2.1 空间数据基础概念

武汉大学遥感信息工程学院余长慧

本章

2.1

内容空间数据基础概念

2.2

空间数据获取方法

空间数据质量

2.3

2.4

元数据

2.1

空间数据基础概念

?数据与空间数据

?空间数据的特征

?GIS空间数据内容

1

数据与空间数据

数据

指客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的符号描述。

空间数据

是对现实世界中空间对象（事物）的描述，其实质是指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的

位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。

空间实体——空间数据

类型名称坐标

体育场奥林匹克234，200

道路17大街120，145

2

空间数据的特征

空间特征（定位数据）

属性特征（非定位数据）

时间特征（时间尺度）

1

地图的定义及特征

空间特征（定位数据）：

空间位置

指空间地物的位置，形状，大小的几

何特征，以及与相邻地物的空间关系。

空间特征

空间特征是地理信息系统独有的

1

数据与空间数据

专题特征（非定位数据）--属性

?指除了时间和空间特征以外的空间现象的其它特征。

?如级别、数量特征和名称等。

?地形坡度、人口密度、交通流量……

1

数据与空间数据

时间特征（时间尺度）：

?数据随时间的变化，变化的周期有短期、中期、长期等。

?空间数据总是在某一特定的时间或时间段内采集得到或计算得到的。

考虑时间特征的空间数据----时空数据

3

GIS空间数据内容

数字线划数据

数字栅格数据

影像数据

数字高程模型

属性数据

数字线化数据（DLG）--矢量数据

地形测图

空间地物大多数GIS以数字线划点、线、面（坐标）

数据为核心

数字栅格数据（DRG）纸质地形图的数字化产品每幅图经扫描、纠正、图像处理及数据压缩处理后，形成在内容、几何精度和色彩上与地形图保持一致的栅格文件。

影像数据——数字正射影像（DOM）

遥感影像航空影像

数字高程模型--DEM

地形数据，地表物体高程信息

属性数据

空间地物属性的描述（数据、质量、等级等）

?是什么

?实体的详细描述信息

属性数据的数据采集工作量往往很大

本节要点

空间数据的概念空间数据的基本特征

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但

校园基础地理空间数据库建设设计方案

校园基础地理空间数据库建设设计方案 遥感1503班第10组 （杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩） 测绘地理信息技术专业 昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月

一．数据来源 二. 目的 三 .任务 四. 任务范围 五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案

一．数据来源 原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图） 导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图 二．目的 把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。

三．任务 任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束 具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。 主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计 原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。 四、任务范围 空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程 步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。 前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。 建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行

空间数据库的建立和维护

§2.7 空间数据库的设计、建立和维护 二、空间数据库的建立和维护 1、空间数据库的建立 在完成空间数据库的设计之后，就可以建立空间数据库。建立空间数据库包括三项工作，即建立数据库结构、装入数据和试运行。 1）建立空间数据库结构 利用DBMS提供的数据描述语言描述逻辑设计和物理设计的结果，得到概念模式和外模式，编写功能软件，经编译、运行后形成目标模式，建立起实际的空间数据库结构。 2）数据装入 一般由编写的数据装入程序或DBMS提供的应用程序来完成。在装入数据之前要做许多准备工作，如对数据进行整理、分类、编码及格式转换(如专题数据库装入数据时，采用多关系异构数据库的模式转换、查询转换和数据转换)等。装入的数据要确保其准确性和一致性。最好是把数据装入和调试运行结合起来，先装入少量数据，待调试运行基本稳定了，再大批量装入数据。 3）调试运行 装入数据后，要对地理数据库的实际应用程序进行运行，执行各功能模块的操作，对地理数据库系统的功能和性能进行全面测试，包括需要完成的各功能模块的功能、系统运行的稳定性、系统的响应时间、系统的安全性与完整性等。经调试运行，若基本满足要求，则可投入实际运行。 由以上不难看出，建立一个实际的空间数据库是一项十分复杂的系统工程。

