论文题目：基于ArcGIS的空间数据库设计与建库方法
专业：地理信息系统
本科生：刘杰（签名）
指导教师：张耀民（签名）
摘要
为了全面查清全国土地利用状况，掌握真实土地基础数据，并对调查成果实行信息化、网络化管理，实现土地资源信息的社会化服务，满足经济社会发展、土地宏观调控及国土资源管理需要，进行了第二次全国土地调查并建立数据库。
土地利用空间数据的存储和管理是建设空间数据库的基础，考虑到信息共享和数据传输效率的需要，本文主要采用基于对象-关系型数据库的地理数据模型一Geodatabase 数据模型来建立土地利用空间数据库。Geodatabase地理数据模型实现了空间数据和属性数据的无缝集成和一体化管理，代表着GIS的发展方向.
本文介绍了Geodatabase数据模型并把Geodatabase数据模型应用到景泰县农村土地利用空间数据库建库研究上。首先根据CASE工具设计Geodatabase空间数据库结构模型，然后导入到ArcGIS中，然后再将转换后的数据加入到数据库中，并对数据库进行测试、维护和更新。
关键词：土地利用，空间数据库，Geodatabase，CASE
Subject：Based on ArcGIS the Spatial database design and database method Specialty：Geographic Information System
Name ：Liu Jie （Signature）
Instructor：Zhang Yaomin （Signature）
Abstract
The construction of Informationization is a force to accelerate the information technology development, and a significant way to scientifically manage land resource too. According to eleventh five-year-plan of land resource Informationalization and outline of cadastre, we will complete a series of database construction in order to support the land resource management and serve for public and also intend to establish urban and rural united database, which cover four levels (nation, province, city, country) and can communicate with each other.
The storage and management of spatial data are the foundation of the building of land use spatial database. For sharing and transmitting information efficiently, data model should be taken into account. Spatial data model experienced three generations: the CAD model, the Coverage model, as well as the third model of Geodatabase which was entirely based on object-Relational Database Management System. The Geodatabase model make the seamless integration of spatial data and attribute data come true and it represents the developing direction of Geography Information System. In this study, the Geodatabase data model was applied to the construction of Jing Tai land use spatial database. First of all, on the research and discussion of spatial database and the peculiar characteristic of Jing Tai land use management, the author has proposed to set up the thought of the land use spatial database with the Geodatabase model of object-oriented. CASE tools are used to create storage and management of land use model. In the thesis, using Geodatabase data model of ESRI and object-relation database management system integrates vector data、attribute data、raster data and original recording data together into the land use spatial database. The result of this thesis includes:(1) This study has designed and built Jing Tai Land Use spatial database based on Geodatabase with CASE tools.(2) Reference to international and domestic standard of metadata, the Jing Tai
land use database metadata content was instituted.(3) Depend on ArcObjects library, ArcSDE, Oracle9i, making use of VB and COM technology, this study has developed Jing Tai land use database system.
KEY WORDS：land use, spatial database ,Geodatabase, CASE
目录
第1章引言 (1)
1.1选题背景 (1)
1.2研究现状 (2)
1.2.1空间数据库研究现状 (2)
1.2.2土地利用数据库建库现状 (5)
1.3空间数据库的发展趋势 (7)
1.3.1支持场实体的数据库 (7)
1.3.2基于内容的检索 (8)
1.3.3空间数据仓库 (9)
第2章Geodatabase空间数据库 (12)
2.1 Geodatabase数据模型 (12)
2.2空间数据引擎ArcSDE (16)
2.3 Geodatabase数据库建库过程 (17)
第3章土地利用数据库设计 (22)
3.1概念模型 (23)
3.2逻辑模型 (25)
3.3数据字典 (28)
3.4元数据库模型 (29)
3.5数据库物理设计与建立 (31)
第4章数据采集与建库准备 (34)
4.1数据资料的外业调绘 (34)
4.1.1外业调查流程 (34)
4.1.2外业调查内容 (35)
4.1.3外业调绘方法及步骤 (35)
4.2资料准备与预处理 (36)
4.2.1资料准备 (36)
4.2.2资料预处理 (37)
4.3软件准备 (38)
4.3.1 GIS专业软件 (38)
4.3.2数据库管理系统 (38)
4.3.3空间数据引擎 (38)
第5章土地利用空间数据库的建立 (40)
5.1建库流程 (40)
5.2建库准备 (41)
5.2.1转换原则 (41)
5.2.2 ArcToolbox下的数据转换 (42)
5.3建库数据输入 (45)
5.3.1图形数据入库 (45)
5.3.2属性数据的录入 (51)
5.4建库数据库编辑输入 (55)
5.4.1拓扑处理 (55)
5.4.2图形编辑 (56)
5.5数据库运行测试 (58)
5.5.1图形显示 (58)
5.5.2信息查询功能 (58)
5.5.3数据统计 (60)
5.6数据库的维护和更新 (61)
5.6.1数据库维护 (61)
5.6.2数据库更新 (61)
5.7建库数据质量控制 (63)
第6章结论 (65)
致谢 (67)
参考文献 (68)
第1章引言
1.1选题背景
