多源数据集成技术探讨
多源异构数据集成技术研究
多源异构数据集成技术研究随着信息时代的到来，数据量的快速增长使得如何有效地集成和处理多源异构数据成为了亟待解决的问题。
为了满足不同用户的需求，从不同的数据源中获取有用的信息，人们开始关注如何将多个数据源中的数据集成，形成一个完整的数据集。
本文将对多源异构数据集成技术进行分析研究，探讨其发展历程、现状、解决方案及未来趋势等问题。
发展历程数据集成作为信息获取和分析的关键技术，早在上世纪80年代就引起了广泛关注。
当时主要采用的是数据仓库技术，即先将不同数据源的数据导入到一个以主题为单位的数据仓库中，然后再进行处理。
但这种方法对于数据实时性要求较高的场景来说，效率较低。
随着互联网和Web技术的发展，数据源的形式更加多样，如何进行数据集成成为了一个更加重要并且复杂的问题。
2001年，美国信息技术研究机构Gartner提出了企业级级应用集成（EAI）的概念，初步解决了多个应用系统之间数据共享的问题。
不过EAI仍面临着诸多挑战，如数据格式不同、语义不一致等问题，这使得研究者们开始关注如何解决异构数据的集成问题。
现状分析现在数据集成技术普遍采用的是基于Web的数据集成方法，常用的有Web服务、XML和Ontology等技术。
其中Web服务技术作为一种轻量级的技术，无需安装客户端即可使用，便于交互式应用程序的开发，逐渐成为了数据集成的主流技术。
Web服务数据集成的实质是将各个数据源以Web服务接口的形式暴露出来，同时根据需要执行数据转换和业务逻辑的处理。
这种方式对于异构数据集成有很大的优势，支持灵活的应用程序开发。
Ontology技术是另一种解决异构数据集成的重要技术。
通过构建或提取数据源的本体，将不同数据源之间的语义差异抽象成一致的概念，从而实现数据集成。
Ontology技术能够有效提高数据集成的精度，同时减少对数据源结构和格式的依赖。
解决方案在多源异构数据集成过程中，存在诸多问题，例如数据源复杂性、数据格式不同、数据语义不一致、数据安全性等等。
基于深度学习的多源数据集成与分析研究
基于深度学习的多源数据集成与分析研究随着互联网时代的发展，数据产生与积累量越来越大，人们对数据的需求也越来越高。
然而，很多数据分散在不同的数据源中，如何将这些分散的数据整合起来并进行分析，是一个亟待解决的问题。
而深度学习作为近年来最热门的技术之一，可以实现多源数据的智能整合与分析。
本文将着重探讨基于深度学习的多源数据集成与分析研究。
一、多源数据集成的重要性多源数据的意义在于，它蕴含了各种不同的信息，可以满足不同领域用户的需求。
例如，在医学领域，医生需要从不同的医疗记录中获取完整的病人信息，才能进行精确的治疗。
在金融领域，分散的数据可以帮助分析师更好地了解市场趋势，预测未来的经济发展。
然而，由于多源数据的不同来源和不同格式，导致数据的管理和整合十分困难。
传统的数据整合方式需要手动建立数据仓库，造成了很大的人力成本和时间成本，而且还存在数据重复和冗余的问题。
因此，如何提高数据整合的效率和质量，成为了必须面对的问题。
二、基于深度学习的多源数据集成方法传统的数据集成方法已经无法适应大数据时代的需求。
基于深度学习的多源数据集成方法，可以更加高效地处理海量的数据，并发掘其中的规律和联系。
基于深度学习的多源数据集成方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理首先，需要对数据进行预处理，包括去噪、归一化、标准化等。
这些步骤可以使得数据更加规范化，并方便后续的处理。
2. 特征提取特征提取可以将数据转化为可供计算机处理的形式，例如，将文本数据转化为词向量，图像数据转化为像素矩阵等。
深度学习可以通过卷积神经网络、循环神经网络等方式，从原始数据中提取出一些有用的特征。
3. 数据对齐和融合不同源的数据，往往存在格式和结构上的差异，这需要进行数据对齐和融合，以便进行后续的分析。
比如，可以使用自动编码器、生成对抗网络等方法，将多源数据形成一个整体。
4. 模型建立和训练建立深度学习模型并进行训练，可以发掘出隐藏在数据背后的规律和联系。
多源数据融合与集成技术研究
多源数据融合与集成技术研究随着信息技术的不断发展，各个领域产生的数据也呈现爆炸式增长的趋势。
这些数据来自多源，如传感器、社交媒体、互联网等，每个数据源可能有不同的格式、结构和质量，因此如何有效地融合和集成这些多源数据成为了一个重要的研究领域。
多源数据融合与集成技术可以为我们提供全面、准确和实时的信息，以支持决策和解决实际问题。
