OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法

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OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法

OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法

OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法(英文作者:Kenn Gardels ,汉语翻译:张占阳)(长安大学地测学院地理信息系统,陕西西安 710054)摘要:开放式地理信息系统是从传统的地理信息系统改革中的一个演变,其中专有数据模型和整体软件功能是互通和可扩展的。

在应用方面开放式地理信息系统更能够获得和使用不同类型的分布式数据,并能利用多种地理处理工具和服务。

一个标准的规范,即开放式地理数据互操作规范(OGIS),目前正在开发并能确定一些必要的种类和方法以便建立互通系统。

OGIS的主要研究和发展领域包括定义一个特定地理数据类型的层次,它包括简单和复杂的要素,地图和覆盖范围,图像和数据集(并指定相关接口);开发一种连续性的以元数据为基础的方法,以支持数据收集和浏览;同时使“信息社会”这个概念变得更加有益,它包括信息共享的共同定义,信息的语义和数据字典/词库的定义和确定的基本数据结构所需的执行情况。

在环境建模中,OGIS将提供一个重要的增强功能,它位于常规地理数据存储和为系统建模的互操作性上,通过使用一种共同的语言来共享地理数据和接口到功能的标准化定义,它以地理信息为基础进行操作。

尽管最初的工作是集中在传统地理处理服务,如空间选择,专题重叠,测量和距离的分析,但其他获取地理信息的服务,如水力模型,地震预测和分配的职能,也可以直接访问地理数据存储(以及其他地理处理职能)。

为支持这项工作,一项新的重大研究工作必须进行,它包括对时态数据模型和对空间和时间数据类型和方法的有效整合。

关键词:开放式地理信息系统 OGIS数据模型地理数据地理处理正文:1.1什么是开放式地理信息系统?随着地理信息系统(GIS)中计算机硬件和软件成本的下降,资源管理人员越来越关注环境数据的最大化价值。

