GIS多源数据集成模式
指挥调度GIS解决方案
指挥调度GIS解决方案1. 简介指挥调度GIS（地理信息系统）解决方案是一种基于地理位置信息的综合管理系统，旨在提供实时、准确的地理数据和智能分析功能，以支持指挥调度决策和资源优化。
本文将详细介绍指挥调度GIS解决方案的主要特点、功能模块和应用场景。
2. 主要特点2.1 实时数据更新指挥调度GIS解决方案能够实时获取各种传感器、监控设备等数据源的信息，并将其准确地显示在地图上。
通过实时数据更新，用户可以及时了解各个地点的状态和变化，从而做出更加准确的决策。
2.2 空间数据分析该解决方案提供强大的空间数据分析功能，可以对地理数据进行多维度的分析和统计。
用户可以根据需求进行空间查询、缓冲区分析、路径分析等操作，以便更好地了解地理环境和资源分布情况。
2.3 多源数据集成指挥调度GIS解决方案支持多种数据源的集成，包括地理信息数据、传感器数据、人员位置数据等。
通过将不同数据源的信息融合在一起，用户可以综合分析和利用这些数据，提高指挥调度的效率和准确性。
2.4 可视化展示该解决方案提供直观、清晰的地图展示界面，用户可以通过地图直接查看各个地点的位置、状态和属性信息。
同时，用户还可以自定义地图的显示样式和图层，以便更好地展示和分析地理数据。
3. 功能模块3.1 地图显示与编辑该模块提供地图的显示和编辑功能，用户可以在地图上添加、删除、修改地物要素，以及设置地图的显示样式和图层。
3.2 实时数据更新与监控该模块负责实时获取各种数据源的信息，并将其实时显示在地图上。
用户可以通过该模块监控各个地点的状态和变化。
3.3 空间数据分析该模块提供各种空间数据分析功能，包括空间查询、缓冲区分析、路径分析等。
用户可以根据需求进行不同的空间分析操作。
3.4 事件管理与调度该模块用于管理和调度各类事件。
用户可以在地图上标注事件位置，设置事件属性，并进行事件的派遣和跟踪。
3.5 资源管理与优化该模块用于管理和优化各类资源，包括人员、车辆、设备等。
如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成
如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成随着科技的不断发展，地理信息系统（GIS）被广泛应用于各个领域，如城市规划、测绘、环境保护等。
然而，在多源数据融合与集成方面，我们面临着许多挑战。
本文将探讨如何进行地理信息系统的多源数据融合与集成，并提出一些解决方案。
一、多源数据融合与集成的意义地理信息系统的多源数据融合与集成意味着将来自不同数据源的地理信息数据进行整合，以提供更全面、准确的地理信息。
多源数据融合与集成有以下几个重要意义：1. 提高数据质量：通过多源数据融合与集成，可以弥补单一数据源的不足，提高数据质量和可信度。
2. 增加数据的时空分辨率：不同数据源的时空分辨率各不相同，通过融合与集成，可以提高数据的时空分辨率，使其更适应各种应用场景。
3. 拓宽数据类型：不同数据源包含的地理信息类型不同，通过融合与集成，可以拓宽数据的类型，为决策提供更多维度的信息。
二、多源数据融合与集成的挑战然而，多源数据融合与集成并不容易，面临着以下几个挑战：1. 数据不一致性：不同数据源之间的数据格式、坐标系统、数据精度等存在差异，导致数据不一致性，给融合与集成带来困难。
2. 数据冲突与重复：多源数据可能包含相同地理信息，但表达方式不同，容易造成数据冲突与重复。
3. 数据量巨大：随着数据源的增加，数据量呈指数级增长，数据处理和存储成为一大挑战。
三、多源数据融合与集成的解决方案为了克服上述挑战，我们可以采取以下解决方案：1. 数据预处理：在进行数据融合与集成之前，需要对数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系统统一、去除数据冲突与重复等。
