ArcGIS环境下提高空间数据库建库效率和精度的技术方法研究
高效处理空间数据的技巧和方法
高效处理空间数据的技巧和方法1.空间数据的概念空间数据是指地理位置和空间关系的数据，它通常由地理信息系统（GIS）记录和管理。
空间数据可以是矢量数据（如点、线和面），也可以是栅格数据（如遥感影像）。
在处理和分析空间数据时，需要使用一些技巧和方法来提高效率和准确性。
2.数据采集和准备数据采集是空间数据处理的第一步。
为了高效处理空间数据，首先需要确保采集到的数据准确、完整和一致。
可以通过以下方法来实现：-使用高精度的地理定位设备进行采集，以确保位置信息的准确性。
-采用标准化的数据模型和分类体系，以保证数据的一致性。
-进行数据清洗和处理，去除错误和异常值，保证数据的完整性。
3.空间数据索引和查询一旦空间数据准备好，就需要对其进行索引和查询，以便进行进一步的分析和处理。
以下是一些提高空间数据索引和查询效率的技巧：-使用空间索引结构，如R树和四叉树，来加速空间数据的查询。
-优化空间查询语句，使用空间关系运算符（如相交、包含和距离）来减少查询时间。
-利用空间数据库的优化功能，如空间分区和并行计算，来提高查询效率。
4.空间数据分析和处理空间数据的分析和处理是利用空间数据进行空间统计、空间挖掘和空间建模的过程。
以下是一些提高空间数据分析和处理效率的方法：-使用合适的空间分析工具和算法，如缓冲区分析、网络分析和空间插值，来处理特定的空间问题。
-利用空间数据压缩和抽样技术，减少数据量和计算复杂度。
-使用地理计算引擎和并行计算技术，提高空间数据处理的速度和效率。
5.可视化和展示最后，空间数据处理的结果需要以可视化和人类可理解的形式展示出来，以便用户理解和使用。
以下是一些提高空间数据可视化和展示效果的技巧：-使用合适的地图投影和符号化方法，以展示空间数据的地理特征。
-利用交互式和动态的可视化工具，如地理信息系统和数据可视化软件，提供更多交互和操作功能。
-进行地图设计和图形艺术处理，以提高空间数据展示的美观度和易读性。
综上所述，高效处理空间数据需要综合运用数据采集和准备、空间数据索引和查询、空间数据分析和处理，以及可视化和展示等技巧和方法。
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术GIS（地理信息系统）软件在处理大规模的空间数据集时，采用了多种技术和方法来确保高效、准确和可扩展的处理能力。
以下是一些主要的处理策略和技术：1. 数据索引技术GIS软件利用空间索引技术来加速对空间数据的查询和检索。
空间索引是一种数据结构，用于存储地理空间对象的位置信息，以便快速访问和检索这些对象。
常见的空间索引技术包括四叉树、R树、KD树等。
这些索引技术能够显著减少查询时所需扫描的数据量，提高查询效率。
2. 数据分块与并行处理对于大规模的空间数据集，GIS软件通常采用数据分块技术将数据划分为较小的、易于管理的块（或称为瓦片）。
然后，利用并行处理技术同时处理这些块，以加速整个数据集的处理速度。
这种分而治之的策略能够充分利用多核处理器和分布式计算资源，提高处理效率。
3. 数据压缩与存储优化GIS软件还采用数据压缩技术来减少空间数据的存储需求，并优化数据的读取速度。
通过压缩算法，可以在保持数据精度的同时减少数据的体积，从而加快数据的加载和处理速度。
此外，GIS软件还利用高效的存储策略，如空间数据库管理系统（Spatial Database Management Systems, SDBMS），来优化数据的存储和检索性能。
4. 分布式计算与云计算随着云计算技术的发展，GIS软件越来越多地利用云计算平台来处理大规模的空间数据集。
云计算平台提供了强大的计算资源和存储能力，可以支持大规模数据的并行处理和实时分析。
GIS软件通过将数据上传到云端，并利用云平台的计算资源进行处理，可以显著提高处理速度和效率。
5. 自动化与智能化处理GIS软件还具备自动化和智能化的处理能力，能够自动识别和处理空间数据中的模式和关系。
