ArcGIS图形数据库建立与数据入库
arcgis数据入库流程
arcgis数据入库流程1.数据收集：首先，需要收集各种地理数据，包括地图、航空摄影图像、卫星图像、属性数据等。
这些数据可以来自于各个源头，如地理调查、卫星遥感、GPS测量等。
2. 数据预处理：在导入ArcGIS之前，需要对数据进行一些预处理工作。
这包括校正数据的几何和拓扑错误、清理不一致的数据、填充缺失数据、投影转换等。
3. 数据格式转换：不同数据源往往使用不同的数据格式，例如矢量数据可以是Shapefile、File Geodatabase等格式，栅格数据可以是TIFF、JPEG等格式。
在导入ArcGIS之前，需要将数据转换为ArcGIS支持的格式。
4. 数据入库：将转换后的数据导入到ArcGIS中进行管理和分析。
在ArcGIS中，可以使用ArcCatalog工具来创建和管理各种空间数据集和表格数据集，并将数据导入到这些数据集中。
可以按照需要进行分层管理、设置数据库索引、定义数据关系等。
5. 数据质量检查：在数据导入之后，需要进行数据质量检查，确保导入的数据的准确性、完整性和一致性。
可以使用ArcGIS的数据质量管理工具检查数据集的几何拓扑、数据完整性、属性一致性等。
6.数据索引和优化：为了提高查询和分析性能，可以对导入的数据建立索引。
索引可以加快数据查询速度并减少数据库访问时间。
此外，还可以进行数据优化操作，如裁剪数据、合并数据集等，以提高数据访问效率。
7. 数据发布：在完成数据入库后，可以将数据发布为Web服务，使其他用户可以通过互联网访问和使用这些数据。
可以使用ArcGIS Server 来发布地图服务、地理处理服务、要素服务等。
8.数据更新和维护：数据入库是一个持续的过程，随着时间推移，数据会发生更新和变化。
因此，需要定期对数据进行更新和维护工作，包括添加新数据、更新旧数据、删除过期数据等。
总结起来，ArcGIS数据入库流程包括数据收集、数据预处理、数据格式转换、数据入库、数据质量检查、数据索引和优化、数据发布以及数据更新和维护。
Arcgis 数据库创建
Arcgis 数据库创建一、实验综述1、实验目的及要求实验目的：学习ARCGIS中地理空间个人数据库建立方法实验内容：模拟建立江西财经大学校区公交数据库；查询各校区公交站点和公交线路。
2、实验仪器、设备ARCGIS软件二、实验步骤1 建立新的数据库在ArcCatalog树中选择一个文件夹点右键，选择New，再选择Personal Geodatabase，输入个人数据库的名称，这样可建立一个空的数据库。
2 导入已有数据在新建的数据库“公交查询数据库”上右击，选择“导入”，弹出操作界面。
添加“影像”。
3 新建要素集在数据库上右击，选择“新建/要素类”，按如下设置。
点击下一步，然后再点击“导入”，导入影像的地理坐标系。
点击下一步。
在空白处单击，出现下拉菜单，在数据类型处选择文本，字段名输入“站名”点击确定，生成空的文件“station”。
5.新建数据表新建数据表：右键点击地理数据库－公交，在出现的菜单中，选择<新建>-<表>，输入表名称：公交线路，点<下一步>,再次点<下一步>，在对话框中，新添加两个字段“站点”、“线路”（数据类型都设为文本）点击下一步点击完成6创建公交站点站点到线路一对多的关系类（1:M）点击下一步点击完成。
以上步骤完成后，ArcCatalog中就可以看到，在地理数据库“公交”中，有一个要素集（站点），其中包含一个要素类(站点)、一个数据表（线路）、一个关系类（站点线路）。
7 启动ArcMap，新建一个空的地图文档，打开数据库中的站点线路等图层，在Editor中添加修改数据。
打开编辑器，对“station”进行站点编辑。
编辑线路表数据点击属性查询按钮，查询地图显示区中任意公交站点的属性，可以看到经过每个公交站的公交线路，点击可进一步查询每条公交线路的详细数据。
三、实验结果。
arcgis建立数据库
arcgis建立数据库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。
arcgis中数据库的构建技巧
Arcgis中数据库的构建技巧一、引言在当今地理信息系统(GIS)的应用中，Arcgis作为业界标准的软件，为数据处理和分析提供了强大的工具。
其中，数据库是Arcgis的重要组成部分，为存储、查询和组织地理数据提供了框架。
