OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法
OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法
OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法(英文作者:Kenn Gardels ,汉语翻译:张占阳)(长安大学地测学院地理信息系统,陕西西安 710054)摘要:开放式地理信息系统是从传统的地理信息系统改革中的一个演变,其中专有数据模型和整体软件功能是互通和可扩展的。
在应用方面开放式地理信息系统更能够获得和使用不同类型的分布式数据,并能利用多种地理处理工具和服务。
一个标准的规范,即开放式地理数据互操作规范(OGIS),目前正在开发并能确定一些必要的种类和方法以便建立互通系统。
OGIS的主要研究和发展领域包括定义一个特定地理数据类型的层次,它包括简单和复杂的要素,地图和覆盖范围,图像和数据集(并指定相关接口);开发一种连续性的以元数据为基础的方法,以支持数据收集和浏览;同时使“信息社会”这个概念变得更加有益,它包括信息共享的共同定义,信息的语义和数据字典/词库的定义和确定的基本数据结构所需的执行情况。
在环境建模中,OGIS将提供一个重要的增强功能,它位于常规地理数据存储和为系统建模的互操作性上,通过使用一种共同的语言来共享地理数据和接口到功能的标准化定义,它以地理信息为基础进行操作。
尽管最初的工作是集中在传统地理处理服务,如空间选择,专题重叠,测量和距离的分析,但其他获取地理信息的服务,如水力模型,地震预测和分配的职能,也可以直接访问地理数据存储(以及其他地理处理职能)。
为支持这项工作,一项新的重大研究工作必须进行,它包括对时态数据模型和对空间和时间数据类型和方法的有效整合。
关键词:开放式地理信息系统 OGIS数据模型地理数据地理处理正文:1.1什么是开放式地理信息系统?随着地理信息系统(GIS)中计算机硬件和软件成本的下降,资源管理人员越来越关注环境数据的最大化价值。
许多规定日期的工作已经实现了标准化的数据生产,数字化的信息分布和标准化的翻译。
针对以交流清单为基础的地理信息系统的应用和分析工具的信息交换我们赋予的努力还很少,如统计分析,过程建模,和模式识别等等。
使用地理信息系统进行地图数据分析的方法
使用地理信息系统进行地图数据分析的方法地理信息系统(GIS)是一种通过空间和属性数据分析地理现象的工具。
随着科技的发展,GIS在各个领域都有着广泛的应用。
其中,地图数据分析是GIS最重要的应用之一。
本文将探讨使用GIS进行地图数据分析的方法,并结合实际案例展示其应用价值。
一、数据准备在进行地图数据分析之前,首先需要准备地理数据。
这些数据包括地形数据、地理位置数据、经济数据等等。
地理数据可以从各种途径获取,例如传感器、遥感、地理勘测等手段。
为了保证数据的可靠性和准确性,需要进行数据清洗和校验。
二、数据处理在数据准备完成后,就需要对地理数据进行处理。
数据处理的方法包括数据重采样、数据插值、数据合并等等。
例如,如果要绘制等高线图,就需要对地形数据进行插值处理,使其能够呈现出高度差异。
数据处理的目的是为了获得更加准确且易于分析的地理数据。
三、数据可视化数据可视化是GIS的一大特点,通过可视化地理数据,我们可以更加直观地观察地理现象。
常见的地理数据可视化方式包括地图、图表、立体模型等等。
例如,将经济数据通过不同的颜色在地图上表示,可以清晰地了解不同地区的经济发展状况。
四、空间分析空间分析是GIS的核心功能之一,它通过对地理数据进行空间关系计算,实现对地理现象的深入挖掘。
空间分析的方法包括空间查询、缓冲区分析、网络分析等等。
例如,通过查询某个地区的人口密度,可以了解人口分布的集中程度;通过缓冲区分析,可以评估某个区域受到污染的程度。
五、模型建立在地图数据分析的过程中,为了更好地理解和预测地理现象,我们可以建立模型。
模型是对地理现象进行抽象和简化的工具,它可以帮助我们预测未来的趋势和做出决策。
常见的模型包括地理回归模型、空间插值模型等等。
例如,在评估某个地区的可持续发展性时,可以建立一套综合指标体系,并通过模型对不同区域进行评估。
六、案例分析下面,我们以城市交通规划为例,展示使用地理信息系统进行地图数据分析的方法和应用价值。
第三讲:OpenGIS相关理论与技术
Topic 9: Quality
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-109r1.pdf
Topic 10: Feature Collections
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-110.pdf
• (2)OGIS服务模型(OGIS Services Model, OSM)。它是一个在不同的信息团体之间实 现地理 空间数据获取、管理、操纵、表达 以及共享服务的通用规范模型。它定义了 一系列服务,这 些服务可以获取和处理开 放式地理空间数据模型中定义的地理空间 信息类型,为使用同一种 地理特征定义的用 户团体内提供地理空间数据共享能力,以及 为使用不同地理特征定义的用 户团体之间 提供地理空间数据转换能力。
与传统的GIS处理技术相比,OGIS建立起 通用的技术基础以进行开放式的地理信息 处理。其 特点是:互操作性、对信息团体 的支持作用、普遍存在性、可靠性、易用 性、便携性、合作 性、可伸缩性、可扩展 性、兼容性和可执行性。
Open GIS 的文档
C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\OpenGIS® Documents.htm
Topic 5: Features
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\99-105r2.pdf
Topic 6: The Coverage Type and its Subtypes
• C:\Documents and Settings\lijiansong\My Documents\opengis\00-116.pdf