例如，GIS软件可以利用机器学习算法来自动分类和识别地理空间对象，或者利用数据挖掘技术来发现空间数据中的隐藏信息和规律。
这些自动化和智能化的处理功能能够减轻人工负担，提高处理效率和准确性。
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。
基于ArcSDE的空间数据库设计及优化
基于ArcSDE的空间数据库设计及优化摘要空间数据库是地理信息系统（GIS）应用的核心部分，如何有效地组织并管理空间数据，建立更有效的空间数据模型，一直是GIS领域的主要研究方向。
文章重点讨论了空间数据库技术，以基于ArcSDE for Oracle的供水管网空间数据库的设计为实例，说明如何设计空间数据库及如何优化空间数据库。
关键词空间数据库；数据库设计；空间数据库优化；ArcSDE；GIS；供水管网空间数据库在GIS项目中发挥着核心的作用，集中表现在：用户在决策过程中，通过访问空间数据库获得空间数据，在决策过程完成后再将决策结果存储到空间数据库中。
可见，空间数据库的布局和存储能力对GIS功能的实现和工作的效率影响极大。
如何有效地组织并管理空间数据，建立更有效的空间数据模型，一直是GIS领域的主要研究方向。
本文针对ArcSDE for Oracle的供水管网空间数据库的设计进行了论述，说明如何设计空间数据库及如何优化空间数据库。
1ArcSDE的空间数据模型1）地理数据库（Geodatabase）。
ArcGIS地理数据库（Geodatabase）是ESRI 公司在ArcGIS 8版本引入的一个全新的空间数据模型，是建立在关系型数据库管理信息系统之上的统一的、智能化的空间数据库。
它是在新的一体化数据存储技术的基础上发展起来的新数据模型。
实现了Geodatabase之前所有空间数据模型都无法完成的数据统一管理，即在一个公共模型框架下对GIS通常所处理和表达的地理空间特征如矢量、栅格、TIN、网络、地址进行同一描述。
同时，Geodatabase是面向对象的地理数据模型，其地理空间特征的表达较之以往的模型更接近我们对现实事物对象的认识和表达。
2）Geodatabase的空间数据模型。
Geodatabase事实上是很多Geographic Dataset的集合，最基本的Dataset的类型包括Feature Classes、Raster Dataset、Attribute Tables。
提高地理信息系统数据处理效率的实用技巧
提高地理信息系统数据处理效率的实用技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用来收集、管理、分析和展示地理数据的工具。
随着数据量和复杂性的增加，如何提高GIS数据处理效率成为了一个重要的问题。
本文将介绍一些实用的技巧，帮助提高地理信息系统数据处理效率。
一、数据预处理在开始处理大规模数据之前，进行适当的数据预处理是至关重要的。
数据预处理包括数据清洗、数据格式转换、数据分块和数据压缩等步骤。
1. 数据清洗：通过去除重复数据、修复错误数据和填充缺失数据等方法，提高数据质量。
这可以减少后续处理步骤中的错误和混乱。
2. 数据格式转换：将不同格式的数据统一为一种格式，以便后续分析。
例如，将不同投影坐标系下的数据转换为相同的坐标系。
3. 数据分块：对大规模数据进行分块处理，以减少内存负担。
通过将数据分成较小的块，可以更快地处理每个块，并且可以提高处理速度和效率。
4. 数据压缩：对冗长的字符串、多余的空格和无关的信息进行压缩，以减少数据的大小。
这可以减少数据存储和传输所需的时间和空间。
二、并行计算并行计算是指将一份工作分解为多个独立的子任务，同时在多个处理单元上进行计算，从而加速数据处理的过程。
在GIS中，利用并行计算可以提高大规模数据集的处理效率。
1. 多线程处理：利用多线程技术，将任务分配给多个线程同时进行处理。