本文将重点探讨在Arcgis中构建数据库的技巧，涉及数据库设计、数据导入与转换、空间数据处理以及数据库维护与管理等方面。
二、数据库设计技巧1.数据模型选择：根据项目需求选择适当的数据模型（如要素模型、关系模型或网络模型），确保数据结构和查询效率。
2.主键与外键设计：合理设置主键和外键，确保数据的唯一性和关联性。
3.数据分层与组织：将数据按照逻辑关系分层，如矢量层、栅格层、属性表等，方便管理和查询。
4.索引优化：根据查询需求创建合适的索引，提高数据检索速度。
三、数据导入与转换技巧1.数据格式兼容性：确保数据源格式与Arcgis兼容，如Shapefile、GeoDatabase或SQL数据库。
2.坐标系转换：在导入数据前，进行坐标系转换，确保数据位置的准确性。
3.数据清洗与整理：对数据进行预处理，去除重复、错误或不完整的数据。
4.属性数据整理：合理调整属性字段类型和长度，以提高数据存储效率和查询性能。
四、空间数据处理技巧1.空间查询优化：利用空间索引进行高效的空间查询。
2.空间分析工具应用：利用Arcgis提供的空间分析工具（如缓冲区分析、叠置分析等）进行数据处理。
3.地图代数操作：利用地图代数进行复杂空间数据处理和分析。
4.矢量与栅格数据处理：根据需要选择合适的数据处理方式，如矢量转栅格、栅格重采样等。
五、数据库维护与管理技巧1.备份与恢复策略：制定定期备份策略，确保数据安全；在必要时进行数据恢复。
2.权限管理：根据用户需求设置适当的权限级别，确保数据的安全性和完整性。
3.性能监控与优化：定期监控数据库性能，根据需要进行调整和优化。
4.日志记录与审计：记录数据库操作日志，进行审计以确保数据的合法性和安全性。
arcgis建库流程
arcgis建库流程ArcGIS建库流程。
在使用ArcGIS进行地理信息数据处理和分析时，建库是非常重要的一步。
建库的流程需要经过多个环节，包括数据准备、数据导入、数据整理和数据库设计等。
本文将详细介绍ArcGIS建库的流程，希望能够对大家有所帮助。
首先，进行数据准备。
在建库之前，我们需要准备好需要导入的地理信息数据。
这些数据可以是各种格式的地图数据，包括矢量数据、栅格数据、影像数据等。
在准备数据的过程中，需要确保数据的完整性和准确性，以便后续的数据处理和分析能够顺利进行。
接下来，进行数据导入。
在ArcGIS中，可以通过多种方式将地理信息数据导入到软件中，包括直接导入文件、连接数据库、从互联网下载数据等。
在进行数据导入时，需要选择合适的导入方式，并确保数据能够正确地加载到ArcGIS软件中。
然后，进行数据整理。
在数据导入之后，我们可能需要对数据进行一些整理和清洗工作，以便后续的数据库设计和数据分析。
这包括对数据进行投影转换、属性字段的添加和修改、数据的剪裁和合并等操作。
通过数据整理，可以使数据更加规范和易于管理。
接着，进行数据库设计。
在ArcGIS中，可以使用ArcCatalog 工具进行数据库的设计和管理。
在进行数据库设计时，需要考虑数据的组织结构、数据表的关系、空间索引的建立等方面。
通过合理的数据库设计，可以提高数据的查询和分析效率，使数据更加易于管理和利用。
最后，进行数据发布。
在完成数据库的设计和整理之后，我们可以将数据发布到ArcGIS Server上，以便其他用户能够通过网络访问和使用数据。
在进行数据发布时，需要考虑数据的安全性和权限控制，以确保数据能够受到有效的保护。
总之，ArcGIS建库流程包括数据准备、数据导入、数据整理、数据库设计和数据发布等环节。
通过合理的建库流程，可以使地理信息数据更加规范和易于管理，为后续的数据处理和分析奠定良好的基础。
希望本文对大家在使用ArcGIS进行建库时能够有所帮助。
ArcGIS图形数据库建立与数据入库
ArcGIS影像数据库的建立与入库/rommayer/article/details/6100941本文帮你解决以下疑问：影像数据是以怎样的方式保存在SDE等数据库中的，影像数据如何入库。
•空间数据库技术空间数据库技术用关系数据库管理系统(RDBMS)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( Spatial Database Engine)。
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。
因此空间数据库技术是空间数据进出关系数据库的通道。
