基于辅助索引的多比例尺空间数据库模型【开题报告毕业】.doc

开 题 报 告 论文题目：基于辅助索引的多比例尺空间数据库模型 院 系： 姓 名： 学 号： 指导老师： 一 、目的和意义： 地理信息系统(Geographical Information SystemGIS)，是借助计算机 软硬件设备，对与地理相关的数据进行收集、存储、管理、查询、分析和辅助 决策的信息系统。在城市管理、土地管理、各类网络资源管理等关键部门的应 用系统中，有着越来越广泛的应用。随着GIS的发展由项目驱动向数据驱动转 变，数据在地理信息系统中占已处于核心地位。较之传统的非空间数据，空间 数据具有更丰富的语义，对现实世界的描述更准确，应用更为广泛，但其最大 困难在于海量空间数据的存储与处理。GIS不同于其它计算机系统的重要一点 就是它必须存储与处理海量的空间数据，数据建设已成为GIS的一个重要课题。 随着地理信息系统应用领域的不断扩展和需求层次的日益提高，人们越来 越多地需要在不同比例尺对地理现象进行观察、理解和描述,即越来越多地需 要对多尺度的空间数据进行分析、处理和表达，这就导致对多比例尺GIS需求 的出现。多比例尺空间数据库是对同一地域同时存在几种不同尺度(或数据精 度)的空间地理数据的进行存储，也就是指一个在GIS中同时存在几种比例尺的 空间数据。当系统中包含几种比例尺数据时，GIS便可以提供不同尺度、不同 层次上的空间信息服务。如从小比例尺到大比例尺的图形浏览，是一个从区域 到对象的空间放大过程。从地理数据的分析来看，它总是针对一定的空间尺度 和一定的空间等级进行的，空间数据的分析观察必须在一定比例尺条件下进行， 对于在小比例尺地图上进行的空间分析，涉及的范围就会非常广泛，通过实时 建立所需数据集，势必影响空间分析的性能。另外,根据用户解决问题的不同， 对空间数据需求的详细程度也是不一样的，GIS如何提供用户多尺度或多种详 细程度的空间数据？GIS以其丰富的地理信息内容做为数字地图生产的基础之 一，如何满足输出不同详细程度和不同内容的地图产品？这些都是在建立GIS 时值得考虑的问题。因此，如何构建空间数据的多比例尺体系成为GIS人员不 得不重视的问题。 鉴于多比例尺空间数据库建设在GIS中占有着重要地位，现在迫切需要投 入大量的精力来寻求多比例尺空间数据库建模的最优解决方案，解除GIS多比 例尺数据存储方面的难题，以保证GIS持续深入发展，可以使GIS应用到更多 的领域。 本课题用建立辅助索引结构的方法在Oracle中建立多比例尺空间数据，再 采用VB和AO开发多比例尺空间数据管理系统，实现多比例尺空间数据的显示 和查询，当涉及到不同比例尺时，系统会自动调入和释放相应的空间数据。 二、国内外发展状况： 目前多比例尺 GIS 空间数据库组织形式主要有两种，一种是动态方式，即 在 GIS 中，建立一个较大比例尺的主导数据库，而其它层次比例尺的空间数据 库是从该库中动态派生、综合而来;另一种是静态方式，即在 GIS 中，建立能 够集成多种比例尺的空间数据库。 静态方式是一种预先构建出多比例尺空间数据体系的方式。若现有空间 数据的尺度体系不完备，它强调应首先采取综合的方法综合出所欠缺的尺度数 据，然后集成成为一个完整的多比例尺数据体系。在这种方法中由于数据库中 存储有大量不同比例尺的数据，空间索引对于提高查询处理速度很重要，常用 空间索引有格网型空间索引、四叉树空间索引、R 树和 R+树、CP 树，该方式 的优点:能够充分利用中间尺度的空间数据，和传统的制图综合方法相结合， 快速地浏览各种尺度下的空间信息。缺点:增大了空间数据的组织和管理难度， 增加了存储容量。 动态方式以某大比例尺空间数据为基础数据，随着比例尺的缩小，系统 动态生成其它尺度的空间数据。该方法体现的是一种无级比例尺的概念，它更 多地依靠空间数据的分类、分级及数量选取、内容选取和图形概括等自动综合 算法。动态派生方式的优点：空间数据库只存储大比例尺空间数据即可，简化 了空间数据的组织与管理。缺点：在综合模型不完善的情况下，自动综合有较 大的局限性；由于需要进行动态计算，信息浏览速度将受到严重影响。 在多比例尺 GIS 空间数据模型方面国内外学者也提出了许多解决方案，比 较典型的有王晏民、李德仁、龚健雅提出的分层分区分级方案，该方案的基本 思想是，先将目标区分成若干比例尺层次，以最上层比例尺的空间数据作为主 导版本(该版本可以是独立采集的也可以是较大比例尺版本用制图综合方法派 生的数据)，用该版本向上派生更小比例尺的版本，直到屏幕能够显示全图为 止。用主导版本对下层比例尺版本的空间数据进行分区，形成多个分区的大比 例尺版本，将这些分区版本作为各分区的主导版本；再对分区主导版本向上派 生，向下分区，直到满足要求为止。