空间数据库报告分析
空间数据库设计
空间数据库设计随着现代科技的不断进步，空间数据库设计已成为地理信息系统（GIS）和相关领域中一个至关重要的环节。
空间数据库主要负责存储和管理地理空间数据，包括但不限于地形、地貌、建筑物、道路等地理信息。
本文将探讨空间数据库设计的重要性及其在实现数据高效存储和管理方面的关键作用。
一、空间数据库设计概述空间数据库设计是针对空间数据的存储和管理进行规划和构建的过程。
它需要对空间数据的特性和关系进行深入理解，并运用相关的数据库技术来实现数据的有效组织和存储。
空间数据库设计需要考虑数据模型的建立、数据结构的优化、数据存储的方式以及数据访问的控制等问题。
二、空间数据库设计的重要性1、提高数据存储效率空间数据库设计通过对数据模型的优化和数据结构的调整，可以提高数据的存储效率。
这不仅可以减少存储空间的需求，还可以降低数据的维护成本。
2、增强数据管理能力通过合理的空间数据库设计，可以实现对空间数据的有效管理，包括数据的查询、更新、删除等操作。
这有助于提高数据处理效率，并保证数据的一致性和完整性。
3、促进数据共享与应用良好的空间数据库设计可以促进数据的共享与应用。
通过数据模型和数据结构的规范化，可以实现不同系统之间的数据共享和交互，从而扩大数据的应用范围。
三、空间数据库设计的关键环节1、数据模型的选择与优化在空间数据库设计中，选择适合的数据模型是至关重要的。
常见的空间数据模型有层次模型、网络模型、关系模型等，选择哪种模型取决于具体的应用需求和数据特点。
还需要根据实际需求对数据模型进行优化，以提高数据处理效率。
2、数据结构的规划与调整数据结构是空间数据库设计的核心部分，它决定了数据的组织方式和访问方式。
在规划数据结构时，需要考虑数据的完整性、一致性、并发控制等因素，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，还需要根据实际应用需求对数据结构进行调整和优化，以满足不同场景下的数据处理需求。
3、数据存储策略的制定与实施制定合理的数据存储策略可以有效提高空间数据库的性能。
数据库运行分析报告范文
数据库运行分析报告范文一、引言数据库是现代企业信息管理的重要组成部分，它的正常运行对于企业的顺利运营至关重要。
为了确保数据库的高效、稳定和安全运行，不仅需要定期的维护和管理，还需要进行定期的运行分析。
本篇报告旨在对某企业数据库的运行情况进行全面分析，帮助企业了解数据库的优劣势，并提出改进措施。
二、运行环境分析1. 数据库规模和使用情况：企业数据库包含X个表，总数据量约为X GB。
根据使用情况统计，数据库的读取操作占总操作量的80%，写入操作占20%。
2. 硬件配置：数据库服务器配置为X CPU、X GB内存、X个磁盘阵列。
根据监控数据显示，CPU利用率平均在X%左右，内存利用率平均在X%左右，磁盘阵列的读写延迟在正常范围内。
三、性能分析1. 响应时间分析：通过对数据库的读取和写入操作进行性能测试，得出平均响应时间分别为X毫秒和X毫秒。
比较与同行业标准相比，响应时间处于正常范围内，但仍有提升空间。
2. 并发处理分析：测试数据库的并发处理能力，发现在峰值时段，数据库的并发连接数达到X个，平均每秒处理X个事务。
根据系统需求和数据库规模，数据库的并发连接数和事务处理量还能满足需求，但应注意随着业务增长的需求，及时进行扩容或优化。
四、安全性分析1. 数据备份与恢复：数据库定期进行全量备份和差异备份，备份数据存储在独立的硬盘上，并经过加密保护。
测试数据恢复操作，验证了备份的完整性和可恢复性。
2. 运行日志和审计：数据库运行日志完整，并进行了定期监控。
对于敏感操作，数据库进行了审计，并有专人进行监控和分析。
安全审计的结果显示数据库运行符合公司安全策略，未发现异常操作。
五、稳定性分析1. 故障恢复和容灾：数据库服务器配置了故障恢复和容灾机制，采用主从复制方式进行数据同步，确保在主服务器故障时备份服务器能够正常接管。
2. 监控和报警：数据库的监控系统设置了合适的阈值，并能及时发出报警信息。
根据对报警的统计分析，数据库的异常情况较少，运行稳定。
五大数据库建设现状分析
五大基础数据库建设现状1、自然资源和空间地理基础数据库该库是四大基础数据库中建设难度最低的，因为其中的信息收集相对容易，不涉及过多的部门利益分配等敏感问题。
目前该库已基本建成，但真正投入使用的省市并不多。
2012年5月31日，国家自然资源和地理空间基础信息库项目水利资源数据分中心数据整合改造合同验收和工程初步验收会在北京召开。
国家自然资源和地理空间基础信息库项目是我国第一个开展建设的国家级信息库，由国家发展和改革委牵头，由11个部门和单位参加，水利部承担其中的水利资源数据分中心建设。
该项目初步设计报告于2007年得到国家发展改革委员会的批复后正式实施，在水利部领导的高度重视和大力支持下，在发改委项目办的指导下，在水利资源数据分中心各参建单位的共同努力下，水利资源数据分中心建成了水文、水质、水资源、水利设施、土壤侵蚀、水能资源、农村水电、大型灌区等方面的8个专题信息库、90个专题信息产品、21个综合信息子库，完成了实用规范和管理办法的编制与试行工作，数据库管理系统已上线并稳定运行。
2、人口基础数据库人口基础信息库的主体包括公民身份号码、姓名、性别、民族、出生地等基本信息，还包括各部门业务系统在利用人口基本信息过程中产生的、其他部门存在共享需求的人口信息，实现互联互通和信息共享。
人是任何社会中最基本的活动主体，现代社会中尤其强调以人为本。
随着我国管理模式逐步向以人为本转变，人的基本信息在整个行政管理中越来越发挥重要作用。
劳动就业、税收征管、个人信用、社会保障、人口普查、婚姻家庭、计划生育、打击犯罪等方方面面的工作无不与人口基础信息密切联系。
尽管我国的人口信息有一定的积累和基础，但由于没有从根本上重视它，对其作用认识不足，以至于人口信息系统分散，至今尚未建立覆盖全部人口、代码唯一的基础信息库。
更为重要的是，人口信息多头采集，各人口信息库的完整性、准确性、及时性都不够，流动和死亡人口等信息采集困难，其应用也受到条块分割、互联不畅等问题的限制。
空间数据库的建立实验报告
空间数据库的建立实验报告空间数据库是一种用于存储和管理空间数据的数据库系统。
它具有将空间数据与地理位置进行关联的能力，能够有效地存储和查询地理信息。
本文将介绍空间数据库的建立实验报告。
一、引言空间数据库是地理信息系统（Geographic Information System，GIS）中的重要组成部分，它可以存储和管理地理空间数据，如地图、遥感图像等。
在实际应用中，空间数据库可以广泛应用于城市规划、环境监测、交通管理等领域。