2、空间数据库的维护 建立一个空间数据库是一项耗费大量人力、物力和财力的工作，都希望能应用得好，生命周期长。而要做到这一点，就必须不断地对它进行维护，即进行调整、修改和扩充。空间数据库的重组织、重构造和系统的安全性与完整性控制等，就是重要的维护方法。 1）空间数据库的重组织 指在不改变空间数据库原来的逻辑结构和物理结构的前提下，改变数据的存储位置，将数据予以重新组织和存放。因为一个空间数据库在长期的运行过程中，经常需要对数据记录进行插入、修改和删除操作，这就会降低存储效率，浪费存储空间，从而影响空间数据库系统的性能。所以，在空间数据库运行过程中，要定期地对数据库中的数据重新进行组织。DBMS一般都提供了数据库重组的应用程序。由于空间数据库重组要占用系统资源，故重组工作不能频繁进行。 2）空间数据库的重构造 指局部改变空间数据库的逻辑结构和物理结构。这是因为系统的应用环境和用户需求的改变，需要对原来的系统进行修正和扩充，有必要部分地改变原来空间数据库的逻辑结构和物理结构，从而满足新的需要。数据库重构通过改写其概念模式(逻辑模式)的内模式(存储模式)进行。具体地说，对于关系型空间数据库系统，通过重新定义或修改表结构，或定义视图来完成重构；对非关系型空间数据库系统，改写后的逻辑模式和存储模式需重新编译，形成新的目标模式，原有数据要重新装入。空间数据库的重构，对延长应用系统的使用寿命非常重要，但只能对其逻辑结构和物理结构进行局部修改和扩充，如果修改和扩充的内容太多，那就要考虑开发新的应用系统。

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，

试述数据库系统的特点

1、试述数据库系统的特点。 （1）、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 （2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统， （3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 （4）数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答： ( l ）数据库定义功能； ( 2 ）数据存取功能； ( 3 ）数据库运行管理； ( 4 ）数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。

概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点：（1）数据结构化。（2）数据的共享性高，冗余度低，容易扩展。（3）数据独立性高。（4）数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么？ 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括：①决定数据库的信息内容和结构；②决定数据库的存储结构和存取策略；③定义数据的安全性要求和完整性约束条件；④监督和控制数据库的使用和运行；⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答：关系数据语言可以分为三类： （1）关系代数语言。

无锡市基础空间数据库SHP格式方案(大比例尺)

无锡市基础空间数据SHP格式设计方案 （大比例尺） 1、综述 1.1目的 为无锡市规划局基础空间数据建库提供标准。 1.2适用范围 1：500、1：1000、1：2000基础地形图数据 1.3制定原则 ●保证按本方案生产的数据可以实现同SHP数据的高效互转； ●保证按本方案生产的数据在转入数据库后可以实现标准图的输出； ●操作方便。 1.4类型约定 ● ●

1.5引用标准 《GB/T 14804-93 1：500 1：1000 1：2000 地形图要素分类与代码》（1994-08-01）《GB/T 7929-1995 1：500 1：1000 1：2000 地形图图式》（1996-05-01） 《GB 1：500 1：1000 1：2000 地形图数字化规范》（1998-08-01） 《GB/T14804-93 1：500 1：1000 1：2000 地形图要素分类与代码》（1994-08-01）《GT地籍数据库标准》 《GB/T 13923-92 国土基础信息数据分类与代码》（1993-07-01） 2、实体的划分 数据在SDE的服务器里是按照点、线、面和注记划分的，每一个SDE图层（FEATURECLASS）只能存储上述的一种空间对象。由于这种存储模型的限制，势必造成很多国标中的复杂地物被拆分到不同的SDE图层。为了在编码中体现设计的合理性、对实体的物理存储进行统一的管理，特在数据库的设计中在对空间实体做逻辑的划分。 2.1简单点 ●简单点实体只记录插入点的位置和相关属性，所有的简单点实体都必须以插入符号 的形式采集。 ●简单点状实体对应ARCOBJECT体系的IPOINT对象。 ●采集单位在使用点符号的时候要保证简单点的符号要和本方案提供的符号描述一 致，符号的插入点一致。 2.2简单无向线 ●简单线需要作业单位针对每一种实体制作线符号，这里所指的线符号必须是采集系 统提供的线符号库，不能用程序绘制。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