各分区版本可以是单独的数据库，也可以 是分布在网上不同计算机上的数据库。也有人提出基于边-节点和原子属性的 多比例尺 GIS 数据模型，在该模型中主要由几何图形、属性和要素三部分组成， 比例尺定位在地理要素上，根据构成要素的几何图形类型，将要素分为简单要 素、聚合要素和复合要素。概念模型中的要素类、工作区和图层是根据比例尺 可选用的要素组织方式，各要素类、工作区和图层中都可包含不同类型的要素， 而且要素类、工作区与图层之间也没有层次关系，这克服了传统的要素类、工 作区和图层受要素类型限制的不足。 三、研究目标和内容： 研究目标： 研究基于辅助索引的多比例尺空间数据模型，并研究基于 VB+AO 开发 基于此模型开发多比例尺空间数据库管理软件的技术路线，探索研究建立多 比例尺 GIS 的技术。 研究内容： 1、研究多比例尺空间数据库模型，其中应包含辅助索引结构，辅助索引 选择格网索引，将不同比例尺的地图划分不同的区域，再根据不同区域的最大 和最小坐标建立不同比例尺的地图格网间联系。 2、建立基于上述模型的数据库，数据库中需要集成的数据包括武汉市 1:2000 和 1:10000 两种基本比例尺的地形图数据和分幅结合表，分为居民地、 道路、水系、注记等层。 3、基于上述模型开发多比例尺空间数据库管理软件，该软件的基本功能 包括多比例尺地图显示功能（漫游、放大、缩小、全图、鹰眼） ，显示地图时 会自动根据显示的范围调用数据库中相应比例尺的数据，查询功能有：SQL 查询指通过构造 SQL 查询式用表格显示查询的属性信息同时用不同的颜色显 示查询区域的位置；属性查询指在地图上画出要查询的区域（点、圆型区域、 矩形区域或多边形区域）用表格显示所选区域的属性信息；缓冲区查询指在地 图上画点、线、矩形、圆、多边形等并设置缓冲半径查找缓冲区内的地物并显 示其属性和位置信息。 四、研究技术路线：（流程图） 确定多比例尺数据管理 系统软件的功能体系 多比例尺数据管理系统 软件界面和框架设计 用 VB+实现多比例尺 数据管理软件的功能 五、研究的进度安排： 设计数据库模型 写数据库设计任务书 在 Oracle 中建立数据库 系统功能完善 装上数据进行系统测试 满 意 成型的多比例尺空间数据 管理软件 不满意 1、第 1 周，收集资料； 2、第 23 周，理论学习； 3、第 46 周，学习 VB、AO、Oracle； 4、第 79，编程实现； 5、第 10 周，试验； 6、第 11 周，撰写论文； 7、第 12 周，答辩。 六、收集的资料及主要参考文献： 1、 齐清文，张安定：关于多比例尺 GIS 中数据库多重表达的几个问题的研究， 地理研究，1999 年 6 月，第 18 卷，第 2 期 2、 李云岭，靳奉祥，季民，于焕菊：GIS 多比例尺空间数据组织体系构建研究， 地理与地理信息科学，2003 年 11 月，第 19 卷第 6 期 3、 王 涛，毋河海：多比例尺空间数据库的层次对象模型，地球信息科学， 2003 年 6 月，第 2 期 4、 郭建忠，安敏：GIS 中多比例尺地理数据的管理和应用，解放军测绘学院学 报，1999 年 3 月，第 16 卷第 1 期 5、 张作昌：基于要素的多比例尺线状地物空间数据组织，武汉大学硕士学位论 文，2005 年 5 月 目录目录 摘摘 要要 第一章第一章 引言引言1 1 1.1 建立基于辅助索引的空间数据库的必要性1 1.2 国内外发展情况 .2 1.3 论文结构安排 .2 第二章第二章 空间数据库空间数据库4 4 2.1 空间数据库的特征 .4 2.2 空间索引4 2.3 空间数据库的管理模式5 2.4 空间数据库管理系统实例 .6 第三章第三章 ARCOBJECTSARCOBJECTS 二次开发技术二次开发技术 8 8 3.1 ARCOBJECTS简介.8 3.2 VB6.0 环境下的 ARCOBJECTS开发实现.9 3.3 基于 AO 的地图显示与查询 .13 第四章第四章 多比例尺空间数据库多比例尺空间数据库1717 4.1 多比例尺 GIS 的基本概念 17 4.2 GIS 中地理要素的多尺度表现特征.17 4.3 多比例尺空间数据库.18 第五章第五章 基于辅助索引多比例尺空间数据库设计与建立基于辅助索引多比例尺空间数据库设计与建立2121 5.1 辅助索引的设计.21 5.2 多比例尺空间数据库的建立.23 第六章第六章 基于辅助索引的多比例尺空间数据库管理系统介绍基于辅助索引的多比例尺空间数据库管理系统介绍2727 6.1 系统界面介绍.27 6.2 系统功能介绍.30 6.3 多比例尺地图显示的实验效果.31 第七章第七章 结论及进一步的研究方向结论及进一步的研究方向3434 参考文献参考文献3535 致谢致谢3737 摘 要 多比例尺空间数据表达及数据库建立具有广阔的应用前景，但多比例尺空间数 据库的建立和管理还存在诸多难点，本文详细介绍多比例尺数据库的相关概念和理 论，着力探讨基于辅助索引的多比例尺空间数据库模型设计和管理软件的设计开发， 并具体介绍以 Oracle +ArcSDE 存储多比例尺空间数据的方法，和 VB+AO 开发多比 例尺数据库管理软件的方法步骤。 