本实验旨在通过建立一个空间数据库，探索其在地理信息管理中的应用。
二、实验目的1.了解空间数据库的基本概念和原理；2.掌握空间数据库的建立方法；3.熟悉空间数据库的查询与分析功能；4.实践运用空间数据库解决实际问题。
三、实验步骤1.选择合适的空间数据库管理系统（Spatial Database Management System，SDMS），如PostgreSQL+PostGIS；2.安装和配置SDMS，确保系统正常运行；3.创建数据库，并设计空间数据表结构；4.导入地理空间数据，如地图数据、遥感图像等；5.进行数据查询和分析，验证空间数据库的功能。
四、实验结果与分析在实验中，我们选择了PostgreSQL作为SDMS，并通过PostGIS 扩展实现空间数据的存储和管理。
首先，我们创建了一个名为"gis"的数据库，并设计了三个表：地图表、地点表、线路表。
地图表存储了各个地图的名称、边界等信息；地点表存储了各个地点的名称、经纬度等信息；线路表存储了各个线路的起点、终点、长度等信息。
然后，我们导入了一份城市地图数据，并进行了一些简单的查询和分析。
通过查询地点表，我们可以找到某个地点的经纬度；通过查询线路表，我们可以计算某条线路的长度。
此外，我们还可以通过空间查询，查找某个地点周围一定范围内的其他地点。
实验结果表明，空间数据库能够有效地存储和管理地理空间数据，并提供了丰富的查询和分析功能。
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析1. 引言1.1 研究背景房地产测绘一直是城市规划和管理中的重要环节，对于合理利用土地资源、保障国家土地安全具有重要意义。
随着科技的不断发展，空间数据库的应用已经越来越广泛，为房产测绘数据系统的设计与实现提供了更多可能性。
在过去，传统的房产测绘数据系统存在着数据处理效率低、查询分析能力弱、数据准确性不高等问题，亟需一种更先进、更高效的系统来满足日益增长的需求。
本文旨在基于空间数据库技术，设计并实现一套高效的房产测绘数据系统，以解决传统系统存在的问题，提高数据处理效率和精度，为城市规划和管理提供更好的支持。
通过对该系统的需求分析、设计与实现，可以更好地促进房地产测绘领域的发展，推动城市规划和管理的现代化进程。
1.2 研究意义房产测绘数据系统是一种基于空间数据库的系统，它将房地产测绘数据和地理信息整合在一起，为房产管理、土地规划和市场分析等提供了重要支持。
研究房产测绘数据系统的意义在于提高房地产行业的效率和准确性，促进城市规划和土地利用的科学决策，推动房地产市场的健康发展。
房产测绘数据系统的建立可以帮助政府部门更好地制定土地政策和规划，提高土地利用效率和科学性。
通过对房产信息的精准统计和分析，可以帮助政府监管和防范房地产市场的风险，维护市场秩序和公平竞争环境。
对于房地产开发商和房产经纪公司来说，房产测绘数据系统的建立可以帮助其更好地了解市场需求和供给情况，提高项目的规划和开发效率，降低风险并提高盈利能力。
1.3 研究现状当前，随着城市发展和数字化技术的不断进步，房产测绘数据系统在房地产行业中扮演着越来越重要的角色。
通过收集、存储和管理房产相关的空间数据，这些系统能够为政府部门、开发商和投资者提供准确的地理信息支持，帮助他们更好地进行规划、管理和决策。
在国内外，已经出现了一些针对房产测绘数据的系统和软件，如ArcGIS、MapInfo等。
这些系统在空间数据处理、地图可视化和空间分析方面有着较强的功能，但在应对大规模、复杂数据处理和实时查询方面仍存在一定局限性。
空间分析算法实验报告
矢量数据分析数据：城市主要交通道路图、城市主要居民区图、城市停车场分布图、城市主要商场分布图。
要求：离城市主要交通线路50m以内，以保证商场交通的通达性；保持在居民区100m范围内，便于居民步行到达商场；距离停车场100m范围内，便于顾客停车；距离已经存在的商场500m范围之外，减少竞争压力。
流程：根据条件给主要交通道路、居民区、停车场分别做缓冲区并叠置分析。
主要交通道路缓冲区：居民区缓冲区：停车场缓冲区：叠置分析：叠置分析结果：用其他商场的500m缓冲区擦除叠置分析的结果，剩下距离其他商场500m以外且满足其他三个条件的部分：处理结果：在主要线路缓冲区、居民区缓冲区、停车场缓冲区的属性表中添加一列并且全部赋值为1，在其他商场500m以内的属性表中添加一列并且全部赋值为-1：将四个缓冲区叠加：添加一个class字段存放前面四个字段的和并求和：将结果根据不同的class值分级设色，显示结果：栅格数据分析数据：土地利用数据、地面高程数据、娱乐场所分布数据、现有学校分布数据。
要求：新学校选择地势平坦、结合土地利用数据，选择成本较低的区域、距离娱乐场所越近越好、距离现有学校较远各数据层权重比为：距离娱乐设施占0.5，距离现有学校距离占0.25，土地利用类型和地形因素各占0.125。
流程：从高程数据提取坡度数据集，得到结果：从娱乐场所数据中提取娱乐场所直线距离数据：从学校数据中提取学校直线距离数据：学校的位置在平坦地区比较有利。
因此，采用等间距分级把坡度分为10级。
平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性，陡峭的地区赋以比较小的值，得到坡度适宜性数据：分别重分类娱乐场直线距离数据集、现有学校直线距离数据集，三者结果分别如下：重分类土地利用类型数据，由于水体、湿地均不适合建学校所以直接删除，对其他利用类型分别根据适宜程度赋不同数值：最后使用栅格计算器将四个数据集分别乘不同权重相加，但是结果因为软件原因未能算出，所以这里借用其他同学的结果图：网络分析数据：燃气管网网络、故障点要求：根据多名用户反馈自家的天然气出现故障不能使用的情况，判断可能发生故障的地点，确定需要关闭的阀门，以确保维修过程的安全，同时对能够影响到的区域加以通知。
空间数据库实习总结
202年空间数据库实习总结202*年空间数据库实习总结空间数据库实习总结经过对空间数据库的课堂教学的学习，我们对空间数据库的建立有了理论上的基础，于十八周进行了空间数据库的课程设计实习。
此次实习主要在计算机上实现，在ArcCatalog和ArcGIS软件平台上进行。
旨在让学生在已基本掌握各种空间数据库的存贮和管理技术的基础上，进行空间数据维护和管理的训练，在GIS原理、空间数据库理论、常用软件功能和相关专业知识之间建立起联系，培养学生具有编写实习报告的能力。
本实习可加深学生对各种空间数据库的原理和方法的理解，为后续的GIS软件设计课程及GIS科学研究打下良好的基础。
