地理数据的特征范文

导语：如何才能写好一篇地理数据的特征，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

关键词 GeoDatabase；数据模型；地理特征；面向对象技术

随随着面向对象技术（Object－Oriented Technology）的不断发展成熟并广为流行，将其应用到GIS技术中已是一种必然的趋势，并将带来GIS技术的重大进步。

1 地理信息系统（GIS)及其数据特征

随GIS是由计算机硬件、软件、地理空间数据和管理人员共同组成的集合，用以有效地获取、存储、更新、管理、分析和显示各种与空间有关的信息。现有的GIS将地理数据划分为空间数据和属性数据两大类型，这种划分有助于借用已有的数据库技术来管理用户的属性数据，使属性数据得到了高效、强大的数据库技术的管理。与此同时，也使得GIS人员在开发应用软件时将重点放在了对空间数据的管理上。但要使GIS开发人员能更方便有效地处理空间数据，就必须要有好的数据模型来表示地理数据。

随GIS的技术目的是为了更好地利用地球资源和管理人造环境而给用户提供决策支持的空间框架。GIS大多用图形和符号表示信息，还能通过交互式影像地图交流信息，例如你可以索引一个特征的所有已知属性，可以通过网络建立一个点与其它相关点的事物清单，也可以做如水流、污染扩散等模拟测量，这些信息的显示和分析都依赖于怎样从现实世界中建模地理特征。

随地理数据模型是对现实世界的一种抽象，并利用一系列数据对象来支持地图的显示、查询、编辑和分析。一个地理数据模型的优劣，取决于其对地理特征的表示是否充分，其自身结构是否简单易读，以及是否能方便地利用具体的编程语言来实现。

2 传统数据模型对地理数据支持的不足

随在面向对象数据模型产生之前，伴随着GIS技术的不断发展已经产生了两代GIS数据模型，即：CAD数据模型和Coverage数据模型。

2.1 CAD数据模型

随CAD数据模型起源于六七十年代，由于受当时软硬件条件所限制，地图制图精度都不很高。在这一时期，地图主要是通过一些通用的CAD（计算机辅助设计）软件绘制出来的。 CAD数据模型通过点、线、面将地理数据存储在二进制格式的文件中，缺乏属性信息。由于CAD数据模型缺乏对属性数据的支持，且空间数据不是存储在数据库中，所以给GIS软件开发和GIS数据共享都带来了难度。

2.2 Coverage数据模型

随 1981年ESRI公司推出了它的第一个商用GIS软件--ArcInfo，由此产生了第二代地理数据模型--Coverage数据模型（又称地理关系数据模型）。Coverage数据模型对GIS数据特征的表示有了较大的改进：首先它支持属性数据，将空间数据和属性数据有机地结合在一起；其次它还存储矢量数据的拓朴关系；更重要的是，它支持用户自己定制的特征表，因此Coverage数据模型提高了GIS的地理分析能力和数据录入的准确性。但也有其不足：在Coverage数据模型中，空间数据和特征属性数据是分开存储的。空间数据作为一个整体被存储在二进制文件中，特征属性数据则用关系数据库来存储管理；其次，Coverage也是用常用的点、线和多边形（po1ygon）来表示特征，对特征的表示不很充分。比如，用一条线表示道路的行为和用一条线表示河流的行为是一样的。它也不支持水流、道路和其它一些现实世界对象的特殊行为。比如，两条河流文汇后，其文汇点以下的河流流量应该是它们各自流量的总和。

3 解决思路之一——面向对象技术

随面向对象技术（Object一Oriented Technology）的思想萌芽于60年代，到80年代初，以SmallTalk一80语言为代表逐渐发展成熟，并在90年代大范围流行开来，在计算机用户界面、人工智能、软件工程等很多领域取得了极大的成功，把面向对象的数据建模方法应用于表示GIS数据特征是非常有用的。面向对象的数据模型通过定义用户自己的对象类型，定义拓朴的、空间的和全局的联系，以及获取这些对象相互之间的关系等方法使用户能更自然的描述特征。结合面向对象理论的自身特性，其在GIS数据模型中主要有以下几个方面的应用。

3.1 类（Class）和对象（Object）

随现实世界中都是把很多物体当作整体来看待的，在GIS应用中也应该采用这种思想。在 GIS数据建模和其他类似的领域中，也应当将对应于现实世界的各种实体抽象成对象，当作整体来处理；对象与对象之间可以交互；具有共同属性的多个对象抽象为类，对象可以保存自己的状态（属性）。由于对象与现实世界的实体对应，从而加强了GIS数据模型的易理解性、可读性和可维护性。

3.2 封装（Encapsulatico）

随对象的所有信息被隐藏封装起来；对象提供的一些服务，由外界通过向它发送消息来实现。GIS在使用数据对象时隐藏了数据对象内部的细节，只提供了一个标准的程序接口。通过对对象状态的隐藏，增强了GIS数据模型的稳固性和可维护性。

3．3 继承（Inheritance）

随继承是指在定义一个对象类时能包含别的对象类的行为，并具有自己的扩增行为。对象可以继承父类的方法，亦即服务。在GIS数据应用中，你能够在创建自己定义的特征类型时继承到标准特征的行为。例如，一个转换对象可以从一个标准的GIS数据特征类中扩展得到。

3．4 多态（Po1ymorphism）

随多态是指同一行为（方法或函数）可应用于许多不同的类，而每一类则以其独有的方式来执行此方法。例如，GIS数据特征的核心行为如绘图、增加或删除等操作，不管是在GeoDatabase中还是在Coverage中，或是在形状文件（shapefile）中，它们都几乎是相同的。但在具体实现时，各自的类须作相应的必要改变以进行具体的绘图、增加或删除等操作。通过继承和多态，大大增强了GIS数据模型的可重用性，进而增加了GIS数据的可交互性和可共享性。

4 面向对象技术在GIS中的应用实例——GeoDatabaSe

随GeoDatabase数据模型是ESRI公司在Arcinfo中推出的一种新型面向对象数据模型，即第三代数据模型。具目的是为了让用户能更容易、更自然地表示GIS数据特征和更易建立特征之间的各种关系。GeoDatabase给用户提供了大量的实体对象模型（如河流、道路、建筑等），让用户摆脱了抽象的点、线、面模型：使用户的操作更加简便和接近现实世界。GeoDatabase除支持地理特征的一般行为外，还支持一些象CAD数据模型和Coverage数据模型所不能支持的特殊行为。例如，两条河流交汇，河水流量相加的行为（如图1所示）;在一定范围内对某些行为的约束问题，如学校附近建酒店在法律上是不允许的（如图2所示）。

4．1 GeoDatabase数据模型便于GIS数据处理

随1）、数据录入和编辑更加精确由于对数据的录入和编辑大多数能被智能的检测行为所保护，所以差错甚少。

随2)、用户用更直党的数据对象工作通过适当的设计，一个GeoDatabase包含有符合用户数据模型的数据对象。用户用他们感兴趣的对象进行工作，例如电线、道路和湖泊，从而替代了通用的点、线、面。

随3）、特征具有了一个更字富的上下文由于有拓朴关联、空间表示和一般关系等原因，不但要定义特征的特性，而且还要有与其他特征相关的上下文。这样，当其中一个特征彼移动、修改或删除时，有助于说明整个特征集到底发生了什么。也可惜助这个上下文找出或检查与之相关联的另外一个特征。

随4)、能制作更好的地图能更多地控制绘制特征，也能增加智能的绘图行为。能把复杂的绘图方法直接应用到Arclnfo的绘图应用程序中。通过编写软件代码还能执行高度专业化的绘图方法。

随5）、在地图上显示的特征是动态的当你在ArcInfo中对特征进行处理时，这些特征能对邻接特征的改变做出相应的反应。你也能使特征与定制的查询或分析工具发生联系。

随6）、定义了更好的特征外形 GeoDatabase数据模型用直线、圆弧、椭圆弧和贝齐而（Bezier）曲线来定义特征的外形。

随 7）、特征组是连续的通过设计，GerDatabase数据模型能容纳非常巨大的特征组而不需要其他的空间分区或块(tiles）。

随8）、许多用户能同时编辑地理数据GeoDatabase数据模型支持许多人能在本地区域编辑特征，然后将出现的任何差异处理成一致。

4.2 GeODatabaSe对GIS信息存储的具体实现

随一个GeoDatabase能容纳四种地理数据表示：表示特征的矢量数据，表示图像、栅格主题数据和表面的栅格数据，表示表面的TIN（三角形不规则网络），从一个地址中找到一个地理位置的定位器和地址。GeoDatabase将所有的这些地理数据表示存储在一个商业的关系数据库中。这就便于专业信息技术人员集中管理地理数据，也让ArclnfO保持与数据库技术的发展同步。

