空间数据库引擎ArcSDE

空间数据库引擎：ArcSDE90（arc spatial database engine）；此软件被用作系统后台（Server），其优势在于能按照用户需求合理地管理大规模甚至超大规模的空间数据库，为系统前端提供高效的空间数据和复杂的空间分析服务。

选择空间数据库引擎SDE作为空间数据库管理系统，是一套管理空间数据并提供访问这些数据接口的软件，通过ArcSDE可以把地理空间数据应用到商用的关系型数据库中，SDE融入DBMS后，提供了对空间数据进行高效率 *** 作的接口，大量用户可以同时针对同一数据进行 *** 作，更重要的是ArcSDE客户和服务器之间的通讯建立在TCP/IP协议上，这使得ArcSDE不但能满足局域网的应用，而且能满足远程网的应用。

通过ArcSDE，能够管理具有数百万空间要素的大型空间数据集。ArcSDE对各级企业均能适用，这归功于其在客户与服务器间协同处理。ArcSDE通过TCP/IP协议，提供网络上的开放数据访问；同时，ArcSDE可运行在不同的 *** 作系统环境中，如UNIX，Microsoft Windows的客户端与服务器端。

为了实现以关系数据库管理系统（Oracle）为基础的空间数据管理，需要使用空间数据库引擎。良好的空间数据库引擎能够为数据库的应用系统开发提供高性能的支持。ESRI公司的ArcSDE for Or-acle 是一个基于Oracle的空间数据库引擎，它的空间数据管理高效而稳定，将作为本项目综合数据库的必须软件产品之一。其特点：

（1）对地理数据的开放式系统访问

ArcSDE利用开放系统结构，使得地理数据易于获得，可以把地理数据的管理与使用同其他传统的多媒体数据库合并到一个平滑的计算机环境中。利用ArcSDE的开放性，用户可以进行从简单到复杂的空间数据分析，从几个到许多地理特征的提取，访问超大规模的数据库，高效完成各种复杂任务。

（2）进行高效查询分析

ArcSDE提供一组可靠的几何处理与空间分析功能，通过此功能确定各地理实体间的相互关系，如相交于一点、共一条边界、共一个区域或一个实体包含另一个实体。而且还可以把空间分析嵌入到一个非GIS的应用程序中去。

（3）理想的空间对象模型

ArcSDE把线特征表示成一条不能自相交的线，或只能在终点相交的线；面特征表示成一个简单的多边形或多边形组合。空间对象类型有点、点集、串、线串、环、多边形、环纹多边形（donut polygon）以及网络数据，一个组合数据集称为一个层。层是具有相同形式对象类型的一组地理特征，地理特征通过图层这种空间连续策略进行索引，提高数据管理效率。

（4）快速实现过程

ArcSDE对于复杂空间查询的处理的效率体现在对次要特征（Subsecond Feature）的检索上，快速访问与检索是在C/S模式上实现的，客户端主要是响应空间分析 *** 作，服务器则进行数据搜索和检索。这种互 *** 作处理方法使得动态空间叠加成为可能，当大量增加客户端的时候，利用这种处理可以把客户机带来的性能下降降到最小。

（5）其他

客户端可以通过TCP/IP协议访问Arc/Info数据，不用通过传统的直接挂到数据库所在的磁盘上进行访问，这样系统就可以建立在广域网上，数据分布将不受地域限制。同时允许将一部分数据放在RDBMS中，另一部分数据以传统Arc/Info数据格式保存。而客户端的应用将以同一种方式进行访问，即数据源的不同对客户而言是完全透明的。

ArcSDE本身并没有专用数据库，而是通过与其他通用的DBMS的集成来管理空间数据。根据DBMS的类型，ArcSDE与DBMS的集成可分为两种：①与传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）的集成，由于传统的RDBMS不支持数据类型的扩展，无法管理空间数据，只能通过ArcSDE对空间数据和空间 *** 作进行解释和管理。②与面向对象关系数据库（OORDMS）的集成。由于面向对象的关系支持新的数据类型和函数的扩展，ArcSDE可以直接在数据库中定义空间数据类型和空间函数。于是可以通过基于SQL的函数对空间数据进行 *** 作，并在数据库层次建立空间索引。

数据库关系模型（数据库逻辑模型）是将数据概念模型转换为所使用的数据库管理系统（DBMS）支持的数据库逻辑结构，即将E-R图表示成关系数据库模式。数据库逻辑设计的结果不是唯一的，需利用规范化理论对数据库结构进行优化。