在独立完成《地理信息系统实习教程》第八篇“空间数据维护与管理”的所有练习后，我们基本上对拓扑规则有一定了解，对建立拓扑关系和应用拓扑关系对数据质量的检验的操作方法也有一定了解；对建立Geodatabase 数据库，将CAD的DWG文件转换成可以被ArcGIS接受的线要素等，进而转换成多边形，再生成网格；具体操作了投影变换、坐标变换的练习，进行了坐标转换、左边拉伸、接边、影像配准等等操作；还进行了对数据源和元数据的学习在此基础上我们可以建立基本的数据库Geodatabase。
最后，进行了“重庆交通大学空间数据库”设计，由于缺乏基本数据，所以此次“重庆交通大学空间数据库”的设计只有基本的思路设计，即需求分析，概念设计（概念模型的建立，即“实体关系”模型即E-R模型的建立），逻辑设计（逻辑数据模型即关系模型的建立），物理设计（物理数据模型的建立）。
在此次实习过程中，扩展阅读：空间数据库考试复习总结1、什么叫空间数据库？数据库的发展历程。
答：空间数据库是存在于电脑信息介质（如硬盘、光盘）上，而且数据按一定的格式存放，可长期存储、有组织的、可共享的数据集合。
数据库发展经历了三个阶段：(1)人工管理阶段(五十年代中期以前)(2)文件系统阶段(五十年代后期至六十年代后期)(3)数据库系统阶段(七十年代初至现在)发展历程：1、全文件方式2、文件+关系数据库（RDBS）空间数据管理由文件==〉文件集合==〉专用型空间数据库如：早期的Arc/Info，MapInfo系统3、全关系型数据库方式OracleSpatial4、面向对象关系型数据库方式（ArcGIS方式）5、面向对象（OO）的空间数据库方式。
空间数据库上机实验报告
一、建立Geodatabase数据文件1、新建一个Geodatabase：如图1.1所示：在ArcCatalog环境下新建一个名为“Personal Geodatabase”的数据文件。
1.1 建好的Geodatabase数据文件2、新建要素集：在Personal Geodatabase下，新建一个shanghai要素集，定义坐标系统为高斯投影（如图1.2所示），单位为米，精度为1。
1.2 创建要素数据集3、新建要素类：在shanghai要素集中，新建一个parcel和pole要素类， parcle的Shape字段类型为polygon，新增字段 parcel_name（文本型）、 owner_name （文本型）；pole的Shape 字段类型为点类型，新增三个字段：类型（短整型）、高度（短整型）和管理部门（文本型）。
1.3 创建parcel要素类1.4 创建pole要素类4、新建表：如图1.5所示，在Personal Geodatabase下，新建一个owner表，新增字段name （文本型）、age （短整型）1.5 创建owner表二、创建子类1、新建子类：单击鼠标右键，打开pole要素类的属性表，选择子类选项卡，根据type字段创建pole类型子类，包括Wood、Steel和Cement。
图2.1 pole要素类新建子类2、对子类赋值：如图2.2所示，在ArcMap环境下通过列表框选择对要素子类进行赋值。
图2.2 pole要素类赋值三、按子类定义pole要素类的域：1、打开Geodatabase的属性表，定义三个域：Wood_pole高度域（短整型），20—30ft；Steel_pole的高度域（短整型），30—50ft；pole的管理部门域（文本），市管，区县管。
图3.1 按子类定义pole要素类的域2、打开pole要素类属性表，定义高度和管理部门字段的域，其中，高度按子类定义。
图3.3 定义高度和管理部门字段的域3、检查输入的要素的有效性：在ArcMap环境下，对选中点进行属性编辑，其中管理部门只能在市管和区县管两个值中选择；输入的高度值是否有效，通过Validation（验证要素）命令对选中的要素进行有效性检验。
空间数据库实习报告
空间数据库实习报告在当今数字化时代，空间数据的管理和应用变得日益重要。
为了更深入地了解和掌握空间数据库的相关知识和技术，我参加了一次空间数据库的实习。
通过这次实习，我不仅学到了丰富的理论知识，还积累了宝贵的实践经验。
一、实习背景和目的随着地理信息系统（GIS）、卫星导航、智能交通等领域的迅速发展，空间数据的规模和复杂性不断增加。
空间数据库作为专门用于存储、管理和处理空间数据的系统，成为了这些领域的核心支撑技术之一。
本次实习的目的在于通过实际操作和项目实践，熟悉空间数据库的设计、创建、数据导入、查询优化等关键环节，提高自己解决实际问题的能力，为今后在相关领域的工作和研究打下坚实的基础。
二、实习单位和时间我实习的单位是_____公司，实习时间为_____。
该公司在空间数据库领域有着丰富的经验和先进的技术，为我提供了良好的实习环境和学习资源。
三、实习内容（一）空间数据库系统的了解实习初期，我对常见的空间数据库系统进行了调研和学习，包括PostgreSQL 扩展模块 PostGIS、Oracle Spatial、SQL Server Spatial 等。
了解了它们的特点、优势以及适用场景，并通过实际安装和配置，熟悉了这些系统的运行环境搭建过程。
（二）空间数据模型学习了不同的空间数据模型，如矢量数据模型（点、线、面）和栅格数据模型。
掌握了如何根据具体的应用需求选择合适的数据模型，并能够进行数据模型之间的转换。
（三）空间数据库设计参与了一个实际项目的空间数据库设计工作。
在这个过程中，首先进行了需求分析，明确了系统需要存储和处理的空间数据类型、数据量、访问频率等关键因素。
然后，根据需求设计了数据库的表结构，包括空间数据字段的定义、索引的创建等。
同时，还考虑了数据的完整性约束、一致性维护等方面的问题。
（四）数据导入和预处理将收集到的空间数据导入到设计好的数据库中。
在导入过程中，遇到了数据格式不一致、坐标系统转换等问题。
空间数据采集实习报告
一、实习背景随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，空间数据在各个领域中的应用越来越广泛。
为了更好地掌握空间数据采集技术，提升自身实践能力，我们开展了为期一个月的空间数据采集实习。
本次实习旨在了解空间数据采集的基本流程，掌握空间数据采集的常用方法，并熟悉相关软件操作。
二、实习目的1. 熟悉空间数据采集的基本流程和常用方法；2. 掌握全站仪、无人机等空间数据采集设备的操作；3. 学会使用ArcGIS等空间数据处理软件；4. 提高空间数据采集的实践能力。