许多规定日期的工作已经实现了标准化的数据生产,数字化的信息分布和标准化的翻译。

针对以交流清单为基础的地理信息系统的应用和分析工具的信息交换我们赋予的努力还很少,如统计分析,过程建模,和模式识别等等。

使用地理信息系统进行地图数据分析的方法

使用地理信息系统进行地图数据分析的方法

使用地理信息系统进行地图数据分析的方法地理信息系统(GIS)是一种通过空间和属性数据分析地理现象的工具。

随着科技的发展,GIS在各个领域都有着广泛的应用。

其中,地图数据分析是GIS最重要的应用之一。

本文将探讨使用GIS进行地图数据分析的方法,并结合实际案例展示其应用价值。

一、数据准备在进行地图数据分析之前,首先需要准备地理数据。

这些数据包括地形数据、地理位置数据、经济数据等等。

地理数据可以从各种途径获取,例如传感器、遥感、地理勘测等手段。

为了保证数据的可靠性和准确性,需要进行数据清洗和校验。

二、数据处理在数据准备完成后,就需要对地理数据进行处理。

数据处理的方法包括数据重采样、数据插值、数据合并等等。

例如,如果要绘制等高线图,就需要对地形数据进行插值处理,使其能够呈现出高度差异。

数据处理的目的是为了获得更加准确且易于分析的地理数据。

三、数据可视化数据可视化是GIS的一大特点,通过可视化地理数据,我们可以更加直观地观察地理现象。

常见的地理数据可视化方式包括地图、图表、立体模型等等。

例如,将经济数据通过不同的颜色在地图上表示,可以清晰地了解不同地区的经济发展状况。

四、空间分析空间分析是GIS的核心功能之一,它通过对地理数据进行空间关系计算,实现对地理现象的深入挖掘。

空间分析的方法包括空间查询、缓冲区分析、网络分析等等。

例如,通过查询某个地区的人口密度,可以了解人口分布的集中程度;通过缓冲区分析,可以评估某个区域受到污染的程度。

五、模型建立在地图数据分析的过程中,为了更好地理解和预测地理现象,我们可以建立模型。

模型是对地理现象进行抽象和简化的工具,它可以帮助我们预测未来的趋势和做出决策。

常见的模型包括地理回归模型、空间插值模型等等。

例如,在评估某个地区的可持续发展性时,可以建立一套综合指标体系,并通过模型对不同区域进行评估。

六、案例分析下面,我们以城市交通规划为例,展示使用地理信息系统进行地图数据分析的方法和应用价值。

第三讲:OpenGIS相关理论与技术

第三讲:OpenGIS相关理论与技术

Topic 9: Quality
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-109r1.pdf
Topic 10: Feature Collections
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-110.pdf
• (2)OGIS服务模型(OGIS Services Model, OSM)。它是一个在不同的信息团体之间实 现地理 空间数据获取、管理、操纵、表达 以及共享服务的通用规范模型。它定义了 一系列服务,这 些服务可以获取和处理开 放式地理空间数据模型中定义的地理空间 信息类型,为使用同一种 地理特征定义的用 户团体内提供地理空间数据共享能力,以及 为使用不同地理特征定义的用 户团体之间 提供地理空间数据转换能力。
与传统的GIS处理技术相比,OGIS建立起 通用的技术基础以进行开放式的地理信息 处理。其 特点是:互操作性、对信息团体 的支持作用、普遍存在性、可靠性、易用 性、便携性、合作 性、可伸缩性、可扩展 性、兼容性和可执行性。
Open GIS 的文档
C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\OpenGIS® Documents.htm
Topic 5: Features
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-105r2.pdf
Topic 6: The Coverage Type and its Subtypes
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\00-116.pdf

opengis

opengis

开放式地理信息系统是指在计算机和通信环境下,根据行业标准和接口(Interface)所建立起来的地理信息系统。

一般说来,接口是一组语义相关的成员函数,并且同函数的实体相分离。

在这个系统中,不同厂商的地理信息系统软件以及异构分布数据库能相互通过接口交换数据,并将它们结合在一个集成式的操作环境中。

因此,在开放式地理信息系统环境中,能实现不同地理空间数据之间、数据处理功能之间的相互操作以及不同系统或不同部门之间资源的共享。

真正的开放式地理信息系统能在不同软件商之间以及异构分布数据库之间,通过实时动态机制实现数据存贮结构不同的地理信息系统之间的连接。

开放式地理信息系统的核心是标准,这个标准必须与其它各类标准相兼容,但又必须独立于这些标准。

只有在共同的标准和接口下才能实现信息共享以及相互操作。

开放式地理信息系统具有下列特点:·互操作性:不同地理信息系统软件之间连接方便,信息交换没有障碍。

·可扩展性:硬件方面,可在不同软件,不同档次的计算机上运行,其性能和硬件平台的性能成正比;软件方面,增加了新的地学空间数据和地学数据处理功能。

·技术公开性:开放的思想主要是对用户公开,公开源代码及规范说明是重要的途径之一。

·可移植性:独立于软件、硬件及网络环境,因此它不需修改便可在不同的计算机上运行。

·兼容性:通过无缝集成技术保护用户在原有数据和软件上的投资,它将现有的信息技术和已有的地学处理软件熔为一炉;同时,它对用户是透明的,应用程序稍加修改便能在不同的平台上运行。

