元数据的概念 元数据（Metadata）,即关于数据的数据,是对数据和信息资源进行描述的信息。通常认为,元数据是为了更为有效地管理和使用数据而对它进行说明的信息。所以元数据与其描述的数据内容有着密切联系,不同领域的数据的元数据在内容 上差异很大。地理空间数据的元数据是地理空间的空间数据和属性数据以外的描述地理信息空间数据集的内容、质量、状态和其它特性的一类数据,它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。其中,对空间数据某一特征的描述,称为一个空间元数据元素。空间元数据是一个由若干复杂或简单的元数据项组成的集合。它与非空间元数据的主要区别在于其内容中包含大量与空间位置有关的描述性信息。 研究元数据的作用和意义 元数据可用来帮助数据提供者和数据使用者解决数据转换、沟通和理解的问题。归纳起来,元数据主要有下列几个方面的作用： 1)、用来组织、管理和维护空间数据,建立数据文档,并保证即使其主要工作人员退休或调离时,也不会失去对数据情况的了解 2)、提供数据存储、数据分类、数据内容、数据质量及数据分发等方面的信息,帮助数据使用者查询检索所需地理空间数据 3)、用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心,提供通过网络对数据进行查询检索的方法或途径,以及与数据交换和传输有关的辅助信息 4)、通过空间元数据,人们可以接受并理解空间信息,帮助数据使用者了解数据, 以便就数据是否能满足其需求作出正确的判断并与自己的空间信息集成在一起,进行不同方面的科学分析和决策。 元数据是使数据充分发挥作用的重要条件之一。它可以用于许多方面,包括数据文档建立、数据发布、数据浏览、数据转换等。元数据对于促进数据的管理、使用和共享均有重要的作用。元数据对于建立空间数据交换网络是十分重要的,往往网络中心通过设在中心的元数据库可以实时地连接各个分发数据的分节点元数据库,帮助潜在的用户找到其特定应用所需要的数据,实现数据共享。 一个完整的元数据系统通常包括三部分,即元数据标准、元数据管理工具和元数据库。不同的元数据库可能采用不同的管理工具,唯一能够在不同数据管理软件间交换元数据的途径是统一元数据标准,只有在统一的标准前提下,才能跨越操作系统平台和数据库软件平台进行数据的互操作,实现数据共享。 DIF 元数据标准
元数据管理平台 技术白皮书 北京亿信华辰软件责任有限公司 2018年4月
目录 1.前言 (1) 1.1.关于本白皮书 (1) 1.2.背景介绍 (1) 1.3.产品定位 (1) 2.产品架构 (2) 2.1.概述 (2) 2.2.数据源层 (2) 2.3.采集层 (2) 2.4.数据层 (3) 2.5.功能层 (3) 2.6.访问层 (3) 3.产品功能特色 (4) 3.1.规范的元模型管理 (4) 3.2.端到端的自动化采集 (5) 3.3.全面的采集适配器 (5) 3.4.可灵活定制的采集模板 (6) 3.5.便捷的元数据检索 (7) 3.6.完善的元数据管理 (7) 3.7.强大的元数据版本管理 (8) 3.8.实时的元数据变更监控 (8) 3.9.数据地图鸟瞰全局 (9) 3.10.丰富的元数据分析应用 (9) 3.10.1.血缘分析 (9) 3.10.2.影响分析 (10) 3.10.3.全链分析 (10) 3.10.4.关联度分析 (11) 3.10.5.属性差异分析 (11) 3.11.出色的元数据检核机制 (12) 3.11.1.一致性检核 (12) 3.11.2.属性填充率检核 (12) 3.11.3.组合关系检核 (12) 3.12.自助式门户 (13) 3.13.丰富的服务接口 (13) 4.产品技术优势 (13)
4.1.系统设计原则 (13) 4.1.1.先进性 (14) 4.1.2.可维护性 (14) 4.1.3.可靠性 (14) 4.1.4.易用性 (15) 4.1.5.安全性 (15) 4.1.6.扩展性 (15) 4.2.可扩展采集适配器设计 (16) 4.3.采用MOF规范 (16) 4.4.支持基于XMI的数据交换 (17) 4.5.运用REST FUL架构 (18) 5.软硬软件环境 (19) 5.1.服务器配置推荐 (19) 5.2.客户端配置 (20) 5.2.1.客户端(建议配置) (20) 5.2.2.客户端浏览器 (20)
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