例如，可以将数据分成多个块，每个块由一个线程处理。
这样可以大大提高数据处理的速度。
2. 分布式计算：利用集群或云计算平台进行数据并行处理。
通过将任务分发给多个计算节点，可以充分利用计算资源，并实现更快的数据处理速度。
三、空间索引空间索引是一种用来加快地理数据查询和处理的数据结构。
通过将地理数据按照一定的规则进行组织和排序，可以提高数据查询和处理的效率。
1. 栅格索引：将地理数据分割为一系列的栅格单元，每个单元包含相邻地理对象。
栅格索引适用于基于栅格数据的分析和查询。
基于ArcGIS建库效率和精度研究_以县级土地利用数据库建设为例
0引言近几年，中国经济建设飞速发展引起的土地利用的急剧变化，使得用传统制图方法来完成土地利用现状调查数据和图件更新远远跟不上建设发展的需要，部分已经建立的土地利用现状数据库的数据达不到应有的应用需求，无法满足土地管理工作信息化的要求。
1999年10月，国土资源部决定在“数字国土”工程中立项，启动全国县（市）级土地利用数据库建设项目，在全国范围内以统一的数据库标准、规范化的技术流程构建一批县（市）级土地利用数据库并形成管理体系。
随着“数字国土”工作的深入，县级土地利用数据库建设在各省区迅速展开。
然而，其建设的效率和精度问题亦不容忽视，有些地区的土地利用数据库建设长达2~3年之久，部分已经建立的土地利用数据库精度达不到规定要求，无法通过验收。
给国土资源管理部门带来了严重不便，在一定程度上阻碍了土地管理工作的信息化和服务社会化。
因此，对县级土地利用数据库建设的效率和精度问题进行研究是相当必要的。
1建库效率和精度的方法探讨县级土地利用数据库建设包括诸多过程和步骤，每一过程的进展和质量控制均直接影响到整个数据库第一作者简介：赵克会，男，1982年出生，河南省商丘市人，西南大学在读硕士研究生，主要从事地图制图学与地理信息系统应用研究。
通信地址：400715重庆市北碚区天生路2号西南大学地理科学学院，E-mail ：zhaokehui66@ 。
通讯作者：田永中，男，1971年出生，重庆市铜梁县人，西南大学副教授，硕士生导师，主要从事GIS 与国土资源信息化建设研究。
收稿日期：2008-09-01，修回日期：2009-02-13。
基于ArcGIS 建库效率和精度研究——以县级土地利用数据库建设为例赵克会，田永中，王瑞青，陈军（西南大学地理科学学院，重庆400715）摘要：为了提高数据库建设的效率和精度，笔者以县级土地利用数据库建设为例，重点对建库过程中数学基础的建立、矢量化的方法选择、拓扑成面细碎多边形的处理、质量控制方法等关键技术进行了探讨，为以后土地利用数据库的建设提供了一定的借鉴价值，对于加快实现国土资源的信息化、科学化具有重要意义。
测绘技术中的GIS数据库建设与管理技术方法与技巧
测绘技术中的GIS数据库建设与管理技术方法与技巧随着信息技术的不断发展，地理信息系统（GIS）在测绘技术中的应用日益广泛。
GIS的核心之一就是数据库，它为测绘技术提供了强大的数据管理和分析能力。
本文将探讨GIS数据库建设与管理的技术方法与技巧，以期为测绘技术工作者提供一些实用的指导。
一、GIS数据库的建设GIS数据库的建设是GIS应用的基础，它不仅需要考虑数据的规划与设计，还需要考虑如何有效地收集、整理和管理数据。
1. 数据规划与设计在进行GIS数据库的建设之前，首先需要进行数据规划与设计。
这包括确定需要收集和整理的数据类型、数据结构和数据格式。
例如，如果建设的GIS数据库用于土地利用规划，那么需要收集的数据可能会包括土地利用现状、土地所有权、土地利用规划等。
在设计数据结构时，应考虑数据的层次结构和关系，以便实现数据的有效管理和查询。
2. 数据收集与整理数据收集与整理是GIS数据库建设中非常重要的一步。
可以通过调查、测量、遥感等手段获取需要的数据。
一旦获得数据，就需要进行整理和清洗，以确保数据的质量和完整性。
在整理数据时，还可以利用数据转换和数据处理工具，将数据转换为GIS数据库所支持的格式和结构。
