gis不动产数据治理是什么4篇gis不动产数据治理是什么 ArcGIS主要功能简介 通过在课堂上以及在课外的研究课题中对GIS的学习探究和应用,我对GIS的主体功能有了较为明晰的熟悉,我认下面是小编为大家整理的gis不动产数据治理是什么4篇,供大家参考。
篇一：gis不动产数据治理是什么
ArcGIS主要功能简介
通过在课堂上以及在课外的研究课题中对GIS的学习探究和应用,我对GIS的主体功能有了较为明晰的熟悉,我认为ArcGIS的主要功能包括以下几个方面：
一、信息的输入和转换
信息的输入和转换是将从外部各种渠道收集所得的原始数据输入到GIS系统内部并转换为系统便于处理的内部格式的过程.
1、信息的输入包括对空间数据和属性数据这两类数据的输入,其中输入点、线、面这类带有空间位置和几何特性的要素为空间数据输入,而文字、表格和其他非几何数据的输入为属性数据输入.
2、信息的转换包括将我们常用的其他软件文件转换到GIS中,通过多个软件之间的联动获取比单纯用GIS输入来得更丰富的外界信息,例如将DWG&式文件转换输入到GIS中；除此之外还有通过ArcToolbox这一强大的工具集进行的GIS内部的矢量数据和栅格数据之间的转换.
二、数据的编辑
数据的编辑是对已有的数据进行修改更新以及建立它们之间的联系的过程.主要包括拓扑关系的建立、数据的投影变换、扭曲拉伸、裁剪、拼接和提取、以及坐标校正等.其中我们可以借助拓扑关系来编辑要素和检验数据质量.
三、数据的储存与治理
GIS的这项功能提供空间与属性数据的储存和灵活调用的水平.如今随着数据容量和复杂度不断增大、对数据储存速度的要求越来越高,GIS的储存功能也在不断开展,于是出现了网络GIS数据储存、基于微电子机械系统的储存器等新功能、新产品.
四、数据的查询
数据的查询包括两个方面功能：通过空间位置查属性和通过属性查空间位置,即“某个特定位置有什么〞和“某个特定要素在哪里〞.
五、数据的分析
空间数据的分析是GIS的核心功能,它能够通过对根底数据的分析并叠加其
影响来量化解决现实生活中与空间相关的实际问题,应用范围很广阔,其中包括栅格、矢量数据分析,三维分析和网络分析.
1、栅格数据分析：包括生成高程栅格、坡度栅格〔可以通过高程栅格转换〕、距离栅格、密度栅格,重分类、栅格计算等具体功能.
2、矢量数据分析：包括基于空间位置的查询、缓冲区分析、叠置分析、邻近分析、泰森多边形、空间统计等功能.
3、三维分析：包括创立栅格和TIN外表,对于外表积与体积、坡度坡向、可视性分析、外表长度等一系列外表分析,还有Arcscence三维可视化及二维转三维的数据转换等.
4、网络分析：包括最正确路径、最近设施、效劳区、上下行、选址与配置等具体的可运用于解决生活中实际问题的功能.
六、成果表达与输出
成果表达和输出是指GIS对前几个步骤所得成果的可视化表达.GIS具有强大的地图输出功能,不仅可以输出全要素地图,也可根据自身需求输出各种专题图、统计图、表格等.
七、二次开发和编程
为了满足不同的应用需求,GIS具备了二次开发功能,这极大的拓展了GIS的应用领域.
八、GIS的实际应用
ArcGIS由于其自身的优势已经使其广泛深入的应用于测绘与地图制图、资源治理、城乡规划、灾害预测、土地调查与环境治理、国防、宏观决策等与空间信息有关的各行各业.
篇二：gis不动产数据治理是什么
一、引言
MapGIS不动产登记信息管理平台
我国现有的不动产登记职责分布在多个部门，许多城市实行房、地分开登记，国有建设用地使用权
在土地管理部门登记，其上房屋则在房产管理部门登记；此外，耕地、林地、滩涂、海岛等不仅涉
及国土、农业、林业等多个部门，登记程序、标准等也各有不同。随着经济社会的发展，市场经济
对归属清晰、权责明确的产权制度要求越来越高，原有做法已经不适应经济社会发展的需要。
2013年11月20日，国务院常务会议决定整合不动产登记职责、建立不动产统一登记制度。整合
分散在多个部门的不动产登记职责由一个部门承担，通过提供“一站式”服务，对于保护不动产权
利人合法财产权，提高政府治理效率和水平，尤其是方便企业、方便群众，具有重要意义。
2015年3月1日，《不动产登记暂行条例》已正式实施并在全国多个省市进行试点,而由国土资源
部发布的不动产登记簿证样式（试行），包括《不动产登记簿》、《不动产权证书》、《不动产登
记证明》等也正式登上历史舞台。武汉中地数码科技有限公司根据国家最新的规范要求，不断完善
MapGIS不动产登记信息管理平台，通过一站式服务，实现高效、准确地办理不动产统一登记。
二、系统介绍
不动产登记信息管理平台以MapGIS国土云为基础，搭建起包括建设用地使用权、房屋等建筑物所
有权等在内的十大类不动产权利的登记管理体系。
MapGIS不动产登记信息管理平台的应用涉及到国家、省、市、县四级，覆盖了土地、房屋、草
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原、林地、海域五大不动产领域，实现土地、房屋、草原、林地、海域海岛等审批、交易和登记信息实时互通共享。做到实现统一登记交易、统一交易签证、统一信息发布、统一收费标准、统一监督管理、统一平台建设。通过一站式服务，方便群众申请登记和相关部门的管理监督，切实保证不动产交易安全。为监管不动产登记信息动态、产权变动情况、交易情况和有关价格数据提供信息支持。三、系统架构设计MapGIS不动产登记信息管理平台总体框架以信息化标准规范体系和数据交换体系为体系结构，以国土、房产、林业、草原、海域等数据等各类的登记、空间、档案数据库为基础，将地理信息服务（图形浏览、定位查询、空间分析等）、属性查询与统计分析、专题图件发布等GIS服务加以封装，通过不动产登记基础平台提供的各类服务和接口支撑，建立面向不动产登记的登记信息管理系统和信息公示系统。
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（1）基础保障体系基础保障体系包含了系统运行所需的基础网络设施环境、安全保障体系、不动产相关法律制度规范、数据交换标准规范。（2）数据交换各类系统通过提供数据接口或者发布符合OGC标准的数据服务、WebService服务等方式，提供给MapGIS不动产登记信息管理平台调用；MapGIS不动产登记信息管理平台通过通过提供数据接口或者发布符合OGC标准的数据服务、WebService服务等方式，将对应的房屋、林业、草原、海域等领域登记数据成果返回给各业务管理局调用，最终实现数据共享。（3）不动产数据管理系统不动产数据管理系统集合了所有不动产登记管理所需的空间信息、属性信息、档案信息、用户信息等各类数据的管理工具，遵循不动产数据库的标准规范，对数据进行标准分类编码。数据管理系统主要面向不动产登记数据库管理人员，对新纳入不动产登记数据库的更新信息进行分布式存储、管理、分发、汇总、编辑、发布。数据管理系统可以对遥感、三维、矢量、属性表、文档、多媒体等数据进行统一的管理，支持国家、省、市、县粒度的数据分类读取和调阅，支持多时点多专题数据的对比和更新。（4）不动产登记信息管理系统不动产登记信息管理系统是面向不动产统一登记机构的政务办公系统。它通过不动产登记基础平台的运行支撑环境和政府网办公网络直接读、写数据管理系统的数据资源，为登记办理人员提供操作界面。用户登录不动产登记信息管理系统能完成从窗口收件、审核、审批、缮证、归档等一系列的登记日常操作。登记信息管理系统也集成了综合查询、数据更新、辅助办公、系统维护等常用功能模块。（5）不动产登记信息公示系统不动产登记信息公示系统可以在广域网实现不动产登记信息查询。它以不动产数据为支撑，实现各土
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地、房屋、林业、草原、海域等登记信息的查询、发布功能。
四、数据交换整合方案
依据MapGIS不动产登记信息管理平台的建设目标和构想要求MapGIS不动产登记信息管理平台与林业局、农业局、房管局、海洋局等部门之间要实现空间数据和登记数据的有效交换。空间数据针对各部门的空间数据，可以采用发布OGC服务的方式，实现数据的交换。各类系统通过自身数据发布模块发布符合OGC标准的数据，需要发布的数据经检测合格后，不动产登记数据管理平台可以调阅相应的数据服务来实现对数据的获取。通过这种方式，不动产登记数据管理平台的数据是实时获取各部门的空间数据，保证了数据的现势性。
发布的服务列表登记数据不动产登记数据需要和相关各部门登记业务数据库实现远程调用，我们可以采用WebService的方式进行。这种方式可以在不破坏双方原始数据的基础上很好的实现数据交换，这种方式重在对服务程序的调用以及调用结果的反馈。对于这种方式，各部门数据中心需要与不动产登记局开通相应的服务调用接口和函数，实现与各部门数据管理平台之间的数据交互工作。
五、业务类型分类设计
不动产登记是以土地为核心的，土地权利是不动产物权的基础，其他的不动产物权的存续都必须以土地权利为依托。除土地所有权之外，其他的不动产物权都是建立在土地所有权基础上或者与土地关联。没有土地权利，其他的不动产物权就是“空中楼阁”。对于海域登记，我们可以认为是“蓝色”国土，在调查、登记方面基本是相似的。不动产的物权体系如下：一、土地所有权：集体土地所有权、国有土地所有权二、依托于土地所有权上产生土地的用益物权，包括：土地承包经营权（耕地承包经营权登记、林地承包经营权登记、草地承包经营权登记）、宅基地使用权、建设用地使用权（国有、集体）、地役权、海域使用权三、土地之上附着物所有权：房屋所有权、森林或林木所有权四、担保物权：一般担保物权、最高担保物权
篇三：gis不动产数据治理是什么
不动产历史数据整理及入库方案探讨
史卫杰;颜敏【摘要】针对济南市房产测绘研究院的不动产数据入库工作,基于CASS91.,ETL工具与地理信息工作站EPS软件,详细阐述了利用3种不同手段将CAD数据转换成ArcGIS数据的方法,并对3种手段的入库过程和结果进行分析,通过对3种入库手段进行横向对比,分别总结出其各自的优势和不足,进而为以后入库工作进行有针对性的研究和改进,为下一步进行高效率、低错误率地完成历史数据的入库工作打下坚实的基础和铺垫.【期刊名称】《山东国土资源》【年(卷),期】2018(034)001【总页数】7页(P65-71)【关键词】房产测绘;数据整理入库;CASS;ETL;EPS【作者】史卫杰;颜敏【作者单位】山东省第四地质矿产勘查院,山东潍坊261021;济南市房产测绘研究院,山东济南250002【正文语种】中文【中图分类】D923.2;P208近年来，随着地理信息行业的快速发展，数字房产图已不能满足房地产管理、产权交易及登记、城市更新等方面的应用需要，由传统CAD格式的不动产数据(以下简称CAD数据)向ArcGIS格式的不动产数据(以下简称ArcGIS数据)转换的需求越
来越迫切。CAD数据向ArcGIS数据的转换，通常是利用南方测绘CASS9.1软件(以下简称CASS9.1)、空间数据转换平台(ArcGIS融合FME软件的工具，称为ETL工具，以下简称ETL)以及清华山维地理信息工作站EPS软件(以下简称EPS)实现。该文就济南市房产测绘研究院的房产测绘数据入库工作，依据相关国家规范[1-4]，基于CASS9.1，ETL以及EPS软件(工具)，实现CASS数据(格式为DWG)向ArcGIS(格式为SHP)数据的整理、转换、入库，并对3种方案的入库过程进行分析，为济南市房产测绘数据入库工作提供合理化建议。南方CASS地形地籍成图软件是基于AutoCAD平台技术的数字化测绘数据采集系统。广泛应用于地形成图、地籍成图、工程测量等三大领域，且全面面向GIS，彻底打通数字化成图系统与GIS接口，使用骨架线实时编辑、简码用户化、GIS无缝接口等先进技术。自CASS软件推出以来，已经成长成为用户量最大、升级最快、服务最好的主流成图系统[5-12]。ETL工具是ArcGIS软件融合加拿大SafeSoftware公司开发的空间数据转换处理系统(FME软件)后产生的一个工具模块,是完整的空间ETL解决方案。具有强大的空间数据提取、转换功能，是一套完整的访问空间数据的解决方案，可以用于读、写、存储和转换各种空间数据，实现各类GIS及CAD格式的数据相互转换。用户可以根据实际需求，建立具有自身特色的空间数据处理、转换平台，实现不同格式数据间的互转及数据处理。EPS自身支持SHP，DWG格式数据的导入功能，但会丢失部分信息，失去了实用性。EPS提供了描述语言、工程模版、脚本程序等强大的功能模块[13-14]，利用EPS的核心机制，结合数据特点，可对SHP，DWG格式数据到EPS的转换进行定制，实现数据的无损失转换。房产基础测绘数据是指能够提供与房产相关的空间定位和空间分析的基础地理信息
数据。主要由居住区(居住小区、居住组团)建筑区划内的房产要素信息和房产项目要素信息组成，用于生成能够全面反映房屋及其用地位置和权属状况的房产基础平面图(房产分丘平面图)。房产基础测绘数据的生产，使用的是南方CASS软件，格式为DWG。已生产的房产基础测绘数据包括“房产日常业务委托生产的测绘数据和主动修补测工作生产的测绘数据”两部分，数据范围广，现势性好。历史数据均存在较多问题，主要有项目类型较多，存放较乱。在入库前需挑选出所有需要入库的数据，并进行汇总，以备数据入库使用；因变更测量、同一区域测量的时间差以及每年一次的房产测绘修补测等原因而产生部分冗余数据，因此在进行数据入库之前，也需要找出数据冗余的部分，通过分析、替换、回填等方法去除冗余；成果数据命名格式不统一：在数据预处理的过程中，将所有命名不统一的数据进行归纳、汇总，将所有需入库的项目名称进行统一、汇总。济南市房产测绘研究院自2008年开展房产测绘业务以来，一直使用CASS地形地籍成图软件进行计算机成图、出图的工作。所以，济南市房产测绘研究院的历史数据多数都是基于CASS软件生产、存储的。利用CASS软件进行数据转换的完整操作过程如下：3.1.1数据预处理为了保证数据入库的准确性，在入库之前需进行以下几方面的处理：①确保所有数据的图层符合要求，且归层正确；②确保所有数据均有编码且编码正确；③对必要的属性进行赋值，比如房屋的结构、建筑年代，道路名称、路宽等，属性中的类型、长度等值保证正确；④确保所有需构几何逻辑结构进行检查、修改，通过“图形属性变换”功能和图层操作删除不需要入库的短线、修饰线等，比如围墙的短线、台阶线、地下车库出入口的修饰线；⑤项目边界的封装，鉴于每一个项目的大小、复杂程度等均不一样，一些需要构面的要素便需要进行边界的封装，一般以出图的图
框内侧线为界；⑥逻辑一致性检查，检查各图层之间的有无重复要素，检查多边形要素的交叉和悬挂，检查要素与要素之间相对关系正确与否，检查是否存在各种不符合要求的回头线、实体线等；⑦手动构面，利用CAD命令“BOUNDARY”进行手动构面，构面过程中尤其要注意排除孤岛；⑧去制图符号化处理，为了降低因大量数据对数据库管理系统产生的压力，经过检查的数据要进行图面去符号化处理。所有的面状地物内只保留一个其本身填充的符号，比如面状区域内为草坪绿化，那么整个区域内只保留一个草丛符号即可，其他面内为空的区域也需根据实际情况进行填充。3.1.2数据入库前检查在数据预整理完成后，利用CASS9.1自带的“检查入库”菜单可以对图形一些常见错误比如图层正确性、伪节点的删除等进行检查并修改。3.1.3输出SHP文件名称的配置利用CASS文件安装目录下的索引文件“INDEX.INI”配合属性文件“AttriBute.def”进行配置，按照需要进行CASS编码与导出SHP要素名称二者之间对应关系的修改。3.1.4CASS(DWG)数据向ArcGIS(SHP)数据的格式转换经过以上处理后，利用CASS9.1的“输出ARC/INFOSHP格式”功能将此DWG文件输出为SHP格式的数据，保存在以项目名称命名的文件中，以备入库整理使用。3.1.5属性字段的增加和编辑在ArcGIS中经过属性检查，对所有无属性的数据进行检查，分析其原因，如果是人为失误，那么重新在CASS中进行属性表的填写和编辑；如果是因人为构面产生的无属性，则根据需要对属性字段进行增加、编辑等。3.1.6数据入库