opengis
开放式地理信息系统是指在计算机和通信环境下,根据行业标准和接口(Interface)所建立起来的地理信息系统。
一般说来,接口是一组语义相关的成员函数,并且同函数的实体相分离。
在这个系统中,不同厂商的地理信息系统软件以及异构分布数据库能相互通过接口交换数据,并将它们结合在一个集成式的操作环境中。
因此,在开放式地理信息系统环境中,能实现不同地理空间数据之间、数据处理功能之间的相互操作以及不同系统或不同部门之间资源的共享。
真正的开放式地理信息系统能在不同软件商之间以及异构分布数据库之间,通过实时动态机制实现数据存贮结构不同的地理信息系统之间的连接。
开放式地理信息系统的核心是标准,这个标准必须与其它各类标准相兼容,但又必须独立于这些标准。
只有在共同的标准和接口下才能实现信息共享以及相互操作。
开放式地理信息系统具有下列特点:·互操作性:不同地理信息系统软件之间连接方便,信息交换没有障碍。
·可扩展性:硬件方面,可在不同软件,不同档次的计算机上运行,其性能和硬件平台的性能成正比;软件方面,增加了新的地学空间数据和地学数据处理功能。
·技术公开性:开放的思想主要是对用户公开,公开源代码及规范说明是重要的途径之一。
·可移植性:独立于软件、硬件及网络环境,因此它不需修改便可在不同的计算机上运行。
·兼容性:通过无缝集成技术保护用户在原有数据和软件上的投资,它将现有的信息技术和已有的地学处理软件熔为一炉;同时,它对用户是透明的,应用程序稍加修改便能在不同的平台上运行。
·可实现性:随着操作系统、通讯技术以及面向对象方法技术在分布处理系统中的应用,开放式地理信息系统的开发将变得易于实现。
·协同性:能够尽可能地兼容其它的信息处理技术以及共享信息技术的标准。
一、Open GIS综述Open GIS是随着C/S、Internet的出现而产生的,它与Web GIS相辅相成,共同促进GIS 的发展。
GIS数据处理方法
GIS数据处理方法GIS(地理信息系统)是一种将地理空间数据进行管理、分析和展示的技术工具。
在现代社会中,GIS已经广泛应用于各个领域,包括城市规划、环境保护、农业管理等。
而GIS数据的处理方法则是GIS应用的关键一环。
在本文中,我们将介绍几种常见的GIS数据处理方法。
一、数据获取在进行GIS数据处理之前,首先需要获取所需数据。
数据获取的方式多种多样,主要包括以下几种:1.1 传感器数据采集:通过使用各种传感器,如卫星遥感影像、激光雷达等,可以获取大范围的地理数据。
这些数据具有高时空分辨率,适用于进行空间分析和地图制作。
1.2 数据库查询:利用现有的数据库,如地理数据库、气象数据库等,可以通过查询操作获取所需数据。
这种方式适用于获取局部区域或特定类型的数据。
1.3 野外调查:对于某些无法通过传感器获取的数据,需要进行野外调查。
例如,人口普查、植被调查等需要在实地进行数据采集。
二、数据预处理数据预处理是GIS数据处理的重要步骤,其目的是清洗、转换和标准化原始数据,使其适用于后续的分析和展示。
以下是几种常见的数据预处理方法:2.1 数据清洗:在数据采集过程中,由于各种原因可能导致数据出现错误或缺失。
数据清洗的目的是对这些异常数据进行检测和处理,以确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据变换:对于不同源的数据,可能存在投影不同或坐标系不一致的问题。
数据变换的目的是将这些数据进行统一的坐标转换,以便进行地理分析。
2.3 数据标准化:不同数据的单位、量级不同,这将对后续的计算和分析造成困扰。
数据标准化的目的是调整数据的单位和量级,使其在同一尺度下进行比较和分析。
三、数据分析数据分析是GIS数据处理的核心环节,其目的是从数据中提取有价值的信息和知识,以支持决策和规划。
以下是几种常见的数据分析方法:3.1 空间查询:空间查询是GIS中最常用的数据分析方法之一,其目的是在空间范围内查找符合一定条件的地理对象。
例如,查找某一区域内的公园或学校。
地理信息系统(GIS)利用技术解读地理数据
地理信息系统(GIS)利用技术解读地理数据地理信息系统(GIS)是一种基于计算机技术的空间数据管理系统,它将地理数据与空间分析方法相结合,用于解读和分析地理现象。
GIS的应用范围广泛,涵盖了自然地理、社会地理以及经济地理等领域。
通过利用技术手段,GIS可以帮助我们更好地理解和管理地理数据,对于城市规划、环境保护、土地利用等方面具有重要意义。
一、GIS的原理和基础技术GIS的实现需要依靠一系列的基础技术,主要包括地理数据采集、数据存储和管理、空间分析等方面。
首先,地理数据采集是GIS的基础,包括遥感、GPS、数字化等方式,可以获得全球各地的地理数据。
其次,数据的存储和管理需要依赖数据库管理系统,通过建立空间数据库可以实现对地理数据的高效管理。
最后,空间分析是GIS的核心功能之一,包括点线面分析、网络分析等手段,可以对地理数据进行多角度的解读和分析。
二、GIS在城市规划中的应用城市规划是GIS的一个重要应用领域,通过GIS技术可以对城市的空间分布、用地规划、交通网络等进行高效的分析和优化。
首先,GIS可以将城市的不同要素进行空间叠加分析,帮助规划师更好地理解城市的现状,为城市的可持续发展提供依据。
其次,GIS可以模拟城市的人口分布、交通流动等情况,为城市规划者提供决策支持和规划方案的评估。
另外,GIS还可以进行三维地理数据的可视化展示,帮助人们更好地理解城市的空间格局。
三、GIS在环境保护中的应用环境保护是当今社会的重要议题,GIS技术在环境保护方面具有重要作用。
首先,GIS可以对自然环境进行监测和评估,通过遥感技术获取大范围的地理数据,结合空间分析手段可以对环境状况进行定量分析和预测。
其次,GIS可以用于制定环境保护政策和规划,通过模拟和预测可以帮助决策者制定合理的环保措施。
另外,GIS还可以进行环境风险评估和应急响应,可以在自然灾害等紧急情况下提供快速准确的空间分析结果。
四、GIS在土地利用中的应用土地利用是一个涉及到资源管理和规划的重要问题,GIS可以帮助我们更好地管理土地资源。
地理信息系统中的地数据处理与分析