三、实习内容1. 空间数据采集的基本流程空间数据采集主要包括以下步骤：（1）数据需求分析：明确采集空间数据的类型、范围、精度等要求；（2）数据采集方法选择：根据需求选择合适的采集方法，如全站仪、无人机等；（3）实地数据采集：使用采集设备进行实地数据采集；（4）数据预处理：对采集到的数据进行检查、纠正、整理等；（5）数据存储与管理：将处理后的数据存储在数据库中，便于后续使用。
2. 空间数据采集常用方法（1）全站仪采集：全站仪是一种用于测量角度、距离、方位角等参数的仪器。
在空间数据采集中，全站仪主要用于采集地形、地物等点状数据；（2）无人机采集：无人机搭载高清相机，可获取大范围、高精度的遥感影像。
在空间数据采集中，无人机主要用于采集大范围的地形、地物等面状数据；（3）手持GPS采集：手持GPS是一种便携式定位设备，可实时获取地理位置信息。
在空间数据采集中，手持GPS主要用于采集地形、地物等点状数据。
3. 空间数据处理软件（1）ArcGIS：ArcGIS是一款功能强大的空间数据处理软件，可进行空间数据采集、编辑、分析、可视化等操作；（2）Photoshop：Photoshop是一款图像处理软件，可对遥感影像进行预处理、增强、分割等操作；（3）ENVI：ENVI是一款遥感图像处理软件，具有强大的遥感图像处理和分析功能。
四、实习过程1. 实地数据采集：我们选择了某地区进行实地数据采集，采用全站仪和无人机进行数据采集。
空间数据工作总结
空间数据工作总结
空间数据工作是当今科技发展中不可或缺的一部分，它涉及到地理信息系统、
遥感技术、地图制作等多个领域。
在过去的一段时间里，我有幸参与了空间数据工作，并从中学到了很多知识和经验。
首先，空间数据工作需要高度的专业知识和技能。
在这个领域里，我们需要掌
握地理信息系统软件的操作，了解遥感技术的原理，熟悉地图制作的流程等。
同时，对于空间数据的处理和分析也需要一定的编程能力和数学基础。
在我的工作中，我不断学习和提升自己的专业技能，以应对不同的工作需求。
其次，空间数据工作需要严谨的态度和耐心。
在处理大量的空间数据时，往往
会遇到各种各样的问题和挑战。
有时候可能需要花费很长时间来清洗和整理数据，有时候可能需要进行复杂的空间分析。
在这个过程中，我们需要保持严谨的态度，不断思考和尝试，最终找到解决问题的方法。
最后，空间数据工作需要团队合作和沟通能力。
在我所在的团队里，每个人都
有自己的专长和经验，我们需要相互合作，共同完成项目。
在工作中，我学会了与同事进行有效的沟通和协作，共同解决问题，取得了很好的成果。
总的来说，空间数据工作是一项具有挑战性和发展潜力的工作。
通过这段时间
的工作，我不仅学到了很多专业知识和技能，也提升了自己的工作态度和团队合作能力。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，不断提升自己，在空间数据领域取得更好的成绩。
空间数据库技术应用：需求分析的主要内容
用户需求报告的内容
在需求分析阶段，应完成对数据源的选择和对各种数据集的评价。 （1）数据源的选择
一个实用 GIS 系统的开发，其数据库开发的造价占整个系统造价的 70%—80%， 所以数据源的选择对整个系统格外重要。 数据来源有： 地图、遥感影像、 GPS 数 据及已有数据。
需求分析的主 要内容
CONTENTS
目录
用户需求调研 需求数据的收集与分析 编制用户需求报告 Nhomakorabea01
用户需求调研
用户需求调研的主要工作任务
了解用户业务的真实情况， 包括用户的组织结构、 业务流程、 业务数据和数据间的关系等；
工作 内容
了解数据的性质、 获取途径、 使用范围、 使用频度； 重点 了解用户对数据的处理要求、 处理方法；
重点了解用户对数据的处理要求、 处理方法；
了解数据库和 GIS 的整体要求和蓝图。
将各种问题以表格、 问卷或其他书面形式写出来， 以便更好地与用户进行讨论交流， 在调研过程中应注意几个方面：
1） 避免不必要的细节， 着重了解预定的内容； 2） 整个访谈应由 GIS专业技术人员掌握，控制进度， 保持良好的访谈气氛； 3）尽可能在对方工作的地方进行，以便对方可以随 时提供必要的资料和过程； 4）让对方告知轻重次序，以便于在实施过程中决定 执行次序； 5）注意负面意见，但不要急于作答； 6）对自己不熟悉的领域使用录音机、录相、照相等。
（2）对各种数据集的评价
数据的一般评价
数据是否为电子版、 是否为标准形式、 是否可直接被 GIS 使用、是否为原始数据、是否是可替代数据、是否与其他数 据一致(区域范围、比例尺、投影方式、坐标系等)。
三个 方面
水政空间数据库设计报告范文
水政空间数据库设计报告范文
1任务概述
1.1设计目标与设计原则1.1.1设计目标
为水行政管理相关的信息系统建设提供空间数据的存储和服务支持，
为智能水系的建设，提供存储层的功能支持。
在提供高效数据读取和管理
功能的同时，为水系网络的上下游联通关系的追溯服务、沿河流定位要素、要素之间的强关联关系等等，提供存储层的支持。
1.1.2设计原则
本设计围绕空间数据库建设，以“实用、先进、开放、标准、可靠”
为基本原则。
实用性原则
满足水行政管理各工作环节的需求，充分考虑用户的一般要求和特殊
要求。
数据的取舍关系的建立应符合水行政管理工作的实际需求和数据获
取的可行性。
先进性原则
尽可能采用现代空间数据库技术，保证设计的先进性。
开放性原则
本设计是水行政管理部门建立水行政空间数据库的基础，可在此基础
上进一步扩展，满足水利行业其它如规计、水保等管理部门的业务需求。
标准化原则
工程类别界定清晰，定义明确，字段说明翔，实术语的采用和定义尽
可能
符合有关国家和行业规范，对没有国家或行业标准，但是使用频繁、数据量多的字段，或经常需要进行排序、统计的字段，定义本系统内统一的代码编制规则和代码表。
可靠性原则
空间数据结构、属性字段的定义完整、明确，界限清晰，保证用户能方便、准确地采集和查询数据，力争减少数据冗余度，确保数据一致性，避免更新异常，提高查询速度，提高系统的可靠性。
1.2设计依据
2需求调查与分析
2.1水政监察空间数据库在水政监察信息系统中的位置。
地理空间数据库实训报告
一、实习背景与目的随着我国地理信息产业的快速发展，地理空间数据库技术作为地理信息系统（GIS）的核心组成部分，其重要性日益凸显。
为了提高学生对地理空间数据库技术的实际操作能力，本实训旨在通过实际操作，让学生熟悉地理空间数据库的基本概念、设计、管理和应用，培养学生的空间数据处理和分析能力。
二、实习内容1. 实训环境本次实习采用ArcGIS软件进行地理空间数据库的创建、管理和应用。
ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，具有丰富的空间数据处理和分析功能。