在关系模型中，数据库的逻辑结构是一张二维表。在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型：

1）每列中的分量是类型相同的数据；

2）列的顺序可以是任意的；

3）行的顺序可以是任意的；

4）表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表；

5）表中的任意两行不能完全相同。

由此可见，有序的航空物探测量剖面数据不满足数据库关系模型条件第3条“行的顺序可以是任意的”，因此，不能简单地直接利用关系数据库（如Oracle，SQL Server，Sybase等）来管理剖面数据，需将数据在数据库中的存储方式改为大字段存储，确保不因数据库数据的增加和删除等 *** 作改变剖面数据有序特性。

一、大字段存储

（一）大字段存储技术

大字段LOB（Large Object）技术是Oracle专门用于存放处理大对象类型数据（如多媒体材料、影像资料、文档资料等）的数据管理技术。LOB包括内部的和外部的两种类型。内部LOB又分CLOB（字符型）、BLOB（二进制型）等3种数据类型，其数据存储在数据库中，并且支持事务 *** 作；外部LOB只有BFILE类型，其数据存储在 *** 作系统中，并且不支持事务 *** 作。LOB存放数据的长度最大可以达到4G字节，并且空值列（没有存放数据）不占空间（图2-6）。

图2-6 大字段存储示意图

由于外部LOB存放在 *** 作系统文件中，其安全性比内部LOB差一些。此外，大字段的存储支持事务 *** 作（批量提交和回滚等），而外部LOB不支持事务 *** 作。所以，航空物探测量剖面数据采用BLOB来存储。对于BLOB类型，如果数据量小于4000字节，数据库通常采用行内存储，而数据量大于4000字节采用行外存储。分析航空物探测量剖面数据，每个场值数据占4个字节（单精度），目前航磁数据采样率为10次/s，4000字节只能存储100 s数据；一般情况下航空物探测量每条测线飞行时间至少在10 min以上，每条测线数据量远远大于4000字节。所以，航空物探测量剖面数据采用行外存储方式，即大字段列指定“Disable Storage In Row”的存储参数。

由于大字段类型长度可变，最大可到4G。假设测线飞行时间为T，场值采样率为n次/s，测线场值数据量为4Tn，所以有4Tn≤4G。单条测线飞行时间T不会超过10 h（36000 s，航空物探测量1架次至少飞行1个往返2条测线），则场值的采样率n≤4G/4T=4×1024×1024×1024/4×36000次/s=29826次/s。采用大字段来存储测量数据，不仅能够减少数据表的记录数，提高查询效率，而且使得采样率的扩展不受限制。

（二）大字段存储技术应用

由于航空物探数据的数据量较大，现有的航磁测量数据按基准点方式（点存储）存储可达几亿个数据记录。若按磁场数据采样点存储方式（简称“场值存储方式”），则记录条数=（磁场数据采样率/坐标采样率）点存储方式的记录数，达几十亿条数据记录，且随着数据采样率的扩展、测点的加密，航空物探测量数据量随着时间的推移呈现快速增长之势。显然，如果采用常规的表结构来存储，势必造成数据的存储、管理、检索、浏览和提取都非常困难。另一方面，从航空物探专业应用需求来说，很少对单个测点的场值数据进行运算、分析等 *** 作，一般至少是对一条测线或以上测线，多数时候是需要对整个测区的场值数据进行化极、上延、正反演拟合等。

因此，在航空物探数据库表结构设计时，改变过去将基准点或场值点数据记录作为数据库最小管理对象的理念，采用了大字段存储技术，将测线作为数据库最小管理对象，将测线上的测量数据，如坐标数据和磁场、重力场数据分别存储在相应大字段中。在航空物探数据库建设中，大量采用数据库的大字段存储技术（详见《航空物探信息系统数据库结构设计》）。

（三）大字段存储效率

以航磁测量数据为例分析大字段存储技术优势。如果以场值存储方式存储测线数据，则每条记录包含架次号、测线号、基准号、地理坐标、投影坐标、磁场数据等，由于坐标数据采样率2次/s，磁场数据采样率10次/s，每5个磁场数据中，只有第1个磁场数据有坐标数据，其他4个坐标数据是内插出来，因此在测线记录中会产生大量冗余的数据坐标数据。采用点存储方式存储的测线数据记录数等于线上基准点数，若采用大字段存储方式，一条测线数据只存储为1条数据记录（图2-7），一般一条测线的测点数近万个，甚至更多，可见采用大字段存储大大减少测线数据存储记录数，提高数据的存取效率。

