空间地理信息是如何存储

⑴ 什么是地理信息系统

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”或“资源与环境信息系统”。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。地理信息系统处理、管理的对象是多种地理空间实体数据及其关系，包括空间定位数据、图形数据、遥感图像数据、属性数据等，用于分析和处理在一定地理区域内分布的各种现象和过程，解决复杂的规划、决策和管理问题。
通过上述的分析和定义可提出GIS的如下基本概念：
1、GIS的物理外壳是计算机化的技术系统，它又由若干个相互关联的子系统构成，如数据采集子系统、数据管理子系统、数据处理和分析子系统、图像处理子系统、数据产品输出子系统等，这些子系统的优劣、结构直接影响着GIS的硬件平台、功能、效率、数据处理的方式和产品输出的类型。
2、 GIS的操作对象是空间数据，即点、线、面、体这类有三维要素的地理实体。空间数据的最根本特点是每一个数据都按统一的地理坐标进行编码，实现对其定位、定性和定量的描述、这是GIS区别于其它类型信息系统的根本标志，也是其技术难点之所在。
3、GIS的技术优势在于它的数据综合、模拟与分析评价能力，可以得到常规方法或普通信息系统难以得到的重要信息，实现地理空间过程演化的模拟和预测。
4、 GIS与测绘学和地理学有着密切的关系。大地测量、工程测量、矿山测量、地籍测量、航空摄影测量和遥感技术为GIS中的空间实体提供各种不同比例尺和精度的定位数；电子速测仪、GPS全球定位技术、解析或数字摄影测量工作站、遥感图像处理系统等现代测绘技术的使用，可直接、快速和自动地获取空间目标的数字信息产品，为GIS提供丰富和更为实时的信息源，并促使GIS向更高层次发展。地理学是GIS的理论依托。有的学者断言，“地理信息系统和信息地理学是地理科学第二次革命的主要工具和手段。如果说GIS的兴起和发展是地理科学信息革命的一把钥匙，那么，信息地理学的兴起和发展将是打开地理科学信息革命的一扇大门，必将为地理科学的发展和提高开辟一个崭新的天地”。GIS被誉为地学的第三代语言——用数字形式来描述空间实体。

⑵ 海量空间数据存储

(一)空间数据存储技术

随着地理信息系统的发展，空间数据库技术也得到了很大的发展，并出现了很多新的空间数据库技术(黄钊等，2003)，其中应用最广的就是用关系数据库管理系统(RDBMS)来管理空间数据。

用关系数据库管理系统来管理空间数据，主要解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口问题，即空间数据库引擎(SpatialDatabase Engine)(熊丽华等，2004)。更确切地说，空间数据库技术是解决空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题，其主要任务是:

(1)用关系数据库存储管理空间数据;

(2)从数据库中读取空间数据，并转换为GIS应用程序能够接收和使用的格式;

(3)将GIS应用程序中的空间数据导入数据库，交给关系数据库管理。

空间数据库中数据存储主要有三种模式:拓扑关系数据存储模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓扑关系数据存储模式将空间数据存在文件中，而将属性数据存在数据库系统中，二者以一个关键字相连。这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用于大型空间数据库的建设。而OracleSpatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展，实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索，所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系，也不能建立一个空间几何网络。ArcSDE解决了这些问题，并利用空间索引机制来提高查询速度，利用长事务和版本机制来实现多用户同时操纵同一类型数据，利用特殊的表结构来实现空间数据和属性数据的无缝集成等(熊丽华等，2004)。

ArcSDE是ESRI公司开发的一个中间件产品，所谓中间件是一个软件，它允许应用元素通过网络连接进行互操作，屏蔽其下的通讯协议、系统结构、操作系统、数据库和其他应用服务。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通讯，并营造出一个相对稳定的高层应用环境，使开发人员可以集中精力于系统的上层开发，而不用过多考虑系统分布式环境下的移植性和通讯能力。因此，中间件能无缝地连入应用开发环境中，应用程序可以很容易地定位和共享中间件提供的应用逻辑和数据，易于系统集成。在分布式的网络环境下，客户端的应用程序如果要访问网络上某个服务器的信息，而服务器可能运行在不同于客户端的操作系统和数据库系统中。此时，客户机的应用程序中负责寻找数据的部分只需要访问一个数据访问中间件，由该中间件完成网络中数据或服务的查找，然后将查找的信息返回给客户端(万定生等，2003)。因此，本系统实现空间数据库存储的基本思想就是利用ArcSDE实现各类空间数据的存储。