2. 实训内容（1）地理空间数据库的基本概念实习首先介绍了地理空间数据库的基本概念，包括空间数据、属性数据、地理空间数据库、空间数据模型等。
（2）地理空间数据库设计实习重点讲解了地理空间数据库的设计方法，包括ER模型设计、空间数据模型设计、数据字典编制等。
（3）地理空间数据库创建实习指导学生使用ArcGIS软件创建地理空间数据库，包括数据库的创建、要素类的创建、字段属性的设置等。
（4）地理空间数据库管理实习指导学生进行地理空间数据库的管理，包括数据的导入导出、数据编辑、数据查询、空间分析等。
（5）地理空间数据库应用实习引导学生利用地理空间数据库进行实际应用，如制作地图、空间分析、决策支持等。
三、实习步骤1. 准备工作（1）安装ArcGIS软件，确保软件运行正常。
（2）收集实习所需的空间数据和属性数据。
2. 实训过程（1）地理空间数据库设计根据实习所需的数据，设计地理空间数据库的ER模型，并绘制ER图。
（2）地理空间数据库创建使用ArcGIS软件创建地理空间数据库，包括数据库的创建、要素类的创建、字段属性的设置等。
（3）地理空间数据库管理导入实习所需的数据，进行数据编辑、数据查询、空间分析等操作。
（4）地理空间数据库应用利用地理空间数据库进行实际应用，如制作地图、空间分析、决策支持等。
3. 实习总结实习结束后，学生需撰写实习报告，总结实习过程中的收获和体会。
空间数据库实验报告
实验一拓扑规则实验题目：拓扑规则实验准备：相关概念解释1、拓扑关系：是指图形要素之间几何上的相互关系，图形在保持连续状态下即使变形，相互之间的关系依然不变。
2、Geodatabase的拓扑规则包括点拓扑规则、线拓扑规则、多边形拓扑规则。
3、拓扑结构:即反映拓扑关系的结构，利用拓扑关系的空间数据结构，不仅要记录要素的空间位置（坐标），而且记录不同要素在空间上的相互关系。
4、Geodatabase 用一系列的拓扑规则（Rule ,Topology Rule）,在空间要素之间建立起相互关系，即拓扑结构。
5、悬结点(Dangle)：仅和一个线要素相连，孤立的结点6、伪结点（Pseudo）：两个线要素相连、共享一个结点7、普通结点：三个或者三个以上的线要素交汇、共享一个结点8、线簇容差（Cluster Tolerance）：不相连的要素拐点之间的最小距离9、问题区（Dirty Area）：建立拓扑关系后，又被编辑过的空间范围，该范围很可能存在不符合拓扑规则的要素。
10、差错（Error）：不符合拓扑规则的地方，用红点、方块、线表示。
实验内容：1、拓扑规则用于同一图层内数据质量检验。
2、拓扑规则用于不同一图层内数据质量检验。
实验过程：1、拓扑规则用于同一层内数据质量检验1.1 建立线要素拓扑规则启动ArcCatalog ,将路径定位到c:\gis_ex09\ex22.mxd,利用拓扑规则Must Not Have Dangles(不能出现悬节点)为Geo_DB22\dataset1\lotlines建立拓扑关系Dataset1_Topology，建立后，成果如图1-1，意思是有三个悬节点，不符合预定义的拓扑规则图1-11.2修改拓扑错误关闭ArcCatalog，启动ArcMap，打开ex22.mxd，激活Data frame1,除了已经存在的lotlines以外，加入Dataset1_Topology,可以看出有三处拓扑错误——线过长、线过短、线多余，调动Editor,打开Topology拓扑工具条和Advanced Editing 高级编辑工具条，Start Editing开始编辑辑，此处例举线过短时的编辑情况，选中参考边界，在Advanced Editing高级编辑工具条中选择Extention工具，点击需要延长的线，如图1-2，过短的线就延伸到参照线——图1-2当将当前窗口的拓扑关系错误一一修改后，需要验证刚才编辑过的地方是否还有错误，则需勾取Dataset1_Topology图层中Properties中Symbology Dirty Areas （问题区）,则地图上刚刚编辑过的地方有三个蓝色区域，如图1-3图1-3则只需再对Dirty Areas进行拓扑关系验证，即利用Vilidate Topology In Specified Area工具进行质量验证，无拓扑错误后，如图1-4——（如若有错，仍需进一步修改）图1-41.3生成地块多边形启动ArcCatalog，右击Geo_DB22\dataset1，选用New\Polygon Feature FromLines（从线要素产生多边形），生成一个新的多边形要素类lotspolygons ,预览如图1-5 图1-52、拓扑规则用于不同图层之间数据检测2.1 建立不同要素之间的拓扑关系在ArcCatalog中Geo_DB22\dataset2下为Road、Parcel建立拓扑关系Topology22.2修改拓扑错误在ArcMap中利用Topology2对Road、Parcel进行拓扑查错并修改，此处的拓扑关系主要是多边形共同边界的错误和线多余的错误，正确修改后结果如图1-6 图1-6实验小结：1、Geodatabase可以有多种线、点、多边形规则，用于控制要素类之间的特定空间关系。
实验空间数据库管理及属性编辑实验报告
实验报告一、实验名称二、实验目的三、实验准备四、实验内容及步骤五、实验后思考题班级：资工（基）10901姓名：魏文风序号：28实验二、空间数据库管理及属性编辑一、实验目的1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库，理解Personal Geodatabse空间数据库模型的有关概念。
2.掌握在ArcMap中编辑属性数据的基本操作。
3.掌握根据GPS数据文件生成矢量图层的方法和过程。
4.理解图层属性表间的连接(Join)或关联(Link)关系。
二、实验准备预备知识：ArcCatalog 用于组织和管理所有GIS 数据。
它包含一组工具用于浏览和查找地理数据、记录和浏览元数据、快速显示数据集及为地理数据定义数据结构。
ArcCatalog 应用模块帮助你组织和管理你所有的GIS 信息，比如地图，数据集，模型，元数据，服务等。
它包括了下面的工具：●浏览和查找地理信息。
●记录、查看和管理元数据。
●创建、编辑图层和数据库●导入和导出geodatabase 结构和设计。
●在局域网和广域网上搜索和查找的GIS 数据。
管理ArcGIS Server。
ArcGIS 具有表达要素、栅格等空间信息的高级地理数据模型，ArcGIS支持基于文件和DBMS(数据库管理系统)的两种数据模型。
基于文件的数据模型包括Coverage、Shape文件、Grids、影像、不规则三角网(TIN)等GIS数据集。
