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ArcGIS支持下的土地利用数据库设计与建库方法
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更新于2024-06-25
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本文档深入探讨了"基于ArcGIS的空间数据库设计与建库方法",针对土地利用数据库的设计与开发提供了一套全面的指南。首先,文章在第一章介绍了研究的背景、现状以及发展趋势,强调了空间数据库在信息技术中的重要性,特别是支持实体的数据库、内容为基础的检索和空间数据仓库的应用。 第二章详细解析了Geodatabase,这是一种关键的空间数据模型,它是地理信息系统的核心组成部分。它提供了数据组织和管理的方式,如ArcSDE作为空间数据引擎,使得数据能够高效地存储和处理。章节中还概述了Geodatabase的建库过程,包括数据模型的选择和数据库设计的各个环节。 第三章着重于土地利用数据库的设计,包括概念模型的构建,即对现实世界现象的抽象表示;逻辑模型,用于定义数据之间的关系;数据字典,明确每个字段的意义和类型;以及元数据库模型,确保数据的一致性和完整性。数据库的物理设计和建立也是这一部分的重要内容。 第四章则转向了实际操作层面,介绍了数据采集与建库的准备工作。这包括野外调查、资料收集与预处理,以及软件环境的配置,如GIS专业软件、数据库管理系统和空间数据引擎的选择和设置。 第五章是核心部分,详细阐述了土地利用空间数据库的建立流程。包括建库的准备工作,如数据转换原则和ArcToolbox工具的使用;图形和属性数据的输入;拓扑处理和图形编辑等编辑过程;最后,通过运行测试来验证数据库的正确性和性能。 这篇论文提供了一个完整的框架,从理论到实践,帮助读者理解和掌握如何利用ArcGIS进行空间数据库的设计和建设,特别适用于土地利用领域的数据库管理与应用。这对于GIS专业人员、土地规划师和相关领域研究人员来说是一份宝贵的参考资料。
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图像所做的描述,例如,每个栅格的数据项中通常有坐标值、地名、日期、传感器类型
等数据。可以使用基于元数据的谓词来检索图像。相反,一幅图像的内容是指完整的图
像语义,这远远超过了元数据中记录的信息所能表达的范围,例如图像中对象的颜色、
纹理以及空间配置等。考虑这样一个搜索谓词,它要求找出所有与一幅给定图像相似的
图像,给定图像中有一条沿湖泊并穿越城区的高速公路。这类查询通常称为基于内容的
查询,因为查询的结果取决于隐含在图像中的内容和关系。
基于内容的检索的通用方法有五个步骤组成,具体检索步骤如下:
1) 将图像数据库中的所有图像映射为多维特征空间中的点,这种映射是通过首先在
数据库中为每幅图像构建一个 ARG 来完成的。
2) 对应与图像间每种相似性准则来定义一个距离度量。相似性准则可以是图像中对
象的形状、亮度、颜色、纹理和空间关系等。如果搜索是基于多个相似性准则来
完成的,那么最终的距离量度是各个部分的聚集。该任务通常是由领域专家来完
成的。
3) 建立一种聚集和索引多维特征点的存储方法(如 R 树)。
4) 将所查询的图像映射到特征空间中的一个店或一个区域,然后选取与查询点靠近
或者位于查询区域范围内的点。这个步骤可能要用到最近邻居查找算法或者范围
查询处理算法。
5) 返回与选择点所对应的图像作为结果。
1.3.3 空间数据仓库
空间数据仓库是 GIS 技术和数据仓库技术相结合的产物,其定义很多,但中心思想包含
三方面内容:①空间数据仓库是在网络环境下,实现对异地、异质、异构不同源数据库
中地理空间数据、专题数据及时间数据的统一、整合、集成处理,形成用户获取数据的
共享操作模式;②空间数据仓库可根据需求对这些数据再进行测绘专业处理,提供多种
空间数据产品,满足用户更高层次——对数据产品的需求;③基于空间数据产品,空间
数据仓库可从多维的角度进行空间数据立方体分析和空间数据挖掘分析,提供综合的、
多维的、面向分析的空间辅助决策支持信息,满足用户空间决策分析的需求。
空间仓库是一个决策支持技术的集合,以便帮助知识工作者作出更精确、更迅速的
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决策。数据仓库包含大量信息,这些信息来自各种独立数据源,通常分别由运行的数据
库独立维护。通常,运行数据库最适合于进行联机事务处理,在这种情况下,一致性和
可恢复性显得至关重要。事务一般很小并且只有根据主码访问少量的记录。运行数据库
维护当前状态的信息。与此相反,数据仓库则要维护历史信息,它是为联机分析处理而
设计的,OLAP 需要查询大量的聚集数据来检查趋势和异常。维、度量和聚集层次是数据
仓库中的核心概念。维用来定义语境的度量,可以讲维看成是决定度量的自变量,聚集
层次有两种,即维度幂集层次和分维概念层次。进行复杂分析,数据仓库中的数据通常
