空间数据库使用案例分析
实验五 空间分析具体案例应用分解
（二）假设某地需扩建一条宽
已有资料：县域图层（County.shp）、土地利用图层（LandUse.shp）、公路（Road.shp）。
①地图投影（或单位）设置
②缓冲区分析
（1）调用缓冲区分析模块
（2）BufferWizard命令使用（建立面状公路）
1、根据经济地理相关知识，确定影响超市选址的因素及权重。
2、正确调用3D分析模块
3、空间分析选项设置（地图投影、单位、分辨率、叠加范围）
4、人口分布的空间分析（由样本点插值出人口分布图）
5、超市服务范围空间分析（按距超市远近）
6、栅格数值重分类（数值单位统一、归一化）
7、空间叠加分析（Spatial Analyst—Raster Calculator—按权重输入计算公式—Evaluate）
1954_GK_Zone_20.prj投影，单击确定就完成对island图层的投影定义；其他图层方法相同，也可用已定义好投影的图层用[Import]命令直接导入。
③卫片配准。在ArcMap中首先调入已定义好投影的island图层，再调入卫片。调用
Georeferencing工具，选择[Fit to Display]命令，使卫片处于屏幕正中央，然后进行配
实验五
实验类型
实验目的
实验内容
实验过程
（一）琅岐岛
问题：运用已有资料：琅岐岛遥感影像图（未配准）、MapInfo交换格式的琅岐岛及周边地区等高线（contour1. Mif）、等深线（contour2. Mif）、岛屿（island. Mif）等图层，做出一张琅岐岛3D效果图。
①MIF格式转为Shapefile格式。打开ArcCatalog，选择[View]下的[Toolbars]-[Arcvie 8xTools]，弹出Arcvie 8x Tools工具窗口，选择Mif to Shaefile命名，出现对话框，按要求指定要转化的mif格式文件，并输入转换后输出的文件名。
使用MySQL进行空间数据处理与地理信息分析
使用MySQL进行空间数据处理与地理信息分析引言：地理信息系统（Geographic Information System, GIS）已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。
随着全球位置系统（Global Positioning System, GPS）和地理信息技术的快速发展，空间数据的处理和地理信息分析成为了GIS的核心问题之一。
MySQL作为一种开源的关系型数据库管理系统，具有广泛的应用领域和良好的性能表现，在空间数据处理与地理信息分析中也有着重要的应用价值。
本文将介绍如何使用MySQL进行空间数据处理与地理信息分析。
一、空间数据类型：MySQL支持的空间数据类型主要有点（Point）、线（LineString）和面（Polygon）。
通过定义这些空间数据类型，我们可以存储和处理各种地理空间数据。
例如，我们可以使用点类型来存储某个地点的经纬度信息，使用线类型来存储道路或河流的几何形状，使用面类型来存储地理区域的范围。
二、空间索引：对于大规模的空间数据集，使用空间索引是必不可少的。
MySQL提供了R-Tree索引来加快对空间数据的查询速度。
通过在空间列上创建索引，MySQL可以更高效地进行空间数据的查询和分析操作。
对于频繁进行空间查询的应用场景，使用空间索引可以大幅提高查询性能。
三、空间数据查询：MySQL提供了一系列的空间函数（Spatial Functions）来对空间数据进行查询和分析。
例如，ST_Contains函数可以用于判断一个几何对象是否完全包含在另一个几何对象中；ST_Distance函数可以计算两个几何对象之间的距离；ST_Intersection函数可以计算两个几何对象的交集。
通过组合使用这些空间函数，我们可以实现各种复杂的空间查询和分析操作。
四、地理信息分析：在地理信息分析中，我们经常需要进行空间聚类分析、空间连接分析和空间缓冲区分析等。
MySQL提供了相应的空间函数来支持这些功能。
空间数据挖掘应用实例
空间数据挖掘应用实例嘿，朋友！想象一下这样一个场景：你正在一家大型商场里闲逛，突然发现自己总是能在最需要的时候找到心仪的商品，是不是觉得特别神奇？其实，这背后就可能隐藏着空间数据挖掘的功劳呢！就说这个商场吧，从外面看，它就是一个普普通通的大楼。
但走进里面，那可是别有洞天。
各种店铺琳琅满目，商品多得让人眼花缭乱。
这时候，空间数据挖掘就派上用场啦！比如说，商场的管理人员通过分析顾客在不同区域的停留时间、行走路线等空间数据，就能知道哪些区域最受欢迎，哪些店铺被顾客光顾得最多。
这就好比是有一双“智慧的眼睛”，能看透顾客们的心思。
“哎呀，这一片区域怎么人流量这么少呢？”管理人员看着数据自言自语道。
然后他们就会想办法调整布局，把更吸引人的商品或者促销活动放到这个区域，这不就增加了顾客的关注度嘛。
再举个例子，你有没有发现，当你在网上购物的时候，推荐给你的商品总是那么合你心意？这可不仅仅是巧合。
电商平台也在运用空间数据挖掘呢！它们会根据你以往的购买记录、浏览习惯，还有你所在的地区等空间信息，来猜测你的喜好和需求。
“难道这平台会读心术？”你可能会这样惊叹。
其实呀，这都是空间数据挖掘的功劳。
还有交通领域，那更是离不开空间数据挖掘。
想象一下，每天城市的道路上车辆来来往往，拥堵不堪。
这时候，交通管理部门通过分析车辆的行驶轨迹、道路的流量等数据，就能找到拥堵的“症结”所在。
“这一段路怎么总是堵？”交警们看着数据紧皱眉头。
然后他们就可以采取措施，比如调整信号灯时间、增加车道，让道路变得更加通畅。
在医疗领域，空间数据挖掘也大显身手。
医生们通过分析病人的分布区域、疾病的传播路径等数据，能够更好地预防和控制疾病的传播。
这就像是在和看不见的病魔进行一场“智斗”。
总之，空间数据挖掘在我们的生活中无处不在，它就像是一个默默付出的“幕后英雄”，悄悄地为我们提供着各种便利和服务。
所以说，空间数据挖掘可不是什么遥不可及的高科技概念，它已经实实在在地融入了我们的日常生活，让我们的生活变得更加便捷、高效和有趣。
空间数据查询统计与应用案例
值较一致，但与邻域的值差异较大。
多边形由聚集在一起的相互连接的单元网格组成，区域内 部的网格值相同或差异较小，但与邻域网格的值差异较大。
空间数据
栅格数据结构
优点： a. 表达地理要素比较直观； b. 容易实现多元数据的操作；
c. 便于与遥感图像及扫描输入数据相匹配建库和使用等。
缺点： a. 数据精度取决于网格的边长； b. 数据冗余； c. 网络分析和建立网络连接关系比较困难。
属性特征：描述地物的自然或人文属性的定性或定量指标。 时态特征：指地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段。
地理空间数据= 空间特征数据+属性特征数据+时态特征数据
空间数据
空间数据的表示
在二维空间中，不同类型的空间要素都可抽象表示为点、 线、面三种基本的图形要素： y 面标识点
面 实体点 弧段
空间数据查询统计与应用案例
南京师范大学
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据
空间数据是GIS的核心，也有人称它是GIS的血液，因为
GIS的操作对象是空间数据，因此设计和使用GIS的第一步工作
