省域控制点图形图像数据库的构建

管相荣

（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）

摘 要：为了满足大区域控制点综合管理时针对多领域的需求，实现数据的共享所面临的坐标系统、属性结构、投影带、行政辖区、影像重叠区等问题，采用省域控制点图形图像数据库建立的案例分析，省域控制点图形图像数据库存储了控制点的属性、空间位置、图形图像等多项信息，叠合了行政辖区、原始影像、接合图表、投影带等信息，为第二次全国土地调查工作的开展提供了宝贵的资料和经验。

关键词：省域 控制点 GPS 控制点图形图像数据库

0 引 言

为确保“2010 年全国耕地面积不少于 18 亿亩（12 亿 hm2）的红线”，国家已经启动第二次全国土地调查，利用先进的技术和方法，力求建立“四级联动、上下互通”、“高保真”的土地利用数据库，实现土地管理的信息化、网络化。河南省作为全国人口和农业大省，土地总面积约167 万 km2，2007 年人均耕地面积 8134 m2，低于全国平均水平，在国家严控耕地面积的严峻形势下，如何摸清土地家底、有效集约管理土地资源尤为重要。近年来，河南省运用先进的“3S”技术和通信技术，已经开展了多项土地资源监测、地籍调查方面的研究。全国高分辨率影像数据处理及数据库建设项目（以下简称“遥感项目”）是第二次全国土地调查的先导，旨在为其提供宝贵的经验。河南省作为项目试点之一，2005 年以 GPS 实测点为控制数据，影像数据均采用SPOT 5 遥感影像，对平顶山、许昌、漯河、安阳四个地市的遥感影像进行处理，精度满足要求。2007 年项目在全省铺开，布设控制点数达上千个，按照《SPOT 5_25 m 数字正射影像图制作技术规定》及《第二次全国土地调查底图生产技术规定》的要求，对影像处理必须精确，影像纠正控制点是土地信息提取的关键所在，如何综合管理这些控制点数据十分必要；同时，就我国 GPS控制网而言，GPS A B C 级点布设达上万个，而以此为基准的下一级 GPS 控制点将更多，对其进行分板机统筹管理也势在必行。

影像纠正控制点的获取途径有两种：一种是 GPS 实测，另一种是从大于等于调查底图比例尺的已有图件上采集。遥感项目河南试点控制数据均为 GPS 实测点，省域控制点管理包括 GPS 实测点和图形图像控制点，涉及跨省域、投影带、属性结构设定、编号、叠加分析、条件查询、图形查询、精度评定、点位分布联测略图等问题，有必要根据实际的工作底图情况，建立控制点图形图像数据库，实现控制点位置信息、属性信息、图形图像信息的统一管理，力图为同类研究提供参考。

1 控制点基础信息获取

11 控制点的布设与测量

项目控制点布设的工作底图是 SPOT 5_25 m 遥感影像，河南省域涉及 80 多景 SPOT 5 影像，受卫星数据获取周期的影响，影像是分批次提供的，为保证项目进度，控制点的布设采用先来先选的原则分批次进行。选取要求有：

（1）选取影像清晰、易于判别、交通便利的明显特征点，如影像特征明显的农村道路交叉路口，并读取概略经纬度；

（2）均匀分布，控制区域大于工作区范围，每景控制点数不少于 25 个，山区适当增加；

（3）边缘选点，相邻影像重叠区不少于 2 个同名公共点；

（4）模糊定位、圈定范围，为便于精确定位点的灵活性，采用 800 像素 ×800 像素的正方形选框，外业测量时可以在此选框内灵活定点，一般要求选框中间点位优先选用；

（5）内业选点难以测量时，可适当在该点附近重新选点，外业要作详细记录。

项目区覆盖多景影像，为的是选点均匀，公共点布局合理，在选取某景影像控制点时应同时参照相邻景，单景保证四角有点，其间三角形布点。控制点编号采用××××××_××××××_××，第一个“_”前为控制点所在景号，第一、第二个“_”之间为控制点所在影像的时相，共 6 位，采用年月日格式，第二个“_”后为控制点所在影像内序号，如 273280_061101_10, 表示景号为 273280、时相为 2006 年 11 月 1 日的影像上的第 10 个控制点，另外在测量成果表中增加测量编号和标准编号，测量编号是控制点布设实时编号，对应外业测量表中的序号，标准编号则按 1∶1 万标准图幅为基准，自上而下、自左而右的编号，如I49G030050, 以求更好地管理和应用控制点基础资料，为此我们设计了控制点测量成果表。

