arcgis建立数据库

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第二次土地调查作为一项重大的国情国力调查,其调查主要分为城镇和农村调查两大部分,而绝大部分调查工作主要集中在农村,加之农村地区地形复杂,地物类型多样,因此数据量庞大,如何快速、准确的进行数据入库的工作显的尤为重要。

ArcGIS Desktop 是一个集成了众多高级GIS 应用的软件套件,它包含了一套带有用户界面组件的Windows 桌面应用。作为一个可伸缩的平台,ArcGIS无论是在桌面,在服务器,在野外还是通过Web,都为个人用户也为群体用户提供了GIS的功能,这就使得ArcGIS能够在本次土地调查中得到良好的应用。

本文针对第二次土地调查的农村部分,主要研究在ArcGIS下建立了土地利用数据库,结合内、外业调查的实际情况进行了数据入库,对入库数据进行了检查,实现了土地利用数据库的建立。

1数据预处理

在数据入库时数据预处理就是指在数据入库前对数据进行整理,分析,修改,达到数据符合入库要求的过程,主要包括航片的数字化,外业实地调查,数据整理和数据的简单检查等四个方面。

在二次土地调查中运用CAD软件对国家发布的航片进行数字化,数字化时注意分层,图层分为图斑和线状地物层;外业调查根据数字化后的图幅到实地调查,做到多看,多听,多问,调查实际地类与图幅是否一致,以实际情况为准,同时调查测量线状地物宽度,村界等;根据外业调查的成果对数据进行整理,对图幅进行修改,修改地类图斑,现状地物,村界等与实际不相符的地方等;数据的简单检查是基于CAD软件下的检查,主要目的是检查地类图斑和线状地物的是否合理,方便数据的入库。 2建立数据库

数据库的建立是在ArcCatalog基础上建立的。运用ArcCatalog建立数据库主要包括数据转换和建库两个方面,其中建库方面最为重要,建库的主要流程是首先在ArcCatalog下建库及子库,并在子库下建立要素类,然后导入坐标系及数据模板,最后建立拓扑关系及进行拓扑规范性检查。 2.1数据转换

数据转换的目的是把CAD格式的文件转化为ArcGIS格式的文件。因为在进行数字化时采用的是CAD软件,而在入库的时候要采用ArcGIS软件,因此必须进行数据的格式转换。这种转换包括:

(1)将图形文件.dxf格式转换为.tab格式文件

把需要入库的CAD图另存为,文件类型选择AutoCAD 2000/LT2000 DXF (*.dxf),这里要注意文件名非汉字。然后运行MapInfo,选择Tools→Universal Translator→ Universal Translator,在目标文件夹中新建tab文件夹,如图2-1所示。图2-1 数据转化图

(2).tab格式文件全部转换为.shp格式文件

在目标文件夹中新建shp文件夹,运用相同的方法把tab格式文件转化为shp格式文件。如图2-2所示。

图2-2数据转化图

2.2使用ArcGIS-ArcCatalog建库

1)选择文件路径,右键→New→New Personal Geodatabase,这里建库名称可中文。如图2-3所示。

图2-3 建立数据库

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2)建立子库并导入坐标系。在所建库上右键→New→Feature Dataset(子库),名称可中文。下一步→Import→projectde coordinate systems→gauss kryger →xian80→xian 1980 3 degree GK CN 123E→下一步→下一步→Finish。如图2-4所示。图2-4 导入坐标系

3)建立要素类。步骤是在子库上右键→New→Feature Class→Name→cj→下一步→import(如有例库载入模板)→Finish。如图2-5所示。图2-5 建立图层

依次建dltb,xzdw,这里注意建立线状地物时线状地物类型选择Line Features。

4)在所建的要素类中分别导入对应数据,右键→Load→Load Data这里零星地物导入地类图斑层。在导入数据时,每导入一个不同地类,对应库文件添加所导入地类编码。如图2-6所示。图2-6 导入数据

5)建立拓扑规则。建立拓扑规则的步骤是子库上右键→New→Topology→下一步→下一步→全选(Select All)→下一步→下一步→Add Rule。如图2-7所示。图2-7 建立拓扑关系所需拓扑规则如下:

cj层Must Be Covered By Feature Class Off-dltb 图斑必须被村界完全覆盖 dltb层Must Not Overlap 图斑相互不能重叠;

