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练习 21.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 (11)第6步编辑属性数据及进行1：M的空间查询 (12)第7步导入GPS数据，生成图层 (14)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。
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。
一、总则为加强空间数据安全管理，确保国家地理信息安全，维护国家安全和社会公共利益，依据《中华人民共和国国家安全法》、《中华人民共和国测绘法》等相关法律法规，结合我单位实际情况，特制定本制度。
二、制度目标1. 保障空间数据安全，防止数据泄露、篡改、破坏和非法使用。
2. 提高空间数据使用效率，促进空间数据资源的合理利用。
3. 建立健全空间数据安全管理体系，确保空间数据安全稳定运行。
三、组织机构及职责1. 成立空间数据安全管理领导小组，负责制定空间数据安全管理制度，监督、检查和指导空间数据安全管理工作。
2. 设立空间数据安全管理办公室，负责具体实施空间数据安全管理工作，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
3. 各部门、单位应指定专人负责空间数据安全管理工作，确保空间数据安全。
四、空间数据安全管理措施1. 数据分类分级根据空间数据的敏感性、重要性和影响程度，将空间数据分为一级、二级、三级和四级，并采取相应的安全措施。
2. 数据加密对涉及国家安全、社会公共利益和商业秘密的空间数据进行加密存储和传输，确保数据安全。
3. 访问控制实行严格的访问控制制度，对空间数据进行权限管理，确保只有授权人员才能访问和使用数据。
4. 安全审计定期进行安全审计，对空间数据的安全使用情况进行监督和检查，发现问题及时整改。
5. 网络安全加强网络安全防护，防止网络攻击、病毒入侵等安全事件对空间数据造成损害。
6. 物理安全对存储空间数据的服务器、存储设备等进行物理安全保护，防止人为破坏和自然灾害。
7. 应急处置制定空间数据安全事件应急预案，一旦发生数据泄露、篡改、破坏等事件，立即启动应急预案，采取有效措施进行处置。
五、人员管理1. 对空间数据管理人员进行安全教育和培训，提高其安全意识和技能。
2. 严格执行人员离职交接制度，确保空间数据安全。
3. 对违反空间数据安全管理制度的人员，依法依规进行处理。
六、附则1. 本制度自发布之日起施行。
空间数据的组织与结构在当今数字化的时代，空间数据的重要性日益凸显。
从导航应用到城市规划，从地质勘探到环境保护，空间数据在各个领域都发挥着关键作用。
而要有效地管理和利用这些空间数据，就需要深入理解其组织与结构。
空间数据，简单来说，是指具有空间位置特征或属性的数据。
它可以是地理坐标、地图上的点、线、面，也可以是与空间位置相关的其他信息，如温度、湿度、人口密度等。
那么，空间数据是如何组织起来的呢？常见的组织方式有栅格数据结构和矢量数据结构。
栅格数据结构将空间区域划分为规则的网格单元，每个单元都有一个值来表示相应的属性。
比如说，在一张卫星图像中，每个像素就是一个栅格单元，其颜色值代表了该位置的地物特征。
栅格数据结构的优点是处理简单、运算速度快，适用于对空间数据进行全局分析和大规模数据的快速处理。
但它也存在一些缺点，比如数据冗余度大，因为每个单元都要存储一个值，即使相邻单元的值可能相同；而且栅格数据的精度相对较低，难以精确表示复杂的地理实体边界。
与栅格数据结构不同，矢量数据结构通过点、线、面等几何对象来表示地理实体。
例如，一条河流可以用一条线来表示，一个湖泊可以用一个面来表示。
矢量数据结构能够更精确地描述地理实体的形状和位置，数据冗余度小，占用存储空间相对较少。
但矢量数据结构的处理算法相对复杂，在进行某些空间分析操作时可能不如栅格数据结构高效。
在实际应用中，选择栅格数据结构还是矢量数据结构，往往取决于具体的需求和数据特点。
如果需要对大面积的空间数据进行快速分析，且对精度要求不是特别高，栅格数据结构可能是更好的选择；而对于需要精确表示地理实体形状和边界的情况，矢量数据结构则更为合适。
除了这两种基本的数据结构，还有一些混合的数据结构，它们结合了栅格和矢量数据结构的优点，以满足更复杂的应用需求。
空间数据的组织还涉及到数据的分层。
就像我们整理书架时会把不同类型的书放在不同的层架上一样，空间数据也可以根据其主题、属性或用途进行分层。
数据库中的空间数据管理与分析技术近年来，随着信息技术的快速发展和科学技术的不断进步，空间数据的管理和分析成为了数据库领域中的重要课题。
空间数据管理技术在地理信息系统、交通监控、环境保护等领域起到了重要的作用。
本文将介绍数据库中的空间数据管理与分析技术。
首先，我们来了解什么是空间数据。
空间数据是指具有地理位置信息的数据，包括地点、区域或者地球上的特定位置。
将空间数据存储在数据库中，可以方便地对其进行管理和分析。
一种常见的管理空间数据的方法是使用地理数据库系统。
地理数据库系统是一种专门用于存储和管理空间数据的数据库系统。
在地理数据库系统中，我们可以将地理数据根据特定的坐标系统进行存储和索引，以便更好地管理和操纵数据。
此外，地理数据库系统还提供了专门的查询语言和函数，用于对空间数据进行查询和分析。
其中，空间索引技术是地理数据库系统中的核心技术之一。
空间索引是一种数据结构，用于加速对空间数据的查询操作。
常见的空间索引技术包括R树、四叉树和kd树等。
这些索引结构可以将地理数据进行实时分割和组织，使得查询操作的效率得到显著提高。
通过使用空间索引技术，可以更快速地查询出满足特定空间条件的数据，提高数据分析的效率。
另外，空间数据分析是地理数据库系统中一项重要的功能。
通过空间数据分析，我们可以深入挖掘数据背后隐藏的规律和特征，并从中获取有价值的信息。
常用的空间数据分析技术包括空间关联分析和空间聚类分析。
空间关联分析是在空间数据中寻找特定的关联关系。
例如，寻找城市附近的餐馆数量与人口密度之间的关系。
通过空间关联分析，我们可以发现餐馆更倾向于开在人口密集的地区，这对餐馆的开业定位和市场研究具有重要的意义。
空间聚类分析是通过将地理数据进行聚类操作来寻找空间上的热点区域。
例如，通过对犯罪地点的分析，我们可以找出犯罪高发区域。
这对于犯罪预防和治安管理具有重要的意义。
除了上述的空间数据管理与分析技术，数据库中还涉及到空间数据的可视化技术。