•建库目的建立影像数据库的目的是将分幅分层生产的海量影像数据进行整理，使之符合统一的规范和标准；并对数据进行有效组织、管理，便于空间数据的查询、分发及其它应用。
建库之后的数据是标准化、规范化的，采用统一的编码和统一的格式；数据是有效组织的，在平面方向，分幅的数据要组织成逻辑上无缝的一个整体，在垂直方向，各种数据通过一致的空间坐标定位能够相互叠加和套合；具有高效的空间数据查询、调度、漫游以及数据分发等功能，并且能够与其它系统无缝集成，为其它应用服务。
从应用的角度讲，建立影像库的总体目标是能够管理多比例尺、多分辨率、多数据源的正射影像数据，能够作到在局域网或广域网上由全貌到细节、由整体到局部、由低分辨率到高分辨率快速、无缝的进行影像漫游、浏览和应用，支持图像数据集中式和分布式（局域网范围内分布式的存贮）的存贮与管理，为海量数据的应用提供一个高效的无缝平台。
•建库原理简而言之就是"两种方式，分层分块"。
"两种方式"是指：栅格数据集（RasterDatset）和栅格目录（Raster Catalog）。
ArcGIS中数字化地形图快速入库的方法与技巧
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湛诗敏：ArcGIS 中数字化地形图快速入库的方法与技巧
2022 年第 7 期
相关技术如下。 2.1 直接转换法 直接转化法主要是通过修改原有 CASS 配置文件的方
式，将 DWG 格式的文件转化成 SHP 格式的文件。从实 际应用角度来讲，需要在 CASS 在系统目录中额外添加新 的配置文件，这其中配置文件的类型涉及到了图元索引、 属性表等相关信息。图元索引又涵盖了图层、编码、图元 等数据信息。属性表则主要指的是不同图层的具体结构以 及属性。需要综合入库的具体标准，以及当前的相关规范 合理的进行文件参数的调整，确保 Cass 软件最终能够直 接输出 SHP 格式的指令，由此便完成了数据格式转换。
不同图层落实精准检测和数据输出。比如可以将居民地
及设施点、居民地辅助点进行集中转化原始图层名称为
respt，将其转化之后可以归类到居民地及设施点分类中， 映射图层命名为 RES-PT。通过这种方式可以实现点线 面等多个元素的系统性转化，具有较强的条理性。 4 数据入库质量控制分析
在 DLG 数据经过转化之后，产生新的 SHP 格式数 据文件还需要进行数据处理以及质量检查，确保无损之 后才可以应用到入库操作中，在这个过程中主要检查数 据的要素编码、目标数据属性、拓扑分析、数据融合、 质量检查等内容。
综合当前城市化发展的实际需求来讲，为了进一步提 升区域规划的合理性，加强既有土地的利用价值，利用测 绘工具打造数字化地形图，已经成为了多方关注的重点。 而数字地形图数据本身的应用范围较广，能够作为最基础 的测绘成果应用于城市发展建设中是地理信息数据库构建 的重点任务。而综合我国当前的数字化地形图规划情况来 看，要建立在满足城市规划以及施工建设等多项需求的基
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arcgis入库流程
arcgis入库流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据准备：收集需要入库的数据，包括矢量数据、栅格数据、表格数据等。
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ArcGIS影像数据库的建立与入库/rommayer/article/details/6100941本文帮你解决以下疑问：影像数据是以怎样的方式保存在SDE等数据库中的，影像数据如何入库。
•空间数据库技术空间数据库技术用关系数据库管理系统(RDBMS)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( Spatial Database Engine)。
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。
因此空间数据库技术是空间数据进出关系数据库的通道。
•建库目的建立影像数据库的目的是将分幅分层生产的海量影像数据进行整理，使之符合统一的规范和标准；并对数据进行有效组织、管理，便于空间数据的查询、分发及其它应用。
建库之后的数据是标准化、规范化的，采用统一的编码和统一的格式；数据是有效组织的，在平面方向，分幅的数据要组织成逻辑上无缝的一个整体，在垂直方向，各种数据通过一致的空间坐标定位能够相互叠加和套合；具有高效的空间数据查询、调度、漫游以及数据分发等功能，并且能够与其它系统无缝集成，为其它应用服务。