关键词： 多比例尺 空间数据库 地理信息系统 ArcSDE Oracle VB AO Abstract The field of application in Multi-Scale spatial database is larger and larger ,but there are many difficulties in building and regulating it. The author will narrate the concepts of Multi-Scale spatial database and related theory in detail. It will be researched chiefly in this paper that how to design and build a Multi-Scale spatial database based on assistant index .We also study the method of developing regulating software on it. The author will introduce the method of storing spatial data by Oracle and ArcSDE and the steps to develop GIS software by VB and AO . Key words: Muliti-Scale , spatial database , GIS , ArcSDE ,Oracle ,VB ,AO 第一章 引言 1.1 建立基于辅助索引的空间数据库的必要性 随着 GIS 在社会各领域的应用和推广用户对 GIS 提出的要求也越来越高，如 何从宏观到微观使用户从不同角度、不同方位分析和认知特定地域空间地理信息， 为决策部门提供科学的决策依据成为 GIS 的一个发展方向。而建立多比例尺数据库 是实现多比例尺 GIS 的核心工作，建立多比例尺空间数据库的必要性体现在： 一是在空间认知中辅助从粗到细的信息导航：人们对空间现象的认知表现为从 总体到局部、从概略到细微、从重要到次要的层次顺序，在传统地图技术表达中， 通常通过概略图、区位图、索引图等方式配于主地图内容实现地物目标的搜索和空 间信息的查询。多比例尺空间数据库表达了同一区域多分辨率下的空间信息内容。 通过比例尺的类似于光学系统的“变焦”调节，可以展示从大范围主体信息内容到 局部区域细微信息内容的动态表达，从而引导用户对该区域的认识，进行信息导航， 辅助用户截取其感兴趣的局部区域，并沿着该路径深入到细节内容。对于空间信息 导航，传统地图技术中由概略图到主图有大幅度的比例尺跨越，会产生两者难以对 应的认识难度，而多尺度空间数据库的比例尺调节接近于连续式变化，没有大的跳 跃，较好地满足了思维连续性的要求。 二是在可视化方式中实现用户自适应的动态可视化 ：在 GIS 数据可视化中的 放大、缩小是为了从不同层次深度获得空间信息的视觉化在单一尺度的空间数据库 支持下，放大、缩小可得到图形符号化的不同形式，但并没有增加或减少信息内容， 比如，到一定比例尺后，进一步放大只能得到符号、文字占满整个屏幕的肥大的线 划笔划、马赛克效果等。在新技术条件下，人们不再满足于静态、单一分辨率的空 间可视化，提出了从多角度、多视点、多层次对空间可视化表达的要求。在多尺度 空间数据库支持下，可根据屏幕当前可视化比例尺，动态地选择对应的尺度内容进 行显示，获得适宜的可视化效果。可视化方式有两种，一是对同一研究区域动态地 展示多种尺度下的显示版本，但同一版本不同位置显示的比例尺是相同的，二是同 一版本下不同位置显示的比例尺不同。 三是在数据、系统集成中实现横向一致性匹配及便捷的互操作：不同来源、不 同时间、不同精度的空间数据集成与融合，是 GIS 工程应用中的突出问题，其中语 义特征的匹配和尺度特征的匹配是两大关键技术。无疑，多比例尺空间数据库的建 立增强了不同数据集成匹配的能力，可以实时地将不同尺度的数据调整为一致，或 通过临时输出不同版本的数据使得其尺度达到一致或接近，为不同系统间的数据互 操作提供条件。 以上回答了我们为什么要建立多比例尺空间数据库，那么为什么我们要在多比 例尺空间数据库上建立辅助索引呢？ 