实验一空间数据库的创建与数据导入

实验一空间数据库的创建与数据导入 一、实验目的 1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库，熟悉ArcCatalog的操作。 2、理解Geodatabse空间数据库模型的相关概念，掌握创建个人地理数据库 的方法。 二、实验内容 1、拷贝实验数据 2、启动ArcCatalog，点击按钮（连接到文件夹）. 建立到data 的连接 3、打开coverage、shapefile文件夹，查看下的要素及属性，理解两种数据模型。 4、打开montgomery.gdb 空间数据库查看并理解montgomery.gdb数据库中包含 的要素集、要素类等信息，在预览窗口预览要素类等几何特性。 4、查看属性信息 在此预览窗口的下方，“预览”下拉列表中，选择“表格”。可以看到属性表，查看它的属性字段信息。

5、向Geodatabase导入coverage数据 （1）在ArcCatalog中右击Water 数据集，指向Import，点击Feature Class(multiple) （2）单击Browse 按钮，定位到laterals coverage中的弧段要素类, 单击Add. （3）单击OK，此时laterals_arc 要素类加入到Water 数据集. （4）在arccatalog中将laterals_arc要素类重命名为laterals （5）右击Laterals 并单击Properties，为该要素类输入别名“Water laterals”（6）单击Fields 标签，单击OBJECTID 字段并为该字段输入别名“Feature identifier”. （7）单击Preview 标签察看其特征.

“数字中国”地理空间基础框架的需求与发展趋势分析

“数字中国”地理空间基础框架的需求与发展趋势分析 1 经济全球化、全球信息化，发达国家空间数据基础设施发展情况 20世纪下半叶开始的信息技术革命引发了全球信息化浪潮，特别是到了20世纪80、90年代，世界加快了由传统工业社会向现代信息社会，工业经济向知识经济时代的转变。 90年代初，美国信息探索研究所在它出版的《1993--1994年鉴》中，以《知识经济：21世纪信息时代的本质》为总标题，发表了6篇文章，从6个不同的方面审视了“明天信息社会”的特征和本质。明确地提出：“信息和知识正在取代资本和能源而成为能创造财富的主要资产，正如资本和能源在200年以前取代土地和劳动一样。” 1991年，美国政府智囊团首先提出“信息社会”概念。1992年，西方七国集团在布鲁塞尔召开了“信息技术部长会议”，会上通过了建立信息社会的原则和中间试验计划，并首次确定了“全球信息社会”的构想。1996年5月，联合国在约翰内斯堡召开了“信息社会和发展大会的部长级会议”，会上讨论了以信息高速公路为标志的信息社会的到来，将引起世界深刻的变化及国际间的合作问题，会上通过了全球Internet的建设计划、全球环境与资源管理计划、全球紧急情况（如特大自然灾害）管理计划、全球卫星计划（包括遥感卫星）和海洋信息社会建设等重大计划。 知识经济是世界进入信息传递高速化、商业竞争全球化、科技发展高新化的一种新经济，实质是建立在知识和信息的生产、分配和使用之上的经济。信息和通信技术在知识经济的发展过程中处于核心地位。 1993年2月，美国时任总统克林顿签署法令，建设全美的信息高速公路，将信息技术推进到人们的日常生活，并扩展到全世界。1994年4月，克林顿又签署了“协调地理空间数据的获取与访问：国家空间数据基础设施”的12906号行政令，为信息高速公路生产和提供地理空间数据。 美国从其自身的利益和全球政治、经济、军事战略目标出发，于1998年1月又提出了“数字地球”的概念，认为“数字地球”是指以地球坐标为依据的、具有多分辨率、由海量数据组成的、能立体表达的虚拟地球。并将数字地球描述为一个可以嵌入海量地理数据的、多分辨率的、真实地球的三维表示。 同样，具有高度洞察力的一些企业家已感受到现代信息社会、网络经济的脉搏与挑战，并采取相应对策。如比尔·盖茨在它的一部著作中提出了“数字神经系统”的概念，并认为只有驾驭数字世界的企业才能获得竞争优势。他说：如果80年代的主题是质量，90年代的主题是结构调整的话，那么2000年以后企业经营管理的关键就是速度。这种变革的发生，完全决定于数字信息流。无论是文字、声音或影像，都将以数字的形式让电脑储存、处理和输送。 由此可知, 信息流带动资金流进而推动物质流将成为21世纪信息时代的主要特征。1.1 发达国家空间数据基础设施（SDI）发展情况