近年来，随着我县经济建设和社会各项事业的快速发展，特别是城镇化、工业化、基础设施建设和农业产业结构调整步伐的加快，土地开发整理力度的加大，城乡土地权属和利用状况发生了很大变化。现有的土地调查成果资料、基础图件、数据与实地的土地利用现状差别较大，已严重制约了土地利用规划、计划的实施，也影响了政府对土地的科学、有效管理。开展第二次土地调查，就显得尤为及时和重要。开展第二次土地调查，是加强和改善土地调控、保证全县经济社会平稳健康发展的重要基础；是保护耕地、保障粮食安全、维护农民利益、保护土地权利人物权、统筹城乡发展、构建和谐社会的重要内容；是我县土地规划修编、建设用地的供给、政府科学规划、科学决策、合理利用、有效保护和严格管理土地资源的重要基础支撑；是满足土地管理方式和管理职能转变、不断提高全县土地管理水平的重要措施；也是推进工业化、城镇化，实现农业现代化，加快新农村建设的关键所在。
全面查清全县土地利用状况，掌握真实的土地基础数据，实行调查成果信息化、网络化管理，完善土地调查、统计和登记制度，进一步盘活存量土地，挖掘土地资源的潜力，提高土地利用率，实现土地资源信息的社会化服务，满足我县经济社会发展的需要。
作为一项重大国情国力调查，第二次土地调查目的是全面查清全国土地利用状况，掌握真实土地基础数据，并对调查成果实行信息化、网络化管理，建立和完善土地调查、统计制度和登记制度，实现土地资源信息的社会化服务，满足经济社会发展、土地宏观调控及国土资源管理需要。对于贯彻落实科学发展观，构建社会主义和谐社会，促进经济社会可持续发展和加强国土资源管理具有十分重要的意义。
按照国务院《通知》要求，第二次全国土地调查主要任务包括：开展农村土地调查，查清全国农村各类土地的利用状况；开展城镇土地调查，掌握城市建成区、县城所在地建制镇的城镇土地状况；开展基本农田状况调查，查清全国基本农田状况；建设土地调
查数据库，实现调查信息的互联共享。在调查的基础上，建立土地资源变化信息的调查统计、及时监测与快速更新机制。具体任务如下：
1)农村土地调查
农村土地调查是指对城市、建制镇以外的土地进行调查。农村土地调查是第二次土地调查的重点任务。按照调查内容，农村土地调查分农村土地利用现状调查和农村土地权属调查两部分。
农村土地利用现状调查。以1:1万比例尺为主，以县区为基本单位，按照统一的土地调查技术标准，以正射影像图为基础，实地调查城镇以外的每块土地的地类、位置、范围、面积、分布等利用状况，查清全国耕地、园地、草地、林地、农村
居民点等各类土地的分布和利用现状。
农村土地权属调查。农村土地权属调查主要是查清农村集体土地所有权和公路、铁路、河流以及农、林、牧、渔场（含部队、劳改农场及使用的土地）等国有土
地的使用权状况。充分利用土地调查成果，加快推进土地登记发证，完成农村集
体土地所有权登记发证工作。
2)城镇土地调查
城镇土地调查是指对城镇范围以内的土地开展大比例尺调查。依据地籍调查技术规程，充分利用已有地籍调查成果，查清城镇内部建设用地的使用权状况，确定城镇内部每宗土地的界址、范围、界线、数量、用途等。通过汇总分析，掌握工业用地、基础设施用地、金融商业服务用地、房地产用地、开发园区等土地利用状况。
3)基本农田调查
由各地组织，依据本地区的土地利用总体规划，按照基本农田保护区（块）划定资料，将基本农田保护地块（区块）落实至土地利用现状图上，统计汇总出各级行政区域内基本农田的分布、面积、地类等状况，并登记上证，造册。
1.2研究现状
1.2.1空间数据库研究现状
地理信息系统GIS( GeographicI nformationS ystem)作为集计算机科学、地理学、
测绘遥感学、环境科学、空间科学、信息科学和管理科学为一体的新兴边缘学科，正在迅速的兴起和发展，并成为当前的一个研究热点。地理信息系统是分析和处理海量地理数据的通用技术，在资源环境调查、资源环境评估、区域和城市发展规划、公共设施管理、交通管理和安全领域发挥着日益重要的作用。
空间数据库是地理信息系统的核心，地理信息系统几次重大的技术革命都是与空间数据库管理系统的技术发展相关的(龚健雅等，2004)
空间数据库是某一区域内关于一定地理要素特征的数据集合，是地理信息系统在计算机物理介质上存储的与应用有关的地理空间数据的总和，一般是以特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。组织和管理空间数据是GIS的核心任务，也是GIS发展的技术支柱，空间数据的组织和管理方式直接决定了GIS工作的效率。空间数据不同的管理方式，其存储效率和数据共享、适用环境等都有着明显的差异。
1)空间数据的文件管理属性数据的关系数据库管理方式
由于空间数据的非结构化，早期GIS数据库都采用文件与关系数据库混合模式管理方式，比较典型的如ESRI的Shape. Coverage文件格式。这种方式把空间数据与属性数据分开存储，用文件来存储地理空间数据，用关系数据库来存储属性数据，通过唯一标识符ID来建立它们之间的连接。严格说来，采用文件与关系数据库混合模式还不能说是真正意义上的空间数据库管理系统。由于空间数据和属性数据是各自独立组织、管理与检索，仅仅通过ID进行关联，从而造成空间查询操作效率低下，尤其在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能(张心长等，2005;乌Q伦等，2001)。
2)纯关系型数据库管理方式(DBMS)
纯关系型数据库管理模式是指图形数据和属性数据都采用某种关系数据库管理系统进行管理。GIS软件开发商在关系数据库管理系统的基础上进行开发，使GIS不仅能管理结构化的属性数据，还能管理非结构化的空间几何数据。对于变长结构的空间数据，一般采用把图形数据的变长部分处理成Binai，二进制Block块字段。
目前，大部分数据库管理系统都提供二进制块的字段域，如Oracle公司的Long Row数据类型，SglServer中的IMAGE数据类型等。
3)对象一关系数据库管理系统(ODBMS)
对象关系数据库系统是在传统的关系数据库系统基础上进行了扩展，使之直接存储非结构化的空间数据，能够同时管理图形数据和属性数据。目前，扩展关系数据库的方式有两种:一种是GIs软件商在传统的关系数据库系统上进行了扩展，外加一个空间数据引擎，如ESRI公司的ArcSDE, MapInfo公司的Spatial Ware等。
空间数据引擎将不同的软件平台和大型空间数据库平台的差异之处屏蔽起来，通过空间数据引擎这一“中间件”将空间数据提交给大型关系型数据库管理系统，并由大型关系型数据库管理系统统一管理;另一种方式是数据库管理系统的软件商自己在关系数
据库管理系统中进行扩展，使之能够同时存储空间数据和属性数据，例如Oracle Spatial 等。
对象关系数据库管理方式通常采用大型关系型数据库管理系统(如Oracle.SQL Server等)管理空间数据，即所有的空间数据和属性数据都存储在关系数据库系统中。因此，可以充分利用关系数据库系统提供的数据库管理功能，如关系数据库的海量数据管理、事物处理、记录锁定、并发控制、数据控制、数据仓库、安全性、一致性、完整性以及数据损坏后的恢复等功能。对象关系数据库管理方式真正实现了空间数据与属性数据的一体化集成，应用对象关系型数据库方式管理空间已成为GIS领域的发展趋势之一。
4)面向对象型数据库管理系统(OODBMS) [1]
随着面向对象(ObjectOr iented)思想的出现和面向对象方法学的应用，面向对象的思想也应用到了空间数据库的设计中。面向对象模型可以将物体的空间图形和属性数据集成在同一对象中处理，有利于空间数据和属性数据对应起来，发现目标的几何性质与属性的对应关系。
面向对象空间数据库是未来的发展方向。从理论上讲它能解决纯关系数据库存在的问题，具有完全的面向对象的特征，这些特征包括封装、消息、状态、标识、类型、类、复合对象、绑定、多态性、继承和扩展性等.但是，由于面向对象数据库作为一个数据库管理系统还不是十分成熟。目前面向对象数据库尚没有统一可行的标准，尽管己提出一个标准草案ODMG93，但没有得到普遍遵循，还缺乏坚实的形式化理论的支持。面向对象数据库产品在安全性、完整性、坚固性、可伸缩性、视图机制、模式演化等许多方面还不完善。另外，面向对象数据库并不支持SQL语言，与传统的关系数据库之间缺少应用的兼容性。面向对象空间数据库管理系统的商业化产品尚未出现，使得面向对象的数据库
管理系统在GIS领域应用还不是很普遍。
目前商业化空间数据库GeoDatbaase数据模型即属于对象关系型数据库，在关系型数据库中己经融入了面向对象技术，如:类(Clsas)、对象(bojcet)、封装(Enc即sula七ion)、继承(Inheritance)和多态(Polymorphism)等思想和技术。是建立在DBMS之上的统一的、智能化的空间数据库。所谓“统一”，在于Geodatbasae之前所有的空间数据模型都不能在一个同一的模型框架下对GSI通常所处理和表达的地理空间要素，如:矢量、栅格、三维表面、网络、地址等，进行统一的描述。而Geodatbasae做到了这一点。所谓“智能化”，是指Geodatbasae模型中，地理空间要素的表达较之以往的模型更接近于我们对现实事物对象的认识和表述方式。Geodatabsae中引入了地理空间要素的行为、规则和关系，当处理Goedtabaase中的要素时，对其基本的行为和必须满足的规则，我们无需通过程序编码;对其特殊的行为和规则，则可以通过要素扩展进行客户化定义。这是其它任何空间数据模型都做不到的。GoeDtabaase代表着新一代对象关系型数据库的先进水平。介于GoeDatbasae在数据模型中的明显优势，本次上海市信息基础设施数据库建设中也采用了GoeaDtabsae数据模型[3]。
1.2.2土地利用数据库建库现状
1)土地利用数据库建库进展