Must Not Have Gaps 连续连接的图斑区域不能有空白区域; Must Be Covered By Feature Class Off-cj

xzdw层Must Not Overlap 不能有线重合(不同要素间); Must Not Intersect 不能有线交叉;

Must Not Self-Overlap要素不能自覆盖;

Must Not Self-Intersect 线状地物不能自交叉(不同要素间)

6)进行拓扑规则错误的修改。在建库的过程中拓扑关系经常出现图斑套图斑,图斑、线状地物多点图斑间存在缝隙等问题。对于图斑套图斑的情况,要注意关闭村界层及线状地物层,用选中图斑(shift反选大斑),应用Editor→Clip解决。对于图斑、线状地物多点问题,可以用双击该图斑或线状地物,选择要删除的点,右键-Delete Vertex解决。对于图斑间存在缝隙问题,要依据cad图形进行修改增加或删除节点。 3数据入库

数据入库的基本流程是首先填写土地的属性数据;其次进行面提点,提出零星地物;再次进行合斑处理,把提出了零星地物外围与地类图斑合为整体;最后填写权属宗地。

本次土地调查要注意的是数据入库时要插入光栅图像,检查地类图斑的一致性。不一致的地方进行修改,同时在入库时要注意地类图斑标注规定: 4入库检查

入库检查的流程是首先备份数据库,然后填写单位信息表,修正行政区代码,把数据转入检查软件。进入检查软件后打开所要检查的图层,进行更新座落索引、创建索引图层、创建图幅索引图层、自动属性赋值、批量填写线物扣除图斑信息、根据图幅面积计算行政区面积、注记处理、更新标识码等一系列操作。最后进行各种检查,检查项包括数学基础检查、要素层齐全检查、要素层内容正确性检查、要素层几何特征检查、点状要素重叠检查、线状要素重叠检查、要素层拓扑关系检查、数据结构检查、属性完整性和正确性检查、地籍调查表检查、错误图形记录检查、组合图形要素检查、最小上图面积及长度检查、图形节点过密检查、宗地界址线界址点存在检查、数据完整性检查、宗地面积一致性检查、宗地调查表一致性检查、地类图斑面积一致性检查、线状地物长度一致性检查、理论内图廓线接边检查、图幅接

边检查、线物扣除图斑检查、行政区控制面积检查,图斑面积检查、图斑地类面积正确性检查、面积综合检查等。在检查的时候要注意检查零星地物。

5结束语

ArcGIS在建立土地利用数据库方面有着独有的优势,本文在入库方法上还存在着不足之处,例如在导入数据时每次只能输入一种地物,这对庞大的数据量而言是非常繁琐的,应进一步提高入库自动化,进一步发挥其在土地调查上的应用。

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者:作者单位:唐立文,宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416,宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展,传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展,WebGIS正成为大众化的信息工具,越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实:数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作,很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据;而且由于行业政策和数据安全的原因,这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中,各自独立、相对封闭,从而形成空间信息孤岛,难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外,从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球,地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此,对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫;表达、传输和显示不同格式空间数据,实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一,GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展,取得了巨大发展,但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及,GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战,主要表现为:GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节,GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难;基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求;表现方式单一,三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求,尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术,Vtrtual Globe通过三维可视化引擎,在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台,用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及,Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值:从空间数据表达和可视化角度,基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者,其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代,对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义;从空间数据组织角度,Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式,为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路;从应用集成和空间数据互操作角度,基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上,借鉴和引入

空间数据库期末复习重点总结

一、数据管理的发展阶段 1、人工管理阶段 2、文件系统阶段 3、数据库管理阶段 注意了解各阶段的背景和特点 二、数据库系统的特点 1、面向全组织的复杂的数据结构 2、数据的冗余度小,易扩充 3、具有较高的数据和程序的独立性:数据独立性 数据的物理独立性 数据的逻辑独立性 三、数据结构模型三要素 1、数据结构 2、数据操作 3、数据的约束性条件 四、数据模型反映实体间的关系 1、一对一的联系(1:1) 2、一对多的联系(1:N) 3、多对多的联系(M:N) 五、数据模型: 是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作,以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。 概念数据模型:按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型 结构数据模型:从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系 六、数据模型的类型和特点 1、层次模型: 优点:结构简单,易于实现 缺点:支持的联系种类太少,只支持二元一对多联系 数据操纵不方便,子结点的存取只能通过父结点来进行 2、网状模型: 优点:能够更为直接的描述世界,结点之间可以有很多联系 具有良好的性能,存取效率高 缺点:结构比较复杂 网状模型的DDL、DML复杂,并且嵌入某一种高级语言,不易掌握,不易使用

