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空间数据库管理技术
空间数据库管理技术是指在数据库系统中存储和管理空间数据的
方法和技术。
随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的发展，空间数据
成为数据管理的重要一部分。
空间数据库管理技术包括以下方面：
1. 空间数据类型的设计和实现。
空间数据类型包括点、线、面、多面体等，需要根据不同的数据需求设计合适的数据结构和数据模型。
2. 空间索引技术的应用。
空间数据的查询通常涉及到空间关系，如邻接、包含、相交等，需要利用空间索引技术对空间数据进行高效
的查询和检索。
3. 空间数据的可视化和分析。
空间数据的可视化和分析是GIS
的重要功能之一，需要利用空间数据的特性实现空间数据的可视化和
空间分析。
4. 空间数据的数据挖掘和分析技术。
空间数据的数据挖掘和分
析是GIS应用的重要方向，需要运用数据挖掘和分析技术对空间数据
进行深入的研究和分析。
5. 空间数据的安全和保护技术。
空间数据的安全和保护是数据
管理的重要任务之一，需要利用合适的安全技术和保护策略对空间数
据进行保护。
4地理信息系统空间数据库地理信息系统（GIS）在当今的社会发展中扮演着至关重要的角色，而空间数据库则是地理信息系统的核心组成部分。
它就像是一个巨大的数字仓库，专门用来存储和管理与地理空间相关的各种数据。
那么，什么是地理信息系统空间数据库呢？简单来说，它是一种用于存储、管理和查询地理空间数据的数据库系统。
这些数据包括但不限于地理位置、地形地貌、土地利用、道路网络、水系分布等等。
与传统的数据库相比，空间数据库具有独特的特点和功能，能够处理和分析空间位置关系，为地理信息系统的应用提供强大的数据支持。
空间数据库中的数据类型多种多样。
有点数据，比如一个城市的坐标点；有线数据，例如一条河流的走向；还有面数据，像是一个湖泊的范围。
此外，还有栅格数据和矢量数据之分。
栅格数据就像是一幅由像素组成的图片，每个像素代表一个特定的地理区域和属性值。
矢量数据则是通过点、线、面的坐标来精确描述地理实体的形状和位置。
为了有效地管理这些复杂的数据，空间数据库采用了一系列特殊的技术和结构。
其中，索引技术是非常关键的。
它就像是一本书的目录，能够帮助我们快速找到所需的数据。
常见的空间索引包括 R 树、四叉树等。
通过这些索引结构，空间数据库能够在大量的数据中迅速定位到与查询条件相关的部分，大大提高了数据检索的效率。
空间数据库的存储方式也有讲究。
它不仅要考虑数据的存储空间，还要保证数据的读写速度和完整性。
在存储数据时，需要根据数据的类型、规模和使用频率等因素，选择合适的存储介质和存储策略。
例如，对于经常访问的热点数据，可以采用高速缓存来提高访问速度；对于大规模的历史数据，可以采用压缩存储来节省空间。
数据的质量对于空间数据库来说至关重要。
不准确、不完整或不一致的数据可能会导致错误的分析结果和决策。
因此，在数据采集、录入和更新的过程中，需要严格遵循相关的标准和规范，进行数据质量控制和检查。
同时，要建立有效的数据更新机制，确保数据库中的数据能够及时反映现实世界的变化。