从应用的角度讲，建立影像库的总体目标是能够管理多比例尺、多分辨率、多数据源的正射影像数据，能够作到在局域网或广域网上由全貌到细节、由整体到局部、由低分辨率到高分辨率快速、无缝的进行影像漫游、浏览和应用，支持图像数据集中式和分布式（局域网范围内分布式的存贮）的存贮与管理，为海量数据的应用提供一个高效的无缝平台。
•建库原理简而言之就是"两种方式，分层分块"。
"两种方式"是指：栅格数据集（RasterDatset）和栅格目录（Raster Catalog）。
它的存储和管理方式，这就是"分层分块"。
在Personal Geodatabase中，栅格数据可以作为栅格目录表（Raster Catalog）或栅格数据集(Raster Dataset)来存储。
栅格数据集表现为连续的单幅数据。
而栅格目录表是多个栅格的集合。
每种存储方式都有各自的优势和局限性，但也有一些规则是两种方式都要遵守的。
栅格目录表和栅格数据集都可以先创建成一个空的容器，然后再向其中加载数据，或者可以动态创建。
创建和加载栅格目录表或栅格数据集可以用ArcToolbox中的数据管理工具。
这些工具可以在ArcCatalog的用户界面中找到。
•栅格数据集简单的说，"栅格数据集"就是ArcGIS对栅格数据模型的抽象，其英文为RasterDataset，任何一种物理栅格文件(如Erdas Imagine文件、ArcGIS Ascii Grid文件，Tiff文件等)经过ArcGIS的栅格数据模型抽象在内存中都是以RasterDataset形式存在的，RasterDatset一般由至少一个波段的RasterBand组成，如简单的灰度图像就是由一个波段的数据组成，普通的彩色合成影像就由三个或者三个以上波段组成，其中多光谱由多个通道（我们又把RasterBand称为通道）。
由于计算机显示器一般提供三个通道的显示信道，分别为R(红)、G(绿)、B(蓝)，因此即使我们手头有一个多波段的影像数据，我们也只能同时显示其三个波段数据，如对于TM影像的5、4、3波段分别用红、绿、蓝进行显示。
我们也可以这么理解栅格数据模型， RasterDatset由多个波段组成，我们把波段理解为"层"的概念，那么这样每个RasterDatset就是由多个"层"叠加组合而成，每个层又是由具有行列属性的二维数组组成，为了将内部实现抽象起来，ArcGIS 利用RasterBand类包装了这个二维数组，并且其提供了各种方法操作其内部二维数组。
栅格数据集比较适合带有标准坐标系的航片或卫片，当以这种方式导入影像文件的时候，SDE会将它们拼接（mosaic）成一张完整的大地图，但这种方式对各个图幅的要求就非常严格，要实现拼接必须满足几个条件：相邻图幅的相邻边不能有一丁点重叠错位；图幅必须带坐标系等等。
但这种把图幅全拼起来的管理方式也有问题，就是如果将来要更新其中的某一小块区域的图像怎么办呢？比如纽约的影像图，世贸大厦被撞没了，其实只需要更新一下曼哈顿那一点地方的数据就可以了，可要是以Raster Map方式管理全纽约的影像地图的话那么就意味着要全部删掉原来的数据，再重新导入一遍全城的航片，几十个G，不是小数目，如果是1:10000的话估计纽约的影像数据量应该在300个G左右，怎么也得导几天才能导完吧。
•栅格目录"栅格目录"可以简单的理解为一种普通表格数据模型，其英文为RasterCatalog，"栅格目录"中的每条记录就是由"栅格数据集"和描述该"栅格数据集"的多种元数据信息组成。
通过这种定义我们可以看出对于构建一个基础数据库，利用"栅格目录"管理分幅影像数据具有很大的优势，因为分幅影像数据经常具有很多元数据属性。
"栅格目录"管理也为我们开发基础数据系统提供了很方便的入口。
栅格目录说白了就是个相册。
可以把任何东西的照片都存进去，SDE只管存储和为它们维护一个目录，这一点可以从观察Raster Catalog对应的Oracle Spatial 表看出来，感觉就像一个被肢解了的图片的集中营。
如果用ESRI的桌面工具（比如ArcMap，ArcCatalog）来预览这个Raster Catalog的时候，你将看到一张经过拼接的美图！使用这种方式管理航片就没有前面Raster Map方式最后说的那种问题，比如世贸大厦没了，那么我们就重新在那里拍一张，再更新原来Raster Catalog中对应的那一个图幅就可以了，其它的则没必要去动。
