《地理信息系统》课程论文

《地理信息系统》课程论文浅析空间数据的建库姓名：学院：班级：学号：指导教师：浅析空间数据的建库Buildingadatabaseforspatialdataanalysis【摘要】：本论文以空间数据建库为主线，结合当今与地理信息系统相关的操作软件，从数据建库的原则与标准、流程、应用、建库方法的缺陷与改进这几方面来对空间数据的建库进行浅析，进一步加强对GIS的认识和理解。【关键词】空间数据；建库；原则；标准；GIS；数据库Abstract:Inthispaper,themainlineofbuildingadatabaseofspatialdata,combinedwithtodayassociatedwiththegeographicinformationsystemoperatingsoftware,thedatafromthedefectivebuildingadatabaseprinciplesandstandards,processes,applications,databasebuildingandimprovementoftheseaspectstobuildingadatabaseforspatialdataconductanalysistofurtherstrengthentheawarenessandunderstandingofGIS.Keywords:Spatialdata;buildingadatabase;principle;Standard;GIS;database1引言近几年来地理信息系统(GIS)发展非常迅速，目前已经应用到国土资源管理、交通工程、土木工程、海洋科学、国防军事等诸多领域。空间数据库是随着地理信息系统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分，是其他应用部分的前提和基础。GIS的作用在于建立一个空间的框架，通过框架实现对地理资源的有效应用和环境管理的决策支持等。数据库是数据管理的高级阶段，一个地理信息系统能否高效、便捷地从空间数据库中提取信息，其关键在于空间数据库组织与管理。因此，空问数据库的建立对于GIS的开发应用有着举足轻重的地位。2数据建库的原则与标准2.1建库原则2.1.1空间数据库设计原则(1)数据冗余度小，共享程度高。充分利用存储空间，减小投入。(2)数据独立性强，使应用子系统对数据的存储结构与存取方法有较强的适应性。(3)设计结果符合各项规范指标要求。2.1.2空间数据库保护原则建立数据库的保护机制，用以负责阻止一切物理破坏和读写破坏，并能以最快的速度使其恢复工作，是数据库建设与使用顺利实施的必要条件。(1)完整性原则通过实时监控数据库事务(主要是更新和删除操作)的执行，来保证数据项之间的结构不受破坏，使存储在数据库中的数据正确、有效。(2)并发性原则当多个用户程序并发存取同个数据块时，应对并行操作就需要进行控制，从而保持数据库数据的一致性，例如不致因为多名用户同时调阅某户籍资料并进行编辑而产生该数据资料的歧义。(3)安全性原则通过检查上机权限对局各处室及下属单位的不同级别数据库用户进行数据访问与存取控制来保障数据库的安全与机密。2.1.3数据库备份原则根据各个数据库的实际需要定期或实时对数据进行本地与异地备份，同时备份应与更新同步。2.2建库标准2.2.1数据标准(1)定位标准(2)数据分类标准(3)编码体系和代码标准(4)各数据库与文件命名标准(5)元数据标准(6)符号标准(7)数据格式与交换标准(8)数据质量标准(9)数据处理标准2.2.2操作标准(1)建库作业流程与技术规定(2)建设验收标准【1】3空间数据建库流程在地理信息系统的建设中，数据库的建设极为重要，基础地形库的建设大概要占到整个系统的70%甚至更高。因此，若在建库的过程中碰到问题，将导致建库的困难，甚至无法完成建库的工作。要解决建库遇到的各种问题并顺利完成建库，就要对建库的整个过程进行分析，从中找出影响建库的最主要的因素，并认真的分析这些因素产生的根本原因，制定出解决这些问题的解决方案，完成重要的建库工作。