元数据的构成方式 （徐枫宦茂盛）通过元数据的描述，能够使信息资源的使用者了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息。 元数据是关于数据的数据，在建立信息资源目录体系的过程中，元数据主要是对信息资源从外部特征进行而非从内部结构进行描述。通俗地讲，元数据就是信息资源的标签或卡片，通过元数据的描述，可以使信息资源的使用者能够了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息，能够对信息资源是否满足特定的应用需求做出适当的评价，并根据评价的结果决定是否采取进一步的措施来获取该信息资源。 元数据是信息资源目录体系建立的基础，构建一个信息资源目录体系首要和基础性的工作就是建立描述各个信息资源的元数据库，元数据库中存储的是描述各种来源、各种类型的信息资源的描述信息。无论用户以何种方式查询信息资源目录，包括以分类目录的形式进行查询、或者以多关键词的形式进行查询，其本质都是对后台元数据库的检索，只是从表现层提供了不同形式的人机查询接口。根据所描述的信息资源对象的不同，可以建立不同的元数据库，分别对各类信息资源进行描述。
元数据的组成 为能够对信息资源进行准确和高效的描述，元数据本身具有自身的逻辑结构。一般来说，元数据本身是层次化、树状结构的。处于树状结构最底端的叶子节点称之为元数据元素，包含了元数据元素的节点称之为元数据实体，当然元数据实体也可以只包含元数据实体。根据实际需求，元数据实体或者元数据元素可以多次出现。例如，信息资源可以有不同的分类，可以按照信息资源的来源进行分类，也可以按照信息资源的不同应用主题进行分类，因此，“信息资源分类”元数据实体就可以出现多次。 元数据一般分三个方面对信息资源进行描述。 一是对信息资源基本内容的描述。包括信息资源的标题、摘要、关键词等基本信息。标题是信息资源的名称，通过标题使用者能够初步掌握信息资源的基本范围。其次，使用者可以通过摘要，了解信息资源的主要内容、用途等各种信息。一般情况下，用户主要通过摘要作为信息资源适用性评价的主要依据。所以，在信息资源元数据的著录过程中，摘要的填写一般都由专业人员完成，只有专业人员才能够对信息资源的内容有准确的把握和深入的理解，能够提供有关信息资源内容的更加权威的解释。根据信息资源对象的不同，描述信息资源基本内容的元数据实体和元数据元素还可
基于ArcGIS 的空间数据共享平台的设计与实现 张敏 （核工业计算机应用研究所） [摘要]：随着GIS技术的不断发展，各级林业部门对空间数据的需求日益增高。文章以ArcSDE9.1作为空间数据引擎，利用ORACLE10g建立海量空间数据库，通过远程访问ArcIMS9.1 的服务获得数据，同时可加载本地数据，以Visual C++6.0 为开发平台，以ArcGIS Engine9.1为开发组件，开发了基于网络的海量空间数据共享平台，能够为各终端用户提供数据浏览、下载等服务。 [关键词] ArcGIS Engine 空间数据共享VC++ 设计 随着网络技术和GIS的快速发展，人们对空间数据的需求也日益增大，空间数据对天气预报、自然灾害监测、气候变化监测、生态环境监测与评估研究等极具价值。传统的空间数据显示和管理系统与日益增长的海量空间数据已越来越不协调。传统的GIS领域对于三维地物的模拟、浏览方法不但建模复杂、操作繁琐，也难以脱离一些专业软件环境，如何高效率地使用和管理GIS中的空间数据，特别是三维数据，已经成为GIS领域研究的一个趋势。因此，建立基于网络和GIS技术的空间数据共享服务平台，解决好空间数据的共享就成为一项非常必要的工作。 1、系统分析 整个系统包括以下几个部分： （1）系统采用功能强大、运行高效的Vc++6.0作为前台的开发工具，界面采用多视图自定义窗体，除主视图外均为浮动窗口，方便了人机交互。系统采用完全面向对象的开 发方法，使系统易于维护和扩展。 （2）．系统的核心功能用ArcGIS Engine开发包实现，它是一套地图制图组件和开发资源库，可以让开发人员实现动态制图和GIS功能。使用ArcGIS Engine开发包，开发人员在为地图创建定制界面时有了前所未有的灵活性。开发人员可以使用多种具有行业标准的交互式开发环境来创建先进的GIS应用程序。ArcGIS Engine的功能非常强大，其中的ArcGIS3D分析扩展中提供了一个新的GlobeControl组件，用来以全新的方法对多分辨率全球数据可视化。允许用户对海量三维数据进行可视化和分析，并且速度很快。应用ArcGlobe 可以方便地在三维环境中漫游的地球并实时地对海量（数百G ）三维栅格，地表和矢量数据集的连续漫游和缩放，用户能非常快地从整个地球的视图“钻”到一个高分辨率的视图近距离的视图，并可查询相关的属性表。 （3）数据服务采用ArcIMS提供，ArcIMS可以运行在一个分布式环境中，包含客户端和服务器组件。ArcIMS是一个可伸缩的、基于网络制图和分布式GIS的新一代软件系统，。Web 服务器通过ArcIMS连接器与应用服务器连接，应用服务器请求的数据从空间服务器中获得；它处理所有请求的地图数据和相关的信息；用ArcIMS构建的GIS网站允许任意数量的用户通过Internet或Intranet访问和交互操作，能够为浏览器端的客户提供GIS地图、数据和应用等服务。 （4）系统采用ArcSDE作为空间数据库引擎，ArcSDE对海量空间数据的存储和多用户并发访问提供了很好的支持，并可通过SDE应用编程接口(SDE API)向SDE服务器提出空间数据请求，SDE服务器依据空间对象的特点在本地完成空间数据的搜索，并将搜索结果通过网络向用户的应用程序返回。海量空间数据库采用著名Oracle数据库，它能支持海量数据、多用户的高性能的事务处理；能实施安全性控制和完整性控制；支持分布式数据库和分布处理。
