第三章 空间数据库

1. 第三章           空间数据库 3.1 空间数据库概述 1.空间数据库的重要性 （1）GIS的核心。 （2）决策中，通过访问空间数据库获得空间数据； （3）决策后再将决策结果存储到空间数据库中； 2.一般数据库系统的组成 (1)数据库(database)——相关数据集合; (2)数据库管理系统(DBMS)——建立、使用、管理、维护数据库的软件系统； (3)数据库应用系统——数据库访问功能的应用软件；

2. 字段名 记录

4. 3.空间数据库的组成 （1）空间数据库——GIS在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和。 （2）空间数据库管理系统——建立、管理、维护空间数据库的软件系统。 （3）空间数据库应用系统——由GIS的空间分析模型和应用模型所组成的软件可以看作是空间数据库应用系统。 空间数据库应用系统可以全面地管理空间数据，并且可以运用空间数据进行分析与决策。

5. 4.空间数据库管理系统的实现方法 (1)直接对常规数据库管理系统进行功能扩展，加入一定数量的空间数据存储与管理功能。运用这一种方法比较有代表性的是Oracle等系统。 (2)在常规数据库管理系统之上添加一层空间数据库引擎，以获得常规数据库管理系统功能之外的空间数据存储和管理的能力。代表性的系统是ESRI的SDE(SpatialDatabaseEnSine)等

6. 3.2 空间数据库特点 • 1．数据库的复杂性; • 2．数据库处理的多样性 ; • 3．数据量大; 3.3 空间数据库的设计 3.3.1 空间数据库设计过程 地理信息系统空间数据库模型的建立过程

7. 概念模型——人对现实世界认识和抽象而形成的，是对各种不同专业领域的研究和系统分析，最终形成GIS空间数据库系统和应用系统所需的概念化模型。概念模型——人对现实世界认识和抽象而形成的，是对各种不同专业领域的研究和系统分析，最终形成GIS空间数据库系统和应用系统所需的概念化模型。 • 逻辑模型——把概念模型结构转换为计算机数据库系统所能够支持的数据模型。 • 存储模型——指概念模型反映到计算机物理存储介质中的数据组织形式。

8. 3.3.2 空间数据库的数据模型设计 目的：揭示空间实体的本质特性，并对其进行抽象化，使之转化为计算机能够接受和处理的数据形式。 常用的数据模型： 层次模型 网状模型 关系模型 语义模型 面向对象的数据模型…..其均可以用于空间数据库的设计。

9. 3.3.3 空间数据库设计的原则、步骤和技术方法 原则：①尽量减少空间数据存储的冗余量； ②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，该数据结构能迅速作相应的变化； ③满足用户对空间数据及时访问的需求，并能高效地提供用户所需的空间数据查询结果； ④在数据元素间维持复杂的联系，以反映空间数据的复杂性； ⑤支持多种多样的决策需要，具有较强的应用适应性。

10. 空间数据库设计步骤： (1)需求分析：即用系统的观点分析与某一特定的数据库应用有关的数据集合。 (2)概念设计：把用户的需求加以解释，并用概念模型表达出来。概念模型是现实世界到信息世界的抽象，具有独立于具体的数据库实现的优点，因此是用户和数据库设计人员之间进行交流的语言。 (3)逻辑设计：把信息世界中的概念模型利用数据库管理系统所提供的工具映射为计算机世界中为数据库管理系统所支持的数据模型，并用数据描述语言表达出来。例如将上述概念设计所获得的实体—联系模型转换成关系数据库模型。 (4)物理设计：即将数据库的逻辑模型在实际的物理存储设备上加以实现，从而建立一个具有较好性能的物理数据库。

12. 3.4 空间数据库的实现和维护 3.4.1 空间数据库的实现 ①建立实际的空间数据库结构； ②装入试验性的空间数据对应用程序进行测试，以确认其功能和性能是否满足设计要求，并检查对数据库存储空间的占有情况； ③装入实际的空间数据，即数据库的加载，建立起实际运行的空间数据库。 3.4.2 相关的其他设计 包括加强空间数据库的安全性、完整性控制，以及保证一致性、可恢复性等，总之是以牺牲数据库运行效率为代价的。设计人员的任务就是要在实现代价和尽可能多的功能之间进行合理的平衡 。(1)空间数据库的再组织设计。 (2)故障恢复方案设计。 (3)安全性考虑。 (4)事务控制。

13. 3.4.3 空间数据库的运行与维护 ①维护空间数据库的安全性和完整性：需要及时调整授权和密码，转储及恢复数据库； ②监测并改善数据库性能：分析评估存储空间和响应时间，必要时进行数据库的再组织； ③增加新的功能：对现有功能按用户需要进行扩充； ④修改错误：包括程序和数据。

