基于SuperMapSDX+的大连市基础地理信息
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摘要 本文首先对主流的空间数据库引擎比较,然后叙述基于SuperMapSDX+的基础地理空间数据库管理系统建设的框架及内容,给出了空间数据库系统的数据库的方法,通过探讨,为城市基础地理空间数据库系统的建设提供思路。
关键词:空间数据库;SupermapSDX+; 空间数据库管理系统
1 主流的空间数据库引擎比较
随着空间信息技术的发展,目前国际上比较成熟且应有较广泛的空间数据库引擎有SuperMap SDX+,ArcSDE以及Spatial Ware等等,其中Spatial Ware在国内应用非常少,因此下面将重点介绍前两个数据库引擎技术。
SuperMap SDX+是北京超图软件股份有限公司的空间数据引擎技术,它提供了一种通用的访问机制(或模式)来访问存储在不同引擎里的数据。这些引擎类型有数据库引擎、文件引擎和 Web 引擎。SuperMap SDX+ 是 SuperMap GIS 软件数据模型的重要组成部分,它采用先进的空间数据存储技术、空间索引技术和数据查询技术,实现了具有“空间-属性数据一体化”、“矢量-栅格数据一体化”和“空间信息-业务信息一体化”的集成式空间数据引擎技术,无论是对 GIS 大型工程还是中小型工程或是桌面应用都是理想的选择。SuperMap SDX不仅很好的实现了对国外关系型数据库系统(如oracle,SQL Server,DB2,Sybase等)的支持,而且也支持国产的关系型数据库软件,如Kingbase等。同时,具备访问Oracle Spatial数据库的能力。
ArcSDE是美国著名的地理信息研究机构ESRI自1995年推出的空间数据库引擎,它在现有的关系数据库或对象-关系型数据库管理系统的基础上进行空间扩展,实现了基于Oracle、DB2、SQL Server等数据库管理系统的空间数据管理与操作,并提供了功能完备的GIS应用客户端(ArcMap、ArcCatalog、ArcIMS等)和丰富的二次开发手段(SDE C API、SDE Java API、Arc Objects),基于完整的GIS专业数据存储模型和高性能空间数据处理能力。但与SuperMap SDX+相比,在如下方面有明显的不足:
从技术上来看,ArcSDE是基于数据库管理系统外的空间数据库访问中间件产品,对客户端空间数据与分析请求需要两层多次运算与信息传输,很容易成为海量空间数据管理在性能与安全方面的瓶颈。数据中转层次过多,效率低;在客户端和数据库之间均增设服务器,安全性降低;在客户端和数据库之间增设服务器,较难发挥数据库服务器的群集计算能力。
目前ArcSDE安装复杂,需要复杂的配置和调优,对于用户而言需要成本较高的培训。与ArcSDE相比较,SDX+支持Sybase和国产DM关系型数据库。
在空间数据索引方面,ArcSDE中采用的空间索引方法单一,是通过多层级网格索引实现的。这种索引模式在数据量密集时比较高效。算法的缺点是建立索引前,必须预先知道各地理对象的外接矩形的长和宽,并按其面积大小排序,若是研究区域的范围很大,地理对象比较复杂时,不太适用; 索引建立后,查询操作简单高效,但进行插入或删除操作时,涉及的地理对象的外接矩形面积若是不等于原先所有的面积的大小时,可能需要重新对面积进行排序并建立分区号,效率反而会有所下降。
SuperMap SDX+则针对不同的数据类型提供了多种数据索引方式,包括四叉树索引、R树索引、动态索引(又称为多级格网索引)和图库索引,在使用时有更多的选择,使用更加灵活。
2应用需求分析
大连市基础地理信息数据库管理系统主要包含以下几个方面的应用需求:
2.1数据入库及更新需求
地理信息数据生产应该遵循统一的标准,大连市在进行基础测绘任务之初就设计了大连市各比例尺数据生产规定,统一了数据采集软件、数据格式,以及采用的空间参考,为后续的数据更新打下了基础。
应该建立统一的数据更新机制,这样才能保证数据的现势性。在管理系统设计过程中应该充分考虑。
2.2数据管理维护需求
基础地理信息数据库首先要满足管理的需求,包括对每一类数据源、数据集的日常维护,以及对数据目录的管理维护,历史数据管理及维护。安全与权限管理需求,需要依据具体业务分配不同的权限,同时要做好空间数据备份工作,以备数据出现错误时进行数据库恢复操作;日常的管理维护工作还包括了对索引数据的维护。
2.3空间数据分发及应用需求
基本应用,包括常见的GIS基本操作,如放大、缩小、漫游、以及查询、统计、分析和专题图制图等;数据分发需求,包括矢量数据输出,栅格数据输出,以及规则输出等多种方式;数据格式转换需求,提供将库中数据转出为常见的GIS格式功能,以满足不同用户的需求。
大连市基础地理信息数据库管理系统的总体目标是建立大连市多尺度(包括1:10000、1:2000、1:500)、多源数据类型(包括DLG、DEM、DOM、地名地址等多种数据类型)以及多时态的空间信息数据库及管理软件,为社会各行各业提供基础地理信息服务,并逐步建立起大连市测绘院数据采集、管理、维护和分发服务的整体运行机制。