·可实现性:随着操作系统、通讯技术以及面向对象方法技术在分布处理系统中的应用,开放式地理信息系统的开发将变得易于实现。

·协同性:能够尽可能地兼容其它的信息处理技术以及共享信息技术的标准。

一、Open GIS综述Open GIS是随着C/S、Internet的出现而产生的,它与Web GIS相辅相成,共同促进GIS 的发展。

GIS数据处理方法

GIS数据处理方法

GIS数据处理方法GIS(地理信息系统)是一种将地理空间数据进行管理、分析和展示的技术工具。

在现代社会中,GIS已经广泛应用于各个领域,包括城市规划、环境保护、农业管理等。

而GIS数据的处理方法则是GIS应用的关键一环。

在本文中,我们将介绍几种常见的GIS数据处理方法。

一、数据获取在进行GIS数据处理之前,首先需要获取所需数据。

数据获取的方式多种多样,主要包括以下几种:1.1 传感器数据采集:通过使用各种传感器,如卫星遥感影像、激光雷达等,可以获取大范围的地理数据。

这些数据具有高时空分辨率,适用于进行空间分析和地图制作。

1.2 数据库查询:利用现有的数据库,如地理数据库、气象数据库等,可以通过查询操作获取所需数据。

这种方式适用于获取局部区域或特定类型的数据。

1.3 野外调查:对于某些无法通过传感器获取的数据,需要进行野外调查。

例如,人口普查、植被调查等需要在实地进行数据采集。

二、数据预处理数据预处理是GIS数据处理的重要步骤,其目的是清洗、转换和标准化原始数据,使其适用于后续的分析和展示。

以下是几种常见的数据预处理方法:2.1 数据清洗:在数据采集过程中,由于各种原因可能导致数据出现错误或缺失。

数据清洗的目的是对这些异常数据进行检测和处理,以确保数据的准确性和完整性。

2.2 数据变换:对于不同源的数据,可能存在投影不同或坐标系不一致的问题。

数据变换的目的是将这些数据进行统一的坐标转换,以便进行地理分析。

2.3 数据标准化:不同数据的单位、量级不同,这将对后续的计算和分析造成困扰。

数据标准化的目的是调整数据的单位和量级,使其在同一尺度下进行比较和分析。

三、数据分析数据分析是GIS数据处理的核心环节,其目的是从数据中提取有价值的信息和知识,以支持决策和规划。

以下是几种常见的数据分析方法:3.1 空间查询:空间查询是GIS中最常用的数据分析方法之一,其目的是在空间范围内查找符合一定条件的地理对象。

例如,查找某一区域内的公园或学校。

地理信息系统(GIS)利用技术解读地理数据

地理信息系统(GIS)利用技术解读地理数据

地理信息系统(GIS)利用技术解读地理数据地理信息系统(GIS)是一种基于计算机技术的空间数据管理系统,它将地理数据与空间分析方法相结合,用于解读和分析地理现象。