目前，空间数据存储技术已比较成熟，出现了许多类似ArcSDE功能的中间件产品，这些软件基本上都能实现空间数据的数据库存储与管理，但对于海量空间数据的存储，各种软件性能差别较大。随着数据量的增长，计算机在分析处理上会产生很多问题，比如数据不可能一次完全被读入计算机的内存中进行处理。单纯依赖于硬件技术，并不能满足持续增长的数据的处理要求。因此需要在软件上找到处理海量数据的策略，并最终通过软硬件的结合完成对海量数据的处理。在海量数据存储问题上，许多专家从不同侧面进行过研究，Lindstrom在地形简化中使用了外存模型(Out-of-core)技术;钟正采用了基于数据分块、动态调用的策略;汪国平等人在研究使用高速网络进行三维海量地形数据的实时交互浏览中，采用了分块、多分辨率模板建立模型等方法。这些技术、方法已经在各自系统上进行了研究和实现。本系统采用的ArcSDE软件基本上也是采用分块模型的方法，具体存储和操作不需要用户过多了解，已经由ArcSDE软件实现。因此，对海量数据的存储管理，更需要从数据的组织方式等方面进行设计。塔里木河流域生态环境动态监测系统采集了大量的遥感影像、正射影像等栅格结构的数据，这些数据具有很大的数据量，为适应流域空间基础设施的管理需要，采取一种新的方式来管理、分发这些海量数据以适应各部门的快速浏览和管理需要。

(二)影像金字塔结构

影像数据库的组织是影像数据库效率的关键，为了获得高效率的存取速度，在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构。该技术主导思想如下:

(1)将数据库中使用到的纹理处理成为大小一致的纹理块;

(2)为每块纹理生成5个细节等级的纹理，分别为0、1、2、3、4，其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到，2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到，…，以此类推;

(3)在显示每个块数据之前，根据显示比例的大小，并以此决定该使用那一级的纹理;

(4)在内存中建立纹理缓冲池，使用LRU算法进行纹理块的调度，确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。

(三)影像数据压缩

影像数据压缩有无损压缩和有损压缩两个方法，具体采取哪种压缩方法需根据具体情况确定。对于像元值很重要的数据，如分类数据、分析数据等采用无损压缩(即LZ77算法)，否则采用有损压缩(即JPEG算法)。通过对影像数据的压缩，一方面可以节约存储空间，另一方面可以加快影像的读取和显示速度。影像数据的压缩一般与构建金字塔同时进行，在构建影像金字塔过程中自动完成数据的压缩。

⑶ 什么是空间数据库

空间数据库是随着地理信息系统GIS的开发和应用发展起来的数据库新技术，主要用来处理空间数据。想必你了解数据库吧，那它主要用来处理数据，你也知道了吧，只不过空间数据库SDB主要用来处理空间数据，即二维、三维等特征数据，而不是传统的数值、字符串等。

⑷ Arcgis空间数据与属性数据关系如何如何两种数据各是如何存储的

如果想要了解GIS概念，请读“地理信息系统概论”。。 地理要素一般由两个部分构成：几何形状(Shape)，属性(Attributes)。 一般来说Shape和Attribute分开存的。如：学校（坐标(120,39)，学校名：成都七中，学生人数:1000）。哪么学校一般这样存:属性表（ID,Name,StuCount,Shape），属性表就像数据库表一样，可以存在数据库和文件系统中。。Name,Stucount分别代表学校名，和学生人数。。 Shape呢，并不是真正存的坐标，一般只存了一个ShapeID(空间形状的编号)，通过SHapeID到另外的表或文件中去找实际的Shape。。 Shape一般分成：点point，线polyline，面polygon。 点线面都可以用点的集合来存

⑸ 什么是地理空间信息

地理空间数据包括空间数据（spatial data）和属性数据（attribute data）。前者描述地理事物的空间几何特性的数据（如：x,y,z。如果是矢量拓扑的还有拓扑数据）。后者描述空间要素特性的数据（如：一个点所代表的意义……）。说白了就是普通事物数据加上它的坐标。存储于不同的数据库或同一数据库不同层的数据的总和。详见地理信息系统教材。《introction to infromation systems》thrid edition很给力。看看就知道了

⑹ 什么是地理信息系统

地理信息系统(Geographic Information System，GIS) 地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是以地理空间数据为基础， 采用地理模型分析方法，适时地提供多种空间的和动态的地理信息， 对各种地理空间信息进行收集、存储、分析和可视化表达， 是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。