以ArcGIS软件打开以上输出的SHP文件，经过属性检查、几何修复、归层正确性检查、属性表的属性项检查、拓扑检查后，按要求进行数据入库。3.1.7数据更新、数据接边严格按更新区域界线进行数据更新和数据接边。空间数据转换引擎FME是由加拿大的SafeSoftware公司推出的一种空间数据转换工具。利用ETL工具进行数据转换的完整操作过程如下：3.2.1数据预处理①确保所有需入库的数据均有编码且编码正确；②确保所有需构面的地物按其所构成的面形成一个闭合图形并保证不存在缝隙、断口等；③按要求对所有需入库的数据进行处理，通过“图形属性变换”功能和图层操作删除不需要入库的短线、修饰线等；④项目边界的封装，鉴于每一个项目的面积大小、测区的复杂程度等均不一样，一些需要构面的要素便需要认为进行边界封装，以备入库后接边；⑤将所有数据均放置在一个图层中，比如“0”层；⑥去制图符号化处理，具体操作同上述2.1。3.2.2CASS(DWG)数据向ArcGIS(SHP)数据的格式转换此过程需要用到ArcGIS10版本的ETL工具。具体过程如下：①在[Catalog]中找到[MyToolboxes]，右击→[New]→[SpatialETLTool]；②分别按照向导设置源数据格式、目标数据格式为[AutodeskAutoCADDWG/DXF]、[ESRIShape]；③设计ETL工具，如图1所示：CASS数据(DWG格式)转换到ArcGIS(SHP格式)数据结果如图2所示：左侧截图为CASS原文件，右侧截图为经过转换后的ArcGIS(SHP)文件。经过以上处理后的CASS文件，CASS中特有的编码作为属性值保存在属性表里(图3)。以此为基础，可以进一步进行地图符号化、数据入库等工作。3.2.3数据构面
根据需要利用工具箱的相关命令对所有需构面的属性要素进行“要素转面”的处理，此命令要素需要构面的地物是一个封闭的多边形且不含有断口、缝隙，否则构面失败。3.2.4数据归层鉴于数据转换前所有的数据均放置在“0”层中，因此，数据转换完成后需要将所有的数据根据属性按照规范(标准)要求进行归置、合并，比如：所有CASS编码为“141101”的地物均将其移入房屋所在的图层中。3.2.5属性字段的增加和编辑在ArcGIS中经过属性检查，对所有无属性的数据进行检查，分析其原因，如果是人为失误，那么重新在CASS中进行属性表的填写和编辑；如果是因人为构面产生的无属性，则根据需要对属性字段进行增加、编辑等。3.2.6数据入库以ArcGIS软件打开以上输出的SHP文件，经过属性检查、几何修复、归层正确性检查、属性表的属性项检查、拓扑检查后，按要求进行数据入库。3.2.7数据更新、数据接边严格按更新区域界线进行数据更新和数据接边。3.3.1利用EPS模板及脚本建库EPS中各要素数据以图层的形式进行分类和管理，各图层数据分别存储于相应的数据库表中。使用EPS工程模版及调入调出脚本可设置EPS数据库中存储房产基础地理信息数据的数据库表名称、数量及数据库表属性字段内容和字段类型等。调入、输出脚本的部分代码如下：SSProcess.SetDataXParameter"ExportLayer"&CStr(AddOne(startIndex)),"房产界线面"“指定创建数据库表名称”(图4)。SSProcess.SetDataXParameter"LayerRelation"&CStr(AddOne(startIndex)),"
测量控制点:测量控制点::::"“指定调入、输出数据的图层对照关系”(图5)。SSProcess.SetDataXParameter"TableFieldDef"&CStr(AddOne(startIndex)),"定位基础点,0,要素代码,ClassCode,,byname,,dbText,10,0"“指定创建数据库表(图层)的字段内容”。3.3.2格式转换流程图SHP数据与DWG数据二者基于EPS的格式转换如图6所示。3.3.3模版对照EPS工程模版作为EDB文件的基础，是一种Access文件型数据库，全面定义了EDB文件数据结构，包括地物编码、要素样式、基本属性、扩展属性等[15-16](表1、表2、表3)。3.3.4历史数据导入脚本设置EPS脚本设置功能，可从SHP、DWG格式到EDB格式的数据在具体的工程项目中进行数据交换时，使得手工编辑处理的工作量大大减少。软件的定制充分考虑质量要求，在定制阶段即采用比对方式对交换前后的数据进行全面评估，保证数据的无损交换。调入DWG和SHP格式数据的部分代码如下：(1)调入DWG格式数据部分脚本SSProcess.SelectFileName(1,"选择要导入的Dwg文件",1,"AutoCADFiles(*.dwg)|*.dwg|AllFiles(*.*)|*.*||")“指定调入数据的格式及样式”SSProcess.GetSelGeoValue(i,"SSObj_LayerName")“指定调入数据的层名”SSProcess.FindFeatureCode("FeatureCodeTB_CASSIn",condition)“指定调入数据的编码对照表”SetDataXParameter"ImportPathName",filenames(i)“开始导入指定调入的数据”(2)调入SHP格式数据部分脚本
SSProcess.SetDataXParameter"DataType","22"'SHP“指定调入数据的格式”SSProcess.SetDataXParameter"FeatureCodeTBName","FeatureCodeTB_mdbin"“指定调入数据的编码对照表”SSProcess.SetDataXParameter"ExportLayer"&CStr(AddOne(startIndex)),"测量控制点"“指定调入数据的层名称”SSProcess.SetDataXParameter"TableFieldDef"&CStr(AddOne(startIndex)),"定位基础点,0,FeatureGUID,FeatureGUID,,GraphicGUID,,dbText,38,0"“指定调入数据的数据库属性表字段名称、类型长度等字段内容”3.3.5转换后的数据示意图(1)DWG格式数据转换后如图7所示：自左至右依次为转换前的CASS数据、转换后的粗绘EPS数据和转换后的详绘EPS数据。(2)SHP格式数据转换后如图8所示：自左至右依次为转换前的SHP数据、转换后的粗绘EPS数据和转换后的详绘EPS数据。用济南市某小区2014年的不动产数据分别基于以上3种软件进行数据整理入库，可以得出以下结论：(1)CASS软件与EPS软件，均具有应用广泛、简单易学的特点，因此它们作为数据整理入库的软件，具有编辑性强、属性填写直观等优点，而ArcGIS软件的编辑性较差，并且数据经过转换后，各种属性字段的填写远没有其在CASS与EPS中直观，而数据一旦转换完成后，再次进行属性填写的人员往往不是项目的一线作业人员，因此在属性填写的效率和准确度上都不如CASS与EPS中高。(2)CASS9.1的“输出ARC/INFOSHP格式”功能可以通过索引文件和属性文件的配置，实现CASS编码属性至与SHP图层名称的一一对应，因此在数据转换之
后并不需要再次进行数据图层的对应操作，而通过FME转换之后的入库则需要对SHP文件再次进行基于CASS编码与SHP图层之间的对应操作；而利用EPS进行输出“SHP”数据，非但可以实现一键转换，而且其效率也更高，出错率更低。(3)基于CASS软件的“BOUNDARY”命令构面，操作繁琐，尤其是在需要构面的面积较大、图形较复杂的情况下为甚；而基于ArcGIS软件的构面则较为智能、便捷，但是对数据的质量要求较高，一旦有缝隙或者断口，则构面失败，需要进行检查且重新编辑、以便构面；基于EPS的构面功能效率则介于2个软件之间，既没有CASS软件那么繁琐，也没有ArcGIS软件那么便捷。(4)在数据格式的转换方面，ETL工具与EPS软件的文件性操作方面都要强于CASS软件，CASS9.1在转换SHP格式的数据时不可对文件目录进行编辑，而ETL工具与EPS软件均不存在此问题。(5)在拓扑性、逻辑性检查、修改方面，ArcGIS软件与EPS软件无论是在速度上还是准确度上都比CASS软件的优势要明显。在济南市房产测绘数据入库的工作中，基于以上各自的优缺点，进行有针对性的开发、改进，发扬三者的优点进行入库工作。进而实现高效率、低错误率地完成历史数据的入库工作。
【相关文献】
[1]GB/T17986.1-2000.房产测量规范第1单元：房产测量规定[S].[2]GB/T17986.2-2000.房产测量规范第2单元：房产图图式[S].[3]GB/T20258.1-2007.1∶5001∶10001∶2000基础地理信息要素数据字典第1部分：1∶5001∶10001∶2000基础地理信息要素数据字典[S].[4]GB/T20257.1-2007.1∶5001∶10001∶2000国家基本比例尺地图图示第1部分：1∶5001∶10001∶2000地形图图示[S].[5]高洁,李云玲,刘晓庆，等.CASS格式地籍数据入库前的编辑与处理研究[J].山东国土资源,2011,27(4):56-59.
[6]徐健元,李云玲,李靖龙.德州市德城区地籍调查数据整理入库工作探讨[J].山东国土资源,2011,27(5):39-41.[7]李国华,张拥军,王琴，等.基于基础测绘数字线划图成果的地理国情普查数据转换方法研究[J].山东国土资源,2017,33(3):73-75.[8]王媛,基于扩展属性的DGN数据入库方法研究[J].测绘技术装备,2016,(3):23-25.[9]徐衍波,丁肇军,孙强,等.南方开思与MapGIS城镇地籍一体化数据建库探究[J].山东国土资源,2010,26(5):29-31.[10]李燕敏,高雅萍,刘俊,等.农村集体土地确权数据整理入库方法探讨[J].测绘,2014,37(3)：119123.[11]刘秀杰,董福平.烟台市基础地理信息系统的建立[J].山东国土资源,2005,21(8):46-48.[12]周晓伟.基于CASS的全要素地形图数据入库方法探讨[J].北京测绘,2015，(2):18-20.[13]杨吉明,张坤,郭雷,等.EPS2008地理信息工作站数据交换在生产中的应用[J].城市勘测，2014,(4):84-87.[14]琚锋,钱强强,钱中杰.清华山维SunwayGIS与南方CASS数据转换研究[J].地理空间信息，2011，9(3)：41-43.[15]覃豪杰,黄彩军,方振华.清华山维EPS到南方CASS地形数据无损转换研究[J].地理空间信息，2013,(3):104-105,108.[16]王彦红,于海燕.浅谈北京清华山维软件模版控制技术的应用[J].黑龙江科技信息，2003，(2)：30.
篇四：gis不动产数据治理是什么
用户必须在dbms环境中使用自己的数据类型对有些应用将变得相当复杂文件方式和基于rdb的空间数据库的比较特点文件方式rdb空间数据库海量数据管理可以擅长空间属性数据一体化难于实现一体化需要通过连接实现一致性维护一体化开放性特殊格式工业标准开放式管理可扩充能力多用户并发难于实现很强的开发控制能力数据维护与更新文件数量多管理困难只需一个数据库权限控制基于面向对象数据库oodb面向对象数据库oodb系统除具备常规数据库系统所提供的全部特性外还包括以下特点
1.概述
GIS集成概述
1.1.信息系统集成
1.1.1.信息系统集成的概念
依照一个复杂的信息系统或子系统的要求，对多种产品和技术进行验证后，把他们组织成一个完整的解决方案的进程。（美国信息技术协会）
（1）系统集成是一种思想，是一种指导信息系统的整体计划和分步实施的方式和策略，它最终将提供一体化的解决方案（俗称“交钥匙”的方案）。
（2）建设企业信息系统的难度表现为系统集成的广度和深度（3）系统集成贯穿整个实施进程，而且从理论上讲那个进程没有止境
1.1.2.系统集成内容
（1）人的集成：最终用户把握和利用系统功能，从而融入信息系统当中（2）企业组织的集成：组织机构改组（3）治理和技术的集成（4）运算机系统平台的集成
1.1.3.信息系统集成的分类
（1）设计时期的系统集成
1）信息系统组成：支撑环境：硬件：效劳器、工作站、外设、通信线路及网络设备等软件：单机及网络操作系统、数据库治理系统、文件治理系统、开发工具及语言等应用系统：包括专用设备及面向应用的专用软件
2）系统设计时期的集成：
应用系统设计时期的集成应用系统设计的集成绩是要完成系统总目标的应用系统划分为有区别而相对独立的分/子系统，又要使他们在支撑环境（平台）之上彼此配合、协同工作整合为一个有机的整体。
确信系统运作模式：单（多）效劳器/终端模式、网络效劳器模式、客户/效劳器模式和其它模式，从而对支撑环境提出大体要求。按功能将应用系统划分成份系统或进一步划分/子系统，概念分/子系统功能及与外部的接口数据库/文件的组织结构设计，全局与局部共享库和独享库内容的界定，三者间接口与运作关系分/子系统的单元测试方式与测试指标，系统联调方式与指标的确信，和系统验收指标体系的确信。
支撑环境设计时期的集成通信与网络平台的集成运算机的选型与配置设计系统软件的选型与配置设计
（2）工程设施时期的集成由各产品厂商和开发商合作完成，并对系统进行整合和测实验收，使系统达到设计指标。
（3）保护时期的集成对建成系统运行中显现的问题进行分析和确信故障源，和谐故障的派出和对系统的改良和优化。
1.2.地理信息系统集成模式
1.2.1.模型集成模式
该观点以为：GIS系统集成事实上市以数据为中心的，把应用模型和GIS软件系统和谐统一的信息工程。该集成要紧表现为：
多种数据集的融合与集中治理
多目标统一数据库的成立统一的多用户界面、无缝数据库、嵌入式的分析机制、面向专业领域应用为实现该集成模式，必需知足如下要求：GIS人员必需了解构模人员的需求，把更多的数学分析方式纳入到GIS产品当中。模型人员必需熟悉GIS的功能，并充分考虑到GIS的数据结构，从而彼此之间找到一起的基础。
1.2.2.外集成模式
内集成：将GPS、RS和GIS数据集成在一个系统之内，组成一个以GIS为基础的3S系统，
外集成：将多个内集成系统集成在一路，组成一个具有统一界面的系统。较内集成方式，外集成加倍高效，集成度也更高。
外集成的模型要紧有以下几种：
（1）基于数据变换大体思想是从底层开始，采纳独立的数据结构、存储模式、检索机制、图形组织设计的一套系统，以实现对数据进行录入、组织、检索、修改、查询、还原等操作。为了与别的GIS系统成立联系，需要配置多个数据转换程序，把其它系统的数据转换本钱系统的数据格式，再由本系统说明、组织。为此，就必需对每一个相联系的系统进行结构和存储等方面的深切研究。
（2）基于标准数据格式变换这是第一种方式的改良，确实是利用现有的标准数据格式进行转换。这种标准格式一样是指目前普遍同意的公共空间数据格式，如DXF、DLG等。这种方式的编程工作量小，但数据转换的灵活性却受到了标准数据格式的限制。
（3）基于OLE技术OLE，又称对象的链接与嵌入技术，是应用程序之间互换数据和彼此操作的
一种方式。该模型实际要求设计一个统一的操作界面（OLE容器），利用OLE系统接口，
实现各类不同GIS的集成。其实质是对不同类型的数据，通过挪用OLE功能，由原系统加以治理，在实
现上较简单。但有些GIS产品并非支持OLE功能，该模型的应用仍有较大的局限性。
（4）基于C/SC/S模型被许多大型数据库网络系统普遍采纳，其最重要的特点在于摆脱了传统网络系统中文件效劳器/终端的模式，发挥了效劳器容量大、速度快等特点，减少了客户端的工作量，同时有利于减少网络通信信道上的信息流量。C/S模式实质上是把客户端的任务通过网络交由相应的远程GIS专用效劳器处置（如ArcInfo等的远程效劳器），处置完毕后，再通过通信信道把结果传给用户。从结构上看，这是一种较理想的集成模式，把大量的数据有关操作交给专用的Server来完成，即发挥了效劳器的效用，又降低了通信信道的数据传输量，容易实现各类不同系统的集成。
1.2.3.三级集成模式
集成系统的各组成部份用三级模式进行描述：
（1）外模式要紧描述一个组成部份对另一个组成部份的效劳，这些效劳包括指令语言（指令语言属于概念模式的一部份）。外模式可反映一个组成部份访问另一个组成部份内部功能和数据的权限。
（2）概念模式描述组成部份中关于目标存储和处置的结构、大体操作和目标－目标、目标－操作的关系和依托性。
（3）内模式要紧描述利用特殊的硬件和软件环境完成概念模式的所有特点。它要紧与文
件结构、数据结构和操作的实施有关，内模式由完成各组成部份的大体环境决定
1.2.4.集成平台框架模式
（1）GIS集成需要解决的问题在GIS系统集成的各类形式中，都存在如下的问题：
地理信息搜集和应用的散布性特点决定了GIS的散布性，GIS系统集成需要一种散布式空间数据治理和分析模型的彼此通信机制，这种机制既能够适应在目前比较成熟的基于数据文件的互换形式，又能够为以后基于应用程序接口（API面向对象的地理系统集成提供进展余地。地理信息涉及不同的时刻、空间和属性，需要有一种有效的地理数据治理的机制，并提供数据融合的能力。地理分析模型与多种地理数据发生联系，不同模型之间有复杂的串并联关系，模型的组织与治理是需要解决的另一重要问题。
（2）基于C/S效劳器机制的GIS集成整体结构整个GIS集成概念为两层C/S结构。其中，前端用户（客户端）和数据库集成平台、模型库集成平台、应用模型组成第一层C/S结构，集成平台和应用模型与商业软件组成第二层C/S结构。该模式的要点如下：