就是根据系统的功能，获取所需要的空间数据，并创建空间数 据库。 现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市 规划、交通、银行、航空航天等。
or and
条件
条件 条件
主要内容
空间数据 空间数据查询 空间数据统计 应用案例
空间数据统计
GIS中空间数据的统计分析，是指对GIS地理数据库中的专 题数据进行统计分析。
空间数据统计
为什么要进行空间统计分析？
空间数据的直观、综合评价
空间数据的主要特征和内在联系
空间数据库在测绘技术中的应用案例分享
空间数据库在测绘技术中的应用案例分享随着技术的发展和进步，空间数据库在测绘技术中的应用得到了广泛关注和应用。
空间数据库是一种专门用来存储地理位置数据的数据库系统，通过对这些数据进行分析和处理，可以有效地帮助我们理解和掌握地球的空间分布规律，为测绘工作提供有力的支持。
在日常生活中，我们常常会接触到一些利用空间数据库进行测绘的应用案例。
比如，我们可以利用空间数据库来进行城市规划。
通过收集和整理城市的各类地理信息数据，比如道路、建筑、土地利用等数据，可以建立一张具有完整地理信息的城市地图。
在此基础上，我们可以进行城市规划的分析和预测，为城市的发展提供科学的依据。
此外，在农业领域中，空间数据库也发挥了重要的作用。
农田的地理位置信息对于农业生产是至关重要的。
通过将农田的地理位置信息与气象、土壤等其他数据结合起来，可以有效地进行农田的分类、评估和管理。
这样，农民可以根据农田的特点和需求，科学地制定种植计划，提高农田的利用效率和产量。
还有一个具有实际意义的案例是空间数据库在城乡规划中的应用。
随着城市化的进程和城乡一体化的要求，城乡规划变得越来越重要。
通过收集和整理城乡地理信息数据，比如城市与农村的关系、土地使用、经济发展等数据，可以建立一张完整的城乡规划地图，为城乡发展提供科学的指导。
同时，利用空间数据库可以对城市和农村的空间分布进行深入分析，寻找合理的优化方案，以实现城乡发展的协调与平衡。
另外一个有趣的应用案例是空间数据库在旅游规划中的应用。
旅游业是一种重要的经济产业，而旅游规划对于旅游业的发展有着重要的影响。
通过收集和整理旅游景区的地理位置信息和相关的旅游资源数据，比如附近的酒店、餐厅等，可以建立一张完整的旅游规划地图，为游客提供更好的旅游体验，同时也为旅游企业提供更多的商机。
空间数据库在测绘技术中的应用案例不胜枚举。
在交通规划、环境保护、资源管理等领域，都可以发现空间数据库的身影。
空间数据库的优势在于它可以将地理位置数据和其他非空间数据进行有机地结合，实现空间分析和空间决策的全面性。
（完整word版）空间分析实例分析
（完整word版）空间分析实例分析⼀、学校选址1、背景合理的学校空间位置布局，有利于学⽣的上课与⽣活。
学校的选址问题需要考虑地理位置、学⽣娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素，从总体上把握这些因素能够确定出适宜性⽐较好的学校选址区。
2、⽬的通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据的距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层⾯合并等空间分析功能。
3、数据1)Landuse(⼟地利⽤数据)；2)dem(地⾯⾼程数据)；3)rec_sites(娱乐场所分布数据);4)school(现有学校分布数据);以上数据位于Ch8\Ex1\Schoolsite.mdb中。
4、要求1)新学校选址需注意如下⼏点：A：新学校应位于地势较平坦处；B：新学校的建⽴应结合现有⼟地利⽤类型综合考虑，选择成本不⾼的区域；C：新学校应该与现有娱乐设施相配套，学校距离这些设施愈近愈好；D：新学校应避开现有学校，合理分布。
2)各数据层权重⽐为：距离娱乐设施占0.5，距离学校占0.25，⼟地利⽤类型和地势位置因素各占0.125。
5、操作过程1) 加载Spatial Analyst模块2)设置空间分析环境。
A：打开General选项卡，设置⼯作路径；B：在Analysis Extent下拉框中选择“Same as Layer Landuse4)从DEM数据提取坡度数据集。
5)从娱乐场所数据提取娱乐场直线距离数据。
6)从现有学校位置数据提取学校直线距离数据集。
7)重分类数据集A)重分类坡度数据集将坡度分为10级，平坦的地⽅适宜性好，赋与较⼤的适宜性值，陡峭的地⽅则赋与较⼩的值。
B：重分类娱乐场所距离数据集也是将等间距分级为10级，距离娱乐场所最近适宜性最⾼为10，距离最远为1。
C：重分类现有学校直线距离数据集也是分为10级，距离学校最远的单元为10，最近的为1。
D：重分类⼟地利⽤数据集⼟地对学校适宜性也存在⼀定的影响，如湿地、⽔体分布区建学校的适宜性极差，所以在重分类时删除这两个选项。
使用MySQL数据库进行空间数据处理和分析
使用MySQL数据库进行空间数据处理和分析简介：随着信息时代的到来，数据的规模和种类日益增加，空间数据的处理和分析变得尤为重要。
MySQL作为一种开源关系型数据库管理系统，具有广泛的应用领域和强大的功能，也可以用于空间数据的处理和分析。
本文将介绍如何使用MySQL数据库进行空间数据处理和分析。
一、什么是空间数据空间数据是一种特殊类型的数据，它包含了地理位置和几何形状等信息。
在很多领域中，如地理信息系统（GIS）、遥感、地球科学等，空间数据的处理和分析都是必不可少的环节。
常见的空间数据类型包括点数据、线数据和面数据。
二、MySQL中的空间数据类型MySQL从5.7版本开始引入了对空间数据的支持，提供了丰富的空间数据类型和函数。
其中，最常用的是Geometry类型和Geography类型。
Geometry类型适用于处理平面坐标的空间数据，而Geography类型适用于处理地理坐标的空间数据，它们的存储形式和计算方法有所不同。
三、创建空间数据表在使用MySQL进行空间数据处理和分析之前，首先需要创建一个空间数据表。
创建空间数据表的语法与创建普通数据表类似，只是在定义字段时需要指定字段的空间数据类型。
例如，可以创建一个存储点数据的空间数据表，以保存城市的位置信息：CREATE TABLE cities (id INT AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(255),location POINT,PRIMARY KEY (id));四、插入空间数据插入空间数据与插入普通数据类似，只需在INSERT语句中指定空间数据字段的值即可。
例如，可以向上一节创建的空间数据表中插入一些城市的位置信息：INSERT INTO cities (name, location) VALUES('上海', POINT(121.4737, 31.2304)),('北京', POINT(116.4074, 39.9042)),('纽约', POINT(-74.0059, 40.7128));五、查询空间数据MySQL提供了一系列的函数来查询和分析空间数据。
空间数据案例式实验教程
空间数据案例式实验教程本文将介绍一个基于空间数据的案例式实验教程，帮助学习者更深入地理解和掌握空间数据的处理和分析方法。