随着我国社会经济的发展，国土部门的业务工作及范围也在不断扩大，原有的靠手工操作、图纸管理的模式已经越来越不能满足土地管理工作信息化的要求。伴随着“数字国土”工程的不断深入，建立土地利用数据库系统对提高土地管理工作的信息化、科学化、规范化以及实现国土资源共享具有重要的意义。
土地利用数据库系统是土地信息系统的重要分支和组成部分。它采用地理数据库技术对土地利用数据进行管理，并提供数据采集、存储、分析、土地利用数据统计汇总等多项生产和管理功能，为土地利用总体规划、政府部门科学管理用地提供基础数据来源。
土地利用数据库的建设工作是在土地利用现状调查、土地利用变更调查和基础图件更新的基础上开展的.1997--2000年由原国家土地管理局组织完成了全国1:50万土地利
用数据库的建设;1999年底国土资源部将全国1:1万主比例尺土地利用数据库的建设工作正式纳入国土资源大调查的“数字国土”工程，截止到2004年底共有1000余县市开展了
此项建库工作，全国1:1万主比例尺土地利用数据库建设目标是在2010年前完成全国重点农业区约2000个县、市的建库工作。
伴随着国土资源信息化进程的不断发展，为了实现数据共享和土地利用数据信息服务社会化的要求，使已建成的土地利用数据库能够准确、快速、高效地服务社会，自2002年初开始依据《国土资源信息核心元数据标准》，开展了土地利用元数据系统的开发和建设工作。
2005年5月，国土资源部向国家发改委申请的“金土工程”项目正式获得立项。“金土工程”是面向保护资源、维护权益、支持发展、服务社会的国土资源信息化建设工程。为了配合“金土工程”的实施，国上资源部颁布了最新的《县级土地利用数据库标准》。
2)建库中存在的问题
在土地利用数据库的建设中，目前存在的主要问题有:
建库平台种类繁多，平台之间数据转换困难
建库平台即软件的选择，目前可以用来进行数据处理的GIS软件已越来越多，如MAPGIS. GEOWAY、瑞得、深圳凯立得等。随着技术的不断提升，在市场经济的历练下，大多国产GIS软件功能日趋完善，在性能上也各有优缺点。然而由于某些方面的原因，数据从一个平台转换到另一个平台时会出现数据丢失的现象。因此，为了便于数据共享和数据汇总，建库软件平台的选择需要慎重考虑。
土地利用元数据库建设相对滞后
由于种种历史原因，土地利用数据库和土地利用元数据库建设没有同步开展。元数据库系统建设相对滞后，造成己完成土地建库的县级单位搜集元数据信息的困难(徐建新等，2006)。另外，一些建库单位和建库部门对“元数据”的重要性认识不足，轻视元数据库建设的现象普遍存在。
建库数据质量差、内容不规范
由于一些建库软件的数据质量检查能力较弱，另外一些建库单位在数据库建立过程中没有采取一种可行的数据质量保证措施，结果在数据质量方面产生了一系列的问题。例如，土地利用要素分层和属性结构不规范，未维护拓扑结构，分区数据有重叠、重复、缝隙和破碎多边形，缺少属性数据等。因此，存在上述问题的土地利用数据库中的数据就不能满足实际应用系统的要求。
以文件管理方式为主，不利于海量数据的存储与管理和多用户并发操作空间数据不同于一般的属性数据，空间数据具有以下特征:空间性、抽象性、多尺度与多态性等(龚健雅等，2004)。传统的基于文件方式的GIS数据存储技术有其固有的不足，不利于海量空间数据的存储和管理，采用数据库技术存储空间数据是今后一段时间内GIS 数据管理发展的方向。
新老标准衔接
目前并存着《县(市)级土地利用数据库标准》和《县级土地利用数据库标准》两套标准，对于已经完成土地利用建库和将要进行建库的单位而言，如何对新老标准进行衔接是值得考虑的问题。
1.3空间数据库的发展趋势
卫星遥感影像以及对地形图和专题地图扫描产生大量的栅格数据，外面要求空间数据库管理系统（SDBMS）能有效支持场（field）模型实体。数据仓库处理大量从可操作的和遗留的系统获得的数据。数据仓库负责清洗和转换这些数据，以便反映出其变化和趋势。这样的数据分析用于决策支持系统，而决策支持系统对于许多组织机构来说都是至关重要的。在这些数据仓库中，由于数据的历史特性，其数据非常巨大。这种数据通常是作为多维数据进行建模和处理的。尽管数据仓库查询所处理的数据量很大，但查询响应时间必须很低才能支持交互的和迭代的数据分析，以便完成数据挖掘和发现过程。
今年来，随着遥感技术的发展，栅格形式的空间数据越来越多。由于大部分遥感数据可能永远不能转换成矢量格式，所以栅格数据库变的尤为重要。栅格数据可以用场模型来建模。地图代数提供了一套操纵栅格数据集的操作符。数据分片是最常用的存储栅格数据集的方法。外面可以通过元数据或内容来查询栅格数据项，空间数据仓库是为高效支持统计聚集汇总查询而设计的一种特殊数据库。
1.3.1支持场实体的数据库
空间数据库管理系统必须支持建模为场的空间实体，这样的过程包括温度、高程、降雨量和气压等。这些实体的一个基本共性是它们都是“连续的”，即如果两个点在空间上彼此靠近，那么这两个点的场值就也是相近的。
理论上，一个场模型可以通过求场函数的逆变换为一个对象模型。然而，在数据库中怎样表示一个场函数呢？例如，栅格图形的网格上的每个单元格指定一个颜色（或灰度），这是根据该单元格内有限采样点的平均值而确定的。场函数的连续性确保采样均值的分布可以很好地表示原函数。这样，就可以一用代表值的矩阵来表示场函数。在GIS中，这样的矩阵称为栅格，而栅格的每个单元格则称为像素，像素是像元素的缩写。
地图代数式是对栅格分析所做的大量操作进行组织的一种系统框架，最先由Tomlin 提出。它最初是为地图绘制团体而开发的，但现在已经演化为一种卓越的处理栅格的语言，许多GIS商业软件产品都支持某种形式的地图代数。但要记住，地图代数式一个用于栅格分析而不是栅格查询的框架。人们熟知的图像代数与地图代数类似，但更正式一些，它是图像处理操作的集合。后来，有人尝试借用图像代数的技术对地图代数作形式化和功能的扩展，便出现了所谓的地理代数。
代数式一种数学基础，包括两个不同的元素集合：（Ωa，Ωo）。Ωa是操作数的集合，Ωo是操作的集合。代数需要满足许多公理，但其中重要的是闭合性，即对操作数进行操作的结果必定在Ωa内。一个简单的代数的例子就是加法和乘法操作的自然数集合。
在地图代数中，操作数是栅格矩阵，而操作可以分为4类：局部的、聚焦的、区域的和全局的。
对于查询和其他数据库的支持，把栅格图像存储在数据库中而不是作为文件系统中的文件是很重要的。由于栅格图像比其他属性占用的磁盘块空间分片更多，因此必须为栅格图像设计专门的存储策略。处理此问题的一种策略师只把有关栅格阵列的重要信息连同其他属性一起存储在一个表中，而把实际的原始栅格图像存储到另外一个表中。为了访问原始的栅格图像，第一个表包含指向存储图像的表的外码。对于非常大的栅格阵列来说，一种有效的策略师把阵列分解成若干数据片，然后将这些数据片作为独立的元组分别存储到表中。这种策略对于只涉及部分原始数据的查询操作特别有效，如裁剪操作。
1.3.2基于内容的检索
从数据库的观点来看，地图代数操作由于处理的是数据分析而不是数据查询，所以只能处于次要地位。数据库的关键挑战是从数据库中高效地检索出那些满足用户查询的指定谓词的图像。搜索谓词可以基于元数据或内容。元数据就是使用简单数据类型对一幅
图像所做的描述，例如，每个栅格的数据项中通常有坐标值、地名、日期、传感器类型等数据。可以使用基于元数据的谓词来检索图像。相反，一幅图像的内容是指完整的图像语义，这远远超过了元数据中记录的信息所能表达的范围，例如图像中对象的颜色、纹理以及空间配置等。考虑这样一个搜索谓词，它要求找出所有与一幅给定图像相似的图像，给定图像中有一条沿湖泊并穿越城区的高速公路。这类查询通常称为基于内容的查询，因为查询的结果取决于隐含在图像中的内容和关系。
基于内容的检索的通用方法有五个步骤组成，具体检索步骤如下：
1)将图像数据库中的所有图像映射为多维特征空间中的点，这种映射是通过首先在
数据库中为每幅图像构建一个ARG来完成的。
2)对应与图像间每种相似性准则来定义一个距离度量。相似性准则可以是图像中对
象的形状、亮度、颜色、纹理和空间关系等。如果搜索是基于多个相似性准则来完成的，那么最终的距离量度是各个部分的聚集。该任务通常是由领域专家来完成的。
3)建立一种聚集和索引多维特征点的存储方法（如R树）。
4)将所查询的图像映射到特征空间中的一个店或一个区域，然后选取与查询点靠近
或者位于查询区域范围内的点。这个步骤可能要用到最近邻居查找算法或者范围查询处理算法。
5)返回与选择点所对应的图像作为结果。
1.3.3空间数据仓库
空间数据仓库是GIS技术和数据仓库技术相结合的产物，其定义很多，但中心思想包含三方面内容：①空间数据仓库是在网络环境下，实现对异地、异质、异构不同源数据库中地理空间数据、专题数据及时间数据的统一、整合、集成处理，形成用户获取数据的共享操作模式；②空间数据仓库可根据需求对这些数据再进行测绘专业处理，提供多种空间数据产品，满足用户更高层次——对数据产品的需求；③基于空间数据产品，空间数据仓库可从多维的角度进行空间数据立方体分析和空间数据挖掘分析，提供综合的、
多维的、面向分析的空间辅助决策支持信息，满足用户空间决策分析的需求。
空间仓库是一个决策支持技术的集合，以便帮助知识工作者作出更精确、更迅速的