3、关系模型: 特点:关系模型的概念单一;(定义、运算) 关系必须是规范化关系; 在关系模型中,用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。 优点:简单,表的概念直观,用户易理解。 非过程化的数据请求,数据请求可以不指明路径。 数据独立性,用户只需提出“做什么”,无须说明“怎么做”。 坚实的理论基础。 缺点:由于存储路径对用户透明,存储效率往往不如非关系数据模型 4、面向对象模型 5、对象关系模型 七、三个模式和二级映像 1、外模式(Sub-Schema):用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构,模式的子集。 2、模式(Schema):所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。 3、内模式(Storage Schema):又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。 4、外模式/模式映象:定义某一个外模式和模式之间的对应关系,映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时,修改此映象,使外模式保持不变,从而应用程序可以保持不变,称为逻辑独立性。 5、模式/内模式映象:定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时,修改此映象,使模式保持不变,从而应用程序可以保持不变,称为物理独立性。 八、数据视图 数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节,而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图,即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。 九、规范化 1、几个概念 候选码(候选关键字):如果一个属性(组)能惟一标识元组,且又不含有其余的属性,那么这个属性(组)称为关系的一个候选码(候选关键字)。 码(主码、主键、主关键字):从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码 主属性:任何一个候选码中的属性(字段) 非主属性:除了候选码中的属性 外码:关系模式R中属性或属性组X并非R的码,但X是另一个关系模式的码,则称X是R的外部码,简称外码。 2、函数依赖 (1)设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等,则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”,记作X→Y。X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

ARCGIS空间分析操作步骤演示教学

ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算-查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表(Tabulate Area)、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计(Cell Statistic)、邻域统计(Neighborhood)等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识: 空间数据及其表达 空间数据(也称地理数据)是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据,可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容,一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下,可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据:一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术,其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据,是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力(特别是对空间隐含信息的提取和传输能力)是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面,也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析,代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行,具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同,空间分析的步骤会有所不同。通常,所有的空间分析都涉及以下的基本步骤,具体在某个分析中,可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。

Oracle数据库的空间数据类型

Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用,对数据库系统提出了更高的要求,不仅要存储大量空间几何数据,且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持,增加了空间数据类型和相关的操作,以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储,修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义,提供了R-tree空间数据索引机制,定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程,并提供了处理点,边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始,Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段(即SDO_GEOMETRY字段)和空间索引来管理空间数据,并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数,让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据,用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表,并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图(USER_SDO_GEOM_METADATA)访问元数据表。元数据视图的基本定义为: ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER

空间数据库更新技术

课程结课报告 空间数据库更新技术 关键字: GIS 空间数据库更新数据模型空间分析矢量数据栅格数据多源数据多比例尺数据自动变化检测 1引言 地理信息产业在近年来飞速发展,并在科学、政府、企业和产业等方面得到广泛的应用,应用包括房地产、公共卫生、犯罪地图、国防、可持续发展、自然资源、景观建筑、考古学、社区规划、运输和物流。面对各个领域的迅猛发展,地理信息数据的更新问题变得迫在眉睫。空间数据库具有数据量庞大、高可访问性、空间数据模型复杂、属性数据和空间数据联合管理及应用范围广泛的特点,所以,在空间数据库更新技术的研究颇受关注,也是地理信息系统未来发展所要面对的巨大挑战。 现研究成果表明,一旦GIS创建成功后,保持空间地理数据的现势性并及时进行地图数据库的更新,是保证GIS有效运行的根本前提,也是今后地理信息工程中一项长期而繁重的任务,而当前地理空间数据库的更新技术存在的问题是:劳动强度大,更新周期长。 现在大家广泛认同的对地理空间数据库的更新主要有两种方法:一是逐渐建立一个新的数据库去取代老数据库,但是这种方法速度慢,适合于为一个新的区域建立一个新的数据库;二是检测、识别和更新变化部分,这种方法更新速度快,更适合于更新现有的数据库。但是针对不同的数据、数据模型及需求进行数据库更新技术都有不同的研究重心。本文中,我将针对多比例尺数据、多源数据、矢量数据和栅格数据及不同数据模型进行的空间数据库更新技术的研究理论、实现方法及成果进行整理归纳,呈现空间数据更新技术的现有发展动向及未来的发展趋势。 2空间数据库更新技术 2.1 利用空间分析技术更新空间数据库[1]