空间数据库的特点及发展趋势姓名：学号：目录一．数据库概述 (1)1.1数据库的定义 (1)1.2数据库系统包含的内容 (1)1.3. 数据库的主要特征 (1)1.4. 数据间的逻辑联系 (2)二．空间数据库 (2)2.1 空间数据库的定义 (2)2.2 空间数据库的特点 (2)2.3 空间数据库的研究内容 (3)2.4 空间数据库与数据库对比 (3)三．空间数据库技术发展现状 (3)3.1 空间数据库检索技术发展现状 (3)3.2 空间数据库管理存储技术发展现状 (4)3.3 空间数据库应用现状 (4)3.4 空间数据库的发展趋势 (5)四．总结 (5)参考文献 (5)摘要：在数据获取过程中，空间数据库用于存储和管理空间信息及非空间信息；在数据处理系统中，它既是资料的提供者，也可以是处理结果的归宿处；在检索和输出过程中，它是形成绘图文件或各类地理数据的数据源。
然而空间数据以其惊人的数据量及其空间上的复杂性，使得空间数据的组织与管理给传统数据库系统带来巨大挑战。
目前大型GIS都将数据存储在数据库管理系统（DBMS）中，通过特定软件模块处理多用户访问综合性数据库。
在数据分析处理过程中，在具体问题分析解决过程中，数据库既是资料的提供者（数据源），也是分析处理结果的保存处。
一．数据库概述数据库技术是60年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术。
数据库的应用领域相当广泛，从一般事务处理，到各种专门化数据的存储与管理，都可以建立不同类型的数据库。
建立数据库不仅仅是为了保存数据，扩展人的记忆，而主要是为了帮助人们去管理和控制与这些数据相关联的事物。
1.1数据库的定义数据库就是为了一定的目的，在计算机系统中以特定的结构组织、存储和应用的相关联的数据集合。
计算机对数据的管理经过了三个阶段——最早的程序管理阶段，后来的文件管理阶段，现在的数据库管理阶段。
其中，数据库是数据管理的高级阶段，它与传统的数据管理相比有许多明显的差别。
空间数据库技术的发展与应用一、概述随着科技的进步和人们对于空间信息的需求不断提高，空间数据库技术逐渐发展壮大，并被广泛应用于各个领域。
本文就空间数据库技术的发展与应用进行探讨。
二、空间数据库技术的发展历程空间数据库技术是以地理信息系统为基础的，它将地理空间数据存入和从数据库中检索出来。
随着地图数字化的需求逐渐增强，空间数据库技术也随之发展壮大。
1. 空间数据库技术的初期阶段80年代初期，空间数据库技术处于起步阶段，当时的空间数据库都是基于关系数据库系统的二维数据模型来创建的。
这些应用程序依赖于数据库技术的开发，主要包括图形数据的组织方式、空间数据的封装和管理，数据的溯源和真实性，以及地理信息的可视化等方面。
2. 空间数据库技术的中期发展90年代是空间数据库技术发展的一个转折点。
这个时期，主要是以对象为基础的空间数据库技术开始兴起。
相比于关系型的空间数据库，对象型的空间数据模型更加适合处理多层次和复杂的地理信息，能够存储结构化数据和非结构化数据，也能够提供高级的搜索和查询功能，大大提高了系统的效率和功能。
3. 空间数据库技术的现代化阶段21世纪以来，随着云计算、大数据和人工智能的崛起，空间数据库技术继续向前发展。
现代化的空间数据库技术除了能够负责数据存储和查询外，还能够处理空间数据的可视化和分析，并利用机器学习和人工智能等高级技术，对地图数据进行自动分类，识别和解释，从而大大提高了地图数据的精度和实用性。
三、空间数据库技术的应用1. 地理信息系统地理信息系统是最常见的应用空间数据库技术的例子之一，它可以将各种类型的地图数据整合起来，实现数据之间的交互，有效地支持地理空间数据的管理、分析、制图和可视化等功能，包括地图服务系统和地图应用系统。
2. 交通系统交通系统中，空间数据库技术可以处理多种类型的数据，包括车辆、路线、航线、航班和港口等数据，从而实现交通运输的监管和控制，也能够帮助旅客和货物找到最优的路线和最快的到达时间。