随1）、用矢量表示特征世界上的许多特征都已经有了很好的外形定义。矢量数据用一组带有关联属性的有序坐标精确简洁地表示了这些特征外形。这种表示支持几何运算，例如：计算长度和面积，识别重叠和交叉，找到相邻的或附近的其他的特征等。

随矢量数据可以用维数进行分类：a. 点是零维的，它表示大小而不能用线或面来描述的地理特征，用单个调x，y坐标值来存储；b线是一维的，它表示太狭窄而不能用面来描述的地理特征，用一组有序的调x，y坐标值来存储。其形态可以是直的、圆的、椭圆的或曲线；c.面是二维的，它表示宽阔的地理特征。面用一组围绕面的线段来存储，这些线段构成一个封闭的面。另外一种矢量数据类型是标注，它用于显示相关特征的名字和属性的描述性符号。

随在GeoDatabase中，特征数据集（datasets）是矢量数据利用维数和关系直接存储特征的结构。一个特征数据集是存储空间实体（特征）、非空间实体（对象）和它们之间的关系的容器。拓朴关系用几何网络和平面图表示。GeoDatabase也存储一些有效的规则和域，当特征被创建或更新时用来确保它们的属性在与它们相关联的特征和对象的上下文中继续有效。

随2）、用栅格（raster）表示网格化（gridded）数据 收集在GeoDatabase中的许多数据都是栅格型的、这是因为摄影机和成象系统是以象素值的形式将数据记录在二维的网格（grid）或光棚中的。象素是组成栅格的基本单元，它的值能描述多种数据。象素能够为一部分光谱存储光的反射，为图象存储颜色值，以及存储主要属性，比如：植物类型，或表面值，或海拔高度等。

随3）、用TIN表示表面一个TIN就是一个表面模型。GeoDatabase在存储TIN时将其作为一个带有高程值的节点和带有边的三角形的整体来对待。TIN支持表面分析，如：分水岭研究。在一个观测点看表面的可见性、表面特征的描述（如：山脉、河流和山峰）。TIN还能描述自然地形的起伏。

随 4)、用定位器（Locator)查找地址 GeoDatabase能存储定位器和地址。定位器是一种利用全国邮政协定将一个地址转换成位置的方法。你可以找到任意点在地图上相对应的点特征。

4．3 GeoDatabase对GIS关系数据库的完善

随与标准的关系数据库相比，GeoDatabase简化了地理数据建模的工作，因为它包含有用于地理信息的通用模型。GeoDatabase用下列方式扩展数据库：

随1）、用四种方式表示地理数据：用矢量特征建模离散对象：用栅格特征建模连续对象；用TIN建模表面：用定位器和地址建模位置索引。

随2）、存储特征外形，ArclnfO还提供了执行空间操作的函数，如：查我对象之间是问隔的、接触的或交叉的。为定义和管理一套数据的地理坐标系统提供了一个框架。

随3）、能拓朴地建模一套完整的特征，例如运输或公用网络，以及基于自然资源或土地所有权的土地划分。除了清楚的拓朴关系和固有的空间关系外，GeoDatabase还能定义对象和特征之间的常规的和任意的关系。

随4）、通过域和检查规则，强制实现对象属性的整体约束性。

随5）、将自然的特征行为绑定在存储特征的表里。

随6）、能支持多种版本，以便众多用户编辑和索引同样的数据。

随 此外，GeoDatabase还同时支持对象视图和关系视图，能综合两者的优点。对象视图在GeoDabase中占据主导地位，其目的是提供一个接近于逻辑数据模型的数据模型、因而更接近于现实。关系视图则用于一些GeoDatabase数据的常规处理，它表示的是一些简单地理对象的特征。对象视图和关系视图的具体对应关系如图3所示。

4．4 GeoDatabase的设计步骤

随设计GeoDatabase与设计关系数据库之间的差别并不很大，主要的区别是考虑怎样将逻辑数据模型组件匹配到GeoDatabaee组件中。由于GeoDatabase具有特征数据集、特征类、拓朴组合、关系及其它组件，所以设计地理数据库时更接近于它们的逻辑数据模型。GeoDatabase设计的具体步骤如下（如图4）：

随（1）建立用户数据视图模型确定用户界面，弄清组织结构和分析商业需求。

随（2）定义对象和关系用一组对象建立逻辑数据模型和它们与其它模型之间的相互关系。

随（3）选择地理表示在矢量、栅格、表面或定位器等表示中找出一种对有关数据的最佳表示。

随（4）匹配GeoDatabase组件 将逻辑数据模型的对象匹配到GeoDatabase组件中。

随（5）组织GeoDatabase的结构在考虑几何组织、拓朴关系和数据职能等情况下建立GeoDatabase的结构。

参考文献

[1] ESRI公司 Arclnfo8 文档《Modeling Our World》 1998

[2] 徐建春、赵英时等基于组件对象模型的GIS校园地理信息系统国土资源遥感 1999（1）

[3]杜云艳、邵全琴等ARC／INFO数据库设计中科院GIS t点实验室1998（6）

篇2

[关键词]地理信息 测量 数据管理

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）08-0385-01

地理信息系统技术在中国的出现和发展已经经过了近20年的历程，国内外著名的地理信息系统软件在中国的各个行业均得到了广泛应用，在所有利用地理信息系统技术建设的应用系统中，地理信息系统的一个最基本职能就是管理数字地形图，让用户能够轻松地利用它快速地检索所需要地区的地形数据，并按照用户需要的格式进行输出。我们目前接触过的地理信息系统有多种，但对其数据管理方式有所了解的并不多。

1 地理信息系统的数据管理方式

1.1地理信息系统定义

地理信息系统是近十几年来发展起来的一门综合应用系统，它能把各种信息同地理位置和有关的视图结合起来，并把地理学、几何学、计算机科学及各种应用对象、CAD技术、遥感、GPS技术、Internte、多媒体技术及虚拟现实技术等融为一体，利用计算机图形与数据库技术来采集、存储、管理、处理、检索、分析和输出地理图形及其属性数据，从而为土地利用、资源评价与管理、环境监测、交通运输、经济建设、城市规划以及政府部门行政管理提供新的知识，为工程设计和规划、管理决策服务。此多种应用系统应用到地质测绘业，就可以产生事半功倍的效果，能大大提高工作效率和质量管理水平，同时也是地质测绘服务业的重大创新和革命。

1.2空间数据的描述方式和特征

测量工作的主要成果是与地理位置相关的信息，这种信息称为空间信息或空间信息的描述信息。如果这些空间信息是以一系列X、Y、Z点串表现的点、线或多边形，这种形式为矢量形式；还有一种以像素阵列方式表现的点、线或多边形，如图片、图像等，这种方式称为栅格形式。现在测量的成果多为矢量形式，矢量形式是空间数据的主要表达方式之一，矢量数据库的管理方法与空间数据的特征密切相关。空间数据主要具有以下几个基本特征：

（1）每个空间对象都具有空间坐标，即空间对象隐含了空间分布特征；

（2）非结构化特征使它不满足关系数据模型的范式要求，因而空间图形数据难以直接采用关系数据库管理系统；

（3）空间关系特征要求记录拓扑信息以表达多种空间关系，因而增加了问题的复杂性；

（4）分类编码特征，明确每一个、每组空间对象；

（5）海量数据特征等都对矢量数据的管理方法大大增加了难度。

1.3地理信息系统的数据管理方式

基于空间数据具有自身的上述特殊特征，国内外对空间数据的管理进行了大量研究和开发，长期以来，地理信息系统空间数据的管理方法主要有以下4种类型。

1.3.1文件与关系数据库混合管理系统

由于空间数据具有其自身的上述特殊特征，这种关系数据库管理系统难以满足要求，因而大部分CIS软件采用混合管理的模式。即用文件系统管理几何图形数据，用商用关系数据库管理系统管理属性数据，它们之间的联系通过目标标识或者内部连接码进行连接。

1.3.2全关系型空间数据库管理系统

全关系型空间数据库管理系统是指图形和属性数据都用现有的关系数据库管理系统管理。关系数据库管理系统的软件不作任何扩展，由CIS软件在此基础上进行开发，使之不仅能管理结构化的属性数据，也能管理非结构化的图形数据。