14. 3.5 数据库的数据模型 数据库的数据模型反映了数据库中数据的整体逻辑组织。 3.5.1 传统的数据模型 数据库领域中，传统的数据模型主要有三种，即层次模型、网络模型和关系模型。从发展过程看，70年代广泛流行的是网络数据模型和层次模型。自80年代以来，占主导地位的是关系数据模型。目前，人们把层次数据库，网络数据库和关系数据库称为传统的数据库系统，它们的数据模型称为传统数据模型，与之相应的数据库技术称为传统数据库技术。

15. 一、传统数据模型的特点 图3-3 地块图

16. 1．层次模型。从数据结构的观点看层次模型采用的是树数据结构 。 层次模型的优点是结构清晰、易理解；缺点是冗余度大，不适于表示数据的拓扑关系。

17. 2．网络模型。从数据结构的观点看，网络模型采用图数据结构 。 网络模型同层次模型相比其优点是大大地压缩了数据量，便于表达复杂的拓扑关系；其缺点是数据之间的联系需要通过指针表示，指针数据项的存在，使数据量大古增加。同时，在修改数据库中的数据时，指针也必须随着变化，因此，网络数据库中指针的建立和维护十分重要。

18. 3．关系模型。从数据结构的角度看，关系模型采用线性表数据结构。它把数据的逻辑结构归结为满足一定条件的二维表，这种表称为关系。 关系模型的优点是数据结构简单、清晰，能够直接处理多对多的关系，可用布尔逻辑和数学运算规则对数据查询，数据独立性强，便于数据集成，便于对数据进行操作。

19. 3.5.3 GIS数据库及其管理 一、基于关系型数据库和文件系统 的管理方法 二、以关系型数据库为核心引人面 向对象机制 三、建立全新的面向对象的数据库 管理系统

20. 基于关系型数据库和文件系统的管理方法 • 属性数据存储在关系型数据库中，空间数据则存储在文件系统中 。在两个系统中采用下述连结方法 ： • 标识码连结法。标识码连接法中，属性数据和空间数据子系统之间，通过建立的标识码来联结如图3-6所示。 102 101 103 104

21. 空间目标 空间数据库 属性数据库 指标表 • 指针表连结法 删除操作步骤： （1）从空间数据库中删出目标； （2）从指针表中找对应目标的属性数据库的指针，再删除属性值。 记录空间数据和属性数据的相关索引

22. 用户界面 空 间 处 理 属性 处 理 属 性 数 据 管理 空 间 数 据管理 空 间 数 据 库 属 性 数 据 库 特点：同时查询两个子系统，然后将两者的结果联系起来 GIS软件：GIS软件：Arc/Info，MGE，GenMap等

23. 用户界面 • 特点：修改现有关系型数据库系统，使之支持面向对象，以提供通用的数据为库环境，形成对象——关系数据库系统。 空 间 处 理 属性 处 理 空 间 数 据管理 通 用 数 据 库 管 理 系 统 空间和属性数据库 • 以关系型数据库为核心引人面向对象机制 GIS软件：System9，Small World、Geovision等

24. 建立全新的面向对象的数据库管理系统 用户界面 • 特点：直接操作空间数据和属性数据，实现空间数据和属性数据的完全统一管理。 空 间 处 理 属性 处 理 专 用 数 据 库 管 理 系 统 空间和属性数据库 • GIS软件：TIGER，Geo++、Geo Tropics等。

25. 第四章 GIS空间分析 一、空间分析的概念 1、定义：空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 • 例如，可以获取有关地理对象的空间位置、空间分布、空间形态、空间演变等信息。 • 2、重要性：空间分析是地理信息系统区别于其他类型系统的一个最主要的功能特征，也是各类综合性地学分析模型的基础或构件。

26. 二、空间分析的主要内容 • 空间位置： 借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息，是空间对象表述的研究基础，即投影与转换理论。 • 空间分布：同类空间对象的群体定位信息，包括分布、趋势、对比等内容。 • 空间形态：空间对象的几何形态 • 空间距离：空间物体的接近程度 • 空间关系：空间对象的相关关系，包括拓扑、方位、相似、相关等。

27. 三、基本空间分析技术 • 空间查询与量算 • 缓冲区分析 • 叠置分析 • 网络分析 • 空间插值 • 空间统计分析 • 数字高程模型与数字地形分析

28. 空间查询：方式、内容与结果 方 式 内 容 结 果 临近空间对象 与属性 几何查询 高亮度显示 属性查询 空间对象分布 属性列表 空间关系 拓扑查询 统计地图 空间对象与属性 SQL查询