决策。数据仓库包含大量信息，这些信息来自各种独立数据源，通常分别由运行的数据库独立维护。通常，运行数据库最适合于进行联机事务处理，在这种情况下，一致性和可恢复性显得至关重要。事务一般很小并且只有根据主码访问少量的记录。运行数据库维护当前状态的信息。与此相反，数据仓库则要维护历史信息，它是为联机分析处理而设计的，OLAP需要查询大量的聚集数据来检查趋势和异常。维、度量和聚集层次是数据仓库中的核心概念。维用来定义语境的度量，可以讲维看成是决定度量的自变量，聚集层次有两种，即维度幂集层次和分维概念层次。进行复杂分析，数据仓库中的数据通常被建模为多维数据立方体。
空间数据仓库的特点如下：
1）主题与面向主题。与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。
2）集成的数据。空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是空间数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。
3）数据是持久的。空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删去。
4）数据是随时间不断变化的。空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的，它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。
空间数据仓库除了包含非空间数据外，还包含地理数据（如卫星图像、航空照片等）。空间数据仓库的例子有美国的人口普查数据集、EOS的卫星影像库、Sequoia2000，以及公路交通测量资料。传统数据仓库OLAP的结果通常以文本和数字的报表或电子表格的形式表现，而空间数据仓库的结果则可能是一幅地图。另一个区别于对几何数据类型聚类
操作符的选择和标准化有关。
第2章Geodatabase空间数据库
2.1 Geodatabase数据模型
基于GeoDatabase数据模型建立地理数据库与以前数据模型的区别就是它在地理数据建模中使用了面向对象(Object-Oriented)的方法，开发者可以通过面向对象软件类的框架，即GeoDatabase数据访问对象(GeoDatabase Data Access Objects)，与数据对象进行互操作，面向对象的方法能够更自然地描述特征，其途径就是能自行定义对象类型，定义拓扑、空间和一般关系，以及掌握这些对象如何与其他对象发生交互作用。GeoDatabase数据模型一个根本的优点在于，它包含一个框架，我们可以在这个框架里尽可能容易地创建与真实世界对象交互和行为相仿的智能化特征，因为它具有面向对象的三个关键特征:多态性、封装性和继承性[29]。
多态性表明一个对象类的行为(或方法)可以与对象的变更相适应。不管我们创建的是房屋类还是丘类，它都是继承于 Feature类，因此它们的核心操作，如绘制、编辑或获得要素的Buffer接口都是一样的。
封装性意味着对象只能通过预先定义好的一系列接口或方法访问，这些接口和方法被封装到组件中。GeoDatabase数据访问对象隐藏了数据对象的内部细节并提供了标准的编程接口。
继承性表明一个对象类可以被定义成包含其它对象类的行为，但对象类也可以具有其它行为。如一个房屋对象可以从一个标准的ArcInfo要素类型(比如一个简单的面要素)中被扩展或分成子类[11]。
Geodaatbase是一个类似于Coverage的矢量数据模型，提供了对要素类及其拓扑关系建模的支持。在Coverage模型的基础上，Geodatabase提供了对要素建模更全面的支持，不仅支持简单要素类及其拓扑关系，而且扩展到对复合网络、要素间关系，以及其他面向对象要素的支持。更重要的是，Geodatabase模型是建立在标准的关系数据库上的，其所有空间数据和属性数据都存储在关系数据库之中。ArcSDE作为应用服务器连接GIS和DBMS，它提供了一个操作关系数据库的开放接口。通过ArcSDE可以管理存储在Oracle、
Microsoft SQL Server、IBM DB2、Informix等多种数据库系统中的地理信息，而PersonalGeodaatbase则通过MicrosoftJet存取数据。
Geodatabase支持面向对象的矢量数据模型，它将地理数据组织成一个数据对象的结构体系。在Geodatabase模型中，实体被表示成为具有属性、行为、关系的对象。Geodatabase还允许用户定义对象之间的关系，以及保持对象之间参照完整性的规则。Geodatabase定义了简单对象、地理要素、几何网络、注记要素等多种对象类型，提供了对地理信息建模的有力支持，能够满足各种不同的用户和应用需要。Geodatabase数据库构成如图2.1(ESRI,2004):
图2.1 地理数据库构成
1)对象类(ObjectClass)和表格(Table)
在Geodatabase中，对象类是一种特殊的类。对象没有位置特征，例如，土地所有者。虽然对象类没有位置信息，但可以通过关系类与要素类(含有位置信息)联系起来。例如，某块地的主人，在“地块”和“主人”之间，可以定义某种关系。表是记录的集合。
2)要素类(FeatureClass)
要素类是具有相同的属性和相同的几何表示类型的要素的集合，例如河流、道路、植被、用地等.要素类分为简单要素类和复合要素类。要素类之间既可以独立存在，也可以具有某种关系。当不同的要素类之间存在关系时，要把它们组织到一个要素数据集中。
3)关系类(RelationshipClass)
关系类是用来定义两个不同的要素类或对象之间的关联关系。关系类建立在对象(或要素类)之间，由一个对象(或要素)类指向另一个对象(或要素)类，使用关系可以使两个表(或要素类)关联起来，操作一个表中的数据可以改变另一个表中的数据。例如:我们定义房子和地块之间的关系，一个地块上可以有很多房子，而房子必须位于某个地块之上。
4)子类(Subtype)
在要素类内部可以划分为若干次一级的组，每个组是一个子类，每个子类都有自己的完整性规则和GIS行为。
5)要素数据集(FeatureDataset)
要素数据集是一组具有相同空间参考(SpatialRe ference)的要素类的集合，简单要素类可以存放在某个要素数据集之中，也可以独立于所有要素数据集之外，构成复合要素类的各个要素必须存放在空间参照相同的同一个要素数据集中。
6)拓扑关系(TopologyRelationship)
拓扑关系将参与拓扑的各个要素类集成在一个拓扑图中作为一个拓扑单元来管理，规定同一个要素类中的各个要素如何与其他要素共享几何要素(例如，土地利用图斑之间不重叠)，或者不同要素类之间如何共享几何要素(例如，土地利用图斑层界线必须完全覆盖行政区划层界线)。
7)几何网络(GeometricNetwork)
几何网络是在若干要素类的基础上建立的一种新的类。Geodatabase通过拓扑关联保证参与到几何网络中的各个要素类的空间几何要素的连通性。几何网络将导致保证网络连通性的行为。
8)栅格数据集(RasterDataset)
影像作为栅格表来管理。
9)元数据(Metadata)
对数据库中各个数据元素的描述。
Geodatabase模型结构中的这些对象在ArcCatalog中的表现形式见图2.2:
对象表现形式
要素集
要素类
对象类
拓扑关系
几何网络
关系类
图2.2 Geodatabase组成对象表
Geodatabase称为空间数据库它是数据库管理系统（DBMS）中空间信息（空间寻呼机，规则，关系和行为）的仓库。空间数据库规模从小的、单用户数据库到大的工作组，而企业空间数据库可同时被多个用户同时使用。相对于其他的空间数据模型而言，Geodatabase有其明显的优势：
①在同一数据库中统一管理各种类型的空间数据；
②空间数据的录入和编辑更加准确。这得益于空间要素的合法性规则检查；
③空间数据更面向实际的应用领域。不在是无意义的点、线、面，而代之以电杆、光缆和用地等；
④可以表达空间数据之间的相互关系；
⑤可以更好地制图。对不同的空间要素，我们可定义不同的“绘制”方法，而不受限于ArcInfo等客户端应用已经给出的工具；
⑥空间数据的表示更为精确。除了可用折线方式以外，还可用圆弧、椭圆弧和Bezier 曲线描述空间数据的空间几何特征，可管理连续的空间数据，无需分幅、分块；
⑦支持空间数据的版本管理和多用户并发操作[12]。
Geodatabase是ESRI对空间数据建模理论、方法及其实现技术的划时代贡献，其体系结构和设计思想博大精深，非常具有学习、研究和使用的价值。
海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源
大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入