数据动态更新解决方案摘要：本文针对目前空间信息的” 更新质量差” 和” 更新速度慢” 问题进行深入分析，建立了南方数码公司特有的空间数据库动态更新机制，将数据更新与实际工作业务结合起来，建立了一套动态的基础空间数据库更新生产体系。
关键词：数字城市CASS 数据更新一、引言目前，大部分测绘作业单位的数据生产和管理技术还相对落后，技术水平差不齐，而且通过各种方法生产的测绘产品标准也不统一，数据质量良莠不齐，甚至有些单位生产的图形还不能满足GIS对点、线、面的基本构图要求。
大多数单位仍停留在传统的基于文件的数据管理模式，这样就容易造成数据管理的混乱，数据更新的不同步，增加了查询统计地理要素等相关信息的难度。
有些测绘单位只是使用简单的以DWG分幅图粘帖覆盖的方式对数据进行更新维护，致使花费大量人力物力生产得到的数据不能进行重复使用，对已有数据的演变过程也不能进行历史回溯，给DWG的使用和维护带来很多不便；从数据质量控制角度来看，很多单位还出于人工或者半人工质检状态，造成数据质量监理效率低下，数据错误不能彻底消除。
南方数码公司基于对测绘信息化的理解和深厚的技术实力，提出了自己独到的动态更新解决方案。
二、南方测绘动态数据更新方案南方动态更新整体解决方案如图，采用CASS作为前端数据采集生产软件，CASS软件可以方便的读取全站仪、GPS等硬件设备所产生的数据，还可以方便的使用CASSConvert对不同绘图软件（如：清华山维、MAPGIS等）的数据进行转换后的成果、使用CASSCAN进行扫描矢量化之后的数据成果和CASS航测联动模块生产出的航测数据成果等。
整体解决方案采用CASSCheck对数据质量进行质量监理，CASSCheck可挂接到CASS软件或者CAD软件上进行使用，是一款运行于CAD平台上的面向GIS建库的数据质量监理软件。
用户可可以自定义各图层和地物属性，编码的检查规则，在进行数据生产边进行质量检查，既能提高数据质量，又能满足数字城市建设对数据生产质量的要求。
国外空间数据库技术现状、存在问题与发展趋势学号：：逸摘要：随着计算机技术日益成熟，以及“数字城市”理念逐步深入人心，空间数据库技术在20世纪60年代后迅速发展。
本文论述了国外空间数据库技术的发展现状，罗列了一些尚存问题，展望了空间数据库的发展方向，希望能对笔者的空间数据库课程的学习打下认知基石。
关键词：空间数据库技术一、国外空间数据库现状1.1空间数据库管理模式发展历程管理模式经历了纯文件模式、文件结合关系型数据库的管理模式、全关系型数据库管理模式和面向对象的数据库管理模式四个阶段。
1.2当下空间数据库主流类型1.2.1混合模型数据库所谓混合模型数据库其基本思想是将地理空间信息按照专题特性进行分层,每个图层由一类相同或相似的空间实体构成,如在一个城市中,道路、旅游景点、大专院校等不同特性的空间实体构成不同专题的图层,然后对这些图层进行分层存储和处理。
对于图层中的每个空间实体,其属性数据被分为两部分: 空间属性和非空间属性,空间属性存储在文件系统中,非空间属性则存储在关系数据库中,两者通过一个全局唯一的标识符进行关联。
其示意图如下图所示。
图11.2.2 对象-关系型数据库近年来,结合关系数据库和面向对象思想的对象—关系数据模型渐渐成为GIS应用中构建数据库系统的主流技术。
由于这种技术更为逼真地模拟了现实世界中空间实体的结构和相互关系,并且采用单一系统进行存储, 因而消除了传统混合模型的缺点, 更有利于对空间数据进行管理和维护。
该类型数据库有如下优点：①采用对象-关系数据模型的商业化数据库产品技术上已经比较成熟,这就使得采用对象-关系模型构造的数据模型可以直接在一个对象-关系数据库中进行存储、管理,并且由于采用了符合行业标准的开放式数据接口,使得数据的共享更加方便有效；②由于采用了单独的数据库进行数据管理, 使得对空间数据进行操作更加简单和方便,效率也大大提高；③通过采用开放式的SQL平台以及大量空间操作函数的使用,能够开发出功能更加强大的应用系统,扩展了GIS 应用的围[1]。