1.3.3对象――关系数据库管理系统

由于直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高，而非结构化空间数据对GIS来说又十分重要，所以人们在关系数据库管理系统中进行扩展，通过定义操纵各种空间对象的API函数，使之能直接存储和管理非结构化的空间数据。

1.3.4面向对象空间数据库管理系统

目前，面向对象数据模型是最适应于空间数据的表达和管理，因为它不仅支持变长记录，而且支持对象嵌套、信息的继承与聚集。面向对象的空间数据库管理系统允许用户定义对象的数据结构以及它的操作。因而可以将空间对象根据GIS的需求，定义出合适的数据结构和一组操作。

2、空间数据的无缝管理

现在的测量均是将测区按某种比例尺划分成若干图幅进行，在测区表现和浏览方面不直观。地理信息系统可以管理多种测量数据之后，通过地理信息系统的空间数据的无缝管理，也就是将测量的成果成片的管理起来，形成一个完整的提供作体系，在地质测绘的工作中，使我们可以直观的了解整个测区，以达到最为理想的工作效果。

实现无缝空间数据库有两个不同的阶段：

一是在逻辑概念上的“无缝”组织阶段。所谓逻辑要领上的“无缝”组织，只是从用户的视角来看待空间数据库，它基于Morton码的瓦片式大型地理空间数据库设计思想，并建立了一个“无缝”GIS数据库。然而，它们仍然只是一种逻辑概念上的“无缝”组织，能够完成地理数据的几何接边和逻辑接边，但物理上仍然按照图幅的概念进行存储管理，对同一地物实体在多个几何标识和同一地物标识间进行后台关联处理，对用户来说是不可见的，因而说是逻辑上的“无缝”组织。

优点：在用户视点上，系统便于操作，在一定程度上解决了传统地理空间数据库的组织弱点。

缺点：因为其物理底层依然是分幅方式管理地图，其分割地理实体的机制依旧，通过多个几何标识进行后台关联处理使系统的灵活性降低；查询检索依然不便（通过关联涉及多图幅或多专题）：地理实体的完整性与一致性维护；数据分步管理等对“关联机制”的“压力”；插入或修改数据库会使“关联机制”不得不作相应的变动。所以逻辑上的“无缝”在本质上依然没有解决问题。

二是在逻辑上和物理概念上真正的地理空间数据库无缝组织阶段。物理概念上真正的地理数据无缝组织是从底层、从设计者的视角解决了传统GIS的分幅管理的问题使客观对象在地理数据库中以唯一的几何和物理标识被记录，这样从本质上（物理结构）使客观世界中的完整地物对象得以在计算机中被存贮。这样，不但从用户视角看，其在逻辑上是无缝的，同时从设计者视角看，其物理地层结构也是无缝的。

优点：从内到外统一了逻辑与物理的“无缝”概念，从本质上解决了GIS数据组织上的弱点问题。

缺点：数据的入库要求过于严格，在现实情况下有一定的难度；对已有GIS数据库的改造工作量较大。

篇3

【关键词】 大数据；测绘档案；管理

一、大数据时代背景

麦肯锡全球研究机构对于“大数据（Big data）”给出的定义是：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

大数据时代的到来为测绘地理信息的创新发展带来了新的挑战与机遇。当前，海量的地理信息数据还远远没有被充分利用起来，只有充分挖掘数据，加大对地理信息数据的开发应用研究，才能更好地提供多元化的地理信息服务。

二、测绘地理信息数据的大数据特征

测绘地理信息档案是指在测绘生产、科学研究、基本建设等活动中形成的应当归档保存的各种技术文件、技术标准、原始记录、计算资料、成果、成图、航空照片、卫星照片、磁带、磁盘、图纸、图表等。大数据的基本特征可以用4个V来总结，即国际数据公司（IDC）提出的海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、数据价值密度低（Value）。

大数据的技术路径和分析方法为测绘地理信息档案资源的规划、整合、管理和利用提供了更有效的方式，测绘地理信息档案与大数据同样具有数据体量大、数据种类多、数据价值有待挖掘等特点：

（一）数据体量大。人类的社会活动与地理空间位置密不可分，地理信息是整合集成社会经济和自然人文信息的公共基底，随着测绘技术、传感器技术的发展，测绘数据的获取能力快速提高，随之而来的便是档案数据的快速增长。这些测绘地理信息数据不仅可以有效揭示经济社会发展与资源环境的内在关系和演变规律，还可以综合反映人地关系的协调程度。

（二）数据种类多。档案包含了文字、数据、图件、图表、声像等多样化数据，还有数据库、三维地理信息产品等类型的数据。按照国家测绘地理信息局与国家档案局在2015年联合下发的《测绘地理信息档案业务管理规定》，测绘地理信息档案共分为14类：⑴航空、航天遥感影像获取；⑵大地测量；⑶测绘地理信息采集与更新；⑷地理信息数据库建库与维护；⑸地理国情监测（普查）；⑹应急测绘保障服务；⑺测绘成果与地理信息应用；⑻工程测量；⑼海洋测绘与江河湖水下测量；⑽界线测绘；⑾不动产测绘；⑿地图制作；⒀测绘科学技术研究；⒁其他。

（三）数据价值有待挖掘。近年来，测绘地理信息数据在辅助政府决策、公共应急救急、规划管理、基础设施建设等多个领域发挥了重要作用，技术成果类档案的利用率较高。但是在地理信息数据量和数据类型上还有巨大的拓展潜力，地理信息数据尤其是历史档案数据的价值并未充分发挥，这就需要密切结合实际发展需要，研究测绘地理信息档案资源的建设和应用，充分挖掘档案资源的数据价值，才能更好地为国民经济发展服务。

三、大数据条件下的测绘档案管理

（一）构建时空地理信息数据。大数据进行数据挖掘分析的基础是数据，目前，测绘地理信息档案还有相当数量的纸质文档，要应对大数据时代的快速变革，迅速完成档案资料的数字化势在必行。在数字化的同时，实现信息化，也就是添加测绘地理信息自身的属性信息，除了常规的元数据信息，还要注意采集其历史档案的时空属性，包括档案产生及入库的相关时间、多年来的档案利用情况、用户信息等，形成时空地理信息数据。通过分析各类地理要素时间维度的变化情况，能够极大地丰富地理信息的数据量，这不是简单意义上的加减法，而是指数级的变化，所形成的庞大数据源，将有助于对地理要素的变化规律做出质变分析和科学判断。

（二）丰富和扩展测绘地理信息档案资源。通过收集历年的社会政治、经济、文化、气候以及政府的各种统计信息，与时空地理信息数据进行融合处理，可以统计出基于地理信息诸如农作物产量和品种变化、城乡边界变化、城镇人口密度变化、生产力布局变化等，在统计数据的基础上采用科学的方法建立数学模型，探寻发展规律，为政府的决策、各行业的智慧发展提供有价值的信息和参考。

（三）深入挖掘测绘地理信息档案的信息价值。在时空地理信息数据基础上利用大数据技术，对海量的数据资源进行聚类、分类、相关性分析，找到数据之间的关系，建立各种数据模型，将“死档案”变为“活信息”，把档案资源转化为有价值的生产力。在分析统计地理信息的利用情况时，如各区域利用率和用户行业分布，对测绘地理信息的社会需求情况做出精确的判断，对于指导测绘地理信息生产、地理信息数据的充分利用、扩大社会服务面等有极大的帮助。而在结合了其他行业统计数据后，深入分析这些数据与地理信息数据的关系，找出规律，建立联系，就能基于地理空间分析功能提炼出各种高价值含量的信息和知识，促进各领域、各方面的智慧发展。

【参考文献】

[1]阎晓峰.大数据与档案资源开发利用[J].中国档案，2015（11）：16-19.

