空间数据仓库的理论认知与层次转换

本文主要探讨了空间数据仓库的认知过程，该过程可以被理解为从现实世界到数字世界的抽象和转换过程。作者吴金华和祝国瑞在2004年的《地球科学与环境学报》第26卷第4期中，详细阐述了空间数据仓库理论框架的十个层次世界模型以及与之相关的十个转换算子。这些层次包括物理世界、现象世界、观测世界、测量世界、几何世界、属性世界、主题世界、数据世界、元数据世界、业务世界和分析世界。每一个层次都代表了数据处理的不同阶段，如从实际观测到数据量化，再到主题化处理。 通过这十个转换算子，数据经过一系列的处理，如数据清洗、整合、转换和聚合，以便于存储在空间数据仓库中。算子涵盖了数据的抽取、清洗、集成、变换和分析等多个环节，确保数据的一致性和准确性，为用户提供了一个标准化的数据视图，便于跨学科研究和多角度分析。 空间数据仓库区别于传统GIS应用系统，后者更侧重于事务处理和基本的空间查询，而空间数据仓库则聚焦于数据的深度处理和分析。它解决了多源数据融合的问题，能够处理来自不同学科的非结构化数据，并通过在线分析和数据挖掘技术，提取出有价值的信息，为决策支持提供有力工具。 此外，文章强调了空间数据仓库与空间数据库的区别，尽管两者都是关于数据的存储，但前者是建立在后者基础上的，主要服务于数据分析和决策支持，而后者更关注日常操作和基础查询。空间数据仓库的复杂性源于其处理空间特性，优化了数据的管理和访问方式，以提升系统性能和决策效率。 这篇文章深入探讨了空间数据仓库的设计原理、架构以及其在科学研究和决策支持中的关键作用，为理解和构建高效的地理信息系统提供了理论基础。