客户端：负责引导用户输入数据、功能和模型选择，将这些信息提交模型集成平台效劳器和数据集成平台效劳器。
当客户端有特殊的显示、制图要求时，模型集成平台效劳器将负责依照用户的要求挪用其它效劳器来实现。若是客户端要求将模型运行的结果进入数据库时，模型集成平台将向数据集成平台效劳器发出请求，完成在数据库中的注册。
客户端
提交数据源及其特征描述
历史背景数据遥感影像数据基础地理数据地面实测数据
数据集成平台服务器
数据注册（元数据标准）数据查询（时、空、属性）多源数据融合（空间框架）
模数型据集库成与平模台型服交互务器
模型库管理系统宏语言及API调用
遥感数据服务器
遥感影像预处理遥感影像分类
GI遥S感服影务像器制图
覆盖分析缓冲分析
模型集成平台效劳器：负责在模型库中检索符合用户功能要求的模型，并支持模型的组合和成立新的模型，然后将这些模型（包括模型库中已有的和通过宏语言或API新建的）对数据的要求提交数据集成平台效劳器，其功能请求转化为遥感数据效劳器、GIS效劳器、关系数据库效劳器能够实现的大体操作。数据集成平台效劳器：除接收模型集成平台发出的请求外，还能够直接响应依照时刻、空间和属性信息数据查询的要求，在空间框架的基础上实现多元数据的融合。
数据集成平台的功能也是挪用RS、GIS、RDB效劳器的功能来实现的。数据集成平台效劳器、RS、GIS、RDB效劳器操作结果将返回给模型集成平台效劳器，进而返回给客户端。模型与数据库之间、模型与模型之间既能够采纳Import/Export的文件互换形式（如E00格式），也为以后全数过渡到API的内存互换形式（如DLL、OLE、ActiveX、CORBA等）提供可能。这种设计使得系统只考虑软件的功能而可不能过度依托于具体的软件平台，因此系统具有良好的可扩充性。
（3）基于元数据的数据集成平台
对每一个具体空间数据库成立一个与之相对应的元数据记录，将每一个散布式数据库节点形成一个与具体空间数据集相对应的元数据库。
依照散布式数据库系统“场地自治”的原那么，各节点负责保护本地数据库与元数据项的一致和统一。
数据集成平台效劳器保留相应元数据库的副本，并维持与各节点元数据库的动态连接。
（4）基于关系数据库治理系统的模型集成平台地理空教爱女散布式机理模型，包括宏语言编写的模型、以API形式提供的模型、以对象控件形式提供的模型，都能够用关系数据库进行治理。
1.3.GIS集成框架
（1）GIS集成框架体系微观视角下的GIS集成要紧包括数据层的微观集成、GIS平台层的微观和应用层的微观集成。
数据层：要紧为地理空间数据和属性数据的集成、多源空间数据的集成GIS平台层：要紧包括GIS平台的互操作集成，GIS平台的构架集成等应用层：要紧包括界面集成、开发模式集成等宏观视角下的GIS集成要紧包括GIS与模型的集成、GIS与知识规那么的集成、GIS与应用平台（如OA、档案治理系统等）的集成等。
（2）GIS集成框架结构的优势集成平台的和谐和反馈机制能够使整个系统形成一个有机的整体，完成单独部件所不能完成的功能，从而增强系统的整体功能在统一的集成平台基础上，多种信息能够共享，信息融合和深层次挖掘能够产生大量新的有效信息减少集成的复杂度，作为应用系统仅仅要求明白如何与集成平台发生联系减少各子系统的重复部件，共享某些功能，提高系统的整体利用率，增强系统的性能/价钱比，减少系统冗余，维持系统的一致性。
界面集成开发模式集成系统集成······
模
应用层
型
集
多数据源集成互操作集成OLE/DB
对象建模······
（3）GIS集成框架的功能提供统一的标准和通信效劳机制，完成公共信息效劳功能集成平台应能容纳多种内容、类型和格式的数据和模型，对平等接纳的内容进行各类治理，如增加、删除、修改和查询等。集成平台为系统形成一个统一的整体视图，并为利用者提供不同的用户视图支持在具体数据库和模型的基础上进行整体综合分析功能，如数据库的多源数据融合和模型组合及新模型成立等集成平台既与具体的数据库、模型库和前端应用联系起来，起到中间连接的作用，又具有必然的通用性和独立性，不随具体数据、模型和软件的转变而转变，保证系统的稳固性和一致性集成平台具有屏蔽功能，将与上层应用无关的基层技术细节屏蔽卡里，对利用者透明，方便用户操作。
1.4.GIS集成进展趋势
第一时期：GIS软件集成，弥补GIS平台软件功能薄弱的不足第二时期：GIS与其它进程模型的集成第三时期：基于组件技术的GIS集成第四时期：融于IT主流的GIS共享平台集成
2.空间数据与属性数据的集成
2.1.空间数据模型与空间数据/属性数据的集成
2.1.1.空间数据模型
（1）空间数据模型概述成立GIS数据模型的大体任务是：针对所研究的空间现象或问题，描述GIS的空间数据组织，设计GIS空间数据库模式。包括：概念空间实体及其彼其间关系，确信实体或目标及其关系，设计在运算机中的物理组织、存储途径和数据库结果等。空间数据模型由概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三个有机联系的层次所组成。
现实世界
外模式1
外模式2······
外模式N
空间概念数据模型逻辑数据模型物理数据模型三种模型的关系
不同的人关切的问题不同，因此对现实世界的描述和抽象也不同，于是形成了不同的用户视图，称之为“外模式”
1）概念数据模型概念数据模型是关于实体及其实体间联系的抽象概念集合。是为了更好地表达和描述地理事务和地理现象，使地理事务和地理现象以数字信息的形式在运算机中表示。它统一考虑用户的共性，用统一的语言描述、综合和集成各用户视图（外模式）。概念模型必需解决空间数据和属性数据各自的表达和描述，空间数据和属性数据的关系的描述和表达，提供各类用户视图等。概念数据模型历经了拓扑关系数据模型、面向实体的数据模型和面向对象的数据模型，空间数据和属性数据的存取、组织和治理愈来愈走向集成化、统一化。
2）逻辑数据模型逻辑数据模型是表达概念数据模型的实体及其彼此关系。是依照前述概念数据模型确信的空间数据库信息内容，具体地表达数据项、记录等彼其间的关系，即用“运算机语言”描述地理实体及其彼其间的关系。
3）物理数据模型物理数据模型是描述数据在运算机中的物理组织、空间存取方式和数据库整体存储结构等。
（2）地学关系模型地学关系模型描述和表达点、线、面空间目标及其彼其间的拓扑关系，并通过用户识别码ID与属性数据连接起来，从而确信空间数据库的信息内容。这种数据模型的最典型代表确实是ESRI公司的混合数据模型，也叫拓扑关系模型。其特点为：
空间数据与属性数据关联：初期，空间数据放在成立了索引的二进制文件中，属性数据那么放在DBMS表中，二者以公共标识码关联。目前，混
合数据模型中属性和空间数据都采纳关系表格来治理。矢量数据间的拓扑关系（平面拓扑）取得保留，节省了存储空间：由此关系能够得知多边形是那些弧段（线）组成、弧段（线）由那些点组成、两条弧段（线）是不是相连和一条弧段（线）的左或右多边形是谁。在新的技术条件下，该模型的优势有时很难以维持：用混合模型，在数据搜集、编辑时，需要严格地检查多边形是不是封锁、是不是存在悬挂节点，以保证成立正确的拓扑关系。可是，若是不以逐点、逐线追踪的方式进行空间数据“数字化”，而是按面向对象的方式，明确地输入点、线、面类型的空间要素对象，如此的检查就能够够由系统自动完成。采纳拓扑结构记录空间数据，多边形的公共边，就可不能重复存储，从而节省存储空间，这在内外存储介质价钱昂贵的年代是十分突出的优势。但在现今硬件价钱呈几何级数的下降，存储空间的节省与否已不作为考虑问题的重点。关于邻接、连通和包括等空间分析能力，基于拓扑关系记录是一种不错的选择。但此刻的运算机运算能力已经有了大幅提高，在一般PC机上已经能够实时地通过计算直接取得分析结果。混合模型最终采纳关系表格来治理属性和空间图形数据，而关系模型的语义表达能力有限，对某些问题不能“自然”表示，如混合实体与多媒体的表示就超越了关系数据模型的表达能力。
（3）栅格数据模型栅格数据模型指将空间分割成有规那么的网格，在各个网格上给出相应的属性值来表示地理实体的一种数据组织方式。栅格数据结构实际确实是像元阵列，每一个像元由行列号确信它的位置，且具有表示实体属性的类型或值的编码值。
（4）超图数据模型超图数据模型（theHypergraphBasedDataStructure）是成立在超图和集合论基础上的拓扑数据模型，也称为超关系模型（Hyper-Relational-Model）。其大体数据单元有：类、对象元素、类属性、对象元素属性、类关系、对象关系。
目前，超图数据模型已经由基于现象的数据模型进展成为面向对象的超图空间数据模型了，但在实际应用中很少。
（5）面向对象的数据模型面向对象的数据将物体的空间图形数据和属性数据集成在同一对象中处置，从而克服了“混合”数据模型的不足，同时也有利于将空间图形数据与属性数据对应起来，发觉目标的几何性质与属性的对应关系。对地图上混合实体（假设干建筑物组成一个街区、假设干街区组成一个邮政区域等）的表示，如用关系模型描述，由于各个混合实体的属性是统一属性表中的部份实体属性，就形成了“表中表”的嵌套。应用面向对象的继承机制，成立空间目标的子类与超类，能够用继承的方式来实现“表中表”的处置。聚集和联合是实现GIS混合目标的经常使用手腕，面向对象的数据模型便于将空间目标本身及所带附加说明（如多媒体文件：照片、录像等）封装为一体。GIS中各类地物，在几何性质方面表现为四种类型：点状地物、线状地物、面状地物，和由它们混合组成的复杂地物（如立交桥、矿山等），因此这四种类型能够作为GIS中各类地物类型的超类。面向对象的数据模型能够分为两部份：结构（静态部份）、行为（动态部份）。关系数据模型是结构化的二维表，它的数据操作实质上是从数据集合中提取子集，因此在进行空间目标识别、元数据查询、空间行为模拟时很不方便。面向对象数据模型的行为模拟能力优于关系数据模型，能够将空间行为与空间数据封装在一个对象中，并能方便地提供超类与子类目标之间的知识继承、传播和集成，为空间目标识别和空间行为模拟提供方便。利用面向对象数据的封装机制将空间行为模型与数据模型连接起来，有助于解决空间行为的模拟问题（如空间目标分割、比例尺变换等制图综合问题）。例如能够将地图比例尺的改变引发的空间目标几何形状、目标维数的改变，致使描述目标结构的改变这一进程用数学模型实现（如大比例尺向小比例尺过渡时，城市街区变成其外轮廓线，最后变成一个点，这种空间目标渐变进程的模拟），作为方式封装在相应的对象类中。面向对象方式为数据模型的成立提供了四种数据抽象技术：
分类：是把一组具有相同结构的实体归类的进程，这些实体是属于那个
类的实例对象。归纳：是将一组具有部份相同属性结构和操作方式的类归纳成一个更高级的层次、更具有一样性的类的进程。联合：把一组属于同一类的对象组合起来，形成一个更高级的集合对象。集合对象中的每一个对象称为它的成员对象。聚集：与联合相似，但它是把一组不同类型的对象联合起来，形成一个更高级的复合对象。每一个不同类型的对象称为它的组件对象。
（6）特点数据模型特点的概念和基于特点的建模方式是相关于空间数据的图层（Layer）组织方式而提出的新方式，更适合于人们对现实地理系统的明白得。特点模型所依据的概念来自于地理学中的区位理论和认知心理学中的分类理论。其最重要的应用领域有两个：
GIS标准化研究及标准制定基于特点的GIS数据库的开发工作在基于特点的GIS中，特点是地理现象的大体表示。美国地质调查局开发的DLG-E数据模型对实体和特点的概念如下：实体：是真实世界的现象，它不能再被进一步细分为同一类现象。特点：是具有相同属性及关系的一类实体，特点的概念既包括实体集，也包括对实体集的数字描述。概念特点的一个实体集共享一起的属性和关系。运算机环境中，特点的编码表示被称为特点对象，一个特点对象包括关于该特点的空间（位置）部件于非空间部件的属性和关系，对象之间具有拓扑与非拓扑关系。
特征
特征（真实世界）
对象（特征的数字表示）
属性
关系
空间部件
非空间部件
属性
关系
属性
关系
在基于特点的GIS中，属性和关系直接连接在特点的标识符上，可有效地描述特点的特性。另外，特点被聚集或联合而形成的混合特点，在基于图层的GIS中是不能有效取得的，例如一个城市是一个包括公路、建筑物和诸如公园等其它土地利用的混合特点。基于特点的GIS为复杂地理抽象常务的表示提供了一种手腕。
基于特点GIS目标的组成在面向对象模型中，一个特点能够被看做一个对象，该对象包括以下六个要素：
唯一标识符：是数据库系统为每一个对象设计的位置（几何）信息：一般是地面坐标和海拔高程非空间属性：指实体/地物/数据/要素特点的描述（如一座建筑物、一条公路等的名称），或是属性值（如一条河的长度、一个县的人口数等）拓扑关系：指几何目标之间的关系，如邻接、关联、包括关系等非拓扑关系：指特点之间的非拓扑联系，如is_a、a_kind_of、part_of、above关系方式：嵌于每一个对象内，用来执行诸如新对象实例的创建、空间分析、查询、计算和显示等操作。在基于特点GIS中，特点对象是大体元素。特点对象封装几何对象，因为几何对象存储特点对象的位置信息。几何对象包括一个标识符，另外还有特点的位置与拓扑关系信息。共有六种大体的几何矢量对象：点、结点、线段、链、环和
多边形，它们之间的层次关系与传统的基于图层GIS模型中矢量数据的组织是一致的。
能够用一些关键短语来描述基于特点GIS对象类之间的多种非拓扑关系和语义关系，包括组成关系、距离关系、方向关系等。
面向对象的基于特点数据模型的开发，应依据包括分类、归纳、特殊化、聚集和联合在内的五种抽象机制的组合。
（7）面向对象的矢栅一体化三维数据模型面向对象的矢栅一体化三维数据模型采纳矢量栅格化方式，将目标的点、线、面、体等矢量基元用栅格体元的有序集合表示，用目标矢量的栅格体元的集合运算来代替对矢量数据的操作和分析。该模型既具有矢量和栅格数据的特点，又实现了面向对象的表达。该模型的思路是：将整个三维空间划分为规那么的、大小相等的、互不重叠的2n×2n×2n个大体小立方体，将三维目标概念为点、线、面、体四种类型，每种类型的目标均由小立方体填充。地物的表示采纳面向对象的方式，每一个地物只记录组成它的体元的集合。
点目标：用所对应的栅格体元（小立方体）的位置编码表示，可表示为（x，y，z）。线目标：包括线状地物、拓扑弧段和非拓扑弧段，由弧段的三维途径所通过的体元以串行方式描述。弧段是不可再分的线段，线状地物是一条或几条弧段的集合。面目标：以所通过的三维体元表达，同时也可表示为一条或多条边界弧段的集合。体：以其所包括的三维体元表示，同时也可由一个或多个曲面的集合来描述。。同时，点、线、面、体以一种层次结构和空间关系彼此联系，即体由面组成、面由线组成、线由点表达。关于线与线、面与面、体与体之间的公共点、线和面，可同时在两个目标中记录。在空间处置方面，与位置相关的叠置、布尔运算、求交、连通性分析、缓冲区分析等采纳栅格方式，而地物之间的空间位置关系的计算和查询等那么采纳矢量的方式，并基于他们的子空间组成和空间关系进行。
矢栅一体化模型与栅格模型的区别在于：栅格模型通过将目标的标识符作为栅格体元的属性值来表示目标，属于面向栅格元素的方式。一体化模型是在地物对象中记录地物所在的栅格元素的集合，栅格元素没必要具有属性值，属于一种面向对象的方式。这关于叠置、求交等运算只需通过集合操作就能够实现。栅格模型对所有节点（不管属于哪个目标）依照其内在的空间顺序进行存储，对目标的空间索引和目标之间的关系的表达，只能依托于体元的属性和体元之间的相邻和连通关系进行推理，无益于目标的空间关系分析。一体化模型是对目标的子空间依照层次化的机构进行组织。
矢栅一体化模型与矢量模型的区别在于：矢量模型对子空间（点、线、面、体）的划分是不规那么的、无序的，而一体化模型那么相反、矢量模型对目标只表示其端点（线）、边界限（面）和表面，而一体化模型除此之外还对目标内整个空间进行填充、表达。
2.1.2.集成化空间数据库的设计与实施
空间数据的组织，关键是数据的索引与检索。空间索引的性能好坏直接阻碍空间数据库和地理信息系统的整体性能，它是GIS的一项关键技术。
空间索引的方式包括：BSP树、K-D-B树、R树、R＋树、CELL树、四叉树和网格索引等。
ESRI公司的ArcSDE利用的是一种改良的网格索引。网格索引是多对多的索引，即一个几何对象可能跨越/穿越多个网格，而一个网格也可能包括多个几何对象。多对多的关系会致使冗余，因为一个对象的ID号可能被多个网格重复地记录。另外，在搜索算法上也要进行额外的排重处置。网格划分得越细，搜索得精度就会越高，固然冗余也越大，花费的磁盘空间和搜索时刻也越长。网格划分的精细程度取决于几何对象的大小和数量。当被索引的对象大小不同很差异时，网格索引会碰到另外一个难题：网格划分小到什么程度适合？