篇4

关键词：地理信息安全关键技术

中图分类号： F1 文献标识码： A 文章编号：

随着计算机技术、数字化技术、遥感技术和网络技术的广泛应用，地理信息产业得到了快速发展。近些年来，地理信息产业以年均 25% 以上的速度快速发展，成为新的经济增长点。地理信息应用已从专业领域应用拓展到面向大众和政府部门。在军事领域，地理信息得到广泛的重视和应用，成为现代化战争的基础。。

一、地理信息的安全特征

地理信息主要是以矢量和栅格两种格式存在的基础地理信息。基础地理信息的基本特征可概括为客观存在性与抽象性、时间性与空间性、可存储性与可传输性、可度量性与近似性、可转换性与可扩充性、商品性与共享性等特征。基础地理信息多为海量数据，具有多源异构并分布存储于不同区域的特性，数据安全技术必须适合不同的数据类型与数据量，在保证数据安全的情况下，也必须兼顾到数据分发过程中的传输速度。数字栅格地图、遥感影像和 DEM 都是常见的栅格地理空间数据，与普通图像数据在表现形式上相同，因此，其安全保护技术可以借鉴普通图像的技术进行研究。但是，地理空间数据的量测、精度和空间分析等特征又使得地理空间数据安全技术具有自身的特点，必须依据其自身特有的性质和应用价值来设计算法。矢量地图数据是通过点、线段、多边形 3 类图元来描述目标的，主要具有位置特征、属性特征、空间特征和时间特征，其安全技术的设计与选择应充分考虑到这些特征。

二、关键技术的现状研究

目前，在信息安全领域中，通常有两种基本的技术途径: ① 密码技术，其核心是密码学，包括加密技术、数字签名、数字证书、访问控制等; ② 数字水印，通过在数字产品中隐藏版权信息来实现版权保护。

1、加密技术

加密技术是利用数学或物理手段，对电子信息在传输过程中和存储体内进行保护，以防止泄露的技术。在传统加密技术中，基于密钥的加密算法不同可以分为两类: 对称加密技术( 常规密钥加密) 和非对称加密技术( 公开密钥加密) 。最著名的对称加密技术是 DES 算法和 AES 算法，非对称加密技术的加密算法主要有 RSA 算法。按照加密时对明文的处理方式，对称密码算法又可分为分组密码算法和序列密码算法。分组密码算法是把密文分成等长的组分别加密。序列密码算法，也称流密码算法，即把明文序列与密钥流序列逐位转换变成密文。序列密码加密速度最快，安全性较高，因此特别适合于大数据量、实时性要求较高的加密场合。序列密码加密的安全性依赖于序列密码的随机程度。移位寄存器是序列密码中产生密钥序列的一个主要组成部分，目前已逐渐向非线性领域探索，研究得比较充分的方法有非线性移位寄存器序列，对线性移位寄存器序列进行非线性组合，利用非线性分组密码产生非线性序列、存储变换、基于混沌的序列密码等。近年来，混沌理论在信息安全领域的应用研究已越来越受到人们的关注，混沌序列密码及其应用的研究是近年来密码学及其应用方向的研究热点之一。混沌序列密码使用混沌系统生成伪随机密钥流，并将其直接用于掩盖明文。混沌的一些基本特性可以大大简化密钥序列的生成，其非线性特性也可以提高生成密钥序列的复杂度，使得不知道加密密钥的攻击者几乎不可能进行有效的破解，它可能是具有相当广泛应用前景。

栅格地图数据的加密处理与图像加密是类同的。目前，对于含有地理位置、传感器参数以及地物波谱特征等信息的遥感影像安全问题的研究主要侧重在数字水印、信息隐藏和图像加密技术等方面。利用混沌序列等方法的传统图像加密技术没有考虑到海量遥感图像在加密、传输过程中给网络带来的巨大压力，且加解密速度不高。针对遥感影像数据海量的特点和对安全保密的应用需求，主要研究有选择性多机密区域多密级的遥感影像加密算法，实现了面向内容的遥感影像多级安全授权方法; 基于 Montgomery 型椭圆曲线密码体制的遥感图像加解密方法，提高了海量遥感数据的加解密速度，有效解决了海量遥感影像数据的安全保密难题。目前对于 DEM 数据加密算法研究较少，主要有应用明暗恢复形状( SFS) 原理和遥感影像灰度信息加密更新基础 DEM 数据的方法，以及在其基础上的一种基于单幅遥感影像三维重建的 DEM 数据加密方法，实现了获取更高分辨率的数字高程模型。对于矢量地图数据的加密，大多数地理信息系统仅仅使用密码的方式来对地图进行保护，而并未对地图的图像信息进行加密。

另外，在地理信息加密的具体应用中，对数据经压缩后再进行加密，一方面可较大地减少数据相关性及加密运算量，另一方面有助于提高抗攻击强度。

2、 数字水印

数字水印技术是信息安全领域中发展起来的前沿技术，它将水印信息与载体数据紧密结合并隐藏其中，成为载体数据不可分离的一部分，由此来确定版权拥有者，跟踪侵权行为，认证数字内容真实性，提供关于数字内容的其他附加信息等。

一般影像相比，数字栅格地图的色彩具有较高的亮度和较小的饱和度，地图中空域像素值变化比较大，有更大的低频分量，所以在保证相同的视觉

效果下，数字栅格地图低频分量中具有更高的感觉容量，可嵌入比影像数据更强的水印信号。对于数字栅格地图的水印技术研究，目前主要集中在抗差性数字水印研究方面。

3、 访问控制

访问控制是信息安全的核心技术之一，是对用户的合法性进行确认，并控制内容只能按照许可证要求的方式被使用。这种机制是建立在消息认证或者数字签名与公证服务、时间戳服务和证据记录基础上的，可使用加密、签名等密码学手段、数字水印及许可证管理等技术实现访问控制。

四、发展趋势

面向基础地理数据安全的密码、水印等理论和技术处于发展中，一些关键理论和技术尚待进一步发展和完善，主要问题是抗攻击性。以下是未来信息安全技术研究呈现出的一些趋势和特征。

1、 网络传输中安全技术的动态结合。密码技术和数字水印具有各自优缺点，密码技术更适合进行权限控制，水印技术更适合于操作跟踪、盗版跟踪。基于二者特点进行综合应用，是进行地理信息安全保护的重点与趋势。现在的水印技术都是静态生成与嵌入，如何根据用户信息动态生成数字水印添到数据中去，是水印应用于网络传输不可回避的一个问题。

2、 局部及批量数据加密算法研究。在实时性要求很强的系统中，许多常规的加密算法不再适用。同时，在数据传输中可能只要求对其中部分区域加密，即局部加密。或批量数据传输时，实现一次同时加密多个数据。

结语

通过对地理信息安全特征的深刻认识，以及对信息安全关键理论和技术的深入研究和解决,我们认识到: 地理信息安全面临着严峻局面，迫切需要实用、可靠的安全技术手段来解决。密码技术和数字水印作为信息的前沿技术，对于地理信息安全具有不可替代的重要作用。面向海量地理空间数据安全保护，并将安全技术实用化，还有许多问题需要不断解决。因此, 实现技术的应用和推广，地理信息安全技术必将在信息安全领域发挥越来越大的作用。

参考文献

篇5

关键词：大数据技术；测绘地理信息；应用对策

大数据技术的广泛应用，在很多领域具有非常重要的影响。当前，信息获取的手段越来越丰富，信息量也越来越大，对整个社会的发展具有一定的推动作用。但对信息科学合理的应用和有效储存、管理也是目前各行业需要着重思考的问题。大数据技术在具体应用中，为诸多领域提供了可靠的发展空间，测绘地理信息不仅有利于经济建设，而且有利于推动社会发展，因此，要保证测绘地理信息的准确性、可靠性，就要认识到大数据技术应用的必要性。

1测绘地理信息发展现状及现存问题

1.1测绘地理信息发展现状

近年来，经济发展水平不断提升，各种先进技术在各领域中的应用相对比较广。3S技术的应用，实现了对传统测绘技术的改进和优化，推动了测绘地理行业的信息化建设和发展。与此同时，测绘的生产主体模式也逐渐发生了根本性的变化，大量外业测量工作在具体开展中被业内的地理信息处理逐渐取代。可见，测绘地理信息服务范围在不断扩大。

1.2测绘地理信息存在的问题

测绘地理行业中，传统技术应用效率、测绘结果无法满足实际要求。针对目前存在的各种问题，提出针对性的解决对策，以此来保证测绘地理信息的准确性、有效性。1）测绘地理信息通常会被采集到各种不同类型的传感器中，以此来实现快速合理的获取和应用。通过静态空间的数据方式，逐渐转变成动态化的时空信息，特别是在当前物联网时代背景下，无论是数据获取还是在生产方式等方面，都已经呈现出明显的变化趋势。直接造成数据量越来越大，虽然计算机硬件以及对应的储存设备在实际应用中也在不断提升，但还是无法满足数据管理以及储存各方面的需求。2）不同类型的先进技术手段在很多领域中被挖掘和利用，包括高分卫星遥感技术、激光雷达等各种不同类型的技术手段。由于目前测绘地理信息对信息数据质量的要求在不断提升，数据种类也在逐渐朝着多样化的趋势发展，大量的人工作业模式也逐渐朝着自动化的趋势发展。此时，计算机在各项业务的具体处理方面经常会出现严重不协调的问题。在现代化社会发展背景下，对各种不同类型的信息产品提出的需求非常大。测绘地理信息的服务范围也在不断扩大，导致边缘模糊状态比较严重，甚至还会引起跨界[1]问题。这种形势下如果一直沿用传统的测绘技术、测绘成果，很难满足现代化社会发展的个性化需求。测绘地理信息数据的产生、收集以及应用，要能够体现全局性的特征，所以对数据实时有效的分析和处理能力提出了更高的要求。