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⑺ 地理信息系统的工作原理

物质世界中的任何事物都被牢牢地打上了时空的烙印。人们的生产和生活中百分之八十以上的信息和地理空间位置有关。地理信息系统（ Geographic Information System, 简称 GIS ）作为获取、整理、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。由于信息技术的发展，数字时代的来临，理论上来说，GIS可以运用于现阶段任何行业。
从技术和应用的角度， GIS 是解决空间问题的工具、方法和技术；
从学科的角度， GIS 是在地理学、地图学、测量学和计算机科学等学科基础上发展起来的一门学科，具有独立的学科体系；
从功能上， GIS 具有空间数据的获取、存储、显示、编辑、处理、分析、输出和应用等功能；
从系统学的角度， GIS 具有一定结构和功能，是一个完整的系统。
简而言之， GIS 是一个基于数据库管理系统（ DBMS ）的分析和管理空间对象的信息系统，以地理空间数据为操作对象是地理信息系统与其它信息系统的根本区别。
GIS即地理信息系统（Geographic Information System），经过了40年的发展，到今天已经逐渐成为一门相当成熟的技术，并且得到了极广泛的应用。尤其是近些年，GIS更以其强大的地理信息空间分析功能，在GPS及路径优化中发挥着越来越重要的作用。GIS地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。简单的说，地理信息系统就是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统。

⑻ 空间数据库的组成部分

空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。《空间数据库》范围及重点 1. 第一章：绪论 1) 空间数据库基本概念、组成部分、名称简写之间的联系与区别与联系； 答；利用当代的系统方法，在地理学、地图学原理的指导下，对地理空间进行科学的认识与抽象，将地理数据库化为计算机处理时所需的形式与结构，形成综合性的信息系统技术——空间数据库 或者SDBMS是海量SD的存储场所、提供SD处理与更新、交换与共享，实现空间分析与决策的综合系统。 组成：存储系统、管理系统、应用系统 是SDBS的简称 2) 目前空间数据库实现方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS与空间数据库之间的联系； 4) 常见的空间数据库产品 答：轻量级： MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL 中等：MS的SQL Server系列 重量级：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 产生空间数据库的原因； 答：直接利用？ SD特征 ：空间特性 非结构化特征 空间关系特征 多尺度与多态性 海量数据特性 存在的问题：复杂图形功能：空间对象 复杂的空间关系 数据变长记录 6）空间数据库与普通关系数据库的主要区别。 答：关系数据库管理属性数据，空间数据采用文件库或图库形式；增加大二进制数据类型(BLOB)，解决变长数据存储问题；将空间数据/属性数据全部存放在数据库中；但空间特性由程序处理 2. 第二章：空间数据库模型 1) 如何理解空间数据库模型； 2) 空间数据及空间关系； „ (1) 空间数据类型 几何图形数据 影像数据 属性数据 地形数据 元数据：对空间数据进行推理、分析和总结得到的关于数据的数据， 数据来源、数据权属、数据产生的时间 数据精度、数据分辨率、元数据比例尺 地理空间参考基准、数据转换方法… (2) 空间关系 指地理空间实体之间相互作用的关系： 拓扑关系：形状、大小随投影改变。在拓扑变换下不变的拓扑变量，如相邻、包含、相交等，