研究表明空间分析技术是空间数据更新的基础,空间叠加分析、实体空间关系分析,以及基于实体空间关系的智能捕捉,是实现区域空间要素整体更新和局部更新这两种更新方式的最主要的支持技术。在空间数据更新中引入智能捕捉CAD制图技术是解决在基于面向对象数据模型系统中边界重合问题的有效方法。 2.1.1 区域空间要素整体更新与处理 区域空间要素整体更新通常通过开窗方式更新窗口内的几类或全部空间要素。它要求源数据准确度能够得到保证,整体更新成本较高,很少采用这种方法,一般用在区域空间要素变更很大、数据现势性很差的情况下的数据更新。数据更新的前提是用于更新数据与被更新数据位于同一坐标系,使之具有可叠加分析,因此坐标匹配是数据更新不可缺少的环节。由于数据源的多尺度性,在实际更新中一般用大比例尺数据更新小比例尺数据,因此数据综合也成了数据更新的重要环节。叠加开窗是根据更新数据范围,在数据库确定被更新的区域,同时进行数据更新。数据接边处理是编辑处理数据库中被更新区域与周围数据之间的一致性问题。 2.1.2 区域空间要素的局部更新 用于区域局部对象更新的数据源可以有2种方式:电子数据、非电子数据(如直接输入坐标、直接勾绘)。局部更新操作对象是根据空间要素对象,根据空间对象之间的相互关系,一般只需要更新点、线和面要素,注记与地物属性紧密相联系,可以根据属性实现自动更新。在变更过程中由于不同来源数据的精度不同,经常产生数据不匹配,因此匹配吹是局部更新的重要环节。 (1)数据模型对局部更新实现的影响 01.拓扑结构数据模型以空间实体间拓扑关系为基础组织管理几何要素。数据拓扑关系以整 个管理区域为单位建立,所涉及空间实体几何属性的编辑、更新操作(如增加、删除、修改地理实体)就必须对整个区域进行拓扑重建,因此局部更新效率较低。但基于拓扑结构的空间数据更新可以充分享用实体之间拓扑关系,保持了图斑的基本特性。

海量空间数据组织及存储方案

本栏目责任编辑:代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 (长治学院计算机系,山西长治046011) 摘要:目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多,而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例,从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词:GIS 技术;海量空间数据;图档一体化 中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段,档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高,档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多,而且除了海量属性数据之外,还有图形数据等等,那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题,并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前,数据的存储方式有以下三种:1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据,包括空间数据和属性数据,即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据,这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据,解决了用文件存储空间数据时,对数据不能进行并发操作的缺点;用C/S (Client/Server)的操作模式,解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性,实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中,给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势,大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储,通过研究与摸索,大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案,如0racle Satial ,B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下,有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统,通过利用0rac1e 的空间数据存储技术,在开发GIS 产品中,都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤,解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点,可以解决GIS 存在的一些问题:比如说数据库可支持多用户并发操作,克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点,同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同,导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性,从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享,提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高,两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是,空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的,可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系,明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的,更不能对其进行查询了。所以要结合两者,并利用各自的优势,就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上,增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE),空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作,而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型,利用SDE ,可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理,使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能,对数据进行自动检查和维护功能,如拓扑一致性检查等。当然近些年来,关系数据库也在不断的更新和发展,其技术也慢慢地成熟起来,实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储,这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine),收稿日期:2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.360docs.net/doc/208916407.html, https://www.360docs.net/doc/208916407.html, Tel:+86-551-569096356909648168