多源数据融合是将来自不同数据源的数据整合到一个统一的框架中，以便更好地理解和分析数据。
这项技术涉及到数据处理、数据挖掘、模式识别和信息抽取等方面的知识。
首先，需要对不同数据源的数据进行规范化和标准化，以确保数据的一致性和可比较性。
然后，通过数据融合算法将各个数据源的数据进行整合，同时还需要考虑数据的质量和可靠性。
最后，对融合后的数据进行分析，提取有用的信息并得出结论。
多源数据集成是将来自不同数据源的数据进行关联，以便更全面地理解和利用数据。
数据集成涉及到数据模型设计、数据存储和获取、数据查询和数据分析等方面的技术。
首先，需要设计一个适合各个数据源的统一数据模型，以便能够存储和管理不同数据源的数据。
然后，需要使用合适的数据获取技术从各个数据源中获取数据，并将其导入到数据存储中。
接下来，可以使用数据查询技术将不同数据源中的数据进行关联，并进行高效的查询和分析。
在多源数据融合与集成技术研究中，存在着一些挑战和问题。
首先是数据的一致性和可靠性问题。
由于数据来自不同的源头，其格式和质量可能存在差异，需要进行有效的数据清洗和修复，以保证数据的一致性和可靠性。
其次是数据的规模和复杂性问题。
随着数据量的增加和数据源的多样性，数据融合和集成的算法需要具备高效处理大规模和复杂数据的能力。
另外，数据隐私和安全问题也是一个需要关注的方面，如何在数据融合和集成的过程中保护数据的隐私和安全成为了一个重要问题。
为了应对这些挑战和问题，研究者们提出了许多方法和技术。
例如，可以使用机器学习和数据挖掘技术来自动发现和纠正数据的错误和不一致性。
多源数据的融合和分析技术研究
多源数据的融合和分析技术研究随着物联网、互联网等的快速发展，各种各样的数据源层出不穷。
然而，这些数据源的数据格式、数据结构、数据质量、数据规模等各不相同，因此如何有效地融合和分析这些多源数据，已经成为研究的热点之一。
一、多源数据的融合技术多源数据融合是指将不同数据源中的数据进行交融，进而产生所需信息的过程。
常用的多源数据融合技术包括传感器数据融合、图像数据融合、文本数据融合等。
传感器数据融合是指将多个传感器采集到的数据结合起来，从不同视角对环境进行分析和识别。
这种技术可用于无人驾驶、智慧城市等领域。
图像数据融合是指将多个不同源的图像数据融合成一个更加精确和全面的图像。
这种技术广泛应用于各种图像识别方面，如医疗影像诊断、军事情报侦察等。
文本数据融合是指将不同语言、不同领域的文本数据进行整合、分析，寻找内在联系和共性。
这种技术可应用于多语言翻译、信息检索等等方面。
以上三种技术的实现，要依赖于数据集成、数据匹配、数据转换等功能，由此实现不同领域多源数据融合。
二、多源数据的分析技术多源数据的分析是将融合后的数据进行处理、分析，以获取对应的知识和产生更好的智能。
其中包括了数据挖掘、数据分析、机器学习等技术。
数据挖掘是指从大规模数据中搜寻出有意义、新颖且潜伏于其中的模式或知识的过程，可用于商业、科学、工程等领域中。
通过数据挖掘，还可以进行用户行为分析、市场分析等。
数据分析是指对收集的数据进行分析和解释，以获取关于业务运行的实际价值。
这种技术常用于金融领域、医疗领域等。
机器学习是指让机器根据数据自行学习，并在未来处理数据时作出预测的过程。
此技术可应用于电商推荐、智能交通等领域。
建立多源数据分析模型是目前研究的热点。
多源数据分析模型是一个将多个数据源的信息整合到一个模型中，再通过该模型完成分析处理并生成预测结果或决策推荐的过程。
三、多源数据融合和分析技术在智慧城市中的应用智慧城市建设近年来备受关注，而多源数据融合和分析技术则是智慧城市的重要支撑。
数据库的多源数据融合与集成技术
数据库的多源数据融合与集成技术多源数据融合与集成技术在数据库领域中扮演着重要的角色。
随着数据规模的不断增大和多样化的数据源的增加，如何高效地整合和融合来自不同数据源的数据变得至关重要。
本文将探讨数据库的多源数据融合与集成技术的意义、挑战以及相关的方法和工具。
首先，多源数据融合与集成技术对于数据库的重要性不言而喻。
在当今信息爆炸的时代，各个企业和组织拥有的数据源越来越多，并且这些数据源通常来自于不同的系统和平台。
多源数据融合与集成技术可以将这些异构的数据整合到一个统一的数据库中，从而方便用户进行数据的查询和分析。
同时，通过数据融合与集成技术，用户可以消除不同数据源间的数据冗余和一致性问题，提高数据的质量和可靠性。
然而，实现多源数据融合与集成并不是一件容易的事情，面临着许多挑战。