过于精细，会致使冗余太大，索引数据的存储量也可能成倍增加，乃至索引的存储会超过数据本身，现在若是进行大范围查询，也会阻碍速度。过于粗略，小对象不能精准定位，过量的几何对象落在同一网格上，降低了搜索的准确度。有些软件采纳多重网格索引来幸免这一问题，在必然程度上提高了搜索速度，但同时也致使了更多的数据冗余。
2.1.3.集成化空间数据库的治理
从空间数据的角度来看，面向对象模型比较适合空间数据的表达和治理，它不仅支持不规那么的便长记录，而且支持对象的嵌套、类的继承、信息的集合。面向对象的空间数据库治理系统许诺用户概念对象和对象的数据结构和它们的操作。
数据的连接与多尺度治理空间数据的连接式一个成立在用户与数据库接口基础上的概念，它是空间数据库中空间数据集成的结果，可在用户的接口上实现对空间数据的透明访问，即对空间数据按空间进行集成，形成地理空间上无缝连接的整体集成信息。
空间数据的无缝连接包括以下几个问题：投影、坐标系统、比例尺、数据精度等。对不同投影和坐标系统的空间数据在投影和坐标系统上统一采纳相同的标准。当空间数据具有多尺度时，无缝连接寻觅数据集之间持续的表达方式，它表现为不同尺度数据之间的集成。
在多尺度的信息框架下，GIS能够将不同比例尺及分辨率的地理信息无缝地连接组织成一个整体，从宏观到微观，信息慢慢详尽，从而实现大范围的空间漫游和纵深方向的信息检索查询。
为实现各类数据的统一治理、匹配与调度，需记录一系列数据描述的信息，要紧包括：
各级比例尺系列的向上、向下切换关系各级比例尺的地图投影及数据范围各级比例尺下每一矢量数据文件的坐标、数据途径等各级比例尺下每一栅格数据文件的坐标、数据途径等
海量数据的治理，事实上确实是可视范围（即工作区域）的数据治理，系统能够依照用户需要以宏观、中观、微观等方式提供信息效劳，即纵向能够进行多比例尺转换、横向打破图幅界限，从而形成数据的无缝连接。
2.2.空间数据与属性数据的集成
2.2.1.空间数据与属性数据分离存储
以ESRI公司的混合模型为代表，空间数据以二进制文件存储，属性数据寄存在RDB中。
以文件方式寄存空间数据具有以下不足：数据冗余度大且数据重复情形普遍：在文件系统下，数据文件大体与各自的应用程序对应，数据不能以记录和数据项为单位共享。即便有部份数据相同，只要逻辑结构不同，用户必需各自成立自己的文件。这不仅浪费存储空间，而且不能统一修改，容易造成数据的不一致性。缺乏数据独立性：数据和应用程序彼此依托，若是改变数据的逻辑结构或文件的组织方式，必需修改相应的应用程序。一样，若是改用另以种程序设计语言来编写应用程序，也将阻碍数据文件的结构。数据缺乏集中治理：除对记录的存取由文件系统承担外，文件没有统一的治理机制。数据的保护任务由应用程序承担。文件是无弹性、无结构的数据集合，不易扩充、不易移植，各数据文件之间是独立的、缺乏联系。。平安性和完整性无法保障：空间数据来源普遍，数据的完整性不能保障。无法进行文件共享和文件的网络操作：网络化GIS和WebGIS是GIS进展的趋势，而用文件寄存空间数据，空间数据就不能同时被多个用户共享，散布式计算和多用户并发操作就不能实现。造成空间数据和属性数据的分离：由于二者的治理方式不同，给系统的伸缩性带来许多问题
以RDB寄存属性数据具有以下优势：能够以简单、灵活、标准的方式表达现实世界各类实体及其彼其间的关系
具有周密的数学基础和操作代数基础，数据的操纵具有高度灵活性数据间的关系具有对称性，关系之间的寻觅在正反两个方向上难度程度是一样的。关系模型用表格而不是通过指针链来表示和实现实体间的联系混合结构模型的缺点是因为两个存储子系统具有各自的职责，相互很难保证数据存储、操作的统一。这种分离式治理方式具有以下弱点：无益于空间数据的整体治理，难以维持数据的一致性GIS的开放性和互操作性受限制数据共享和并行处置无保证
2.2.2.空间数据与属性数据的统一存储
地理空间数据库进展经历了两个时期：利用RDBMS来统一寄存和治理空间数据和属性数据利用面向对象的数据库治理系统（OODBMS）来统一寄存和治理空间数据和属性数据
（1）基于关系型数据库（RDB）利用RDB来治理GIS数据，有几种方式：1）扩展式采纳同一RDB存储空间数据和属性数据，其做法是：在标准RDB上增加空间数据治理层，即利用该层将地理结构查询语言转化成标准的SQL语言，借助索引数据的辅助关系实施空间索引操作。代表性的有：System九、SmallWorld等。
优势：是省去了空间数据库和属性数据库之间的繁琐联结，空间数据存取数度较快。缺点：由于是间接存取，在效率上老是低于DBMS中所用的直接操作进程，且查询进程复杂。
应用界面
空间数据处理
属性数据处理
空间数据管理层
2）开放式利用专门开发的DBMS来统一治理空间数据和属性数据，代表性的有：Tigris、GEO＋＋、GeoTropics等。
应用界面
空间数据处理
属性数据处理
专用RDBMS
属性与空间数据库
开放式数据库管理系统
3）统一数据模型（IntegratedModel）该模型不是基于标准的RDB，而是在开放型DBMS基础上扩充空间数据表达功能。扩充空间数据表达功能完全包括在DBMS中，用户能够利用自己的大体抽象
数据类型（ADT）来扩充DBMS。优势：在核心DBMS中进行数据类型的直接操作，方便、有效，而且用户还能够开发自己的空间存取算法。缺点：用户必需在DBMS环境中利用自己的数据类型，对有些应用将变得相当复杂
文件方式和基于RDB的空间数据库的比较
特点
文件方式
RDB空间数据库
海量数据管理
可以
擅长
空间、属性数据一体化难于实现一体化，需要通一体化
过连接实现一致性维护
开放性
特殊格式
工业标准、开放式管理
可扩充能力
弱
强
多用户并发
难于实现
很强的开发控制能力
数据维护与更新
文件数量多、管理困难只需一个数据库
权限控制
弱
强
（2）基于面向对象数据库（OODB）面向对象数据库（OODB）系统除具有常规数据库系统所提供的全数特性外，还包括以下特点：
数据抽象：能开发和利用灵活的、逻辑上复杂的抽象数据类型较强的信息模拟能力：现实世界中实体的结构和行为在运算机中被描述为类和对象，专门适合于模拟用途对象标识：系统为对象概念并保护唯一标识符，它独立于对象本身的内容和地址，并支持对象的共享。封装性与数据隐藏：对象由其类型概念的方式操纵，其内部结构关于外部访问来讲是隐藏的主动（智能）数据：进程于数据的封装使系统具有推理能力，并具有一致性和有效性，增强了数据库概念智能操作触发器的能力继承性
多态性复合性：一组对象能够是另一个对象的一部份消息传递：对象之间的交互是通过消息激活对象中的方式来表现计算完整性可扩充性：系统提供的操作、结构和约束不是固定的，能够概念新的操作和类型。
应用界面
空间数据处理
属性数据处理
OODBMS
属性与空间数据库
面向对象地理数据库管理系统
面向对象数据库把空间数据和属性数据均作为对象来处置，具有如下优势：空间数据的实体类型繁多、复杂，空间数据一般是结构化的，其数据项可能专门大、很复杂，而且变长记录。利用RDBMS困难较多，但用OODBMS来寄存和治理，空间数据作为从一个个实体抽象出来的类，寄存和治理的效率能够取得专门大改善。空间数据往往是持续的，实体类型之间存在复杂的空间关系，并可能产生新的关系（如拓扑关系）。用面向对象的方式来描述空间实体之间的关系，对空间数据成立空间索引，对空间数据进行查询、处置、空间分析的效率会大大提高。空间数据社属性数据在OODBMS中可有机集成，成立统一的治理机制。空
间数据和属性数据之间的关系可通过OODBMS提供的建模方式成立起来，不需要在外部为空间数据和属性数据再成立联系。
2.3.MapInfo公司的SpatialWare
SpatialWare是第一个再Oracle及Informix、DB2环境下基于SQL进行空间查询和分析的空间信息治理系统。它成为一个利用便利、无缝拼接及符合工业标准的数据库的新标志。
（1）SpatialWare的特点基于效劳器的空间信息治理系统。再Oracle等数据库系统中有效地利用MapInfo空间数据及其它空间数据，提供全面和强有力的空间SQL查询，从空间应用及企业应用中方便地利用及访问数据，能够提供MapInfo客户端的在线帮忙以知足用户需求。SpatialWare的信息治理需要在MapInfoProfessional环境下运行，适用于多种软硬件操作环境SpatialWare产品系列由四个要紧软件包组成：SpatialWare数据访问效劳器、SpatialWare数据库、SpatialWare模型和查询语言及SpatialWare系列模块。上述模块均提供空间数据效劳的在线帮忙，从而提高用户查错和操作的能力。
（2）SpatialWare应用SpatialWare可透过数据库内扩充的贮存程序加以执行，如此能快速适应现有的应用程序，以利用数据库的新空间功能。SpatialWare坚持的开放式标准可提供用户利用过去一直透过SQL和ODBC的相同方式来连接数据库，使SpatialWare变成新增空间功能到RDBMS中的好方式。启用空间资料功能所必需具有的三种要素包括：
空间数据类型：可概念数据结构和贮存机制。传统数据类型（如字符、日期整数、浮动等）并无提供必要的数据结构以适今世表空间信息。SpatialWare提供必要的数据结构，将这种几何信息贮存在数据库中。空间索引：可提供自定索引结构来处置空间资料。SpatialWare采纳“范围树”（R－Tree）索引，将知足索引属性所需的精力降至最低。
空间运算子：可扩充SQL接口到空间资料。SpatialWare提供SQL的扩充，能让操作在空间数据类型上执行。MapInfo已经开发MapInfo（r）MapMarkerESP（扩充贮存程序），许诺数据库系统利用者利用触发器直接进行地理编码到关系数据库。
2.4.Oracle公司的Spatial
此刻有愈来愈多的GIS项目利用了OracleSpatial技术，缘故如下：Oracle数据库凭借其良好的综合性能取得了较高的市场占有率，大量的GIS属性数据已经寄存在Oracle数据库中采纳文件方式来寄存和治理空间数据，利用关系数据库寄存和治理属性数据，这种模式给GIS的数据治理带来许多不便。
（1）Spatial数据模型OracleSpatial的理论基础和数学模型使螺旋式超级空间编码（HHCode－HelicalHyperspatialCode），只要数据能够转化为整数，且有有限的取值范围，就能够够将这些多维数据通过变换的方式转化为超空间中的一点。这种变换式基于螺旋式的空间遍历算法，事实上是Peano编码的延伸。这种方式在二维空间确实是四叉树空间划分，在三维上确实是八叉树空间划分。Spatial的空间数据模型是基于面向对象方式，大体的对象类有点、线和区域（Region）。HHCode编码技术是基于持续空军爱女的划分，而不是传统的欧氏几何空间，因此任何空间对象都用小区域代表。为了在关系表中表示HHCode，Oracle概念了一种新的数据模型HHCODE.。在成立多维关系表时，该项会自动产生，这事实上是一种大二进制对象（BLOB）类型的二进制可变长字段。Oracle公司的Spatial提供的只是一种大体的空间数据（变长数据）支持，尽管也成立了一种大体的空间索引机制（基于R－Tree的演化），但用其直接成立大型GIS空间数据库还不行，仍然需要第三方软件（如ArcSDE、SpatialWare等）来组织数据的更高层次的分层任务，而且在空间层次上其组织仍然是在同一层空间上进行二维四叉树或八叉树的空间划分，无法知足多比例尺的表达、处置和动态显示的需要。
（2）Spatial优势Spatial有四个要紧的组件来支持空间数据的存储和治理：
一个规定支援的几何学的数据类型的贮存、语法和语义学的纲目空间索引机制一组空间操作者和一种对感爱好区域和空间连接进行操作的机制一组治理程序用户能够利用Spatial提供的治理程序对空间数据和属性数据进行治理，成立空间索引，优化数据存储。Spatial提供了两种空间索引：R－树索引和四叉树索引。数据库设计者能够依照不同情形选择利用R-树或四叉树索引。直接对空间数据操作R－树索引是最好的选择。当数据频繁升级时，四叉树时较好的选择。Spatial许诺电子商务应用程序、门户网站和无线维修供给者容易将位置数据整合到他们的企业信息系统。如呼唤中心、营销和销售应用程序能轻松整合画图和空间分析功能，另外，空间位置效劳、紧急状况效劳等也可利用这些功能。
3.多源空间数据的集成
3.1.空间数据源的类型和特点
3.1.1.空间数据源的来源
空间数据的来源归纳起来有以下几类：地图数字化：是空间数据最快捷、最有效的来源观测数据：野外实地测量获取的数据，如气象数据、水文数据等实验数据：模拟真实世界中地物与进程特点产生的数据，如农业实验站获取的数据等。遥感与GPS数据理论推测与估算数据：如洪水淹没损失等历史数据统计普查数据：如人口调查数据空间化集成数据：指由已有的空间数据通过归并、提取、布尔运算、过虑等操
作取得的数据。
3.1.2.空间数据的分类
（1）依照利用者、搜集者或生产者的关系及数据来源划分原始数据：又称第一手数据，指数据用户通过野外观测、实验、调查等方式直接获取的数据成品数据：指通过加工处置原始数据或其它已有数据形成的空间数据，多数的地图数据、统计数据、历史数据、遥感数据等均属于成品数据。
（2）从空间数据特点动身点数据：线数据多边形数据
（3）从数据量测角度名词性数据：是属性分类信息，是一种没有数量内涵的数字标识。如岩石类型、丛林种类等顺序或级别数据：依照不同尺度的相对位置量测地理特点的属性值，其单位设置不是等间距的，而是按必然级别划分，可按升序或降序排列。距离数据：地理特点的两种类型之间有固定大小的间距，气宇的单位一致，但没有绝对的“0”值。如温度测量中的“度”，34度不表示比17度热一倍。比例数据：有较强的可比，值的大小与气宇单位无关，而且有绝对“0”值。如河流的含沙量，不管用kg/l，仍是用kg/m3，8都要比4大一倍。
（4）依照空间数据涉及的内容操纵参考数据：用于为其它地理特点空间定位的参考数据，如大地操纵点、海平面高程等直接测量特点：如道路、河流等一类的自然或人工地理实体，能够用航空方式准确量测、定位获取的数据地形特点：
地籍特点：指有关土地的自然状况、利用状况、权属状况、变更记录等，是各类数据中最复杂的一种区域边界特点：区域边界的模糊性与过渡性边界是表达的难点工程设施特点自然特点：表达自然特点及其相关关系的数据，其获取手腕要紧靠遥感方式。
3.1.3.空间数据源的特点
（1）多语义性同一个地理信息单元（feature）在现实世界中其几何特点是一致的，但却对应着多种语义。
（2）多时空性和多尺度尺度：是地学数据的重要特点，指数据集表达的空间范围的相对大小和时刻的相对长短，不同尺度上所表达的信息密度有专门大的不同。一样地，尺度变大信息密度变小，但不是等比转变。GIS数据具有很强的时空特性，一个GIS系统中的数据源既有同一时刻不同空间的数据系列，也有同一空间不同时刻序列的数据。同时，GIS会依照需要而采纳不同尺度对地理空间进行表达，不同观看尺度具有不同的比例尺和不同的精度。空间数据的多尺度能够从以下方面说明：
空间多尺度：地学数据以其表达的空间范围大小和地理系统中各部份规模的大小分为不同的层次，即不同尺度，这种特种表此刻数据可综合性上。数据综合类似于数据抽象或制图归纳。从数据的空间特点上说，数据综合即是边界的归并、清除或移动，但这种操作与边界双侧地理特点的属性紧密相关。时刻多尺度：指数据表示的时刻周期及数据形成周期有不同的长短。从必然意义讲，时刻多尺度与空间尺度有必然的联系，往往较大空间尺度对应较长的时刻周期。
（3）获取手腕多源性
获取数据的方式多种多样，不同手腕取得的数据其存储格式及提取和处置手腕各不相同。
（4）存储格式多源性GIS数据源包括图形数据和属性数据两部份，图形数据又分栅格格式和矢量格式两类，不同的GIS软件对他们采取不同的存储格式。
（5）散布式特点数据散布式特点是指空间数据存储或更新、利用等操作物理上不在一处，而通过运算机网络基于地学规律、地理特点和进程的相关性在逻辑上联系到一路。散布式特点表此刻：
空间数据形成基础：空间数据是对地理特点和地学进程的描述，地理特点存在着空间变异性，即在空间展布上属性是距离的函数，在时刻上属性是时刻的函数。这致使空间数据不论是时刻、空间和属性上都存在抽象意义的空间不同。数据集往往是对特定区域某种要素的描述，相关于其它区域的数据必然是分散的。数据搜集状况：空间数据搜集具有明显的区域性。这是因为空间数据又区域散布的特点，同时数据生产者多有区域背景。数据存储、保护和更新：数据存储、保护和更新是由分散的空间数据库或专业机构完成的。不管是从技术可能性，仍是实际需求上都不可能将全世界或全国的各类空间数据集中到一路治理。地学数据运作的散布式：由于地学数据由空间特点，而且目前尚未形成统一的地学数据标准，各类类型的地学数据库内容形式上存在着诸多的不同。如美国NGDC组织的数据互换中心即是为有效利用分散异质数据而成立的数据集成利用的实例。