3. 数据库建立与导入在完成数据的整理之后，需要选择合适的数据库管理系统（DBMS）来建立GIS数据库。
常见的DBMS包括Oracle、PostgreSQL、MySQL等。
建立数据库时，应考虑数据的安全性、可扩展性和性能等因素。
一旦数据库建立完成，需要将整理好的数据导入数据库中，并进行索引和优化，以提高数据查询和分析的效率。
二、GIS数据库的管理GIS数据库的管理是确保GIS系统正常运行和数据可靠性的重要环节。
它包括数据更新、数据维护和数据备份等方面。
1. 数据更新GIS数据库需要及时进行数据的更新，以保持数据的准确性和时效性。
更新的方式可以包括手动输入、数据采集、数据传输等。
在进行数据更新时，应注意对已有数据进行版本控制和备份，以免出现数据冲突和数据丢失的情况。
基于GIS技术的建设方案空间数据分析方法
基于GIS技术的建设方案空间数据分析方法引言随着城市化进程的加速推进，城市规划和建设成为了当今社会中一个重要的议题。
为了确保城市的可持续发展和提高居民的生活质量，科学合理的建设方案是必不可少的。
在过去，城市规划和建设主要依赖于人工经验和直觉，但这种方法往往存在主观性和不确定性。
而基于地理信息系统（GIS）技术的建设方案空间数据分析方法则能够提供更科学、客观和准确的决策支持。
一、GIS技术在城市规划中的应用GIS技术是一种将地理空间信息与属性数据相结合的技术，它能够对地理空间数据进行存储、管理、分析和展示。
在城市规划中，GIS技术可以用来收集、整理和分析城市的地理空间数据，包括土地利用、交通网络、环境质量、人口分布等。
通过对这些数据的分析，可以揭示城市规划和建设中存在的问题和潜在的机会，为决策者提供科学的建议和方案。
二、GIS技术在建设方案空间数据分析中的应用1. 数据收集和整理在建设方案空间数据分析中，首先需要收集和整理相关的地理空间数据。
这些数据包括土地利用、地形地貌、水文水资源、交通网络等。
通过GIS技术，可以将这些数据进行数字化处理，并建立相应的数据库。
这样一来，决策者可以方便地获取、查询和分析这些数据，为建设方案的制定提供依据。
2. 空间分析和模拟在建设方案空间数据分析中，空间分析和模拟是非常重要的环节。
通过GIS技术，可以对不同的建设方案进行空间分析和模拟，评估其对城市环境、交通流量、土地利用等方面的影响。
例如，可以通过GIS技术模拟不同建设方案对交通网络的影响，评估其对交通拥堵和交通流量的影响程度，从而为决策者提供相应的建议。
3. 多因素综合评价在建设方案空间数据分析中，往往需要考虑多个因素的综合影响。
通过GIS技术，可以将各种因素进行加权叠加分析，得出不同建设方案的综合评价结果。
例如，可以将土地利用、环境质量、交通流量等因素进行加权叠加分析，评估不同建设方案对城市可持续发展的影响程度，从而为决策者提供科学的决策依据。
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ArcGIS环境下提高空间数据库建库效率和精度的技术方法研究
为了提高空间数据库的建库效率和精度，本文以县级土地利用数据库建设为例，重点对建库过程中数学基础的建立、矢量化的方法及顺序选择、图形编辑处理方式等关键技术进行了探讨，为以后土地利用数据库的建设提供了一定的借鉴价值，对于加快实现国土资源的信息化、科学化具有重要意义。
标签：县级土地利用数据库；ArcGIS；效率；精度
1、引言
近年来，随着“数字国土”工作的深入，县级土地利用数据库建设在各省区迅速展开。
然而，有些地区已经建立的土地利用数据库达不到应有的应用需求，部分建立的土地利用数据库精度达不到规定要求，无法通过验收，给国土资源管理部门带来了严重不便，在一定程度上阻碍了土地管理工作的信息化和服务社会化。
因此，对县级土地利用数据库建设的效率和精度问题进行研究是相当必要的。
2、建库效率和精度的方法探讨
县级土地利用数据库建设包括诸多过程和步骤，每一过程的进展和质量控制如何直接影响到整个数据库建设的效率和精度。