以某测区的两条航迹线为例，分别采用3种方式测试数据库的数据存储效率。磁场数据的采样率10次/s，坐标数据采样率2次/s，两条测线上共有基准点8801个。以场值方式存储先内插坐标信息，使得每个场值数据都拥有自己的坐标，然后存入数据库，共有数据记录44005条，写入数据库时间为5722 s，读取时间为103 s。第二种方式是以采样点的方式进行存储，共有8801条记录，写入数据库时间为947 s，读取需要091 s。第三种方式是以大字段的形式存储，只有2条记录，写入数据库103 s，读取时间为044 s（表2-2）。大字段数据存储记录数最少，存取效率最高。用整个测区数据测试效果更加明显。

表2-2 三种数据存储方法的存取效率比较

图2-7 大字段存储方式示意图

二、联合主键

主外键是关系型数据库建立表间关系的核心。在航空物探空间数据库建设过程中，要素类与要素类之间、要素类与对象类之间，以及对象类与对象类之间的关系的描述有3种形式，即拓扑关系——描述要素类与要素类之间结点、邻接和联通关系；叠加关系——描述要素类与要素类之间的相交、包含与分类关系；隶属关系——描述对象类与对象类之间的派生关系。前两种关系是采用空间数据模型建立的关系，而隶属关系是通过主键建立的对象类与对象类之间的关系。在建立一对一、一对多的表间关系时，需要在整个数据库表中确定具有唯一性的一个字段作为主键（主关键字）。

按照传统的航空物探数据的档案管理模式，每个项目分配一个自然数作为档案号，项目的所有资料均与此档案号相联系。勘查项目和科研项目的档案号是独立编号的，且均从001开始。加之人工管理的原因，存在1个项目2个档案号和2个项目1个档案号的情况，因此现行的档案号与项目之间的对应关系不具备唯一性，不能作为项目的唯一标识，即不能作为数据库表的主键。项目编号也不能作为数据库表的主键，项目编号也只是近十年的事，以前的项目没有项目编号。

综合考虑上述因素和项目具有分级、分类的特点，提出了构造项目唯一标识码（简称“项目标识”）的方法，并以此码作为数据库表的主键。

项目标识（主键）：AGS+项目类别（2位）+项目起始年份（4位）+档案号（6位）

标识含义：AGS——航空物探的缩位代码；

项目类别——2位代码，01代表勘查项目、02代表科研项目；

起始年份——4位代码，项目开始年号；

档案号——6位代码，为了与传统的项目管理方式相衔接，后面3～4位是

项目档案管理模式下的档案号，不足部分补零。

以上15位编码是一级项目的项目标识，二级及其以下级别的项目标识是在上一级项目标识基础上扩展2位数字代码，中间用“”号隔开，数字为该级项目的序号。项目标识定义为30位编码，适用于六级以内的项目。例如：AGS022004000576080402，表示该项目为2004年开展的档案号为576的航空物探科研项目（一级项目）的第8课题（二级项目）第4子课题（三级项目）的第2专题。由此可见，该项目标识不仅仅是一个建立表间关系的关键字，同时还表达了不同级别项目间的隶属关系。在系统软件开发时，利用此关系生成了项目的分级树形目录，用户对项目的层次关系一目了然，便于项目查询。

数据库的主键一经确定，相应地需要确定联合主键的组成及其表达方式。所谓联合主键就是数据资料的唯一标识，在一个数据库表中选择2个或者2个以上的字段作为主键。由于航空物探数据绝大部分与项目标识有关，加之数据的种类较多，分类复杂，单凭主键确定数据库表中记录的唯一性，势必需要构建极其复杂的主键，这种方法既不利于主键的数据 *** 作，又会造成大量的数据冗余，合理地使用联合主键技术可以很好地解决资料唯一问题。以项目提交资料为例，提交的资料分为文字类资料、图件类资料和媒体类资料，我们对资料进行分类和编号，例如100代表文字资料（110——World文档，120——PDF文档），200代表图件资料（210——基础地理资料、220——基础地质资料，230——航迹线图，240——剖面图，250——等值线图等），300代表媒体资料（310——PPT文档，320——照片等），第1位（百位）表示该资料的类型，第2～3位表示该类资料的序号。