（6）空间拓扑特点空间数据具有拓扑关系，表现为数据空间特点的面积、联结性、邻接性、连通性、长度等。拓扑关系对地学数据的阻碍有：
利用拓扑能够有效地减少数据存储量
在空间分析中高效利用拓扑进行空间特点的检索查询、叠加、缓冲分析等数据处置中有效协助数据空间和属性的从头组织等（7）其它地学数据还有数据量大、获取费用高、共享效益高、涉及专业部门多等特点。
3.2.多源空间数据集成
3.2.1.数据转换模式
数据转换模式是传统GIS数据集成方式，也是目前GIS系统数据集成的要紧方式。在该模式下，将其它数据格式通过专门的数据转换程序进行格式转换后，复制到当前系统中的数据库或文件中。
用户1
用户2······用户N
分析处理器
空间数据库
元数据库
属性数据库
数据转换器
文件格式1数据源1
文件格式2······
数据源2
数据格式转换模式
文件格式N数据源N
数据转换模式存在的问题：由于缺乏对空间对象统一的描述方式，从而使得不同数据格式描述空间对象时采纳的数据模型不同，因此转换后不能完全准确表达源数据的信息。CAD数据输出为E00格式将丢失颜色、线型等信息，而ARC/INFO数据到DXF时那么会损失拓扑关系和属性数据等有价值的信息。DXF着重描述空间对象的图形表达（如颜色、线型等），而忽略了属性数据和空间对象之间的拓扑关系。E00偏重与描述空间对象的关系（如拓扑关系），而忽略了其图形表达能力通过互换格式转换数据的进程较为复杂，需要第一利用软件A输出为某种数据互换格式，然后再利用软件B从该互换格式输入。若是数据需要不断更新，为保证不同系统之间数据的一致性，需要频繁进行数据格式转换。这种模式需要将数据统一路来，违抗了数据散布和独立性的原那么。若是数据来源是多个企业或代理，该模式涉及所有权的转让问题。
美国NSDI制定了统一的空间数据格式标准SDTS，包括几何坐标、投影、拓扑关系、属性数据、数据字典，也包括栅格格式和矢量格式等不同的空间数据格式的转换标准。许多软件利用SDTS提供了标准的空间数据互换格式。
但SDTS目前尚不完善，还不能完全归纳空间对象的不同描述方式，还不能统一为各个层次和不同应用领域为空间数据转换提供统一的标准。而且SDTS没有为数据的集中和散布式处置提供解决方案，所有的数据仍需要通过格式转换复制到系统中，才能自动更新。
3.2.2.数据互操作模式
数据互操作模式是OGC制定的数据共享标准。GIS互操作是指在异构数据库和散布式计算的情形下，GIS用户在彼此明白得的基础上，能透明地获取所需的信息。OGC为数据互操作制定了统一的标准，从而使得一个系统同时支持不同的空间数据格式成为可能。
依照OGC公布的标准，能够把提供数据源的软件称为数据效劳器（Data
Servers），把利用数据的软件称为数据客户（DataClients）。数据客户利用某种数据的进程确实是发出数据请求，由数据效劳器提供效劳的进程，其最终目的是使数据客户能读取任意数据效劳器提供的空间数据。
OGC标准基于OMG的CORBA、Microsoft公司的OLE/COM和SQL等，为实现不同平台间效劳器和客户端之间数据请求和数据效劳提供了统一的协议。
数据互操作做多源数据集成提供了崭新的思路和标准，为空间数据集中式治理和散布式存储与共享提供了操作的依据。
OGC标准将运算机软件领域的非空间数据处置标准成功地应用到空间数据上。但OGC标准更多考虑到采纳OpenGIS协议的空间数据效劳软件和空间数据客户软件，关于那些已存在的大量非OpenGIS标准的空间数据格式的处置方式还缺乏标准的标准。而从目前来看，非OpenGIS标准的空间数据格式仍然占据已有数据的主体。
数据互操作模式在应用中仍然有必然的局限性：为真正实现各类格式数据之间的互操作，需要每种格式的宿主软件都依照统一的标准实现数据访问接口，这在一按时期内还不现实。一个软件访问其它软件的数据格式是通过数据效劳器实现的，那个数据效劳器事实上确实是被访问数据格式的宿主软件。也确实是说，用户必需同时拥有这两个GIS软件，而且同时运行，才能完成数据互操作进程。
3.2.3.直接数据访问模式
直接数据访问是指在一个GIS软家爱女中实现对其它软件数据格式的直接访问、存取和空间分析，用户能够利用单个GIS软件存取多种数据格式，其原理是利用空间数据引擎的方式实现多源数据的无缝集成。
直接数据访问幸免了繁琐的数据转换，而且在一个GIS软件中访问某种软件的数据格式不要求用户拥有该数据格式的宿主软家爱女，更不需要运行该软件。该模式提供了一种更为经济有效的多源数据集成模式，是实现空间数据共享的理想方式，但构建本钱超级高。
目前利用该模式的GIS软件要紧有两个：GeoMedia系列软件和SuperMap。直接访问采纳的是多源空间数据无缝集成SIMS（SeamlessIntegrationof
Multi-SourceSpatial-Data）技术，其特点有：多格式数据直接访问：这是SIMS技术的大体功能。格式无关数据集成：GIS用户在利用数据时，能够没必要关切数据以何种格式存储，真正实现格式无关数据集成。
数据消费者地图组件
拓扑组件······图像处理组件
三维组件
数据代理
虚拟空间数据引擎
SQLServer
数据提供者
引擎
Oracle
······
引擎
SuperMap引擎
Arc/Info引擎
SQLServe空间数据库
Oracle······
空间数据库
SuperMapSDB文件
Arc/InfoCoverage
SIMS体系结构示意图（三层结位置无关数据集成：若是利用大型关系数据库存储空间数据，这些数据
构
）
能够寄存在网络效劳器上，乃至Web效劳器内。通过SIMS技术访问数据，
就不用关切数据的存储格式和寄存位置，用户能够像操作本地数据一样
去操作网络数据。
多源数据复合分析：SIMS技术许诺利用不同格式的数据直接进行复合空
间分析。例如能够利用Coverage的土地利用数据集和一个存储于SDE的
行政区划数据集进行叠加分析，叠加结果能够寄存到SQLServer数据库
中。
AutoCAD和Microstation等CAD软件在打开文件时，把整个文件内容全数读
入内存。此种方式下实现对多种数据格式直接访问的机制比较简单：在内存中进行格式转换，不管来自何种格式的数据源，一概转换为软件自己的格式存储于内存中，所有对数据的修改操作都以自己的格式进行，存盘时再转换为原先的格式。
GIS软件需要处置比CAD图件大得多得地图数据，当数据量超过必然程度时就无法全数读入内存。因此，在GIS软件中实现多源数据直接访问，不能简单地采纳内存数据格式转换来解决。
SIMS技术的核心不是分析、破解和转换其它GIS软件的二进制文件格式，而是提出了一种内置于GIS软件中的特殊数据访问体系结构。它需要实现不同格式数据的治理、调度、缓存（Cache），并提供了不同格式数据之间的互操作能力。
3.3.多源空间数据融合
空间数据不论是集中式存储，仍是散布式存储，一个核心问题确实是数据的融合，它是空间查询、索引和空间分析的基础。
多源数据源融合要解决的要紧问题是对数据（专门是空间数据）在各类数据库中存在的模型不同、精度不同、几何位置不同和属性概念不一样进行加工处置（如识别、挑选、整合、存储等），在最大限度上实现多种数据源的完全转换或信息共享。
（1）目标编码体系的融合目标编码是指在GIS中采纳一致的编码方式对所有的空间物体概念唯一的标识。理论上讲，同一空间实体的编码应该是唯一的，而事实上由于各个系统对统一物体的熟悉角度不同，极可能会显现同一物体的编码不同或不同物体的编码相同的情形。开发GIS应用系统，对地物目标而言，底图层建议采纳国家GB-14804《1：5001：10001：2000地形图要素分类与代码》为基准开发，如此大部份信息能够直接互换。但在选择电子地图时必然注意测量精度、比例尺、地图范围和地物目标属性等参数才能够知足系统需求。对专题目标而言情形比较复杂，某些行业的专题目标目前尚未要素编码标准。要成立完整的编码体系，必需第一制定完整、严格的分类分级方式，然后选择一种科学的数字编码理论，在充分进行目标分析和预测的前提下进行编码工
作。在执行系统间数据融合时，目标编码体系的转换会成为制约信息共享的一大瓶颈问题，解决的方式是及早制定相关的行业标准。
专业目标编码的另一个部份是专题目标属性的编码。专题目标属性是专题GIS的重要组成部份，是各类分析工具的基础，这部份信息的编码质量将直接阻碍系统的各方面性能。
（2）几何位置、形状的统一造成目标几何位置不同的缘故主若是统一地域的空间数据被多次获取，具体包括两种情形：
电子地图的版本不同，搜集精度不同专题图搜集范围不同、标注的几何形状、信息点范围、属性信息等不同以上两种情形可别离处置：前者用高精度版取代低精度版，进行完全转换后者必需进行互换式处置，依照系统的需求一一转换。为了标准化地在地图上显示目标，第一必需成立标准的目标构件图库。这就要求每种专业目标不仅有唯一的识别编码，还必需有唯一的图形标识，二者一一对应。为使专题图层与底图同步缩放，构件图库必需是矢量图库。
3.4.多比例尺空间数据集成
3.4.1.制图综合
地图综合是机你姓女冠空间数据有效表达的最重要因素之一，尤其关于GIS中的数据更为如此。目前，关于GIS环境下或地图生产中有关自动综合问题的研究大多数还局限于学术界，尚没有一种超级成熟的产品显现。
GIS为空间数据的多比例尺表达于处置提供了新的环境和解决问题的领域，它与人工综合有很多相似的地方，都主若是围绕以下几个动作进行：选择、分类、简化、移位、夸张、归并和符号化等。
简化、移位和夸张：主若是直接面向空间目标的图形表达的处置，作用是维持可视化的要求选择和分类：要紧阻碍空间数据的专题内容，作用主若是决定哪些要素
类必需包括或显示。
原图（原比例尺）
根据规范的标准以
人工综合
及应用的要求，来
处理（合
符
确定目标比例尺地
并、分类、
号
图上应该表达的要
简化、移
化
素内容（传选统择地）图的人工综位合等处）理过程
目标地图（目标比例尺）
GIS中，从一个单一的空间数据库中可产生许多不同比例尺的图形显示，同时产生了新的空间数据（库）。这主若是通过从数据库中对地物进行选择形成的。在GIS中如何判定那些地物应该被选择，往往并非是依托于图形显示目的或比例尺的阻碍，而是常常由应用目的所决定。
同时，GIS中比例尺的转换主若是从一种比例尺的数据库到另一种比例尺的数据库之间的信息流转换，而不单纯是为了制图目的。
GIS种信息的选择进程第一是成立在良好的空间地物分类和空间数据库的专题表达基础之上，不然再好的专家规那么库和算法都将无能为力。
3.4.2.空间数据的地图归并
地图归并（MapConflation）是指将同一地图的两幅或两幅以上不同的地图归并成一幅图，新生成的地图在某些方面如点位精度、详细程度或现势性等比各源图都好。
空间数据的搜集和集成是现今GIS研究的前沿课题，地图归并技术那么是其核心技术之一。
（1）地图归并的要紧方式地图归并包括两个进程：
实体匹配，找出同名实体，这是地图归并技术的关键。确实是将两个数据集中的同一地物识别出来。将匹配的同名实体归并依照匹配的依据不同能够将匹配算法分为以下三类：
几何匹配：通过计算几何相似度来进行同名实体的匹配，其计算工作量大。具体包括：
将候选实体的欧氏距离或Hausdorff距离作为匹配依据，这是最简单的方式。地图叠置技术（MapOverlay）影像匹配技术，以候选实体的最大似然值作为相似度计算依据。拓扑匹配：通过计算候选同名实体的拓扑关系气宇作为匹配的依据。这种匹配方式的优势是克服了几何匹配方式的不足，缺点是同一地物在两幅图中的拓扑关系的微小不同都将致使匹配失败。语义匹配：通过比较候选同名实体的语义信息作为匹配的依据。该方式比较有效，其缺点是算法在专门大程度上依托数据模型和属性数据类型等。另外，在GIS中通常将实体分为点、线、面三种，因此匹配算法也能够依如实体的类型分为三种：点实体匹配、线实体匹配、面实体匹配。
（2）地图归并技术的应用地图归并技术要紧应用于：
地图拼接：地图更新地图集成
（3）地图归并技术的研究内容考虑数据质量的多源空间数据集成的概念框架：空间数据的集成份水平集成和垂直集成，光有数据格式转换是不够的，还必需考虑不同来源数据的质量不同。空间数据库中实体的识别、匹配和分类技术：栅格研究较多，矢量研究较少。地图/地理数据库智能归并系统基于地图归并技术的转变检测、地图自动更新技术
3.5.时空多尺度空间数据集成
理想的多尺度地理空间数据集成模式是自动逐级抽象，即数据库中只存储最高分辨率（或最小尺度）的数据，依照必然的规那么自动对基础数据进行转换并生成所需精度的数据。
难点：大比例尺进程边界的模糊性和突变比例尺双侧数据表达的固定性矛盾各类尺度数据空间、时刻和属性表达的精细程度没有形成标准，且在集成中往往分开处置。
3.6.3S集成
RS+GPS+GIS，集3S技术的功能为一体，可组成高度自动化、实时化和智能化的GIS，为各类应用提供科学的决策咨询，以解决用户可能提出的各类复杂问题。
数据采集（录入）
RS
GPS
地图资料
文字、图片、录像
数据库
GIS
图形图像处理子系统
查询
分析
决策
输出
用户
3S技术的整体结合方案示意图
3S的集成能够有如下集中方式：松散的集成模式：各自拥有自己的用户界面、数据库和工具库，而在其内部通过数据通信实现彼此结合三者合一、各取一部的结合模式：三者具有统一的用户界面，但各自仍拥有自己的数据库和工具库，并非真正意义上的系统融合三者完全合一，整体结合的模式：具有统一的用户界面、统一的数据模型和统一的数据库治理系统及工具库，可同时实现对图形和图像数据的处置，GPS直接于系统相接，为实时动态监测提供定位和导航。
4.基于空间元数据的GIS集成
4.1.地理空间元数据概述
（1）元数据库系统数据模型元数据库系统（MDBS）数据模型是一个与知识表达相结合的数据模型，称之为全局元数据字典（GMDD）。它为异构多数据库应用系统中所包括的元数据提供统一的描述方式，其基础数据模型是E-R模型。利用扩充的E-R模型概念各局部数据库的模式，模式间的冲突与联系，和应用系统中的数据流信息和相关的操纵信息由知识来描述。
元数据库管理系统MDBMS
全局元数据字典模型（GMDD）
OracleDBMS规则处理器
元数据库
规则库
MDBS体系结构
（2）地理空间元数据及其作用地理空间元数据是“关于数据集的数据”（ISO/TC211）。能够以为：一个空间元数据集是对空间数据集的一个抽象映射，是一种高层次数据。
地理实体世界映射
地理空间数据集合映射
地理空间元数据集合
底层次数据高层次数据
空间元数据集与空间数据集关系示意图
GIS中利用元数据的要紧用于知足以下需求：数据分析需要：空间数据分析的每一进程都需要有地理空间元数据的支持。如叠加分析中，第一要分析多层地理空间数据的范围、坐标体系、空间位置坐标等信息，然后将相应的空间特点和属性数据归并到一路，最后通过数据的结构信息把分析结果存储到新的数据中。系统完整性和扩展性需求：运行添加的功能模块，必需获取该模块对特殊地理空间元数据和因该模块的添加引发的系统运转和数据处置进程中的系统动态信息阅读查错功能需求：对数据集空间和属性特点阅读时，GIS需要解译数据结构及具体内容，而这些信息是以元数据来表达的。在查错时利用地理空间元数据和系统动态信息有助于检测数据处置及系统运行状态。程序生成：若是许诺访问元数据，那么能够利用关于结构的信息自动生成和实现某些特殊功能的程序，如数据库查询的优化处置等。
（3）地理空间元数据的应用元数据的应用要紧集中在以下方面：
数据分类：利用元数据能够确信地理数据的许多核心问题，如地理应用中的专题和主题，作者和生产者，分辨率和比例尺，实时性和日期，数据结构和格式，和物理格式和介质等信息历史记录：利用元数据能够支持地理空间数据的存储、更新、生产治理和保护地理空间数据集内部组织：利用元数据能够和数据集一路按必然的格式支持数据的应用与共享，并实现对数据集的合理评估可读性：利用元数据能够使运算性能够按标准格式定位和查找信息，或治理数据仓库和数据生产。具体来讲，地理空间元数据的应用要紧表此刻以下几个方面：
1）地理空间元数据的一样应用空间元数据的需求有数据用户、数据字典、应用项目和元数据费用四部份，各部份需求的驱动有必然不同。
浏览、查询、检索、获取
数据用户
数据质量控制、数据再处理地
数据字典
学不同应用之间的转换
元
应用项目
数
元数据存储、档案管理
元数据费用
据
地理空间元数据使用示意图
地理空间元数据的一样应用有如下具体形式：获取目标数据：用户通过对元数据库进行阅读、检索和分析确信是不是需要该数据。数据质量评判与操纵：高质量的地理空间数据集硬知足如下大体条件：有准肯概念的数据字典说明数据的组成、表征的内容等，有足够的说明数据来源、数据的加工处置进程、数据释译的信息。
