，形成树状索引结构。
图7-10和图7-11分别为图7-9的多边形文件和线文件树状索引示意图。其文件结构如下：
图7-10：线与多边形之间的树状索引
图7-11：点与边界线之间的树状索引
采用上述的树状结构，图7-9的多边形数据记录如下：
1）点文件：
点号坐标
1 x1,y1
2 x2,y2
……
40 x40,y40
2）线文件
线号起点终点点号
I 1 6 1,2,3,4,5,6
II 6 8 6,7,8
…………
X 33 33 33,34,35,36,37,38,39,40,33
3）多边形文件
多边形编号多边形边界
10I,II,IX
20III,VII,VIII,IX,X
30X
40IV,VI,VII
50II,III,IV,V
树状索引编码消除了相邻多边形边界的数据冗余和不一致的问题，在简化过于复杂的边界线或合并相邻多边形时可不必改造索引表，邻域信息和岛状信息可以通过对多边形文件的线索引处理得到，但是比较繁琐，因而给相邻函数运算，消除无用边，处理岛状信息以及检查拓扑关系带来一定的困难，而且两个编码表都需要以人工方式建立，工作量大且容易出错。
3）拓扑结构编码法
要彻底解决邻域和岛状信息处理问题必须建立一个完整的拓扑关系结构，这种结构应包括以下内容：唯一标识，多边形标识，外包多边形指针，邻接多边形指针，边界链接，范围（最大和最小x、y坐标值）。采用拓扑结构编码可以较好地解决空间关系查询等问题，但增加了算法的复杂性和数据库的大小。
矢量编码最重要的是信息的完整性和运算的灵活性，这是由矢量结构自身的特点所决定的，目前并无统一的最佳的矢量结构编码方法，在具体工作中应根据数据的特点和任务的要求而灵活设计。
DIME(双重独立坐标地图编码，Dual Independent Map Encoding)编码系统
DIME是美国人口调查局在人口调查的基础上发展起来的，它通过有向编码建立了多边形、边界、节点之间的拓扑关系，DIME编码成为其它拓扑编码结构的基础。
4．矢栅结构的比较及转换算法
4．1栅格结构与矢量结构的比较
栅格结构与矢量结构似乎是两种截然不同的空间数据结构，栅格结构“属性明显、位置隐含”，而矢量结构“位置明显、属性隐含”，栅格数据操作总的来说比较容易实现，尤其是作为斑块图件的表示更易于为人们接受；而矢量数据操作则比较复杂，许多分析操作（如两张地图的覆盖操作，点或线状地物的邻域搜索等）用矢量结构实现十分困难，矢量结构表达线状地物是比较直观的，而面状地物则是通过对边界的描述而表达。无论哪种结构，数据精度和数据量都是一对矛盾，要提高精度，栅格结构需要更多的栅格单元，而矢量结构则需记录更多的线段结点。一般来说，栅格结构只是矢量结构在某种程度上的一种近似，如果要使栅格结构描述的图件取得与矢量结构同样的精度，甚至仅仅在量值上接近，则数据也要比后者大得多。
栅格结构在某些操作上比矢量结构更有效更易于实现，如按空间坐标位置的搜索，对于栅格结构是极为方便的，而对矢量结构则搜索时间要长得多；在给定区域内的统计指标运算，包括计算多边形形状、面积、线密度、点密度，栅格结构可以很快算得结果，而采用矢量结构则由于所在区域边界限制条件难以提取而降低效率，对于给定范围的开窗、缩放栅格结构也比矢量结构优越；另一方面，矢量结构用于拓扑关系的搜索则更为高效，即诸如计算多边形形状搜索邻域、层次信息等；对于网络信息只有矢量结构才能完全描述；矢量结构在计算精度与数据量方面的优势也是矢量结构比栅格结构受到欢迎的原因之一，对图7-10而言，假设坐标精度要求为万分之一，即5位数字，采用矢量结构需记录40个结点，每个结点用两个双字节整数记录x、y坐标，加上对其他说明信息的描述，200个字节足够了，而若用基本栅格记录，则需10000*10000=108个字节，即使采用单字节记录栅格代码（不超过255），也需约五百万个字节，当然实际图形的矢量结构记录采点一般要比图7-10密得多，但数据量仍大大少于栅格结构的数据量。
栅格结构除了可使大量的空间分析模型得以容易实现之外，还具有以下两个特点：（1）易于与遥感相结合。遥感影像是以象元为单位的栅格结构，可以直接将原始数据或经过处理的影像数据纳入栅格结构的地理信息系统。（2）易于信息共享。目前还没有一种公认的矢量结构地图数据记录格式，而不经压缩编码的栅格格式即整数型数据库阵列则易于为大多数程序设计人员和用户理解和使用，因此以栅格数据为基础进行信息共享的数据交流较为实用。
许多实践证明，栅格结构和矢量结构在表示空间数据上可以是同样有效的，对于一个GIS软件，较为理想的方案是采用两种数据结构，即栅格结构与矢量结构并存，对于提高地理信息系统的空间分辨率、数据压缩率和增强系统分析、输入输出的灵活性十分重要。两种格式的比较见表7-2。
表7-2：矢量格式与栅格格式的比较
优点缺点
矢量数据1．数据结构紧凑、冗余度低
2．有利于网络和检索分析
3．图形显示质量好、精度高1．数据结构复杂
2．多边形叠加分析比较困难
栅格数据1．数据结构简单
2．便于空间分析和地表模拟
3．现势性较强1．数据量大
2．投影转换比较复杂
4．2相互转换算法
矢量结构与网格结构的相互转换，是地理信息系统的基本功能之一，目前已经发展了许多高效的转换算法；但是，从栅格数据到矢量数据的转换，特别是扫描图像的自动识别，仍然是目前研究的重点。
对于点状实体，每个实体仅由一个坐标对表示，其矢量结构和栅格结构的相互转换基本上只是坐标精度变换问题，不存在太大的技术问题。线实体的矢量结构由一系列坐标对表示，在变为栅格结构时，除把序列中坐标对变为栅格行列坐标外，还需根据栅格精度要求，在坐标点之间插满一系列栅格点，这也容易由两点式直线方程得到。线实体由栅格结构变为矢量结构与将多边形边界表示为矢量结构相似，因此以下重点讨论多边形（面实体）的矢量结构与栅格结构相互转换。
4．2．1矢量格式向栅格格式的转换