目前解决多比例尺空间数据大致分为 2 种：动态方式和静态方式（这两种方案 将在后文详细介绍） 。由于计算机地图制图综合的技术不够成熟，第一种方案虽然 理想却不够现实，第二种方案简单易于实现，而且节省检索查询时间，但操作管理 多比例尺空间数据会有很多麻烦，比如，根据目标区域的大小我们该得到何种比例 尺的地图数据，怎样得到我们所需要的实体集，因此我们需要在不同比例尺的空间 数据上建立辅助索引，而最直接明了的方法就是建立基于位置的网格索引。 1.2 国内外发展情况 目前多比例尺 GIS 空间数据库组织形式主要有 2 种方案，这 2 种方案将在 4.2.2 节进行详细介绍。 在多比例尺 GIS 空间数据模型方面国内外学者也提出了许多解决方案，比较典 型的有王晏民、李德仁、龚健雅提出的分层分区分级方案，该方案的基本思想是， 先将目标区分成若干比例尺层次，以最上层比例尺的空间数据作为主导版本(该版 本可以是独立采集的也可以是较大比例尺版本用制图综合方法派生的数据)，用该 版本向上派生更小比例尺的版本，直到屏幕能够显示全图为止。用主导版本对下层 比例尺版本的空间数据进行分区，形成多个分区的大比例尺版本，将这些分区版本 作为各分区的主导版本；再对分区主导版本向上派生，向下分区，直到满足要求为 止。各分区版本可以是单独的数据库，也可以是分布在网上不同计算机上的数据库。 也有人提出基于边-节点和原子属性的多比例尺 GIS 数据模型，在该模型中主要由 几何图形、属性和要素三部分组成，比例尺定位在地理要素上，根据构成要素的几 何图形类型，将要素分为简单要素、聚合要素和复合要素。概念模型中的要素类、 工作区和图层是根据比例尺可选用的要素组织方式，各要素类、工作区和图层中都 可包含不同类型的要素，而且要素类、工作区与图层之间也没有层次关系，这克服 了传统的要素类、工作区和图层受要素类型限制的不足。 1.3 论文结构安排 第一章主要介绍空间数据的内容和结构以及建立多比例尺空间数据库的重要意 义，通过本章读者可以让大家认识到此项工作的重要意义。 第二章向读者介绍空间数据库的基本知识，包括数据模型、空间索引、数据库 管理模式，以及 Oracle Spatial 和 ArcSDE 如何组织管理空间数据。 第三章着重介绍 ArcObjects 组件的类、接口以及开发方法，主要介绍基于 AO+VB 如何实现地图显示和查询（查询包括属性查询和空间查询） 。 第四章详细介绍多比例尺 GIS 的基本概念，建立多比例尺空间数据库要解决的 关键问题以及多比例尺空间数据库的组织方案。通过本章读者将对多比例尺空间数 据库有更进一步的认识。 第五章着重介绍本系统多比例尺空间数据库的辅助索引的设计以及如何建立多 比例尺空间数据库。 第六章介绍多比例尺数据库管理软件，包括该软件的界面设计、功能模块以及 试验效果。 第七章总结全文提出结论以及深入研究多比例尺空间数据库的方向。 第二章 空间数据库 2.1 空间数据库的特征 所谓空间数据库是包含空间数据的数据库。空间数据是指与空间位置有关的数 据，与一般数据的差别在于其中包含着大量的几何数据，从而使得空间数据具有以 下几个基本特征： 1、空间特征：空间数据描述了空间物体的位置、形态，甚至需要描述物体的 空间拓扑关系。每个空间对象都具有空间坐标，这意味着在空间数据组织方面，要 考虑它的空间分布特征，一般需要建立空间索引。 2、抽象性特征：空间数据描述的是现实世界中的地物和地貌特征，非常的复 杂，必须经过抽象处理，根据人们关心的内容的不同，人为的取舍数据，建立不同 主题的空间数据库。 3、非结构化特征：若将一条记录表达一个空间对象，它的数据项可能是变长 的。例如，一条弧段的坐标，其长度是不可限定的，它可能是两对坐标，也可能是 几万对坐标；其二，一个对象可能包含另外的一个或多个对象。 4、空间关系特征：空间数据中记录的拓扑信息表达了多种空间关系。这种拓 扑数据结构一方面方便了空间数据的查询和空间分析，另一方面也给空间数据的一 致性和完整性维护增加了复杂性。 5、海量数据特征：空间数据量是巨大的，通常称海量数据，它的数据量比一 般的通用数据库要大得多。 2.2 空间索引 GIS 通常包含各种大量的空间信息,空间数据索引的建立有利于提高空间数据 的存储、检索效率。因此,对空间数据索引模型的研究具有重要的现实意义。至今, 研究人员提出了大量通用的空间索引技术.常用的空间索引有网格(grid)索引、R- tree 索引、四叉树索引、k-d 树索引和八叉树索引。下面将介绍几种空间索引。 