一、实验目的通过案例式实验，加深对空间数据处理与分析方法的理解，进一步掌握空间数据处理较为重要的操作，为进一步学习和应用空间数据分析提供一定的基础。
二、实验内容本实验以某城市某个小区为例，基于GIS空间分析技术和空间数据加工方法，实现以下几方面的内容：1. 建立小区地理信息系统，包括小区的基本信息、道路、建筑物等。
2. 基于空间数据可视化工具，实现小区主要数据的可视化，包括地形、建筑、人口等。
3. 空间数据挖掘与分析，深入挖掘小区的人口情况、社区安全等关键问题。
4. 基于空间数据分析工具，实现小区的风险评估和治理方案设计。
三、实验流程1. 数据的收集和清洗根据小区实际情况，对其应用程序的使用做出判断，收集与小区有关的数据，并对数据进行清洗和提纯。
主要包括道路、建筑物、人口等信息，确保数据的可用性和可靠性。
2. 数据加工与地图制作根据收集的数据，利用GIS软件建立小区地理信息系统，并将收集到的数据进行加工，制作小区的数字地图。
数字地图是进行空间分析、可视化分析的重要基础，也是其他分析工作的前提条件。
3. 空间数据可视化将制作好的数字地图，基于空间数据可视化工具，实现小区主要数据的可视化。
这一步主要包括地形、建筑、人口等数据，对这些数据进行可视化处理，使其呈现在地图上，为后续的数据分析和决策制定提供可视化支持。
4. 空间数据挖掘与分析依据小区的实际情况，利用空间数据挖掘和分析工具，对小区的人口情况、社区安全等关键问题进行深入挖掘和分析。
包括根据人口分布情况进行重点区域的分析，从而辅助制定人口应急救援方案；根据道路拥堵情况，分析不同时间段交通状况，从而提供路网优化的建议，以及根据社区的安全状况进行风险评估，制定社区治理方案等工作。
5. 风险评估和治理方案设计依据小区的实际情况和分析结论，进行风险评估和社区治理方案的设计。
SQLServer空间数据库应用案例报告
实验四SQL Server空间数据库应用案例一、实验学时4学时二、实验目的1. 了解SQL Server 2008 r2的空间参考系统表；2. 掌握SQL Server 2008r2的空间数据类型的使用；3. 掌握空间数据库与数据表的设计与实现4.掌握用SQL实现空间查询与分析功能的方法三、预习内容1.SQL Server 有关空间操作的教程2.教材中有关SQL语言的关于空间查询与分析的语法章节四、实验设备及数据1.安装了SQL Server 2008 r2的电脑2.教材第五章的空间数据库实例数据五、实验内容1. SQL Server 2008的空间参考系统表的介绍2空间数据类型的介绍与使用3. 空间数据库与数据表的创建与修改4. 使用SQL语句添加、删除、修改空间数据记录5. 用SQL实现空间查询和分析六、实验步骤建蓝湖数据库create table lakes(fid integer not null primary key,name varchar(64),shore geometry);create table road_segments(fid integer not null primary key,name varchar(64),alises varchar(64),num_lanes integer,centerline geometry);create table divided_routes(fid integer not null primary key,name varchar(64),roadseg1id integer references road_segments,roadseg2id integer references road_segments,position geometry);create table bridges(fid integer not null primary key,name varchar(64),roadseg1id integer references road_segments, roadseg2id integer references road_segments, position geometry);create table streams(fid integer not null primary key,name varchar(64),fromlakeid integer references lakes,tolakeid integer references lakes,centerline geometry);create table buildings(fid integer not null primary key,address varchar(64),position geometry,footprint geometry);create table poods(fid integer not null primary key,name varchar(64),type varchar(64),shores geometry);create table island(fid integer not null primary key,name varchar(64),lakeid integer references lakes,boundary geometry);create table zone(fid integer not null primary key,name varchar(64),boundary geometry);录入数据insert into lakes values(101,'蓝湖',geometry::STGeomFromText('multipolygon(((52 18,66 23,73 9,48 6,52 18),(59 18,67 18,67 13,59 13,59 18)))',101));insert into lakes values (0,'图片外其他湖泊',geometry::STGeomFromText('multipolygon(((62 28,76 33,83 19,58 16,62 28),(69 28,77 28,77 23,69 23,69 28)))',101));--路段insert into road_segments values(102,'路',null,2,geometry::STGeomFromText('linestring(0 18,10 21,16 23,28 26,44 31)',101));insert into road_segments values(103,'路','主街',4,geometry::STGeomFromText('linestring(44 31,56 34,70 38)',101));insert into road_segments values(104,'路',null,2,geometry::STGeomFromText('linestring(70 38,72 48 )',101));insert into road_segments values(105,'主街',null,4,geometry::STGeomFromText('linestring(70 38,84 42 )',101));insert into road_segments