矢量格式向栅格格式转换又称为多边形填充，就是在矢量表示的多边形边界内部的所有栅格点上赋以相应的多边形编码，从而形成类似图7-4的栅格数据阵列。几种主要的算法描述如下：
1）内部点扩散算法
该算法由每个多边形一个内部点（种子点）开始，向其八个方向的邻点扩散，判断各个新加入点是否在多边形边界上，如果是边界上，则该新加入点不作为种子点，否则把非边界点的邻点作为新的种子点与原有种子点一起进行新的扩散运算，并将该种子点赋以该多边形的编号。重复上述过程直到所有种子点填满该多边形并遇到边界停止为止。扩散算法程序设计比较复杂，并且在一定的栅格精度上，如果复杂图形的同一多边形的两条边界落在同一个或相邻的两个栅格内，会造成多边形不连通，这样一个种子点不能完成整个多边形的填充。
2）复数积分算法
对全部栅格阵列逐个栅格单元地判断该栅格归属的多边形编码，判别方法是由待判点对每个多边形的封闭边界计算复数积分，对某个多边形，如果积分值为2 r，则该待判点属于此多边形，赋以多边形编号，否则在此多边形外部，不属于该多边形。
3）射线算法和扫描算法
射线算法可逐点判断数据栅格点在某多边形之外或在多边形内，由待判点向图外某点引射线，判断该射线与某多边形所有边界相交的总次数，如相交偶数次，则待判点在该多边形外部，如为奇数次，则待判点在该多边形内部（图7-12）。采用射线算法，要注意的是：射线与多边形边界相交时，有一些特殊情况会影响交点的个数，必须予以排除（图7-13）。
扫描算法是射线算法的改进，将射线改为沿栅格阵列列或行方向扫描线，判断与射线算法相似。扫描算法省去了计算射线与多边形边界交点的大量运算，大大提高了效率。
图7-12：射线算法
地理空间数据在自然资源管理中的应用研究 发表时间：2019-09-10T17:04:32.733Z 来源：《工程管理前沿》2019年第14期作者：李霞 [导读] 现阶段，随着社会的发展，我国的科学技术的发展也突飞猛进。 新疆维吾尔自治区土地开发整理建设管理局 830002 摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的科学技术的发展也突飞猛进。国家基础大数据、服务平台建设现状和自然资源管理需求，综合盘点自然资源数据家底，通过对自然资源多源异构数据的同构、同化、同步处理，实现不同数据的集成、融合，形成自然资源基础大数据。结合时空大数据和政务大数据主流技术和基础平台，建立了统一的自然资源大数据综合管理与服务平台，为自然资源大数据相关体系架构和标准化建设提供技术参考。 关键词：地理空间数据；自然资源管理；应用研究 引言 新一轮机构改革后，国家新组建了自然资源部，赋予自然资源部新的责任，原有的测绘地理信息部门融入到了自然资源管理部门，测绘工作服务目标和对象发生变化，工作重心由原来的服务经济社会转变为服务自然资源管理，使得测绘工作成为自然资源管理工作的一部分，测绘部门的地理空间数据如何在自然管理中发挥其作用，成为当下我们需要思考的问题。现代测绘地理信息成果包括地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等自然地理要素的基本情况以及与人类活动密切相关的交通网络、居民地与设施、地理单元等人文地理要素的基本情况。综合利用遥感对地观测、地理信息系统、卫星导航定位以及计算机和通信等技术，结合地面实地调查与验证，保证了地理信息成果的真实、可靠、准确。既能发挥“眼睛”的作用，利用遥感影像等高精尖测绘地理信息“武器”，快速有效发现、核实问题，主动、精准出击，为山水林田湖草管理提供影像，又能发挥“头脑”作用，开展数据统计分析，为自然资源管理提供数据支撑，实现管理智能化、高效化。 1地理空间数据的特点 地理空间数据是一种带有地理坐标的特殊类型的空间数据，包括了社会发展和生活中所有带有位置信息的数据，是地理实体的空间特征和属性特征的数字描述。测绘部门的地理空间数据主要包括地形图数据、多源遥感影像数据、地理国情数据和一些的专题图件成果数据，主要具有以下几个特征：①客观性：现代测绘地理信息成果，综合利用遥感对地观测、地理信息系统、卫星导航定位以及计算机和通信等技术，结合地面实地调查与验证，保证了地理信息成果的真实、可靠、准确。②可视化：通过影像、三维图等多种表达形式，逼真、形象、动态地展示与地理环境要素有关的物质的实际状况及变化。③可对比分析：利用多期数据，结合时间和空间特性进行对比分析和空间分析，准确揭示自然资源分布、生态环境状况等的空间分布及发展变化规律。 2地理空间数据管理及更新现状 2.1?地理空间数据管理现状 地理空间成果数据主要有地理矢量数据、数字高程模型数据、数字正射影像数据、地图文档数据等，这些数据来源于基础测绘、地理国情、国土规划、数字城市等专项项目，采集标准、精度指标、现势性、分类编码等具有差异，且由三大不同管理系统分散管理：①基础测绘数据成果由基础地理信息数据库管理系统管理；②地理国情普查数据成果由地理国情普查数据管理与应用系统管理，主要管理全省范围：基于“所见即所得”原则采集的国情要素数据与地表覆盖数据、遥感影像解译样本数据等数据成果；③国土专题数据由国土“一张图”数据管理系统管理，主要管理全省范围内的土地利用数据、矿产规划数据、地质灾害数据等数据成果。这三大管理系统都基于C/S模式建设，系统之间不联通，无法实现交互使用，数据重复存储、重复采集现象较为严重。 2.2?地理空间数据更新机制现状 当前，地理空间数据更新主要由省国土资源厅相关处室，依据生产计划，安排生产单位生产，按任务更新，最快更新频率为1年一更新，最慢更新频率为3-5年一更新，且存在以下问题：（1）变化区域不能及时发现；（2）收集的行业资料没有及时应用；（3）更新时非变化区域同时更新，浪费了人力、物力、财力及时间效率；（4）数据更新频率不满足现实需求。 