浅议地理信息系统与空间数据库建设

浅议地理信息系统与空间数据库建设 发表时间:2019-05-06T16:38:47.200Z 来源:《防护工程》2019年第1期作者:蔡云霞 [导读] 对于城市范畴中的所有空间数据,赶着全方位的管理作用,通过对地图的数据化处理,进而实现对各种信息的系统化储存。 内蒙古自治区第七地质矿产勘查开发院内蒙古呼和浩特 010020 摘要:该文阐述了在地理信息系统建设过程中,地图数据库、空间数据库的作用与差别。针对我国现阶段地理信息系统建设的现状,分析了现阶段同时建立与维护空间数据库与地图数据库的必要性。指出了随着空间数据库技术的发展,空间数据库最终将取代地图数据库,同时提供多比例尺地图服务及各种时空尺度的地理信息服务。 一、地理信息系统与空间数据库的相关简介 地理信息系统又称“地学信息系统”,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空间中的有关地理分布数据进行加工处理的技术系统。而所谓的空间数据库,正是以空间数据为基础,力辅这以计算机硬件力量的支撑和扶持,实现对相关数据的处理活动,以实现提供空间动态层面的多元化,从根本上提升城市服务的质量的一种技术操作手段。空间数据库是地理信息系统中的基础与核心元素,对于城市范畴中的所有空间数据,赶着全方位的管理作用,通过对地图的数据化处理,进而实现对各种信息的系统化储存。 二、空间数据库的特点 GIS空间数据库与普通的数据库在模型及功能上有很大的差别,总的来说,空间数据有以下特征。空间特征:每一个空间对象具有空间坐标。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字索引和辅关键字索引以外,一般都需要建立空间索引。非结构化特征:空间数据不满足结构化的要求。将一条记录表达一个空间对象时,它的数据项有可能是变长的。例如,一条弧段的坐标,其长度将是不可预料的;此外,一个对象也可能包含另外的一个或多个对象。空间关系的特征:空间数据中记录的拓扑信息表达了多种的空间关系。该种拓扑数据结构一方面既方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。海量数据特征:空间数据库是海量数据。由于空间数据量大,需要在二维空间上划分出块或者图幅,垂直方向上分层来组织。由于空间数据的如上几个特征,当前通用的关系数据库系统难以满足要求。而大部分GIS软件将采用混合管理的模式――即用文件系统来管理几何图形数据,用商用的关系数据库管理属性数据。但是存在的问题是,文件管理系统的功能较弱,特别在数据的安全性、以及一致性、完整性、并发控制、数据损坏后的恢复方面都缺乏基本的功能。所以GIS 开发商一直在寻找商用数据库管理系统来同时管理图形和属性数据。 三、空间数据库构建中的数据分析 空间数据库在实际构建前需对设计的用途以及应用对象进行确认,确保空间数据分析能够为数据库的构建奠定良好的基础。具体数据分析过程中主要体现在三方面,即:首先,做好数据库应用对象的调查工作。通过对应用对象的调查了解信息的需求以及信息处理内容,以此为依据确定空间数据库的构建目标。其次,对数据研究范围进行确定,主要包括区域边界与地理控制点两方面。