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。
02.面向对象数据模型以对象实体为单位存储管理空间几何要素，强调空间实体的完整性。
实体之间拓扑关系是隐含存在的，一般在空间分析时临时建立。
面向对象数据模型局部更新比较方便，对单个实体增加、删除、修改不影响其他要素实体，因此效率较高。
但面向对象数据模型实体间不能共享公共点和边界线，需要重复存储，因此在变更编辑过程中很难保持相邻实体间的边界共享，容易产生边界不一致现象，这要求在数据更新时要充分利用原有边界或探索不同更新实现方式以满足不同变更的类型。
（2）实体空间关系操作在数据更新中的应用。
单个实体更新主要通过基本实体和比较实体之间的空间逻辑关系的比较实现分割（求交、异或）和合并，及其组合操作实现。
2.2 多比例尺空间数据库更新技术研究[2]利用基于CHT_EUR空间数据库模型的多比例尺空间数据库更新方案，通过空间要素匹配和属性对比对发生变更的数据进行自动识别，并且能通过基于地理对象构建的关系实现多尺度空间数据的联动更新，有效地解决了多比例尺数据不一致问题。
该方法仍存在一些有待进一步研究的问题，比如，多比例尺联动更新时还不能自动更新小比例尺数据，在SDE版本增多的情况下可能导致空间叠加分析速度变慢，没有考虑到与其他类别要素之间的拓扑关系等。
以下是对该技术研究的大致介绍：（1）CHT _EUR空间数据库模型（2）单一比例尺空间数据更新（3）多比例尺空间数据联动更新多比例尺空间数据联动更新是指在某个相对较大比例尺的空间数据已经更新的情况下，联动更新较小比例尺空间数据中与其对应于同一空间实体的空间要素。
实现方案如下：01.基于地理对象构建多个比例尺空间数据之间的关联关系，根据较大比例尺的更新数据，分析、识别其所属地理对象对应的小比例尺空间要素，并将其提取到工作层。
02.通过空间关系、要素类等信息建立多个尺度数据的关联关系来实现联动更新。
在大比例尺数据更新完成后，首先配置小比例尺数据的更新环境，然后根据大比例尺数据更新结果提示进行人工编辑更新。
2.3 多源数据更新地理空间数据库的理论与关键技术[3]空间数据作为数据的一类，具有数据的一般特性。
由于在获取方式、表示和管理方面的显著技术特色，空间数据又具有一些非常鲜明的特性。
一般意义上的空间数据包括图形数据（或几何数据）和属性数据。
图形数据或几何数据又可按其形态或获取与存储方式的差异分为矢量数据、数字高程模型格网或不规则三角网数据，以及栅格数据。
属性数据的分类比较复杂，笼统地可分为一般属性数据和专题属性数据；基本的细分类别为几何类型信息、分类分级信息、数量特征信息、质量特征信息和名称信息等。
不同的数据获取方式和数据表达方式，其数据格式存在较大的差异。
这些差异使多源空间数据的集成应用增加了技术难度，但是，多源空间数据的集成应用为空间数据整合和更新、空间信息服务也带来了无可比拟的数据资源和信息资源优势。
（1）多源空间数据库的整合理论和技术01.数字合并数字合并是从不同的数据源合并为一个新的、最优的数据集的算法过程，“新”和“优”表现在空间和属性两个方面。
数字合并算法的关键技术是如何自动探测候选的匹配地物的特征要素。
利用数学合并算法可实现将一组弧段与其它不同精度的弧段匹配，匹配对应关系是一对多或多对多的关系。
数字合并算法为多源数据分析、整合应用提供了有效方法，它分为地图合并计算、基于点的合并计算、基于线的合并计算和基于规则的合并计算。
