ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用
ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

熊志伟李静谭卢师

(黄河设计公司测绘信息工程院)

[摘要]

地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作,生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据,能避免重复生产,缩短建设周期,节省人力物力,为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高,而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比,除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外,还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据,比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验,阐述了利用ArcGis缩编工具,采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。

[关键词]数据库缩编二调省级汇总

1、省级汇总缩编项目概述

第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目,是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总,形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比,不再只是简单的地图符号的综合取舍,而是有着严格的拓扑关系和属性要求,在遵循传统地图缩编要求的同时,还必须保持数据的拓扑关系正确,属性数据完整。如何简单快捷

的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调,保持原有土地利用的规律和典型特征,是完成土地利用数据库缩编的关键,也是工作的难点所在。

2、ArcGis缩编工具介绍

地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱,能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式,进行高级GIS分析,处理GIS 数据等,是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具,能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作,并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中,也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块,但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。

3、二调数据库缩编的主要工作内容

二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素,主要工作内容是按照相关数据标准,缩编规则(包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等),对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作,从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化,需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等,其中工作量最大的是对面状要素的处理,主要有下面几类:○1按照宽度规则,小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则,小于某一面积的图斑舍去,即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池

塘等,聚合成大图斑。○5线和多边形的细部弯折、起伏进行综合与平滑。

5、ArcGis缩编工具的应用

针对数据库缩编中的这些常见工作内容,ArcGis都包含一些实用的工具,只需要通过简单的参数设置,即可实现自动处理,而且数据的拓扑关系、属性数据依然保留。

(1)中心线提取,按照缩编宽度规则,将宽度不满足上图条件的河流、道路等狭长图斑的边线提取到另一图层,并赋予相应的属性保存起来,然后利用Collapse Dual Lines To Centerline工具提取出中心线(图1)。

图1 提取中心线

在提取完成后,注意检查未处理部分及不满意部分,并对中心线赋予属性保存起来。最后在图斑层将原始图斑沿着这些河流、道路的中心线进行切割以及分段切割,和周围图斑进行合并。

(2)相邻同属性图斑融合,利用Dissolve工具,将位置相邻且属性相同的图斑合并起来。注意合并时选择好需要比较的属性字段,可能需要对多个字段进行比较,以省级汇总为例,需要比较地类编码、权属单位代码、坐落单位代码等几个字段。(图2)

图2 相邻图斑融合

(3)不够上图面积的小图斑合并,根据缩编面积规则在ArcMap 中选择不够上图面积的小图斑,然后调用Eliminate工具自动将小图斑合并到周围大图斑中。注意合并时有按边长合并或按面积合并参数,按边长是将小图斑合并到与自身共享最长边的图斑,按面积是合并到与自身相邻的最大面积的图斑。(图3)

图3 小图斑融合

(4)多边形聚合,将需要聚合的离散多边形组提取到新的图层,调用Aggregate Polygons工具,在合并是注意选择合适的参数。其中聚合距离参数,即距离小于该值的多边形才自动聚合;最小面积参数,面积小于该值的离散多边形会删除;最小空洞参数,面积小于该值的空洞会自动填补。(图4)

图4 多边形聚合

(5)细部综合简化,缩编时通常需要将线划的细部起伏、弯折进行剔除, ArcGis包含有三个综合工具,分别针对建筑物、线状要素、面状要素。对建筑物的会在保留房屋的外形和尺寸的情况下,自动剔除建筑物上的细小外凸或内凹,以及去掉不够上图面积的建筑物等,分别由简化公差和最小面积两个参数控制(图5-1)。

图5-1 建筑物综合简化

线要素和面要素的简化基本相同,都有两种算法,一种是根据节点稀稠程度删减节点,一种是根据线划弯曲程度删减节点,其中根据弯曲度计算能较好的保持线的形状,两种方法都有一个偏移参数,控制新线与旧线的偏移量不能超出该值(图5-2)。

图5-2 线、面综合简化

(6)线划平滑工具,在线划简化后可能会产生很多硬折角,影响图面效果,通过平滑工具可以使多边形和线的边界平滑过渡,其中有两种算法:PAEK指数多项式平滑算法和Bezier贝塞尔曲线平滑算法,可根据实际需要选择。(图6)