数据库系统的基本概念

1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据

库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。 （3）数据库管理系统 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）是数据库的机构，它是一个系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。 数据库管理系统的主要类型有4种：文件管理系统，层次数据库系统，网状数据库系统和关系数据库系统，其中关系数据库系统的应用最为广泛。 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据，数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。 （4）数据库系统 数据库系统（Database System, DBS）是指引进数据库技术后的整个计算机系统，能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据，

实验三 空间数据库的建立

《地理信息系统》实验报告 试验( 二 ) 题目:空间数据库的建立、运行 姓名: 班级:测绘工程10-2班 专业:测绘工程 时间:2013.10.9

实验内容： 建立数据库及要素集和要素类 实验要求： 根据ArcGIS参考教材，熟悉基本功能及操作,要求自主构建数据库,熟悉流程。实验过程及图示： 一：创建新 Shapefile （1）在 ArcCatalog 目录树中，右键单击需要创建 Shapefile 的文件夹，单击 New，再单击 Shapefile （2）打开 Create New Shapefile 对话框，设置文件名称和要素类型。要素类型可以通过下拉菜单选择 Polyline、 Polygon、 MultiPoint、 MultiPatch 等要素类型。 （3）单击编辑按钮，定义 Shapefile 的坐标系统，打开 Spatial Reference 对话框（4）单击 Select 按钮，可以选择一种预定义的坐标系统；单击 Import 按钮，可以选择想要复制其坐标系统的数据源；单击 New 按钮，可以定义一个新的、自定义的坐标系统。

（5）如果 Shapefile 要存储表示路线的折线，那么要复选 Coordinates will contain M Values，如果Shapefile 将存储三维要素，那么要复选Coordinates will contain Z Values。（6）单击 OK 按钮，新的 Shapefile 在文件夹中出现。 二、 Geodatabase 数据库创建 1、建立persornal database 在ArcCatalog的目录树中，定位到要创建数据库在磁盘上的位置，鼠标右键，选择-<文件夹>，文件夹名称改为 myGeoDB 。右键选中这个文件夹，在出现的菜单中，点击<新建>-<个人Geodatabase>，这时会创建一个名称为“新建个人Geodatabase.mdb”的数据库文件，将之改名为：“Yunnan”。 2、建立要素集 右键点击数据库文件“Yunan.mdb”,在出现的菜单中，选择- 在出现的对话框中输入要素集的名称Kunming、点击下一步，为其指定一个坐标系Geographic Coordinate System->World->WGS 1984.prj