3优化措施分析 3.1机制、体制改革的双重压力 自然资源集中统一管理体制的雏形已确立，但自然资源综合化管理仍面临机制和体制改革的双重压力。国土、林业、水利、测绘等行业信息系统建设分散，管理环节的壁垒短时间也难以消除。自然资源管理作为新组建的机构，需摸清自然资源家底，探明资源储量以及资源调查管理、监测、评价服务体系的要求，构建自然资源基础大数据服务平台和新型业务体系，因此需尽快破解管理壁垒，理顺各类自然资源之间的关系，建立自然资源管理框架以及相应的体制、机制。 3.2自然资源管理“一张图”基础平台数据 统筹自然资源管理，需要摸清自然资源“家底”。基于基础的地理底图才可以把所有的自然资源要素内容统一纳入到一个地理空间框架内，真正实现基础统一和标准统一，各类管理内容和对象的集中统一。无论是自然资源调查监测与评价、统一确权登记、发展规划和战略的拟定，还是空间规划体系的建立、国土空间生态修复、地质勘查、矿产资源利用和保护都离不开反映地表面各类要素空间、位置、形态、关系等特征的基础地理信息数据底图。高精度、高质量的地理信息数据，是自然资源管理“两统一”的必然要求，真正成为自然资源“一张图”高精度的本底数据，将有效支撑自然资源管理各项工作。最大限度的整合和挖掘国土空间数据的资源权利，发挥自然资源基础数据底图、底线、底数、底盘作用。“一张图”的精准无误才能有效发挥，高质量实施自然资源管理。 3.3服务自然资源开发和集约利用 空间地理大数据作为国家空间信息基础设施的重要组成部分，是经济社会信息的重要载体，是各种专业信息共享、交换、集中、协同的媒介和公共基础。利用基础地理信息线划要素可以准确提取开发区（工业园区）范围界线，可作为自治区生态保护区优化调整、湿地自然保护区总体规划、矿山环境恢复和综合治理规划编制、生态保护红线制定等工作的高精度地理底图。 3.4为自然资源管理提供基础数据 根据国家和地方自然资源管理需要，基于高空间分辨率遥感数据，综合运用卫星遥感数据处理与分析技术以及地理信息信息数据空间
空间数据组织空间数据管理
?空间数据结构 ●矢量数据结构●栅格数据结构 ?矢量、栅格结构对比?空间数据库特点 ?传统数据库模型及特点 ●层次数据模型●网络数据模型●关系数据模型 ?现行空间数据库管理方案 ●混合数据管理模式●扩展数据管理模式●统一数据管理模式 空间数据组织与管理
定义： ?矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。?点：空间的一个坐标点；?线：多个点组成的弧段； ?面：多个弧段组成的封闭多边形； 获取方法 ?定位设备（全站仪、GPS 、常规测量等）?地图数字化?间接获取 ●栅格数据转换 ●空间分析（叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据） 矢量数据表达考虑内容 ?矢量数据自身的存储和管理?几何数据和属性数据的联系 ?空间对象的空间关系（拓扑关系） 矢量数据表达 ?简单数据结构?拓扑数据结构?属性数据组织 矢量数据结构
矢量数据表达—简单数据结构 只记录空间对象的位置坐标和属性信息，不记录拓扑关系。又称面条结构。 存储： ?独立存储：空间对象位置直接跟随空间对象；?点位字典：点坐标独立存储，线、面由点号组成 特征 ●无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询 ●公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性 ●多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂；●处理嵌套多边形比较麻烦 适用范围： 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析 量数据结构（续）
标识码属性码空间对象编码唯一 连接几何和属性数据 数据库 独立编码 点: ( x ,y ) 线: ( x 1 , y 1 ) , (x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n )面: ( x 1, y 1) , (x 2, y 2) , …, ( x 1, y 1) 点位字典 点: 点号文件 线: 点号串面: 点号串 点号X Y 1112223344………n 55 66 存储方法 量数据结构（续）
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当
前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变
. .. . .. .. 文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司
目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)