1、网格索引 格网索引是将覆盖整个研究区的范围，按照一定规则划分成大 小相等的格网，然后记录个格网内所包含的空间实体，为了便于建立空间索引线性 表，每个格网按 Morton 码或 Peano 码进行编码，建立 Peano 码码与空间实体的关 系，该关系表就成为格网索引文件，每个要素在一个或者多个网格中,每个网格可 包含多个要素，要素不是真正被分割，按格网法对空数据进行索引时,所划分的格 网数不能太多,否则,检索表本身太大而不利于数据的索引和检索。 2、R-tree 索引 R 树是一种索引大数据量空间数据的常用方法，是一种高平 衡的数据结构，包括中间节点和叶子节点。这一数据结构是来自于 B 树，除了根结 点和叶子结点之外，R 树的子节点有一个最大值 M 和最小值 m，其中 m 的取值是在 2按钮，进入 VBE 环境。 图 3.1 New Project 对话框 2）引用 ArcObjects 对象库：首先点击菜单中的项， 如图 3.2，进入对象库引用对话框，如图 3.3。 图 3.2 启动对象库引用对话框 图 3.3 对象库引用对话框 3）对象库引用对话框（图 3.3）中选中“ESRI Carto Object Library ” 、 “ESRI Display Object Library” 、 “ESRI Geometry Object Library” 、 “ESRI GeoDatabase Object Library” 、 “ESRI System Object Library”等几项，并点击 按钮，返回 VBE 环境。 4）点击菜单项中的项,打开“Components”对话框， 如图 3.4。 图 3.4 打开 Components 对话框 5）在“Components”对话框中，切换到 Controls 页，并选中“ESRI MapControl”项，点击或按钮，如图 3.5。 图 3.5 Components 对话框 6）如图 3.6 所示，加载 MapControl 控件之后，在 VBE 的控件面板中出现了 MapControl 控件图标，用户便可以像在 Form 中添加 Button 一样在 Form 中添加 MapControl 控件，并利用它开发 EXE。 图 3.6 添加 MapControl 控件 3.3 基于 AO 的地图显示与查询 3.3.1 地图显示 在 MapControl 显示地图有两种方法： 一种不需要任何代码就可以实现地图的显示，在 MapControl 的属性页中直接 添加图层。具体做法为：在 MapControl 控件上单击右键，选择 Properties,在 Property Page 上选择 Map 标签，如图 3.7。 图 3.7 MapControl 的属性页 再点击 Layers 下的按钮就可以选择图层加载了，可以选择一个或者多个图层， 如图 3.8。 图 3.8 选择加载的图层 通过以上的步骤就可以轻松实现地图在 MapControl 中的显示，如图 3.9。 图 3.9 MapControl 简单显示图层 另一种实现地图显示的方法是通过按钮或者菜单来加载 Shape 文件或者其它的 图层文件。该方法可以通过 AddLayer，AddlayerFromFile，AddShapeFile 函数来 实现，其代码为： Sub AddData() Dim pFactory As IWorkspaceFactory Dim pWorkspace As IFeatureWorkspace Dim pFeatLayer As IFeatureLayer 新建一个 ShapefileWorkspaceFactory 对象 Set pFactory = New ShapefileWorkspaceFactory Set pWorkspace = pFactory.OpenFromFile(“C:DataUSA“, 0) 新建一个 FeatureLayer 对象 Set pFeatLayer = New FeatureLayer Set pFeatLayer.FeatureClass = pWorkspace.OpenFeatureClass(“States“) pFeatLayer.Name = pFeatLayer.FeatureClass.AliasName 在地图上加载一个新图层 With MapControl1 .AddLayer pFeatLayer .AddShapeFile “C:DataUSA“, “counties“ .AddShapeFile “C:DataUSA“, “USHigh“ End With End Sub 3.3.2 查询实现 在 GIS 中查询分为空间查询（根据图形查属性）和属性查询（根据属性查图形） ，AO 中查询涉及到的对象有 SectionSet，Curor 和 QueryFilter 及其子类和它们 所支持的接口。