2. 数据质量评估：对数据进行质量评估，识别数据不一致性、错误和缺失，以及数据的准确性和可信度。
3. 数据集成算法：多源数据集成的核心是设计合适的数据集成算法，包括特征提取、数据匹配和数据融合等。
常用的算法有基于规则的集成、基于机器学习的集成等。
4. 数据存储与管理：由于数据量巨大，需要采用分布式计算和存储技术，如云计算和分布式数据库，以提高数据处理和存储效率。
测绘技术中的地理信息系统数据处理技巧分享
测绘技术中的地理信息系统数据处理技巧分享随着科技的不断进步和应用的广泛，地理信息系统(GIS)已经成为现代测绘技术中不可或缺的重要组成部分。
地理信息系统的主要功能是将各种地理空间数据进行集成、分析和展示，从而帮助人们更好地理解和管理地理空间信息。
在GIS中，数据处理技巧是相当关键的一环，它不仅决定了地理信息系统的准确性和可靠性，也对测绘工作的成果产生重要影响。
本文将分享一些地理信息系统数据处理技巧，希望能为相关从业人员提供一些参考。
一、数据预处理与清洗在进行地理信息系统数据处理之前，首先需要进行数据预处理与清洗。
数据预处理主要包括数据格式转换、数据结构调整和数据质量检查等内容。
地理信息系统数据通常存在多种格式，如SHP、KML、GeoJSON等，因此在进行数据处理之前，需要将不同格式的数据进行统一转换，以确保数据的格式和结构一致，方便后续的分析和应用。
此外，在进行数据预处理时，还需要对数据进行质量检查，如去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的准确性和可靠性。
二、空间数据分析与挖掘地理信息系统的核心功能之一是进行空间数据的分析与挖掘。
在进行空间数据分析时，常用的方法包括空间关系分析、空间插值分析和基于区域的空间分析等。
空间关系分析主要用于研究不同空间要素之间的关系，如点与面的关系、线与面的关系等，通过分析空间关系可以帮助人们更好地理解地理现象和规律。
空间插值分析则主要用于根据已知的空间数据推算未知区域的数值，如温度插值、降雨量插值等，通过空间插值可以填补数据空白区域，为后续的决策提供科学依据。
基于区域的空间分析则主要用于研究区域变量之间的关系，如不同区域人口密度与经济发展水平之间的关系等，通过基于区域的空间分析可以帮助人们研究区域发展和规划。
三、地图制图与展示地图制图与展示是地理信息系统的重要应用领域之一，也是地理信息系统数据处理的最终目标之一。
在进行地图制图与展示时，需要考虑地图的设计原则和美观性，同时还需要根据不同的需求和目标进行地图符号化和分类。
基于GIS技术的多源异构数据整合共享方法研究
技术Special TechnologyI G I T C W 专题90DIGITCW2020.07在国土资源的日常管理和利用工作中，往往会涉及到许多结构不同、来源各异的数据信息，如空间信息中的栅格数据与矢量数据，非空间信息中的文档数据等，这些数据本身有着特殊的格式，要求使用专业软件进行处理，给数据的整合共享造成了一定难度。
以GIS 技术为支撑，GIS 平台能够为地理空间数据管理提供便利，实现对多源异构数据的有效管理。
1 数据类型多样性信息化时代背景下，国土资源息化水平不断提高，数据资源呈现多样性，不仅包括基础地理空间数据，还包括自然资源、经济、人口、环境等方面的专题数据。
另外，还有自然资源的土地资源、矿产资源、地质环境、人文经济的城市区域、产业布局、人口分布以及经济发展等多种类型的主题数据。
借助GIS 技术对多源数据进行综合处理分析，是实现数据有效整合的关键。
1.1 数据生产方式不同级别的自然资源管理部门生产的国土资源空间信息数据方式呈多样性，可利用遥感技术、GPS 测量技术、统计调查等方式完成国土资源空间信息的收集工作。
1.2 数据生产部门不同行业主管部门对同一类型的数据生产方式也有差异性，数据的分级分类、数据结构、软件平台都会有不同。