首先，多源数据通常存在语义和架构上的差异，这就要求我们解决数据的语义映射和架构转换的问题。
其次，由于数据量的不断增大和数据源的变化，数据的实时性和更新性也成为了一个挑战。
此外，数据安全和隐私保护也是多源数据融合与集成技术面临的重要问题。
因此，我们需要开发出高效和安全的算法和工具来应对这些挑战。
为了解决这些挑战，数据库领域提出了多种多源数据融合与集成技术。
一种常见的方法是使用元数据库(Metadata)来描述和管理数据。
元数据库是描述数据元素特性的数据库，它可以用来对数据源进行建模、查询以及数据转换。
另一种方法是使用数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)来集成数据。
数据仓库和数据集市是用于存储和管理大量数据的数据库系统，它们可以对数据进行抽取、转换和加载(ETL)。
同时，数据仓库和数据集市还提供了强大的数据查询和分析功能，便于用户进行数据挖掘和决策支持。
此外，还有一些基于模式匹配和数据挖掘的方法用于数据融合和集成。
这些方法通过分析数据的模式和关系，自动发现和生成数据映射、转换和集成规则，从而实现不同数据源之间的数据融合。
多源数据集成方法与应用研究
多源数据集成方法与应用研究一、引言随着大数据时代的到来，数据量的增加以及数据类型的多样化使得数据集成变得尤其重要。
在各个领域，各种跨平台、跨系统、跨区域的数据之间需要进行汇总分析，以帮助人们更好地了解问题和做出准确的决策。
多源数据集成技术应运而生，成为解决这一问题的主要手段之一。
二、多源数据集成方法1.数据预处理多源数据集成的第一步就是进行数据预处理。
由于多源数据之间通常存在数据格式、数据类型、数据结构等方面的差异，预处理的目的在于将数据格式、数据类型等同化，以便于后续步骤的处理。
常见的数据预处理方法有：（1）数据清洗：消除重复数据、填充缺失数据等。
（2）数据转化：将数据从某种格式、某种语言转化为目标格式、目标语言等。
（3）数据归一化：统一不同数据源的数据单位，统一不同数据源的数据规模等。
2.数据集成数据集成是多源数据集成的核心步骤。
主要的技术方法有：（1）手动集成：人工对数据进行取舍、合并等操作。
（2）基于模型的集成：使用数据挖掘、机器学习等技术，自动构建数据集成模型。
（3）基于规则的集成：定义一定的规则，将不同数据源的数据进行匹配、合并。
3.数据清洗和数据集成的迭代由于多源数据之间的差异性非常大，往往需要多次进行数据清洗和数据集成的迭代。
在迭代的过程中，不断优化数据清洗和数据集成的方法，使得最终的多源数据集成结果更加可信可靠。
三、多源数据集成应用1. 社交媒体数据的集成社交媒体是当前最流行的信息交流平台之一，每天产生的海量数据包括微博、博客、论坛、评论等都具有重要的价值。
社交媒体数据集成可以有效地帮助企业、政府等机构从中获得有关潜在客户、消费者、市场竞争情况、用户口碑等方面的信息，辅助决策。
2. 医疗数据的集成医疗领域是一个重要的数据汇聚场所，主要涉及患者个人信息、病历信息、医院信息等众多数据。
传统的医疗体系中，各项数据由不同的医院和医生管理，数据孤立、难集成，导致信息不精确、不完整、不直观，限制了医疗服务水平的提高。
多源数据集成技术研究
多源数据集成技术研究随着信息化时代的发展，各种信息系统不断涌现，数据也在日益增长。
这些数据来源分散，格式不一，难以按需使用，不利于深度挖掘和分析，需要进行数据的集成和统一处理。
在实际应用中，多源数据集成技术是解决上述问题的有效途径之一。
一、多源数据集成技术的定义多源数据集成技术是指将来自各个数据源的、格式不一、种类繁多的数据进行整合，构建一个能够反映出多源数据全貌的新的数据集。
这个新数据集可以提供更全面、更准确的信息，为业务分析、决策制定提供更充分的支持。
二、多源数据集成技术的应用现状多源数据集成技术已经得到广泛的应用，包括属性映射、元数据管理、数据清洗和抽取、数据转换等方面。
例如，国家统计局采用数据集成技术，将全国各省市的经济数据进行整合，形成了全国经济统计数据库。
这个数据库为全国经济发展提供了数据支持。
三、多源数据集成技术的挑战多源数据集成技术在实际应用中仍存在一些挑战，其中最主要的是数据集成的效率和质量。
因为数据来源的不同、格式的不同及数据体积的巨大等原因，多源数据集成技术需要克服多源异构性、数据冲突、数据完整性等问题。
四、多源数据集成技术的发展趋势多源数据集成技术的发展趋势包括数据清洗技术、数据挖掘技术、数据集成技术的自动化以及系统架构的优化等方面。