GIS的应用范围广泛,涵盖了自然地理、社会地理以及经济地理等领域。

通过利用技术手段,GIS可以帮助我们更好地理解和管理地理数据,对于城市规划、环境保护、土地利用等方面具有重要意义。

一、GIS的原理和基础技术GIS的实现需要依靠一系列的基础技术,主要包括地理数据采集、数据存储和管理、空间分析等方面。

首先,地理数据采集是GIS的基础,包括遥感、GPS、数字化等方式,可以获得全球各地的地理数据。

其次,数据的存储和管理需要依赖数据库管理系统,通过建立空间数据库可以实现对地理数据的高效管理。

最后,空间分析是GIS的核心功能之一,包括点线面分析、网络分析等手段,可以对地理数据进行多角度的解读和分析。

二、GIS在城市规划中的应用城市规划是GIS的一个重要应用领域,通过GIS技术可以对城市的空间分布、用地规划、交通网络等进行高效的分析和优化。

首先,GIS可以将城市的不同要素进行空间叠加分析,帮助规划师更好地理解城市的现状,为城市的可持续发展提供依据。

其次,GIS可以模拟城市的人口分布、交通流动等情况,为城市规划者提供决策支持和规划方案的评估。

另外,GIS还可以进行三维地理数据的可视化展示,帮助人们更好地理解城市的空间格局。

三、GIS在环境保护中的应用环境保护是当今社会的重要议题,GIS技术在环境保护方面具有重要作用。

首先,GIS可以对自然环境进行监测和评估,通过遥感技术获取大范围的地理数据,结合空间分析手段可以对环境状况进行定量分析和预测。

其次,GIS可以用于制定环境保护政策和规划,通过模拟和预测可以帮助决策者制定合理的环保措施。

另外,GIS还可以进行环境风险评估和应急响应,可以在自然灾害等紧急情况下提供快速准确的空间分析结果。

四、GIS在土地利用中的应用土地利用是一个涉及到资源管理和规划的重要问题,GIS可以帮助我们更好地管理土地资源。

地理信息系统中的地数据处理与分析

地理信息系统中的地数据处理与分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)的发展和应用已经给许多领域带来了革命性的影响。

在GIS中,地数据处理与分析是其中最重要、最基础的部分。

本文将介绍地理信息系统中的地数据处理与分析的相关概念、方法和应用。

一、地数据处理地数据处理是指对采集、收集到的地数据进行整理、存储和加工的过程。

地数据处理的核心任务是数据清理、数据转换和数据集成。

1. 数据清理数据清理是为了去除地数据中的噪声和异常值,以保证数据的质量和准确性。

在地数据处理中,常用的数据清理方法包括去重、去除缺失值和异常值处理。

2. 数据转换数据转换是将地数据从一种形式转换为另一种形式,以适应不同的应用需求。

常见的地数据转换方法包括数据格式转换、空间参考系统转换和坐标转换。

3. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的地数据整合到一个统一的数据集中。

在地数据处理中,数据集成涉及到数据的匹配、融合和一致性处理。

通过数据集成,可以获得更全面、更丰富的地数据资源。

二、地数据分析地数据分析是指对地数据进行统计、建模和预测的过程,以获取有关地理现象和问题的深入认识。

地数据分析的核心任务是地理特征提取、空间关联分析和空间模型构建。

1. 地理特征提取地理特征提取是从地数据中提取有用的地理特征和几何形状的过程。

在地数据分析中,常用的地理特征提取方法包括点线面提取、等值线提取和图像分类。

2. 空间关联分析空间关联分析是研究地数据之间的关联关系和相互作用的过程。

在地数据分析中,常用的空间关联分析方法包括空间邻近分析、热点分析和聚类分析。

3. 空间模型构建空间模型构建是通过对地数据的建模和预测,揭示地理现象和问题的内在规律和趋势。

在地数据分析中,常用的空间模型构建方法包括地理回归模型、空间插值模型和地理时空模型。

三、地数据处理与分析的应用地数据处理与分析在许多领域具有广泛的应用,如城市规划、土地资源管理、环境保护和灾害风险评估等。

gis处理流程

gis处理流程
GIS处理流程主要包含以下步骤:
1. 创建文档:打开GIS软件,新建一个地图文档。

2. 加载数据:准备好需要处理的数据,并将数据加载到GIS中。

3. 深度学习环境配置:在处理GIS数据时,可能需要使用深度学习技术。

因此,需要配置深度学习环境,包括安装适当的深度学习框架Python API 等。

4. 创建并导出训练样本:使用训练样本管理器选择或创建分类方案,为感兴趣的类类别或类要素创建训练站点样本,保存训练样本文件,将源影像和训练样本转换为深度学习训练数据。