Geodatabase 数据模型实现矢量数据和栅格数据的一体化存储，有两种格式，一种是基于Access文件的格式－称为Personal Geodatabase，另一种是基于Oracle或SQL Server等RDBMS关系数据库管理系统的数据模型。
GeoDatabase是geographic database 的简写，Geodatabase 是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。
Geodatabase是ArcGIS软件中最主要的数据库模型。
空间数据库实验报告
一、实验目的1. 了解空间数据库的基本概念和原理；2. 掌握空间数据库的建立、管理和使用方法；3. 熟悉空间数据库的查询和操作；4. 提高空间数据处理和分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库管理系统：MySQL 5.73. 开发工具：Visual Studio Code4. 空间数据库驱动：MySQL Spatial Extension三、实验内容1. 空间数据库的建立与配置（1）创建数据库打开Visual Studio Code，连接到MySQL数据库服务器，执行以下SQL语句创建空间数据库：CREATE DATABASE IF NOT EXISTS spatial_db;（2）创建空间表在空间数据库中创建空间表，使用以下SQL语句：CREATE TABLE IF NOT EXISTS cities (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),geom GEOMETRY NOT NULL,INDEX geom_idx (geom));2. 空间数据的插入与查询（1）插入空间数据使用以下SQL语句插入空间数据：INSERT INTO cities (name, geom) VALUES ('Beijing',ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)'));INSERT INTO cities (name, geom) VALUES ('Shanghai',ST_GeomFromText('POINT(121.4737 31.2381)'));（2）查询空间数据查询与给定坐标点距离小于10公里的城市：SELECT name FROM cities WHERE ST_Distance(geom,ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)')) < 10000;3. 空间数据的更新与删除（1）更新空间数据使用以下SQL语句更新城市名称：UPDATE cities SET name = 'Beijing New City' WHERE name = 'Beijing';（2）删除空间数据使用以下SQL语句删除城市：DELETE FROM cities WHERE name = 'Beijing New City';4. 空间数据的聚合与分析（1）计算所有城市的面积SELECT name, ST_Area(geom) AS area FROM cities;（2）计算相邻城市的距离SELECT name, name AS neighbor, ST_Distance(geom,ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)')) AS distanceFROM cities, cities AS neighborWHERE <> AND ST_Distance(geom, neighbor.geom) < 10000;四、实验结果与分析1. 成功创建空间数据库和空间表，并插入、查询、更新和删除空间数据；2. 空间查询和分析功能正常，可以计算城市面积和相邻城市距离；3. 实验过程中未出现异常，空间数据库运行稳定。
空间数据库原理实验报告2
主要内容索引：一、实验名称二、实验目的三、实验注意事项四、实验数据描述五、实验步骤六、实验结果一、实验名称空间数据库创建二、实验目的* 巩固空间数据库所学知识，并学会用其解决实际问题* 安装并摸索PostGIS、QGIS等软件的基础操作三、实验内容（1）通过OpenStreetMap网站（）下载你的家乡数据，导入到PostGIS数据库，并利用QGIS显示数据库中点、线和面图层。
（2）FlightAware网站（/）提供了全球航班的实时追踪和历史记录。
航班飞行轨迹包括Code, Time, Position (Latitude, Longitude)，Height等信息。
抓取一个武汉出发或到达的航班飞行轨迹，导入到PostGIS数据库中，并利用QGIS显示数据库中的数据。
（3）提交实验报告。
四、实验数据描述1. 通过OpenStreetMap网站下载家乡数据，本实验选择的区域为在北纬28.6966°-28.7166°、在东经115.8197°-115.8596°之间的江西省南昌市青山湖区与新建区交界的一小块区域。
2.在提供全球航班的实时追踪和历史记录FlightAware网站下载航班数据。
本次航班实验数据为CSN3367号航班（2019年12月12日20:53从广州白云国际机场到22:06于武汉天河国际机场）。
五、实验步骤步骤一：下载并安装PostgreSQL步骤二：安装PostGIS和pgRouting步骤三：安装pgAdmin 交互界面PostgreSQL数据库提供pgAdmin交互界面，在程序-->PostgreSQL 9.5-->pgAdmin III。
输入数据库用户postgres密码登录后，可创建数据库，点击菜单栏SQL 图标，可输入SQL语句，创建表格、插入数据、构造查询语句等，按F5 执行SQL 语句，可在数据输出栏查看执行结果。
土地信息系统(空间数据可视化)实验报告
一、实验目的与要求1、对数字地图制图有初步的认识2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。