在数据库管理和项目资料查询时，采用项目标识与资料分类编号作为联合主键（图2-8），可以高效地实现复杂数据的查询。在整个数据库系统中多处（项目查询、数据提取等模块）使用联合主键技术。

图2-8 联合主键实例

三、信息标准化

为了实现数据共享，在航空物探数据库建模过程中，参考和引用了近百个国家信息化标准，编制了4个中心信息化标准和1个图件信息化工作指南。

（一）引用的国家信息化标准

1）地质矿产术语分类代码：地球物理勘查，地球化学勘查，大地构造学，工程地质学，结晶学及矿物学，矿床学，水文地质学，岩石学，地质学等。

2）国家基础信息数据分类与代码，国土基础信息数据分类与代码，地球物理勘查技术符号，地面重力测量规范，地面磁勘查技术规程，地面高精度磁测技术规程，大比例尺重力勘查规范，地理信息技术基本术语，地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法，地名分类与类别代码编制规则。

3）地球空间数据交换格式；数学数字地理底图数据交换格式；数字化地质图图层及属性文件格式。

（二）本系统建立的信息化标准

编写了“航空物探空间数据要素类和对象类划分标准”，“航空物探项目管理和资料管理分类代码标准”，“航空物探勘查分类代码标准”，“航空物探信息系统元数据标准”，“航空物探图件信息化工作指南”，以便与其他应用系统进行信息交换，实现数据库资料共享。

航空物探空间数据要素类和对象类划分标准：根据物探方法、数据处理过程以及推断解释方法和过程，把与GIS有关的数据划分为不同类型的要素类-对象类数据，按专业、比例尺、数据内容对要素类和对象类进行统一命名，使空间数据库中的每个要素类和对象类的命名具有唯一性，防止重名出现。规定要素类-对象类数据库表结构及数据项数值类型。

航空物探项目管理和资料管理分类代码标准：规定了航空物探项目管理和资料管理的相关内容，包括航空物探勘查项目和科研项目的项目立项、设计、实施、成果、评审、资料汇交等项目管理的全过程中的内容，以及项目成果资料和收集资料的归档、发送、销毁、借阅等资料管理与服务过程中的内容和数据项代码。

航空物探勘查分类代码标准：在“地质矿产术语分类代码 地球物理勘查”（国家标准GB/T 964928—1998）增加了航磁、航重专业方面所涉及的数据采集、物性参数、方法手段、仪器设备、资料数据解释及成图图件等内容和数据项代码。

航空物探信息系统元数据标准：规定了航空物探空间数据管理与服务的元数据（数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征）的内容。

四、航迹线数据模型

（一）航迹线模型的结构

航空物探测量是依据测量比例尺在测区内布置测网（测线和切割线）。当飞机沿着设计的测线飞行测量时，航空物探数据收录系统按照一定的采样率采集采样点的地理位置、高度和各种地球物理场信息。采用属性数据分置的方法，将测线地理位置信息从航空物探测量数据中分离出来，形成航迹线要素类表，在此表中只存储与航迹线要素类有关的数据，如项目标识、测区编号、测线号、测线类型（用于区分测线、切割线、不同高度线、重复线等）、坐标、高度值等；将航迹线的对象类数据（磁场、重力场基础数据）分别以大字段形式存储在各自的二维表中，它们共享航迹线，解决了多源有序不同采样率的航空物探测量数据的数据存储问题，在满足要素类空间查询的同时，统一数据的存储方式（图2-9）。航迹线要素类隶属于测区要素类，它们之间为空间拓扑（包含）关系。测区从属于勘查项目，每个勘查项目至少有一个测区，它们之间为1对多关系。有关项目信息存放在项目概况信息对象类表中，各种表之间通过项目标识进行联接。

图2-9 航迹线数据模型结构

（二）航迹线的UML模型

统一建模语言UML（Unified Modeling Language）是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言，成为可视化建模语言的工业标准。在UML基础上，ESRI定义了空间数据库建模的ArcGIS包、类库和扩展原则。