29. 几何查询：点 鼠标选取此点 查询结果

30. 几何查询：面 鼠标选取此面

31. 几何查询：线 查询线

32. 属性查询：属性对应的空间位置分布

33. 属性查询：SQL查询 条件：面积大于2000平方公里且每平方公里人口大于100的地区

34. 空间查询：扩展SQL查询 图形与属性的联合查询。 条件：长江三峡地区长江流域人口大于70万的县、市地区

35. 空间查询：空间关系查询

36. 缓 冲 区 分 析

37. 视 觉 叠 置 分 析

38. 网络分析 从某个源点到其余各点的最短路径问题。 设有5个地点V1，V2，V3，V4和V5相互间通路。图中各边上所标的数字为该边具有的权重值。 现以V1——V5，点的路径为：<V1，V5>长度为100；<Vl，V4，V5> 长度为30+60=90；<V1，V4，V3，V5> 长度为30+20+10；<Vl，V2，V3，V5> 长度为10+50+10=70 显然路径<V1，V4，V3，V5> 长度最短。

39. 空间插值 通常，采样得到原始数据的位置和密度往往不一定满足要求，为此需要进行内插，以加密数据点。 分块内插 数字高程数据的内插 单点移面内插 剖分内插

40. 分块内插是根据地区地貌复杂程度及数据源比例尺，将要建立数字高程的区域分割成一定尺寸的规则块，然后再设置一定重叠带，将每块展铺成一张数学面，从而求得内插点值。分块内插是根据地区地貌复杂程度及数据源比例尺，将要建立数字高程的区域分割成一定尺寸的规则块，然后再设置一定重叠带，将每块展铺成一张数学面，从而求得内插点值。 单点移面内插同样需要考虑地貌特征，并以内插点为形心，构造适当半径的圆或适当边长的正方形移面，展铺成一张数学面进行插值。移面随内插点作连续微量平移，相邻移面间有很大的重叠，以提高整体内插质量。 剖分内插以地性线或地貌构架线作为部分或全部边界，将区域剖分成若干个形状和大小不同的多边形，在剖分内再建立独立内插数学面进行内插。

41. 数字高程模型(Digital Elevation Model)与地形分析 DEM是一组表示地面高程的有序的数值阵列，并将这一组数值阵列以可视化的方式表示。它仿佛将实际地形缩小后搬到了计算机中，真实而直观，有着广泛的应用。DEM可以用格网、灰度方式表达，可查询点位坐标，量测距离、量测面积、量测土方量、生成不同坡度图等。 DEM是DTM的一个特例。

42. 数字地面模型 • 数字地面模型(Digital Terrain Model，简称DTM)是定义于二维区域上的一个有限项的向量序列，它以离散分布的平面点来模拟连续分布的地形。按平面上等间距规则采样，或内插所建立的数字地面模型，称为基于栅格的数字地面模型，可以写成以下形式： • DTM={Zi,j}，i=1,2,3，…,m-1，m；j=1,2,3,…,n-1,n。 • 其中Z为栅格结点（i,j）上的地面属性数据，包括土地权属、土壤类型、土地利用等。 • 数字高程模型（DEM）是DTM的一个特列。

43. DTM表示方法： 1.数学分块曲面表示法。 将地面分成若干块，每块用一种数学函数来表示，使函数所表示的曲面通过离散的采样点。 2．规则格网表示法。 数据直接来自规则格网数据，或者通过规则或不规则离散数据点插值产生格网数据。这种表示方法实际上属于栅格数据结构，在计算机中用矩阵描述，因此已成为DTM的通用形式而广泛采用。 3．不规则三角网。 不规则三角网法是根据地形复杂程度，采用随机取样的方式确定数据的位置和密度，从而克服了规则格网矩阵地形数据冗余问题，又能充分表示复杂地形的特征。

44. DEM的生成 地形图 高程数字化 等高线文件 等高线插值平滑 显示 因子提取与分析 ……… 高程分析 坡度分析 坡向分析 三维显示 专题图叠加

45. 地形因子的自动提取 • 地形因子由DEM获得，其包含很多信息，如高程、高程差、平均高程、等高线、坡度、坡向、坡度变化率、地面形态、地表面粗糙度、地形剖面、脊谷线、沟谷密度、沟谷深度、太阳辐射强度及可视区等等。

46. 1．各种高程计算 1）局部平均高程 取一窗口（如2×2，3×3，5×5，……），其高程 为： 2×2窗口， 3×3窗口， 5×5窗口， 其中h(k, l)是第(k, l)格网中心点的高程。

48. 2．坡度的计算 有多种坡度计算方法，这里主要介绍其中的两种： （1）拟合面求坡度 首先对所求区域找到一拟合空间平面方程，然后求平面法线的倾角。 设所拟合的平面方程为Z=ax+by+c 则平面法线与水平面法线之间的夹角即坡度为：

49. （2）求最大坡度与平均坡度 设3×3邻域窗口内，中心点（i,j）8邻域高程分别如图所示为hm(m=1,2,…8),其中奇数点1，3，5，7为行列方向的邻点，偶数点2，4，6，8为对角线方向的邻点，则每个邻域方向上的坡度角为： 3 4 2 5 1 6 8 7

50. m=1,2…8 其中Lm为中心网格与相邻网格中心点间距离， 点的最大坡度为： （i,j）点的平均坡度为：