空间数据质量特性与质量控制 范志坚1，2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数 据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。 关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up． Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control 0 引言 空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。 要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生
元数据格式汇总iii 1. DC(都柏林核心元数据) 2. CDWA(艺术作品描述目录) 3. V AR Core(可视资源委员会核心元数据) 4. CDF(频道定义格式) 5. ROADS元数据（主题信息服务的资源组织和发现） 6. IEEE LOM（IEEE学习对象元数据） 7. BibTex(科技文献书目资源格式) 8. GEM（教育资源网关） 9. CIMI(博物馆信息计算机交换标准框架) 10. REACH元数据格式 11. EAD(编码文档描述) 12. ONIX(在线信息交换) 13. EELS(工程电子化图书馆) 14. EEVL(爱丁堡工程虚拟图书馆) 15. FGDC(联邦地理数据委员会) 16. GILS(政府信息定位服务) 17. MARC(机读目录格式) 18. MOA2（美国的创建II） 19. MCF(元内容框架) 20. PICA+(荷兰图书馆自动化中心) 21. PICS(网络内容选择平台) 22. TEI Header(文本编码先导计划) 23. SOIF(概略对象交换格式) 24. IAFA/WHIOS++Templates(因特网匿名FTP文件库版式) 25. ICPSR SGML Codebook(政治和社会研究方面的校际联盟) 26. LDAP DIF(轻便型目录获取协议) 27. RFC 1807(书目记录格式) 28. URCs(统一资源特征) 29. SGML(通用标准标记语言) 30. Warwick Framework(Warwick框架) 31. Web Collections(网站集合) 32. XML(可扩展标记语言) 33. RDF(资源描述框架) 1.DC(都柏林核心元数据) 名称：Dublin Core Metadata,DC
《元数据的作用[元数据的构成方式]》 （徐枫宦茂盛）通过元数据的描述，能够使信息资源的使用者了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息。元数据是关于数据的数据，在建立信息资源目录体系的过程中，元数据主要是对信息资源从外部特征进行而非从内部结构进行描述。通俗地讲，元数据就是信息资源的标签或卡片，通过元数据的描述，可以使信息资源的使用者能够了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息，能够对信息资源是否满足特定的应用需求做出适当的评价，并根据评价的结果决定是否采取进一步的措施来获取该信息资源。 元数据是信息资源目录体系建立的基础，构建一个信息资源目录体系首要和基础性的工作就是建立描述各个信息资源的元数据库，元数据库中存储的是描述各种来源、各种类型的信息资源的描述信息。无论用户以何种方式查询信息资源目录，包括以分类目录的形式进行查询、或者以多关键词的形式进行查询，其本质都是对后台元数据库的检索，只是从表现层提供了不同形式的人机查询接口。根据所描述的信息资源对象的不同，可以建立不同的元数据库，分别对各类信息资源进行描述。 元数据的组成 为能够对信息资源进行准确和高效的描述，元数据本身具有自身的逻辑结构。一般来说，元数据本身是层次化、树状结构的。处于树状结构最底端的叶子节点称之为元数据元素，包含了元数据元素的节点称之为元数据实体，当然元数据实体也可以只包含元数据实体。根