values(106,'绿森林边路',null,1,geometry::STGeomFromText('linestring(28 26,28 0 )',101));--组合路insert into divided_routes values(119,'路',null,4,geometry::STGeomFromText('multilinestring((10 48,10 21,10 0),(16 0,16 23,1648))',101));--桥insert into bridges values(110,'卡姆桥',102,103,geometry::STGeomFromText('point(44 31)',101));insert into streams values (111,'卡姆河',0,101,geometry::STGeomFromText('linestring(38 48,44 41,41 36,44 31, 52 18)',101)); insert into streams values (112,null,101,0,geometry::STGeomFromText('linestring(76 0,78 4, 73 9)',101));insert into buildings values (113,'主街号',geometry::STGeomFromText('point(52 30)',101),geometry::STGeomFromText('polygon((50 31, 54 31, 54 29,50 29,50 31))',101));insert into buildings values (114,'主街号',geometry::STGeomFromText('point(64 33)',101),geometry::STGeomFromText('polygon((66 34, 62 34, 62 32,66 32,66 34))',101));insert into poods values (120,null,'思道哥池塘',geometry::STGeomFromText('multipolygon(((24 44,22 42,24 40,24 44)),((26 44,26 40,28 42,26 44)))',101));insert into island values (109,'鹅岛',101,geometry::STGeomFromText('multipolygon(((67 13,67 18,59 18,59 13,67 13)))',101));--区域insert into zone values (117 ,'阿诗顿',geometry::STGeomFromText('multipolygon(((62 48,84 48,84 30,56 30,56 34,62 48)))',101));insert into zone values (118 ,'绿森林',geometry::STGeomFromText('multipolygon(((28 26,28 0,84 0,84 42,28 26),(52 18,66 23,73 9,48 6,52 18)),((59 18,67 18,67 13,59 13,59 18)))',101));查询获得鹅岛的wkt表示select boundary.STAsText()from islandwhere name='鹅岛'查找本数据库中所有的空间表Select TABLE_NAMEFROM RMATION_SCHEMA.TABLESWhere TABLE_TYPE='BASE TABLE'判断名为路5别名为“主街”的路段的几何属性是否为空select centerline.STIsEmpty()from road_segmentswhere name='路'and aliases='主街';4蓝湖的几何结构是否是简单的select shore.STIsSimple()from lakeswhere name='蓝湖';5.获得鹅岛的边界select boundary.STAsText(),boundary.STBoundary() from island6获得鹅岛的MBR边界select boundary.STAsText(),boundary.STEnvelope() from islandwhere name='鹅岛';7.获取73号路的几何类型select cneterlines.STGeometryType()from divided_routes8 获得102路段中点的第一个点select centerline.STAsText(),centerline.STPointN(1) from road_segmentswhere fid='102'9获得卡姆桥的x，y坐标SELECT position.STX,position.STYFROM bridges WHERE name='卡姆桥';10获得路段的长度SELECT centerline.STLength()FROM road_segments WHERE fid=106;11判断鹅岛的MBR边界是否闭合SELECT boundary.STIsClosed(),boundary.STBoundary() FROM island WHERE name='鹅岛';12获得路段的起点和终点select centerline.STAsText(),centerline.STStartPoint(),centerline.STEndPoint() from road_segmentswhere fid=10213获得鹅岛的质心select boundary.STCentroid(),boundary.STAsText()from islandwhere name='鹅岛'14判断PointOnSurface函数返回鹅岛上的点是否在其边界上select boundary.STContains(boundary.STPointOnSurface())from islandwhere name='鹅岛';15获得路段的点数目select centerline.STNumPoints()from road_segmentswhere fid='102'16获得鹅岛的面积select boundary.STArea() from islandwhere name='鹅岛';17--获得蓝湖内环的数目select shore.STNumInteriorRing() from lakeswhere name='蓝湖';18判断号路的几何元素的数目select cneterlines.STNumGeometries() from divided_routeswhere name='路';19获得号路的第二个几何元素select cneterlines.STAsText()from divided_routeswhere name='路';20获得号路的长度select cneterlines.STLength() from divided_routes where name='路';。
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析(十)