数据转换应用：合理的元数据可为地理空间数据的转换提供功能流指引信息。数据存储及治理的应用：通过元数据组织数据库，可有效降低数据存储的空间，减少数据用户查询数据库及获取数据的时刻，从而降低数据库的费用。
2）地理空间元数据在可视化治理中的应用数据的可视化治理即是以图形或图形组合方式显示数据状态，这是地理空间数据治理、利用的趋势。将元数据提供的数据信息以图形的方式显示给用户，能够让用户提早明白自己需求数据的拥有状态，没必要花很多时刻去搜索各类相关信息库。
3）地理空间元数据在GIS数据集成中的应用目前，GIS的数据集成主若是以散布式网络数据为处置对象，以应用项目为集成目标的动态数据处置进程，各个层次的元数据通过集成系统各部份运行状态和处置对象的特点信息来操纵数据集和功能流向，以实现数据集成的最终目标。
地理空间数据元数据
获取、写入
分布式
元数据信息系统
地理空
请求返回
检测记录
间数据获取、写入地理空间数据集
及其元
成系统
地数理据空间元数据在GIS集成中的作用示
意图
数据质量控制系统项目与用户
在集成进程中各类类型的元数据的具体作用如下：数据集元数据：数据集成预处置和数据质量操纵集成软件系统元数据：通过捕捉系统各操作进程和数据变更信息以确信系统功能流向数据特点层次元数据：通过记录数据空间和属性特点的转变，将这些元数据信息写入转变后的数据集中。
集成进程中各元数据作用如下：在数据检索查询中的应用：通过元数据提供的数据自身的信息和数据存
在的环境信息，集成系统依照应用项目指标体系成立起来的具体数据要求查找原始数据的存在状况，并判定需对数据集采取的动作，如改动原有数据、生成新数据集、个别属性变更等。在集成预处置中的作用：集成预处置是依照集成系统的指令，对空间和属性数据结构、数据形式、内容等需要某些动作的数据集而进行的集成预备操作。元数据的作用是为数据集空间位置配准提供相对空间位置信息，为数据集成的可行性分析提供基础信息。在数据集成处置中的作用：该处置进程需要数据具体内容的元数据及相关数据要素的信息，其作用进程是：用户和系统确信那些数据特点要进行处置，由数据集元数据获取数据特点的空间和属性的元数据（一样在空间数据文件和属性数据文件中），然后由系统执行归并、删除等操作，并把操作后数据特点的相应的转变放入对应文件中，同时将各类元数据记录到对应的临时和可输出的元数据中。
元数据
检索得到的可能元
获取可用的地理空间数据
满足
条件
不满足
分布式地理空间数据集
动作
集成系统
地理数空据间元数据在数据集成预处理阶段的作用流程图
在数据结构表达中的作用：即提供数据输出模式、数据库说明、数据集说明等，以便集成结果能够依照必然模式输出，并将数据集成处置进程中有关数据的变更信息记录处处置事后或新形成的数据集元数据中。一些商业化软件能够自动实现。对集成结果的评判：元数据中数据质量信息是评判数据质量的基础，通过层次的元数据信息能够评判系统功能的好坏。
4.2.地理空间元数据库系统
4.2.1.地理空间元数据组织与存储
（1）地理空间元数据的组织数据和元数据以地理单元为逻辑组织，物理存储按“层”来组织。层依照数据代表的专题性质来组织，以利于查询检索和分析。能够用面向对象的技术实现以地理单元为主线的侧过那擦结构元数据治理树，树的叶结点连接数据物理存储的“层”，面向地理单元的空间操作通过元数据治理树作用于图层。
高层元数据：描述数据库文件内容和数据项共性中层元数据：描述个别数据项特性底层元数据：描述个别数据值特性
高层元数据
地理单元实体或属性数据库
中层元数据
空间、非空间或知识数据1
······
空间、非空间或知识数据N
数据值1
数据值1
底层元数据
数据值2
······数据值2
···
···
元数据层次结构及数其据与值地N理单元实体或属性数数据据库值关N系
示意图
（2）地理空间元数据存储模式不同层次的地理空间元数据存储的状况是有不同的，系统层元数据应随数据库存在，且由散布式网络数据库治理系通通一治理；数据集层次元数据能够随数据库存在，也可随数据集存在；数据特点层次的元数据只能随数据集存在。
归纳起来，元数据存储有两种形式：以数据集为基础：每一个数据集有一个对应的元数据文档，每一个元数据文件中包括相应数据集的元数据内容。元数据相对数据库有较强的独立性，但治理不方便。以数据库为基础：一个地理空间数据库有一个元数据文件，该文件为一表格数据，它由假设干项组成，每一项表示元数据的一个要素，该文件记录为每一个数据集的元数据内容。本模式治理较方便。
数据集1
元数据
数
数据集1数
数据集2
······
数据集N
据元数据
库
······
管
元数据
理
以数据集为基础
层
数据用户
据元
数据集2
库数
管据
理
······
数据集N
以数据库为基础
层
地学元数据存储模式图
4.2.2.地理空间元数据治理
（1）地理空间元数据治理模型元数据治理是指元数据通过各类途径形成后，对其内容的添加、删除、更新等涉及内容改变的操作和元数据内容检索、查询、放置、组织等常规性元数据操作。元数据治理模式有如下几种：
系统治理模式：面向数据库，由数据库系统治理员完成，数据用户只有利用权，没有操作权。数据应用项目新生成的数据集的元数据也由应用系统传递给数据库治理员，由其统一治理。该方式下，数据再处置进程中形成的动态元数据很难及时记录下来。用户治理模式：面向应用项目，许诺某些授权数据用户将数据的变更信息直接反馈给元数据库。如此能保证元数据的动态更新和新生成数据集
元数据的及时捕捉及写入元数据文件。混合模式：上述两种模式的结合。
地理空间数据元数据
数据生产者
应用项目
元数据生成
SQL或API数据应用软件元数据自动生成
元数据库
地理相关数据
元数据
元数据生成
地理空间元数据管理系统框图
其它元数据（库）数据库管理员数据用户
（2）NGDC元数据治理模型美国国家地理空间数据互换中心（NGDC）是一个将地理空间数据生产者、治理者及用户通过网络连接的散布式网络系统。NGDC要紧提供元数据效劳，其查询有以下方式：
直接条件查询方式：提供给用户一个输入查询条件表格，用户可填写并递交，然后返回给用户一个与查询条件相匹配的资源列表页面，其中的超级链接可取得更多的元数据信息和资源。地名辞典方式：用户执行一个地名的查询，取得一个关于那个地址的描述和与该地址有关的资源列表。动态地图窗口方式：一个WEB页面显示一张能够转动和缩放的简单地图，用户可选择一个区域以激活一个超级链接，然后看到一张覆盖该区域的资源列表。分级目录方式：用户第一看到一个省名的列表，选择其中之一将进入一个新页，其中含有指向那个省的资源和该省的市名列表的超级链接。假设进一步选择一个市名将显示另一页，依次类推。
（3）地理空间元数据表达用文本性的表达形式描述地理空间元数据存在许多潜在的问题，要紧有：
文本性的描述语言过于松散
文本和要描述的数据之间缺乏紧密一致的连接文本数据的存储和治理都很困难元数据的表达不够简练容易产生语义歧义无益于地理空间元数据的应用阻碍地理空间元数据标准化的推动等用XML描述地理空间元数据，将完全改变原先用文本描述性语言描述元数据的短处。另外，用XML描述地理空间元数据将使得利用不同元数据标准描述的地理空间数据的互换成为可能。ArcGIS中ArcCatalog直接支持多种经常使用的元数据，提供了输入元数据存储方案的编辑器和用来阅读的特性页，他们全都是客户化的，因此任何格式的元数据都可存储。元数据实际采纳XML存储，并提供不同风格页（把XML转换成更易看懂的HTML）。GeoStar中元数据治理系统通过ODBC进行元数据治理，它所操纵的对象是地理空间元数据信息表。这些表包括工作区索引表、主表、原图幅信息表、航片编号表、层信息表、更新日期表等。
4.3.基于空间元数据的GIS集成
数据库异构要紧指数据结构的冲突和数据语义的不一致两个方面。关于语义不一致问题，能够知识库系统为基础，利用规那么来辨别和处置数据的类型和语义能够达到较好的集成和同化成效。
基于空间元数据的散布式异构空间数据治理模型是将结构化的空间元数据系统和WebGIS相结合，由索引图（IndexMap）、空间元数据库（Metadatabase）、空间数据集和一套标准框架组成。
IndexMap：表达地理信息空间中特定区域、特定专题的网络信息站点的地理位置，并通过标识码（ID）与Metadatabase中与之对应的记录相连。Metadatabase：是关于散布在各个站点上的空间数据的描述性信息的集合。空间数据集：散布在网络上的不同效劳器上，通过统一资源定位地址
（URL）与Metadatabase中URL元数据项相连。
索引图
元数据库
空间数
URL
据文件
URL空间数据库
URL多媒体属性数据
基于空间元数据的分布式空间数据管理模型
那个概念数据模型通过符合必然规那么的动态网络运行机制实现，整个信息效劳框架由以下部份组成：
客户（Client）：通过向Web效劳器提出效劳请求，获取信息效劳Web效劳器（WebServer）：依照请求向客户发布静态或动态页面信息元数据效劳器（MetadataServer）：负责空间元数据的阅读、编辑、备份、恢复、平安操纵和运行日记记录。GIS效劳器：对元数据库中记录的空间数据进行挪用、显示、处置和应用。
WebServer
MetadataServer（RDBMS）
MapServer
空间数据文件
空间数据库
多媒体属性数据
基于空间元数据的分布式空间数据运行模型
例如某客户想要一张DWG格式的中国地图，客户可先依照自己的权限依关键字或空间范围等信息在Metadatabase中搜索相关的空间数据文件或空间数据库，并依照元数据记录中的属性描述，进一步明确和定位目标地图文件，然后即可发出图形预览的请求。GIS效劳器通过Web效劳器取得预览请求后，调出相应的图形数据，抽样并转换成HTML支持的图像格式。采样数据传输到客户端，假设客户中意并决定下载该数据，即发出下载请求。元数据效劳器记录客户的数据下载信息。GIS效劳器按客户要求处置地图数据，并将处置结果返回客户。在每一个网络喜讯你效劳进程中，元数据效劳器和谐处置并记录客户及其请求的WebGIS的响应关系，从而不断更新其版本。
5.GIS与应用分析模型的集成
5.1.GIS应用分析模型
模型通常有四种表现形式：物理模型：对原系统进行比例处置的实物模型或依照必然规律进行的比拟和推演。数学模型：是以数学为工具，成立各类公式和方程来模拟客观事务的模型结构模型：主若是反映事务内部结构特点和因果关系的模型，比如关系图、流程图等仿真模型：是通过运算机，依照成立的数学公式进行运算来模拟、预测客观世界的模型，它与数学模型紧密相连。
GIS应用分析模型一样特指仿真模型中具有地理空间特点的模型，专门是有明显的模拟进程的机理进程模型，比如潮汐、污染物扩散、流域模拟等模型。
GIS应用分析模型具有如下特点：空间性：GIS应用分析模型所描述的现象或进程与空间位置、散布和不同有紧密关系；GIS应用分析模型不是单纯的数值计算模型，有时还包括空间关系的分析、地理坐标系统转换、最短途径分析和连通性分析等，这些都具有明显的空间特点。动态性：应用分析模型一样是时空结合的模型，所描述的现象或进程也
与时刻有紧密的联系，具有动态性。多元性：一方面指模型本身的多元性，即应用模型丰硕，涉及处置问题的领域很多。另一方面是指模型要素的多元性，涉及自然、社会、经济、技术等多种因素。复杂性：GIS应用分析模型需要处置的问题往往是比较复杂的，且常常存在人为的干与与阻碍，有时很难用数学方式全面、准确、定量地加以描述，需要采纳定量与定性相结合地形式并考虑人地体会。综合性：一个有效地GIS应用分析模型一样由多个子模型组合，采纳多种模型求解方式，还与数据库、知识库系统等相关，需要灵活地模型结构和谐方式，和与数据库、知识库地有机集成。
5.2.GIS与应用分析模型的集成
5.2.1.现存问题
当前GIS应用系统要紧以数据库系统为驱动核心，模型在系统中处于从属地位GIS提供的主若是原始数据和有限的底层生成信息，在辅助决策进程中GIS只能提供数据级支持，而不能提供实质性的决策方案，难以知足GIS应用领域的空间辅助决策需要。行业领域已经存在许多具有有效价值的应用分析模型，但却缺乏友好的交互界面，模型的分析结果不形象、不直观。另外，应用分析模型结构固化，难以调整并融入新的技术与方式，并多采纳Fortran语言写成。模型的大体假定与求解方式并未作为整个模型的一个有效成份，无益于用户对模型的选择和利用
5.2.2.GIS与应用分析模型集成的关键技术
长期以来，由于GIS与应用分析模型各自进展、彼此独立，他们的数据兼容性、互操作性成为集成需要解决的技术问题之一，空间数据的复杂性（包括各类时刻序列数据分析表达的复杂性）也增加了集成的难度。
作为一个完整的GIS应用分析模型的集成系统应具有如下功能：
模型数据的搜集与处置模型数据的存储和组织模型的运行及其结果的应用分析模拟结果的显示与多种方式的表达输出应用分析模型提供了对专业领域特定问题求解的能力，而应用分析模型所需要的数据、计算结果的表达等那么需要GIS开发人员解决，因此GIS与应用模型的集成其实确实是以数据为通道，以GIS为核心的系统开发进程。应用分析模型和GIS通过数据互换联系在一路，以空间上的联系为基础。具体为：GIS功能的实现和模型的数值求解都涉及对地理空间的离散。应用分析模型空间离散的大体技术是网格的剖分，即构造彼此连接的网络（要紧有矩形网格、三角形网格和正交曲线网格）。在GIS支持下，依照应用分析模型空间离散的要求，将地理空间（研究区）进行网格剖分，并自动取得网格节点或中心点的数据，用来表示各类模型参数的空间散布，直接形成应用分析模型所需的数据（文件）。模型的空间离散所形成的网格数据，在增加空间地理坐标的情形下，那么可形成GIS所需的空间数据文件并直接被GIS挪用，利用GIS的空间分析功能就能够实现对应用模型数据的可视化表达。因此GIS与应用模型在集成实践中需要综合考虑模型、GIS和数据等多方面的问题，才能成立起可运行的、综合的、统一的集成环境。这就要求：GIS人员必需了解模型的需求，把更多的地理建模与数值求解方式纳入到GIS产品当中建模人员必需熟悉GIS的功能，充分考虑GIS的数据结构，从而在彼此之间找到一起的基础，才能实现GIS与专业应用分析模型的集成。
5.2.3.GIS与应用分析模型的集成方式
集成式二次开发是目前GIS与应用分析模型的主流开发方式，即利用基础GIS软件作为GIS的平台，以通用软件开发工具（VB/VC等）为开发平台进行二者的集成开发。GIS与应用分析模型集成方式包括：
（1）源代码方式：利用GIS系统的二次开发工具和其它的编程语言，将已经开发好的应用分析模型的源代码进行改写，使其从语言到数据结构与GIS完全兼容，成为GIS整体的一部份。此方式下GIS开发人员需要读懂应用分析模型的源代码并进行深切明白得。
（2）函数库集成方式：将开发好的应用分析模型以库函数的方式保留在函数库中，集成开发者通过挪用（动态连接和静态连接）函数将应用分析模型集成到GIS中。该方式的缺点是模型的状态信息很难在函数库中有效的表达，同时函数库的扩充与升级也是问题。
（3）可执行程序集成方式：GIS与应用分析模型均以可执行文件的方式独立存在，二者的内部、外部结构均不转变，彼此之间独立存在。二者的交互以约定的数据格式通过文件、命名管道、匿名管道或数据库进行。可执行程序集成方式分为独立方式和内嵌方式：独立方式：是GIS与应用分析模型以对等的可执行文件形式独立存在，二者之间不直接发生联系，而是通过中间模块实现数据的传递与转换。本方式的优势是：集成方便、简单、代价较低，需要做的工作确实是制定数据的互换格式和编制数据转换程序，不需太多的编程工作。缺点是运行效率和自动化程度不高，用户需要在两个独立的软件系统之间切换，同时受GIS的数据文件格式的制约较大。内嵌方式：实质与独立方式一致，GIS通过与应用分析模型程序之间的集成通过一起的数据约定进行，GIS通过对中间数据与空间数据之间的转换来实现对空间数据的操作，系统具有统一的界面和无缝的操作环境。缺点是：集成开发难度大，开发人员必需明白得应用分析模型运行的全进程并对模型进行正确合理的结构化分析，以实现应用分析模型与GIS之间的数据彼此转换和彼此之间的功能挪用。
（4）基于组件的集成方式：这是目前的主流集成方式，即对模型程序（exe）应用COM技术对可执行文件进行包装，从而在不改变模型程序的情形下实现基于组件的集成。
（5）模型库集成方式：是GIS研究的前沿和最有进展前途的集成方式。模型按必然的组织结构存储形成模型的集合体（模型库，采纳C/S模式），
当需要模型时，模型被动态地调入内存，依照预定的挪用接口来实现模型与GIS的交互操作。模型库治理系统需要实现建库和保护等诸多功能，并解决两类不同方式的存储模型治理问题。
5.2.4.基于模型库的GIS与应用分析模型的集成
模型库系统具有完整的模型治理功能，能够提供原子模型，又能动态组合或复合模型，系统的灵活性专门大，可扩展性也专门好。另外，它同时支持模型的动态挪用和静态链接，内存可动态分派，使得系统运行效率很高。