图6 线、面平滑

6、结语

在目前的技术条件下,全自动地图缩编仍是地图学界的一个难题,并且缺乏统一的缩编规范,无法实现,而纯手工的地图缩编方式速度慢、精度差,需要投入大量的人力物力,如何又快又好的完成地图缩编工作,值得思考与总结。当前很多制图软件、GIS 软件都包含了一些可以用于地图综合缩编工作的功能模块,但还缺乏完善的解决策

略。而借助ArcGis软件严密实用的缩编工具,采用人机协同的工作形式,将地图缩编过程进行分解提炼,合理地安排人机分工,交互式地完成地图缩编工作,能大大提高工作效率,节省人力物力,是当前比较实用、可行的技术方案。

ArcGIS 10.1使用方法

都说ArcGIS 10.1出来了

据悉,ArcGIS 10.1即将发布,Prerelease版本已经放出。为了大家更好地体验。以下提供相应的使用方法。 声明:该方法仅可用以大家平时炒菜做饭用,不可用以商业方面。炒完菜吃过饭之后请自动删除,如有其他应用请购买正版。 1ArcGIS for Desktop Advanced 1.1 关键文件内容 《service.txt》文件 -------------- START_LICENSE SERVER localhost ANY 27000 VENDOR ARCGIS FEATURE 3DEngine ARCGIS 10.1 01-jan-0000 8 AE90209169DAF96EA175 \ vendor_info=TY2X2PJF67LJE4DAJ227 ck=0 FEATURE Aeronautical ARCGIS 10.1 01-jan-0000 8 7ED0F0D1E8708D90A1AA \ vendor_info=GYJHZR3L1PK8M5G1H187 ck=40 FEATURE AGSData ARCGIS 10.1 01-jan-0000 8 1EB030216A4F65554CEE \ vendor_info=89S3A3L50RH64ERJA188 ck=204 FEATURE AllEurope ARCGIS 10.1 01-jan-0000 8 BEA04061102C8C982F59 \ vendor_info=P10JZSH8PA7LB0F1P050 ck=231

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海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者:作者单位:唐立文,宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416,宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展,传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展,WebGIS正成为大众化的信息工具,越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实:数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作,很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据;而且由于行业政策和数据安全的原因,这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中,各自独立、相对封闭,从而形成空间信息孤岛,难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外,从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球,地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此,对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫;表达、传输和显示不同格式空间数据,实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一,GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展,取得了巨大发展,但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及,GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战,主要表现为:GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节,GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难;基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求;表现方式单一,三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求,尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术,Vtrtual Globe通过三维可视化引擎,在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台,用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及,Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值:从空间数据表达和可视化角度,基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者,其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代,对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义;从空间数据组织角度,Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式,为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路;从应用集成和空间数据互操作角度,基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上,借鉴和引入

空间数据库期末复习重点总结

一、数据管理的发展阶段 1、人工管理阶段 2、文件系统阶段 3、数据库管理阶段 注意了解各阶段的背景和特点 二、数据库系统的特点 1、面向全组织的复杂的数据结构 2、数据的冗余度小,易扩充 3、具有较高的数据和程序的独立性:数据独立性 数据的物理独立性 数据的逻辑独立性 三、数据结构模型三要素 1、数据结构 2、数据操作 3、数据的约束性条件 四、数据模型反映实体间的关系 1、一对一的联系(1:1) 2、一对多的联系(1:N) 3、多对多的联系(M:N) 五、数据模型: 是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作,以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。 概念数据模型:按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型 结构数据模型:从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系 六、数据模型的类型和特点 1、层次模型: 优点:结构简单,易于实现 缺点:支持的联系种类太少,只支持二元一对多联系 数据操纵不方便,子结点的存取只能通过父结点来进行 2、网状模型: 优点:能够更为直接的描述世界,结点之间可以有很多联系 具有良好的性能,存取效率高 缺点:结构比较复杂 网状模型的DDL、DML复杂,并且嵌入某一种高级语言,不易掌握,不易使用