被建模为多维数据立方体。
空间数据仓库的特点如下:
1)主题与面向主题。与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,空间
数据仓 库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数
据进行综合 、归类,并加以抽象地分析利用。
2)集成的数据。空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此
在数据 进入空间数据仓库之前,必然要经过统一与综合,这一步是空间数据仓库建设中
最关键、最复杂的一步,所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合
计算。
3)数据是持久的。空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用,所涉及的数据操作
主要是 数据查询,一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相
当长的时间 内的数据内容,是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统
计、综合和重组 导出的数据,而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数
据经过集成输入到空 间数据仓库中,一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓
库的数据存储期限,这些 数据将从空间数据仓库中删去。
4)数据是随时间不断变化的。空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的,它
会不断 增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。
空间数据仓库除了包含非空间数据外,还包含地理数据(如卫星图像、航空照片
等)。空间数据仓库的例子有美国的人口普查数据集、EOS 的卫星影像库、Sequoia2000,
以及公路交通测量资料。传统数据仓库 OLAP 的结果通常以文本和数字的报表或电子表格
的形式表现,而空间数据仓库的结果则可能是一幅地图。另一个区别于对几何数据类型
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聚类操作符的选择和标准化有关。
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第 2 章 Geodatabase 空间数据库
2.1 Geodatabase 数据模型
基于 GeoDatabase 数据模型建立地理数据库与以前数据模型的区别就是它在地理数
据建模中使用了面向对象(Object-Oriented)的方法,开发者可以通过面向对象软件类的
框架,即 GeoDatabase 数据访问对象(GeoDatabase Data Access Objects),与数据对象
进行互操作,面向对象的方法能够更自然地描述特征,其途径就是能自行定义对象类型,
定义拓扑、空间和一般关系,以及掌握这些对象如何与其他对象发生交互作用。
GeoDatabase 数据模型一个根本的优点在于,它包含一个框架,我们可以在这个框架里尽
可能容易地创建与真实世界对象交互和行为相仿的智能化特征,因为它具有面向对象的
三个关键特征:多态性、封装性和继承性
[29]
。
多态性表明一个对象类的行为(或方法)可以与对象的变更相适应。不管我们创建的
是房屋类还是丘类,它都是继承于 Feature 类,因此它们的核心操作,如绘制、编辑或
获得要素的 Buffer 接口都是一样的。
封装性意味着对象只能通过预先定义好的一系列接口或方法访问,这些接口和方法
被封装到组件中。GeoDatabase 数据访问对象隐藏了数据对象的内部细节并提供了标准的
编程接口。
继承性表明一个对象类可以被定义成包含其它对象类的行为,但对象类也可以具有
其它行为。如一个房屋对象可以从一个标准的 ArcInfo 要素类型(比如一个简单的面要素)
中被扩展或分成子类
[11]
。
Geodaatbase是一个类似于Coverage的矢量数据模型,提供了对要素类及其拓扑关系
建模的支持。在Coverage模型的基础上,Geodatabase提供了对要素建模更全面的支持,
不仅支持简单要素类及其拓扑关系,而且扩展到对复合网络、要素间关系,以及其他面
向对象要素的支持。更重要的是,Geodatabase模型是建立在标准的关系数据库上的,其
所有空间数据和属性数据都存储在关系数据库之中。ArcSDE作为应用服务器连接GIS和
DBMS,它提供了一个操作关系数据库的开放接口。通过ArcSDE可以管理存储在Oracle、
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