5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2016, 6(1), 30-35 Published Online January 2016 in Hans. https://www.doczj.com/doc/1e4920496.html,/journal/csa https://www.doczj.com/doc/1e4920496.html,/10.12677/csa.2016.61004 A Technical Method of Online Spatial Attribute Data Management Based on Web Font End Lijie Zhou, Zhihong Li, Cui Li School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai Received: Jan. 8th, 2016; accepted: Jan. 22nd, 2016; published: Jan. 27th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/1e4920496.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on B/S framework of web system, this article realizes the visualization management of web front end of spatial data. According to HTML5 CSS3, the User Interface of data management in web browser is realized, and Javascript can be used to achieve the interaction between web browser and users. The server uses SQLite database to store data, the design of the database with data sto-rage table and data field mapping to realize dynamic management. The Geoserver platform of in-dependent research is used as a web server for web applications; this platform provides a series of database management API, including WebSQL API and SQLScript API, and transforms the data between server side and browser side with AJAX, so as to realize the data of the browser side management and server side storage. By managing the resource table and resource control table in the database, the sharing of spatial attribute data can be realized. Keywords Spatial Data, Font End Management, Server Side Storage, Data Sharing, Web Font End 一种基于Web前端的在线空间数据管理技术 方法 周力杰，李治洪，李翠
《地理信息系统概论》实验报告 题目：ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名：赵文彪 学号： 2014212425 班级：地信141 学院：理学院 编写日期： 2015–11–8
学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中，两种是平面至平面的转换，即仿射(Affine)和Similarity，二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换（Projective）。本实验中学习的坐标变换方法，是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过，坐标校正（rectification）可采用各级多项式来转换地图坐标。例如，设原坐标为(x,y)，转换后的坐标为(x',y')，采用2次多项式： x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y')，求出2次多项式的各项系数，就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次（线性）多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小，歪斜，旋转和平移（如图所示）。 在ArcGIS中，一般采用4个Tics，即通常所说的地面控制点，来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图，这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标，转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标，并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此，首先利用ArcMap，把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标)，改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后，计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值，计算出转换系数，再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后，在ArcCatalog 中，新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset，把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。