3 系统技术路线和结构设计
3.1系统技术路线
大连市基础地理空间数据库管理系统采用大型关系数据库Oracle10g结合空间数据引擎SuperMap SDX+的建库模式,系统开发采用超图大型全组件式GIS――SuperMap Objects(COM)进行开发,开发工具为Microsoft Visual Studio2005,开发语言为C#,程序运行需要安装微软的Framework .Net2.0。采用SuperMap GIS 6系列产品作为系统的地理信息平台,SuperMap Objects 6作为C/S系统的开发平台,SuperMap Deskpro 6作为地图数据处理的软件。
3.2系统结构设计
从系统开发的技术角度来分析,系统的体系结构分为四个层次:数据库层、软件平台层、应用组件层和功能模块层。
系统结构示意图
数据库层。数据库层采用大型商业数据库Oracle10g做为空间数据的存储系统。
软件平台层。该层采用SuperMapSDX+做为访问空间数据的引擎,结合ADO.Net开发实现对数据库访问的封装,GIS相关功能通过SuperMap Objects开发实现。
应用组件层。应用组件层主要是对系统中公用的业务进行抽象,封装成可重复利用的组件,以增强系统的灵活性和可扩展性。主要包括空间数据管理组件类和插件平台业务类。
功能模块层。功能模块层是利用封装好的应用组件,结合具体的业务,开发相应的功能插件。如数据查询功能,地图定位功能的开发。
4 基础地理空间数据库的建立
4.1基础库总体结构
大连市基础地理信息数据库建设既要考虑到现势数据的存储管理,也要考虑到后期历史数据库的管理,根据这一思想,采用分版划代法来建立历史数据库。
大连市基础地理信息数据,每一版本的数据量较大,且由于数据生产与组织模式,不同时态的数据之间没有明确的相关关系,在日常的业务工作中对不同时版本的数据分析应用基本没有,对历史数据主要以数据管理为目的,因此大连市基础地理信息数据库采用现势库、历史库两库模式,且历史库和现势库在物理上和逻辑上都是独立的。
为了克服分版划代法的不足,解决存储数据量大和各版本之间联系不紧密,在历史数据库中只存储更新过的数据,没有更新的数据不存储,并且历史数据库和现势库结构完全一致。为了避免由于更新次数的增多,历史库版本过多,采用只建立一个历史数据库,通过在矢量数据的要素集和栅格数据的编目命名中加年代来区分版本,历史数据库只存放发生变化的数据。
基础数据库总体结构示意图
4.2数据库的建设
数据库建库分为建库准备、数据加工、数据检查、数据入库、完成建库五大主流程,每主流程可以分为多个子流程,包括资料收集与整理、格式转换、要素提取、建立目标数据结构、图幅拼接、数据集追加、图形要素融合、数据整理、属性编辑、注记编辑、数据检查、数据入库、建立元数据、数据应用。
5 基础地理信息数据库管理系统主要功能实现
5.1可靠性与安全性
系统采用数据库存储技术对基础空间数据进行存储管理,使得数据在完整性、一致性及系统的并发控制得以解决。同时系统通过用户管理、权限控制以及系统日志管理等保障数据和系统的安全。
5.2实用性和可维护性
系统以满足当前大连市基础地理信息管理、维护和分发服务的应用需求为出发点,提供了强大的多源、多尺度、多时态数据的集成管理,简单易用的数据查询检索,以及数据分发和数据库制图等功能,具有较好的实用性;系统实现上保留相应了相应的接口,具有较好的可扩展性和可维护性。
5.3空间数据的集成化管理
基础空间数据库中的数据,包括大连市1:500、1:2000万和1:1万三种比例尺DLG、DOM、DEM、影像等多种类型的数据。数据库可以通过一致的空间定位参考使这些数据相互叠加和套合,形成高度集成化的空间数据库。
5.4海量空间数据的高效存储和管理
大连市基础地理信息数据库的数据量将近600GB,通过一定的数据组织和存储机制可以实现在数据库范围内进行快速浏览和查询。
5.5强大的数据提取功能
数据提取功能是数据库的主要用途之一。本系统提供的数据提取功能可以实现数据按矩形、多边形、选择对象的范围(如行政境界、道路缓冲等)、标准图幅等方式进行矢量和栅格数据的提取功能。支持缓冲区提取、批处理提取、坐标变换。支持常用的矢量和栅格数据格式。
结束语
基础地理信息数据库的建设,必须根据地理空间信息标准与规范,基于现有基础地理信息数据,采用国际的主流建库技术,对基础空间数据的组织和管理进行探索和研究,在数据库建设和系统开发等方面都满足系统建设的需求,制定基础地理信息数据库的建设的可行实施方案,才能保证系统建设的顺利实施。
当然,基于SuperMapSDX+的基础地理空间数据库管理系统还需要在运行过程中不断的完善,诸如海量数据库的更新问题与技术要求;数据仓库技术的应用;历史数据、元数据的组织管理。以上这些问题都有待于在今后的工作中进一步探讨解决。
参考文献
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