2测绘地理信息中对大数据技术的合理应用

信息社会对大数据技术提出的要求越来越高，对各种不同类型的海量数据展开科学合理的储存、管理以及计算，都是比较常见的处理手段。在实践中，针对各种不同类型的数据信息展开处理时，通常情况下需要利用TB级或者更大量级的数据进行妥善处理，这些都是传统数据处理技术根本无法完成的任务。大数据技术在实际应用中，会涉及分布式计算等，打破了测绘地理信息的发展瓶颈。

2.1地理信息数据的储存和管理

大数据时代背景下，大数据技术实践中应用地理信息数据涉及到的内容有很多，不仅涉及到各种不同类型的图形、数据库等具有结构化特征的数据内容，而且还涉及文档内容、表格等具有非结构化特征的数据信息。针对结构化特征的数据进行处理时，要构建数据处理平台，对数据进行分类管理，以此来达到良好的处理效果。在这一基础上，可以通过Hadoop分布式的处理平台作为基础，对HDFS进行科学合理的应用，有利于实现数据集群的合理构建。数据管理集群的节点数量通常情况下可以直接与现有的数据量规模、近期的需求情况等进行科学合理的配置，以此为基础，有利于实现所有节点协同工作的集中化处理，以此来保证各项数据信息的储存、计算等各项工作真[2]正落到实处。与此同时，可以通过对Hbase数据工厂的科学合理应用，实现对大量半结构化、各种非结构化数据的针对性的分析和处理。针对已经生成结构化的数据，可以直接储存到对应的Hadoop数据库中，以此来保证数据信息的合理性、可靠性以及安全性。除此之外，要对Hive的数据仓库展开科学合理的布设和应用，该数据仓库的设置目[3]的就是为了实现对结构化数据合理的管理和控制。由此可以看出，Hive、Hbase在实践中的联合式应用，有利于实现结构化、非结构化这两种不同类型地理信息数据的集群式管理，同时还可以保证储存的可靠性。最后，通过对MapReduce的应用，实现分布式的计算和分析，通过Hadoop集群当中的并行计算方式，实现对现有大量数据针对性的处理。在此基础上，有利于形成一个基础的框架模式，以此来保证地理信息档案对应的大数据处理平台能够得到合理构建和落实。

2.2测绘地理信息时空数据的运算和处理

计算机技术在实际应用中整体处理能力普遍有所提升，间接为测绘地理信息的效率、质量提升提供了保证。大数据分布处理技术在具体应用中最为明显的优势是可以实现对大规模数据的批量化处理，处理速度相对比较快。无论是图结构数据的图计算，还是全局数据的查询和计算分析等，不同类型结构地理信息数据的应用，有利于工作效率[4]和质量提升。某专家在实践中，通过对多源、多时相等各种不同类型的数据展开合理的处理，并进行数据入库等各种不同类型的试验操作。发现在实践中数据源为资源3号的2卫星影像，其自身的对应面积为270000km，通过应用PixelGrid-SAT软件可以实现DEM、DOM等成果的制作和分析，还可以实现对DSM的提取、纠正等各种操作，以此来保证信息获取、处理过程的时效性，高质量地完成测绘地理信息的处理。

3结语

大数据时代背景下大数据技术的引进和应用，对测绘地理信息工作的展开具有非常重要的影响。大数据技术的应用，不仅有利于实现对测绘地理信息各种海量数据储存、处理以及分析和管理等问题的妥善处理，而且有利于保证各种不同类型数据信息处理效率和质量的提升。在保证自身分析能力、服务水平提升的同时，推动地理信息行业稳定、高质量发展，满足时代提出的个性化需求。081HuabeiNaturalResources华北自然资源论文

参考文献：

[1]邬明权,王标才,牛铮,黄文江.工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展[J].地球信息科学学报,2020,22(07):1408-1423.

[2]黄军政.大数据及其对测绘地理信息工作的启示[J].工程建设与设计,2020(12):245-246.

[3]罗国辉,黄斌.研究大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].居舍,2019(01):175.

篇6

Abstract: The data structure of basic geographic information elements is researched, using VB and ACCESS database as a development tool, the basic elements of data dictionary query geographic information system is designed and developed to realize the accurate inquiry of fundamental geographic information.

关键词：基础地理信息要素数据字典；数据库；查询

Key words: fundamental geographic information data dictionary；database；query

中图分类号：P208 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）03-0278-01

0引言

基础地理数据要素的数据量是庞大的，仅第一部分就包含了475个数据要素，这对于测绘部门基层用户的外出携带、使用和查找都比较繁琐。为解决这些困难，我们研究和开发出了一套使用简单、查询快捷的基础地理数据要素查询系统。

1系统数据库的设计

基础地理数据要素主要分四部分内容，第一部分有要素名称、要素描述和要素分类代码，这部分的内容相对每个数据要素具有唯一性；第二部分是属性表，包含属性名称、属性描述、数据类型字段要求、属性值域或示例、约束/条件和备注，每个数据要素的属性表中都含有多项记录；第三部分为几何表示，包含几何特征、图形代码、表示方法、属性、几何表示示例和制图表示示例，其中几何特征、图形代码、表示方法和属性含有多项记录，而几何表示示例和图形表示示例具有唯一性；第四部分为相关要素、关系和备注，这三项也具有唯一性。

为了数据库的方便存储、查询，我们把第一部分、第三部分和第四部分中具有唯一性的项合并为一个表，并把要素分类代码定义为索引。其中几何表示示例和图形表示示例为图形数据，我们把这两项的类型定义为OLE对象，以二进制的方式存储在数据表中。为了方便查询我们在表中增加了“要素简码”字段，要素简码字段存储的是要素名称的汉语拼音缩写，如“大地原点”的要素简码为“ddyd”。

属性表中含有多项记录，我们为属性表单独建立了一个表，并使用要素分类代码与要素表相关联。

几何表示中的几何特征、图形代码、表示方法和属性项也含有多项记录，我们为这四项也单独建了一个表，并使用要素分类代码与要素表相关联。

2系统功能的设计与实现

系统根据需要设计了两大功能模块：录入模块和查询模块，系统功能如图1。

2.1 基础地理信息要素数据字典录入模块系统需要录入三个数据库表的数据,分别是要素表的录入、属性表的录入和几何表示表的录入。

2.1.1 要素表的录入。要素表的录入模块分为添加、修改、删除和存储功能。其中包含几何表示示例和制图表示示例两个图形数据，对于这两个数据需要先进行图片的扫描，形成位图文件，然后系统读入位图文件，并以OLE对象的形式存储在数据库表中，这样就可以在查询系统中调用、显示图形元素。

2.1.2 属性表和几何表示表的录入。属性表和几何表示表的录入模块分为添加、修改、删除和存储功能。

2.2 基础地理信息要素数据字典查询模块根据基础地理信息要素数据的特点和实际的应用情况，我们在查询系统中设计了两种查询方式：按要素简码查询和要素分类代码查询。

2.2.1 要素简码查询。要素简码是要素名称的汉语拼音缩写，我们也在系统中为要素简码设计了模糊查询功能，模糊查询功能就是在查询过程中输入要素名称的汉语品音缩写的前n位，系统会把要素简码前n位为输入字符的所有要素都显示出来。

例如：输入“dd”，系统会把所有要素简码是以“dd”开头的要素都显示出来，方便了用户的选择。这种查询方式是用户的主要查询手段。

2.2.2 要素分类代码查询。要素分类代码是由6位数字组成的，同样我们在系统中也设计了模糊查询的功能，例如：输入“11”，系统会把要素分类代码是以“11”开头的所有要素都显示出来，方便用户的选择。

2.2.3 要素数据的输出。系统的输出方式是采用了直接调用Execl的方式，把查询到的数据直接输出到Execl文件中，用户可以很方便地进行数据的打印、编辑、保存和传输。

3结束语

《基础地理信息要素数据字典查询系统》是在充分、全面分析基础地理信息要素数据的数据结构，结合用户使用实际的需求而进行研究、设计开发的，也确实为基层用户在作业过程中更加快捷、高效地查询要素数据提供了方便，证实是值得推广的查询工具。

参考文献：

[1]段怡红，吕玉霞，李建利，等.《基础地理信息要素数据字典第2、3部分》编制说明[Z].国家测绘局测绘标准化研究所.