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析引言航空航天行业是一个高度复杂而又充满挑战的领域，在其运营和发展过程中，需要大量的数据支撑和分析。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析工具，被广泛应用在航空航天行业中，有助于提高运营效率和决策质量。
本文将以一些实际案例为例，来探讨数据仓库技术在航空航天行业中的应用情况。
数据仓库技术提升航空航天行业的运营效率首先，数据仓库技术在航空航天行业中的应用可以提升运营效率。
举例来说，某大型航空公司通过建立数据仓库系统，将各个部门的数据整合在一起，形成一个统一的数据源。
这使得相关部门能够方便地查询和分析数据，从而更好地协同工作。
此外，数据仓库技术可以通过数据挖掘技术，发现潜在的问题和提升空间。
例如，航空公司可以通过对乘客数据的分析，定位客户旅游偏好，从而提供更加个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度。
数据仓库技术改善航空航天行业的决策质量其次，数据仓库技术在航空航天行业中的应用还可以改善决策的质量。
航空航天行业的决策往往需要考虑多个因素，如飞机维修计划、航班调度等。
数据仓库技术可以帮助航空公司将多源数据进行整合和分析，从而提供更全面和准确的决策依据。
例如，某航空公司通过数据仓库技术对飞机维修记录进行分析，发现了一些潜在的故障模式，并据此优化了维修计划，降低了故障率。
此外，数据仓库技术还可以通过对市场需求和竞争对手数据的分析，提供更准确的市场预测，从而优化航线规划和市场定位策略。
数据仓库技术推动航空航天行业的创新发展最后，数据仓库技术在航空航天行业中的应用还有助于推动创新发展。
航空航天行业的竞争日趋激烈，需要不断地提供新的产品和服务。
数据仓库技术可以通过对市场和乘客数据的分析，掌握市场需求的变化和乘客旅行习惯的演变，从而为公司的创新提供方向。
例如，某航空公司通过对乘客数据的分析，发现了一个潜在的市场机会——某个具体地区的旅游需求日益增长。
基于这个发现，航空公司推出了专门的航线和服务，满足了这一特定地区的旅游需求，并取得了良好的市场反响。
地理信息技术与空间数据分析的教学案例
地理信息技术与空间数据分析的教学案例地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一门涉及地理空间数据收集、管理、分析和可视化的学科。
随着科技的发展和应用领域的不断拓展，GIT在各个行业和领域都发挥着重要的作用。
本文将以一个教学案例的形式，探讨如何利用GIT进行空间数据分析。
案例背景：假设我们是一家房地产公司的市场分析师，公司计划在某个城市开发一片新的住宅小区。
我们需要通过空间数据分析来确定最佳的开发位置，以及了解周边的市场竞争情况。
第一步：数据收集在进行空间数据分析之前，我们首先需要收集相关的数据。
这些数据可以包括地理位置、人口分布、交通状况、教育资源等。
我们可以通过各种途径获取这些数据，例如地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）数据库、公开的统计数据、互联网上的开放数据等。
第二步：数据清洗和整理收集到的数据可能存在一些噪声、缺失值或不一致的情况，因此我们需要对数据进行清洗和整理。
这可以通过使用数据清洗工具和编程语言来实现。
清洗和整理后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析提供可靠的基础。
第三步：空间数据分析在数据准备工作完成后，我们可以开始进行空间数据分析。
这可以包括以下几个方面的分析：1. 空间可视化：利用地理信息系统软件将数据可视化在地图上，以便更直观地了解数据的分布和关系。
我们可以使用各种地图符号和颜色编码来表示不同的数据属性。
2. 空间聚类分析：通过聚类算法，将数据点分组成具有相似特征的簇。
这可以帮助我们找到潜在的市场热点区域或人群集中的地点。
3. 空间插值分析：通过插值算法，推断未观测到的地理位置上的属性值。
这可以帮助我们填补数据缺失的空白，以及预测未来的趋势。
4. 空间关联分析：通过统计方法，分析不同地理位置上的属性之间的相关性。
这可以帮助我们了解市场竞争情况，以及不同因素对房地产价格的影响。
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析(四)
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析引言：航空航天行业是现代科技的重要领域之一，涉及到航空、航天、飞行器制造、导航等多个细分领域。
随着信息技术的快速发展，数据在航空航天行业中的应用变得日益重要。
数据仓库技术，作为一种重要的数据管理和分析工具，也在航空航天行业中发挥着重要作用。
本文将通过分析几个实际的案例，探讨数据仓库技术在航空航天行业中的应用。
案例一：智能维护系统在航空航天行业中，飞机运行状态的实时监测和维护是非常重要的，而传统的维修模式往往是周期性的或故障发生后的应急维修。
然而，这种模式不能及时发现潜在的飞机故障，并可能导致飞行事故的发生。
因此，航空公司开始研发智能维护系统，数据仓库技术被应用其中。
智能维护系统通过传感器等设备采集飞机各部件的数据，并将这些数据存储到数据仓库中。
使用数据仓库技术，航空公司可以对大量的数据进行分析和挖掘，及时发现飞机的异常状况，并预测潜在的故障。
例如，系统可以通过监测发动机温度、压力等参数，判断发动机是否存在故障风险，并提前进行维修。
这种智能维护系统的应用，可以提高飞机的可用性和安全性，降低维修成本，对于航空公司和乘客来说都是双赢的。
案例二：市场分析与资源优化航空航天行业中的航空公司面临着市场竞争激烈和成本控制的双重压力。
为了在竞争中立于不败之地，航空公司需要对市场需求进行准确的分析，并实现航线和航班资源的优化配置。
利用数据仓库技术，航空公司可以将各种数据进行集中存储和分析，包括客户购票数据、乘客满意度调查、航班准点率等等。
依靠这些数据，航空公司可以了解市场需求和客户偏好，合理调整航线，并优化航班时间表，提高航班的利用率。
此外，数据仓库技术还可以帮助航空公司进行成本控制和精细化运营。
航空公司在数据仓库中存储成本、收入、利润等相关数据，并通过分析这些数据，找到成本控制的关键点，降低运营成本。
例如，通过对飞行路线和燃油成本的数据分析，航空公司可以选择更经济的路线，减少燃油消耗，降低运营成本，提高盈利能力。
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析(二)
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析引言：随着物联网技术的快速发展，海量数据的收集和分析成为了重要的课题。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的关键工具，被广泛应用于物联网领域。
本文将通过分析几个实际案例，来探讨数据仓库技术在物联网中的应用及其带来的益处。
案例一：智能家居系统的数据分析智能家居系统通过传感器和设备的连接，可以获取到家庭中各种数据，如温度、湿度、光照等信息。