3、关系模型: 特点:关系模型的概念单一;(定义、运算) 关系必须是规范化关系; 在关系模型中,用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。 优点:简单,表的概念直观,用户易理解。 非过程化的数据请求,数据请求可以不指明路径。 数据独立性,用户只需提出“做什么”,无须说明“怎么做”。 坚实的理论基础。 缺点:由于存储路径对用户透明,存储效率往往不如非关系数据模型 4、面向对象模型 5、对象关系模型 七、三个模式和二级映像 1、外模式(Sub-Schema):用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构,模式的子集。 2、模式(Schema):所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。 3、内模式(Storage Schema):又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。 4、外模式/模式映象:定义某一个外模式和模式之间的对应关系,映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时,修改此映象,使外模式保持不变,从而应用程序可以保持不变,称为逻辑独立性。 5、模式/内模式映象:定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时,修改此映象,使模式保持不变,从而应用程序可以保持不变,称为物理独立性。 八、数据视图 数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节,而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图,即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。 九、规范化 1、几个概念 候选码(候选关键字):如果一个属性(组)能惟一标识元组,且又不含有其余的属性,那么这个属性(组)称为关系的一个候选码(候选关键字)。 码(主码、主键、主关键字):从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码 主属性:任何一个候选码中的属性(字段) 非主属性:除了候选码中的属性 外码:关系模式R中属性或属性组X并非R的码,但X是另一个关系模式的码,则称X是R的外部码,简称外码。 2、函数依赖 (1)设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等,则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”,记作X→Y。X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

ARCGIS空间分析操作步骤演示教学

ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算-查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表(Tabulate Area)、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计(Cell Statistic)、邻域统计(Neighborhood)等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识: 空间数据及其表达 空间数据(也称地理数据)是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据,可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容,一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下,可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据:一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术,其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据,是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力(特别是对空间隐含信息的提取和传输能力)是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面,也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析,代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行,具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同,空间分析的步骤会有所不同。通常,所有的空间分析都涉及以下的基本步骤,具体在某个分析中,可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。

Arcgis拓扑规则及应用

[第一部分_拓扑规则介绍] 拓扑规则有若干专用术语 相交(Intersect):线和线交叉,并且只有一点重合,该点不是结点(端点),称之相交。 接触(Touch):某线段的端点和自身或其他线段有重合,称为接触。 悬结点(Dangle Node,Dangle):线段的端点悬空,没有和其他结点连接,这个结点(端点)称为悬结点。 伪结点(Pseudo Node):两个结点相互接触,连接成一个结点,称为伪结点。 拓扑规则的种类可以按点、线、面(多边形)来分。以下介绍Geodatabase的拓扑规则,点拓扑规则举例 点拓扑规则一:Must be covered by boundary of,点必须在多边形边界上。例如,有一个点要素类代表公共汽车站,另有一个多边形要素类代表地块,按本规则,公共汽车站必须位于地块的边界上。另一个例子是行政界碑必须落在行政区多边形的边界上。不满足该规则的点要素被标记为错误。 点拓扑规则二:Must be covered by endpoint of,点要素必须位于线要素的端点上。例如,阀门为点要素,必须位于线要素类输水管的尽端。不满足该规则的点要素被标记为错误。 点拓扑规则三:Point must be covered by line,点要素必须在线要素之上。例如,点要素代表河流上的航标灯,线要素代表河流,航标灯必须位于河流上。另一个例子是:汽车站(点要素类)必须在道路(线要素类)上。不满足该规则的点要素被标记为错误。 点拓扑规则四:Must be properly inside polygons,点要素必须在多边形要素内(在边界上不算)。比如,省行政区为多边形,省会城市为点,省会一定要在该省内。另一个例子是代表住宅地址的点必须在住宅用地多边形内。不满足该规则的点要素被标记为错误。 可以看出,点要素本身不能建立拓扑规则,必须和线要素或多边形要素一起才能建立拓扑规则。修正错误的常用方法是删除或移动错误点(移动也可以理解为删除后立即添加)。 多边形拓扑规则举例 规则一:Must not overlap,同一多边形要素类中多边形之间不能重叠(几个多边形边界共享一个点或共享一条边不算重叠)。例如,宗地之间不能有重叠,行政区不能有重叠。重叠的部分将产生多边形错误,修正错误的方法有三种:一是删除重叠部分,留出空白;二是将