反映空间连续变化的不变性 方位关系：地理空间上的排列顺序，如前后、上下、左右和东、南、西、北等方位 度量关系：距离远近等 3) 空间数据库如何建模； DB设计三步骤 ‹ Conceptual Data Model：与应用有关的可用信息组织、数据类型、联系及约束、不考虑细节、E-R模型 Logic Data Model 层次、网状、关系，都归为关系，SQL的关系代数(relational algebra, RA) Physical Data Model：解决应用在计算机中具体实现的各种细节，计算机存储、数据结构等 4) 模型之间如何转换？ 5) 可行的空间数据库建模方案。 面向对象的空间数据库模型GeoDatabase 3. 第三章：空间数据库存储与索引 1) 空间数据如何组织、存储的，采用什么技术或者方法； 为有效表达空间信息内容，空间数据必须按照一定的方式进行组织与存储：适合外存操作的数据结构、记录和文件的多种组织方式 SDB空间数据组织：数据项、记录、文件、数据库 SDB空间数据存储：二级存储器、缓冲区管理器、空间聚类(clustering)、空间索引 2) 空间近似与空间聚类； 目的：降低响应大查询的寻道时间和等待时间，在二级存储中空间上相邻的/查询上有关联的空间对象在物理上存放在一起， 内部聚类(internal clustering)：加快单个对象的访问，一个对象都存放在一个磁盘块（页面）；如超出则存放在连续扇区，本地聚类(local clustering)：加快多个对象访问。一组空间相邻对象存放在一个页面 空间聚类比传统聚类技术复杂。多维空间对象无天然的顺序 磁盘：一维存取，高维：将高维映射到一维， 一一对应，保持距离(distance preserving)：一一对应，容易；距离不变，近似，映射技术、Z序(z-order)、Hilbert曲线 3) 空间数据库性能提升的关键问题是什么？如何提升； 数据库索引，基于树：ISAM、B树、B 树等，基于Hash：静态、可扩展、线性等 4) 空间索引技术是什么？为什么产生？有哪些常见的空间索引；各有何特点及适用范围？ 依据空间对象的位置和形状或者空间对象之间的空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，介于空间操作算法和空间对象之间，通过筛选，大量与特定空间操作无关的空间对象被排除，提高效率，空间数据库关键的技术 空间索引产生的原因:空间数据的特点：空间定位、空间关系、多维、多尺度、海量、复杂，传统数据库索引处理的一维的字符、数字，对多维处理采用组合字段 1、基于二叉树的索引技术：二分索引树结构主要用于索引多维数据点；对复杂空间目标（线、面、体等）的索引却必须采用近似索引方法和空间映射技术 2、 基于B树的索引技术 ‹B树的变体如R树系列，外包矩形；对大型数据库具有出色表现；需要解决：减少区域重叠，提高搜索效率 3、基于哈希的网格技术