据实际需求，元数据实体或者元数据元素可以多次出现。例如，信息资源可以有不同的分类，可以按照信息资源的来源进行分类，也可以按照信息资源的不同应用主题进行分类，因此，“信息资源分类”元数据实体就可以出现多次。 元数据一般分三个方面对信息资源进行描述。 一是对信息资源基本内容的描述。包括信息资源的标题、摘要、关键词等基本信息。标题是信息资源的名称，通过标题使用者能够初步掌握信息资源的基本范围。其次，使用者可以通过摘要，了解信息资源的主要内容、用途等各种信息。一般情况下，用户主要通过摘要作为信息资源适用性评价的主要依据。所以，在信息资源元数据的著录过程中，摘要的填写一般都由专业人员完成，只有专业人员才能够对信息资源的内容有准确的把握和深入的理解，能够提供有关信息资源内容的更加权威的解释。根据信息资源对象的不同，描述信息资源基本内容的元数据实体和元数据元素还可以进行有选择的增加。例如，描述空间信息资源时，可以增加空间参照系、图示表达等元数据实体，描述科学数据资源时需要增加数据质量等元数据实体。 二是对信息资源的获取方式进行描述。包括信息资源的分发者信息、信息资源的在线获取地址信息等。通过提供分发者联系信息，使用者可以直接联系信息资源的分发部门，这对于不能直接在网络上进行数据交换的信息资源获取非常有效。其次，使用者还可以通过信息资源的在线地址来下载、查询、浏览信息资源。使用者甚至可以提供专门的电子订单处理系统，并将入口信息加入到元数据内容中，方便
地理信息系统(GIS)的基础是空间数据，空间数据的核心是质量，空间数据的生产与质量控制是一个相互作用的过程，生产数据是为了应用，而数据质量是一个关系到数据可靠性和系统可靠性的重要问题。随着数据质量在建设数字地球、进行矿产预测的计算机模拟中发挥着越来越重要的作用，但如果空间数据的质量及其精度未能引起足够的重视，由这些空间数据进行重新运算和组合产生的空间数据就不是最终需要的结果，可能导致最终决策错误。要提高空间数据的质量，减小空间数据误差，就要对空间数据误差产生和扩散的所有过程和环节进行控制。在数据采集时对元数据进行跟踪，采取相应的措施提高数据质量。以地图数字化为例，对纸质地图进行数字化前应对其进行校正或配准，选用精度比较高的数字化仪和扫描仪提高栅格数据的精度等；根据空间数据质量评价的标准还应制定相应的细则来提高数据质量；对采集和处理空间数据人员进行岗前培训等也都能减小误差的传播。 1 GIS 空间数据质量控制研究现状 GIS 空间数据的质量优劣直接影响着GIS应用中分析结果的可靠程度及应用的真正实现，也影响着GIS产业的健康发展。因此，近年来国内外越来越关注GIS数据的精度和质量控制的研究。GIS数据的质量控制问题涉及面很广，包括数据质量的衡量标准、表示方法，数据误差的来源和性质，评价方法和控制方法及相关政策等。如政府部门积极制定法规保障数据质量；将数据作为产品，采用管理产品质量的方法管理数据质量；数据质量的教育、培训与咨询；初步形成了地理数据质量的系列国际标准，如ISO 19100系列标准中地理信息质量标准；方法上，主要成果和结论，包括直线不确定性模型的改进、曲线不确定性模型的建立；将平差理论引入GIS数据误差处理和质量控制，并提出了实用方法；对GIS 数字化误差的性质、分布进行了深入研究；从抽样检验的理论出发，探讨了GIS 产品的质量控制技术和方法。 2 空间数据质量的概念 2.1空间数据的质量 空间数据是有关空间位臵、专题特征以及时间信息的符号记录，而数据质量是空间数据在表达这3个基本要素时所能达到的准确性、一致性、完整性以及它们三者之间统一性的程度。由于现实世界的复杂性、模糊性以及人类认识和表达能力的局限性，空间数据在表达上不可能完全达到真值,只能在一定程度上接近真值。用户根据需要对空间数据的处理也会导致出现一定的质量问题。所以空间数据的误差产生于各种数据源及空间数据的输入和处理过程中。 2.2与空间数据质量相关的几个概念 2.2.1误差（Error）反映了数据与真实值或公认的真值之间的差异，它是一种常用的数据准确性的表达方式。
元数据管理方案 1.1元数据抽取 为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。 1.1.1抽取的对象 元数据抽取主要针对的对象有以下几种： 已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。 数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。 格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。 1.1.2元数据抽取的流程 元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为： 数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。 内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。 元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。 存储入库：解决元数据存储的问题。 1.1.3电子文档的元数据抽取 对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。 针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程： 整理归档 对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统