其中，自动化技术是一个重要的发展方向，将大大提高数据集成的效率和质量。
五、多源数据集成技术的未来应用多源数据集成技术将在未来得到更为广泛的应用。
尤其是在社交网络、电子商务、医疗卫生等领域，多源数据的集成和整合对于提高服务质量和提升用户体验将起到至关重要的作用。
六、结语多源数据集成技术作为一种重要的数据加工方式，已经成为实现数据共享和信息共享的重要手段。
同时，多源数据集成技术也是探索数据转化、数据分析、数据挖掘等前沿技术的重要基础。
在未来，多源数据集成技术将继续发挥其重要作用，为各行各业提供更为精准、更为全面的数据支持。
信息科学中的多源数据集成技术研究
信息科学中的多源数据集成技术研究随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，人们每天都在不知不觉中产生着大量的数据。
这些数据分散在各个不同的源中，如社交媒体、移动应用、传感器网络等。
这些数据源各自独立，格式不一，导致了数据的碎片化和不完整性。
而多源数据集成技术的出现，解决了这些数据碎片化问题，为信息科学的研究和应用带来了更多的可能性。
多源数据集成技术是将来自不同数据源的数据进行整合和融合，以达到更全面、准确和有价值的信息。
它是数据管理与数据挖掘领域的重要研究方向，涉及到数据预处理、数据集成、数据融合等多个环节。
首先，数据预处理环节对来自不同源的数据进行清洗和标准化，以减少数据的噪声和冗余，并使得数据可以被正确地解读和使用。
其次，数据集成环节将不同数据源中的相关数据整合到一个共享的数据集中。
最后，数据融合环节对集成后的数据进行分析和挖掘，从中发现隐藏在数据背后的模式和规律。
多源数据集成技术的研究和应用领域非常广泛，包括决策支持系统、社交网络分析、广告推荐和移动计算等。
以决策支持系统为例，多源数据集成技术可以帮助企业从不同渠道收集的关于竞争对手、市场和消费者的数据进行整合分析，以辅助决策者制定更准确的营销策略。
而在社交网络分析领域，多源数据集成技术可以整合来自不同社交媒体平台的用户行为数据，帮助研究者深入了解用户的社交行为和兴趣，从而提供更准确的社交网络分析结果。
然而，多源数据集成技术面临着许多挑战和难题。
首先，不同数据源中的数据格式和结构存在差异，这使得数据集成变得困难。
其次，不同数据源中的数据可能存在冲突和不一致，导致集成后的数据并不完全可信。
最后，数据集成过程需要消耗大量的计算和存储资源，对系统的性能提出了更高的要求。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多多源数据集成技术和算法。
例如，基于本体的数据集成方法可以通过定义一个通用的本体，将不同数据源中的概念和关系进行映射和融合，从而实现数据的一致性和互操作性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多源数据集成技术探讨（胡洁 高庆方 李辉 王新福）（黄河勘测规划设计有限公司测绘信息工程院，河南省郑州市花园北路60号，450045）摘 要：随着地理信息系统(GIS)的发展和广泛应用，地理数据日益丰富。
由于地理数据采集方式和应用软件的不同，它们的格式及结构也各不同，导致了多源性地理数据的产生。
本文总结了地理数据多源性的主要表现，提出了多源数据集成和共享的必要性；介绍了多源数据集成的三个必要条件及相互间的关系；以黄河基本河情信息系统１项目为例，介绍实现多源数据有效集成的方法、策略。
研究表明，这种多源数据的处理及管理模式，既能实现多源数据的有效集成，又能提供对多平台的地理数据服务, 非常适合企业化的GIS数据组织，将会成为未来地理信息系统的发展方向。
关键词：地理信息系统多源数据 数据集成 黄河基本河情信息系统1 引言地理信息系统是在计算机软硬件支持下，采集、存储、管理、检索、分析和描述地理空间数据，实时提供各种空间的和动态的地理信息，用于管理和决策过程的计算机系统[1]。
地理空间数据是GIS 的操作对象，是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象的实质性内容；它是GIS 中最基础的、也是最重要的部分。
近年来，随着GIS应用领域的越来越广泛，地理数据也在日益丰富。
但是，由于地理数据采集方式和应用软件的不同，这些地理数据的格式及结构也不同，导致了多源地理数据的产生。
目前，GIS 已进入了社会化GIS 时代，GIS 应用需要集多种数据源以及不同数据格式的数据才能完成；随着GIS化的进一步发展、网络技术的广泛应用以及地理数据的数量、复杂性和多样性的增加，多源地理数据的共享和集成已成为必然趋势。