利用数据仓库技术，可以对这些数据进行集中存储和分析。
例如，通过分析温度和湿度数据，可以优化空调和加湿器的控制，从而提高家居的舒适度和能源利用效率。
此外，还可以通过分析家庭成员的行为模式数据，实现智能照明的自动化控制，进一步节省能源和提高居住体验。
案例二：智能运输物流系统的数据管理物联网在运输物流领域的应用也非常广泛。
智能运输物流系统通过传感器和设备，可以实时监测车辆的位置、速度、负载情况等信息。
这些数据可以通过数据仓库技术进行存储和管理。
通过分析车辆行驶数据，可以优化运输路线和调度，提高运输效率和降低成本。
同时，运输物流公司还可以利用数据仓库技术对货物的跟踪和监控进行分析，提高货物的安全性和准时性。
案例三：智慧农业的数据挖掘与分析在农业领域，物联网技术的应用可以帮助实现精准农业管理。
通过传感器监测土壤湿度、气象数据等，可以精确掌握农田的状态。
而数据仓库技术可以对这些监测数据进行集中存储和分析。
通过对土壤湿度和气象数据的挖掘与分析，可以为农民提供精准的农田灌溉指导，优化农田管理策略，提高农作物的产量和质量。
结论：从以上案例分析可以看出，数据仓库技术在物联网领域中发挥着重要的作用。
它可以对从传感器和设备中获得的海量数据进行集中存储、分析和挖掘，从而为各个领域提供支持决策的依据。
通过数据仓库技术的应用，智能家居、智能运输物流和智慧农业等领域可以实现精细化管理，提高效率和降低成本。
随着物联网技术的不断发展，数据仓库技术的应用也会进一步拓展，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
空间大数据可视化案例
空间大数据可视化案例
空间大数据可视化案例包括但不限于以下几种：
1. 可视化流行病历史：通过信息图表展示人类历史上所有已知的流行病事件，包括疾病的名称、死亡人数和大流行发生的大约日期。
这种可视化案例可以帮助人们更直观地了解历史上的流行病情况。
2. 陨石撞击地球可视化：展示每年陨石撞击地球的分布图和时间线，以及记录上的峰值和最大陨石的大小。
这种可视化案例可以让人更好地理解陨石撞击地球的分布和频率。
3. 2024火星任务宣传片：这是一个生动的三维图数据可视化案例，通过漂
亮的数据可视化来展望未来的火星探索计划。
4. 自动驾驶汽车技术报告：这个简明扼要的数据可视化案例重点在于自动驾驶汽车技术，深入了解自动驾驶汽车的硬件和软件市场。
5. 塑料垃圾污染：根据各大洲塑料垃圾产生总量的分布数据，创建了数据可视化案例，用以估计塑料垃圾中未被充分处理的比例。
这些案例表明，空间大数据可视化的应用领域十分广泛，可以应用于环保、天文学、生物学等多个领域。
空间数据库技术应用教学案例-空间数据库更新与维护
教学案例空间数据库更新与维护1.案例背景数据更新是数据库保持生命力的重要保证。
数据库创建完成后，主要的工作就是使用数据库，但在使用时经常会发现原先数据库中有些数据已发生了变化，比如已经过时。
因此，除使用数据库外，还要花费很多的时间、精力对其进行更新与维护，使其满足用户要求。
没有数据更新及维护的数据库是没有生命力的。
本案例通过ARCGIS 软件，对土地利用规划数据库进行数据更新操作。
2.案例分析与实施（1）单图斑内单起变化包括两种类型：一种是整图斑变更，指整个图斑的利用类型、权属性质等发生变化，但形状不变。
如某个旱地图斑由于农业结构调整完全变更为果园；某个建设用地图斑的权属性质由集体所有变为国有等；另一种是该图斑部分发生变更，其余部分保持不变。
如某个旱地图斑的一部分变更为农村居民点用地，原图斑变为两个图斑。
整图斑变更操作步骤如下：先找到需要发生变更的图斑，再通过属性表修改其相应属性。
如图1 所示，地块205 为其他林地，通过开垦整治，现整块变为果园。
变更前变更后图 1 整图斑变化过程图部分图斑变更操作步骤如下：先找到需要发生变更的图斑，按变更位置确定范围，再通过属性表填写其相应属性。
如图2 所示，地块208 为水田，李家村一村民在左下角修了一栋房屋，产生了部分图斑变更。
变更前变更后图2 部分图斑变化过程图（2）单图斑内多起变化该类变更指单个图斑内有多个部分发生变化。
如图3 所示，A 乡大村有一块水田，图斑编码为202/011，没有田坎面积，其中有一条农村道路，编码为104/201。
该水田一部分由于农业结构调整变为果园用地；另一部分由于灾毁变为水浇地。
操作步骤如下：先找到需要发生变更的图斑，按变更位置确定范围，再通过属性表填写其相应属性。
变更前变更后图 3 单图斑内多起变化过程图（3）多图斑内单起变更该类变更指涉及不同图斑合并、分割的变更类型，如图4 所示，A 乡小村经相关部门批准，新开垦了一块旱地，该旱地位于相邻的有林地（图斑编码为194/031）和灌木林（图斑编码为206/032）之间，没有田坎面积。
空间数据分析方法在城市规划中的应用案例分析
空间数据分析方法在城市规划中的应用案例分析概述：城市规划是一项复杂而又关键的任务，旨在优化城市的建设和发展，以满足人们的居住、工作和娱乐需求。
而空间数据分析方法则提供了一种有效的工具，可以帮助城市规划者更好地理解和解决城市发展中的问题。
本文将通过分析几个实际应用案例，探讨空间数据分析方法在城市规划中的应用。
这些案例包括城市交通规划、绿地公园规划和住宅区规划。
案例一：城市交通规划在城市交通规划方面，空间数据分析方法可以提供关键的信息，以帮助规划者设计更高效的交通网络。
例如，通过分析人口分布、住宅密度和工作地点等空间数据，规划者可以确定交通需求量最大的地区，从而确定公共交通线路的布局和优化。
此外，空间数据分析还可以帮助规划者评估现有道路网络的状况，发现瓶颈和拥堵点，为交通基础设施的改进和扩展提供依据。
规划者可以使用交通流量数据、交通事故数据以及交通设施数据等来实施空间数据分析，从而制定相应的规划方案。
案例二：绿地公园规划空间数据分析方法在绿地公园规划中也发挥着重要作用。
通过分析城市的空地利用情况、土地价值和人口密度等数据，规划者可以确定最佳的绿地公园布局。
例如，在人口密集的地区，可以增加绿地公园的数量和面积，以提供更多的休闲和娱乐场所。
而在商业区附近，则可选择建立小型的城市花园或楼顶花园，以提供绿色空间。
另外，通过分析绿地公园的使用率和用户满意度等指标，规划者可以评估现有公园的效果，并提出改进建议。
空间数据分析方法可以帮助规划者收集用户行为数据、空间利用数据和设施状况数据等，从而优化公园的设计和管理。
案例三：住宅区规划在住宅区规划方面，空间数据分析方法可以帮助规划者确定最佳的住宅用地布局和建筑设计。
通过分析人口分布、经济状况和社会需求等数据，规划者可以确定不同类型住宅区的空间分布。
例如，在市中心区域，可以建设高层公寓，以适应人口密集的需求；而在城市郊区，则可建设独立别墅或联排别墅，以满足居民对宽阔空间和私密性的需求。
空间数据库及其在地震应急救援中的应用分析
空间数据库及其在地震应急救援中的应用分析地震是一种极具破坏力的自然灾害，给人类社会带来了巨大的生命和财产损失。
在地震应急救援中，快速、准确地获取和分析相关信息至关重要。
空间数据库作为一种有效的数据管理和分析工具，在地震应急救援中发挥着越来越重要的作用。
一、空间数据库概述空间数据库是一种用于存储、管理和分析空间数据的数据库系统。