最后,保证源数据的准确性。为使空间数据库中的数据具有参考价值,需注意综合考虑调查资料与其数学精度,如地物间是否在逻辑上保持一致或图面的相关表示是否准确等。尤其要求在构建前应使各坐标系统进行统一,避免出现数据不统一的情况。 四、空间数据库分类 空间数据可分为矢量数据和栅格数据两大类。矢量数据用点、线、面等来描述现实世界,表达地表信息,通过坐标值来定义,是数学的表达方式。栅格数据用一定的空间分解力来解析地表的信息,通过灰度、色调来定义。以前矢量数据以其数据结构严密,拓扑关系完善、数学分析方便、图形输出精美、数据记录量小等诸多的优点而为广大GIS用户青睐,但随着计算机硬件的发展,制约栅格数据的硬件问题得到解决。国民经济的快速发展,对制图周期和更新周期提出了更高的要求,矢量数据复杂的内容、漫长的采集期,不便快速更新的缺点反而越来越突出。现在栅格数据和矢量数据相互相成,互相转化,使矢量图的内容相对数字地形而言,内容大为减少,缩短了矢量数据生产和更新的周期。 五、我国的空间数据库建设问题与改进策略 5.1我国现行基础空间数据库的建设过程 我国在建设地理信息系统的初期,很多人由于对数据库这一概念理解不透彻,导致把地理数据库和空间数据库弄混淆,所以在两个数据库中分别含义对方的数据信息。还有一些空间数据库在设计初期不合理,无法满足地图数据库的要求。为此,在以后的建设过程中采用直接对已有地形图进行数字化,或者在进行地形图生产的同时,利用同一数据源,采用与地形图相同的地理要素建立空间数据库。 5.2现有空间数据库建设存在的问题 由于人们对两个数据库理解的不够透彻,所以在空间数据库后期制作方面也出现了诸多问题。常常出现在同一个区域利用逻辑关系把相关的地理信息分隔开来;在数据库中记录信息不全面,设计结构不合理;在数据库中存在大量人工处理过的地理信息。这样不仅给数据空间带来很大的负担,而且还降低了提供地理信息系统的应用能力。 5.3未来空间数据库建设思路 在充分了解地图数据库和空间数据库之后,知道它们是两种完全不同的数据库。为此,在以后的建设中要集中到这两个方面:其一,对空间数据库的更新和改造。从不同角度出发,提高提取地理信息的速度,数据的精度和准确度;加强管理,对每一条信息进行有效操作;加强对信息的安全把控,防止数据泄露,并进行有效分类,统一标准。其二,对地图数据库的建立和更新。明确地图的符号化,统一标准,提高对数据的挖掘能力,加强地图制图综合能力。当这些问题都得到解决时,就证明了地理信息系统在技术方面有了很大的提高,在信息储存方面也可以及时的更新,不用在大量积攒无用的信息。 六、我国发展地理信息系统与空间数据库建设的基本途径 虽然我国在地理信息系统与空间数据库建设的发展历程中,已经存在了20多年的研究历程,但如令人欲改变停滞不前的初级阶段,仍然需要基本途径的转换和更新。第一,要在新兴的空间数据库的工作上,夯实其更新创造的基础。更新空间数据库,主要包括实现对地理信息速度和精确度的增长,自动化程度的增强,同时也要促进数据系统的人为管理。第二,对于传统通用的地图数据库,也要进行适度的改造,对于地图数据库中的系统功能的优化,主要包括三个方面:图形的符号化动作,以便解决地理信息的合理表示问题;地图制图综