Oracle数据库的空间数据类型

Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用,对数据库系统提出了更高的要求,不仅要存储大量空间几何数据,且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持,增加了空间数据类型和相关的操作,以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储,修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义,提供了R-tree空间数据索引机制,定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程,并提供了处理点,边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始,Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段(即SDO_GEOMETRY字段)和空间索引来管理空间数据,并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数,让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据,用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表,并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图(USER_SDO_GEOM_METADATA)访问元数据表。元数据视图的基本定义为: ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER

利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法.docx

利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法 DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得。在此基础上,要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤。 1.洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的(假的)水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrology -> Fill工具。 2.水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了(如果使用未经洼地填平处理的数据,可能会造成精度下降)。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DEM 采用第一步的Fill1_exam1

3.水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation 工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据(FlowDir_fill1)。可以看到,生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。 4.提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器,将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网,0是非河网。 5.生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。 6.矢量河网处理 由于Stream to Feature工具.将所有栅格象素均转为矢量线段。所以要进行处理,方法是利用属性查询的方法把所有GRID_CODE为1的全部选择出来。

空间数据库更新技术

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。

ARCGIS中字段计算器的使用说明

Field Calculator 的使用 Field Calculator 工具可以在属性表字段点击右键,选择“Field Calculator ”,或者Data Management Tools->fields-> Calculate Field打开。 1.基本函数 针对数值型: Abs:求绝对值 Atn:求反正切值 Cos:求余弦值 Exp:求反对数值 Fix:取整数部分,与Int 函数有区别的 Int:取整数部分 Int 和Fix 函数的区别在于如果number 参数为负数时,Int 函数返回小于或等于number 的第一个负 整数,而Fix 函数返回大于或等于number 参数的第一个负整数。MyNumber = Int(99.8) ' 返回99。 MyNumber = Fix(99.2) ' 返回99。 MyNumber = Int(‐99.8) ' 返回‐100。 MyNumber = Fix(‐99.8) ' 返回‐99。 MyNumber = Int(‐99.2) ' 返回‐100。 MyNumber = Fix(‐99.2) ' 返回‐99。

Log:求对数值 Sin:求正弦值 Sqr:开方 Tan:求正切 针对字符串型: Asc:返回与字符串的第一个字母对应的ANSI 字符代码 Chr:将一个ASCII 码转为相应的字符,与它对应的是ASC()函数 Format:返回根据格式String 表达式中包含的指令设置格式的字符串,例如Format(13.3,"0.00")=13.30 Instr:返回某字符串在另一字符串中第一次出现的位置 LCase:返回字符串的小写格式,例如LCase("ARCGIS")="arcgis" Left:返回字符串左边的内容,例如Left("arcgis",2)="ar" ,把[A]字段的前2个字符赋给[B] Len:返回字符串的长度,例如Len("arcgis")=6 LTrim:去掉字符串左边的空格,例如LTrim(" arcgis")="arcgis" Mid:取出字符串中间的内容,例如Mid("arcgis",2,1)="r" 在name 字段前四个字符后面加一个空格,left([name],4) & " " & mid([name],5) QBColor:返回一个Integer 值,该值表示对应于指定的颜色编号的RGB 颜色代码 Right:返回字符串右边的内容,例如Right("arcgis",2)="is" RTrim:去掉字符串右边的空格,例如RTim("arcgis ")="arcgis"