数据库建库主要有三个过程：一数据库建模。主要是根据具体行业的特点及对其的理解，制定出数据规范，在逻辑上建设数据库。二数据校验。主要是检测数据的正确性，保证数据质量。三数据入库。主要是将获取的各种数据，例如纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感影像数据等准确的导入到数据库中。下面对数据库建库的整个过程进行详细分析。3.1数据建模数据的种类繁多且彼此之间的关系错综复杂，如果之间的关系没完全理顺，对于以后的系统都是一种灾难。数据建模是对所有数据整理熟悉的过程，也是数据库设计中表结构定义的基础，所以数据建模是关系到系统生命力的重要因素。数据建模的目的是根据对应用行业的理解，在逻辑和概念上对数据库进行设计，其影响的是数据库建设完毕后的合理性、通用性和可扩展性。建模是否成功将直接影响到系统是否易用、易扩展，甚至是否成功。地理信息数据库建库过程中遇到的各种问题主要是数据问题，对系统成功进行了建模之后，若数据存在问题，将直接影响到数据的入库。3.2数据入库在数据入库的过程中，其核心是如何依据所制定的数据规范将各种格式的数据，准确的、快速的导入到数据库中。这一环节遇到的问题，归根结底来说，就是如何解决不同开发平台之间数据交流的问题，即多格式数据源集成的问题。在目前，实现地理信息多源数据集成的方式大致有三种，即数据互操作模式，直接数据访问模式和数据格式转换模式。(1)数据互操作模式。数据互操作模式是OpenGISConsortium（OGC）制定的规范。这种模式和数据入库的思路有所不同,故不作深入讨论。(2)直接数据访问模式。直接数据访问模式是指在一个GIS软件中，实现对其他软件数据格式的直接访问，用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。以ArcGIS为例，它可以打开多种GIS平台及其它相关软件的数据,如常见的dwg格式，Dxf格式，dgn格式等等。(3)数据格式转换模式格式转换模式是传统的GIS数据集成方法，也是入库的基本思想。在这种模式下，其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，就可以进行入库了。数据格式转换是目前GIS系统集成的主要办法。基本上每个GIS平台都提供了一些数据转换工具，以ESRI公司的GIS平台为例子，其提供了ArcToolBox工具箱，功能比较完善和强大，基本上支持所有市面上主流的各种GIS数据，譬如Autodesk公司的DWG格式文件，DXF格式文件，mapInfo公司的MIF格式，Intergraph的dgn格式，以及各种栅格图形数据等等，基本上满足了一般数据入库的要求。此外，市面上还有很多专门用于转换数据格式的专门工具，例如FME系列工具等，功能十分强大和十分方便灵活。由上可以看出，只要提供的源数据是正确的，符合规范的，那么利用以上工具再加上自想开发相关工具就可以十分方便的将数据导入到数据库中，从而顺利的完成建库的工作。因此，源数据的准确性和规范性就成为建库成功的十分关键的因素。可以这么说，只要数据是准确的，符合规范的，那么建库就会比较顺利的完成。由此看来，数据校验过程就显得十分重要，它是建库能否顺利进行的关键所在。数据校验需要完成哪些工作，怎样进行校验与把关才能在建库之初就能预测各种潜在的问题，因此，需要仔细分析导致数据不准确、不规范的原因。一般情况下，需要从数据规范和数据生产过程中考虑。3.3数据规范这里说的数据规范，指的是可以被系统所正确识别的数据。这依赖于上述数据库建库的第一个过程，即数据库标准的制定和数据规范。这里的主要矛盾在于，因为GIS平台的不一致，各个平台对空间数据描述的模型不同，而导致了在一个平台上生成的数据在另一个平台不能正确读出，从而导致转换前后矢量或属性数据的丢失，甚至无法转换的结果。