一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。 ●根据安全级别，建立相应的访问机制 由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。 ●编目处理 现阶段，主流格式的电子文档，主要包含：word、excel、ppt、pdf等。对主流格式的电子文档，要提供自动采集工具进行编目处理。采集的范围主要是文档的标题和内容，对于其它的元数据内容，要提供手工配置的方式进行辅助。另外，在工具的采集效率上，要提高增量文档发布后的采集效率。 对于格式特殊、内容有加密算法的文档，是很难通过抓取工具进行采集的，这些文档主要通过手工编目的方式来处理。 对于存在管理库的文档，就需要对数据库来进行编目采集，详见数据库元数据抽取部分。 ●保存元数据 采集后的数据要放到数据库或者保存到硬盘上，另外要根据目录体系标准，把数据分解为元数据，然后进行存储 1.1.4数据库元数据抽取 数据中心需要抽取的数据库类型主要为Sql server，首先利用ETL工具从源数据库中将所需数据抽取至中心数据库基础业务库中，在利用元数据著录工具对抽取出来的数据进行元数据著录。
附件1 浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）提交数据情况表 提交时间： 备注： 1、为保证平台发布数据符合国家有关规定，请专题数据提交单位认真填写相关信息。 2、请在相应栏中打“√”，每类必须并且只能勾选一项。 7
附件2 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用申请表 注：本表一式四份，申请单位、省测绘与地理信息局、相关部门、交换中心各执一份。
附件3 浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书 编号：[ ] 号 申请人： 法定代表人（负责人）： 地址： 你（单位）于年月日提出的浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）使用申请收悉，根据《浙江省地理空间数据交换和共享管理办法》、《浙江省地理空间数据交换和共享平台地理空间数据和平台应用管理规定》，经本局审核，同意你（单位）使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）以下服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）。 浙江省测绘与地理信息局 测绘成果与地理信息管理处 （盖章） 年月日 注：请持本通知书到浙江省地理空间数据交换中心办理使用手续
附件4 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用协议 甲方（服务方）：浙江省地理空间数据交换中心 乙方（使用方）： 甲、乙双方在平等、自愿的基础上，就使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）（以下简称“共享平台”）有关事宜，达成如下协议： 一、甲方的责任和义务 （一）根据浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书（编号：[ ］号），甲方向乙方提供共享平台以下使用服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）： 。 （二）甲方进行共享平台维护升级需要暂停服务的（非特殊情况下一般安排在法定假日期间），应当提前通知乙方。 （三）因系统故障或不可抗力等原因影响乙方使用时，甲方应积极采取措施予以修复，但由此给乙方带来的不便和损失，甲方不承担责任。 （四）甲方不因共享平台本身的瑕疵而对乙方所造成的任何后果承担任何责任。 （五）若乙方违反本协议规定乙方的责任和义务，甲方有权终止
空间元数据库知识点一、知识点结构
二、知识点内容 知识点（优先级）描述定位 1元数据编辑相关插件(A) 与元数据编辑相关的视图为元数据视图。 与元数据编辑相关的插件有元数据编辑插件，加载之后的工具条为： ?元数据库列表框用于选择元数据库，如图所示：元数据库列表框； ?元数据集列表框用于选择元数据集，如图所示：元数据集列表框； ?样式表列表框用于选择样式表，如图所示：元数据显示样式表列表框； ?单击编辑按钮，可以实现对元数据的编辑，如图所示：编辑元数据按钮； ?单击创建按钮，可以实现对元数据的创建，如图所示：创建元数据按钮； ?单击导入按钮，可以导入元数据，如图所示：导入元数据按钮； ?单击导出按钮，可以导出元数据，如图所示：导出元数据按钮； ?单击元数据和空间数据的一致性检查按钮，可以浏览检查元数据和空间数据的一致性，如图所示：元数据和空间数据的一致性检查按钮； ?单击浏览附件按钮，可以浏览元数据附件，如图所示：浏览元数据附件按钮。 MapGIS7.x 数据管理 篇.chm 25.2.2