5. 训练深度学习模型:使用训练深度学习模型工具通过在上一步中生成的影像片训练深度学习模型。

6. 运行推理地理处理工具:使用深度学习检测对象、对像素进行分类或对对象进行分类地理处理工具处理影像。

7. 保存结果:处理完成后,将结果保存到指定的位置。

请注意,具体的处理流程可能因数据类型、处理需求和使用的GIS软件而有所不同。

在实际操作中,建议参考GIS软件的使用手册或在线教程,以确保正确地完成处理流程。

可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析

地理数据可视化和分析已经成为各个领域中非常重要的技术手段之一。

多年来,GIS软件一直在这个领域中发挥着重要的作用。

在本文中,我们将介绍如何使用GIS软件进行地理数据的可视化和分析。

一、准备工作首先,我们需要下载并安装合适的GIS软件。

市场上有很多不同的选择,如ArcGIS、QGIS等。

这些软件都提供了丰富的功能和工具,以帮助我们进行地理数据的可视化和分析。

选择适合自己需求和操作习惯的软件,然后按照官方指引进行下载和安装。

二、导入地理数据一旦安装完GIS软件,我们就可以开始导入地理数据了。

地理数据可以是矢量数据或栅格数据。

矢量数据包括点、线、面等地理对象,而栅格数据则以像素为基本单元。

我们可以从各种来源获取地理数据,如地图提供商、传感器数据等。

请确保你有合法的许可来使用这些数据。

导入数据的具体方法因软件而异,但通常都包括选择导入选项、指定数据源和设置数据投影等步骤。

三、数据可视化数据导入完成后,我们可以开始进行地理数据的可视化了。

在GIS软件中,我们可以根据数据的属性设置不同的符号和颜色,以区分不同的对象或特征。

比如,在地图上标记不同城市的位置或绘制不同地区的边界线。

此外,我们还可以通过添加专题图层、渲染图层或应用地图样式来进一步美化地图。

这样,我们就能够直观地展示地理数据,并从中获取相关的信息和见解。

四、地理数据分析除了数据可视化,GIS软件还提供了许多高级工具和功能,以辅助地理数据的分析。

例如,我们可以计算地点之间的距离、面积或体积,以了解地理空间的关系。

我们还可以进行地理插值、缓冲区分析、密度分析等以探索地理数据的分布规律。

另外,地理数据还可以与其他数据进行联结和关联,以发现更深层次的信息。

GIS软件的这些分析功能能够帮助我们进行空间决策和规划,提高工作效率和决策质量。

五、数据展示与分享一旦我们完成了地理数据的可视化和分析,我们可以将结果以不同的方式展示和分享出去。

比如,我们可以导出地图为图片格式,然后使用其他工具对其进行编辑和排版。

如何使用地理信息系统进行数据处理

如何使用地理信息系统进行数据处理地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种能够获取、存储、分析和展示地理数据的强大工具。

在当今信息化时代,GIS的应用范围越来越广泛,涵盖了自然资源管理、城市规划、环境保护、气候变化等方方面面。

下面我将介绍如何利用GIS进行数据处理,以期为读者提供一些有用的参考。

首先,使用GIS进行数据处理的第一步是收集地理数据。

地理数据可以来自多个渠道,比如卫星遥感图像、空间数据库、野外调查等。

在收集数据时,要注意数据的准确性和完整性。

通过选择合适的数据源以及合理的数据分辨率,可以最大限度地提高数据的质量。

接下来,我们需要使用GIS软件来处理这些地理数据。

GIS软件提供了一系列的功能,比如数据编辑、空间分析、数据可视化等。

在数据编辑方面,可以对数据进行清洗、转换、修正等操作,以确保数据的一致性和规范性。

在空间分析方面,可以通过空间查询、空间叠加、空间插值等功能,深入挖掘数据背后的规律和关联性。

在数据可视化方面,可以生成各种地图、图表、图像等,直观地展现地理数据的空间分布和特征。

在进行数据处理时,我们还需要注意数据的空间参考。

空间参考是指地理数据与地球表面的相对关系。

通过设定空间参考,可以实现不同地理数据之间的对比和交叉分析。

常用的空间参考系统有经纬度、UTM(通用横轴墨卡托投影)、高斯克吕格投影等。

选择适合的空间参考系统,可以更好地支持地理数据的比较和整合。

此外,GIS还能与其他工具和技术相结合,进一步提高数据处理的效率和精度。

与数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)相结合,可以实现对大数据集的高效存储和查询。

与遥感技术相结合,可以快速获取卫星图像并进行图像处理。

与全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,简称GNSS)相结合,可以获取准确的位置信息,为地理数据提供更精确的地理坐标。