SectionSet 主要提供对单张表或 FeatureClass 中选定的一组记录 的引用，主要通过表或 Feature Class 的 Select 方法来创建。QueryFilter 对象 通过属性值的条件设置来达到选择记录的目的，通过 IQueryFilter 提供的 WhereClause 属性来设置查询条件（与 SQL 语句写法相同） 。 属性查询的示例代码为： Dim pFeatLayer As IFeatureLayer Set pFeatLayer = MapControl.Layer(0) Dim pFeatSel As IFeatureSelection Set pFeatSel = pFeatLayer pFeatSel.SelectFeatures pQueryFil, esriSElectionResultNew, False Dim pSelSet As ISelectionSet Set pSelSet = pFeatSel.SelectonSet Dim pFeatCursor As IFeatureCursor pSelSet.Search Nothing, True, pFeatCursor Dim pFeature As IFeature Set pFeature = pFeatCursor.NextFeature Do While Not pFeature Is Nothing 添加对 Feature 的操作 Set pFeature = pFeatCursor.NextFeature Loop SpatialFilter 对象是一个 QueryFilter 对象，它包括空间约束和属性约束， 通过 Ispatial_Filter 接口提供的 Geometry、Geometry Field 和 SpatialRel 属性 可设置查询条件。 空间查询的示例代码为： Dim pSpatialFilter As ISpatialFilter Set pSpatialFiler = New SpatialFilter With pSpatialFilter Set .Geometry = pGeometry(一个 Geometry 对象) .GeometryField = “Shape” (数据库表中的用来存储几何图形的字 段) .SpatialRel = esriSpatialRelIntersects(相交关系) End With Dim pFeatureSel As IFeatureSelection Set pFeatureSel = pFeatureLayer pFeatureSel.SelectFeatures pSpatialFilter,esriSelectionResultNew,- False 第四章 多比例尺空间数据库 4.1 多比例尺 GIS 的基本概念 人类信息获取实际上是以一种有序的方式对思维对象进行各种层次的抽象，以 便使自己既看清了细节，又不被枝节问题扰乱了主干，因为“超过一定的详细程度， 一个人能看到的越多，他对所看到的东西能描述的就越少” 。因此，GIS 既要满足 用户对地理环境宏观上的认识，又考虑到他们有观察局部细节微观上的要求，这就 要求 GIS 应该提供多比例尺的空间信息。 在 GIS 中同时存在几种不同比例尺(或精确程度)的空间数据的现象被称为 GIS 的多比例尺性，而相应的 GIS 被称为/多比例尺 GIS(Multi-Scale GIS)或/多分辨 率 GIS(Multi-resolution GIS)。 对同一区域不同尺度、不同分辨率表达的空间数据进行匹配与集成，是空间数 据库融合技术中的一个重要内容。 “尺度”概念被认为是空间数据表达的一个重要 特征，从认知科学的观点，它体现了人们对空间事物、空间现象认知的深度和广度。 一般意义上的地学领域的“尺度”是指研究对象的空间域上延展范围或时间域上的 覆盖区间，而地理信息系统的“尺度”为“比例尺”所取代，定义为表达空间 （GIS 空间数据库）中的长度与实际地理空间长度的比率。在“表达长度” 、 “实 际长度” 、 “比例尺”三个概念中，认知表达空间的“表达长度”是固定的， “空间 尺度”与“比例尺”的关系变为分母与商的关系，即大尺度对应小比例尺、小尺度 对应大比例尺。 数字技术环境下，中文文献对 scale 的翻译目前越来越多地用“尺度”概念代 替“比例尺” ，实质上是一致的，只不过数量意义上的变化趋势正好相反。 空间表达是为认知服务的，认知的水准与能力是需要考虑的因素。大尺度下的 空间包容较多的地理目标、较复杂的地理现象，受空间表达和认知能力的限制，只 有重要突出的地理目标才得以表达。而对于小尺度空间一般性的目标都可以表达。 