[2]GB/T 20258.1-2007 基础地理信息要素数据字典 第一部分：1：500 1：1000 1：2000基础地理信息要素数据字典[S].

[3]GB/T 20258.2-2006 基础地理信息要素数据字典 第2部分：1：5000 1：10000 基础地理信息要素数据字典[S].

篇7

关键词 CAD地形；地形图；入库处理

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）72-0189-02

1 地形数据入库处理的意义

为了实现对城市基础地理信息的规范化管理及资源的共享需求，将大量的地形数据纳入城市地理空间信息数据库中，构成城市地理空间信息系统，提供给城市中各行业、各部门实时、准确、直观及权威的公共空间地理信息，是对该应用需求的极大满足，也为城市的规划设计提供了科学的决策以管理依据。城市地理空间信息系统的建设中，最基础的部分就是基础地理数据建设，主要包含数据的采集、加工、应用及维护阶段。本文提的地形数据入库处理也就是数据的加工阶段，主要意义在于对采集来的数据在GIS数据建库的基础上对其进行加工处理，从而实现建立空间信息系统数据库的目的，服务于日常地理空间信息应用的目的也得以实现。

2 地形数据入库处理面临的问题

在数据采集阶段，多数情况下对地形图数据的采集只考虑到图的因素，而忽视掉数据的要求。当然，在数字化测绘技术不断发展的今天，数据的采集在满足图的要求后，也对数据的要求越来越重视。目前，数据直接满足数据入库的要求还不能做到一步到位，还需要在数据加工阶段进行复杂的加工处理。

GIS数据的组织形式是面向对象的，也就是在对象的基础上进行组织矢量和单位识别地形图中的几何要素，然后根据点、线、面等几何特征对处理对象进行点、线、面的对象处理。地形图中的各要素在空间数据中并不是孤立存在的，在某种程度上是有一定联系的，也就是拓扑关系；GIS在对地理对象的空间几何信息进行描述的同时，对其属性信息也进行描述，这样就使得地理对象在应用中的范围更加的广泛，可以对空间进行查询、分析。现阶段的地形图数据，还不能满足GIS数据的基本要求，因此对地形数据入库处理中所面临的根本问题还是地形要素的对象化。

3 地形数据入库处理过程

3.1 转换数据格式

根据相关统计，在我国的商业化地形制图软件目前已达到近三十余种，各类软件对数据的描述都有其自身的特点，就算都是利用Microstation或者AutoCAD作为软件的二次开发，其编码描述与数据格式都是不同的，本文所述的空间信息数据库主要是基于GIS软件平台，目前该软件平台的应用中主要包括SuperMap、MapInfo、AicGis、MapGis等软件。所以，地形数据入库处理过程中最为重要的一个环节就是怎样无损的、完整的将CAD地形数据转换为GIS数据格式。

目前，数据格式的转换主要包括3种方法：1）GIS软件自带数据格式转换模块。该方法在对数据格式进行转换的时候，能不能达到预期的要求，主要根据GIS软件的支持范围决定，如果对源数据格式的支持程度低，那么转换的效果就差，如果对源数据格式支持的高，转换的效果就好，事实上，该方法在实际应用中的转换效果并不好；2）自编转换工具进行转换。该方法在目前数据转换中较为常用，因为多数数据格式都不是明码格式，因此需要借助一些软件提供明码转换格式来进行程序的编写，当然，也可以利用GIS软件提供更多二次开发接口直接对数据进行读写；3）第三方工具软件进行数据转换。当前，由加拿大某公司开发的FME平台可以实现对100多种数据格式进行互相转换，在转换的同时，还可以对多种空间信息的操作进行完成，该软件除过对数据转换的过程可以自定义外，还提供了GIS平台访问的软件及插件开发工具包。

3.2 要素编码转换

在遵循基础地理信息建设规范及标准的基础上对城市地理空间信息数据库进行建设，基础地理信息要素的代码及分类标准都按照统一的规范执行。而目前多数地形数据采集与建库环节与实际相背离，主要表现在数据采集过程中与数据建库过程中的要素编码及分类不一致，甚至缺少要素编码，所以要在地形数据入库处理的过程中，对要素编码及分了进行转换。

对要素的编码进行对位转换主要分为两种情况：1）在对地形数据进行数据组织时，要考虑要素分色、分层等几何特征，还要进行要素编码，这样在对要素编码进行对位转换的时候就比较简单了；2）在对地形数据进行数据组织时，如果仅仅只是考虑了要素的分色、分层等几何特征，没有对其进行编码，那么在进行要素编码对位转换时就复杂了。对位转换的过程中，首先要详细的分析源数据，最好在采集方案的基础上对其进行分析，一般主要根据色、层、线宽、线型、注记大小及符号名称等要素的几何特征对各要素进行分类，这样就可以得到一个要素几何特征与编码的对位表，在此基础上通过程序进行编码的对位转换。

3.3坐标系统转换

在入库之前，数据的空间坐标系统与空间信息系统数据库是不一致的，因此需要对坐标系统进行转换。坐标系统的转换主要包括：坐标换带计算、投影平面与地理坐标的转换、坐标系转换及辅助计算等方面，坐标系统之间的转换参数，可以根据同名控制点解算。通过对已知转换坐标的同名控制点可以求得在X和Y方向上的尺度、旋转及偏移变化，然后得到坐标转换公式。

3.4要素对象化处理

地形数据入库的核心工作是地形要素的对象化处理。在面向对象的原则下，数据编辑中以对象为组织矢量及单位识别的几何要素点，对点、线、面进行对象处理。该问题在上文中以详细说明，此处不做说明。

4结论

地形源数据的质量好坏与数据的组织形式决定了地形数据的入库处理工作量大小。在GIS技术与数字化测绘技术不断发展的今天，地形数据的采集、入库处理等越来越按照GIS数据的采集及处理要求进行，智能化的处理手段逐步加强，因此，可以看出，数据入库处理及其过程也会趋向方便化。

参考文献

[1]郑文忠.1:10000地形图建库数据转CAD格式程序设计[J].山西建筑，2009(34).

[2]汪霞，岑成汉，岑成贤.利用CAD地形线图进行有限元模型建立[J].科技信息，2009(23).

篇8

关键词：地理信息元数据 元数据的设计 管理模式

中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）04（a）-0064-02

随着“数字地球”，“数字中国”的付诸实施，空间信息飞速扩长，如何有效管理、使用、共享这些异构、多源、海量数据的问题日益突出，地理信息元数据以其描述性、开放性、简易性而逐渐得到认可[1]。元数据是关于数据与信息资源的数据，即关于数据与数据集的内容、质量、状况和其它特性信息，是实现数据高效组织、管理、维护、快速检索、访问、存取的核心和关键技术之一[2]。地理信息元数据是关于地理相关数据和信息资源的描述信息。地理信息数据内容繁杂且数据量庞大，建立地理信息元数据是对其进行管理及共享的有效可行方法[3]。它通过对地理空间数据的内容、质量、数据格式、数据采集时间和其他特征进行描述与说明，帮助人们有效地定位、评价、获取和使用地理相关数据[4]。

1 地理信息元数据确定的原则

建立元数据集合，是帮助人们理解和使用元数据所描述的数据对象，以实现空间数据的标准化为目的，以实现数据的共享为前提[5]。元数据的选择和组织必须遵循一定的规则，以全面描述数据对象，并方便用户使用。地理信息元数据的确定需要遵循以下的原则。

1.1 完整性

元数据设计中需要挑选出一些最重要的元数据，构成核心元数据集。核心元数据是有效描述数据特征的最小元数据数据集合，它应该完整地描述数据集最重要的信息。

1.2 准确性

各个元数据元素应该从某个侧面准确地描述数据集合的某些特征。在确定核心元数据内容的时候，需要对相关领域的理论与技术有全面的了解，准确而简洁地将描述数据集主要特征的数据元素整合起来。

1.3 结构性

地理信息元数据之间具有复杂的联系，应根据实际其结构联系进行合理组织，以便对元数据进行修改或扩展时不破坏其整体结构。

1.4 与其它标准的一致性

由于元数据也是其他标准的高度概括，在制定元数据时，应调研相关领域现有的国家标准与国家、行业准则，尽量采用已颁布的标准。

2 地理信息元数据的主要内容

目前，地理信息元数据还没有一个统一的全球性标准。通常采用以下几方面的内容。

（1）标识信息。它是唯一标识数据集的元数据信息。通过标识信息，用户可以对已有的数据集有一个总体的了解，如数据集的名称、时间、版本、空间范围、表示方式、空间分辨率、信息类别、数据集的联系信息、数据集法律和安全限制等。