1.3 数据存储方式国土空间规划所需要的支撑数据不仅需要自然资源空间矢量数据，还需要所要表达的实体的属性信息，不同空间信息采集和处理的软件平台对空间数据信息存储方式不一样，例如关系型数据库、文件型数据库等。
1.4 数据处理方式不同行业，不同部门针对不同业务的自然资源空间数据的处理平台不一致，不同的GIS 软件读写数据的方式和存储方式都不同。
2 技术路线多源异构数据的整合共享减少了国土资源管理中的一些重复工作，可为自然资源管理部门提供更有效的服务和技术保障。
将种类繁多、数据量巨大的各类土地、地质、矿产数据库集成整合为支撑国土资源监管和管理的有效依据。
基于GIS 技术的国土资源多源异构数据整合共享主要是数据整合、数据地图服务共享和应用分析：2.1 数据整合对于各部门数据标准不同，格式不一，按照国家建设标准对各类数据进行资料整理、数据库建设以及整合多源多时态的空间数据，需要有效的信息获取、信息处理和信息核查方案。
基于GML的WebGIS的多源异构空间数据集成研究
另一个系 统数据类型的方法。这种数据共享
模式允许各自系 统内部 数据结构和数据处理
各不相同， 但在两个系统之间都必需有一个转
的限制。 GML 数 输兼 种协议。GML 据传 容多
换模型 而且为了 统间 使系 进行直接转换， 必 需公 开各自 的数据结构和数据格式。
性查询、空间分析以及专题制图等数据的表
示功能。
中间 件服务器 端实现业务逻辑 完成数据 的集成和互操作等处理。中间件服务器包括 Web 服务器 和GIs 应用服务器， 前者主要 用与
客户 端通信， 接受来自 客户端的请求， 接收到
的WebGIS技术， 于实现多 易 诵异构空间 数据
的共享和互操作。 多源异构数据库是一个逻辑上完整而物
理空间 数据的通用 接口， GML 遵循数据互操
作模式， 可以维护地理信息 软件专有格式的优 点及其所保护的商业 利益， 于数据的交换与 利
数据模型的数 据库系 。 统川 在应用时， 可 用户
以像操作一般数据库那样访问多源异构数据 库， 而不必 数据存储 考虑 的物理位置 或数据 库 类酬2。因 WebGIS 发展的重点和淮点就 ] 此，
传 GM 为 现有网 以 量方 进行 输。 L 布 络上 矢 式
传输、 交换、 集成WebGIS 的多源异构空间 数据提供了 一种十分有效的解决途径.
在应用上， 使用XML 定义Wel〕 地图服务
过数据库访问引擎与源数据库建立连接并发
送子查询条件。 应用服务器完成了多源空 GIs 间数据的获取、 转换和输出 标准的GML 文件， 源异构 数据集成系 解决方 空间 统的 案‘
关键词:WebGIS 多源异构数据 XML GML 中图 分类号:T P 3 文献标识码: A 文章编号 1672- 3791(2007)10(b卜0004- 01
浅谈GIS在架空电力线路设计中的应用
浅谈GIS在架空电力线路设计中的应用1.地理信息采集：GIS技术通过卫星定位、无人机航拍、地面勘测等手段，可以迅速、精确地获取架空电力线路所需的地理空间信息，包括地形、地貌、土地利用等。
2.地理信息存储与管理：采集到的地理信息可以通过GIS系统进行存储和管理，确保数据的安全性和完整性，并且可以对数据进行分类、整理和标注，方便后续的使用和分析。
3.地理信息分析：GIS系统可以对采集到的地理信息进行多维度、多角度的分析，为架空电力线路的规划、布局、设计提供科学依据。
4.地理信息展示：GIS系统可以将地理信息以多种形式进行展示，如地图、影像、三维模型等，便于工程设计人员进行可视化的分析和设计。
1.架空电力线路选址：通过GIS系统，可以对电力送电需求区域的地形、地貌、土地利用等信息进行综合分析，找到最佳的电力线路选址方案。
2.架空电力线路设计：GIS系统可以通过数字高程模型、遥感图像等数据，为架空电力线路的设计提供精确的地理信息支持，确保设计方案的科学性和合理性。
3.架空电力线路施工管理：GIS系统可以对电力线路的施工过程进行实时监控和管理，确保施工过程安全、高效。