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OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法(英文作者:Kenn Gardels ,汉语翻译:张占阳)(长安大学地测学院地理信息系统,陕西西安 710054)摘要:开放式地理信息系统是从传统的地理信息系统改革中的一个演变,其中专有数据模型和整体软件功能是互通和可扩展的。

在应用方面开放式地理信息系统更能够获得和使用不同类型的分布式数据,并能利用多种地理处理工具和服务。

一个标准的规范,即开放式地理数据互操作规范(OGIS),目前正在开发并能确定一些必要的种类和方法以便建立互通系统。

OGIS的主要研究和发展领域包括定义一个特定地理数据类型的层次,它包括简单和复杂的要素,地图和覆盖范围,图像和数据集(并指定相关接口);开发一种连续性的以元数据为基础的方法,以支持数据收集和浏览;同时使“信息社会”这个概念变得更加有益,它包括信息共享的共同定义,信息的语义和数据字典/词库的定义和确定的基本数据结构所需的执行情况。

在环境建模中,OGIS将提供一个重要的增强功能,它位于常规地理数据存储和为系统建模的互操作性上,通过使用一种共同的语言来共享地理数据和接口到功能的标准化定义,它以地理信息为基础进行操作。

尽管最初的工作是集中在传统地理处理服务,如空间选择,专题重叠,测量和距离的分析,但其他获取地理信息的服务,如水力模型,地震预测和分配的职能,也可以直接访问地理数据存储(以及其他地理处理职能)。

为支持这项工作,一项新的重大研究工作必须进行,它包括对时态数据模型和对空间和时间数据类型和方法的有效整合。

关键词:开放式地理信息系统 OGIS数据模型地理数据地理处理正文:1.1什么是开放式地理信息系统?随着地理信息系统(GIS)中计算机硬件和软件成本的下降,资源管理人员越来越关注环境数据的最大化价值。