2元数据创建(A)1、创建元数据库和元数据集 在“元数据库”文件夹右键选择“创建”功能，输入元数据库的名称，如test。 展开元数据库，找到test点击右键选择创建元数据集，输入元数据集名称。 图1创建元数据库和元数据集 2、元数据的创建方法有多种，以下逐一介绍。 （1）在元数据集上右键点击元数据导入，其具体的操作参见元数据的批量导入。 （2）工具条上点击创建元数据按钮，如果当前选中的是“元数据库”，就会在元数据库文件夹下的第一个元数 据库中的第一个元数据集中建立元数据；如果选中的是某个元数据库（如test），就会在该元数据库中的最先建的 元数据集中建立元数据；如果选中的是某个元数据集（如meta），就会在该元数据集中建立元数据。 （3）为地理实体建立元关系，在建立了元关系的元数据集上右键点击，选择同步元数据，则会在元数据列表中新 建元数据，其具体的操作请参考创建同步和更新同步。 MapGIS7.x 数据管理 篇.chm 25.2.1 3元数据浏览(A)在MapGisCatalog目录树中选中某个元数据集，将视图切换到元数据视图，在元数据视图中的元数据列表中会列出 该元数据集下的所有元数据，选择某条元数据，在元数据视图中即会显示该条元数据的信息。 可以从下拉列表中，选择已有的显示方式对该条元数据的显示方式进行更改。 MapGIS7.x 数据管理 篇.chm 25.2.1
2、Arcgis在建设数字化城市中的作用？ （1）基础地理空间数据库建库和管理的有力手段 （2）辅助决策支持的重要技术 （3）虚拟现实的有效工具 3、网络化GIS（简称网络GIS）是以网络为平台的GIS。 具体讲，网络GIS是指在网络环境下为各种地理信息科学的应用提供GIS的基本功能（如分析工具、制图功能）分布式计算和空间数据管理的空间信息管理系统。 4、ArcGIS提供了三种服务器产品:：ArcIMS、ArcGIS server、ArcGISImage server。 （1）ArcIMS是一个可伸缩的高性能的地图网络发布软件。ArcIMS基于开放的Internet协议，动态地发布地图，数据和元数据目录，为GIS网络发布提供了高度可扩展的框架，从而满足用户通过网络共享GIS 信息的需求。 （2）ArcGIS server 是功能强大的基于服务器的GIS产品，用于构建集中管理的、支持多用户的、具备高级GIS 功能的企业级GIS应用与服务，如空间数据管理、二维三维地图可视化、数据编辑、空间分析等即拿即用的应用和类型丰富的服务。 （3）ArcGIS Image server 是基于网络的、提供动态地影响处理服务的服务器端软件，可以按照访问者需要完成海量影像数据的快递访问和可视化。 5、计算机网络的分类 按分布距离：局域网（Local Area Network ，LAN）、城域网（Metropolitan Area Network，MAN）、广域网（Wide Area Nerwork ,WAN）、互联网（Internet） 按拓扑结构：总线型结构、环形结构、星型结构、树形结构、网状型结构、混合型结构 按服务性质：工作组网络（WorkGroup Network）、部门级网络（Department Network）、企业级网络（Enterprise Network） 根据网络覆盖距离可将无线网络分为无线广域网、无线局域网、无线个人区域网 6、GIS体系结构大致经历了单机结构GIS 和网络环境下的GIS 两个发展阶段，目前正向与网络计算组结合的模式推进。 7、伴随着网络技术和计算机技术的发展，网络计算模式从早期的单一计算模式（集中式体系结构）发展到后来的客户/服务器计算模式（分布式的两层体系结构）乃至今天的浏览器/服务器计算模式（分布式的三层、多层体系结构）。 8、两层体系结构按照逻辑关系，一个复杂应用程序可划分为表示逻辑、业务逻辑、事务逻辑和数据逻辑。表示逻辑主要负责前端用户界面。 业务逻辑主要负责系统中业务规则和流程处理。 事务逻辑主要负责应用程序访问数据的安全性、完整性等。 数据逻辑主要负责数据库的存取、管理等。 9、三层体系结构 三层体系结构突破了客户/服务器两层模式的限制，将各种逻辑分别分布在三层结构中来实现，这样便可以将业务逻辑、表示逻辑、数据逻辑分开，从而减轻客户机和数据服务器的压力，较好的平衡负载，并且形成了一种新的计算模式—浏览器/服务器模式（B/S）。 10、空间数据库内容 1）基础地理空间数据库 2）面向对象数据库管理系统 3）对象-关系型数据库 11、基础地理空间数据库一般包括： 地形要素矢量数据DLG） 数字高程模型（DEM）
元数据管理方案