•"栅格数据集"与"栅格目录"总之，对于"栅格数据集"和"栅格目录"其实就是ArcGIS 对于栅格数据抽象的一种内存模型，"栅格数据集"作为Geodatabase核心数据模型在基础库中一般存储地理背景数据，其要求是数据不经常变化(如经常更新背景数据就不适合利用RasterDataset进行存储)；"栅格目录"一般用于管理具有属性信息的影像数据，如分幅数据或者同一地区多期数据，需要注意的是，同一个"栅格目录"必须具有相同的空间参考。
当创建栅格目录表时，必须设置XY域（所有输入栅格的空间范围的集合），而栅格数据集则不需要。
和ArcGIS中所有其它数据集一样，我们强烈建议，要导入目录表或数据集的栅格数据一定要预先定义空间参考，地理坐标系统或投影坐标系统。
而这种坐标系统不必要一定和目录表或数据集的坐标系统一致。
栅格数据集有一个空间参考，在拼接（Mosaic）的过程中，不同坐标系统中的像元会被动态投影到正确的位置上。
而在栅格目录表中，每个栅格都会有自己的空间参考，它们和几何空间参考以及栅格列的空间参考都不一样，这些栅格只是在进行显示或分析的时候才会被动态投影。
新建栅格目录与栅格数据集。
•影像金字塔"分层"是指：影像金字塔（pyramid）索引。
其基本思想就是利用采样自底向上生成金字塔，根据需求直接取其中某一级作为操作对象，以提高整体效率。
当然就像这个世界中的其它事物一样，效率的提高是有代价的，这就是建塔带来的额外空间开销，建的级越多，越方便查询，当然数据冗余也越大。
如果为大的栅格影像建立了金字塔的话，这些影像便能快速进行显示。
除了在屏幕上显示外，金字塔还包含了很多其他信息。
如果没有金字塔，那么在显示时就要访问整理栅格数据集，然后进行大量计算来选择哪些栅格像元被显示。
金字塔是一种能对栅格影像按逐级降低分辨率的拷贝方式存储的方法。
通过选择一个与显示区域相似的分辨率，只需进行少量的查询和少量的计算，从而减少显示时间。
每次用ArcGIS打开一幅影像的时候，都会在状态栏中看到Creating pyramids,这时就是在构建影像的金子塔。
现在的google map，visual earth，mapbar这些portal应用都采用的是把地图预先处理成影象金字塔，切块后做四叉树编码。
在进行zoom，pan操作的时候动态调用那些maptile。
这种架构省略掉了制图引擎这些对服务器性能消耗大的环节。
每一层影像金字塔都有其分辨率的，那么根据你当前操作，比如说放大（无论是拉框放大、还是固定比例放大）、缩小、漫游（此操作不涉及到影像分辨率的改变）计算出进行该操作后所需的影像分辨率及在当前视图范围内会显示的地理坐标范围，然后根据这个分辨率去和已经建好的影像金字塔分辨率匹配，哪层影像金字塔的分辨率最接近就用哪层的图像来显示，并且根据操作后当前视图应该显示的范围，来求取在该层影像金字塔上，应该对应取哪几块，然后取出来画上去就可以了。
•按图块（block/tile）存储"分块"是指每个图幅是按图块（block/tile）存储的，并使用格网索引。
在将图幅存储于数据库中时，SDE不是傻乎乎的一行一行的存进去，而是将图幅划分成若干个大小相同的图块，每块大小不能超过16K，一般就取128×128。
划分的顺序是从上到下，从左至右的，分块的好处在于可以减少磁盘I/O。
但是哪有那么好的图幅，长宽都是128的整数倍？而事实上就几乎没有这么好的图幅，图幅的长和宽都除不开128的情况先，SDE的策略就是--补零。
在图幅的右侧和下侧补上若干零元（RGB:000000），也就是黑点，这样处理过的图幅就可以进行划分了。
•建库过程当所有软硬件都准备齐全后（这里包括在ArcSDE软件的安装过程中已经创建好了SDE数据库文件）就可以建立影像数据库了。
在企业级数据库中，栅格数据的存储结构包括分块、索引、建立影像金字塔，并且常常经过压缩处理。
正是因为数据具有分块、索引以及金字塔结构等属性，每次对栅格数据进行查询时，只有满足查询范围和精度的数据块才会返回，而不是每次都返回整个数据集。
压缩可以降低客户和服务器间的数据交换量，使存储大的无缝栅格数据集以及达到几个TB的栅格目录并使他们能够在客户端快速显示成为可能。
(1)数据准备由于影像数据库对入库原始数据的要求比较严格，这也是保证影像数据库完整性的一部分，因此在入库之前应将原始影像整理放置，同时确保每个原始影像文件配有唯一一个正确的坐标文件存放在相同目录中，统计一下数据量以备后用。