海量空间数据组织及存储方案

本栏目责任编辑:代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 (长治学院计算机系,山西长治046011) 摘要:目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多,而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例,从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词:GIS 技术;海量空间数据;图档一体化 中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段,档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高,档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多,而且除了海量属性数据之外,还有图形数据等等,那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题,并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前,数据的存储方式有以下三种:1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据,包括空间数据和属性数据,即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据,这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据,解决了用文件存储空间数据时,对数据不能进行并发操作的缺点;用C/S (Client/Server)的操作模式,解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性,实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中,给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势,大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储,通过研究与摸索,大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案,如0racle Satial ,B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下,有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统,通过利用0rac1e 的空间数据存储技术,在开发GIS 产品中,都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤,解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点,可以解决GIS 存在的一些问题:比如说数据库可支持多用户并发操作,克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点,同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同,导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性,从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享,提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高,两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是,空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的,可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系,明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的,更不能对其进行查询了。所以要结合两者,并利用各自的优势,就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上,增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE),空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作,而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型,利用SDE ,可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理,使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能,对数据进行自动检查和维护功能,如拓扑一致性检查等。当然近些年来,关系数据库也在不断的更新和发展,其技术也慢慢地成熟起来,实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储,这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine),收稿日期:2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.360docs.net/doc/11494390.html, https://www.360docs.net/doc/11494390.html, Tel:+86-551-569096356909648168

ArcGIS空间分析工具

ArcGIS空间分析工具(SpatialAnalystTools) 1空间分析之常用工具 空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取(Extraction)、综合(Generalization)等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取(Extraction) 顾名思义,这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。 工具集中提供了如下工具: ExtractbyAttributes:按属性提取,按照SQL表达式筛选像元值。 ExtractbyCircle:按圆形提取,定义圆心和半径,按圆形提取栅格。 ExtractbyMask:按掩膜提取,按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 ExtractbyPoints:按点提取,按给定坐标值列表进行提取。 ExtractbyPolygon ExtractbyRectangle ExtractValuestoPoints:按照点要素的位置提取对应的(一个/多个)栅格数据的像元值,其中,提取的Value 可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample:采样,根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值,采样方法可选:最邻近分配法(Nearest)、双线性插值法(Bilinear)、三次卷积插值法(Cubic)。 以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域点等很有用。 1.2综合 这组工具主要用来清理栅格数据,可以大致分为三个方面的功能:更改数据的分辨率、对区域进行概化、对 区域边缘进行平滑。 这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate:聚合,生成降低分辨率的栅格。其中,CellFactor需要是一个大于1的整数,表示生成栅格的像 元大小是原来的几倍。 生成新栅格的像元值可选:新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用 熊志伟李静谭卢师 (黄河设计公司测绘信息工程院) [摘要] 地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作,生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据,能避免重复生产,缩短建设周期,节省人力物力,为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高,而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比,除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外,还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据,比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验,阐述了利用ArcGis缩编工具,采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。 [关键词]数据库缩编二调省级汇总 1、省级汇总缩编项目概述 第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目,是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总,形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比,不再只是简单的地图符号的综合取舍,而是有着严格的拓扑关系和属性要求,在遵循传统地图缩编要求的同时,还必须保持数据的拓扑关系正确,属性数据完整。如何简单快捷

的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调,保持原有土地利用的规律和典型特征,是完成土地利用数据库缩编的关键,也是工作的难点所在。 2、ArcGis缩编工具介绍 地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱,能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式,进行高级GIS分析,处理GIS 数据等,是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具,能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作,并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中,也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块,但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。 3、二调数据库缩编的主要工作内容 二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素,主要工作内容是按照相关数据标准,缩编规则(包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等),对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作,从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化,需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等,其中工作量最大的是对面状要素的处理,主要有下面几类:○1按照宽度规则,小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则,小于某一面积的图斑舍去,即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池