考虑到项目区山区、丘陵、平原均有分布，不同地形都选取检查点，在布点时类同控制点选取，只是在影像正射纠正时根据参与运算与否才设定其是控制点或是检查点。三种地形特征检查点可以从不同地形下分析控制点精度，对于布点较为困难的山区，可以打破单景的局限，采用区域布点检查法。

以国家 C 级 GPS 大地控制点为基准，采用静态方式同步进行观测，3 套 GPS 接收机为一组，观测时段长度为 45 min，卫星高度角≥ 15°，有效卫星总数≥ 4 个，作业员现场填写外业测量记录表，测队队员定时进行业内汇合，整个省域全部控制点测量耗时近 1 年，共完成 1454 个控制点的测量。

项目共布设 13 个测区，外业实地测量均采用环形布点形成一个整体的 GPS 控制网，各测区以不同的颜色表示，控制点间平均距离约 13 km，点位序号是项目区需要测量的纠正控制点测量编号，不足 4 位的前加“P”表示，前面加“C”的点则表示已有的 C 级 GPS 控制点。

12 控制点坐标及投影带的设置

控制点有 4 套坐标系统：西安 1980 坐标、北京 1954 坐标、WGS84 坐标、概略经纬度及高程。

项目采用高斯－克吕格投影 3 度分带、1985 国家高程基准、北京 1954 坐标系。河南省域跨越 37、38、39 带，测量的坐标数据存在 3 套数据，通常构建数据库时坐标系统的中央经线为114°，即 38 带。为确保整个省域建库数据为统一的坐标系统，就应把 37 带、39 带内的控制点进行换算，一般采用高斯投影、反算公式间接换带计算。现在把 37 带、39 带的控制点坐标换算成 38 带，见表 1。实测测量时，可通过仪器设置或基于坐标换带公式原理开发的专用软件换算。

表1 GPS 控制点 3 度分带相邻带坐标换算对应表（河南省）

续表

13 属性结构设定

为便于管理控制点图形图像数据库，并为后续国土研究提供基础资料，因此尽可能详述控制点的属性信息。表 2 是设定的控制点库表结构。

表2 控制点文件属性结构一览表

属性结构设定的特色：

（1）3 套编号系统（标准编号、景内编号、测量编号）。标准编号是所有 GPS 实测控制点选取完毕后，为便于管理，以 1∶1 万标准图幅为底图采用“自上而下、自左而右”原则重新编号，命名采用“1∶1 万标准图幅号 _ 图幅内序号”；景内编号则是就单景而言，景号 _ 时相 _ 景内序号命名；测量编号则是在项目实施中实际工作选点编号，作为控制点成果表整理及入库的依据。

（2） 4 套坐标数据（北京 1954 坐标、西安 1980 坐标、WGS84、概略经纬度）。概略经纬度可以对控制点在实地测量前进行模糊定位，此外也为了后期插叙的需要，例如，对一景现实性影像，通过幅宽经纬度可查询到其间大致所覆盖的控制点信息，减少了选点、测点等重复性工作。

（3）挂接点位影像、图形及实地信息。控制点影像库不仅有点的属性描述，也有点位图形和实测信息，使控制点信息更加丰富。

（4）与权属库、接合图表、影像范围图叠合，便于查看控制点的区域型分布、与影像及图幅间的关系。

14 与遥感影像的套合

控制点是遥感影像定位的基本参照信息，已知工作区的 DEM 和影像控制点坐标信息，就可以对影像进行几何纠正和投影差改正，制作数字正射影像图（DOM），提取土地利用现状信息，构建土地利用数据库，此亦第二次全国土地调查的前期业内工作。通常，我们是先在原始影像上布设控制点，测量其坐标信息，然后影像处理，即影像选取点、点定位影像的工作模式。但建立河南省控制点图形图像数据库后，对省域内任意工作区的影像，即没有投影和平面坐标信息的现时性影像，可以通过影像头文件找其所包含的控制点信息，避免了重复选点、测点。