一、数据管理的发展阶段 1、人工管理阶段 2、文件系统阶段 3、数据库管理阶段 注意了解各阶段的背景和特点 二、数据库系统的特点 1、面向全组织的复杂的数据结构 2、数据的冗余度小，易扩充 3、具有较高的数据和程序的独立性：数据独立性 数据的物理独立性 数据的逻辑独立性 三、数据结构模型三要素 1、数据结构 2、数据操作 3、数据的约束性条件 四、数据模型反映实体间的关系 1、一对一的联系(1：1) 2、一对多的联系(1：N) 3、多对多的联系(M：N) 五、数据模型： 是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作，以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。 概念数据模型：按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型 结构数据模型：从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系 六、数据模型的类型和特点 1、层次模型： 优点：结构简单，易于实现 缺点：支持的联系种类太少，只支持二元一对多联系 数据操纵不方便，子结点的存取只能通过父结点来进行 2、网状模型： 优点：能够更为直接的描述世界，结点之间可以有很多联系 具有良好的性能，存取效率高 缺点：结构比较复杂 网状模型的DDL、DML复杂，并且嵌入某一种高级语言，不易掌握，不易使用
3、关系模型： 特点：关系模型的概念单一；（定义、运算） 关系必须是规范化关系； 在关系模型中，用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。 优点：简单，表的概念直观，用户易理解。 非过程化的数据请求，数据请求可以不指明路径。 数据独立性，用户只需提出“做什么”，无须说明“怎么做”。 坚实的理论基础。 缺点：由于存储路径对用户透明，存储效率往往不如非关系数据模型 4、面向对象模型 5、对象关系模型 七、三个模式和二级映像 1、外模式(Sub-Schema)：用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构，模式的子集。 2、模式(Schema)：所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。 3、内模式(Storage Schema)：又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。 4、外模式/模式映象：定义某一个外模式和模式之间的对应关系，映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时，修改此映象，使外模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为逻辑独立性。 5、模式/内模式映象：定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时，修改此映象，使模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为物理独立性。 八、数据视图 数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节，而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图，即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。 九、规范化 1、几个概念 候选码（候选关键字）：如果一个属性（组）能惟一标识元组，且又不含有其余的属性，那么这个属性（组）称为关系的一个候选码(候选关键字)。 码（主码、主键、主关键字）：从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码 主属性：任何一个候选码中的属性（字段） 非主属性：除了候选码中的属性 外码：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R的外部码，简称外码。 2、函数依赖 （1）设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)
ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。
Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用，对数据库系统提出了更高的要求，不仅要存储大量空间几何数据，且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持，增加了空间数据类型和相关的操作，以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储，修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义，提供了R-tree空间数据索引机制，定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程，并提供了处理点，边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始，Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段（即SDO_GEOMETRY字段）和空间索引来管理空间数据，并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数，让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据，用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表，并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图（USER_SDO_GEOM_METADATA）访问元数据表。元数据视图的基本定义为： ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER
课程结课报告 空间数据库更新技术 关键字: GIS 空间数据库更新数据模型空间分析矢量数据栅格数据多源数据多比例尺数据自动变化检测 1引言 地理信息产业在近年来飞速发展,并在科学、政府、企业和产业等方面得到广泛的应用，应用包括房地产、公共卫生、犯罪地图、国防、可持续发展、自然资源、景观建筑、考古学、社区规划、运输和物流。面对各个领域的迅猛发展，地理信息数据的更新问题变得迫在眉睫。空间数据库具有数据量庞大、高可访问性、空间数据模型复杂、属性数据和空间数据联合管理及应用范围广泛的特点，所以，在空间数据库更新技术的研究颇受关注，也是地理信息系统未来发展所要面对的巨大挑战。 现研究成果表明，一旦GIS创建成功后，保持空间地理数据的现势性并及时进行地图数据库的更新，是保证GIS有效运行的根本前提，也是今后地理信息工程中一项长期而繁重的任务，而当前地理空间数据库的更新技术存在的问题是：劳动强度大，更新周期长。 现在大家广泛认同的对地理空间数据库的更新主要有两种方法：一是逐渐建立一个新的数据库去取代老数据库，但是这种方法速度慢，适合于为一个新的区域建立一个新的数据库；二是检测、识别和更新变化部分，这种方法更新速度快，更适合于更新现有的数据库。但是针对不同的数据、数据模型及需求进行数据库更新技术都有不同的研究重心。本文中，我将针对多比例尺数据、多源数据、矢量数据和栅格数据及不同数据模型进行的空间数据库更新技术的研究理论、实现方法及成果进行整理归纳，呈现空间数据更新技术的现有发展动向及未来的发展趋势。 2空间数据库更新技术 2.1 利用空间分析技术更新空间数据库[1]
研究表明空间分析技术是空间数据更新的基础，空间叠加分析、实体空间关系分析，以及基于实体空间关系的智能捕捉，是实现区域空间要素整体更新和局部更新这两种更新方式的最主要的支持技术。在空间数据更新中引入智能捕捉CAD制图技术是解决在基于面向对象数据模型系统中边界重合问题的有效方法。 2.1.1 区域空间要素整体更新与处理 区域空间要素整体更新通常通过开窗方式更新窗口内的几类或全部空间要素。它要求源数据准确度能够得到保证，整体更新成本较高，很少采用这种方法，一般用在区域空间要素变更很大、数据现势性很差的情况下的数据更新。数据更新的前提是用于更新数据与被更新数据位于同一坐标系，使之具有可叠加分析，因此坐标匹配是数据更新不可缺少的环节。由于数据源的多尺度性，在实际更新中一般用大比例尺数据更新小比例尺数据，因此数据综合也成了数据更新的重要环节。叠加开窗是根据更新数据范围，在数据库确定被更新的区域，同时进行数据更新。数据接边处理是编辑处理数据库中被更新区域与周围数据之间的一致性问题。 2.1.2 区域空间要素的局部更新 用于区域局部对象更新的数据源可以有2种方式：电子数据、非电子数据（如直接输入坐标、直接勾绘）。局部更新操作对象是根据空间要素对象，根据空间对象之间的相互关系，一般只需要更新点、线和面要素，注记与地物属性紧密相联系，可以根据属性实现自动更新。在变更过程中由于不同来源数据的精度不同，经常产生数据不匹配，因此匹配吹是局部更新的重要环节。 （1）数据模型对局部更新实现的影响 01.拓扑结构数据模型以空间实体间拓扑关系为基础组织管理几何要素。数据拓扑关系以整 个管理区域为单位建立，所涉及空间实体几何属性的编辑、更新操作（如增加、删除、修改地理实体）就必须对整个区域进行拓扑重建，因此局部更新效率较低。但基于拓扑结构的空间数据更新可以充分享用实体之间拓扑关系，保持了图斑的基本特性。