4.架空电力线路运维管理：GIS系统可以为架空电力线路的运维管理提供精准的地理信息支持，包括设备位置、故障情况、维护记录等。
三、GIS在架空电力线路设计中的优势与挑战1.优势（1）多源数据集成：GIS系统可以集成来自不同数据源的地理信息数据，为架空电力线路设计提供全面、多维的信息支持。
（2）科学决策支持：GIS系统通过空间分析、数据挖掘等技术手段，为架空电力线路设计提供科学的决策支持，降低设计风险。
2.挑战（1）数据质量：GIS系统的应用依赖于数据的质量，而地理信息数据的质量受到多方面因素的影响，如数据来源、采集方法、处理方式等。
（2）技术水平：GIS系统的应用需要相关从业人员具备一定的技术水平，包括地理信息数据的处理、空间分析、地图制图等技能。
资源环境大数据的多源数据集成
资源环境大数据的多源数据集成在当今数字化时代，资源环境领域正面临着海量数据的挑战与机遇。
资源环境大数据的多源数据集成逐渐成为解决复杂环境问题、实现可持续发展的关键手段。
资源环境数据来源广泛，涵盖了气象、地理、生态、水文等多个领域。
这些数据具有不同的格式、精度、时空分辨率和语义。
例如，气象数据可能以小时为单位记录温度、湿度和气压等信息，而地理数据可能包含地形、地貌和土地利用类型等详细描述。
生态数据可能涉及物种分布、植被覆盖度等方面，水文数据则侧重于河流流量、水位等参数。
多源数据集成的意义重大。
首先，它能够提供更全面、准确的资源环境状况描述。
单一来源的数据往往只能反映局部或特定方面的情况，而集成多源数据可以构建出更完整的图景。
其次，有助于深入挖掘潜在的规律和关系。
不同类型的数据之间可能存在着隐藏的关联，通过集成分析可以揭示这些关系，为决策提供更有力的支持。
再者，能够提高预测和预警能力。
综合多方面的数据，可以更精准地预测资源环境的变化趋势，提前发出预警，从而降低风险和损失。
然而，实现资源环境大数据的多源数据集成并非易事。
其中一个主要的挑战是数据的异构性。
不同数据源的数据结构、格式和语义差异巨大，需要进行复杂的转换和匹配工作。
例如，某些气象数据可能采用文本格式记录，而水文数据可能以二进制形式存储。
此外，数据质量也是一个不容忽视的问题。
数据可能存在缺失、错误、重复等情况，需要进行清洗和验证。
还有数据的时空不一致性，不同数据源在采集时间和空间分辨率上可能存在差异，这就需要进行时空配准和插值处理。
为了解决这些问题，首先需要建立统一的数据标准和规范。
明确数据的格式、语义和质量要求，使得来自不同来源的数据能够遵循相同的规则进行处理。
其次，运用数据清洗和预处理技术。
去除噪声、填补缺失值、纠正错误，提高数据的质量。
再者，利用数据融合和同化方法，将不同来源的数据进行有机整合，实现时空上的一致性。
在多源数据集成的过程中，技术手段发挥着重要作用。
如何进行地理信息系统多源数据融合和集成
如何进行地理信息系统多源数据融合和集成地理信息系统（Geographic Information System, GIS）已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
其通过整合空间数据，为决策者提供了全面、准确的地理信息，有助于更好地理解和分析地理现象。
然而，随着信息时代的到来，多源数据的融合和集成成为GIS领域中的一项重要课题。
本文将探讨如何进行地理信息系统多源数据融合和集成，并介绍其中的困难和挑战。
一、融合和集成的概念融合是指将来自不同数据源的地理信息进行整合，以形成一个更全面、准确的地理信息数据库。
这些数据源可以来自卫星遥感、航空摄影、地面测量、社交媒体等不同渠道。
融合的目的是将这些数据进行无缝结合，使其能够相互关联，提供更全面的信息，为终端用户提供更好的决策支持。
集成是指将不同数据源的地理信息进行统一管理和处理，使其能够共同工作，并形成一个整体。
集成的目的是解决多样化数据格式、数据结构和数据质量的问题，提高数据的可用性和准确性。