许多规定日期的工作已经实现了标准化的数据生产,数字化的信息分布和标准化的翻译。

针对以交流清单为基础的地理信息系统的应用和分析工具的信息交换我们赋予的努力还很少,如统计分析,过程建模,和模式识别等等。

作为一门技术和空间理解掌握范例,地理信息系统在不久将来的成功将取决于能否将为科学调查和环境规划而实现将多种方法融合成一个全面的系统的无缝集成。

开放系统模型是一种软件工程和系统设计,它实现并鼓励数据,资源,工具,等等不同的用户或应用程序的共享。

当它被应用到地理信息系统区域时,它的目的就是从目前的模式中摆脱出来,在目前的模式中特定的地理信息系统应用和功能与其内部的数据模型和结构紧密结合在一起。

开放式地理信息系统不仅促进个人GISs之间的信息交流,而且促进其他系统之间的信息交流,如统计分析,图像处理,文件管理,或可视化等等。

在开放式地理信息系统中地理信息管理的基本限制是不同数据类型,不同地理信息系统和不同应用的扩散。

这种多样性的特点是能够迅速发展到似乎无限量的用户和数据要求集合,但它与有效的数据资源共享相违背。

那些希望共享经由他人开发生产的地理数据的用户面临着一个复杂的数据转换任务。

通过转让格式有助于这种情况,但不可能彻底的解决这个问题,这是由于存在将大量的数据模型和数据架构的复杂融合。

地理信息系统的工具箱办法提供了一个广泛的基于私人数据模型操作的地理处理工具来寻求解决这一问题。

虽然采用的是私人数据模型,但不一定限制用户对于工具箱中可用工具的使用;他们不能自由利用其他类型的软件功能,如统计分析,电子表格或数字处理等。

应用软件开发商往往会通过创建以实现具体功能的自定义软件而必须适应根本不相容的数据模型和地理处理工具。

讨论了这些问题,那么形成一个开放式地理信息系统的基本需求是:(1)互操作的应用环境——可利用特定的工具和数据配置的用户工作台是必须解决的一个问题。

(2)共享数据空间——一个可以支持各种分析和制图应用的通用数据模型。

(1)异构资源浏览器——以便探索和获取网络中可利用的信息资源和可分析资源。

开放式地理信息系统协会,一个基础广泛的联盟政府机构,研究机构,软件开发者和系统集成商,经过多年努力来定义开放式地理信息系统(OGIS),并制定了一整套的要求,标准和规范来支持它。

它的总目标是鼓励软件开发商和集成商去遵守这些要求,并通过时间创造的工具,数据库和通讯系统等那些最大限度的利用系统和资源,并利用技术进步而形成的系统。

正如在开放式地理信息系统中指明的一样,其目标是在一个单一的环境和单一的工作流程中使一个应用开发者使用任何地理数据和地理处理函数或“网络”中的可用处理方法而形成的一门技术。

1.2开放式地理信息系统架构开放式地理信息系统的三大要求——互通式应用,共享式数据空间和异构资源的浏览器——都必须连接到一个系统的整体架构中。

虽然它们每个都可被视为一个含有特定功能的集合,但它们都必须共存于一个共同的已定义系统组件是如何交互的框架中。

当然,这些组件本身是复杂的,它们相互之间又是多层次和多方式的。

一个开放的地理信息系统的体系结构必须提供强有力的方法来获取多种形式的适合于多种软件环境的数据。

也就是说,任何便捷的地理信息系统或其他使用地理数据的应用程序,必须能够获得并使用任何其支持格式的分布式信息。

开放式地理数据互操作规范(OGIS)项目,自1993年6月开始实施,它是对于设计方法的一种尝试,它提供了一个面向对象的架构以便获取地理数据,它独立于用于给数据建模的特定数据结构和文件格式。

从用户的角度来看,OGIS允许远距离访问地理数据,而无论格式怎样。

从应用程序开发者的角度来看,OGIS提供了一套全新的网络服务,以确定,解译,并表明一个数据集从地理数据服务器到地理处理客户。

图1概述了OGIS的架构,它包括分布式计算平台,数据对象和存储,以及应用和服务。

虽然图1是以分层架构来显示,但这只是用图表来表示各个组成部分间的操作运用关系。

事实上,构架中的每一个结构——地理信息系统数据库应用,地理处理方法,框架组成部分——都是一个对象。

每一个对象都有特定的接口方法,使其能够与其他对象之间建立联系。

这个方法独特之处是专门的服务正在开发,而这些服务提供所需的功能的有效接口。

例如,我们可以利用服务商提供的详细协议来共享接口,而它必须是一个带有通用地理数据模型框架的私人数据格式。

事实上,图1可以以“分布式对象技术”作为总线来重画,而与它连接的是所有其他以提供和需求服务的对象为格式的有效构架。

更需要我们注意的是OGIS是一个业务模式,而不是一个数据标准。

总的前提下,OGIS是一组特定的软件工具,为将不同来源的数据动态翻译成单一的地理数据,依靠数据模型来解译对象,这些对象模型然后可以直接进入到使用基本工具包或基本操作的应用程序中。

在开放式地理信息系统中,OGIS提供了框架,通过框架设置了含有其他功能的各个类,特别是地理数据模型,它介绍了定义了接口,应用软件和系统的地理信息和服务模式。

OGIS力求从以下几个反面来实现这些业务目标,第一,根据现有的分布式对象方法和体系结构使用面向对象的执行模式。

这意味着,每一个规格标准的组成部分——无论是数据格式、应用程序、一种地理数据模型、转换器或用户模式——都是一个对象,因此可以通过对象管理的一套公用设计来进行操纵。