因此，空间尺度的广度与认知的分辨率是紧密相关的。 这样， “尺度” 、 “比例尺” 、 “分辨率”3 个概念密切相关，在某种意义上讲， 在数据库技术中， “多尺度” 、 “多比例尺” 、 “多分辨率”是等同的。 4.2 GIS 中地理要素的多尺度表现特征 尺度在地球空间数据中表现为空间范围上的可变性、时间上的可扩展性和属性 内容的可归并及可抽象的综合性。在相同的空间参考系中，大尺度数据在空间上占 有较大的空间范围,表现在属性上则是反映实体/过程或现象的整体、抽象、轮廓趋 势；小尺度则是属性上反映研究对象的详细、具体的内容；中等尺度则为一种过度 尺度。在不同的尺度下，地理要素表达的尺度特征表现在以下几个层面： 1、在几何层面上，同一地理要素在不同的尺度下表现出不同抽象程度的几何 形状，反映在数据库中则可能被抽象为不同的几何类型。如：道路网中同样几条路 段，在小比例尺下各路段用其道路中心线表示，立交桥、路口等结点也用简单的点 状目标来表示；但在较大比例尺下，同样的路段则表达为双线目标，而道路节点也 用面状几何要素表示。 2、在要素层面上，几个要素可在不同的抽象层次下，基于不同的几何、时态、 或语义准则聚合成新的复合要素。这样一个复合要素可能在不同尺度下存在几种不 同的表达，且各种表达相互独立，在不同比例尺转换时会发生出现/消失或聚集/分 解的情况，如某些要素在一种比例尺地图上可见，而在较小比例尺地图上不再可见。 这种情况下，复合要素和底层的对应要素间具有层次性关系，高层要素由低层要素 组合而成。如：一个省级行政区划要素由几个地区级行政区划要素组成，后者又由 几个县级行政区划要素组成，彼此之间存在行政上的隶属关系和空间上的聚集/分 解关系。 3、在属性层面上，同一地理要素在不同抽象层次下的表达所表现出的属性也 不相同。如：点、线、面在不同尺度背景(乡村、县级、地区级、省级、国家级)下 反映的要素的属性具有不同的含义。低层抽象对象的属性值比高层对象的属性值更 准确。与前面对象层次性不同的是，要素层次上各尺度下的抽象对象是客观存在的， 而属性值层次中的对象实际上并不存在，且属性值与尺度(分辨率)有关。 4.3 多比例尺空间数据库 4.3.1 多比例尺空间数据库的关键问题 建立多比例尺数据库是实现多比例尺 GIS 的核心，多比例尺数据库一方面要获 得连续的尺度表达效果；另一方面又不能让数据量无限增大。具体地说，多比例尺 空间数据库的建立面临着以下 3 个关键技术问题： 1、比例尺变化粒度适宜：首先是数据库的多比例尺表达“多”到什么程度， 即在比例尺变化轴上划分多小的“刻度”或“粒度” ，比例尺变化粒度划分太大， 是离散的跳跃式表达，不能获得连续的效果，比例尺变化粒度划分太小，无疑会大 大增加数据量。因此，当比例尺发生微小变化时。数据表达在什么层次上发生变化 是首先要解决的问题。显然，多比例尺空间数据库不可能也没必要存储无限小粒度 的数据表达，比例尺的变化是离散、跳跃的，但划分的粒度应针对应用需求是合适 的。 GIS 数据可看作是在 3 个水平上的层次结构：要素层、目标、几何细节层。要 素是具有相同语义特征的目标集；目标是具有独立地理意义的表达实体，是构成要 素的基本单位；几何细节是几何表达上的划分的结构体，是构成目标的基本单位， 如构成河流目标的“弯曲”特征，构成面状目标的三角形剖分单元。当比例尺发生 一定变化时，数据表达发生变化的主体对象可以有 3 个层次： 要素层、目标和几 何细节，分别对应不同的变化粒度。在要素层上划分粒度过于粗糙，而且不同要素 层之间难以根据重要性差距进行排序（除非考虑专业化的特殊要求） 。在某一要素 层下，目标可根据表达的重要性进行排序，与表达尺度建立函数关系，在地图综合 技术中通过“选取”算子实现，当尺度变化到某一刻时，够资格的目标便显示出来， 变化的对象以完整的目标图形出现或消失；更细小的粒度划分则是在“几何细节” 层次上，随着比例尺的变化，目标的几何细节有逐步演变的过程，接近于连续式的 变化。 在建立多比例尺空间数据库时，如何划分合适的比例尺变化粒度取决于应用过 程中感兴趣信息内容的层次结构。比如，用户感兴趣的是河流流域的网络结构，划 分的粒度达到河流目标层即可，没有必要将河流的弯曲演变出来，如果用户感兴趣 的是河流的分布，则要深入到弯曲层次，逐步地将河流的曲线表达由概略到详细的 过程演变出来。总体上，对比例尺变化粒度的划分应掌握如下原则：发生变化的对 象层次比感兴趣的信息内容的层次低一级。 2、数据容量最小化：与单一尺度的空间数据库相比，多比例尺空间数据库无 疑会大大增加数据量，采取必要的技术手段降低数据容量成为需要解决的关键问题 之一。