（2）数据质量信息。它数据集质量的总体评价，包括数据集在数据完整性、逻辑一致性、位置精度，时间精度（时间表示的精确程度、现势性、有效性）、属性精度（数据集属性分类的正确性、属性值的精度和正确性）等方面的综述以及说明数据质量的保证措施，以及数据源、数据处理过程、数据志等说明信息。

（3）空间参照系统信息。它是对数据集使用的空间参照系统的说明。

（4）内容信息，描述数据集的主要内容，包括实体和属性信息。

（5）分发信息，描述有关数据分发者的信息及获取数据的方法。

（6）核心元数据参考信息。包括核心元数据参考信息，用户可以了解到核心元数据内容的现势性等。

3 地理信息元数据的设计

元数据设计过程中，通常根据实际应用的需要，参照已有元数据标准确定元数据体系。近年来，西安市城市建设快速发展，地理信息元数据是空间数据交换的基础，也是空间数据标准化与规范化的保证。西安市勘察测绘院为了提高生产管理质量，更好的满足城市发展的需要，在地形图的生产中也加强了在元数据方面的管理。下面以我院生产为例，简要说明地理信息元数据的设计。

（1）元数据标准主体组成，如表1所示。

（2）元数据结构。以目前我院地形图数据的生产管理为例，地形图元数据结构，如图1所示。

（3）元数据的录入。以我院地形图数据信息录入为例，如图2所示。

（4）元数据的更新和维护。元数据随地图数据的变化而变化，元数据的更新管理主要通过版本管理来实现，这样数据管理者可对历史数据及最新数据进行全面的管理。

（5）元数据的质量保证。元数据的数据质量是数据质量的一个部分，也是数据质量的基础。在元数据库建立、更新、维护的全过程中，必须保证元数据质量。扩展的标准要进行一致性测试，元数据操作工具应具备保证质量功能，有条件的应进行质量评价[6]。

4 地理信息元数据的组织与管理模式

4.1 元数据的逻辑组织可采用如下方式

（1）按照元素性质来组织。这是通常的元数据组织方式。由唯一标识一个数据集、说明其空间和时间范围、状况、法律限制和保密限定所需的信息的元素构成标识信息子集等。

（2）按照功能来组织。主要方法是将元数据分成描述性元数据、结构性元数据、功能性元数据三类，分类进行组织。

（3）按照重要程度来组织。按照元素使用的频繁程度或者重要性差异，将元素分成核心元素和一般性元素，其中核心元素是所有类型的数据所共有的。如英国Dublin元数据核心元素模型和澳大利亚、新西兰元数据核心元素模型都是如此[7]。在区分核心元素与一般元素的基础上，又对核心元素按照不同的侧面进行分类。

4.2 元数据的管理模式

空间数据飞速增长，我们通过建立若干分布的、相对独立的元数据仓储，它们分别对应于不同的部门或地区，然后通过元数据交换标准实现信息共享和分布异构系统的集成[8]。从业务需求来看，元数据管理系统用于存储、管理和共享各种元数据，一个良好的系统应具备集成性、可扩展性、可制定性和开放性等基本特征[9]。鉴于MOF和XMI的特点和发展经验，我们基于MOF和XMI设计了空间元数据的管理模式，如图3所示。

5 结语

随着计算机技术和GIS技术的发展，已经积累了大量的地理信息数据，要实现数据的管理和共享就必须依赖于空间数据和属性数据以外的一种特殊数据。地理信息元数据能够帮助生产单位有效的维护和管理数据，提供有关数据生产单位的各种有关信息，供用户查询，帮助用户了解数据，提供有关信息，以便用户处理和转换有用数据，采用元数据也可以便于数据的共享。我们在生产管理中，应根据相应的规范，并且结合自身的生产需求做好元数据的录入，管理工作。通过我院元数据在基础地理信息系统中的建立与运行，说明元数据的功能是稳定的，应用起来也比较方便，能够在城市基础地理信息系统中发挥重要的作用。我们将进一步改进与完善工作细节，开发研究元数据扩展的必要性和扩展的基本方法，更好的提高工作效率，使地理信息元数据在地理信息领域的应用中拥有更为广阔的前景[10]。

参考文献

[1] 周新忠，余木良，陶亮，等.关于地理空间元数据技术发展趋势的理论探讨[J].测绘科学，2007（2）：172-175.

[2] 赵汗青，郭刚.地理空间信息元数据模型[J].测绘通报，2002（z1）：19-23.

[3] 滕连泽，刘洪斌，武伟，等.地理空间元数据管理的研究[J].农业网络信息，2005（8）：39-41.

[4] 沈体雁，程承旗.地理元数据技术系统的设计与实现[J].武汉测绘科技大学学报，1999（4）：326-330.

[5] 牛晓琳，季民，赵志刚，等.基于元数据管理的数据共享研究[J].船舶电子工程，2006（1）：71-74.

[6] 祝方雄.城市地理信息系统中元数据标准的研究[J].城市勘测，2001（3）：37-41.

[7] 罗英伟，邢彭龄.基于XML的地理信息元数据系统[J].计算机学报，2005（7）：1205-1212.

[8] 王继周，李成名，林宗坚，等.面向共享的空间元数据管理框架研究与设计[J].国土资源遥感，2003（3）：67-70.

篇9

关键词:单因素 多因素综合作法 叠加分析 岩相古地理 地理信息系统 ArcGIS

中图分类号:K92 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(a)-0145-01

1 岩相古地理分析方法以及该领域GIS的应用情况

1.1 岩相古地理重建的软件平台

在GIS平台上实现岩相古地理的单因素分析多因素综合作图法,主要涉及单因素数据的输入、管理、分析、图形显示及多个单因素图件的叠加分析。本次是在ESRI公司出品的ArcGIS软件的基础上实现的单因素分析多因素综合作图法。以安徽省境内扬子板块的奥陶系胡乐阶为研究对象,以ArcGIS地理信息系统软件为平台,建立能反映胡乐阶古构造特征、沉积学特征、古生物群特征以及地球化学特征的综合地学空间数据库。

1.2 基于GIS岩相古地理重建的方法介绍

在GIS平台上实现岩相古地理的单因素分析多因素综合作图法,主要涉及单因素数据的输入、管理、分析、图形显示及多个单因素图件的叠加分析。

2 安徽省奥陶系胡乐阶概况

2.1 地层分区

安徽奥陶系分布广泛,除大别山、张八岭和皖南山区南缘的祁门-歙县一带外,其余地区均有分布。由于其发育齐全,沉积类型多样,生物化石丰富以及含矿层控制性明显,在我国奥陶系研究中占有重要位置。

(1)江南分区。

本分区包括宁国、太平(黄山市黄山区)、黟县、祁门、旌德、绩溪、歙县、休宁、广德和黄山等县、市,为一北东向展布的地带。在这个地带内,奥陶系发育齐全,以碎屑岩为主的笔石相地层厚1000m左右,并依据化石可建立17个笔石带、3个三叶虫带和1个角石带,是我国奥陶系研究较详的地区之一。

(2)下扬子分区。

省内本分区与江南分区毗连,北界为郯庐断裂,其间包括了长江沿岸20余县市范围。区内奥陶系发育齐全,化石丰富,岩性以碳酸盐岩为主,夹有少量的页岩,厚300m～700m。依据岩相、生物化石及地层发育系列,又可划分出4个地层小区。

六都地层小区:这是位于下扬子分区南缘与江南分区宁国太平小区毗连的狭长地带,北界为石台七都—青阳南阳湾—石台广阳。其下统及中统的岩相与生物相思于下扬子区,而上统则为江南分区具有巨厚细碎屑岩地层,因而他具有下扬子及江南二分区的过渡性。

青阳东至地层小区:其南界为东至—石台—七都—青阳南阳湾—石台广阳—泾县—宣城一线,北界为长江。区内下统下部仑山组为厚层灰岩、白云质灰岩和白云岩,厚达300m～600m。

和县宿松地层小区:长江以北,郯庐断裂南段与滁河断裂以南的江北地区,包括和县、巢县、无为、安庆和宿松等县市。区内下奥陶统下部仑山组厚100m左右,下统上部的大湾组和牯牛潭组及中统下部的庙坡组,总厚度30m～80m,其中页岩约占总厚度的1/2,上统顶部发育不全,并为下志留统高家边组假整合覆盖。