湖南省地理空间数据管理办法 【法规类别】机关工作综合规定 【发文字号】湖南省人民政府令第2号 【发布部门】湖南省政府 【发布日期】2017.03.03 【实施日期】2017.04.01 【时效性】现行有效 【效力级别】地方政府规章 湖南省人民政府令 （第2号） 《湖南省地理空间数据管理办法》已经2017年1月9日省人民政府第95次常务会议通过，现予公布，自2017年4月1日起施行。 省长许达哲 2017年3月3日 湖南省地理空间数据管理办法
第一章总则 第一条为了加强地理空间数据的管理，规范地理空间数据的采集、生产、汇集整理，促进地理空间数据的共享使用，发挥地理空间数据在经济建设和社会发展中的作用，根据《中华人民共和国测绘法》《湖南省信息化条例》等法律法规，结合本省实际，制定本办法。 第二条本办法所称的地理空间数据，是指与地理空间位置及其时态有关的自然、经济、社会等信息，包括基础地理信息数据和专题地理空间数据。 第三条地理空间数据管理应当遵循统筹管理、全面汇集、统一标准、共享使用、保障安全的原则。 第四条县级以上人民政府应当加强对地理空间数据管理工作的领导和协调，建立地理空间数据共享使用协调机制，依法保障对地理空间数据建设和更新的投入。 第五条省人民政府测绘地理信息行政主管部门负责组织生产和更新基础地理信息数据，承担全省地理空间数据的汇集、共享工作，建设和维护地理空间数据交换共享平台，推进地理空间数据的使用。 市州、县市区人民政府测绘地理信息行政主管部门负责在本行政区域内组织生产和更新基础地理信息数据，承担地理空间数据的汇集、共享工作，推进地理空间数据的使用。 行政机关、事业单位、国有企业（以下简称有关部门和单位）负责组织生产、更新和管理本部门专题地理空间数据，无偿提交在履行公共管理和公共服务职责中形成的专题地理空间数据进行汇集，享有无偿使用地理空间数据的权利。 县级以上人民政府测绘地理信息行政主管部门负责地理信息服务工作的机构（以下简称服务机构）具体承担地理空间数据汇集处理和集成、交换共享平台运行和维护、共
环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能，规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度： 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施，严格执行环境技术规范，确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度，即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核，发现问题及时解决，不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室，由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等，并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章（监测报告还需加盖资质章、齐缝章等），例行监测统计报表按规定要求份数上报，存档一份。监测报告一式二份，一份外发，一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档，每季度第一个月15日之前，必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记，交方
提出交接数据明细，收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时，一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理，不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告，没有外发的报告要妥善保存，到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理，按监测档案管理办法，做好建档工作，对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导，协调解决。 6、建立监测数据保密制度，要执行《监测数据资料保密制度》，档案管理人员负责数据存档、借阅等工作，使用数据施行备案和审批制度，经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理水平参考文 本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
用空间数据挖掘技术提升煤矿安全管理 水平参考文本 使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 1 前言 煤炭企业属于传统的资源开采型企业。煤矿安全对煤 炭企业影响巨大，安全工作在煤矿生产中占有重要地位， 其管理好坏直接关系到煤炭企业的生存和发展。煤炭企业 的安全管理是一项系统工程，涉及从煤矿建设、煤炭开 采、生产加工到煤炭产品销售的全过程。近几年来，我国 煤矿瓦斯爆炸、井下透水等事故频频发生，给人民的生命 和国家财产造成了巨大的损失，严重影响了煤炭企业生产 能力的发挥和煤炭企业的形象。煤矿安全管理任务十分艰 巨，是因为影响煤矿安全的因素非常复杂。研究表明，瓦 斯、矿压与顶板、煤尘、水、火等自然灾害因素是影响煤