地理信息系统中的地数据处理与分析地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)的发展和应用已经给许多领域带来了革命性的影响。
在GIS中,地数据处理与分析是其中最重要、最基础的部分。
本文将介绍地理信息系统中的地数据处理与分析的相关概念、方法和应用。
一、地数据处理地数据处理是指对采集、收集到的地数据进行整理、存储和加工的过程。
地数据处理的核心任务是数据清理、数据转换和数据集成。
1. 数据清理数据清理是为了去除地数据中的噪声和异常值,以保证数据的质量和准确性。
在地数据处理中,常用的数据清理方法包括去重、去除缺失值和异常值处理。
2. 数据转换数据转换是将地数据从一种形式转换为另一种形式,以适应不同的应用需求。
常见的地数据转换方法包括数据格式转换、空间参考系统转换和坐标转换。
3. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的地数据整合到一个统一的数据集中。
在地数据处理中,数据集成涉及到数据的匹配、融合和一致性处理。
通过数据集成,可以获得更全面、更丰富的地数据资源。
二、地数据分析地数据分析是指对地数据进行统计、建模和预测的过程,以获取有关地理现象和问题的深入认识。
地数据分析的核心任务是地理特征提取、空间关联分析和空间模型构建。
1. 地理特征提取地理特征提取是从地数据中提取有用的地理特征和几何形状的过程。
在地数据分析中,常用的地理特征提取方法包括点线面提取、等值线提取和图像分类。
2. 空间关联分析空间关联分析是研究地数据之间的关联关系和相互作用的过程。
在地数据分析中,常用的空间关联分析方法包括空间邻近分析、热点分析和聚类分析。
3. 空间模型构建空间模型构建是通过对地数据的建模和预测,揭示地理现象和问题的内在规律和趋势。
在地数据分析中,常用的空间模型构建方法包括地理回归模型、空间插值模型和地理时空模型。
三、地数据处理与分析的应用地数据处理与分析在许多领域具有广泛的应用,如城市规划、土地资源管理、环境保护和灾害风险评估等。
gis处理流程
gis处理流程
GIS处理流程主要包含以下步骤:
1. 创建文档:打开GIS软件,新建一个地图文档。
2. 加载数据:准备好需要处理的数据,并将数据加载到GIS中。
3. 深度学习环境配置:在处理GIS数据时,可能需要使用深度学习技术。
因此,需要配置深度学习环境,包括安装适当的深度学习框架Python API 等。
4. 创建并导出训练样本:使用训练样本管理器选择或创建分类方案,为感兴趣的类类别或类要素创建训练站点样本,保存训练样本文件,将源影像和训练样本转换为深度学习训练数据。
5. 训练深度学习模型:使用训练深度学习模型工具通过在上一步中生成的影像片训练深度学习模型。
6. 运行推理地理处理工具:使用深度学习检测对象、对像素进行分类或对对象进行分类地理处理工具处理影像。
7. 保存结果:处理完成后,将结果保存到指定的位置。
请注意,具体的处理流程可能因数据类型、处理需求和使用的GIS软件而有所不同。
在实际操作中,建议参考GIS软件的使用手册或在线教程,以确保正确地完成处理流程。
可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析
地理数据可视化和分析已经成为各个领域中非常重要的技术手段之一。
多年来,GIS软件一直在这个领域中发挥着重要的作用。
在本文中,我们将介绍如何使用GIS软件进行地理数据的可视化和分析。
一、准备工作首先,我们需要下载并安装合适的GIS软件。
市场上有很多不同的选择,如ArcGIS、QGIS等。
这些软件都提供了丰富的功能和工具,以帮助我们进行地理数据的可视化和分析。
选择适合自己需求和操作习惯的软件,然后按照官方指引进行下载和安装。
二、导入地理数据一旦安装完GIS软件,我们就可以开始导入地理数据了。
地理数据可以是矢量数据或栅格数据。
矢量数据包括点、线、面等地理对象,而栅格数据则以像素为基本单元。
我们可以从各种来源获取地理数据,如地图提供商、传感器数据等。
请确保你有合法的许可来使用这些数据。
导入数据的具体方法因软件而异,但通常都包括选择导入选项、指定数据源和设置数据投影等步骤。
三、数据可视化数据导入完成后,我们可以开始进行地理数据的可视化了。
在GIS软件中,我们可以根据数据的属性设置不同的符号和颜色,以区分不同的对象或特征。
比如,在地图上标记不同城市的位置或绘制不同地区的边界线。
此外,我们还可以通过添加专题图层、渲染图层或应用地图样式来进一步美化地图。
这样,我们就能够直观地展示地理数据,并从中获取相关的信息和见解。
四、地理数据分析除了数据可视化,GIS软件还提供了许多高级工具和功能,以辅助地理数据的分析。
例如,我们可以计算地点之间的距离、面积或体积,以了解地理空间的关系。
我们还可以进行地理插值、缓冲区分析、密度分析等以探索地理数据的分布规律。
另外,地理数据还可以与其他数据进行联结和关联,以发现更深层次的信息。
GIS软件的这些分析功能能够帮助我们进行空间决策和规划,提高工作效率和决策质量。
五、数据展示与分享一旦我们完成了地理数据的可视化和分析,我们可以将结果以不同的方式展示和分享出去。
比如,我们可以导出地图为图片格式,然后使用其他工具对其进行编辑和排版。
如何使用地理信息系统进行数据处理
如何使用地理信息系统进行数据处理地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种能够获取、存储、分析和展示地理数据的强大工具。
在当今信息化时代,GIS的应用范围越来越广泛,涵盖了自然资源管理、城市规划、环境保护、气候变化等方方面面。
下面我将介绍如何利用GIS进行数据处理,以期为读者提供一些有用的参考。
首先,使用GIS进行数据处理的第一步是收集地理数据。
地理数据可以来自多个渠道,比如卫星遥感图像、空间数据库、野外调查等。
在收集数据时,要注意数据的准确性和完整性。
通过选择合适的数据源以及合理的数据分辨率,可以最大限度地提高数据的质量。
接下来,我们需要使用GIS软件来处理这些地理数据。
GIS软件提供了一系列的功能,比如数据编辑、空间分析、数据可视化等。