面向空间大数据的GIS

面向空间大数据的GIS 摘要：大数据因具有巨大的研究发展潜力，已经得到了学术界和产业界的持续关注和利用。本文总结了目 前的大数据利用现状，以及大数据引发的科学研究新思维和新观念。空间数据作为大数据的主体数据集， 在泛在测绘、多源异构时空数据等方面给传统GIS的发展带来了巨大的挑战。面对挑战，文章总结了大数 据环境下GIS应该具备的基础特征，以及在空间数据挖掘和空间分析方面的研究进展。最后，文章从商业 模式、智慧城市、云计算、城市计算和大数据驱动的人类移动规律等方面展望了大数据背景下GIS的研究 热点和发展前景。 关键词：空间大数据， GIS，空间数据挖掘，空间分析, 云计算 1空间大数据 1.1 大数据倍受关注和利用 在学术界， 0’Reilly Media于2008年出版了《数据之美》，随后Nature、Science 等陆续刊登了大数据专辑，麦肯锡从经济和商业维度分析了大数据在不同行业的应用潜力。2012年，我国科技部发布的十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指 南中把大数据研究列在了首位。在产业界，IBM、亚马逊、Google、甲骨文等信息技术巨头都纷纷推出了大数据解决方案和应用。在中国，百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等也采用了Hadoop处理大规模数据。大数据的研究与发展涉及国防安全、生活健康、气候变化、地质 调查、减灾防灾、智慧地球等众多领域。以美国为例，2012年3月，奥巴马政府率先在全 球宣布推出大数据的研究和发展计划，将大数据研发上升为国家意志，并投资2亿多美元 资助美国国家科学基金和美国地质调查局等6个联邦政府部门的大数据项目，以提高从大 量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。 1.2 空间数据是大数据的基础 大数据具有体量巨大、多种多样、高速变化、真实质差等特点。在这些数据中，大约80％的数据与空间位置有关。空间数据描述了对象的具体地理位置和空间分布，包括空间 实体的位置及其空间关系等，涵盖从宏观、中观到微观的整个层次，可以是点的高程、道 路的长度、多边形的面积、建筑物的体积、像元的灰度等数值，也可以是空间关系等拓扑 结构。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。用于采集空间数据 的设备包括红外、卫星、多光谱扫描仪、全站仪等各种宏观与微观传感器或设备，也包括 野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化等空间数据获取手段，还可 能是计算机、GPS、RS和GIS等技术应用和分析空间数据的过程。遥感对地观测技术形成 了一个多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网，传感器的地面分辨率数 量级从千米到厘米，波段范围从紫外到超长波，探测深度从几米到万米，新型的高分辨率 卫星遥感数据如Quick Bird等已提供使用。空间数据基础设施积累了大量的城市电子地图数据库、工程地质信息数据库、用地现状信息数据库、市政红线数据库、建筑红线与用地 红线数据库、地籍数据库，以及土地利用及基本农田保护规划数据库等空间基础数据。此外，人类活动每时每刻还在采集和产生新的空间数据集[1,2]。

数据库基础知识试题(含答案)

数据库基础知识试题 部门____________ __________ 日期_________ 得分__________ 一、不定项选择题（每题1.5分，共30分） 1.DELETE语句用来删除表中的数据,一次可以删除( )。D A .一行 B.多行 C.一行和多行 D.多行 2.数据库文件中主数据文件扩展名和次数据库文件扩展名分别为( )。C A. .mdf .ldf B. .ldf .mdf C. .mdf .ndf D. .ndf .mdf 3.视图是从一个或多个表中或视图中导出的（）。A A 表 B 查询 C 报表 D 数据 4.下列运算符中表示任意字符的是( )。B A. * B. % C. LIKE D._ 5.（）是SQL Server中最重要的管理工具。A A．企业管理器 B.查询分析器 C.服务管理器 D.事件探察器 6.（）不是用来查询、添加、修改和删除数据库中数据的语句。D A、SELECT B、INSERT C、UPDATE D、DROP 7.在oracle中下列哪个表名是不允许的（）。D A、abc$ B、abc C、abc_ D、_abc 8.使用SQL命令将教师表teacher中工资salary字段的值增加500，应该使用的命令 是（）。D A、Replace salary with salary+500 B、Update teacher salary with salary+500 C、Update set salary with salary+500 D、Update teacher set salary=salary+500 9.表的两种相关约束是（）。C