通过数据集成，可以实现数据的快速检索、共享和更新，以提高数据管理的效率和便捷性。
二、多源数据融合和集成的挑战在进行多源数据融合和集成时，面临着一系列的困难和挑战。
首先，不同数据源之间存在着格式和结构上的差异。
不同的数据源使用不同的数据格式和结构，导致数据集成过程中需要进行数据格式和结构的转换，增加了工作的复杂性。
其次，多源数据的质量不一致也是一个问题。
不同数据源采集数据的方法不同，数据质量也存在差异。
一些数据源可能受到噪声、误差或不确定性的影响，这就需要进行数据质量的评估和处理，以确保融合和集成后的数据质量可靠。
此外，数据融合和集成还面临着数据隐私和安全性的挑战。
在多源数据融合和集成过程中，需要对数据进行共享和存储，这可能涉及到个人隐私和商业机密。
如何保护数据的隐私和安全成为一个重要的问题。
三、多源数据融合和集成的方法为了克服上述挑战，可以采用一些方法来进行地理信息系统多源数据的融合和集成。
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GIS多源数据集成模式[摘要] 地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间数据多源性的产生,为数据综合利用和数据共享带来不便。
本文探讨空间数据多源性的产生和表现,指出多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈;分析和评价了多源空间数据集成的三种模式,并展望了多源数据集成的发展方向。
一、多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈1、空间数据多源性的产生和表现空间数据多源性的产生和表现主要可以概括为以下几个层次:(1)多语义性地理信息指的是地理系统中各种信息,由于地理系统的研究对象的多种类特点决定了地理信息的多语义性。
对于同一个地理信息单元(feature),在现实世界中其几何特征是一致的,但是却对应着多种语义,如地理位置、海拔高度、气候、地貌、土壤等自然地理特征;同时也包括经济社会信息,如行政区界限、人口、产量等。
一个GIS研究的决不会是一个孤立的地理语义,但不同系统解决问题的侧重点也有所不同,因而会存在语义分异问题。
(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序列的数据。
不仅如此,GIS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)获取手段多源性获取地理空间的数据的方法有多种多样,包括来自现有系统、图表、遥感手段、GPS手段、统计调查、实地勘测等。
这些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数据源包含有图形数据(又称空间数据)和属性数据两部分。
图形数据又可以分为栅格格式和矢量格式两类。
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。
2、多源空间数据集成的迫切性随着Internet络的飞速发展和普及,信息共享已经成为一种必然的要求。
地理信息也不例外,随着信息技术以及GIS自身的发展,GIS已经从纯粹地学技术系统的圈子跳了出来,正和IT行业完全融合,人们对空间信息的需求也越来越多。
GIS要进一步发展,必须完全融入大型MIS(管理信息系统)中。
1998年美国副总统戈尔提出数字地球的概念,更是将地理信息技术推到了最前沿。
然而地理信息要真正实现共享,必须解决地理信息数据多格式、多数据库集成等瓶颈问题。
随着技术发展,GIS已经逐步走向完全以纯关系数据存储和管理空间数据的发展道路,这为GIS完全和MIS无缝集成迈出了重要的一步。
但因为GIS处理的数据对象是空间对象,有很强的时空特性,获取数据的手段也复杂多样,这就形成多种格式的原始数据,再加上GIS应用系统很长一段时间处于以具体项目为中心孤立发展状态中,很多GIS软件都有自己的数据格式,这使得GIS的数据共享问题变得尤为突出。