在数据编辑方面,可以对数据进行清洗、转换、修正等操作,以确保数据的一致性和规范性。
在空间分析方面,可以通过空间查询、空间叠加、空间插值等功能,深入挖掘数据背后的规律和关联性。
在数据可视化方面,可以生成各种地图、图表、图像等,直观地展现地理数据的空间分布和特征。
在进行数据处理时,我们还需要注意数据的空间参考。
空间参考是指地理数据与地球表面的相对关系。
通过设定空间参考,可以实现不同地理数据之间的对比和交叉分析。
常用的空间参考系统有经纬度、UTM(通用横轴墨卡托投影)、高斯克吕格投影等。
选择适合的空间参考系统,可以更好地支持地理数据的比较和整合。
此外,GIS还能与其他工具和技术相结合,进一步提高数据处理的效率和精度。
与数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)相结合,可以实现对大数据集的高效存储和查询。
与遥感技术相结合,可以快速获取卫星图像并进行图像处理。
与全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,简称GNSS)相结合,可以获取准确的位置信息,为地理数据提供更精确的地理坐标。
地理信息系统软件开发中的地理数据处理与分析技术
地理信息系统软件开发中的地理数据处理与分析技术地理信息系统(GIS)是一种用于管理、分析和可视化地理数据的工具。
在GIS软件的开发过程中,地理数据处理和分析技术是至关重要的。
本文将探讨GIS 软件开发中的地理数据处理和分析技术,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和空间分析。
一、数据采集在GIS软件开发中,数据采集是一个关键环节。
数据可以通过多种途径获得,包括现场调查、卫星遥感、航空摄影和地图扫描等。
数据采集的目的是获取地理信息数据,并将其转化为数字形式。
数据采集需要考虑数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
数据采集需要考虑的因素包括传感器的选择、数据采集设备的选取、数据采集的准确性检查和数据质量控制等。
通过使用现代技术和工具,如全球定位系统(GPS)和无人机,在地理数据采集的过程中可以提高效率和准确性。
二、数据存储在GIS软件开发中,数据存储是一个重要的环节。
地理数据的规模庞大,因此需要选择适当的数据存储方式。
常用的存储方式包括关系数据库、文件数据库和面向对象数据库等。
关系数据库是一种常用的地理数据存储方式,它能够支持高效的数据查询和管理。
常用的关系数据库包括MySQL、Oracle和PostgreSQL等。
文件数据库可以将地理数据以文件的形式存储,常见的文件数据库格式包括Shapefile、GeoJSON和KML等。
文件数据库适用于存储简单的地理数据,它具有简单、灵活和易于扩展等特点。
面向对象数据库是一种能够存储地理数据与属性数据关联的数据库,它能够提供更加强大的数据管理和查询功能。
三、数据处理地理数据处理是GIS软件开发中的一个重要环节。
地理数据处理包括数据清理、数据转换、数据加工和数据集成等过程。
数据清理是指对地理数据中的错误、重复和缺失进行识别和修正的过程。
数据清理需要通过数据质量检查和数据清除等方法来提高数据的质量和可用性。
数据转换是指将地理数据从一种格式或坐标系转换为另一种格式或坐标系的过程。
使用地理信息系统进行测绘数据整合和分析的方法
使用地理信息系统进行测绘数据整合和分析的方法随着科技的不断发展和地理信息系统(GIS)技术的逐渐成熟,地理数据的获取、整合和分析变得更加高效和准确。
在测绘领域,GIS被广泛应用于实现地理数据整合和分析的目标。
本文将介绍使用GIS进行测绘数据整合和分析的一些方法和技巧。
一、数据整合1. 数据获取和预处理首先,要获取可靠而准确的测绘数据。
测绘数据可以来自不同的来源,包括卫星遥感、无人机影像、GPS测量等。
在数据获取后,需要对数据进行预处理,包括去除噪声、纠正误差等。
这可以通过GIS软件中的数据处理工具来完成。
2. 数据格式转换不同来源的测绘数据可能采用不同的格式,如Raster格式、矢量格式等。
为了实现数据整合,需要将不同格式的数据转换为一致的格式。
这可以通过GIS软件的格式转换功能来完成。
3. 数据集成和匹配在数据格式一致后,需要将不同来源的测绘数据进行集成和匹配。
集成意味着将不同数据源的信息合并为一个数据集,而匹配则是将同一地理位置的数据进行对应。
这可以通过GIS软件中的数据集成和匹配工具来完成。
二、数据分析1. 空间查询GIS软件提供了丰富的空间查询功能,可以帮助用户根据特定的空间关系查找和筛选数据。
例如,用户可以进行点、线、面等空间对象的查询,以获得特定位置的测绘数据。
这对于测绘数据的分析和展示非常有用。
2. 空间分析GIS软件的另一个重要功能是空间分析,可以帮助用户进行更复杂的数据分析。
例如,用户可以进行空间缓冲区分析来确定某一区域内的数据分布情况。
另外,还可以进行叠置分析、网络分析等,来寻找数据之间的空间关系和最优路径。
这些分析可以帮助用户更全面地理解测绘数据。
3. 属性统计在测绘数据的分析过程中,属性统计是不可或缺的一步。
用户可以运用GIS软件中的属性统计工具,对测绘数据中的属性进行分析和计算。
例如,可以统计某一地区的人口数量、土地利用类型等。
这些统计结果可以为决策提供有益的参考。
4. 空间建模利用GIS软件的空间建模工具,用户可以进行更高级的分析和预测。
地理处理的方法及适用范围
地理处理的方法及适用范围地理处理是一种综合利用地理信息系统(GIS)技术、数理统计方法等手段,对地理现象进行描述、分析、预测和决策的方法。
地理处理主要通过以下几个步骤来实现:数据获取与处理、数据转换与整合、数据分析与建模、模型评价与决策支持等。
1.数据获取与处理:地理处理的第一步是获取相关的地理数据。
这些数据可以来自卫星遥感、地面调查、统计数据、传感器等多个渠道。
数据获取后,需要对数据进行处理,包括数据清洗、数据校正、数据匹配等,以确保数据的准确性和一致性。
2.数据转换与整合:地理数据来自不同的源头,有时存在不同的数据格式和投影系统。
因此,为了进行地理处理,需要对数据进行转换和整合,使得数据能够在相同的参考系统下进行分析和建模。