二、实验准备阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做:1 数据符号化显示A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示；B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示；C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0；D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ；E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3;F.市政府符号在区县政府基础上改为大小182注记标记A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2样式，大小：16；B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵向，使用曲线注记；C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式；D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体，大小：10；E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10；F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:143绘制格网采用索引参考格网，使用默认设置。
4 添加图幅整饰要素A.添加图例，包括所有字段；B.添加指北针，选择ESRI North 3样式；C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式三、实验内容与主要过程制作上海市行政区划图（一）数据符号化首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。
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空间数据挖掘一、空间数据库概述空间数据库指的是地理信息系统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，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。
空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。
由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。
而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。
空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。
空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。
但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。
空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同表现在以下三个方面：传统数据挖掘处理的是数字和类，而空间数据则是一些更为复杂的数据类型；传统数据挖掘通常具有显式的输入，而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的；在传统数据挖掘中，有一个至关重要的前提假设：数据样品是独立生成的。
而这一假设在空间数据分析中是不成立的。
事实上，空间数据之间是高度自关联的。
二、空间数据挖掘的技术特点(一)数据挖掘算法具有高效、可测的特点数据库一般有数千个表和属性以及上百万个元组。
数据库中千兆级别的数据已不再罕见，因为万亿级别的数量数据库已经腾空出世，取代了千兆级别的数据库。
高维空间的海量数据库不但使搜索的空间变大，而且更容易发现模式存在的错误，所以充分利用相关知识去改变维数，降低维数，删除多余的数据，使数据挖掘的算法更具高效性。
海量空间数据提供知识的算法要有可测性、高效性。
多项式算法和指数算法没有实际的使用价值，但是若把算法换成以有限的数据做成特定的模型来获取合适的参数，实现的价值将会相当可观。
(二)所挖掘的信息来源于各种数据用因特网、广域网、局域网与其他数据源组成一个结构复杂、空间庞大的数据库。
数据进行挖掘主要是在各种语义的非格式化和格式化的数据中挖掘数据知识，这种数据挖掘可以弥补庞大、复杂的数据库所不能查询的数据知识。
数据库本身已拥有分布广、规模大、数据挖掘方法复杂等特性，该特性的要求是要构建一种分布平行的数据挖掘技术。
(三)具有集成功能一个发现系统的功能和方法如果没有足够多样，其能够使用的范围也必定会受到影响和限制。
要想拓宽发现知识的领域，空间数据的挖掘系统就必须要把网络系统、知识管理库、数据管理库、专家系统、可视化系统、决策支持系统等技术集成到一起。
(四)数据挖掘知识可以在多抽象层上交互预测数据库将会挖掘出何种知识，这是一件艰难的事情，因此作为高级的数据查询挖掘系统必须要更深人地探寻更多有利的线索。
数据挖掘具有的交互特点可以帮助用户及时定义出数据挖掘的需求，使数据挖掘的过程得到深化，并以不同的视觉机智地看待数据挖掘技术在多抽象层面上出现的结果。
(五)用户的界面可以达到人机交互的效果空间数据的挖掘目的是要实现数据挖掘结果的准确性，并且要言简意赅，容易表达。
用多角度、多视角的考察方式对知识进行探索发现，把带有图文的界面与高级语言有机结合起来，对数据的结果和要求进行表达。
在当下，还有很多用户无法与知识发现工具和知识发现系统进行人机的交互，针对这种情况，可以选择数据库的演绎方法以及贝叶斯法去发现知识，进而实现用户界面与人进行交互的效果。
(六)数据挖掘的安全性和私有性数据挖掘的过程中，通常会以一种全方位、多角度、多层面的视觉去看待数据，这往往会对数据挖掘的安全性和私有性产生严重影响。
探究、分析数据挖掘时出现的数据不合法人侵等现象，可以对数据库的安全方法进行合理改进，以此来保护信息，防止信息被泄露出去。
(七)对不同的数据进行处理各种数据库之间是存在有关系、有联系的，所以要清楚地分析数据库之间的关系，从而有效地执行对数据库的科学挖掘。
数据应用的领域各有不同，其所在的数据库也将有所不同，经常出现各种类型的复杂数据，同一个数据的挖掘系统没有办法实现对各种数据的处理观，要有针对性地对数据类型的特点，建立符合相关功能的数据挖掘系统。
三、空间数据挖掘常用方法1. 基于概率论的方法。
这是一种通过计算不确定性属性的概率来挖掘空间知识的方法，所发现的知识通常被表示成给定条件下某一假设为真的条件概率。
在用误差矩阵描述遥感分类结果的不确定性时，可以用这种条件概率作为背景知识来表示不确定性的置信度。