通常的数字合并算法包含三步迭代过程：特征匹配、聚焦区域对象重新排列、定位和属性冲突解决。
线性数字合并的算法过程主要为：探测同态对象，同态对象匹配。
02.多尺度空间数据库集成管理和计算环境为多源空间数据整合和计算提供了支持环境。
多尺度空间数据主要包括DLG（数字线划图）、DEM（数字高程模型）和DOM（正射影像图）数据。
规则数据库包括：空间推理、时态推理和属性推理规则数据库。
过程和算法包括：几何算法和模型综合算法。
对象目录包括：语义、空间和时态数据库。
元数据包括：分类层次和质量属性。
在多尺度空间数据库模型基础上的多尺度空间数据管理和计算的实现策略是：利用组合适当的元数据的多分辨率数据结构递进层次存取物理存储的空间对象；从显式存关系中直接或演绎确定空间关系，如不存在显示存储关系，则应用几何算法确定几何对象表现时所需的空间关系；如不存在目标尺度匹配的几何对象，则应用综合算法进行GIS 几何目标自动综合，计算生成所需尺度的空间对象。
并且在工程文件中建立索引操作，也就是在传统的单分辨率工程文件的索引基础上附加多比例尺索引操作，从而达到工作区管理局部工程数据的目的。
03.多源空间数据集成模式和统一资源信息服务平台空间数据集成和管理目前采用的方式是对数据进行格式转换，辅以转换后的二次编辑。
构建统一的资源信息服务平台是解决动态、异构组织间实现协调资源共享以及协同的解决办法之一。
（2）空间数据库更新的关键技术01.利用卫星遥感影像数据更新空间数据为了达到快速更新的目的，需要对新旧数据源进行快速变化检测并提取变化特征对象。
变化检测可以通过数据的对比、匹配来检测变化区域、变化特征对象。
具体方法如下：1)模板匹配法：通过模板与影像中被模板覆盖区域的相关性度量计算搜索变化区域。
2)微分纠正法：以全自动方式获取密集同名点对并作为控制点，由密集同名点对构成密集三角网（小面元），利用小三角面元进行微分纠正，以实现影像的精确配准。
3)数学形态学方法：是研究数字影像形态结构与快速并行处理方法的理论，将大量复杂的图像处理运算用基本的位移和逻辑运算组合来描述和实现。
利用数学形态学方法可实现图像的增强、分割、边缘检测、结构分析、骨架化、组分分析等，算法便于进行并处理和硬件实现，从而提高影像处理的计算效率。
4)最小二乘影像法：可以充分利用影像窗口内的信息灵活地引入各种已知参数和条件进行整体平差计算，使影像匹配可达到1/10甚至1/100像素的高精度。
02.应用GIS空间目标综合技术更新空间数据库的理论和技术现有研究成果表明该领域已基本形成了综合规则、单目标综合算法、多目标综合算法、局部综合算法、全局综合求解综合算法等地图综合或空间目标综合的理论和技术体系。
但是这些综合算法基本上是围绕单源空间数据进行的，目标是从一种尺度的空间数据通过综合算法以尽可能少的人机干预完成综合过程，最终综合生成目标尺度的空间数据集。
假如引入多源、多比例尺数据集，包括多尺度DLG数据、多分辨率DOM或遥感影像数据和多分辨率DEM数据，可以使综合过程多了一些参考系的同时还可以从多比例尺DLG和影像数据获取邻近目标尺度空间对象的结构特征、边界、形态等信息。
基于这些信息，应用相适应的算法可探测典型化、移位和夸大化的空间对象，最终使得综合过程变得容易，自动综合变得可行。
然而利用该技术完成多源数据库更新还有很多难关需要突破，我会继续关注并加入研究这一问题的解决动态。
2.4 空间数据库更新技术之自动变化监测[4]自动变化监测技术，即利用最新的高分辨率的正射遥感影像，与现存的GIS矢量数据进行自动比较，探测地物发生的变化。
显然，这种比较的前提是GIS数据必须与正射影像在空间位置上精确配准。