中国数字地球战略中的国家空间数据基础设施建设

中国数字地球战略中的 国家空间数据基础设施建设 金祥文 (国家测绘局,北京100830) 摘要:本文阐述了中国空间数据基础设施(CNSDI)在中国数字地球发展战略中的地位,介绍了国家测绘局致力于建设CNSDI已采取的措施,提出了发展CNSDI必须考虑解决的几个关键问题。 关键词:国家空间数据基础设施(NSDI);中国数字地球;数字化测绘;国家测绘局 当今世界正进入信息时代,以信息技术为代表的当代新技术革命正使人们以前所未有的能力去获得有关地球和人类社会的巨量信息,并对他们进行有机集成和分析,从而主动面对全球变化的挑战,积极地解决资源、环境、人口、灾害等全球共同关注的问题。在这个过程中,作为全球信息总资源重要组成部分的“地理空间信息”倍受重视并得到日趋广泛的应用。同时,如何充分实现信息共享的问题也愈来愈被人们所关注。相应地,一个新的产业——“地理信息产业”和一个新的基础设施——“空间数据基础设施”(SDI)也在

世界各地蓬勃兴起和发展起来了。 一、建设国家空间数据基础设施在中国数字地球发展战略中的地位 “数字地球”是信息高速公路和国家空间数据基础设施(NSDI)计划的自然延伸,从其所描述的在智能化网络界面体系和虚拟现实空间下利用巨量地理信息数据对我们所赖以生存的星球作多分辨率和3维数字化整体表达中我们不难看出,“数字地球”是在空间数据基础设施充分发展的前提下实现的。空间数据基础设施(SDI)是“数字地球”的核心和基础,是发展“数字地球”不可逾越的重要阶段。 中国数字地球战略的首要任务是建设中国的国家空间数据基础设施(CNSDI)。国家测绘局致力建设的CNSDI由以下几个主要部分组成:一是机构体系,包括领导并组织实施国家空间数据基础设施建设的权威领导机构,从事数据获取和加工的数字化测绘生产基地,专门从事空间数据维护更新和提供服务的单位等;二是基础数据集,包括空间定位控制数据、地形框架数据、航空航天遥感影像数据、土地覆盖数据、地籍测绘数据以及其他与空间位置相关的基本自然人文数据,这是CNSDI建设的框架和核心;三是法规和标准,包括有关信息共享机制的法规和政策、地理信息技术标准

大数据概念、技术及应用

大数据概念、技术及应用 ——段方老师 1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平

1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能 1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例

2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等 3 机器学习基础 3.1 多维分析方法 3.1.1 OLAP 分析 3.1.2 上钻和下钻 3.1.3 用OLAP 分析问题 3.2 分析算法 3.2.1 回归算法 线性回归 逻辑回归 3.2.2 决策树算法 C4.5 算法 CART 算法 3.2.3 贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法 BBN（Bayesian Belief Network）算法 3.2.4 基于核的算法 支持向量机SVM 算法 线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ，LDA)