通过对国内外GIS与应用分析模型集成方式的集成灵活性、开发难易度、集成度、系统效率和可扩充性等方面的分析，基于模型库的集成方式是其它各类集成方式的升华。与GIS集成的DSS模型库系统的研究是当前GIS、DSS等领域研究的一个核心。
（1）模型库GIS应用模型要紧有两类：
空间分析模型：要紧用于治理决策中的半结构化和非结构化问题研究，这种模型无法用精准的数学模型表达，更多地依托于专家的知识和体会。应用数学模型：经常使用于解决结构化的研究问题，它能用精准的数学模型来刻画。模型库系统是对模型进行分类和保护并支持模型的生成、存储、查询、运行和分析应用的软件系统。其组成如下：
模型库应用1
······
模型库应用N
模型库管理系统（MBMS）
基础模型库（MB）
模型字典建模工
应用模型库（MB）
模型库系具统基本结构图
模型库治理系统：是处置模型存取和各类治理操纵的软件基础模型库：用来存储通用标准的可多次重复利用的基础模型应用模型库：用来存储用户开发的、针对专业问题的应用模型模型字典：是模型库治理系统的核心，包括模型库中所有模型的描述、利用和存储等信息（即模型库元数据）。
GIS交互接口
模型库运行体
模型库管理系统模型库引擎
数据黑板推状态黑板理结论黑板机知识库管理系统
知识获取
模型库1
模型库N
知识库
智能化模型库体系框架
推理机：通过知识体会规那么协助用户成立应用模型，在决策进程中为模型的顺利运行提供知识图例和规那么挪用，并可依照模型运行情形来改良优化模型库中的模型黑板：是知识推理进程中的公共信息区，或说是推理进程中各个推理模块的通信枢纽。具体包括：
数据黑板：记录用户输入信息和中间信息状态黑板：记录当前知识源的有关状态结论黑板：保留推理的结果
（2）基于模型库的GIS与应用模型的集成智能模型库支持下的GIS应用分析模型集成的要点如下：
模型库中的模型都设计成统一标准的接口，以便模型与数据及模型与模
型间进行数据和功能的共享GIS系统中引入数据转换器，访问多源数据时，通过转换器将数据转换成统一标准的格式
GIS系统
决策请求人机交互
分析结果
数据
数据黑板推状态黑板理结论黑板机
数据转换器
模型运行体
智能模型运行池
空间、属性数据空间数据库
接口统一的模型
模型库
知识规则
知识库
智能模型库支持下GIS与应用分析模型集成框架
智能模型运行池接收到GIS的决策模型运行请求后，一方面从模型库中调出具有统一标准接口的相应模型，进入模型运行体；同时，从数据库中调出数据，经数据转换器转换后也进入模型运行体，模型开始运行。运行进程中，需要数据、状态及结构在黑板结构中暂存，推理机进行知识推理、用户的中间参与。必要时，还要进行其它模型的嵌套或再挪用。模型运行终止后，分析结果从智能模型运行池返回给GIS系统进行显示或再入库。
6.GIS与知识库集成
6.1.基于空间决策支持系统的集成
空间决策支持系统与一样的决策支持系统性质相同，只是更注重空间数据获取和空间问题的解决。
通常空间决策支持系统包括以下功能：不同数据源的空间和非空间数据的获取、输入、存储复杂的空间数据结构和空间关系的表示方式，适于数据查询、检索、分
析和显示灵活地集成程式式空间知识（数学模型、空间统计）和数据处置能力灵活的功能修改和扩充机制友好的人机交互界面提供决策需要的多种输出提供基于领域专家知识的推理机制提供自动获取知识或自学习的功能提供基于空间信息、描述性知识、程式式知识的智能操纵机制上述这些功能要求超出了目前GIS的范围，需要集成人工智能、知识工程、软件工程、空间信息处置和空间决策理论等领域的最新技术。智能空间决策支持系统（ISAT，中科院遥感所）是一个以模糊逻辑为基础，基于简单规那么、集成模型的集成化系统开发环境。ISAT由知识编译、推理机、知识库、知识宏命令、模型库、知识归纳、知识校验、地图显示等几部份组成。
用户
知识宏语言
程序
用户接口
知识宏语言解释器
解释结构
推理机黑板
目标集事实集
模型数据常规数据集黑板模糊数据集
知识库
知识编译器
规则选择规则评价
知识文本
规则执行模型库事实库
数据库文本文件空间数据
智能化空间决策支持系统组成结构
知识的描述用简单规那么表示，事有效“属性－值”形式表示。推理机以置信因子为基础做不确信性推理，分析模型以ISAT函数的形式集成进入系统。
ISAT的规那么描述为：RULE<规那么名>IF<前提>THEN<结论>[REASON<理由>CERTAINTY<置信因子>，<阀值>]。结论部份能够是一样的赋值语句，也能够空间分析模型。
ISAT的推理采纳Kleene三值逻辑，而除“真”（T）和“假”（F）之外的第三个真值说明为“不能判定”（U）。它既不能判定是真，也不能判定是假，但这并非说明它既非真又非假，而是无法判定。
ISAT采纳逆向推理方式，即在知识库中搜寻产生式THEN子句中属性与当前目标属性相同的规那么，其当选中的规那么称为当前规那么。比较当前规那么的条件部份同推理机黑板事实集中的事实，会有以下集中状态：
规那么未知：当前规那么中条件部份有一个或多个属性没有出此刻推理机黑板事实集中，此规那么的值是未知的，必需发觉这些未知的信息。规那么错误：当前规那么中条件部份与推理机黑板事实集中事实相抵触时，那个规那么是错误的。现在该规那么记录在废弃规那么集中。规那么正确：当前规那么的条件部份，每一部份都与推理机黑板事实集中的一项相匹配时，这条规那么是正确的。模型数据黑板用于治理精准数据和模糊数据，并以此模型黑板作为集成GIS与决策模型的中枢。模型数据黑板是一种富有弹性的集成操纵策略，它由一张模型表、一个真值保护系统和一个黑板监视器组成。每一个模型独立地存取数据模型黑板，它们通过黑板来通信，因此一个模型内部的转变可不能阻碍其它模型，这也使得慢慢构造模型成为可能。空间实体和属性作为事实读入到推理机黑板的事实集和模型数据黑板中，事实集中同时记住的海油已经匹配的规那么和废弃的规那么。模型数据黑板本身不直接参加推理，推理机黑板中的事实集保护模型数据黑板中数据的元数据，推理机依照这些元数据做出正确的判定。
6.2.基于知识规那么的AM/FM/GIS
6.2.1.AM/FM/GIS
AM/FM/GIS（自动制图/设备设施治理/地理信息系统）技术作为GIS应用的一个分支，其应用要紧面向供电、供气、供水、通信等行业，在这些行业中的设
备设施之间通过管、线等发生物理或逻辑上的联系，由各个不同的设备元器件组成的系统是一个有机的整体。该类行业应用系统有两个最显著的特点：
系统中设备设施都有较明显的空间概念：系统以图形方式对生产活动进行直观描述，为操作人员提供一种对生产活动的实时操纵、记录及分析手腕。系统对地理图形数据没有太高的要求，在系统中地理图形数据一样情形下仅是一种背景辅助数据，在没有地理图形数据，系统应用功能仍能照常运行。系统中设备设施等地理对象的运行参数（实时数据等）常常发生转变，同时由于整个系统的设备的相关性决定了某个或几个设备对象的转变（操作转变、添加新设备等）会对整个系统的结构产生较大的阻碍，即整个系统中图形对象的拓扑结构会常常发生转变。
6.2.2.AM/FM/GIS与GIS区别
在GIS中，系统应用数据是按地理空间要素“结构化组织”的，即对空间地理信息（几何、拓扑及属性信息）进行“框架性”结构化描述。
AM/FM/GIS中，系统内部应用数据的“结构化组织”是按运行规那么完成，其特点确实是以描述系统网络结构及运行逻辑（对象模型）为主，目的是保证各类应用分析操作具有较高的运行效率，地理图形在“组织”中只是背景参考信息。
在应用领域的定位上，GIS以解决地学领域应用问题为研究目标，后者那么是以为公共领域的设备、设施运行进程操纵及设备治理提供自动化工具为直接应用目的。
如何较好地表达网络中的设备、管、线及其之间的关系那么是AM/FM/GIS应用中急需解决的问题之一。
6.2.3.AM/FM/GIS体系结构
基于知识与规那么的AM/FM/GIS应用大致可分为四层，别离是：用户访问层、应用层、知识处置层、数据访问层。
用户界面
业
业图
务······务形
规
规管
则
则理
用户访问层
应用服务层
知识管理层
数据访问层
1）用户层作为用户和系统的接口应力求简单、用户化，并尽可能使少的客户规那么存于客户端，以此来增加系统的可保护性。2）应用效劳层该层的业务逻辑请求挪用核心效劳处置，并显示处置结果。业务规那么为中间层，实现核心业务逻辑、治理并同意客户的效劳请求，向资源治理器提交数据操作，并将处置结果返回给请求者（客户或其它效劳器）。3）知识治理层它是以知识与规那么为核心的专家职能处置模块，具体由以下部份组成：a）对象知识库在对象知识库系统中把智能化的实体模型抽象为对象，具体由对象标志、知识、知识处置方式三部份组成。其中，对象标志包括对象名、类名、超类名、类
型、变量名和消息传送接口等。知识包括对象的内部状态描述，即事务的特点属性描述。知识处置方式包括知识的获取、推理方式、消息传递方式和知识的更新方式，它能够分成描述型的处置方式（规那么概念）或进程型的处置方式（子程序、函数等）两类。
在AM/FM/GIS中，能够把设备、管线看做是一个单独的地理实体和对象，这些设备、管线等所具有的特性、操作规程、连接特性等都被封装在对象中。这种模型能比较全面地描述设备、设施的详细特性，同时这种对象模型也能够专门好地描述设备与设备、管线等的关系对象。这种处置方式既符合人们对设备、设施的熟悉，有符合对其的操作及处置的要求。
b）知识获取与处置AM/FM/GIS中的知识来源于行业专家的体会和知识，其获取流程及方式为：领域专家→概念化知识→应用开发人员→模型建模→UML→知识库引擎→知识库。c）知识库引擎实现知识库中知识的转换、存储和读取。通过知识库引擎，能够把系统能够认知的逻辑性知识通过转换存入知识库中。当系统应用需要知识库支持的时候，知识库引擎将知识翻译成能够应用途理的语言逻辑或数据。d）规那么处置AM/FM/GIS中设备、管线的连接、运行都遵循必然的规那么，这些规那么要紧包括：
强制的拓扑联结：关联要素在拓扑上真正的联结，而不是仅在图形上假似联结。引用一致性：GIS数据和关系数据之间维持一致，如在删除电网中一个变压器组件时，与此相关的变压单元也应删除。属性合法化：属性本身和属性间的组合马组约束条件。e）规那么库引擎规那么库引擎是动态开发和保护策略的关键，要紧概念三类目标：数据目标：包括实体、属性及概念成完全范式化的数据模型的规那么操纵目标：概念拓扑要求、要素放置和质量保证的规那么
界面规那么：包括概念菜单、符号、注记、输出格式、用户界面的规那么f）规那么处置GUI外部可被系统认知的规那么通过本模块，将部份规那么融入到知识处置中，通过建模形成部份操作规那么，这部份操作规那么被封装在对象中，存于知识库里。另一部份那么以数据形式存于数据库中
规则处理
行为规则规则数据规则处
对象知识库地理数据库
理
g）规那么库
事实上是存储在关系数据库中规那么的集合。
6.2.4.基于知识与规那么的AM/FM/GIS数据表达
1）AM/FM/GIS中知识类层次表示采纳面向对象的知识表示。2）规那么概念
编码规那么：系统中所有设备、设施、线路进行统一编码，使其能在整个系统中精准定位一个单独的设备或管线。如：地域编码＋设备类型码＋标志码。设备线路连接规那么：通过设备间的连接规那么提炼和成立网络模型，并最终生成拓扑网络。设备与设备的连接规那么：设备之间的连接规那么可能会随着设备间运行参数的转变而转变。
7.基于散布式计算的集成
7.1.散布式计算概念
（1）传输模式
同步传输：发送者必需取得接收者的反馈后才能继续往下工作异步传输：发送者不需要同意者反馈信息的工作模式，或至少不需要同意者当即反馈
（2）通信角色客户端、效劳端和对等端事实上是指正在运行着的线程，而不是侠义地指某种运算机硬件，这些线程有可能存在于同一系统中，乃至在同一进程中。每次通信进程中，这些角色都在不断地转变转换。
效劳端：指任务是打开通信信道并等待其它线程来与其联系的线程客户端：指主动去联系“效劳端”线程进行通信的线程对等端：指既能够充当客户程序，也能够充当效劳程序的线程
（3）CLI—数据库协议“X/Open挪用级接口标准”（X/OpenCallLevelInterface，CLI96）利用结构化查询语言为关系数据库治理系统提供了一个标准的接口。微软公司的ODBC接口是目前CLI标准在实际应用中的典范，SUN公司的JDBC是CLI接口标准在Java应用程序中的实际表现形式。依据CLI标准开发的API表现形式是多样的，其中既有封锁性不高的消息接口，也有远程进程挪用（RPC）接口。
消息接口：是一种混合的同步/异步模式RPC接口：经常使用于实时操纵，它的操作必需是严格同步的。
（4）中间件中间件位于客户端和效劳端之间，能够为通信两边提供地址和名字的解析、认证和交易语义转换等功能，页能够为其它的和中间件相关的功能提供处置逻辑，例如时刻同步、数据格式转换等。对执行细节的封装是中间件的壮大功能之一，但客户端无法了解到封装后的效劳端究竟会执行如何的逻辑操作。
（5）靠得住消息机制靠得住消息机制是一种消息传递机制。例如微软的MSMQ和IBM的MQServies等。
为了靠得住地传递异步消息，人们采纳“存储转发”模式。在那个模式中，需要传递的消息机制及其附带的地址信息被同步地传入中间层，并在中间层永久存储起来。一旦消息进入这种状态，中间层就会将消息发送到它的目的地去，而发送进程现在就能够够进行其它的处置。
这种结构的靠得住性在于，当前消息持有者老是拥有一份那个消息的永久拷贝，而在消息未转发到下一个目的地并取得接收确认之前，那个拷贝就永久可不能被删除。为此，最初的发送者就可假设消息能够顺利抵达目的地，在消息发送后不用再关切消息的后续状况并直接继续工作下去。由于这种结构固有的异步特性，若是发送者需要明白消息抵达接收者处的时刻或具体细节，那么仍然需要接收者反馈确认信息。
7.2.散布式GIS概述
（1）散布式GIS的适应范围在GIS中存在着四大瓶颈问题，即数据搜集、数据更新、数据共享和数据分析，这四大瓶颈问题在大型地理信息系统暴露得更为明显。GIS传统的治理计算模型是集中式的。在实际的信息系统建设中，因为容量和速度已经不是系统设计所考虑的要紧矛盾，因此集中式计算关于成立小型和一些中型的GIS是行之有效的模型。比如在桌面型的MapInfo就比ARC/INFO拥有多得多的中小型用户市场，中国的大中型GIS的建设少有成功案例多少与采纳集中式模型有关。在实践中有两大类GIS难以适用集中式模型，应该采纳散布式计算模型：
大范围的专业应用GIS、专题信息或区域信息系统，如区域水土流失信息系统、全国水库监测系统、全邦交通运输负载平稳监测系统、油田生产资源治理系统等。小范围或中等范围的综合信息治理系统，如市政综合管线系统、城市公安、交通、金融等部门的平安保障报警系统等。第一类系统治理的数据主若是散布在专门大范围的假设干站点上，数据的搜集不是一次性完成，而是中断、持续性的动态搜集。数据的搜集、初步处置和存储都要求放在相隔很远的站点进行，而很多信息检索、提取和汇总分析等都要求
在散布式网状数据模型上进行。这种类型的系统其站点数据的种类、格式转变不大，站点的异构性不强，容易按设计要求标准化。
第二类系统治理的数据那么很复杂，数据来源也不一样，数据的异构性很普遍，关于数据的共享有专门大困难。有的是各部门独立拥有的类似性质的数据，有的是内容完全不同的数据，这主若是行业条块分割治理造成的。实际中常见的方式是，回避数据被行业分割治理的矛盾，采纳静态数据转换，躲开异构数据问题。这种方式在本质上仍是集中式模型，关于数据的及时更新存在专门大缺点。
由上可知，必需解决两个核心问题：网络环境GIS模型问题和数据共享问题。而集中式GIS模型对此无能为力。
（2）与散布式GIS有关的几个关系与多源数据的关系：散布式GIS中，网络站点的数据和搜集保护可能是独立进行的，会造成数据的不同性。若是各站点的数据模型一致那么称为匀质系统，不然称为异质系统。多源数据的组成，可能是不同格式相似信息（同一地域的地图、航片）的数据，也可能是格式相同，但信息内容（范围、精度、含量等）有区别的数据。与网络GIS的关系：网络GIS是网络环境下的GIS的泛称，强调的是GIS的环境，没有说明用什么手腕来解决。此刻，网络GIS更多的是指在Internet/Intranet上依托WWW技术实现的GIS。散布式GIS是实现网络GIS的途径，是实现网络GIS的一种重要计算模型。与C/S的关系：C/S模型事实上是散布式GIS模型可供采纳的一种具体化计算模型，该模型数据要紧集中在效劳器端（或效劳器群组），而计算是散布存在、多用户并发执行的，其特点是数据迁移少、计算迁移多。与Web计算模型的关系：Web计算模型是C/S体系结构的拓展，事实上也是散布式GIS模型可采纳的一种具体化模型，而且是有相当进展前途的散布式地理模型，WebGIS确实是其中一种。