空间数据作为数据类型的一种,同普通数据一样需要走过从分散到统一的过程。
在计算机的发展过程中,先是数据去适应系统,每一个系统都为倾向于拥有自己的数据格式;随着数据量的增多,数据库系统应运而生;随着时代的发展,信息共享的需求越来越多,不同数据库之间的数据交换成了瓶颈;SQL(标准结构化查询语言)以及ODBC的出现为这一难题提供了比较满意的解决方案。
但是空间数据如何引进这种思想,或者说将空间数据也纳进标准组织和标准协议进行规范和管理,从而使空间数据共享成为现实。
二、 GIS多源数据集成模式比较由于地理信息系统的图形数据格式各异,给信息共享带来了极大的不便,解决多格式数据源集成一直是近年来GIS应用系统开发中需要解决的重要问题。
目前,实现多源数据集成的方式大致有三种,即:数据格式转换模式、数据互操作模式、直接数据访问模式。
1 、数据格式转换模式格式转换模式是传统GIS 数据集成方法(图1)。
在这种模式下,其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后,复制到当前系统中的数据库或文件中。
这是目前GIS系统数据集成的主要办法。
目前得到公认的几种重要的空间数据格式有:ESRI公司的Arc/Info Coverage、ArcShape Files、E00格式;AutoDesk 的DXF格式和DWG格式;MapInfo的MIF格式;Intergraph的dgn格式等等。
数据转换模式主要存在的问题是:(1)由于缺乏对空间对象统一的描述方法,从而使得不同数据格式描述空间对象时采用的数据模型不同,因而转换后不能完全准确表达源数据的信息。
(2)这种模式需要将数据统一起来,违背了数据分布和独立性的原则;如果数据来源是多个代理或单位,这种方法需要所有权的转让等问题。
美国国家空间数据协会(NSDI)制定了统一的空间数据格式规范SDTS(Spatial Data Transformation Standard),包括几何坐标、投影、拓扑关系、属性数据、数据字典,也包括栅格格式和矢量格式等不同的空间数据格式的转换标准。
许多软件利用SDTS提供了标准的空间数据交换格式。
目前,ESRI在ARC/INFO中提供了SDTSIMPORT以及SDTSEXPORT模块,Intergraph公司在MGE产品系列中也支持SDTS矢量格式。
SDTS在一定程度上解决了不同数据格式之间缺乏统一的空间对象描述基础的问题。
但SDTS目前还很不完善,还不能完全概括空间对象的不同描述方法,并且还不能统一为各个层次以及从不同应用领域为空间数据转换提供统一的标准;并且SDTS没有为数据的集中和分布式处理提供解决方案,所有的数据仍需要经过格式转换复制到系统中,不能自动同步更新。
2 、数据互操作模式数据互操作模式是OpenGIS consortium (OGC) 制定的规范。
OGC是为了发展开放式地理数据系统、研究地学空间信息标准化以及处理方法的一个非盈利组织。
GIS互操作是指在异构数据库和分布计算的情况下,GIS用户在相互理解的基础上,能透明地获取所需的信息。
OGC为数据互操作制定了统一的规范,从而使得一个系统同时支持不同的空间数据格式成为可能。
根据OGC颁布的规范,可以把提供数据源的软件称为数据服务器(Data Servers),把使用数据的软件称为数据客户(Data Clients),数据客户使用某种数据的过程就是发出数据请求,由数据服务器提供服务的过程,其最终目的是使数据客户能读取任意数据服务器提供的空间数据。
OGC规范基于OMG的CORBA、Microsoft的OLE/COM以及SQL等,为实现不同平台间服务器和客户端之间数据请求和服务提供了统一的协议。
OGC规范正得到OMG和ISO的承认,从而逐渐成为一种国际标准,将被越来越多的GIS 软件以及研究者所接受和采纳。