本栏目责任编辑：代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 （长治学院计算机系，山西长治046011） 摘要：目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多，而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例，从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词：GIS 技术；海量空间数据；图档一体化 中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段，档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高，档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多，而且除了海量属性数据之外，还有图形数据等等，那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题，并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前，数据的存储方式有以下三种：1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据，包括空间数据和属性数据，即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据，这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据，解决了用文件存储空间数据时，对数据不能进行并发操作的缺点；用C/S (Client/Server)的操作模式，解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性，实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中，给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势，大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储，通过研究与摸索，大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案，如0racle Satial ，B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下，有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统，通过利用0rac1e 的空间数据存储技术，在开发GIS 产品中，都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤，解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点，可以解决GIS 存在的一些问题：比如说数据库可支持多用户并发操作，克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点，同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同，导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性，从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享，提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高，两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是，空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的，可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系，明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的，更不能对其进行查询了。所以要结合两者，并利用各自的优势，就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上，增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE)，空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作，而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型，利用SDE ，可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理，使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能，对数据进行自动检查和维护功能，如拓扑一致性检查等。当然近些年来，关系数据库也在不断的更新和发展，其技术也慢慢地成熟起来，实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储，这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine)，收稿日期：2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.doczj.com/doc/7310409386.html, https://www.doczj.com/doc/7310409386.html, Tel:+86-551-569096356909648168
浅议地理信息系统与空间数据库建设 发表时间：2019-05-06T16:38:47.200Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：蔡云霞 [导读] 对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。 内蒙古自治区第七地质矿产勘查开发院内蒙古呼和浩特 010020 摘要：该文阐述了在地理信息系统建设过程中,地图数据库、空间数据库的作用与差别。针对我国现阶段地理信息系统建设的现状,分析了现阶段同时建立与维护空间数据库与地图数据库的必要性。指出了随着空间数据库技术的发展,空间数据库最终将取代地图数据库,同时提供多比例尺地图服务及各种时空尺度的地理信息服务。 一、地理信息系统与空间数据库的相关简介 地理信息系统又称“地学信息系统”，是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行加工处理的技术系统。而所谓的空间数据库，正是以空间数据为基础，力辅这以计算机硬件力量的支撑和扶持，实现对相关数据的处理活动，以实现提供空间动态层面的多元化，从根本上提升城市服务的质量的一种技术操作手段。空间数据库是地理信息系统中的基础与核心元素，对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。 二、空间数据库的特点 GIS空间数据库与普通的数据库在模型及功能上有很大的差别,总的来说,空间数据有以下特征。空间特征:每一个空间对象具有空间坐标。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字索引和辅关键字索引以外,一般都需要建立空间索引。非结构化特征:空间数据不满足结构化的要求。将一条记录表达一个空间对象时,它的数据项有可能是变长的。例如,一条弧段的坐标,其长度将是不可预料的;此外,一个对象也可能包含另外的一个或多个对象。空间关系的特征:空间数据中记录的拓扑信息表达了多种的空间关系。该种拓扑数据结构一方面既方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。海量数据特征:空间数据库是海量数据。由于空间数据量大,需要在二维空间上划分出块或者图幅,垂直方向上分层来组织。由于空间数据的如上几个特征,当前通用的关系数据库系统难以满足要求。而大部分GIS软件将采用混合管理的模式――即用文件系统来管理几何图形数据,用商用的关系数据库管理属性数据。但是存在的问题是,文件管理系统的功能较弱,特别在数据的安全性、以及一致性、完整性、并发控制、数据损坏后的恢复方面都缺乏基本的功能。所以GIS 开发商一直在寻找商用数据库管理系统来同时管理图形和属性数据。 三、空间数据库构建中的数据分析 空间数据库在实际构建前需对设计的用途以及应用对象进行确认，确保空间数据分析能够为数据库的构建奠定良好的基础。具体数据分析过程中主要体现在三方面，即：首先，做好数据库应用对象的调查工作。通过对应用对象的调查了解信息的需求以及信息处理内容，以此为依据确定空间数据库的构建目标。其次，对数据研究范围进行确定，主要包括区域边界与地理控制点两方面。最后，保证源数据的准确性。