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用 熊志伟李静谭卢师 (黄河设计公司测绘信息工程院) [摘要] 地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作,生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据,能避免重复生产,缩短建设周期,节省人力物力,为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高,而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比,除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外,还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据,比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验,阐述了利用ArcGis缩编工具,采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。 [关键词]数据库缩编二调省级汇总 1、省级汇总缩编项目概述 第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目,是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总,形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比,不再只是简单的地图符号的综合取舍,而是有着严格的拓扑关系和属性要求,在遵循传统地图缩编要求的同时,还必须保持数据的拓扑关系正确,属性数据完整。如何简单快捷

的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调,保持原有土地利用的规律和典型特征,是完成土地利用数据库缩编的关键,也是工作的难点所在。 2、ArcGis缩编工具介绍 地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱,能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式,进行高级GIS分析,处理GIS 数据等,是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具,能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作,并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中,也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块,但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。 3、二调数据库缩编的主要工作内容 二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素,主要工作内容是按照相关数据标准,缩编规则(包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等),对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作,从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化,需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等,其中工作量最大的是对面状要素的处理,主要有下面几类:○1按照宽度规则,小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则,小于某一面积的图斑舍去,即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池

基于SQLServer的空间数据存储器的设计与实现

长春理工大学学报 Journal of Changchun University of Science and Technology 第7卷第3期2012年3月 Vol.7No.3Mar.2012 基于SQLServer 的空间数据 存储器的设计与实现 刘宝娥 (集宁师范学院,内蒙古乌兰察布,012000) [摘 要] 随着信息技术的发展,数据量的逐渐膨胀以及分布式地理信息系统GIS 中的发展,对空间数据以及地理数据 的管理提出了更高的要求,而传统的关系型数据库难以满足空间数据存储以及地理信息系统客户端应用程序连接的需要,由此,应通过以面向实体的数据模型为基础,通过SQLServe 的关系型数据库的管理系统,以相应的功能以及数据引擎技术,实现了对海量空间数据的一体化存储,满足了地理信息系统的实际发展需求。[关键词]SQLServe ;空间数据;存储器;设计;实现 [中图分类号] TP311.132.3 [文献标识码] A [作者简介] 刘宝娥(1975-),女,在职硕士,讲师,研究方向为计算机教学。 空间数据管理包括空间数据模型和空间数据库两个方面的内容体系。当前,地理信息系统基础软件平台所沿用的空间数据模型,从而在一定程度上导致了空间实体关系以及时空变化的相关描述与表达、数据的组织、空间的分析等方面具有较大的局限性,难以满足新时期空间信息系统基础软件平台的以及应用系统发展的实际需要,由于现实对象较多,从而导致了空间关系日渐复杂,要描述空间对象之间的关系需要大量的数据,由此,对空间复杂数据的管理应基于空间数据模型,构建空间数据库系统。通过以地理信息系统软件的发展需求为基础,结合MAPGIS 面向实体的空间数据模型以及SQLServer 数据库的应用特点,实现了利用空间数据引擎实现对空间数据与属性数据的一体化存储方式的设计和实现。 一、空间数据存储器系统设计 (一)空间数据模型 对空间数据模型的研究以及设计在当前地理信息系统(GIS )发展过程中有着重要的作用。空间数据模型MAPGIS 中采用了面向对象的设计原则和思想,通过以地理实体为中心,实现对面向实体的空间数据模型的构建和发展。建立观察范围内部的地理世界的视图模式。该模型以描述实体特性以及实体之间关系为基础,实现对人类理解的地理世界语义环境的模拟。MAPGIS 空间数据模型以地理数据库—数据集—类为数据组织的层次,也就是非空间的实体抽象为了实际的对象,而空间的实体则被抽象地定义为要素,具有同样类型结构的要素构成了要素类,同样类型的对象构成了对象类。若干要素类以及对象类组成了要素集,要素集的汇集则构成了地理的信息数据库。由此,从相应体系的结构上可分为参照系、要素类、对象类、关系类、动态类、注记类、修饰类、要素数据集、子类型、几何网络、域集和规则集。从而实现了对空间数据存储系统的整体设计和系统定义。 (二)空间数据引擎 空间数据引擎(MAPGIS-SDE )实现了空间数据库解决方案,空间数据引擎基于关系数据库系统(RDBMS )以及地理信息系统之间的中间件部分,实现了对空间数据模型到关系数据模型RDBMS 之间的关系映射,并通过关系型的数据库存储以及管理和快速检索的以TB 为单位的海量数据库。空间数据引擎具有以下几个方面的特点: 1.引擎机制。MAPGIS-SDE 在服务器端以及客户端存在分布,客户端以软件的应用为基础,并且未上层的应用客户提供了SDE 接口,实现了对用户标准空间存储、查询以及分析提供了服务体系,承接了客户端需求。服务器端以及客户端之间的数据传输模式采用了异步的缓冲机制,通过服务器端,将所要提取的数据存放入缓冲区,而后整批发向客户端,实现相应的应用模式,从而在很大程度上提高了网络传输的效率。 2.接口技术。空间数据存储以及空间数据服务的核心在于空间数据存储器,为有效保证空间数据存储器的跨平台的特性以及对商业数据库的访问效率的保障,空间数据库的引擎应通过一致性服务接口的提供,针对不同的数据库采用不同接口技术的使用,例如,针对SQLServer 可采用ODBC 和ADO 接口技术。 3.物理部署。空间数据存储系统的引擎,能实现与数据库管理系统服务器部署在同一服务器上,或是分开部署在不同的服务器上,可根据实际的需要对空间存储系统进行相应的部署,从而有效减轻数据库服务器荷载,提高相应数据库的运行效率。 (三)存储器系统架构 空间数据存储器由空间数据库引擎、商业数据库两部分组成。具体实用于空间是数据库。空间数据库引擎实现了对各类空间数据的存储管理。该类数据包括数据字典、表、存储过程等等,并面向用户提供了访问的接口。数据字典提 ----237

文献综述-空间数据库

高级数据库(结课)文献综述 题目:空间数据库 姓名:张广元 学号:Y151021422 学院:计算机与信息工程学院 专业:计算机技术(专业硕士)年级:2015级 任课教师:葛利 2015 年12 月15 日