目前,还没有商业化GIS软件完全支持这一规范。
数据互操作为多源数据集成提供了崭新的思路和规范。
它将GIS带入了开放式的时代,从而为空间数据集中式管理和分布存储与共享提供了操作的依据。
OGC标准将计算机软件领域的非空间数据处理标准成功地应用到空间数据上。
但是OGC 标准更多考虑到采用了OpenGIS协议的空间数据服务软件和空间数据客户软件,对于那些历史存在的大量非OpenGIS标准的空间数据格式的处理办法还缺乏标准的规范。
而从目前来看,非OpenGIS标准的空间数据格式仍然占据已有数据的主体。
数据互操作规范为多源数据集成带来了新的模式,但这一模式在应用中存在一定局限性:首先,为真正实现各种格式数据之间的互操作,需要每个每种格式的宿主软件都按照着统一的规范实现数据访问接口,在一定时期内还不现实;其次,一个软件访问其他软件的数据格式时是通过数据服务器实现的,这个数据服务器实际上就是被访问数据格式的宿主软件,也就是说,用户必须同时拥有这两个GIS软件,并且同时运行,才能完成数据互操作过程。
3、直接数据访问模式顾名思义,直接数据访问指在一个GIS软件中实现对其他软件数据格式的直接访问,用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。
直接数据访问不仅避免了繁的数据转换,而且在一个GIS软件中访问某种软件的数据格式不要求用户拥有该数据格式的宿主软件,更不需要该软件运行。
直接数据访问提供了一种更为经济实用的多源数据集成模式。
目前使用直接数据访问模式实现多源数据集成的GIS软件主要有两个,即: Intergraph 推出的GeoMedia系列软件和中国科学院地理信息产业发展中心研制的SuperMap。
GeoMedia实现了对大多数GIS/CAD软件数据格式的直接访问,包括:MGE、Arc/Info、Frame、Oracle Spatial、SQL Server、Access MDB等(图2)。
SuperMap 则提供了存取SQL Server、Oracle Spatial、ESRI SDE、Access MDB、SuperMap SDB文件等的能力,在以后的版本中将逐步支持对Arc/Info Coverage、AutoCAD DWG、MicroStation DGN、ArcView等数据格式的直接访问。
三、多源空间数据格式集成的展望1 、文件方式和数据库方式传统的空间数据往往采用文件方式,随着技术的进步,逐渐将属性数据移植到数据库平台上;随着技术发展,图形数据也可以和属性数据一起存放在关系数据库中。
文件方式对数据管理安全性较差,存在着属性和图形分开管理的问题,不适合络共享发展的需要;数据库方式则实现了空间数据和属性数据一体化存储和管理,便于开发两层、三层甚至多层络应用系统。
从发展趋势来看,纯关系数据库方案取代文件方案是发展的必然趋势,这也是IT发展的主流趋势。
随着对信息量需求的增大以及信息需求种类增多,数据仓库的建立,将是GIS文件系统向数据库系统发展的主流。
2 、OpenGIS、SDTS与DLG/FOpenGIS是目前的主流标准,但SDTS并不会停滞不前,相反笔者认为SDTS 将会与OpenGIS走向一体化。
SDTS 可以为OpenGIS提供一个转换和存取空间数据的标准,该标准是不依赖任何一种特定GIS软件格式的,该标准中利用头文件描述格式的方式使得数据服务者不必专门提供格式说明,而数据客户也不必专门学习该格式,只需读取SDTS头文件就可获得数据服务者提供的数据格式。
笔者认为利用SDTS做数据标准,利用OGC作数据互操作的标准(例如空间SQL标准),简单地说就是如果说SDTS提供了数据格式的头文件,而OGC标准则提供了读写这个头文件的标准方法。
如果再采用数据库作后台,利用空间数据引擎,空间数据引擎按照SDTS存取空间数据,按照OGC标准对客户软件提供操作接口,这将是空间数据集成的理想解决方案。