第二, OGIS的开发将在传统框架和其特定原型模式中进行加强并实现。

也就是说,我们首先会建立一些提供简单的地理数据交流的方法,其次是操作者对各种形式数据的不同操作,并最终通过渐进的办法来确定和实施地理处理服务。

第三,OGIS的开发是在以地理数据对象为目标的情况下通过优化的定义,开放的交流和转让的格式为基础而开始。

随着用以解释嵌套在OGIS 模型表格中的程序变得越来越容易定义,这样随后的努力将集中于标准分布格式和(与外部系统开发商)私人数据格式。

OGIS的一个关键特征是由大量的现有数据结构所决定的——即不仅特定的解译必须是健全和一贯的,他们必须解决各种数据模型中存在的不一致性。

例如,OGIS必须启用地缘关系和基于特征的地理数据模型之间的透明共享。

其关键是互操作性——即在突出因素不能事先得知的情况下能够基于探索发现和动态解译过程来获取和转化数据的这种能力。

OGIS进程的目的是将地理信息系统技术的多种方法统一到三个关键领域:即地理数据模型,地理处理服务和定义信息社区。

总之,这些努力将会将传统地理信息系统的实践,自动测绘,遥感,空间和时间分析以及科学建模转化到一个共同的地理信息框架。

2.1共享数据模型及存储OGIS地理数据模型( OGM )是开放式地理信息系统概念的核心,是OGIS框架一个不可分割的组成部分。

它提供了一个连续的合乎逻辑的地理信息观点和独立的基本数据模型或格式。

因为它是一种综合性的地理数据表达,因而它允许建立一套高层次的功能或操作,而这些功能或操作可用于应用程序来访问不同的数据集。

地理信息的收集和管理可用于许多用途,其中每一项都有自己的要求的对于数据如何才能最有效地组织起来,它包括哪些有益的特征,什么程度的精密度和准确度是必要的,如何分析和信息显示,等等。

因此,现在许多地理数据的表达,其中大部分是不相容的,并对一个社区中用户的使用数量进行限制。

出于这次讨论目的,我们确定了以下地理信息表达的几种级别:1,数据模型涉及到一套信息的概念,例如地图的主题,离散的要素和对象,观测量或数字或算法的描述。

2,数据结构,是指对地理信息进行编码的方法,如弧节点(拓扑相关矢量),计算机辅助设计,栅格,数据库记录或链接对象。

3,数据格式是指用于存储和管理地理数据的具体协议或程序,如栅格或ARC/INFO矢量覆盖中的GRASS游程长度编码。

在这些定义中可以看出地理信息包括数据点或要素,而根据其在空间(和可能的时间)的地理位置使得它们其中的每一个实体都能够被单独的描绘出来。

诚然,还有许多其他形式的信息,它们一般都涉及空间,如关于地域的一篇杂志文章,但这些类型并不包括在此项地理信息的有效定义中,当然,除下文所述。

其次,该OGM的目标是建立一个单一的综合模式,包含了一系列的现有模式及其相关结构。

也就是说,OGM必须能够用任何一种以任意数据模型相关参数来制定的格式来描述任意的基准面。

从应用程序,而不是数据的角度来看,OGM框架必须提供相应的方法,通过它用户可以查询地理信息。

起初,OGM必须解决共用地理处理系统和与其相关的地理数据的数据管理要求。

这些因素不仅包括各种格式和结构,而且包含用以表达不同地理现象的基本的不同模型。

因此,OGM结构必须从顶端开始定义一直到最后为不同的数据结构至少提供一种图案为止。

在顶部,也就是概念级,一个OGIS地理数据对象包括三个主要部分组成:(1)空间组成部分,它包括一些几何形状,如点,线,多边形,网格和时空参照,并通过预测,坐标系统和可行性转化来定义。

(2)语义组成部分,它使用目录或数据字典根据“真实世界”模型定义了一个对象的意义。

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