项目背景 “数字黄河”工程基础地理信息平台构建项目作者简介 胡洁,女,武汉大学硕士,助理工程师,主要从事地理信息系统的开发与研究、遥感技术制图应用，e-mail：hujie519@.2地理数据多源性的表现地理数据的多源性主要表现在以下几方面[2，3]：(1) 多语义性。
地理信息指地理系统中的各种信息，地理系统研究对象的多种类性决定了地理信息的多语义性。
对于同一个地理信息单元（实体），其几何特征虽一致，但却对应 着多种语义，既有地理位置、气候、土壤等自然地理特征，也有行政区界限、人口等社会经济信息。
一个GIS会因解决问题侧重点的不同而存在着语义分异的问题。
(2) 多时空性和多尺度。
GIS 数据具有很强的时空特性，一个GIS 系统中的数据源既有同一时间不同空间的数据系列，也有同一空间不同时间的数据序列。
不仅如此，GIS 还会根据系统需要而采用不同尺度对地理空间进行表达，不同的观察尺度具有不同的比例尺和不同的精度。
GIS 数据集成包括不同时空和不同尺度数据源的集成。
(3) 获取手段多样性。
获取地理空间数据的方法有多种，不同手段获得的数据其存储格 式及提取和处理手段都各不相同。
(4) 存储格式多源性。
GIS 数据不仅表达空间实体(真实体或者虚拟实体) 的位置和几何形状，同时也记录空间实体对应的属性。
这就决定了GIS 数据源包括图形数据和属性数据两部分。
图形数据又分为栅格和矢量两种格式。
传统的GIS 一般将属性数据放在关系数据库中，而将图形数据存放在专门的图形文件中。
不同的GIS 软件采取不同的文件存储格式。
(5) 分布式特征。
数据分布式特征是指空间数据存储或更新、使用等操作物理上不在一处，而通过计算机网络基于地学规律、地理特征和过程的相关性在逻辑上联系到一起。
(6) 空间拓扑特征。
空间数据不仅表达地理特征和过程在各种坐标体系的空间位置，并且数据的空间特性之间也有拓扑关系，拓扑关系表现在数据空间特征的面积、连接性、邻接性、连通性、长度等方面。
3 多源数据的集成技术数据、集成软件及集成规则是数据集成的三个必备基础条件[4]。
数据是集成的对象；集成软件是可以处理空间特征、属性特征及其之间关联的通用或专题GIS 软件，或是为数据集成专门设计的软件，它们可以实现集成的大多数操作；集成规则是进行数据集成的依据。
地理数据由于来源不同，其空间参照系及各种参数存在较大差异，若使之匹配，需经一系列的 转换、一致化操作等过程。
目前，实现多源数据集成的方式主要有三种[5]：数据格式转换模式、数据互操作模式和直接数据访问模式。
这三种模式各有所长，但在实际操作中，综合客观要求、项目成本、现有资源等多方面原因，并不单一的使用某一种模式来实现多源数据的集成，而是将多种模式结合使用，实现多源数据的统一存储、管理。
下面以黄河基本河情信息系统项目为例，介绍实现多源数据有效集成的方法、策略。
3.1 系统数据源黄河基本河情信息系统数据库建设中采用的数据类型多样，有属性数据（如流域背景数据）和空间数据（各种图形数据）；数据来源、格式丰富，有MapGIS格式的矢量数据、Coverage 格式的数字地形图、GRID格式的DEM数据、纸质图等；比例尺多样，有100万、25万的基础地理数据和不同比例尺的专题数据；而且，不同来源的数据，其数学基础也不尽相同。
因此，多源数据集成涉及到多方面，包括地图比例尺、地图投影、数据格式、数据模型、语义、平面坐标系、高程系、时间的一致性，等等。
为了实现多源数据的集成，项目制定了详细的数据库设计方案，在统一的数学基础上将所有数据库按Geodatabase模型存储，然后存放于数据库服务器上，通过Oracle9i对其进行管理，利用ArcSDE来实现用户与之的连接。
3.2 数据库设计数据库设计是数据建库的基础，是GIS数据处理、分析、统计的关键。
在黄河基本河情信息系统中，所有数据均以全关系数据库的形式存储，因此，数据的分类、编码、表结构设计等环节显得尤为重要。
3.2.1统一的数学基础由于数据来源较多，数学基础不尽相同，要求在数据库中采用统一的数学基础。
数学基础主要是针对Geodatabase数据模型中的数据集（Dataset）而言的，数据集是数学基础的载体，每个数据集可以有不同的数学基础。
统一数学基础包括坐标系统、高程基准、地图投影、偏移参数、中央子午线、标准纬线、比例系数、长度单位等的统一设置。