例如，AutoCAD存在拟合曲线Spline对象，图形块Block对象，区域Region对象，代理对象等许多特殊的图形对象，在GIS系统中没有相应的图形对象与之相对应。因此要想将这些数据入库，必须先将以上对象转化，使之变成GIS可以识别的图形对象。AutoCAD的扩展数据由于为AutoCAD所特有，因此也必须寻找解决办法(例如数据格式转换)，使之能被GIS所正确读取。此外还包括数据规范中规定的各个图层之间相互的空间拓扑关系及属性数据等，这些都要求有相应的检测和修正工具予以保证。3.4数据生产数据生产过程主要包括准备阶段和数据输入阶段。以下为AutoCAD平台下数据的生产过程为例。3.4.1准备阶段此过程包括定义图层名称，配置图层的各种属性（颜色，线性，线宽，图形符号等）。这一过程是数据生产的准备阶段，工作逻辑上非常简单，在认真设置和检查后，产生错误的可能性会很小。3.4.2数据生产阶段包括栅格数据自动矢量化和人工输入两个比较大的方面，有时候全为人工输入。栅格数据自动矢量化是通过扫描仪器输入栅格数据，然后通过图像识别算法，进行矢量跟踪，从而确定实体的空间位置。在目前的技术发展中，程序的算法往往不能完全识别出所需要的对象并进行正确的矢量化，若栅格数据是经过底图扫描而非遥感影像，可能还会出现扫面不清晰，因此会产成各种各样的问题。常见的错误主要有以下几种：(1)房屋等面状闭合物体留有缺口，即不封闭。(2)扫描后的线段存在很多重复点的现象。(3)扫描后的线段存在自相交的情况。(4)在图像边缘上的线段，扫描后出现畸变现象。(5)在图像的边缘存在数据丢失的现象。(6)由于图像定位不准，导致扫描后图像部分基准点偏移，从而导致相邻的地区存在图形重叠或交叉的现象。其中基准点偏差的影响尤为显著，严重影响数据建库。一般情况下，我们需要封闭检查，重复点检查，自相交检查，基准点检查和校正等检查工具去发现和排除这些错误。在这些错误中，错误1、2、3、6在逻辑上比较简单，相对比较好解决。错误4、5则比较难于检查和解决。人工输入是指数据录入人员按照要求用鼠标或绘图议等手工在图纸上进行绘图，并设置和添加各种属性的过程。这一过程十分繁重的，并且工作具有重复性和枯燥性等特点，因此容易造成各种错误，从而影响数据质量。产成的错误的原因主要有两个：(1)精度问题造成的错误，这种原因往往造成图形拓扑关系错误。例如，应该闭合的面状物体没有闭合，应该端点相连的直线没有连接，不应该重叠的线段存在重叠的部分，不应该交叉的图形存在交叉，面与面之间存在缝隙，面与面之间发生重叠，基准点和控制点定位不准确等等。(2)人为疏忽造成的原因。例如，有属性的图形物体忘记给属性赋值，导致属性丢失；有属性的图形物体错误赋值，导致属性错误；图幅边框被删除或者移动位置；图幅边界上的图形没有很好的完成接边处理，造成相邻图形不匹配等等。这些错误都经常的会在数据生产过程中发生，如果不加以检测和修正，将直接影响建库的正确性和准确性，应予以注意。4GIS数据建库的应用GIS数据建库的应用主要体现在以下几个方面。4.1源数据分类和几何类型检查GIS数据库中存在着分类检查：GIS中的数据首先对要素属性进行不同的设置，根据要素属性分，分类数据就会显示；其次是几何类型检查：几何类型检查是建立在分类检查的基础上，几何类型中包含的大量的信息，检查后就可以减少甚至避免数据的丢失：这两种应用其实就是为了数据能够在数据库中一直存在。4.2便于数据格式的转换数据库的功能体现在数据库能把每个要素都结合起来，从而进行最大程度的转化：数据库的目的在于各种数据的保存和提取，如果职能保存，而不能提取，那么就失去了数据库建立的价值。4.3对属性项进行严格检查地理空间信息建库的要求非常严格，如果属性项出现一点数据上的差错，或者计算E的失误，都能造成异常：属性项定义指的是名称、长度等，这些都可以从数据库中检查出来，从而得出正确的数据，使得系统能够正常运行。4.4加快一体化进程。外业在采集数据后，经过GIS数据转化后，才能使得外业数据不会丢失，这时就要运用到数据库。当数据按照测绘规范成图导人数据库时，就保证了数据库中的数据能够转化便利。4.5便于属性添加GIS