为使空间数据库中的数据具有参考价值，需注意综合考虑调查资料与其数学精度，如地物间是否在逻辑上保持一致或图面的相关表示是否准确等。尤其要求在构建前应使各坐标系统进行统一，避免出现数据不统一的情况。 四、空间数据库分类 空间数据可分为矢量数据和栅格数据两大类。矢量数据用点、线、面等来描述现实世界,表达地表信息,通过坐标值来定义,是数学的表达方式。栅格数据用一定的空间分解力来解析地表的信息,通过灰度、色调来定义。以前矢量数据以其数据结构严密,拓扑关系完善、数学分析方便、图形输出精美、数据记录量小等诸多的优点而为广大GIS用户青睐,但随着计算机硬件的发展,制约栅格数据的硬件问题得到解决。国民经济的快速发展,对制图周期和更新周期提出了更高的要求,矢量数据复杂的内容、漫长的采集期,不便快速更新的缺点反而越来越突出。现在栅格数据和矢量数据相互相成,互相转化,使矢量图的内容相对数字地形而言,内容大为减少,缩短了矢量数据生产和更新的周期。 五、我国的空间数据库建设问题与改进策略 5.1我国现行基础空间数据库的建设过程 我国在建设地理信息系统的初期，很多人由于对数据库这一概念理解不透彻，导致把地理数据库和空间数据库弄混淆，所以在两个数据库中分别含义对方的数据信息。还有一些空间数据库在设计初期不合理，无法满足地图数据库的要求。为此，在以后的建设过程中采用直接对已有地形图进行数字化，或者在进行地形图生产的同时，利用同一数据源，采用与地形图相同的地理要素建立空间数据库。 5.2现有空间数据库建设存在的问题 由于人们对两个数据库理解的不够透彻，所以在空间数据库后期制作方面也出现了诸多问题。常常出现在同一个区域利用逻辑关系把相关的地理信息分隔开来；在数据库中记录信息不全面，设计结构不合理；在数据库中存在大量人工处理过的地理信息。这样不仅给数据空间带来很大的负担，而且还降低了提供地理信息系统的应用能力。 5.3未来空间数据库建设思路 在充分了解地图数据库和空间数据库之后，知道它们是两种完全不同的数据库。为此，在以后的建设中要集中到这两个方面：其一，对空间数据库的更新和改造。从不同角度出发，提高提取地理信息的速度，数据的精度和准确度；加强管理，对每一条信息进行有效操作；加强对信息的安全把控，防止数据泄露，并进行有效分类，统一标准。其二，对地图数据库的建立和更新。明确地图的符号化，统一标准，提高对数据的挖掘能力，加强地图制图综合能力。当这些问题都得到解决时，就证明了地理信息系统在技术方面有了很大的提高，在信息储存方面也可以及时的更新，不用在大量积攒无用的信息。 六、我国发展地理信息系统与空间数据库建设的基本途径 虽然我国在地理信息系统与空间数据库建设的发展历程中，已经存在了20多年的研究历程，但如令人欲改变停滞不前的初级阶段，仍然需要基本途径的转换和更新。第一，要在新兴的空间数据库的工作上，夯实其更新创造的基础。更新空间数据库，主要包括实现对地理信息速度和精确度的增长，自动化程度的增强，同时也要促进数据系统的人为管理。第二，对于传统通用的地图数据库，也要进行适度的改造，对于地图数据库中的系统功能的优化，主要包括三个方面：图形的符号化动作，以便解决地理信息的合理表示问题；地图制图综
ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用 熊志伟李静谭卢师 （黄河设计公司测绘信息工程院） [摘要] 地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作，生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据，能避免重复生产，缩短建设周期，节省人力物力，为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高，而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比，除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外，还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据，比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验，阐述了利用ArcGis缩编工具，采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。 [关键词]数据库缩编二调省级汇总 1、省级汇总缩编项目概述 第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目，是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总，形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比，不再只是简单的地图符号的综合取舍，而是有着严格的拓扑关系和属性要求，在遵循传统地图缩编要求的同时，还必须保持数据的拓扑关系正确，属性数据完整。如何简单快捷
的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调，保持原有土地利用的规律和典型特征，是完成土地利用数据库缩编的关键，也是工作的难点所在。 2、ArcGis缩编工具介绍 地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱，能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式，进行高级GIS分析，处理GIS 数据等，是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具，能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作，并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中，也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块，但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。 3、二调数据库缩编的主要工作内容 二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素，主要工作内容是按照相关数据标准，缩编规则（包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等），对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作，从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化，需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等，其中工作量最大的是对面状要素的处理，主要有下面几类：○1按照宽度规则，小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则，小于某一面积的图斑舍去，即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池
长春理工大学学报 Journal of Changchun University of Science and Technology 第7卷第3期2012年3月 Vol.7No.3Mar.2012 基于SQLServer 的空间数据 存储器的设计与实现 刘宝娥 （集宁师范学院，内蒙古乌兰察布，012000） ［摘 要］ 随着信息技术的发展，数据量的逐渐膨胀以及分布式地理信息系统GIS 中的发展，对空间数据以及地理数据 的管理提出了更高的要求，而传统的关系型数据库难以满足空间数据存储以及地理信息系统客户端应用程序连接的需要，由此，应通过以面向实体的数据模型为基础，通过SQLServe 的关系型数据库的管理系统，以相应的功能以及数据引擎技术，实现了对海量空间数据的一体化存储，满足了地理信息系统的实际发展需求。［关键词］SQLServe ；空间数据；存储器；设计；实现 ［中图分类号］ TP311.132.3 ［文献标识码］ A ［作者简介］ 刘宝娥（1975-），女，在职硕士，讲师，研究方向为计算机教学。 空间数据管理包括空间数据模型和空间数据库两个方面的内容体系。当前，地理信息系统基础软件平台所沿用的空间数据模型，从而在一定程度上导致了空间实体关系以及时空变化的相关描述与表达、数据的组织、空间的分析等方面具有较大的局限性，难以满足新时期空间信息系统基础软件平台的以及应用系统发展的实际需要，由于现实对象较多，从而导致了空间关系日渐复杂，要描述空间对象之间的关系需要大量的数据，由此，对空间复杂数据的管理应基于空间数据模型，构建空间数据库系统。通过以地理信息系统软件的发展需求为基础，结合MAPGIS 面向实体的空间数据模型以及SQLServer 数据库的应用特点，实现了利用空间数据引擎实现对空间数据与属性数据的一体化存储方式的设计和实现。 一、空间数据存储器系统设计 （一）空间数据模型 对空间数据模型的研究以及设计在当前地理信息系统（GIS ）发展过程中有着重要的作用。