【前言】 空间数据库是近年来数据库技术研究的热点之一。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。所谓空间数据是指与空间位置和空间关系相联系的数据。归纳起来它具有以下5个基本特征: 1、空间特征 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。这意味着在空间数据组织方面,要考虑它的空间分布特征。除了通用性数据库管理系统或文件系统关键字的索引和辅关键字索引以外,一般需要建立空间索引。 2、非结构化特征 在当前通用的关系数据库管理系统中,数据记录一般是结构化的。即它满足关系数据模型的第一范式要求,每一条记录是定长的,数据项表达的只能是原子数据,不允许嵌套记录。而空间数据则不能满足这种结构化要求。若将一条记录表达一个空间对象,它的数据项可能是变长的,例如, 1条弧段的坐标,其长度是不可限定的,它可能是2对坐标,也可能是10万对坐标; 其二, 1个对象可能包含另外的1个或多个对象, 例如, 1个多边形,它可能含有多条弧段。若1条记录表示1条弧段,在这种情况下, 1条多边形的记录就可能嵌套多条弧段的记录,所以它不满足关系数据模型的范式要求,这也就是为什么空间图形数据难以直接采用通用的关系数据管理系统的主要原因。 3、空间关系特征 空间数据除了前面所述的空间坐标隐含了空间分布关系外。空间数据中记录的拓扑信息表达了多种空间关系。这种拓扑数据结构一方面方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。特别是有些几何对象,没有直接记录空间坐标的信息,如拓扑的面状目标,仅记录组成它的弧段的标识,因而进行查找、显示和分析操作时都要操纵和检索多个数据文件方能得以实现。 4、分类编码特征 一般而言,每一个空间对象都有一个分类编码,而这种分类编码往往属于国家标准,或行业标准,或地区标准,每一种地物的类型在某个GIS中的属性项个数是相同的。因而在许多情况下,一种地物类型对应于一个属性数据表文件。当然,如果几种地物类型的属性项相同,也可以多种地物类型共用一个属性数据表文件。 5、海量数据特征 空间数据量是巨大的,通常称海量数据。之所以称为海量数据,是指它的数据量比一般的通用数据库要大得多。一个城市地理信息系统的数据量可能达几十GB,如果考虑影像数据的存贮,可能达几百个GB。这样的数据量在城市管理的其他数据库中是很少见的。正因为空间数据量大,所以需要在二维空间上划分块或者图幅,在垂直方向上划分层来进行组织。

空间数据库论文

空间数据库概述 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079 摘要:空间数据库是地理信息系统的核心,每一次空间数据库技术的变革都带来地理信息系统软件的革命。本文是一片综述性文章,首先阐述了空间数据库的概念、内容、特征,然后介绍了空间数据管理的发展过程,其中对象—关系数据库是目前空间数据的主要管理模式,最后探讨了空间数据库的前沿发展。 关键词:空间数据库;对象-关系数据库;空间数据库模型 1空间数据库概念 空间数据库是地理信息系统的核心,它具有通用数据库的基本内涵, 是指以特定的数据结构(如国土、规划、环境、交通等)和数据模型(如 关系模型、面向对象模型等)表达、 存储和管理从地理空间中获取的某类 空间信息,满足不同用户对空间信息 需求的数据库[1]。 2空间数据库内容 由于地理空间数据分为两种类型,一种是具有几何特征和离散特点的地理要素,即空间对象数据,如点、线、面、体等对象;另一种是指在一定空间范围内连续变化的地理对象,即场对象数据,如某一地理空间的数字高程模型、不规则三角网、栅格影像数据等,因此以应用性质划分空间数据库,空间数据库可分为基础地理空间数据库和专题数据库。基础地理空间数据库包括矢量地形要素数据(DLG)、数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)、数字栅格地图(DRG)以及元数据库[2]。 (1)矢量地形要素数据库:矢量核心地形要素数据库是存储在计算机中的各种数字地形数据及其数据管理软件的集合。矢量核心地形要素数据库包含有居民地、水系、测量控制点等内容。它既包括以矢量结构描述的带有拓扑关系的空间信息,又包括以关系结构描述的属性信息。 (2)数字高程模型数据库:数字高程模型是定义在X、Y 域离散点(规则或不规则)的以高程信息表达地面起伏形态的数据集合。数字高程模型数据库是计算机存储的数字高程模型数据及其管理软件的集合。数字高程模型数据库可以用于和高程信息有关的地表形态分析、坡度分析、通视分 1

ArcGIS空间数据管理与分析

《地理信息系统概论》实验报告 题目:ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名:赵文彪 学号: 2014212425 班级:地信141 学院:理学院 编写日期: 2015–11–8

学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中,两种是平面至平面的转换,即仿射(Affine)和Similarity,二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换(Projective)。本实验中学习的坐标变换方法,是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过,坐标校正(rectification)可采用各级多项式来转换地图坐标。例如,设原坐标为(x,y),转换后的坐标为(x',y'),采用2次多项式: x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y'),求出2次多项式的各项系数,就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次(线性)多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小,歪斜,旋转和平移(如图所示)。 在ArcGIS中,一般采用4个Tics,即通常所说的地面控制点,来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图,这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标,转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标,并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此,首先利用ArcMap,把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标),改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后,计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值,计算出转换系数,再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后,在ArcCatalog 中,新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset,把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。

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