图2-10 与航迹线有关的数据库表逻辑模型结构图

在确定航迹线数据模型后，以它为基础，使用UML完成与航迹的有关的项目概况信息、测区信息、原始数据等数据库表逻辑模型设计（图2-10）。

由UML模型生成Geodatabase模式时，模型中的每个类都对应生成一个要素类或对象类。类的属性映射为要素类或对象类的字段。基类属性中包含的字段，在继承类中不需重复创建。例如，每个类都包括项目标识等字段，可以创建一个包含公共属性的基类，其他类从该类继承公共的属性，而无需重复建基类中包含的属性。因为基类没有对应的要素类或对象类，所以将基类设置为抽象类型。要素类之间的关系采用依赖关系表示。

五、数据库逻辑模型

关系数据库的逻辑结构由一组关系模式组成，因而从概念结构到关系数据库逻辑结构的转换就是将概念设计中所得到的概念结构（ER图）转换成等价的UML关系模式（图2-11）。在UML模型图中，要素数据集用Geodatabase工作空间下的静态包表示。要素集包不能互相嵌套，为了容易组织，在生成物理模型后，在要素数据集包中自定义嵌套。要素数据集与空间参考有关，但是空间参考不能在UML中表达。要素类和二维表都是以类的形式创建的，区别是要素类继承Feature Class的属性，而二维表继承Object属性。为了表达每种元素的额外属性，比如设置字符型属性字段的字符串长度，设置要素类的几何类型（点、线或面）需要使用Geodatabase预定义的元素标记值。

图2-11 逻辑设计关系转换

基于航空物探数据的内在逻辑关系进行分析，使用统一建模语言（UML）构建数据实体对象间的关系类，定义了航空物探数据库的逻辑模型（图2-12）。

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地理信息系统（Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

一、编写目的

建立山东半岛城市群地质－生态环境空间数据库，是“山东半岛城市群地区地质－生态环境综合调查评价及可持续发展研究”项目的设计要求，而山东半岛城市群地质－生态环境空间数据库建设，涉及地质、环境、水文、矿产等专业，并涉及单位较多，需要提交入库的数据也较多，为了指导和规范数据库项目的建设，特编写本指南，重点从建库的数据整理与格式转换阶段规范工作流程，明确最终提交成果，同时对元数据的填写做出了详细规定，本指南对山东半岛城市群空间数据库建设具有指导作用。

二、适用范围

本指南适用于山东半岛城市群地质－生态环境空间数据库建设工作。

三、编写依据及参考标准

1国家及行业标准

GB/T2260—1999中华人民共和国行政区划代码

GB/T17798—1999地球空间数据交换格式

GB/T13923—92国土基础信息数据分类与代码

GB/T17766—1999固体矿产资源/储量分类

GB/T13989—92国家基本比例尺地形图分幅和编号

GB/T9649—88地质矿产术语分类代码

GB/T964916—1998地质矿产术语分类代码矿床学

DZ/T0197—1997数字化地质图图层及属性文件格式

2部门标准

GX199900X－200X国土资源信息高层分类编码及数据文件命名规则国土资源部省级矿产资源规划编制指南国

国土资源部矿产资源储量数据库标准

中国地质调查局空间数据库工作指南20版

版山东半岛城市群地质－生态环境空间数据库建库标准(试行稿)

四、数据库框架设计

1数据库需求分析

山东半岛城市群数据库是在“山东半岛城市群生态环境地质”项目研究成果的基础上研制、基于Arcinfo平台的空间数据库系统，其总体目标是存储和管理“山东半岛城市群生态环境地质”项目研究成果的资料、信息、地图及提供查询服务，为山东半岛城市群的空间布局管理、规划和决策以及重大项目建设和经济社会可持续发展提供依据。为达成这一总体目标，对数据库建设的需求应该包括以下方面:

1)对项目成果图件及其他数据存储管理的需求，需要构建一个符合要求的空间数据库。

2)提供对山东半岛城市群生态环境地质研究成果的管理、查询与展示。

3)提供山东半岛城市群生态、环境的现状与分级分布情况。

4)组织山东半岛城市群生态环境专题图件，直观地为决策咨询提出相应的对策和解决方案。

(1)功能需求

通过需求分析，得到软件的功能需求。除基本的数据输入、编辑和管理功能外，本系统还应具有以下4个方面的要求:

1)对现有地质－生态环境问题的展示、查询;

2)地质－生态环境质量现状的分析;

3)对地质－生态环境与可持续发展关系的分析评价;

4)保持经济增长和地质－生态环境相协调的对策与建议。

(2)性能需求

本数据库系统的性能需求为:

1)系统稳定性好;

2)可扩展性好;

3) *** 作简单;

4)可移植性好;