元数据管理方案 1.1元数据抽取 为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。经过元数据自动抽取，用户能够方便、快捷地获得大量的元数据信息。 1.1.1抽取的对象 元数据抽取主要针正确对象有以下几种： 已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。 数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。 格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。 1.1.2元数据抽取的流程 元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为： 数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。 内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。 元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。 存储入库：解决元数据存储的问题。
1.1.3电子文档的元数据抽取 对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。 针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程： ●整理归档 对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中能够是物理上集中的，也能够是逻辑上集中的。但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。 ●根据安全级别，建立相应的访问机制 由于受到安全级别的限制，因此对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段能够有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。 ●编目处理
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室（福州大学） 开放基金管理暂行条例 第一条为规范空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室（以下简称重点实验室）开放基金的使用与管理，参照《教育部重点实验室访问学者专项基金管理办法》制定本办法。 第二条开放基金所需经费主要从重点实验室依托单位拨发的运行经费中列支。 第三条开放基金用以资助经重点实验室学术委员会批准的开放课题。 第四条重点实验室设立办公室负责发布基金课题指南和受理基金申请等日常管理工作。 第五条开放基金资助对象 开放基金资助对象的可以是： （1）凡具有中级职称以上（含中级职称）的国内外教学科研人员（含在职博士生）、博士后研究人员、以及在生产应用部门的科技工作者均可申请本重点实验室开放基金； （2）根据工作需要，应本实验室主任邀请来室参加项目研究的人员； （3）在职的博士研究生（需要导师推荐）； （4）自带项目和经费来重点实验室工作的科研人员。 第六条开放基金申请 重点实验室按年度受理申请者提出的开放基金申请，每年受理一次，受理时间为5月1日至7月30日，遇有特殊情况可以随时申报。 符合条件的申请者，须按申请书格式认真填写开放课题申请书（或通过计算机网络远程申请），用计算机打印后提交。申请书格式模版可从重点实验室网站下载。 每年10月以前由重点实验室学术委员会主任召集学术委员会会议，对各项开放课题申请进行评审，确定资助课题及经费额，遇特殊情况不能召开会议时，可采用通讯方式进行评审。
资助者每年9月前由重点实验室发出通知，获准资助的课题负责人凭通知办理有关手续。 第七条开放基金使用范围 （1）与获资助项目直接相关的研究费用，如材料费、加工费、实验费、水电费、差旅费、消耗品购置费、小型仪器添置费等。 （2）与获资助项目直接相关的学术活动费，调研费，资料、论文的打印复制费等。 （3）客座人员来室的交通、住宿及生活补贴等费用。 （4）实验室公共性开支、大型设备的维护运转费、业务管理费（不超过基金总额10%）。 （5）研究工作人员的岗位补贴、科研津贴等。 （6）项目机动费（不超过基金总额10%）。 第八条开放基金使用及管理办法 （1）课题完成期限一般为2年（具体期限按获准资助课题的任务书规定为准），必须持续较长时间的重大课题，可分阶段申请。经费支持额度原则上为2-4万元，资助课题经费一次核定，分期下拨。 （2）实行课题负责制。课题负责人负责研究工作组织、经费使用和成果提交。每个获准课题，经费的使用权由课题负责人掌握，限额使用。征得课题负责人同意可由重点实验室统筹协调若干科技人员配合课题研究工作。 （3）项目经费的60%拨到课题负责人依托单位，由课题负责人按依托单位的财务管理规定使用。课题经费的40%为申请者在本实验室内的实验费和来实验室工作期间的生活补助（按福州市出差补贴标准发给）。项目承担者在本实验室工作时限以已批准的课题所需为准。重点实验室为承担者提供必要的工作条件，并在生活上尽力提供便利。承担者工资、奖金由依托单位支付。 （4）开放基金年度拨款在课题执行期内可跨年度使用。课题结束后所余经费、原材料、仪器器材等一律上交实验室，重点实验室将根据结余情况给予课题组成员适当奖励。 （5）如检查发现开放基金课题中断或无法进行，课题负责人未按规定提交