3.数据分析与建模:地理处理的核心是对地理现象进行分析和建模。
通过数理统计方法,可以对地理现象进行描述、模拟和预测。
其中,常用的数据分析技术包括空间分析、地理插值、聚类分析、地理回归等。
地理建模则是通过建立数学模型来描述地理现象的规律,常用的模型包括环境模型、气候模型、生态模型等。
4.模型评价与决策支持:地理处理的最后一步是对模型进行评价和决策支持。
评价模型的准确性和可靠性,可以通过和实际观测数据进行比较来完成。
决策支持则是根据地理处理的结果,为决策者提供科学依据和决策建议。
1.城市规划与土地管理:地理处理可以帮助评估土地利用潜力、进行场地选址、优化交通规划、评估环境影响等,为城市规划和土地管理提供科学依据。
2.灾害风险评估与应急管理:地理处理可以对地理环境进行风险评估,预测可能的灾害发生概率和程度,为应急管理提供决策支持。
3.农业资源管理:地理处理可以分析土壤质量、气候条件、水资源等因素,优化农业资源配置,提高农业生产效益。
4.自然资源保护与环境管理:地理处理可以分析自然资源的分布、变化和利用状况,帮助制定自然资源管理政策,保护自然环境,提高生态效益。
5.经济发展与区域规划:地理处理可以分析不同区域的经济特征、产业布局、人口分布等,为区域规划和经济发展提供决策依据。
Python与开源GIS:数据处理、空间分析与地图制图
Python与开源GIS:数据处理、空间分析与地图制图在知识经济与经济全球化的时代,地理空间信息是现代社会的战略性信息资源,地理空间信息产业已成为现代知识经济的重要组成部分。
因此,充分利用国际开源地理空间信息技术与资源,从底层入手,面向行业应用需求,则有可能实现我国地理信息系统(geographic information system , GIS )技术的跨越发展,突破核心关键技术的封锁,推进我国地理空间信息产业的新发展。
开源GIS 的发展较早,现在技术体系也已经比较完善,在数据处理、制图、 Web应用中都有所发展,在国外的学校、科研机构以及商业中都有应用。
但是在国内,由于宣传力度不够,以及国人版权意识淡薄的原因,从学校到企业,对开源GIS的了解都相对较少。
国际开源地理空间基金会(Open Source Geospatial founda-tion ,OSGeo )中国中心作为国内开源GIS 的推广组织,现在也只是由几名技术爱好者在推动。
GIS 业界已逐渐认识到数据采集和生产是建立GIS 的一项最大的投资。
从国内的现状来看,GIS 的数据处理还是采用人工处理方式,但是在处理过程中使用编程方式已经越来越普遍了。
在编程方面, Python 现在比较热,《Python与开源 GIS : 数据处理、空间分析与地图制图》是国内第一本'Python+地理信息开发' 方面(不限于开源)的图书。
目前国内可见的Python翻译类相关图书在开源GIS方面,目前国内的书有限,有《GDAL源码剖析与开发指南》,《开源GIS与空间数据库实战教程》,以及与 WebGIS相关的 OpenLayers 几本书。
作为国内首本'Python+地理信息开发'的图书,非常值得期待。
王卷乐研究员为本书作序“夫地形者,兵之助也。
”这是《孙子兵法·地形篇》中的一句话。
自古以来,地理信息就是一国重要的信息资源。
可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析(二)
可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析在当今信息时代,数据扮演着越来越重要的角色,而将数据以可视化的形式展示,则是更好地理解和分析数据的关键。
地理信息系统(GIS)软件是一种强大的工具,能够帮助我们将地理数据转换为直观的、易于理解的可视化效果。
本文将介绍如何使用GIS软件进行地理数据的可视化和分析。
一、数据准备首先,我们需要准备要使用的地理数据。
这些数据包括地理位置、地形、人口分布等等。
可以通过各种途径获得这些数据,例如政府网站、地理信息数据库等。
将这些数据整理并保存为适当的文件格式,例如shapefile。
二、导入地理数据打开GIS软件,选择“导入”或“打开”功能,将准备好的地理数据导入到软件中。
GIS软件通常支持多种数据格式,例如shapefile、GeoTIFF等。
导入后,地理数据将显示在软件的地图窗口中。
三、地理数据可视化接下来,我们可以开始将地理数据进行可视化。
在GIS软件中,通常有多种可视化方式可供选择。
例如,可以通过添加颜色渐变效果来显示数据分布的密度;可以使用符号图标来表示特定地点的属性;还可以使用分级渲染显示数据的不同类别等。
可以根据具体需求选择适当的可视化方式。
四、地理数据分析地理数据可视化只是GIS软件的一个功能。
更重要的是,GIS软件还能帮助我们进行地理数据的分析。
例如,可以使用空间查询功能查找特定区域内的数据;可以进行属性查询,筛选出满足特定条件的数据;还可以进行地理统计分析,得出地理数据的空间分布规律等。
这些分析结果可以帮助我们更好地理解地理数据,并做出相应的决策。
五、地理数据可视化与分析的应用地理数据可视化和分析在各个领域都有广泛的应用。
例如,在城市规划中,可以使用GIS软件来分析人口密度和交通状况,从而优化城市道路规划;在环境保护中,可以使用GIS软件来分析植被覆盖率和土壤质量,从而指导环境保护工作;在地质勘探中,可以使用GIS软件来分析地下资源分布,从而指导勘探工作。
可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析(三)
可视化技术使用教程:利用GIS软件进行地理数据可视化和分析引言目前,随着科技的飞速发展,可视化技术已经成为人们处理和分析大量数据的重要工具。
在地理信息系统(GIS)领域,可视化技术的应用更是十分广泛。
利用GIS软件进行地理数据的可视化和分析,可以帮助我们更好地理解和利用地理空间信息。
本文将介绍如何使用GIS 软件进行地理数据的可视化和分析,以及如何对数据进行处理和优化。
1. 环境准备在开始使用GIS软件之前,我们需要准备相应的环境和工具。
首先,我们需要安装一款可靠的GIS软件,例如ArcGIS、QGIS等。