矿安全生产的最主要和最难以控制的因素。因此，如何有效识别影响煤矿安全的自然灾害隐患，提升煤矿安全管理水平是我国煤炭企业面临的重大课题。 近年来，信息技术有了突飞锰进地发展。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，数据库的数量、单个数据库的容量和数据类型的复杂性都大大地增加了。在这些庞大的数据库中蕴藏着极其丰富的信息源，因此，数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的一个方向，空间数据挖掘可以用于对空间数据的理解、空间关系和空间与非空间数据关系的发现、空间知识库的构造、空间数据库的重组和空间查询的优化。空间数据挖掘在地理信息系统、地理市场、遥感、图像数据勘测、医学图像处理、导航、交通控制、环境研究等领域有着广泛的应用。 由于煤矿自然灾害影响因素具有空间分布不确定性特征，因此可以在建立大理自然灾害空间数据信息基础上，
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
校园基础地理空间数据库建设设计方案 遥感1503班第10组 （杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩） 测绘地理信息技术专业 昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月
一．数据来源 二. 目的 三 .任务 四. 任务范围 五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案
一．数据来源 原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图） 导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图 二．目的 把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。
三．任务 任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束 具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。 主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计 原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。 四、任务范围 空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程 步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。 前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。 建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行
文件编号：RHD-QB-K3799 （解决方案范本系列） 编辑：XXXXXX 查核：XXXXXX 时间：XXXXXX 防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准 版本
防止安全监测监控系统管理数据中 断措施标准版本 操作指导：该解决方案文件为日常单位或公司为保证的工作、生产能够安全稳定地有效运转而制定的，并由相关人员在办理业务或操作时进行更好的判断与管理。，其中条款可根据自己现实基础上调整，请仔细浏览后进行编辑与保存。 第一条地面监控设备 （一）加强中心站供电管理。中心站必须采用双路电源供电，并定期检查供电路线及UPS备用电源性能，减少因供电原因而造成的数据中断。 （二）减少因更换监控主机而产生的数据中断时间。定期切换中心站监控主机时，要预先做好切换设备的准备工作，并指定业务熟练的人员进行设施的切换。在切换过程中应尽量减少数据中断时间，保证监控数据的连续性。 （三）做好计算机防病毒工作。运行的主机在受
到病毒侵害时，应首先查明原因，受病毒侵害的主机上数据文件不得拷贝到备用主机上，以防备用主机再次受病毒感染，而影响正常使用。 中心站计算机严禁用与监控系统无关的事，以防止病毒及操作不当而造成的数据中断。 监控系统网络终端的使用单位及有关人员，不得随意从网上下载信息，防止网上病毒侵害到监控系统中心站主机及各网络终端。否则追究责任。 （四）防止因定义与实际不符而造成的数据中断。增加或修改测点配置定义时，必须严格按传感器类型及技术指标要求定义，并指定专人进行操作。 （五）做好防雷击工作。为防止监控系统通讯接口，在雷雨季节受雷击而中断监控数据，必须使用系统防雷装置。即在地面中心站调制解调器的前端、地面分站传输电缆的端口，及井口传输电缆的接头处安