2.1 数学基础的建立
数学基础的确立，可以說是土地利用数据建库的首要前提和基础。
因此，确保数学基础建立的正确性，有利于以后工作的顺利进行，从而对于提高整个建库的效率和精度均具有重要意义。
数学基础的建立包括以下三个部分：
（1）经纬网的建立
这里为便于说明，以重庆市某地区为例：首先，根据该地区的土地接合表读得该区图幅范围左下角和右上角点的坐标分别为（106°52′30″，28°45′），（107°30′，29°32′30″），可知该区在经纬线方向的跨度分别为37′30″，47′30″。
由于1：1万地形图经纬线网间隔的图幅经纬差分别为3′45″和2′30″，由此可计算出该区要建立的经纬网的列行数分别为10列和19行，以及经纬网的度数间隔（即单个网格的像元大小）分别为0.0625，0.04166667。
然后在ArcGIS（9.2及以上版本）中，通过Arc Toolbox的Data Manage tools中的Create fishnet命令，打开Create fishnet 对话框，依次输入相应参数，单击OK则生成经纬网。
这里有三点需要注意：第一，所有的经纬度均化成以度为单位；第二，在Y-Axis Coordinate对话框中输入的y坐标要稍大于28°45′以确定y轴方向；第三，此时生成的经纬网还没有空间参考，因此还必须对其进行定义投影并进行投影转换，这里不作详细介绍。
（2）公里网的建立
公里网的建立过程同经纬网，不同的是在输入要生成的公里网格数据时，要输入公里网起点的地理坐标和距离间隔（1000，1000）。
然后对生成的公里网直接定义投影即可。
（3）十字丝的生成
根据生成的公里网格范围，再执行一次公里网格的建立过程，但在输入要生成的公里网格数据时，公里网格的起点坐标和间隔都不变，将生成的列数和行数在原来的基础上各加1，目的是使生成的公里网格比正常的公里网在最右边和最上面多出一列和一行；然后将生成的公里网格文件输出成coverage格式，在输出文件中既包含有公里网格的线数据层，又包含有各个网格中心的点数据层，所以将点数据输出成shapefile格式的文件；之后将shapefile的点文件进行配准，使所有的点向左向下各平移500m，这样所有的点都跟公里网格的交点重合，然后改变点的符号表示，即可得到十字丝。
2.2 矢量化的方法及顺序选择
矢量化是县级土地利用数据库建设非常关键的一个环节。
Arc Scan是ArcGIS 的一个扫描矢量化模块，Arc Scan用于GIS的建库工作，可大大提高图形数据录入的效率和准确性[1] .在对扫描校正的图件二值化之后，由于扫描质量及底图本身的原因，常常造成地类界线、河流、道路等地物出现断点。
鉴于建库的实践和经验，采用跟踪矢量化加手工即在地物连续的地方采用跟踪矢量化、在断点的地方采用手工录入的方法是目前较好的一种作业方式，既可减少大批量的数字化错误，又可大大提高矢量化的效率和准确性。
矢量化的方法确定之后，下一步的工作即进行图形要素矢量化，县级土地利用数据库中的线性要素主要包括行政界线、道路、水系、地类界线四大部分。
由于矢量化工作任务繁重且需先行，因此设计科学有效、条理清晰的分层矢量化顺序，对于提高矢量化效率起着基础性的作用。
加之县级土地利用数据库的建设在很大程度上都会涉及到行政区划的调整，首先保证行政区划的系统性和完整性，有利于以后工作的顺利开展。
鉴于上述原因和建库实践，较为理想的顺序为：行政界线、道路、水系、地类界线。
在矢量化的过程中，有几点是需要注意的：其一，矢量化底图的比例尺不可放得过大或过小，最好控制在1：1000左右，过大或过小均会导致所画线条与图上实际偏差过大。
其二，按图形中心线矢量化，在转弯的地方尽量增加采点数量以保证矢量化的图形精度。
其三，设置捕捉。
将ArcGIS Editor工具条的下拉菜单项Snapping下的顶点Vertex和结点End选中，以减少拓扑错误。