3.2.2 数据分类、编码及表结构设计数据采集时，依据“数字黄河”工程标准：《黄河基础地理要素分层标准》和《黄河基础地理要素分类与代码标准》，首先对黄河基础地理数据进行分层整理，然后将每一类要素进行分类、编码。
所有信息及要素在数据库中都以表的形式存储，表结构是基于ArcGIS的表结构进行设计的，具有ArcGIS要求的基本字段和扩展字段，这里不再详述。
图1可描述上述过程。
图1 数据分类、编码及表结构设计3.3 数据集成数据库设计完成后，需要根据数据库设计规范进行数据的编辑和入库。
对于纸质地图，扫描矢量化、设置统一的数学基础；对于数字地图，格式不一致的通过 “数据格式转换模式”将数据格式统一转换至Geodatabase格式,这里采用ArcToolBox提供的系列转换工具和FME来实现数据格式的直接转换；创建个人地理数据库(Personal Geodatabase)或远程地理数据库(SDE Geodatabase)；在所建数据库下创建多个地理数据集（Dataset）；在每个地理数据集下添加多个地理要素类（FeatureClass），这里的“地理要素类”可以理解为通常意义上的“图层（Layer）”；最后，在ArcCatalog中按着预先设计的表结构添加相应的字段到对应的属性表中。
这里，数据的“多语义性”通过在属性表中添加相应的字段得以实现。
另外，各专题属性信息按着设计的表结构构建完成后，也可以通过ArcCatalog直接导入到前面所建的地理数据库中。
黄河基本河情信息系统中的所有数据均是在统一数学基础之上采用Geodatabase模型存储的，对应数据源的分类，划分1:100万、1:25万、黄河专题三个地理数据集，每个数据集中创建对应的地理要素类，每个地理要素类对应地理数据集的每个图层，图2为对应的远程地理数据库存储目录树。
图2 基于Geodatabase 的数据存储结构综上所述，所有类型数据（包括空间数据和属性数据）均被导入到一个本地或远程的地理数据库中进行存储，根据比例尺的不同，分成不同的数据集；从图2的目录树中可以看出，各专题属性信息表在地理数据库中与各个地理数据集是并列存储的。
上述过程完成了不同数学基础（包括坐标系统、高程基准、地图投影）、不同比例尺、不同数据格式、不同数据类型（空间数据和属性数据）的多源数据的有效集成。
系统还分别给1:100万和1:25万比例尺的数字线划图（DLG）、数字高程模型（DEM）数据设计了相应的元数据，专题图集中各幅专题图都有一个专题信息元数据表与之对应。
元数据中分别记录了资料名称、主要数据源、数据源生产日期、数据源数据格式、数据生产单位、地图比例尺、坐标系、高程基准、建库日期、生产单位、发布单位等。
从元数据中可以看到地理数据库中各个数据集及属性表的说明信息，包括各个数据的采集建库时间、生产制作单位和地理区间范围，这就解决了多时空数据的集成问题。
为了使得一个系统同时支持不同的空间数据格式、数据共立于具体平台、数据格式不需要公开、随时随地上传、下载更新所需数据，这里采用 “数据互操作模式”将所有的数据存储在数据库服务器上，在数据库服务器上安装Oracle9i，用于对数据库进行删除、添加、恢复、备份等管理操作。
数据建库完成后，通过ArcSDE和ArcCatalog将所有数据导入到Oracle 中进行统一管理。
客户端根据自己的用户权限，借助空间数据库引擎（即ArcSDE）和ArcCatalog，实现数据服务器中数据的上传、下载、浏览、查询等操作。
数据的集成过程如图3的流程图所示：地理数据集专题要素类属性表图3 多源数据集成流程图4 结论GIS的迅速发展和广泛应用导致了地理信息数据多源性的产生，为数据的综合利用和共享带来了很大困难。
随着面向对象数据库技术的成熟, 使用大型的关系数据库管理系统管理海量空间数据成为可能，本研究利用GIS系列软件，对多源数据进行格式转换、统一数学基础和数据库设计后，将处理后的数据以Geodatabase的数据模型进行组织、入库。
在数据库服务器上利用Oracle9i存储、管理地理数据库，通过ArcSDE建立客户端与地理数据库的关联，实现数据的上传、下载、浏览、查询等操作。
研究表明，这种多源数据的处理及管理模 式，既能实现多源数据的有效集成，又能提供对多平台的地理数据服务, 非常适合企业化的GIS数据组织，将会成为未来地理信息系统的发展方向。