第7章空间数据查询与空间度量 对空间对象进行查询和度量是地理信息系统最基本的功能之一。在地理信息系统中，为进行深层次分析，往往需要查询定位空间对象，并用一些简单的量测值对地理分布或现象进行描述，实际上，空间分析首先始于空间数据查询和度量，它是空间分析的定量基础。本章一方面对空间数据查询类型和方式进行了介绍，包括图形属性、图形定位以及空间关系查询；另一方面讲述了空间度量的主要参数和基本原理，如使用长度、面积、体积、距离、方位、形状和质心等量测值对地理分布或现象进行描述。 7.1空间数据查询概述 空间数据查询属于空间数据库的范畴，一般定义为从空间数据库中找出所有满足属性约束条件和空间约束条件的地理对象。查询的过程大致可分为三类：①直接复原数据库中的数据及所含信息，来回答人们提出的一些比较“简单”的问题；②通过一些逻辑运算完成一定约束条件下的查询；③根据数据库中现有的数据模型，进行有机的组合构造出复合模型，模拟现实世界的一些系统和现象的结构、功能，来回答一些“复杂”的问题，预测一些事务的发生、发展的动态趋势。空间数据查询的一般过程如图7.1。 图7.1 空间数据查询的一般过程 空间数据查询的方式主要有两大类，即“属性查图形”和“图形查属性”。属性查图形，主要是用SQL语句来进行简单和复杂的条件查询。如在中国经济区划图上查找人均年收入大于5000元人民币的城市，将符合条件的城市的属性与图形关联，然后在经济区划图上高亮度显示给用户。图形查属性，可以通过点、矩形、圆和多边形等图形来查询所选空间对象的属性，也可以查找空间对象的几何参数，如两点间的距离，线状地物的长度，面状地物的面积等，这些功能一般的地理信息系统软件都会提供。在实际应用中，查找地物的空间拓扑关系非常重要，现在一些地理信息系统软件也提供这些功能。 空间数据查询的内容很多，可以查询空间对象的属性，空间位置，空间分布，几何特征，以及和其他空间对象的空间关系。查询的结果可以通过多种方式显示给用户，如高亮度显示，属性列表和统计图标等。图7.2给出了空间数据查询的方式、内容和结果的关系图。
练习 2 1.利用ArcCatalog 管理地理空间数据库 2.在ArcMap中编辑属性数据 第1步启动ArcCatalog 打开一个地理数据库 (1) 第2步预览地理数据库中的要素类： (2) 第3步创建缩图，并查看元数据 (4) 第4步创建个人地理数据库(Personal Geodatabase) (5) 第5步拖放数据到ArcMap中 (13) 第6步编辑属性数据及进行1：M的空间查询 (14) 第7步导入GPS数据，生成图层 (16) 第1步启动ArcCatalog 打开一个地理数据库 当ArcCatalog打开后，点击, 按钮（连接到文件夹）. 建立到包含练习数据的连接（比如“E:\ARCGIS\EXEC2”）,
在ArcCatalog窗口左边的目录树中, 点击上面创建的文件夹的连接图标旁的(+)号，双击个人空间数据库－National.mdb。打开它。. 在National.mdb中包含有2个要素数据集、1个关系类和1个属性表 第2步预览地理数据库中的要素类： 在ArcCatalog 窗口右边的数据显示区内，点击“预览”选项页切换到“预览”视图界面。在目录树中，双击数据集要素集－“WorldContainer”，点击要素类－“Countries94”激活它。
在此窗口的下方，“预览”下拉列表中，选择“表格”。现在，你可以看到Countries94 的属性表。查看它的属性字段信息。 花几分钟，以同样的方法查看一下National.mdb 地理数据库中的其它数据。
第3步创建缩图，并查看元数据 在目录树中，选择地理数据库National中的要素类－Countries94，切换到“预览视图”，点击工具栏上的放大按钮，将图层放大到一定区域，然后再点 ，生成并更新缩略图。这时，切换到“内容”视图界面下，并在目录树中选择要素集－“WorldContainer”，数据查看方式更改为“缩略图方式”。.注意，此时，要素类“Countries94”的缩图图是不是发生了改变 点击“元数据”选项页，查看当前要素类的元数据，了解当前要素类是采用什么坐标系，都有哪些属性字段，字段的类型等信息。在元数据工具栏中，从样式表中选择不同的样式，可以看到，元数据显示的格式发生了变化。 点击元数据导出按钮，可以将元数据导出为多种格式，这里我们选择为“HTML”格式，确定后，元数据将被保存在指定路径下的.htm文件中，从资源管理器中，打开这个.htm文件，查看导出后的元数据信息。
文档编号：J C X X G K P T-Y H S C-00 2 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司 目录 系统简介 全国重点污染源监测数据管理与信息公开能力建设项目建设是在实现全国重点污染源排放自行监测与监督性监测数据统一采集、处理、评价、统计分析与发布，为落实新环保法要求环保部统一发布重点污染源监测信息的法定职责提供支撑。 统一污染源监测数据采集标准，建立统一的数据采集平台，面向全国重点排污单位采集自行监测数据，包括排污单位基础信息、污染源信息、处理设施信息、监测方案、自动监测设备信息、手工监测数据和自动监测数据等各类数据；同时，满足各级环保部门录入监督性监测数据的需求。 建立污染源监测业务管理系统，方便监测管理部门了解和掌握各地区、各行业排污企业自行监测、监督性监测的开展情况、污染源监测数据信息公开情况，为对企业自行监测开展情况和监督性监测开展情况进行考核提供支撑，为污染源监测管理制度制定和调整提供依据。 建立污染源监测数据查询与分析子系统，结合“点、线、面”多种分析模式，实现查询的智能、有效和可定制，并将查询和分析结果结合GIS进行综合展现； 建立决策支持子系统，对监测信息进行达标评价分析；并结合专题地图进行展现；此外，实现报告的自定义设计和自动生成，为决策支持提供支撑。 建立监测公开平台，规范企业自行监测信息和监督性监测信息公开的内容、方式及时限，满足社会公众对污染源企业排放的环境知情权，推动公众参与监督，为新环保法要求的统一发布重点污染源监测信息的法定职责提供支撑。 运行环境要求 ●客户端PC建议配置： CPU ：奔腾2000Mhz以上 内存：2G 显示器分辨率:1024 × 768以上 硬盘：500G
自然资源和地理空间基础信息库 项目标准 XB/T 2008—————————————————————— 信息库地理框架数据库要素实体代码规范 编制说明 ****-**-** 发布 ****-**-** 实施自然资源和地理空间基础信息库项目办公室发布