其四，对于图上行政界线与公路、机耕道、河流等线状地物重合的部分，只对行政界线矢量化，在后期数据处理的过程中，复制重合部分到相应的线状地物层，对重合部分行政界线赋特殊代码，采用跳线线形，与普通行政界线区分。
这样既保证了地物
逻辑关系上的正确性，也提高了矢量化工作的速度和效率。
2.3 图形编辑处理方式的探讨
在县级土地利用数据库的建库过程中，矢量化的工作完成之后，需要进行大量的数据编辑及空间处理操作，如果处理得当，不仅可以提高图形的精度，而且可以大大加快数据编辑处理的速度和效率。
2.3.1 图幅的接边处理
图幅数据的拼接处理可以说是县级土地利用数据库建设的关键技术之一，图幅拼接处理的好坏直接影响着地物空间关系的位置正确与否，从而间接影响到整个数据库建设的精度问题。
由于扫描误差、校正误差、以及基础图件纸张收缩特性都会导致两个相邻图幅接合处产生裂隙，需要进行图幅的拼接处理。
图幅的拼接包括几何接边和属性接边。
几何接边主要有平均法、强制法和优化法三种，在实际操作中，可根据图形的实际情况分别采用不同的方法。
属性接边主要检查在接边线处连续地物的属性是否一致。
具体实现方法：以接边主图幅为基准，沿接边线搜索相邻图幅是否有相应要素，比较属性代码是否一致，位置偏差是否符合要求[2]。
2.3.2 拓扑成面细碎多边形的处理
拓扑成面的过程中，由于矢量化操作不可避免地存在一些误差，如果按系统工具默认而不手动设置容差，拓扑成面之后，常常会产生大量的细碎多边形，给之后属性数据的输入造成很大的工作量，既费力亦费时。
为了尽可能减少细碎多边形的产生，首选的方法是在拓扑成面之前设置适当的容差。
如果已经成面，可选方法之一是将已生成的面数据polygon输出为coverage格式的文件，在ArcGIS 的Arc Toolbox中，执行clean命令，然后将生成的文件转成shapefile格式，重新导入geodatabase中成面，即可达到清除一些细碎多边形的目的。
2.3.3 图斑属性的处理
拓扑成面之后，大量的图斑属性需要输入，此时若采用手工的方式，逐一对要素输入属性值，不仅费力且效率低下，ArcGIS为我们提供了一种简单易行的处理方案——Model。
在ArcGIS中，Model的作用就是把GIS数据集的一个或多个空间处理过程形象的组织起来，通过可视化的Model Building窗口，若干个分析操作可以很容易的转化成有序的处理步骤。
Model允许把数据和工具按照用户指定的顺序链接到一块，形成一个自动进行空间处理的流程结构，其中的处理操作可以是ArcToolBox中的各种工具，也可以嵌入脚本或者其它Model[3]。
下面以建庫过程中常见的地类图斑属性计算的Model为例进行说明。
如图1所示，此模型的功能是首先进行地类图斑与行政区划的叠加，获取行政区划的相关信息，然后增加TBH（图斑号）字段，接着计算TBH字段，最后删除多余字段（数据冗余）。
通过这个例子不难看出，该模型把原本要分别操作
的几个步骤集成一个连续的过程，不仅减轻了工作量，而且大大加快了属性数据的录入效率。
当然，这只是一个简单的例子，在实际的工作中，可以添加所需的多个字段、集成多个步骤参与计算，可以大大提高图斑属性的录入速度和准确性。
3、结论与讨论
县级土地利用数据库是土地管理的基础数据库之一，它的建成不仅能为国土资源管理部门的日常业务工作提供详细的土地利用信息，还可以为土地变更、土地利用规划、农用地转用审批等提供基础数据，具有较宽的应用辐射面。
因此加快县级土地利用数据库的建设并保证其精度具有重要的意义，本文阐述的只是加快建库效率和确保其精度的一部分技术问题，要建立完善的县级土地利用数据库需要多环节的技术支持。
整个数据库建设涉及精度要求的环节较多，尚有其他方面需要以后做进一步的探讨与研究。
参考文献
[1]周小成，武法东，卢文龙.Arc Scan 在GIS空间数据库建库中的应用[J ].矿山测量，2002，12 （4）：38 - 40.
[2]曾衍伟，龚健雅.空间数据质量控制与评价方法及实现技术.武汉大学学报，2004，29（8）：686-690.。