空间数据模型MAPGIS 中采用了面向对象的设计原则和思想，通过以地理实体为中心，实现对面向实体的空间数据模型的构建和发展。建立观察范围内部的地理世界的视图模式。该模型以描述实体特性以及实体之间关系为基础，实现对人类理解的地理世界语义环境的模拟。MAPGIS 空间数据模型以地理数据库—数据集—类为数据组织的层次，也就是非空间的实体抽象为了实际的对象，而空间的实体则被抽象地定义为要素，具有同样类型结构的要素构成了要素类，同样类型的对象构成了对象类。若干要素类以及对象类组成了要素集，要素集的汇集则构成了地理的信息数据库。由此，从相应体系的结构上可分为参照系、要素类、对象类、关系类、动态类、注记类、修饰类、要素数据集、子类型、几何网络、域集和规则集。从而实现了对空间数据存储系统的整体设计和系统定义。 （二）空间数据引擎 空间数据引擎（MAPGIS-SDE ）实现了空间数据库解决方案，空间数据引擎基于关系数据库系统（RDBMS ）以及地理信息系统之间的中间件部分，实现了对空间数据模型到关系数据模型RDBMS 之间的关系映射，并通过关系型的数据库存储以及管理和快速检索的以TB 为单位的海量数据库。空间数据引擎具有以下几个方面的特点： 1.引擎机制。MAPGIS-SDE 在服务器端以及客户端存在分布，客户端以软件的应用为基础，并且未上层的应用客户提供了SDE 接口，实现了对用户标准空间存储、查询以及分析提供了服务体系，承接了客户端需求。服务器端以及客户端之间的数据传输模式采用了异步的缓冲机制，通过服务器端，将所要提取的数据存放入缓冲区，而后整批发向客户端，实现相应的应用模式，从而在很大程度上提高了网络传输的效率。 2.接口技术。空间数据存储以及空间数据服务的核心在于空间数据存储器，为有效保证空间数据存储器的跨平台的特性以及对商业数据库的访问效率的保障，空间数据库的引擎应通过一致性服务接口的提供，针对不同的数据库采用不同接口技术的使用，例如，针对SQLServer 可采用ODBC 和ADO 接口技术。 3.物理部署。空间数据存储系统的引擎，能实现与数据库管理系统服务器部署在同一服务器上，或是分开部署在不同的服务器上，可根据实际的需要对空间存储系统进行相应的部署，从而有效减轻数据库服务器荷载，提高相应数据库的运行效率。 （三）存储器系统架构 空间数据存储器由空间数据库引擎、商业数据库两部分组成。具体实用于空间是数据库。空间数据库引擎实现了对各类空间数据的存储管理。该类数据包括数据字典、表、存储过程等等，并面向用户提供了访问的接口。数据字典提 ----237
高级数据库（结课）文献综述 题目：空间数据库 姓名：张广元 学号：Y151021422 学院：计算机与信息工程学院 专业：计算机技术（专业硕士）年级：2015级 任课教师：葛利 2015 年12 月15 日
【前言】 空间数据库是近年来数据库技术研究的热点之一。空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。所谓空间数据是指与空间位置和空间关系相联系的数据。归纳起来它具有以下5个基本特征： 1、空间特征 每个空间对象都具有空间坐标,即空间对象隐含了空间分布特征。这意味着在空间数据组织方面,要考虑它的空间分布特征。除了通用性数据库管理系统或文件系统关键字的索引和辅关键字索引以外,一般需要建立空间索引。 2、非结构化特征 在当前通用的关系数据库管理系统中,数据记录一般是结构化的。即它满足关系数据模型的第一范式要求,每一条记录是定长的,数据项表达的只能是原子数据,不允许嵌套记录。而空间数据则不能满足这种结构化要求。若将一条记录表达一个空间对象,它的数据项可能是变长的,例如, 1条弧段的坐标,其长度是不可限定的,它可能是2对坐标,也可能是10万对坐标; 其二, 1个对象可能包含另外的1个或多个对象, 例如, 1个多边形,它可能含有多条弧段。若1条记录表示1条弧段,在这种情况下, 1条多边形的记录就可能嵌套多条弧段的记录,所以它不满足关系数据模型的范式要求,这也就是为什么空间图形数据难以直接采用通用的关系数据管理系统的主要原因。 3、空间关系特征 空间数据除了前面所述的空间坐标隐含了空间分布关系外。空间数据中记录的拓扑信息表达了多种空间关系。这种拓扑数据结构一方面方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。特别是有些几何对象,没有直接记录空间坐标的信息,如拓扑的面状目标,仅记录组成它的弧段的标识,因而进行查找、显示和分析操作时都要操纵和检索多个数据文件方能得以实现。 4、分类编码特征 一般而言,每一个空间对象都有一个分类编码,而这种分类编码往往属于国家标准,或行业标准,或地区标准,每一种地物的类型在某个GIS中的属性项个数是相同的。因而在许多情况下,一种地物类型对应于一个属性数据表文件。当然,如果几种地物类型的属性项相同,也可以多种地物类型共用一个属性数据表文件。 5、海量数据特征 空间数据量是巨大的,通常称海量数据。之所以称为海量数据,是指它的数据量比一般的通用数据库要大得多。一个城市地理信息系统的数据量可能达几十GB,如果考虑影像数据的存贮,可能达几百个GB。这样的数据量在城市管理的其他数据库中是很少见的。正因为空间数据量大,所以需要在二维空间上划分块或者图幅,在垂直方向上划分层来进行组织。
第一章 1.GIS的名词分析与推论 GIS概念：具有地理数据的采集、管理、分析、表达能力，能为决策者提供有用地理信息的系统。 推论1：地理信息系统采集的数据为空间数据，即具有空间位置，又具有属性特征。地理信息系统的数据库因此又称为空间数据库。 推论二：地理信息系统具有采集、管理、分析地理数据和表达地理信息的能力。包括空间数据库建设和空间数据库的应用两个层次。 推论三：地理信息系统包括计算机硬件、软件、数据、系统开发人员和用户，但由于处理和分析的是地理数据，因此，在通用的硬件、软件基础上，还有体现专业特点的硬、软件。 2.GIS空间数据体系 空间数据库：空间数据和属性数据的组织 矢量有混合式、扩展式和开放式
矢量数据的空间数据组织：空间坐标数据的非结构化和属性数据的结构化 栅格数据：像元阵列 3.GIS数据模型 矢量数据模型：简单数据结构（面条结构）：如Shapefile、拓扑数据结构：如Coverge、面向对象的数据模型：如Geodatabase 栅格数据模型：栅格文件常用格式：*.tif,*.jpg,*.bmp等。GIS中的栅格格式：ESRI的Grid、Geodatabase的栅格数据集等。遥感图像的格式：PCI的* .pix，Erdas的*.img等。 4.空间数据库设计核心 将现实世界抽象为GIS数据模型，这是数据库设计的核心。 5.名词解释： 面条结构：数据按点、线、面为单元进行组织，点、线、面都有自己的坐标数据。最典型的是面条结构。 拓扑数据结构：不仅存储空间位置，同时存储空间关系。 拓扑关联：指存在于空间图形的不同类型元素之间的拓扑关系。如结点与弧段、弧段与多边形。 第二章 1.名词解释： 数据词典：以词典的方式描述和定义E-R模型设计中出现和形成的实体、关系。 数据模型匹配：实现将实体类型和特征类型（Coverage、Shapefile、Grid等）的匹配。
空间数据库概述 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，430079 摘要：空间数据库是地理信息系统的核心，每一次空间数据库技术的变革都带来地理信息系统软件的革命。本文是一片综述性文章，首先阐述了空间数据库的概念、内容、特征，然后介绍了空间数据管理的发展过程，其中对象—关系数据库是目前空间数据的主要管理模式，最后探讨了空间数据库的前沿发展。 关键词：空间数据库；对象-关系数据库；空间数据库模型 1空间数据库概念 空间数据库是地理信息系统的核心，它具有通用数据库的基本内涵， 是指以特定的数据结构（如国土、规划、环境、交通等）和数据模型（如 关系模型、面向对象模型等）表达、 存储和管理从地理空间中获取的某类 空间信息，满足不同用户对空间信息 需求的数据库[1]。 2空间数据库内容 由于地理空间数据分为两种类型，一种是具有几何特征和离散特点的地理要素，即空间对象数据，如点、线、面、体等对象；另一种是指在一定空间范围内连续变化的地理对象，即场对象数据，如某一地理空间的数字高程模型、不规则三角网、栅格影像数据等，因此以应用性质划分空间数据库，空间数据库可分为基础地理空间数据库和专题数据库。基础地理空间数据库包括矢量地形要素数据（DLG）、数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）、数字栅格地图（DRG）以及元数据库[2]。 （1）矢量地形要素数据库：矢量核心地形要素数据库是存储在计算机中的各种数字地形数据及其数据管理软件的集合。矢量核心地形要素数据库包含有居民地、水系、测量控制点等内容。它既包括以矢量结构描述的带有拓扑关系的空间信息，又包括以关系结构描述的属性信息。 （2）数字高程模型数据库：数字高程模型是定义在X、Y 域离散点（规则或不规则）的以高程信息表达地面起伏形态的数据集合。数字高程模型数据库是计算机存储的数字高程模型数据及其管理软件的集合。数字高程模型数据库可以用于和高程信息有关的地表形态分析、坡度分析、通视分 1
《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。