其次,我们需要准备地理数据集,包括地图数据、空间数据、属性数据等。
这些数据可以通过购买、下载或采集等方式获取。
2. 数据导入与处理一般来说,我们需要将原始数据导入到GIS软件中进行后续处理和分析。
在导入数据之前,我们需要对数据进行清洗和优化,以保证数据的质量和准确性。
清洗数据的过程包括去除重复数据、填充缺失数据、修正错误数据等。
此外,我们还可以对数据进行空间分析,例如坐标转换、点线面提取等,以便更好地使用和分析数据。
3. 数据可视化数据可视化是GIS软件的一个重要功能,通过可视化技术,我们可以将抽象的地理数据转换为直观的图形和图像。
在GIS软件中,我们可以选择不同的图层和样式,以便根据不同的需求和目标进行数据可视化。
例如,我们可以使用不同的颜色表示不同的属性值,使用不同的符号表示不同的地理要素,以便更好地展示和传达信息。
4. 数据分析与建模GIS软件除了可以进行数据可视化外,还可以进行各种地理数据的分析和建模。
例如,我们可以进行空间分析,如缓冲区分析、距离测量等。
此外,还可以进行地理统计分析,如热力图分析、聚类分析等。
这些分析和建模工具可以帮助我们更好地理解和利用地理数据,为相关决策提供科学依据。
5. 结果展示与共享在完成数据分析和建模后,我们可以将结果进行展示和共享。
GIS 软件提供了多种展示方式,包括静态地图、动态地图、场景等。
地理信息系统标准和OPENGIS
在信息技术产业,要害一个人,就让他去开发一个市场标准。
虞有澄(前Intel副总裁)第十七章地理信息系统标准导读:信息技术的标准对于产业的发展有着重要的意义,GIS也不例外,目前GIS标准主要集中于空间数据模型和空间服务模型以及相关领域,此外还包括流程、认证等等。
本章介绍了两个主要的GIS标准:ISO/TC 211和OpenGIS。
1.地理信息系统标准简介随着GIS技术的发展,特别是网络技术应用到地理信息系统建设中,与它有关的标准化也成为一个必须解决的问题。
一个好的标准是促进、指导和保证高效率、高质量地理信息交流不可缺少的部分。
在信息技术领域,标准和规范按照其使用状态,可以分为两种,即实际使用的标准和法律意义上的标准。
前者是在不断的实践过程中,有关机构、团体和组织自发达成的被广泛接受的标准,如TCP/IP协议,OpenGIS规范;后者通常是为了政策或管理的目的,通过法律制定的标准,如FGDC制定的空间元数据内容标准。
按照管辖地区的大小,制定信息技术的标准化组织可以分为五个层次(Cargill),即国际级标准化组织,如ISO;区域级标准化组织;国家级标准化组织,如美国国家标准化组织ANSI以及美国联邦地理数据委员会;政府和用户级标准化组织,在GIS领域,OGC(OpenGIS)就属于该层次;以及补充性标准化组织。
目前在中国,GB系列中与GIS有关的标准主要是一些地理编码标准,包括:GB2260-80《中华人民共和国行政区划代码》,GB/T13923-92《国土基础信息数据分类与代码》,GB14804-93《1:500、1:1000、1:2000地形图要素分类与代码》,GB/T5660-1995《1:5000、1:10000、1:25000、1:100000地形图要素分类与代码》等。
通常,信息技术的标准和规范可以分为以下五个方面:1)硬件设备的标准,在网络技术中,存在着大量这种标准,如IEEE 802系列;2)软件方面的标准,包括操作系统,查询语言,程序设计语言,图形用户界面等等,如SQL,DCOM,CORBA等等;3)数据和格式的标准,包括数据模型,数据库的构建,数据质量和可靠性,地理要素的分类系统,数据格式转换等,在地理信息应用中,空间数据编码规范、元数据标准等就属于该范畴;4)数据集标准,数据存放的文件格式标准,如美国人口普查局的TIGER文件标准等;5)过程标准,如ISO9000系列和CMM等,主要是针对系统开发过程的指导。
地理处理方案
地理处理方案地理处理方案是指在地理信息系统(GIS)中对地理数据进行分析、加工和整理的一套方法和步骤。
地理处理的目的是为了挖掘地理数据中的潜在信息和模式,并生成有用的地理分析结果。
本文将介绍地理处理的基本概念、常用的地理处理方法和技术,以及地理处理方案的设计和实施。
地理处理的基本概念:地理处理是指根据特定需求对地理数据进行处理和加工,以获取特定的地理信息。
地理数据可以包括地图、卫星影像、地形数据等各种形式的地理信息。
地理处理的基本概念包括数据输入、数据预处理、数据处理和数据输出等环节。
在地理处理的过程中,需要选择合适的数据处理方法和技术,以确保结果的准确性和可靠性。
常用的地理处理方法和技术:1. 空间分析:空间分析是地理信息系统中常用的地理处理方法,它通过对地理数据的空间关系进行分析,提取有用的空间信息。
常见的空间分析方法包括缓冲区分析、交叉分析、空间插值等。
2. 属性分析:属性分析是对地理数据的属性信息进行分析和统计,以揭示地理现象的规律和特点。
常见的属性分析方法包括统计分析、分类分析、聚类分析等。
3. 地理模型:地理模型是模拟地理现象和过程的数学模型,它是地理处理的一种重要手段。
地理模型可以通过对地理数据的输入和处理,生成模拟结果和预测分析。
常见的地理模型包括决策树模型、神经网络模型等。
地理处理方案的设计和实施:1. 确定处理目标和需求:在设计地理处理方案之前,需要明确处理的目标和需求,确定所要解决的问题和期望达到的结果。
2. 数据准备和预处理:地理处理需要使用特定的地理数据,因此需要进行数据准备和预处理工作。
这包括数据的获取、数据的清理和筛选、数据的转换和整理等。
3. 选择和应用地理处理方法:根据处理的目标和需求,选择合适的地理处理方法和技术,并将其应用到地理数据中。
4. 结果分析和评估:在地理处理完成后,需要对结果进行分析和评估,以确定处理的效果和准确性。
这可以通过对比实际情况和处理结果,进行对照分析和误差分析等手段来实现。
地理处理方案
地理处理方案引言地理处理方案是指在地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)中用于处理和操作地理数据的一系列方法和技术。
地理处理方案帮助用户对地理数据进行分析、查询、展示和可视化,为决策提供支持和参考。