一、任务来源和意义 整合改造现有的基础地理空间数据是自然资源与地理空间基础信息库建设的核心任务，而相关标准研制是基础地理空间数据整合改造的基础。针对自然资源和地理空间基础信息库建设和应用需求，在信息库地理框架数据整合过程中，需采用面向实体的构模方法，以地理要素为数据的构成单元，反映和描述客观世界中独立存在的“地理实体”，从而实现对象化逻辑表达。 为保证信息库地理框架数据整合过程全面展开，在现有国际、国家、行业相关标准基础上，面向自然资源和地理空间基础信息库项目实际需求，编制《信息库地理框架数据库要素实体代码规范》，为信息库整合过程提供可操作的地理框架要素实体编码规则，并给出实体代码，对于指导地理空间基础信息库建设具有重要意义。 二、制定依据 本标准编制过程既考虑了现有国家标准和行业标准规范，也考虑了未来地理框架要素的应用需求。在现有国家标准或行业标准规范，特别是在统一公用的要素实体代码规则的基础上，制定了地理框架要素实体编码的规则，并规定了对要素实体编码进行一致性测试的方法、程序。因此本标准与国际、国内相关标准具有良好的同一性。 引用或参照的相关标准包括： 信息库地理框架数据内容 ISO 19101 地理信息参考模型 GB/T 2260-2007 中华人民共和国行政区划代码 GB/T10114-2003 县级以下行政区划代码编制规则 GB/T 7027 -2002 信息分类和编码的基本原则与方法 GB 917-2000 公路路线标识规则命名、编号和编码规则 GB/T 917-2009 公路路线标识规则和国道编号 GB/T 2659-2000 世界各国和地区名称代码 JT/T 307.1-1997 公路及主要构筑物、管理养护单位代码省干线公路代码TB1945-1987 中华人民共和国铁路线路名称代码
中国食品药品检定研究院检验检测数据管理平台 使用手册 2016 年04 月05 日
关于本文档 说明：类型一创建（C）、修改（U）、删除（D）、增加（A）;
第一章说明 1.1说明一：老用户补充信息 系统更新为注册制前的老用户登录系统后，见如下界面： 录入姓名、身份证号、手机号、新口令后点击【提交】按钮，此时用户会接收到短信, 再次登陆系统时，输入该证号及设置的新口令即可登录。 1.2说明二：新用户注册 参看8.6新用户注册章节。 1.3说明三：用户角色切换说明 登录系统后首先需要点击左侧［用户角色切换］页签，然后在右侧勾选自己的角色。此时，勾选［检测机构检测数据填报人员］，才能看到食品检验数据。
第二章样品数据入库与审批功能 数据录入和审批流程如下图所示，其中若为总局本级任务完成流程1f 3—4—5— 6 —7—10;若为抽检监测（地方）任务完成流程 1 —2—3—4—5—6—7—8—9—11: 样品采集模块结合抽检终端，完成食品安全抽样任务的部署、下达、采样、接收样品。其中，采样任务执行流程如下，其中任务管理端为PC端，终端为PAD端： （一）任务部署（详见2.2 计划部署）： 总局或各省级登录系统，选择总局本级/地方承担采样任务。若选择总局本级，在添加牵头机构计划中选择报送分类、食品分类（食品大类/亚类/次亚类/细类），选择承检机构，填写采样数量进行采样任务的部署。若选择地方承担，在总局部署的基础上安排新任务时选择报送分类、食品分类（食品大类/亚类/次亚类/细类），选择地方省份，填写采样数量进行任务部署。 （二）任务下达（详见2.3 任务下达）： 由接到部署任务的承检机构进行任务的下达。在采样概况表中显示未下达的任务，填写新建采样任务单，选择报送分类以及各级别下的计划，选择产品类别、被抽样单位信息、标示生产企业信息、生产企业名称、产品名称，填写食品安全检验数据报送表，进行任务的下达。 （三）执行采样任务（详见 2.4 采样任务执行， 2.5 抽样任务查看）：采样人员使用国家食品安全抽检移动终端到现场进行样品采集，填报、打印、上传检 验单。 （四）接收样品（详见2.6 接收/拒绝样品）：承检机构登录系统选择接收样品或拒收样品，拒收样品需填写原因并上传照片。 在样品米集过程中，可选择GPS言息留存，用以查看抽检人员进行米样任务时的GPS 信息。 以上步骤（任务部署—任务下达—执行采样任务—接收样品）仅在使用移动终端时进 行。若不使用移动终端，请从2.7 填写基本/ 检验数据开始进行。 2.1 抽检终端功能账号设置 抽检终端功能根据人员身份赋予相应权限，本系统中一共分为四个权限：【任务部署】、【任务下达】、【执行采样任务】、【接收样品】。具体设置参见第七章用户管理功能7.3 抽检终端权限设置。 2.2 计划部署 使用总局和地方省局的【任务部署账号】登录系统， 第一步：点击抽检终端下【计划部署】 ; 第二步：选择总局本级/ 地方承担; 如果选择总局本级，第三步：在添加牵头机构计划中，选择报送分类; 第四步：选择食品分类，可以选择食品大类/亚类/ 次亚类/ 细类; 第五步：选择采样机构; 第六步：选择承检机构; 第七步：填写采样数量，单击【创建】。 按此步骤即完成计划部署，部署成功之后在对应的食品类别和检验机构列表中可以显示查看。 如果选择地方承担，第三步：在安排新任务，选择报送分类; 第四步：选择食品分类，可以选择食品大类/亚类/ 次亚类/细类; 第五步：选择地方省份; 第六步：填写采样数量，单击【创建】;第七步：地方带有计划部署权限的人员将总局分配给该省分的任务部署到检验机构。 按此步骤即完成任务安排，成功之后在对应的食品类别和检验机构列表中可以显示查看。 2.3 任务下达 使用总局或地方各省级的【任务下达账号】登录系统， 第一步：点击样品采集下【任务下达】； 第二步：在采样概况表会显示未下达的任务； 第三步：填写【新建采样任务】，选择【报送分类】选择报送分类的级别，以及各级别下的计划；