gis数据标准

GIS数据的标准化与数据共享 范志坚1，2,方源敏1,汪虹 2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：地理信息系统的核心是数据。数据的标准化是实现数据共享的关键，也是促进地理信息产业形成和发展的必要条件；数据共享是国家空间数据基础设施建设需要解决的核心问题，数据的标准化和数据共享是地理信息系统的关键技术。 关键词：GIS；数据的标准化；数据共享 Data standardization and Data sharing in GIS Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：The core of Geographic Information System is data．Data standardization is the key to carry out data sharing and also is the necessary condition to promote formation and development of geographic information industry；data sharing is the core problem that National Spatial Data Infrastructure Construction needs to be resolved，data standardization and data sharing are the key technology of Geographic Information System． Key words：GIS；data standardization；data sharing 0 前言 过去几年我国GIS在各种领域得到广泛应用。目前，我国已经建成大量的地理信息数据库，这些数据资源分散在各个部门和行业中。由于历史和机制的原因,各个部门基于各自的部门利益,不愿意对外共享数据；另外，由于不同的行业部门采用不同的GIS软件，各部门数据采集和管理的方法各不相同，同时，各部门在使用同一商业GIS软件时，又做了不同程度的二次开发，于是形成了许多独立、封闭的系统，对数据的共享造成了很大的障碍；再就是不同用户提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，因而给数据共享带来了很大困难，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据格式转换后丢失信息的棘手问题，严重地阻碍了数据在各部门和各软件系统中的流动与共享。造成上述现象的原因主要是由于缺乏数据的标准化，以至于数据资源难以共享与利用，导致重复投资和信息资源浪费。降低采集、处理数据的成本，促进数据的共享，已经成为各界的共识。随着“数字中国”、“数字省区”、“数字城市”的兴起，GIS 正走向社会化、大众化，并且融于主流的信息技术。国家有关部门正逐步将GIS 嵌入到电子政务系统中，使之成为信息社会和信息基础设施的重要组成部分。 1 数据的标准化 1.1 数据标准化的定义 数据标准是指数据的名称、代码、分类编码、数据类型、精度、单位、格式等的标准形式。数据标准的制定对于GIS的发展具有重要意义、但目前数据标准的研究仍然落后于GIS的发展。 数据的标准化是在数据应用实践中，对重复性事物和概念通过制定、发布和

智慧城市地理空间信息共享服务平台的建设和应用

智慧城市地理空间信息共享服务平台的建设与应用 2013年4月

1、引言 城市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州”建设的一项重要的基础工程。郑州市地理空间信息共享服务平台建设按照“智慧城市”理念和框架，采用统一的数据模型和数据标准，建立了全市多源、多尺度、多时态的城市空间数据管理平台，提出并实现了跨行业、跨部门、跨平台地理空间信息共享与服务模式，打破了城市不同行业、不同部门间的信息壁垒，在城市规划、国土资源管理、市政建设、交通监管、城市网格化管理等领域发挥了重要作用。郑州市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州空间数据基础设施”的核心内容。 图1智慧郑州中的地理空间信息平台的定位 2、地理空间信息平台的构建 城市地理信息系统简称“UGIS”。是一种运用计算机硬、软件及网络技术，实现对城市各种空间和非空间数据的输入、存贮、查询、检索、处理、分析、显示、更新和提供应用，以处理城市各种空间实体及其关系为主的技术系统。它是城市基础设施之一，也是一种城市现代化管理、规划和科学决策的先

进工具。郑州市地理空间信息共享服务平台的主要建设内容可概括为数据中心、系统平台、业务应用三个方面。 图2 平台构建图 2.1云计算数据中心 云计算数据中心即全市建立一个地理空间云数据管理中心，统一管理、更新、维护和分发全市核心地理空间信息。该数据中心集成全市域7446.2平方公里范围内历年的9大类30余种数百层的城市空间基础和专题信息，具体包括基准数据、基础地图数据、扩展地图数据、地籍地政数据、自然资源数据、基础设施数据、政务地理数据、社会经济数据、其他数据等，建立了丰富详实的城市空间信息数据库，实现了海量数据的集中统一管理。同时需要建立了一套完整的数据管理和更新维护机制。在组织管理上，采用了“集中建库管理、分工更新维护”的工作模式，空间数据集中存储在全市统一的数据中心，空间数据生产、加工和应用的相关部门按照分工负责数据的生产、更新和维护，做到“数源法定、部门联动、分工负责”，保证了数据的权威性、可靠性、现势性和有效性；在数据组织方法上，提出了“分层存储、分幅更新”的数据组织与更新策略，兼顾了数据生产、数据管理的需要，提高了数据组织的合理性和科学性。 2.2系统平台 城市地理空间信息系统平台的建设、管理和应用涉及到城市建设和管理的