本文将介绍常见的地理处理方案以及它们的应用。
常见的地理处理方案1. 空间数据查询和分析空间数据查询和分析是GIS中最基础也最常见的地理处理方案之一。
通过空间查询和分析,用户可以根据空间关系和属性条件筛选出满足要求的地理数据。
常见的空间查询包括点、线、面的查询,例如查找在某个区域内的所有点、找到与某个线相交的面等。
空间分析则包括缓冲区分析、覆盖分析、邻接分析等,用于计算地理要素之间的距离、面积、接触关系等。
这些查询和分析结果可以帮助用户了解地理数据的空间分布和特征。
2. 地图制图和可视化地图制图和可视化是将地理数据以地图的形式展示出来的地理处理方案。
通过选择合适的地图投影和符号,用户可以将地理数据转化为直观且易于理解的地图形式,用于展示地理分布、地理特征等信息。
地图制图和可视化还可以通过调整符号的大小、颜色、透明度等来突出某些特定的地理要素,帮助用户快速理解和分析地理数据。
3. 地理数据采集和编辑地理数据采集和编辑是指将地理现象通过测量、遥感、传感器等手段获取并转化为地理数据的过程。
地理数据采集包括地理坐标获取、地理属性录入等操作。
地理数据编辑则是对现有的地理数据进行修改、更新和整理,以保证数据的准确性和完整性。
地理数据采集和编辑的结果可以被用于后续的分析、查询和展示。
4. 地理数据处理和模型建立地理数据处理和模型建立是指通过各种算法和技术对地理数据进行处理、转换和分析,以获取更深层次的地理信息。
常见的地理数据处理包括数据清理、数据插值、数据重分类等。
地理模型建立则是基于已有的地理数据,使用数学和统计方法建立模型,以预测和模拟地理现象。
地理数据处理和模型建立可以帮助用户发现地理数据之间的关联性和规律性,为决策提供科学依据。
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OpenGIS的分布式地理数据和地理处理方法(英文作者:Kenn Gardels ,汉语翻译:张占阳)(长安大学地测学院地理信息系统,陕西西安 710054)摘要:开放式地理信息系统是从传统的地理信息系统改革中的一个演变,其中专有数据模型和整体软件功能是互通和可扩展的。
在应用方面开放式地理信息系统更能够获得和使用不同类型的分布式数据,并能利用多种地理处理工具和服务。
一个标准的规范,即开放式地理数据互操作规范(OGIS),目前正在开发并能确定一些必要的种类和方法以便建立互通系统。
OGIS的主要研究和发展领域包括定义一个特定地理数据类型的层次,它包括简单和复杂的要素,地图和覆盖范围,图像和数据集(并指定相关接口);开发一种连续性的以元数据为基础的方法,以支持数据收集和浏览;同时使“信息社会”这个概念变得更加有益,它包括信息共享的共同定义,信息的语义和数据字典/词库的定义和确定的基本数据结构所需的执行情况。
在环境建模中,OGIS将提供一个重要的增强功能,它位于常规地理数据存储和为系统建模的互操作性上,通过使用一种共同的语言来共享地理数据和接口到功能的标准化定义,它以地理信息为基础进行操作。
尽管最初的工作是集中在传统地理处理服务,如空间选择,专题重叠,测量和距离的分析,但其他获取地理信息的服务,如水力模型,地震预测和分配的职能,也可以直接访问地理数据存储(以及其他地理处理职能)。
为支持这项工作,一项新的重大研究工作必须进行,它包括对时态数据模型和对空间和时间数据类型和方法的有效整合。
关键词:开放式地理信息系统 OGIS数据模型地理数据地理处理正文:1.1什么是开放式地理信息系统?随着地理信息系统(GIS)中计算机硬件和软件成本的下降,资源管理人员越来越关注环境数据的最大化价值。
许多规定日期的工作已经实现了标准化的数据生产,数字化的信息分布和标准化的翻译。
针对以交流清单为基础的地理信息系统的应用和分析工具的信息交换我们赋予的努力还很少,如统计分析,过程建模,和模式识别等等。
作为一门技术和空间理解掌握范例,地理信息系统在不久将来的成功将取决于能否将为科学调查和环境规划而实现将多种方法融合成一个全面的系统的无缝集成。
开放系统模型是一种软件工程和系统设计,它实现并鼓励数据,资源,工具,等等不同的用户或应用程序的共享。
当它被应用到地理信息系统区域时,它的目的就是从目前的模式中摆脱出来,在目前的模式中特定的地理信息系统应用和功能与其内部的数据模型和结构紧密结合在一起。
开放式地理信息系统不仅促进个人GISs之间的信息交流,而且促进其他系统之间的信息交流,如统计分析,图像处理,文件管理,或可视化等等。
在开放式地理信息系统中地理信息管理的基本限制是不同数据类型,不同地理信息系统和不同应用的扩散。
这种多样性的特点是能够迅速发展到似乎无限量的用户和数据要求集合,但它与有效的数据资源共享相违背。
那些希望共享经由他人开发生产的地理数据的用户面临着一个复杂的数据转换任务。
通过转让格式有助于这种情况,但不可能彻底的解决这个问题,这是由于存在将大量的数据模型和数据架构的复杂融合。
地理信息系统的工具箱办法提供了一个广泛的基于私人数据模型操作的地理处理工具来寻求解决这一问题。
虽然采用的是私人数据模型,但不一定限制用户对于工具箱中可用工具的使用;他们不能自由利用其他类型的软件功能,如统计分析,电子表格或数字处理等。
应用软件开发商往往会通过创建以实现具体功能的自定义软件而必须适应根本不相容的数据模型和地理处理工具。
讨论了这些问题,那么形成一个开放式地理信息系统的基本需求是:(1)互操作的应用环境——可利用特定的工具和数据配置的用户工作台是必须解决的一个问题。
(2)共享数据空间——一个可以支持各种分析和制图应用的通用数据模型。
(1)异构资源浏览器——以便探索和获取网络中可利用的信息资源和可分析资源。
开放式地理信息系统协会,一个基础广泛的联盟政府机构,研究机构,软件开发者和系统集成商,经过多年努力来定义开放式地理信息系统(OGIS),并制定了一整套的要求,标准和规范来支持它。
它的总目标是鼓励软件开发商和集成商去遵守这些要求,并通过时间创造的工具,数据库和通讯系统等那些最大限度的利用系统和资源,并利用技术进步而形成的系统。
正如在开放式地理信息系统中指明的一样,其目标是在一个单一的环境和单一的工作流程中使一个应用开发者使用任何地理数据和地理处理函数或“网络”中的可用处理方法而形成的一门技术。