数据仓库与元数据管理 1. 前言 在事务处理系统中的数据，主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。 本文首先介绍了元数据的定义、作用和意义；然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况；最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法。 2. 元数据 2.1 元数据的概念 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： ●数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义， 以及数据集市的位置和内容； ●业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式 ●汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、 预定义的查询与报告； ●由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数 据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统
元数据管理实施方案
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元数据管理方案 1.1元数据抽取 为了简化元数据生成工作，系统提供自动生成元数据的功能，即元数据抽取。通过元数据自动抽取，用户可以方便、快捷地获得大量的元数据信息。 1.1.1抽取的对象 元数据抽取主要针对的对象有以下几种： 已有目录：已建业务应用系统中现有的目录资源。 数据库：各种数据库资源，包括关系型数据库、XML数据库等。 格式化电子文件：电子文件，例如Word、PDF、XLS等文件。 1.1.2元数据抽取的流程 元数据抽取的流程有4个主要步骤，分别为： 数据源信息获取：解决要从哪个数据源获得元数据的问题。 内容/结构分析：解决要从数据源中获得哪些元数据的问题。 元数据提取：解决如何从数据源中获取元数据的问题。 存储入库：解决元数据存储的问题。 1.1.3电子文档的元数据抽取 对于电子文档，首先各部门的文档格式不尽相同，另外它们的安全级别也各不相同，同时由于信息化建设水平的不一致，有的部门文档分散在各处，有的部门文档是集中存放的，甚至已经建立了完善的电子系统进行管理。 针对以上状况，对于电子文档的元数据抽取需要进行以下的抽取流程： 整理归档 对于分散在各处的电子文档(纸质文档需要先进行电子化处理)，必须由专人进行统
一整理，根据公开共享的前提进行集中，这种集中可以是物理上集中的，也可以是逻辑上集中的。但要满足以下原则，第一根据安全级别，便于外界访问；第二便于文档的增量发布；第三便于采集工具的自动化采集编目。各部门只有在文档完全整理归档的情况下，进行自动化采集才是切实可行的。在整理归档的时候，各部门根据各自情况进行归档，没有必要千篇一律，也没有必要制定繁琐和呆板的规则，只要能够满足以上的原则即可。 ●根据安全级别，建立相应的访问机制 由于受到安全级别的限制，所以对于需要共享的数据要进行安全方面的限制，限制的手段可以有：用户名/密码、数字证书、物理隔断等等，根据实际情况建立安全访问机制，做到重要信息不泄露，不丢失。 ●编目处理 现阶段，主流格式的电子文档，主要包含：word、excel、ppt、pdf等。对主流格式的电子文档，要提供自动采集工具进行编目处理。采集的范围主要是文档的标题和内容，对于其它的元数据内容，要提供手工配置的方式进行辅助。另外，在工具的采集效率上，要提高增量文档发布后的采集效率。 对于格式特殊、内容有加密算法的文档，是很难通过抓取工具进行采集的，这些文档主要通过手工编目的方式来处理。 对于存在管理库的文档，就需要对数据库来进行编目采集，详见数据库元数据抽取部分。 ●保存元数据 采集后的数据要放到数据库或者保存到硬盘上，另外要根据目录体系标准，把数据分解为元数据，然后进行存储 1.1.4数据库元数据抽取 数据中心需要抽取的数据库类型主要为Sql server，首先利用ETL工具从源数据库中将所需数据抽取至中心数据库基础业务库中，在利用元数据著录工具对抽取出来的数据进行元数据著录。