⑼ 地理信息系统的实现方法

如果能将你所在州的降雨和你所在县上空的照片联系起来，就可以判断出哪块湿地在一年的某些时候会干涸。一个GIS系统就能够进行这样的分析，它能够将不同来源的信息以不同的形式应用。对于源数据的基本要求是确定变量的位置。位置可能由经度、纬度和海拔的x，y，z坐标来标注，或是由其他地理编码系统比如ZIP码，又或是高速公路英里标志来表示。任何可以定位存放的变量都能被反馈到GIS。一些政府机构和非政府组织正在生产制作能够直接访问GIS的计算机数据库。可以将地图中不同类型的数据格式输入GIS。GIS系统同时能将不是地图形式的数字信息转换可识别利用的形式。例如，通过分析由遥感生成的数字卫星图像，可以生成一个与地图类似的有关植被覆盖的数字信息层。
同样，人口调查或水文表格数据也可在GIS系统中被转换成作为主题信息层的地图形式。 GIS数据以数字数据的形式表现了现实世界客观对象(公路、土地利用、海拔)。 现实世界客观对象可被划分为二个抽象概念: 离散对象(如房屋) 和连续的对象领域(如降雨量或海拔)。这二种抽象体在GIS系统中存储数据主要的二种方法为：栅格（网格）和矢量。
栅格（网格）数据由存放唯一值存储单元的行和列组成。它与栅格（网格）图像是类似的，除了使用合适的颜色之外，各个单元记录的数值也可能是一个分类组（例如土地使用状况）、一个连续的值（例如降雨量）或是当数据不是可用时记录的一个空值。栅格数据集的分辨率取决于地面单位的网格宽度。通常存储单元代表地面的方形区域，但也可以用来代表其它形状。栅格数据既可以用来代表一块区域，也可以用来表示一个实物。
矢量数据利用了几何图形例如点、线（一系列点坐标），或是面（形状决定于线）来表现客观对象。例如，在住房细分中以多边形来代表物产边界，以点来精确表示位置。矢量同样可以用来表示具有连续变化性的领域。利用等高线和不规则三角形格网（TIN）来表示海拔或其他连续变化的值。TIN的记录对于这些连接成一个由三角形构成的不规则网格的点进行评估。三角形所在的面代表地形表面。
利用栅格或矢量数据模型来表达现实既有优点也有缺点。栅格数据设置在面内所有的点上都记录同一个值，而矢量格式只在需要的地方存储数据，这就使得前者所需的存储的空间大于后者。对于栅格数据可以很轻易地实现覆盖的操作，而对于矢量数据来说要困难得多。矢量数据可以像在传统地图上的矢量图形一样被显示出来，而栅格数据在以图象显示时显示对象的边界将呈现模糊状。
除了以几何向量坐标或是栅格单元位置来表达的空间数据外，另外的非空间数据也可以被存储。在矢量数据中，这些附加数据为客观对象的属性。例如，一个森林资源的多边形可能包含一个标识符值及有关树木种类的信息。在栅格数据中单元值可存储属性信息，但同样可以作为与其他表格中记录相关的标识符。 数据采集——向系统内输入数据——它占据了GIS从业者的大部分时间。有多种方法向GIS中输入数据，在其中它以数字格式存储。
印在纸或聚酯薄膜地图上的现有数据可以被数字化或扫描来产生数字数据。数字化仪从地图中产生向量数据作为操作符轨迹点、线和多边形的边界。扫描地图可以产生能被进一步处理生成向量数据的光栅数据。
测量数据可以从测量器械上的数字数据收集系统中被直接输入到GIS中。从全球定位系统（GPS）——另一种测量工具中得到的位置，也可以被直接输入到GIS中。遥感数据同样在数据收集中发挥着重要作用，并由附在平台上的多个传感器组成。传感器包括摄像机、数字扫描仪和激光雷达，而平台则通常由航空器和卫星构成。 大部分数字数据来源于图片判读和航空照片。软拷贝工作站用来数字化直接从数字图像的立体象对中得到的特征。这些系统允许数据以二维或三维捕捉，它们的海拔直接从用照相测量法原理的立体象对中测量得到。现今，模拟航空照片先被扫描然后再输入到软拷贝系统，但随着高质量的数字摄像机越来越便宜，这一步也就可被省略了。 卫星遥感提供了空间数据的另一个重要来源。这里卫星使用不同的传感器包来被动地测量从主动传感器如雷达发射出去的电磁波频谱或无线电波的部分的反射系数。遥感收集可以进一步处理来标识感兴趣的对象和类例如土地覆盖的光栅数据。
除了收集和输入空间数据之外，属性数据也要输入到GIS中。对于向量数据，这包括关于在系统中的对象的附加信息。
输入数据到GIS中后，通常还要编辑，来消除错误，或进一步处理。对于向量数据必须要“拓扑正确”才能进行一些高级分析。比如说，在公路网中，线必须与交叉点处的结点相连。像反冲或过冲的错误也必须消除。对于扫描的地图，源地图上的污点可能需要从生成的光栅中消除。例如，污物的斑点可能会把两条本不该相连的线连在一起。 GIS可以执行数据重构来把数据转换成不同的格式。例如，GIS可以通过在具有相同分类的所有单元周围生成线，同时决定单元的空间关系，如邻接和包含，来将卫星图像转换成向量结构。
由于数字数据以不同的方法收集和存储，两种数据源可能会不完全兼容。因此GIS必须能够将地理数据从一种结构转换到另一种结构。 财产所有权地图与土壤分布图可能以不同的比例尺显示数据。GIS中的地图数据必须能被操作以使其与从其它地图获得的数据对齐或相配合。在数字数据被分析前，它们可能得经过其它一些将它们整合进GIS的处理，比如，投影与坐标变换。 地球可以用多种模型来表示，对于地球表面上的任一给定点，各个模型都可能给出一套不同的坐标（如纬度，经度，海拔）。最简单的模型是假定地球是一个理想的球体。随着地球的更多测量逐渐累积，地球的模型也变得越来越复杂，越来越精确。事实上，有些模型应用于地球的不同区域以提供更高的精确度（如北美坐标系统，1983-NAD83-只适合在美国使用，而在欧洲却不适用）。
投影是制作地图的基础部分，它是从地球的一种模型中转换信息的数学方法，它将三维的弯曲表面转换成二维的媒介（比如纸或电脑屏幕）。不同类型的地图要采用不同的投影系统，因为每种投影系统有其自身的合适的用途。比如一种可以精确反映大陆形状的投影会歪曲大陆的相对尺寸（翻译的是英文的维基网络） 空间分析能力是GIS的主要功能，也是GIS与计算机制图软件相区别的主要特征。空间分析是从空间物体的空间位置、联系等方面去研究空间事物，以及对空间事物做出定量的描述。一般地讲，它只回答What（是什么？）、Where（在哪里？）、How（怎么样？）等问题，但并不（能）回答Why（为什么？）。空间分析需要复杂的数学工具，其中最主要的是空间统计学、图论、拓扑学、计算几何等，其主要任务是对空间构成进行描述和分析，以达到获取、描述和认知空间数据；理解和解释地理图案的背景过程；空间过程的模拟和预测；调控地理空间上发生的事件等目的。
空间分析技术与许多学科有联系，地理学、经济学、区域科学、大气、 地球物理、水文等专门学科为其提供知识和机理。
除了GIS软件捆绑空间分析模块外，也有一些专用的空间分析软件，如GISLIB、SIM、PPA、Fragstats等。