1.2开放式地理信息系统架构开放式地理信息系统的三大要求——互通式应用,共享式数据空间和异构资源的浏览器——都必须连接到一个系统的整体架构中。
虽然它们每个都可被视为一个含有特定功能的集合,但它们都必须共存于一个共同的已定义系统组件是如何交互的框架中。
当然,这些组件本身是复杂的,它们相互之间又是多层次和多方式的。
一个开放的地理信息系统的体系结构必须提供强有力的方法来获取多种形式的适合于多种软件环境的数据。
也就是说,任何便捷的地理信息系统或其他使用地理数据的应用程序,必须能够获得并使用任何其支持格式的分布式信息。
开放式地理数据互操作规范(OGIS)项目,自1993年6月开始实施,它是对于设计方法的一种尝试,它提供了一个面向对象的架构以便获取地理数据,它独立于用于给数据建模的特定数据结构和文件格式。
从用户的角度来看,OGIS允许远距离访问地理数据,而无论格式怎样。
从应用程序开发者的角度来看,OGIS提供了一套全新的网络服务,以确定,解译,并表明一个数据集从地理数据服务器到地理处理客户。
图1概述了OGIS的架构,它包括分布式计算平台,数据对象和存储,以及应用和服务。
虽然图1是以分层架构来显示,但这只是用图表来表示各个组成部分间的操作运用关系。
事实上,构架中的每一个结构——地理信息系统数据库应用,地理处理方法,框架组成部分——都是一个对象。
每一个对象都有特定的接口方法,使其能够与其他对象之间建立联系。
这个方法独特之处是专门的服务正在开发,而这些服务提供所需的功能的有效接口。
例如,我们可以利用服务商提供的详细协议来共享接口,而它必须是一个带有通用地理数据模型框架的私人数据格式。
事实上,图1可以以“分布式对象技术”作为总线来重画,而与它连接的是所有其他以提供和需求服务的对象为格式的有效构架。
更需要我们注意的是OGIS是一个业务模式,而不是一个数据标准。
总的前提下,OGIS是一组特定的软件工具,为将不同来源的数据动态翻译成单一的地理数据,依靠数据模型来解译对象,这些对象模型然后可以直接进入到使用基本工具包或基本操作的应用程序中。
在开放式地理信息系统中,OGIS提供了框架,通过框架设置了含有其他功能的各个类,特别是地理数据模型,它介绍了定义了接口,应用软件和系统的地理信息和服务模式。
OGIS力求从以下几个反面来实现这些业务目标,第一,根据现有的分布式对象方法和体系结构使用面向对象的执行模式。
这意味着,每一个规格标准的组成部分——无论是数据格式、应用程序、一种地理数据模型、转换器或用户模式——都是一个对象,因此可以通过对象管理的一套公用设计来进行操纵。
第二, OGIS的开发将在传统框架和其特定原型模式中进行加强并实现。
也就是说,我们首先会建立一些提供简单的地理数据交流的方法,其次是操作者对各种形式数据的不同操作,并最终通过渐进的办法来确定和实施地理处理服务。
第三,OGIS的开发是在以地理数据对象为目标的情况下通过优化的定义,开放的交流和转让的格式为基础而开始。
随着用以解释嵌套在OGIS 模型表格中的程序变得越来越容易定义,这样随后的努力将集中于标准分布格式和(与外部系统开发商)私人数据格式。
OGIS的一个关键特征是由大量的现有数据结构所决定的——即不仅特定的解译必须是健全和一贯的,他们必须解决各种数据模型中存在的不一致性。
例如,OGIS必须启用地缘关系和基于特征的地理数据模型之间的透明共享。
其关键是互操作性——即在突出因素不能事先得知的情况下能够基于探索发现和动态解译过程来获取和转化数据的这种能力。
OGIS进程的目的是将地理信息系统技术的多种方法统一到三个关键领域:即地理数据模型,地理处理服务和定义信息社区。
总之,这些努力将会将传统地理信息系统的实践,自动测绘,遥感,空间和时间分析以及科学建模转化到一个共同的地理信息框架。
2.1共享数据模型及存储OGIS地理数据模型( OGM )是开放式地理信息系统概念的核心,是OGIS框架一个不可分割的组成部分。
它提供了一个连续的合乎逻辑的地理信息观点和独立的基本数据模型或格式。
因为它是一种综合性的地理数据表达,因而它允许建立一套高层次的功能或操作,而这些功能或操作可用于应用程序来访问不同的数据集。
地理信息的收集和管理可用于许多用途,其中每一项都有自己的要求的对于数据如何才能最有效地组织起来,它包括哪些有益的特征,什么程度的精密度和准确度是必要的,如何分析和信息显示,等等。
因此,现在许多地理数据的表达,其中大部分是不相容的,并对一个社区中用户的使用数量进行限制。
出于这次讨论目的,我们确定了以下地理信息表达的几种级别:1,数据模型涉及到一套信息的概念,例如地图的主题,离散的要素和对象,观测量或数字或算法的描述。
2,数据结构,是指对地理信息进行编码的方法,如弧节点(拓扑相关矢量),计算机辅助设计,栅格,数据库记录或链接对象。
3,数据格式是指用于存储和管理地理数据的具体协议或程序,如栅格或ARC/INFO矢量覆盖中的GRASS游程长度编码。
在这些定义中可以看出地理信息包括数据点或要素,而根据其在空间(和可能的时间)的地理位置使得它们其中的每一个实体都能够被单独的描绘出来。
诚然,还有许多其他形式的信息,它们一般都涉及空间,如关于地域的一篇杂志文章,但这些类型并不包括在此项地理信息的有效定义中,当然,除下文所述。
其次,该OGM的目标是建立一个单一的综合模式,包含了一系列的现有模式及其相关结构。
也就是说,OGM必须能够用任何一种以任意数据模型相关参数来制定的格式来描述任意的基准面。
从应用程序,而不是数据的角度来看,OGM框架必须提供相应的方法,通过它用户可以查询地理信息。
起初,OGM必须解决共用地理处理系统和与其相关的地理数据的数据管理要求。
这些因素不仅包括各种格式和结构,而且包含用以表达不同地理现象的基本的不同模型。
因此,OGM结构必须从顶端开始定义一直到最后为不同的数据结构至少提供一种图案为止。
在顶部,也就是概念级,一个OGIS地理数据对象包括三个主要部分组成:(1)空间组成部分,它包括一些几何形状,如点,线,多边形,网格和时空参照,并通过预测,坐标系统和可行性转化来定义。
(2)语义组成部分,它使用目录或数据字典根据“真实世界”模型定义了一个对象的意义。