2. 空间分析方法。
指采用综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、密度分析、距离分析、叠置分析、网络分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等在内的分析模型和方法，用以发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或挖掘出目标之间的最短路径、最优路径等知识。
目前常用的空间分析方法包括探测性的数据分析、空间相邻关系挖掘算法、探测性空间分析方法、探测性归纳学习方法、图像分析方法等。
3. 统计分析方法。
指利用空间对象的有限信息和/或不确定性信息进行统计分析，进而评估、预测空间对象属性的特征、统计规律等知识的方法。
它主要运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量或局部变量值的相似程度实现包含不确定性的空间数据挖掘。
4. 归纳学习方法。
即在一定的知识背景下，对数据进行概括和综合，在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘一般的规则和模式的方法。
归纳学习的算法很多，如由Quinlan提出的著名的C5.0决策树算法、Han Jiawei教授等提出的面向属性的归纳方法、裴健等人提出的基于空间属性的归纳方法等。
5. 空间关联规则挖掘方法。
即在空间数据库（数据仓库）中搜索和挖掘空间对象（及其属性）之间的关联关系的算法。
最著名的关联规则挖掘算法是Agrawal 提出的Apriori算法；此外还有程继华等提出的多层次关联规则的挖掘算法、许龙飞等提出的广义关联规则模型挖掘方法等。
6. 聚类分析方法。
即根据实体的特征对其进行聚类或分类，进而发现数据集的整个空间分布规律和典型模式的方法。
常用的聚类方法有K-mean, K-medoids方法、Ester等提出的基于R—树的数据聚焦法及发现聚合亲近关系和公共特征的算法、周成虎等提出的基于信息熵的时空数据分割聚类模型等。
7. 神经网络方法。
即通过大量神经元构成的网络来实现自适应非线性动态系统，并使其具有分布存储、联想记忆、大规模并行处理、自学习、自组织、自适应等功能的方法；在空间数据挖掘中可用来进行分类和聚类知识以及特征的挖掘。
8. 决策树方法。
即根据不同的特征，以树型结构表示分类或决策集合，进而产生规则和发现规律的方法。
采用决策树方法进行空间数据挖掘的基本步骤如下：首先利用训练空间实体集生成测试函数；其次根据不同取值建立决策树的分支，并在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，形成决策树；然后对决策树进行剪枝处理，把决策树转化为据以对新实体进行分类的规则。
9. 粗集理论。
一种由上近似集和下近似集来构成粗集，进而以此为基础来处理不精确、不确定和不完备信息的智能数据决策分析工具，较适于基于属性不确定性的空间数据挖掘。
10. 基于模糊集合论的方法。
这是一系列利用模糊集合理论描述带有不确定性的研究对象，对实际问题进行分析和处理的方法。
基于模糊集合论的方法在遥感图像的模糊分类、GIS模糊查询、空间数据不确定性表达和处理等方面得到了广泛应用。
11. 空间特征和趋势探侧方法。
这是一种基于邻域图和邻域路径概念的空间数据挖掘算法，它通过不同类型属性或对象出现的相对频率的差异来提取空间规则。
12. 基于云理论的方法。
云理论是一种分析不确定信息的新理论，由云模型、不确定性推理和云变换三部分构成。
基于云理论的空间数据挖掘方法把定性分析和定量计算结合起来，处理空间对象中融随机性和模糊性为一体的不确定性属性；可用于空间关联规则的挖掘、空间数据库的不确定性查询等。
13. 基于证据理论的方法。
证据理论是一种通过可信度函数（度量已有证据对假设支持的最低程度）和可能函数（衡量根据已有证据不能否定假设的最高程度）来处理不确定性信息的理论，可用于具有不确定属性的空间数据挖掘。
14. 遗传算法。
这是一种模拟生物进化过程的算法，可对问题的解空间进行高效并行的全局搜索，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并可通过自适应机制控制搜索过程以求得最优解。
空间数据挖掘中的许多问题，如分类、聚类、预测等知识的获取，均可以用遗传算法来求解。
这种方法曾被应用于遥感影像数据中的特征发现。
15. 数据可视化方法。
这是一种通过可视化技术将空间数据显示出来，帮助人们利用视觉分析来寻找数据中的结构、特征、模式、趋势、异常现象或相关关系等空间知识的方法。
为了确保这种方法行之有效，必须构建功能强大的可视化工具和辅助分析工具。
16. 计算几何方法。
这是一种利用计算机程序来计算平面点集的Voronoi图，进而发现空间知识的方法。
利用Voronoi图可以解决空间拓扑关系、数据的多尺度表达、自动综合、空间聚类、空间目标的势力范围、公共设施的选址、确定最短路径等问题。
17. 空间在线数据挖掘。
这是一种基于网络的验证型空间来进行数据挖掘和分析的工具。
它以多维视图为基础，强调执行效率和对用户命令的及时响应，一般以空间数据仓库为直接数据源。
这种方法通过数据分析与报表模块的查询和分析工具（如OLAP、决策分析、数据挖掘等）完成对信息和知识的提取，以满足决策的需要。
四、空间数据挖掘算法模型1、空间数据不确定性的Monte Carlo模拟根据不同空间数据的不确定性(误差)分布采用Monte Carlo模拟法进行不确定性模拟．本文中取用2002年中国37个主要大中城市的地理空间经济数据的位置数据和若干属性数据(距海洋的距离、人均GDP、人均年可支配收入和商品房均价)，采用Monte Carlo模拟法对它们进行不确定性模拟，根据不同空间对象的位置数据和不同属性数据的均值和中误差，分别得到不同空间对象的位置数和不同属性数据的1 000组模拟数据。
具体算法如下：1)确定每个待输入空间数据集的不确定性类型(位置数据的圆形正态模型，属性数据的一维正态模型)；2)取用依空间数据集分布的随机采样来代替原输入空间数据；3)对每一次实现，存储其结果；4)随机抽取l 000组实验数据作为样本数据．这里，随机数发生器采用普雷斯等人(1996)推荐的随机数发生器ran2，随机向量的抽样方法采用著名的博克斯一马勒(Box-Muller)方法。
2、基于不确定性空间数据的空间自相关度量几乎所有空间数据都具有空间自相关性，因此在处理地理区域或地带的离散数据时须考虑空间数据的空间自相关性。