空间数据是指具有空间位置和几何特征的数据，如地理坐标、形状、面积等。
与传统的关系数据库相比，空间数据库能够更好地处理和分析空间数据，提供了丰富的空间操作和查询功能。
空间数据库的核心组成部分包括空间数据模型、空间索引和空间查询语言。
空间数据模型用于描述空间对象的特征和关系，常见的有矢量数据模型和栅格数据模型。
空间索引是为了提高空间数据的查询效率，常用的空间索引技术有 R 树、四叉树等。
空间查询语言则允许用户对空间数据进行复杂的查询和分析，如空间连接、缓冲区分析等。
二、地震应急救援中的数据需求在地震应急救援中，需要收集和处理大量的各类数据，以支持救援决策和行动。
这些数据包括地震震情信息、受灾区域的地理信息、建筑物分布、人口分布、交通网络、救援资源分布等。
地震震情信息包括震级、震源深度、震中位置等，这些数据是评估地震破坏程度和影响范围的基础。
受灾区域的地理信息，如地形、地貌、河流等，对于规划救援路线和选择救援场地具有重要意义。
建筑物分布和人口分布数据可以帮助确定受灾人员的数量和位置，为救援力量的调配提供依据。
交通网络数据对于保障救援物资和人员的快速运输至关重要。
救援资源分布数据则能够指导救援资源的合理分配和利用。
三、空间数据库在地震应急救援中的应用1、灾情评估空间数据库可以整合地震震情数据和受灾区域的地理信息，通过空间分析功能计算地震影响范围、评估建筑物受损程度和人员伤亡情况。
例如，利用缓冲区分析可以确定震中一定范围内的受灾区域，结合建筑物分布数据可以估算倒塌房屋的数量和可能的被困人员数量。
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析(九)
数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例分析导言：随着科技的进步和信息技术的发展，数据在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
航空航天行业作为高度复杂和精密的领域，同样需要借助数据仓库技术来进行数据的管理和分析。
本文将以航空公司的业务数据为例，探讨数据仓库技术在航空航天行业中的应用案例。
一、需求分析与数据仓库建设航空公司作为一个大型企业，其业务数据涉及到航班、客户、员工、机场等多个方面，数据量庞大且复杂。
为了更好地管理和利用这些数据，航空公司决定利用数据仓库技术进行数据的存储和分析。
二、数据收集与清洗航空公司的业务数据包括航班信息、机票销售信息、客户服务信息等多个方面。
数据仓库技术首先需要进行数据的收集和清洗，确保数据的质量和准确性。
航空公司利用数据连接工具将各个数据源的数据导入到数据仓库中，并进行数据清洗工作，去除重复数据和错误数据。
三、数据模型设计与构建数据仓库技术需要进行数据模型的设计和构建，以便更好地存储和分析数据。
航空公司可以采用星型模型或雪花模型进行数据的建模。
在航空航天行业中，可以将航班号、起飞时间、到达时间、机型、座位以及机票销售额等数据作为维度，将销售额、利润、乘客数量等数据作为事实进行建模。
四、数据分析与决策支持数据仓库技术可以帮助航空公司进行数据的分析和决策支持。
航空公司可以通过数据仓库技术进行航班准点率的分析，找出导致航班延误的因素，并采取相应的措施来提高航班的准点率。
同时，航空公司还可以通过数据仓库技术来分析客户的消费习惯，为客户提供个性化的服务，并制定相应的市场策略。
五、燃油消耗优化与环保航空航天行业对燃油消耗的要求极高，燃油消耗的优化对于航空公司具有重要意义。
数据仓库技术可以帮助航空公司对燃油消耗进行分析，并提供相应的优化方案。
通过对航线、飞行速度、飞行高度等数据进行分析，航空公司可以减少燃油的消耗，降低航班成本，同时达到环保的目标。
六、安全管理与风险控制航空航天行业对于安全管理和风险控制具有极高的要求。
空间数据库管理技术在测绘工作中的应用实例
空间数据库管理技术在测绘工作中的应用实例随着科技的不断发展与进步，空间数据库管理技术在测绘工作中的应用越来越广泛，为测绘业带来了许多便利和效益。
下面将结合实际案例，介绍空间数据库管理技术在测绘工作中的具体应用。
首先，空间数据库管理技术在土地测绘领域中起到了重要的作用。
土地资源是国家发展的重要基础，维护土地资源数据库的准确性和完整性显得尤为重要。
传统的土地测绘工作中，往往需要手工绘制各类土地图，工作效率低下且容易出错。
而引入空间数据库管理技术后，可以将海量的土地信息进行数字化管理，实现数据的共享与交互，提高了测绘数据的更新速度和准确性。
其次，空间数据库管理技术在城市规划与管理中也发挥了重要作用。
随着城市的不断发展，城市规划和管理成为了当务之急。
空间数据库管理技术可以将城市规划相关的各种数据进行统一管理和分析，为城市规划提供科学依据。
例如，通过利用空间数据库管理技术，可以实现对城市人口分布、道路交通状况、绿地分布等数据的多角度分析和综合评估，从而为城市规划决策提供科学的依据。
此外，空间数据库管理技术在自然资源调查和管理方面也具备广泛的应用前景。
自然资源是人们生活和发展的重要基础，科学有效地管理自然资源对于实现可持续发展至关重要。
空间数据库管理技术可以将自然资源调查所得到的数据进行统一和整合，从而形成完整的自然资源数据库。
通过对自然资源数据库的管理和分析，可以了解自然资源的空间分布和利用状况，为资源管理提供科学依据，防止过度开发和滥用资源。
最后，空间数据库管理技术在环境保护和灾害防治方面也发挥了重要作用。
环境保护与灾害防治是社会发展的重要保障，通过合理应用空间数据库管理技术，可以实现对环境数据和灾害信息的实时监测和分析。
例如，在气象灾害发布和防控领域，利用空间数据库管理技术可以实时获取气象数据，进行分析和预测，为灾害预警和防控提供重要依据。
在环境监测方面，空间数据库管理技术也可以实现对污染源的空间分布和环境影响进行管理，为环境保护工作提供重要支持。
空间数据库使用 案例 分析
– 可以重新投影或者重采样
栅格数据的组织：栅格目录表
• 栅格数据的集合
– 每一个栅格数据都有自己 的属性
• 比如金字塔、像元大小 数据深度 • 同一个空间参考
Footprint stored as vector data
Pixel data stored in BLK table
5x5 pixel block
ArcSDE 栅格组织
• ArcSDE栅格组织方法:
– 镶嵌 – 栅格目录表
3712a.bsq 3712b.bsq WILSON.IMAGE_3712 3712c.bsq 3712d.bsq
ArcSDE栅格组织：镶嵌
• 将多个栅格文件数据存储为一个ArcSDE栅 格数据
• 数据属性
– 需要保留重叠部分
ArcSDE
• 需要独立访问的时候
解决路线
• 使用冗余存储策略：数据组织方法
– 镶嵌：保证数据的完整物理视图（效率高） – 栅格目录表：保证可以单独访问每一个栅格数 据，确保分发过程中可以快速切割和合并
• 使用数据压缩的策略：压缩
– 采用Jpeg2000压缩方法，注意压缩的效果以 及数据库存储量的控制
问题分解
• 完整的测区视图：在速度达到用户的需 求，必须将数据物理无缝拼接镶嵌 • 要求能够要求快速的分发：在速度上满足 用户的分发需求，必须只能按照分幅组织 • 以上两个需求是矛盾的
解决路线与原理分析