基于SQLServer的空间数据存储器的设计与实现

长春理工大学学报 Journal of Changchun University of Science and Technology 第7卷第3期2012年3月 Vol.7No.3Mar.2012 基于SQLServer 的空间数据 存储器的设计与实现 刘宝娥 (集宁师范学院,内蒙古乌兰察布,012000) [摘 要] 随着信息技术的发展,数据量的逐渐膨胀以及分布式地理信息系统GIS 中的发展,对空间数据以及地理数据 的管理提出了更高的要求,而传统的关系型数据库难以满足空间数据存储以及地理信息系统客户端应用程序连接的需要,由此,应通过以面向实体的数据模型为基础,通过SQLServe 的关系型数据库的管理系统,以相应的功能以及数据引擎技术,实现了对海量空间数据的一体化存储,满足了地理信息系统的实际发展需求。[关键词]SQLServe ;空间数据;存储器;设计;实现 [中图分类号] TP311.132.3 [文献标识码] A [作者简介] 刘宝娥(1975-),女,在职硕士,讲师,研究方向为计算机教学。 空间数据管理包括空间数据模型和空间数据库两个方面的内容体系。当前,地理信息系统基础软件平台所沿用的空间数据模型,从而在一定程度上导致了空间实体关系以及时空变化的相关描述与表达、数据的组织、空间的分析等方面具有较大的局限性,难以满足新时期空间信息系统基础软件平台的以及应用系统发展的实际需要,由于现实对象较多,从而导致了空间关系日渐复杂,要描述空间对象之间的关系需要大量的数据,由此,对空间复杂数据的管理应基于空间数据模型,构建空间数据库系统。通过以地理信息系统软件的发展需求为基础,结合MAPGIS 面向实体的空间数据模型以及SQLServer 数据库的应用特点,实现了利用空间数据引擎实现对空间数据与属性数据的一体化存储方式的设计和实现。 一、空间数据存储器系统设计 (一)空间数据模型 对空间数据模型的研究以及设计在当前地理信息系统(GIS )发展过程中有着重要的作用。空间数据模型MAPGIS 中采用了面向对象的设计原则和思想,通过以地理实体为中心,实现对面向实体的空间数据模型的构建和发展。建立观察范围内部的地理世界的视图模式。该模型以描述实体特性以及实体之间关系为基础,实现对人类理解的地理世界语义环境的模拟。MAPGIS 空间数据模型以地理数据库—数据集—类为数据组织的层次,也就是非空间的实体抽象为了实际的对象,而空间的实体则被抽象地定义为要素,具有同样类型结构的要素构成了要素类,同样类型的对象构成了对象类。若干要素类以及对象类组成了要素集,要素集的汇集则构成了地理的信息数据库。由此,从相应体系的结构上可分为参照系、要素类、对象类、关系类、动态类、注记类、修饰类、要素数据集、子类型、几何网络、域集和规则集。从而实现了对空间数据存储系统的整体设计和系统定义。 (二)空间数据引擎 空间数据引擎(MAPGIS-SDE )实现了空间数据库解决方案,空间数据引擎基于关系数据库系统(RDBMS )以及地理信息系统之间的中间件部分,实现了对空间数据模型到关系数据模型RDBMS 之间的关系映射,并通过关系型的数据库存储以及管理和快速检索的以TB 为单位的海量数据库。空间数据引擎具有以下几个方面的特点: 1.引擎机制。MAPGIS-SDE 在服务器端以及客户端存在分布,客户端以软件的应用为基础,并且未上层的应用客户提供了SDE 接口,实现了对用户标准空间存储、查询以及分析提供了服务体系,承接了客户端需求。服务器端以及客户端之间的数据传输模式采用了异步的缓冲机制,通过服务器端,将所要提取的数据存放入缓冲区,而后整批发向客户端,实现相应的应用模式,从而在很大程度上提高了网络传输的效率。 2.接口技术。空间数据存储以及空间数据服务的核心在于空间数据存储器,为有效保证空间数据存储器的跨平台的特性以及对商业数据库的访问效率的保障,空间数据库的引擎应通过一致性服务接口的提供,针对不同的数据库采用不同接口技术的使用,例如,针对SQLServer 可采用ODBC 和ADO 接口技术。 3.物理部署。空间数据存储系统的引擎,能实现与数据库管理系统服务器部署在同一服务器上,或是分开部署在不同的服务器上,可根据实际的需要对空间存储系统进行相应的部署,从而有效减轻数据库服务器荷载,提高相应数据库的运行效率。 (三)存储器系统架构 空间数据存储器由空间数据库引擎、商业数据库两部分组成。具体实用于空间是数据库。空间数据库引擎实现了对各类空间数据的存储管理。该类数据包括数据字典、表、存储过程等等,并面向用户提供了访问的接口。数据字典提 ----237

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