滁县地层小区:这是滁河断裂以北,郯庐断裂北段以南的一个地层小区,包括全椒,滁县和来安县,区内小奥陶统下部为灰岩和灰岩夹页岩,总厚约270m,中统为灰紫、紫红色灰泥岩,厚约40m,上统顶部亦有缺失,并为下至留统高家边组假整合覆盖。

3 安徽省奥陶系胡乐阶地学综合空间数据库的构建及其主要内容

3.1 深水页岩

深水主要是指斜坡和盆地的水体,水深在浪基面以下。浅水主要是指台地的水体,水深一般是在浪基面以上,二者的判别是综合性的,即综合岩石类型、沉积构造、化石极其组合、地球化学方面的特征,全面分析判断而定。

安徽奥陶系胡乐阶的深水页岩主要分布在江南地层区的胡乐组,岩性和生物群特征主要是为硅质页岩,分为上、下两部分,下部为黑色硅质页岩、硅质岩;上部为棕色页岩。

3.2 空间数据库的构建

本论文基于的资料中深水页岩含量(%)在安徽的剖面点有6个,对此,我们建立的空间数据库对象是6个剖面点的数据进行插值模拟出安徽奥陶系胡乐阶的深水页岩含量等值线图。具体步骤包括资料底图的纠正,建立空间数据库(栅格数据矢量化,将矢量数据在数据库中添加相应属性字段等),数据插值运算,等值线提取。

剖面点数据信息包括剖面点的X、Y坐标,剖面号,位置(地名),含量/%和级别;在Arcmap的Geodatabase中建立要素类,包括地区界线的线要素,剖面点的点要素。

4 安徽省奥陶系胡乐阶古地理环境GIS分析以及岩相的空间分布特征

4.1 古地理环境GIS分析

深水主要指斜坡和盆地的水体,水深在浪基面以下。浅水主要指台地的水体,水深一般在浪基面以上。二者的判别是综合性的,即综合岩石类型、沉积结构、沉积构造、化石及其组合、地球化学等方面的特征,全面分析判断而定。

安徽省奥陶系胡乐阶的深水页岩剖面点分布主要分布有安徽和县狮碾潘、安徽宁国考村、安徽宁国荆山、安徽太平长源、安徽黟县宏潭和安徽宿松龙山,其中安徽和县狮碾潘的深水页岩含量为35%,安徽宁国考村为95%,其他几个点均为100%。可见深水页岩含量是在南方含量多,北方比较少,可知胡乐期下扬子海域仍然为台、盆格局,北部淹没台地沉积相分异更加明显。胡乐期为一相对海平面上升过程。

4.2 岩相的空间分布特征

皖南盆地硅质岩发育,主要由黑色硅质页岩、薄层硅质岩、黑色含碳页岩组成,富产笔石,缺少底栖生物。反映深水缺氧还原环境,盆地内出现第二次大洋缺氧事件。

总之,胡乐期下扬子海域随着海侵的发展,沉积相、生物相分异、演化明显。海水较深,为平静的浅海环境,仍具淹没台地性质。皖南为硅质岩饥饿盆地。

参考文献

[1] 冯增昭.单因素分析多因素综合作图法-定量岩相古地理重建[J].古地理学报,2004,6(1):3～19.

[2] 冯增昭,王英华,刘焕杰,等.单因素分析综合作图法-岩相古地理学方法论[M].中国沉积学.北京:石油工业出版社,1994,662～685.

[3] 吴信才,白玉琪,郭玲玲.地理信息系统(GIS)的发展现状及展望[J].计算机工程与应用,2000,36(4):8～9.

[4] 安徽省地质矿产局.安徽省地质志[M].地质出版社,1987.

[5] 冯增昭,彭勇民,金振奎,等.中国南方寒武纪和奥陶纪岩相古地理[M].北京:地质出版社,2001:157～166.

篇10

关键词：信息系统 地理信息系统 高中地理教学

中图分类号：G632 文献标识码：A 文章编号：1674-2117（2014）04-0144-01

1 信息系统及其基本思想

系统科学是介于哲学与具体工程科学之间的一种重要科学思想，运筹学、控制论、信息论、计算机科学技术等成为了系统科学重要的学科基础。系统思想是在系统科学基础上发展起来的重要思想，其核心在于从整体性、层次性、开放性、可控性等方面理解和认识对象系统，进而通过预测、评价、控制、优化等具体方面改进和改善对象系统的状态的一门学科。

随着系统科学需要研究和处理的问题的复杂性的不断提高，面对开放的、复杂的系统性问题，系统科学提出使用人机交互与集成控制的方法应对上述问题，信息系统的思想和方法即为系统科学所需解决的问题提供了有效途径。信息系统，是以计算机硬件、计算机软件、计算机用户、网络设备等构成的人机一体化系统，是系统科学的重要组成部分。

信息系统的思想主要体现在：①整体性。信息系统的功能由数据输入、数据存储、数据处理、数据输出等各子系统协同发挥，共同实现，从而体现了系统的整体性特征。②层次性。信息系统由各个子系统构成，各个子系统又可以进一步分解为具有不同功能的模块，因此信息系统具有一定的层次性，任何系统为其上一级系统的子系统，又为其下一级系统的上级系统。③开放性。信息系统处于不断的动态变化中，如其不断接受外部数据输入，又通过对数据的处理和分析，将相关信息输出到系统外部。

2 地理信息系统及其在高中地理教育应用的必要性

地理信息系统是以计算机硬件和计算机软件为基础，以空间地理数据的输入、存储、计算、图形生成、分析等为主要对象的计算机集成系统。地理信息系统在城市规划、自然资源管理等社会和经济生活方面得到了日益广泛的应用并取得了显著的绩效。地理信息系统已作为一门重要的专业基础课程走进了我国大多数开设地理、测绘等专业课程的高等院校。正是由于地理信息系统的助力，才使得数字地球、数字城市等概念和生活模式逐渐为人们所理解和接受。

我国的高中地理课程教育渗透地理信息系统的必要性主要体现在以下方面：首先，地理信息系统作为具体的信息系统，充分体现了系统科学的核心思想，通过地理信息系统的教育教学，能够帮助学生有效理解和运用系统科学中的整体性、层次性、开放性等系统性思想，培养学生正确的世界观和方法论；其次，我国九年义务教育全日制初级中学地理教学大纲提出了地理教育和教学要注意“发展智力和培养能力”的目标，通过开展面向高中学生的地理信息系统知识、方法的教学，突破了传统的限定于课本且学生被动式的教学方法，使得学生能够通过教师讲解与动手实践，培养学习和解决问题的积极性、主动性和创造性；再次，随着计算机教育的普及，我国大多数中学具备了优良的计算机教育环境，从而为地理信息系统的教育教学的开展提供了有效平台。

3 地理信息系统思想在高中地理教育渗透方法分析

3.1 加强地理信息系统与日常教学的融合

在高中地理教学的过程中，采用课本教学与地理信息系统软件相互结合的教学方式。例如，在我国人口分布知识的讲解中，可以利用地理信息系统软件对我国不同人口分布数量的地区表征不同的颜色，从而帮助学生发现我国人口分布的地域性特征；又如，在大气变化的知识讲解中，可以在地理信息系统软件的帮助下，展示大气变化的时间性特征，从而帮助学生了解大气变化的规律性特征。通过地理信息系统与日常教学的融合，增加学生对所学知识的感性认识，增强学生学习的积极性。

3.2 通过动手解决问题培养学生的系统性思想

最有效的培养学生系统性思想的方法在于通过学生自己动手解决问题的方式培养学生的系统性思想。例如，课题分组安排学生开展“中国粮食产量的分布特征和演化趋势”兴趣小组研究，在开展课题研究的过程中，学生需要搜集我国分省级区域的粮食产量数据、将数据输入系统、根据产量绘制分布图、对省级区域进行分类等。在开展课题研究的过程中，能够帮助学生深入了解信息系统所具有的开放性、层次性、交互性等系统性特征。

3.3 积极培养学生利用地理信息系统解决问题的能力

通过启发式教学的方法培养学生利用地理信息系统的方法解决实际问题的能力。例如，培养学生利用地理信息系统的工具求得两地之间的最优路径的具体方案；此外，可以启发学生自主发现现实生活中哪些问题可以在地理信息系统的帮助下得到有效解决，从而培养学生利用地理信息系统解决问题的能力。

（青岛市城阳第三高级中学，山东 青岛 266112）

参考文献：

[1]孙中旭.地理信息系统知识进入普通高中地理课程标准的必要性[J].辽宁教育行政学院学报，2006，（3）：138-139.