• 解决路线：采用“冗余存储”策略 • “冗余存储”策略：即将影像数据按照镶嵌 和栅格目录表两种组织方式存储到ArcSDE 中（便是冗余）；并且采用JPEG2000的压 缩参数，对数据进行了有效的压缩
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分块在数据库表中的存储
• 每一个分块都单独作为1条记录存储
0 0 ROW_NBR 1 2 3 COL_NBR 1 2 3
• 每一条记录都包含:
– 栅格分块 – 波段 – 栅格金字塔
SDE_BLK_17
RASTERBAND_ID RRD_FACTOR ROW_NBR COL_NBR BLOCK_DATA 1 0 1 2 Unique
完整视图：栅格数据在 ArcSDE数据库中的存储 0 1 2
AIRPORT_CIR Raster block ID 0 1 2 SDE_BLK_1 RASTERBAND_ID 1 2 3 1 2 3
S table F table
SHAPE RASTER One OBJECTID NAME AIRPORT 1 1 row 1 per SDE_RAS_1 catalog entry RASTER_ID RASTER_FLAGS … 1 … SDE_BND_1 RASTERBAND_ID 1 2 3 … RASTER_ID … … 1 … … 1 … … 1 … … … … … OBJECT <binary> <binary> <binary>
– 多个栅格文件——转化为B表中的每一行 – 数据属性必须一致 – 无缝拼接
WILSON.SATELLITE OID FOOTPRINT 1 1 RASTER 1
Files
Raster ID
Spatial column ArcSDE
镶嵌数据可以进行灵活的参数选择
• 可选择参数
– “重叠”部分的选择:
案例最终效果:小演示
• 满足了业主的需求
• 感谢您提出问题！
• •
欢迎参加培训中心相应培训课程 欢迎咨询培训中心提供的数据库建设解决方案
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
感谢聆听！
邢超 网络ID：arcfall MSN：arcfall@
休息10分钟，请继续关注培训中心讲座专场
No user defined settings User defined quality 255 setting Low compression 94
High compression
栅格数据存储：金字塔
• 逐级降低分辨率的数据存储 • 提高访问效率 • 每一个级别的分块都 存储到数据库中 • 分析过程中，使用 原始数据（不使用金字塔数据） • 金字塔采样可以 使用不同算法
解决路线的原理依据（总）
• ArcSDE 9.x中栅格数据的存储方法 • ArcSDE 9.x中栅格数据的组织方法
ArcSDE栅格数据的存储
• 使用Geodatabase作为容器存储栅格数据
– 在一个用户视图表中逻辑存储
• 表名称 • 栅格列
1000 rows Pixel
– 最小的数据单位依然是像元 – 像元按行/列组织
… BLOCK_DATA … … One row … per SDE_AUX_1 … band RASTERBAND_ID … 1 … 2 3 One row per raster block
栅格数据存储参数：压缩
• 使用压缩减小数据量 • 提高访问性能 • 在创建栅格的时候指定
LZ77 JPEG 6 JPEG 2000 1
• First, last, blend, mean, min, max
– 可以重新投影或者重采样
栅格数据的组织：栅格目录表
• 栅格数据的集合
– 每一个栅格数据都有自己 的属性
• 比如金字塔、像元大小 数据深度 • 同一个空间参考
Footprint stored as vector data
Pixel data stored in BLK table
• 存储特征:
– 在B表中存储多行信息
• 所有数据存储在 BLK表中
何时可使用栅格目录表
WILSON.SCANNED_MAPS OID 1 2 3 4 Files NAME SHAPE Bailey 1 Winstead 2 Lucama 3 Wilson 4 Spatial column RASTER 1 2 3 4 Raster ID
5x5 pixel block
ArcSDE 栅格组织
• ArcSDE栅格组织方法:
– 镶嵌 – 栅格目录表
3712a.bsq 3712b.bsq WILSON.IMAGE_3712 3712c.bsq 3712d.bsq
ArcSDE栅格组织：镶嵌
• 将多个栅格文件数据存储为一个ArcSDE栅 格数据
1000 columns
栅格数据存储续：波段
• 单波段
• 多波段
栅格数据的存储续：分块
Tile 0 1 COL_NBR 2 3 4 5 6
– 128*128个像元
ROW_NBR
• ArcSDE 将栅格进行分块0 1 • 更有利于存储和查询 2 • 推荐使用大小： 3
4 5
ROW COL 0 0 0 1 0 2
影像数据库建立的主要原材料
• • • • • Lidar航飞影像 1:2000数字高程模型（DEM） 1:2000数字正射影像图（DOM） 1500个分幅 80GB的原始数据量
建库业务重点需求
• 用户视图要求
– 要求有完整的测区视图
• 业务需求视图
– 要求能够实现分发
• 要求在有限的硬盘空间（80GB）上完成数 据存储
• 数据属性
– 需要保留重叠部分
ArcSDE
• 需要独立访问的时候
解决路线
• 使用冗余存储策略：数据组织方法
– 镶嵌：保证数据的完整物理视图（效率高） – 栅格目录表：保证可以单独访问每一个栅格数 据，确保分发过程中可以快速切割和合并
• 使用数据压缩的策略：压缩
– 采用Jpeg2000压缩方法，注意压缩的效果以 及数据库存储量的控制
ESRI 中国（北京）培训中心
ESRI China (Beijing) Learning Center
空间数据库建设案例分析
——结合业务需求建立影像数据库
ESRI中国（北京）培训中心 邢超
主要内容
• • • • • 影像数据库建立的主要原材料 建库业务需求重点问题分析 解决路线与原理分析 具体实施过程中其它需要考虑的问题 成果展示小演示
问题分解
• 完整的测区视图：在速度达到用户的需 求，必须将数据物理无缝拼接镶嵌 • 要求能够要求快速的分发：在速度上满足 用户的分发需求，必须只能按照分幅组织 • 以上两个需求是矛盾的
解决路线与原理分析
• 解决路线：采用“冗余存储”策略 • “冗余存储”策略：即将影像数据按照镶嵌 和栅格目录表两种组织方式存储到ArcSDE 中（便是冗余）；并且采用JPEG2000的压 缩参数，对数据进行了有效的压缩
具体实施过程中其它需要考虑 的问题
• • • • 坐标系统选择 影像更新 数据库块大小选择 栅格数据的关键字配置
大概具体流程描述
• 采用样区进行试验，再到全局的思路
– 数据库/实例设计，数据库Block_size的大小指定 – 数据库SGA／PGA大小设计 – 空间数据存储的表空间及其块大小的确定与设置数据 库初始化参数的定制 – 图层配置关键字（Configuration Keyword）的确定 – 空间参考确定 – 存储开销大小的计算与参数调整