控制点影像数据与遥感影像的套合、叠加查询分析，需要两者间存在恒定的某种信息。控制点是地球上的固定点，SPOT 5 遥感影像的头文件里显示影像获取时间及影像的经纬度坐标（大地坐标），为避免大地坐标与高斯平面坐标转换时的误差影响影像处理精度，目前只能通过两者的经纬度坐标，对影像包括的控制点信息进行模糊查询，然后再准确定位点。在 MapGIS 平台中，可以通过影像的经纬度坐标将其范围框直接定位到控制点图形图像数据库的平面坐标工程上，很直观地查看三者间的关系，如图 1 所示。

图1 控制点、影像、行政区空间关系图

2 控制点图形图像数据库构建

经过“布点、测点”后，在 ERDAS 软件的 LPS 模块里对控制点进行严格的精度检查，只有满足精度要求后才可入库，具体流程如图 2 所示。同时设定了数据库文件的组织（表 3）。基于上述数据库建设思路，在 MapGIS 平台上构建了控制点图形图像数据库，如图 3 所示。

图2 GPS 控制点图形图像数据库建库流程

图3 河南省 GPS 控制点图形图像数据库

表3 GPS 控制点图形图像数据库文件

3 结 论

控制点作为基础地理数据，其重要性不言而喻，河南省域共布设 1000 多个实测控制点，历时近 1 年，耗费了相当的人力物力，控制点图形图像数据库的建立旨在实现信息共享，避免资源浪费，为国土及其他领域的研究提供了宝贵的基础资料，尤其是在第二次全国土地调查河南工作区，控制点图形图像数据库对调查底图制作起到了十分重要的作用。另外，省域型控制点图形图像的建立也为大区域多数量控制点数据的综合管理提供了点滴参照。当然也有未涉及的内容，如不同等级控制点的管理、控制点的三维布局再现等。

参 考 文 献

GB/T 18314—200《1全球定位系统（GPS）测量规范》［S］

苏小霞，李英成2006全国多级多分辨率图形图像控制点数据库的建立与应用展望［J］ 遥感技术与应用，21（3）：265～230

王之卓1990摄影测量原理（英文版）［M］ 武汉：武汉测绘科技大学出版社

曾福年，赵翠玲2006图像控制点库的建立及应用方法探讨［C］2006 年中国土地学会学术年会论文集

张继贤，马瑞金2000图形图像控制点库及应用［J］ 测绘通报（1）：15～17

（原载《郑州大学学报（工学版）》2008 年第 2 期）

如何设计公司的IT架构

方法/步骤

随着信息技术在企业运转过程中的重要性越来越凸显，公司的IT架构规划也变得日益重要。

IT架构的规划，需要综合的考虑未来系统可用性、高性能、安全性等多方面的因素。

保障系统的可用性，是IT架构规划的最基础需求，要根据业务侧的要求评估。

确定系统可用性的目标之后，确定数据库层、应用侧、接入层分别采用何种技术选型。

要保障一定程度上的硬件冗余，在各个层面都要考虑负载均衡或者主备切换。

数据的安全性也是需要重点考虑的一个问题，一方面是数据访问的安全，一方面是存储的安全。

也就是要综合考虑网络接入、数据备份、安全域隔离等几个方面的问题。

一、分库分表的必要性

分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。

通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。

提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。

二、分库分表的思路

1、垂直区分

垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。

垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。

2、水平区分

水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。

水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。

以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。

三、分库分表的原理分析

分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；

路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放；

1、Hash取模方案

根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。

2、Range范围方案

range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。

四、分库分表的技术选型

1、技术选型

解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。

（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。

（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。

（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。

（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。

2、中间件

解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。

（1）Proxy模式

（2）Client模式

把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。

（3）中间件的比较

由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。

五、分库分表的实践

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

在这里我们选用中间件share-jdbc。

1、引入maven依赖

2、spring boot规则配置

行表达式标识符可以使用${}或$->{}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{}。

3、创建DataSource

通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。

《详细设计说明书》是要包括数据库设计的--数据库逻辑设计、物理建模等；这项工作不应该是架构师的职责，因为这些详细设计工作太细致了，而架构师主要应该负责技术线路选择和选型等高层次的工作，负责对整个项目层级的指导和协调。

爬虫推荐mongodb：

好处如下：

数据结构利于保存和提取

适合提供便利的restapi

数据量过大可以分库存储

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