5)保密性。

根据“山东半岛城市群地区地质－生态环境综合调查评价及可持续发展研究”项目需求分析，数据库涉及的基础图件和数据、项目研究的成果数据如下:

1)基础地理、地质图件，采用1∶20万的地理底图和经过简化的地质底图。

2)各专题项目编汇的成果图件，包括:

山东半岛城市群地区地质图;

山东半岛城市群地区卫星遥感影像图;

山东半岛城市群地区区域稳定性综合评价图;

山东半岛城市群地区土地资源环境质量评价图;

山东半岛城市群地区矿产资源综合评价图;

山东半岛城市群地区地表水评价图;

山东半岛城市群地区地下水环境评价图;

山东半岛城市群地区海岸带地质灾害分布图;

山东半岛城市群地区生态环境综合评价图;

山东半岛城市群地区地质灾害易发区分布图;

山东半岛城市群地区地质生态与经济可持续发展对策图;

烟台地区地壳稳定性评价分区图;

烟台地区地质－生态环境分析与评价图;

烟台地区生态功能区划与生态市建设规划图;

青岛地区地壳稳定性评价分区图;

青岛地区海岸带地质环境质量评价图;

青岛地区地质－生态环境评价分区图。

3)属性数据;

4)文字报告;

5)专题图件数据。

2数据库系统架构

根据以上对数据库需求的分析，结合目前项目的需要和经费情况，采用的系统架构见图12－1。

图12－1 数据库系统架构

本项目采用 ArcGIS Desktop 来搭建系统平台，用以实现定义好的空间数据和非空间数据的存储和管理。系统的核心采用地理数据库 GeoDataBase 体系结构。在后台通过 ArcCat-alog 应用模块来组织和管理所有的 GIS 信息，比如地图、数据集、模型、元数据、服务等; 通过 ArcToolBox 工具来完成数据转换、叠加处理、地理编码、统计分析和投影变换等数据处理。

客户端采用定制的 ArcMap，用以完成数据的显示、分析和编辑。另外可以通过 Arc-GIS 的扩展模块来实现对空间数据进行高效率的可视化和分析; 用 ArcGIS Spatial Analyst实现栅格数据的显示和处理。ArcGIS Desktop 系统平台表现示例见图 12 －2。

在系统数据库建成之后，如项目的后期需要进行数据的共享和发布，可采用 ArcSDE +ArcIMS 的搭配来实现 B / S 构架的数据共享。

图12－2 ArcGIS Desktop系统平台表现示例

3数据库系统功能软件的系统功能分为基本系统数据管理功能和专业应用扩展功能两大部分。根据需求分析，确定各部分的功能。

1)基本功能部分:包括系统管理，数据输入、编辑、查询和输出，数据处理和图形符号库管理等。

2)扩展功能部分:包括现状展示、分析评价、可持续发展评价和决策支持等。系统的功能模块构成见图12－3。

图12－3 系统的功能模块构成

4系统软件平台

在本项目的研究中，结合调查评价研究项目的工作实际，选取了美国ESRI公司的ArcGIS软件作为数据库开发的GIS软件平台，同时考虑到各专题研究单位的实际情况，选取MapGIS作为电子图件的绘制软件。在汇总各专题研究单位提交的MapGIS数字图件后，进行MapGIS格式数据向ArcGIS格式数据的转换，将研究成果加载到项目统一的地质－生态环境空间数据库中。本项目选择的ArcGIS软件平台包括ArcGISDesktop、ArcS-DE、ArcIMS等组件。

5硬件平台选择

除按系统平台的选择原则外，硬件选择从以下方面考虑:

1)硬件的性能:能够满足系统软件平台的运行需求;

2)与其他硬件的兼容性:各种硬件设备可以协同工作;

3)与软件的兼容性:要兼容 *** 作系统、数据库软件或其他应用软件。

可利用现有的计算机硬件，适当增设需要的硬件来构造系统的硬件环境。

6系统实现步骤

(1)系统设计

1)总体结构设计:主要指系统中各子系统之间关系的设计。

2)系统各子系统或子功能模块的描述:各功能模块要划分到软件单元的层次，要求描述清晰，以满足编码、编译和测试的需要。

3)系统外部接口设计:完成系统外部接口、各软件单元之间的详细设计。

4)数据结构和数据库设计:主要指规划数据组织与表达方式的设计。

5)界面设计:主要指应用系统的 *** 作界面设计。

6)软、硬件设计:主要指系统软硬件运行环境的设计。

7)系统单元测试的详细计划:包括测试集、测试用例和测试步骤。

(2)软件编程

完成程序代码的编写及数据库建库任务。

1)遵照软件设计说明书的要求，利用编程工具编制程序代码，并完成程序代码的测试工作。

2)按照半岛城市群项目数据库标准及数据库建库规范的要求，完成数据建库工作。

(3)系统集成与测试

完成系统集成及测试，生成可实际运行的系统，编写用户使用手册。

1)系统集成。

2)系统集成测试。集成测试的步骤为:

①制定系统各单元、模块、子系统的集成计划和集成测试计划，内容包括测试要求、步骤、数据和时间表等;②编写系统集成、测试文档;③按计划进行系统集成与集成测试，修改错误，再测试，直到符合设计要求;④编写测试报告。

3)编写用户使用手册。

五、数据入库工作流程

工作流程主要用于对规划数据库数据入库方法和过程进行指导。项目数据库的数据入库流程见图12－4。

图12－4 数据入库流程

1资料收集

主要包括图件、表格和文字资料等项目所涉及的数据和成果。

2资料预处理

数据预处理就是在全面收集资料的基础上，对资料进行系统的分析研究、综合整理及筛选等。

3建库文档准备

主要是指对建库所需的文档进行准备，主要为数据整理记录表、属性填卡表准备，MapGIS编图的花纹符号库、线型库、颜色库设定等。

4数据采集

数据的采集主要包括图件的输入、建立分层文件、属性的输入。

5数据整理

数据整理的主要内容为:检查数据分层，重新命名分层文件，补充新增图层、调整部分地理、地质和规划专题属性结构，增加部分属性表格，以及整理附加文档等，完成上述工作后要填写元数据采集表并完成对元数据的录入，最后，对所有文件要进行标准化命名。

6空间数据格式转换

按照项目建库的统一要求，各子项目在MapGIS平台下完成的成果图件，数据需要向ArcInfo格式进行转换。

六、数据质量监控

1质量监控体系

项目承担单位和实施单位要建立完善的规划数据库建设质量监控体系，并制定相应的制度。

(1)自互检

建立完整的自互检表，每个作业人员的建库工作都要进行100%的自检，并将自检所发现的问题及时改正。在自检的基础上，由项目负责人安排其他作业人员进行60%以上的互检，并将互检结果和修改处理结果如实、完整地记录下来。

(2)抽检

每张图完成后，由项目负责抽取10%进行检查，并确保检查内容全部符合质量要求。

(3)阶段性检查

对建库的每个阶段性成果要进行严格检查把关，如图件扫描矢量化后的图元检查;属性录入后的图元、属性一致性检查等。

2数据质量监控

(1)空间数据质量检查

空间数据质量检查主要是对成果图上的内容进行质量检查，要分别对MapGIS和ArcInfo格式的所有图层进行逐项检查，包括入库数据图层套合精度、拓扑、命名的标准化规范化、分层的正确性、数据的完整性、属性表结构的正确性、图元与属性的对应性、属性代码的准确性等。

(2)图面质量检查

图面检查是指对提交的成果数据图进行图面内容检查，发现错误应及时修改完善，直至准确无误。

(3)数据表数据质量检查

是指对非空间数据表和空间属性数据表检查数据的正确性，检查数据结构的一致性，并对照规划文本检查与规划实施相关内容的完整性和正确性。

(4)文档检查

资料文档检查主要是检查数据库所要求的文本、研究报告、编制说明、附表等资料文档是否齐全，内容是否正确，并检查元数据采集表及入库数据内容是否合乎要求。

3数据质量监控指标

上述内容的检查总错误率小于2%，其中，图元(包括点、线、面、注释)错误率小于1%，属性(包括文字、代码、ID号对应、记录个数等)错误率小于2%，凡错误率大于该两值的，或发生图层缺失、附表缺失、文档缺失以及未提交正确的元数据采集表和入库数据的，一律不予通过。

七、提交数据要求

1提交格式

成果图件:MapGIS格式，含工程、图层和系统库文件。

文档:包括编制说明、研究报告及其他文档资料(Word和Html两种格式)。表格:Access和Excel两种格式。

元数据采集表:Word格式。

2提交形式

汇交数据存储介质为光盘。在提交成果之前，要进行全面查杀毒，确保数据安全。

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