参考文献[1] 吴信才等.地理信息系统原理与方法[M].北京:电子工业出版社，2002.[2] 王琴，李建辉.GIS空间多源数据集成模式探讨[J].黄河水利职业技术学院学报,2007,19(1):46-47.[3] 程海军等.GIS 数据格式集成方法的探讨[J].河南理工大学学报，2006,25(1):37-41.[4] 李晓军等.多源空间数据集成技术状况与应用前景研究[J].计算机与现代化，2006,20(5):39-42.[5] 李跃军，张月琴.基于Oracle Spatial 实现多源空间数据集成[J].科技情报开发与经济，2006,16(3):234-236.Research on Technologies to Integrate Multi-source DataHu JIE Gao Qingfang LI Hui WANG Xinfu(Institute of Mapping Information Engineering, YREC, No 60, North Huayuan RoadZhengzhou, China, 450045)Abstract: With the development and widely use of Geographical Information System (GIS), it comes to us more and more kinds of geographical data. Due to various collecting methods and application software, the formats and structures of these geographical data are quite different. As a result, the multi-source geographical data comes into being.This article firstly concludes several representations of multi-source geographical data, and shows the necessity to integrate and share the multi-source geographical data. And then the three necessary conditions (including data, integration software and integration rules) to integrate different data as well as the relationship between them are briefly produced. Finally, taking the Yellow River’s Basic Information System (YRBIS) as an example, the author concretely presents the method and technologies to integrate the multi-source geographical data. Based from analysis of used data sources, the database design project, the prerequisite of integrating various data, is provided. According to the practical demand of YRBIS, the author shows us the key technologies to integrate the multi-source geographical data.The research shows that this method can not only efficiently integrates multi-source data, but also provides geographical data service to various desktops. And it fits data organization of an enterprise GIS very much. It will be the development direction of future GIS.Keywords: Geographical Information System，Multi-source data, data integration, Yellow River’s Basic Information System。