（3）散布式GIS的特点数据位置透明和数据副本的位置透明的重要性降低，并与GIS的设计治理方式紧密相关。目前，主若是对站点内部数据透明，而且由散布式数据库系统治理。比如，WebGIS中，多采纳URL地址，是半透明的地址名
称。用户利用系统必需先明白系统主站点的URL地址，但真正的物理IP地址是由域名解析站点完成的，即物理上透明、逻辑上不透明。防火墙和Web效劳器后边那么由关系数据库治理空间数据。由于散布式GIS中的大数据量，使其对网络速度的要求很高。数据迁移和计算迁移的流量随网络用户的增加而飞速增加，与单个站点的网络流量无关。在系统设计时，应该尽可能减少流量的额外开销。散布式GIS对数据库技术要求高。地理信息数据完全采纳数据库治理是散布式GIS的重要研究进展方向。地理信息的数据共享是散布式GIS的核心思想，也是成立散布式GIS的目的和难点。历史数据涉及容量和存储处置方式，而现实数据那么要求数据更新的能力超级壮大。
（4）散布式GIS需要解决的问题计算与数据的合理割裂问题：散布式GIS是数据、计算、位置的集合模型，在特定位置寄存那些数据、那些计算是组成系统的重要特点，也是设计散布式GIS模型的第一个大问题。系统的动态模型是系统功能的性能表现，其前提是对完整的数据和计算进行合理的割裂，然后决定数据与计算的迁移模型，这是系统设计的第二个大问题。平稳网络负载的问题：平稳网络负载关键是对散布式GIS中的数据迁移和计算迁移做到设计合理，与第一个关于数据计算割裂的问题有关。网络数据的精度判定问题：如何判定网络上提取或迁移过来的数据是不是知足计算的精度要求，那么是一个超级有效和迫切的问题。多源数据的信息丢失问题：每种数据格式的数据分类是不一致的，实数精度也不一样，在转换中信息的丢失是难以幸免的，最明显的信息丢失问题是符号信息的丢失。
7.3.散布式GIS类型
散布式GIS应用从简单到复杂分为以下7种类型：
（1）原始数据下载该类型的应用中，效劳器和客户端无处置进程。效劳器用于传输文件，数据
下载时，数据集置于便于网络传输的文件系统，一般是FTP或Web效劳器。文件组织为文件夹或目录结构，用户能够阅读目录，下载感爱好的文件。
（2）静态地图显示地图图形由GIS或图形软件产生，用栅格或矢量格式保留，可放在Internet阅读器上阅读，矢量格式要求用户安装阅读器插件（Plug-In）。
（3）元数据搜索元数据搜索从全然上说是一个数据库查询应用，其数据集本身并非包括于元数据库，但可用其它效劳器方式从元数据中的URL地址获取，且并非必然要在线取得。该效劳利用两个方式的界面：
表单界面：利用该效劳时，用户在查询表单输入查询条件（如空间区域），互换站效劳器利用Interner数据库查询标准协议协议将传来的查询转交给所有的注册数据库效劳器。每一数据库效劳器在自己的元数据库内进行查询处置，并将匹配的元数据记录返回互换站，互换站将结果进行整理并格式化，向用户返回清单。地图界面：互换站有一个基于Java的高级界面，含有交互式地图阅读器，许诺用户凭直觉输入空间查询条件（如在地图上画一大致空间范围），能够依照元数据记录显示数据集的范围。
（4）动态地图阅读器地图不是静态的，而是依照用户选择的参数，如比例尺、位置和专题即兴绘制，一样采纳瘦客户端策略。效劳器利用预设颜色及其它符号以图像方式绘制地图，阅读器显示图像，每当用户想改变视图（漫游、放大、缩小等），参数与最近显示的地图略有不同时，新的请求便发送给效劳器。效劳器当即按新参数产生一幅新的地图返给用户。瘦客户端方案具有交互性，但占用大量带宽，效劳器因可能不能不同时为不同客户产生好几幅地图而造成负载过大。可取而代之的方式是采纳“中等胖瘦”的地图阅读器客户端解决方案，如Autodesk公司的MapGuide，实际是利用能力增强的客户端（如Plug-In技术）绘制地图。在客户端能操纵可视化参数，如对
是不是绘制某图层的操纵。
（5）数据预处置器这种应用的目的是增强原始数据下载效劳，数据传输之前做一些初步处置，最有效的应用包括数据集重格式化、以符合客户端GIS软件本地格式，还有投影方式和坐标系统变换，以与用户自己的数据相匹配。
（6）基于Web的GIS查询和分析利用传统的Web工具，如HTML表单和GIF图像地图或利用JAVA技术，能够实现客户对GIS的各类查询和分析。客户端能够完成GIS所有的功能，如属性查询、缓冲区分析、叠加分析、分类、地图显示，乃至数据编辑，能够完全操纵那些操作可得、那些数据集可视。
WWW浏览器
保存
Interne
t窗口/条件
HTTP服务器
数据预处理器
本地磁盘GIS软件
GIS软件
GIS数据
客户端
服务器
基于Web的查询和服务（7）能明白得网络的GIS软件本类型采纳“极胖客户端”策略，客户软件是一个标准的GIS或桌面地图制作软件，具有利用来自网络的动态（或活动）数据的附加能力。效劳器仅及时传输数据。能明白得网络的GIS客户端至少具有如下三个要紧能力：
远程文件访问：能犹如读取本地数据集一样容易地读取远程数据。从本地磁盘空间和带宽两方面来讲，实时访问远程文件具有高效率的优势，因为传输的仅是具体任务所需的数据，而不是整个原始数据集。目前远
程文件访问有两种方式：利用具有Internet能力的文件系统，如SUN公司的网络文件系统（NFS）。NFS许诺用户按必然的权限连入Internet任一磁盘驱动器，对待它们犹如对待本地磁盘。一旦安装NFS驱动程序，任何GIS软件都能访问远程数据。其它网络共享技术，如Netware和WindowsNetworking，这些技术大多适用于局部网络。微软公司已经发布了具有与Internet有必然联网能力的WindowNetworking版本——散布式文件系统（DFS）。
多种数据格式明白得：通过GIS程序必需能读取许多以不同格式存储的数据。实时投影转换和空间位置匹配：能让用户比较和符合不同来源的、具有不同投影方式和坐标系统的数据集，而不改变原始文件。目前，几乎没有GIS软件具有此功能。
7.4.数据转换与数据互操作
7.4.1.数据转换
数据转换采纳以下三种方式：
（1）直接转换——相关表在两个系统之间通过关联表，直接将输入数据转换成输出数据。这种方式是记录之间的转换，只对小的转换量才成心义，而且由于它是逐个记录进行转换没有存储功能，也不能保证转换进程中语义的正确性。
系统A
关联表
系统B
（2）直接转换——转换器转换器是一个内部数据模型，通过对输入数据类型及值依照转换规那么进行转换，取得指定的数据模型及值。与利用关联表相较，具有更详细的语义转换功能，也具有必然的存储功能。
系统A
输入的数据类型及值
转换
系统B
（3）基于空间数据转换标准的转换不管是采纳关联表仍是采纳转换器进行直接转换，它仅仅是两系统之间达到的协议，即两个系统之间都必需有一个转换模型，而且为了使另一系统和该系统进行直接转换，必需公布各自的数据结构及数据格式。采纳空间数据的转换标准来实现GIS数据的转换，实际是通过转换标准那个中间桥梁将所有不同系统中的数据转换成统一的标准格式，供其它系统挪用。
系统A
系统B
系统C
空间数据转换标准
系统1
系统2
系统3
7.4.2.数据互操作
数据转换仅仅是从数据角度考虑互操作，是数据的集成，而没有考虑数据处置，因此还不能达到真正的互操作。
与数据转换相较，互操作不仅考虑数据，还要考虑处置进程，是在更高层次上不同系统之间的彼此合作，不仅是数据的集成，也是处置进程的集成。
《运算机辞典》中将互操作概念为：两个或多个系统互换信息并彼此利用已互换信息的能力，是衡量软件质量的一个重要指标，指一个系统接收和处置另一个软件系统发送信息的能力，反映该系统是不是易于与另一软件系统快速地实现连接。
实现互操作的方式很多，其中OGC提出的OGIS方式是采纳统一的接口——协议来实现的。OGIS框架由以下三大部份组成：
（1）开放式地理数据模型（OGM，OpenGeodataModel）OGIS将现实世界中所有的地理元素抽象为实体和现象，其中实体指可识别的、离散的对象，而且具有已确信的边界和空间范围，如建筑物等。而现象指持续的空间，没有明确的范围和边界，如温度等，只有和某一固定点或某一时刻相连，该现象的值才成心义。OGIS中的大体对象（Feature）是特点和层（Coverage），特点是对现实世界中实体的抽象或描述，它具有空间域、时刻域或时空域，包括所有历时刻和空间确信的内容，如建筑物等。特点是通过特点集合来治理的。层是由一个时空域中相关联的点组成的，其中每一个点都和某一值相对应，可为简单值或复杂值。因此，层是一个从时空域到属性域的函数。特点和层用来表示现实世界中的实体和现象。
（2）信息群模型（InformationCommunitiesModel）信息群是指共享数据的用户群，能够是数据提供者或数据利用者。信息群模型的要紧任务是解决具有统一的OGM及语义描述机制的一个信息部门内部，和居于不同OGM及语义描述的信息部门之间的数据共享问题。它采纳的要紧方式是语义转换，目的是具有不同特点类概念和语义模式的信息用户群之间实现语义的互操作。
（3）OGIS效劳模型（OGISServicesModel）OGIS效劳模型是概念地学数据效劳的对象模型，由一组彼此可操作的软件构件集组成，为对特点的访问提供对象治理、获取、操作、互换等效劳设施。OGIS效劳模型是操纵地理数据存取、治理、操作、描述和信息群之间数据共享等效劳的整体标准模型。也确实是说，它是从技术上描述开放的地理数据模型
和信息群模型。它有以下几方面功能：提供了一种方式：通过它能组成具体的数据模型、查询数据和将可共享的数据编制成目录。提供了一种机制：通过它能概念和成立信息群和成立他们之间的联系。提供了一种手腕：使得能对自概念的数据类型、用户概念的数据类型和其它的功能进行操作。
7.5.一体化特点
关于散布式信息系统来讲，散布式与一体化是一个问题的两个方面。散布式是成立一体化系统的基础，一体化是散布式系统的建设目标，最终达到资源共享是目的。因此，在强音调系统建设的同时，必需注意一体化这一目标，集成异地空间数据，实现GIS技术实时地共享异地空间数据，是一体化的核心问题。
一体化系统的建设必需注意以下几个问题：
（1）分工明确分工意味着数据源的地理位置是分散的，要依照行政建制单元来划定数据源地，明确成立子系统及其要紧功能。各子系统要在统一标准前提下生产、更新、保护、提供本单位的业务主体数据。
（2）数据共享数据共享意味着依托网络平台，实现GIS技术实时地共享异地空间数据的功能。这其中包括两大问题，即技术问题和政策问题。
1）技术问题关于散布式系统来讲，如采纳的GIS系统是单一模式，统一数据标准、提供数据共享功能是易于实现的。事实上，由于各子系统的专业要求不同、建设周期犬牙交错，选用的GIS系统的模式是多元化的。不同GIS系统模式，造成了数据模型及数据语义表达上的不同、格式的不同，无法实现各子系统间的直接数据共享。针对目前GIS系统模式多样的情形，实现空间数据共享的有效方式有以下几种：
空间数据的直接转换：不同数据格式的直接转换，是一种经常使用方式，
但需要用户了解各类GIS软件的内部格式，难度较大。空间数据转换标准：这是不同GIS系统之间实现数据互换的一种中间格式。各类GIS软件可将标准格式转换为自己的内部格式和将内部格式转换为标准格式，该方式简单。开放式GIS（OGIS）：其实质是一独立于具体平台、操作系统和开发语言的公共空间数据操作函数。GIS软件具有这一函数集的驱动程序，就可达到数据库互操作的目的。OGIS对数据格式、软硬件平台没有苛刻的要求，更易于推行。互联网GIS：它是基于Internet网络，借助万维网的开放式GIS，又称WebGIS。它是GIS普及化的一种重要工具。当前成立规模较大的散布式信息系统尚处于起步时期，实现数据共享可采纳以下几种方案：最优方案：统一计划，统一软硬件平台，统一数据标准过渡方案：成立数据转换标准久远方案：开发、完善开放式GIS软家爱女是实现散布式信息系统一体化、信息资源共享的最有效途径。2）政策问题数据共享在现今数据生产、保护、更新、投入机制不完善的条件下，要看数据供需的市场机制。产生的数据既要面向社会、面向市场、面向全系统，为社会、市场、系统各方效劳，又需要爱惜知识产权，并取得必然的经济补偿和汇报。这其中又包括着政府投入、各方经济经受能力和如何有效地爱惜知识产权的问题。因此，超级有必要采取行政干与的方法，制定一些切实可行的数据供给政策，既顾及到各方利益，又充分发挥数据的社会效益。如上海制定了一个基础地理信息的“供给方法”，划分政府部门、系统内部、系统外部三个层次，别离以无偿、优惠、全额的不同价钱供给数据。
8.GIS应用平台集成
8.1.GIS应用集成平台框架
随着GIS应用的深切和普遍，GIS日趋表现为企业中其它应用系统（如SCADA、
工程治理、辅助计划设计等）的支撑系统。GIS系统为应用和治理部门提供了完备的治理和辅助决策功能，使企业传统的工作方式发生了完全的改变，GIS技术和功能慢慢渗透到其它各个应用系统中，帮忙其它应用系统进行新模式下的信息治理，从而使整个企业信息建设融为一体。GIS应用系统需要橡SCADA的实时数据，以工程治理、辅助计划等功能来完善自己，而SCADA、工程治理和辅助计划设计等应用系统也需要借助GIS的图形数据和进行设备设施治理的壮大功能。
正是数据和应用需求的驱动，使他们结为一体，并通过紧密的集成方式和技术，形成了以GIS为核心的企业级GIS应用平台。
利用GIS的数据，工程治理和其相应的工程设计等应用系统能够在地理基础地形图上进行设计工作，从而能够方便地打印出施工图和完工图；利用GIS系统的功能，工程治理系统能够很方便的统计出施工材料，并将其分类输出用户要求的材料表。依照材料单价和工程配额，能对工程材料作出初步的概预算。通过GIS和网络，工程设计的图纸能够实时在网上传阅，便于领导和各类相关人员及时提出意见，从而提高了工程设计效率和质量计划设计系统利用GIS的拓扑关联、运行状况和SCADA数据信息能进行计划设计、选址，并提供最优化的设计方案。GIS系统也能和办公自动化系统、材料治理系统、工程档案治理系统等进行紧密集成。
辅
辅
设工管
实辅
助运助调备程线工时助
抢行决度设辅规程运办
修管策管施助划管行公·····
管理支理管设设理管管
理
持
理计计
理理
数据获取
规划设计数据库
SCADA数据库
管网及基础地形数据库
工程文档材料数据库
办公文档库
设备设施管理企业GIS系统集成平台框架
8.2.GIS与SCADA集成
配电网SCADA系统可实现对配电网运行的大体监视与操纵功能，包括数据搜集、运行设备远方操纵、数据处置、人机界面、故障提示与报警、事件顺序记录SOE、事故追思（PDR）、实时与历史数据库保护、图表报表生成等，它是取得配网实时运行状况的大体手腕。
SCADA系统需要从GIS取得的信息包括：地理图形背景信息离线的图形信息配电设备参数信息
需要在GIS图形上显示的实时运行信息要紧包括：馈线和配变的实时运行信息，三相电压、三相电流、零序电压、零序电流、有功功率、无功功率、功率因数等开关状态信息：开关分、合、闭锁状态馈线合配变的运行状态，正常运行、备用、检修状态等
综合利用视图、属性表等GIS提供的显示手腕，采纳动态着色技术、动态刷新技术，配合多媒体声、光等信号，能够完整、准确、形象地动态显示实时运行信息。
配网SCADA与GIS集成的优势有：GIS向SCADA提供地理位置信息背景、离线图形数据合设备参数。SCADA系统向GIS系统提供配电设备运行的实时数据、事故、停电等信息，在地图上通过视听手腕，实时动态地显示出来。如此做有机地结合了配电设备的地理位置信息、静态属性合动态属性，增强子系统对数据的表现能力，用户界面友好。提供了调度员操作所需的全面信息，尤其是设备的地理位置信息。不管是遥控操作仍是现场操作，其调度决策的正确靠得住性都大大提高，减轻了调度员工作的劳动强度，提高了效率。通过数据互换和共享，全系统的数据传输和保护的工作量大大减少，不仅减轻了网络的负担，而且降低了数据冗余度，保证了数据的完整性、一致性、靠得住性。
SCADA获取的运行数据结合地理信息及配电设备的参数信息，为更好地把握配电网的运行状况提供了保障，通过数据分析处置，能够提供网络的实时拓扑结构，这为其它高级应用软件提供了必要的原始数据。SCADA系统与GIS集成方式：在SCADA系统的用户界面中嵌入能实现部份GIS功能的ActiveX对象，为SCADA系统提供地理背景信息及其大体操作。GIS的其它功能仍由专门的GIS应用来实现。SCADA与GIS的集成体此刻配电网SCADA人机接口工作站。该工作站作为SCADA应用的前台界面，不仅从SCADA前置处置机取得配电网系统运行的实时数据，从DMS数据库取得配电设备的参数信息和保护信息，而且从GIS数据库取得了配电网设备的地理拓扑信息。ActiveX控件可取得GIS常规的地理图形分层治理、缩放、漫游、标注、匹配查询、空间拓扑查询等功能。
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