多比例尺空间数据库的数据量压缩可以采取以下技术策略：（1）只存储变 化的数据部分，取代完整的数据存储；（2）识别关键变化部分，过滤无关紧要的 细小变化 ；（3）通过几何图形渐变函数导出新尺度下的数据表达。 3、数据表达一致：多比例尺空间数据库通过用户视图输出一定的数据集（或 实时生成导出）得到一定尺度下的数据表达。在横向上，该尺度所对应的数据在空 间关系特别是拓扑关系上是否一致是需要重点研究的问题，需要采用后处理的方法 来调整破坏了的空间关系一致性。在多比例尺表达中产生不一致的原因在于新尺度 下导出的目标表达未能考虑上下文的影响，而且新尺度下的目标组合不是数据预处 理可预见到的，由用户实时处理临时组合，不可避免会产生空间冲突。例如，在小 比例尺条件下河流要简化表达为曲线，与大比例尺条件下的双线河表达相比，原来 的河流多边形与土地利用多边形间的相切吻合关系被破坏，两目标间产生裂隙，这 时需通过后处理由土地利用多边形扩展来修正吻合关系。 4.3.2 多比例尺空间数据库的解决方案 多比例尺空间数据库的解决方案主要有两种，一种是动态方式，即在 GIS 中， 建立一个较大比例尺的主导数据库，而其它层次比例尺的空间数据库是从该库中动 态派生、综合而来；另一种是静态方式，即在 GIS 中，建立能够集成多种比例尺的 空间数据库。 1、静态方式是一种预先构建出多比例尺空间数据体系的方式。若现有空间数 据的尺度体系不完备，它强调应首先采取综合的方法综合出所欠缺的尺度数据，然 后集成成为一个完整的多比例尺数据体系。该方式的优点:能够充分利用中间尺度 的空间数据，快速地浏览各种尺度下的空间信息。缺点:增大了空间数据的组织和 管理难度，增加了存储容量。 2、动态方式以某大比例尺空间数据为基础数据，随着比例尺的缩小，系统动 态生成其它尺度的空间数据。该方法体现的是一种无级比例尺的概念，它更多地依 靠空间数据的分类、分级及数量选取、内容选取和图形概括等自动综合算法。动态 派生方式的优点:空间数据库只需存储大比例尺空间数据即可，简化了空间数据的 组织与管理。缺点:在综合模型不完善的情况下，自动综合有较大的局限性；由于 需要进行动态计算，信息浏览速度将受到严重影响。 多比例尺动态组织主要是为了减轻空间数据库组织与管理的难度，其出发点是 基于对大比例尺空间数据的自动综合。自动综合被认为是图形综合的最终目标，但 目前自动综合理论与方法还存在着一些不足，主要体现在：1)从几何图形的角度。 虽然人们在简单图形选取，独立曲线化简等方面设计了一些较好的算法，但这只是 从纯几何的角度。由于目前对属性信息和几何信息的分别管理，纯几何综合方法还 有较大的局限性，如图形的自动合并效果就一直不太理想； 2)从空间关系的角度。 空间信息的多比例尺体现着“区域、景观、图斑单元”的层次关系，空间关系也有 尺度效应。空间关系依托于空间实体，它是一种结构或数据，应随着空间实体的剔 除、合并而消失或改变。当前图形综合的研究还很少顾及空间关系因素，更谈不上 空间关系的自动建立。3)从属性综合角度。空间信息包括几何与属性信息。因此， 图形综合必须配合属性综合，以避免单纯的图形化简，才能够体现目标的数量、质 量、重要性指标。当前主要是利用属性信息进行目标的筛选，这是一个物理过程， 比较容易自动实现；但随着空间目标的重组、融合，属性信息必然要发生质变，此 时自动综合不能保证空间信息语义上的连贯性。 综上分析，基于大比例尺数据动态地派生出其他尺度的空间信息还存在一定 的难度，其综合结果仍需要大量的后续处理，所以它还不能完全取代人工综合。因 此，一个实用的 GIS 系统中，为了确保空间信息在各种尺度上的合理性、连贯性， 空间数据库应预先集成各种尺度的空间数据，而为了便于管理组织多比例尺空间数 据，我们还应该建立辅助索引。 第五章 基于辅助索引多比例尺空间数据库设计与建立 5.1 辅助索引的设计 建成一个多级比例尺(1:2000、1:1 万)矢量基础地理空间数据库，同时建立辅 助索引表以便对空间数据有效快速的管理和应用。 系统总体技术方案为选用 Oracle 为空间数据库管理软件，Arcsde 为空间数据 库引擎设计出符合系统目标的数据库。ArcObjects 用于数据库前端的应用开发， VB 用于基于 COM 的软件开发。 多比例尺空间数据(矢量和栅格)以及索引表存储在 Oracle 中，应合理设计 Oracle 数据库的逻辑结构，该系统的逻辑结构是建立一个 Oracle 数据库,将 1:2000 和 1:1 万数据存放在同一个表空间 sde 中，将索引表放在一个表空间 Index 中，如果空间数据量很大，尤其是有很多种比例尺的地图数据时，我们可以为每种 比例尺的地图数据建立一个表空间，它的优点是逻辑清晰，易于使用管理。在这个 系统中索引表是整个数据库设计的核心。 在 2.2 节中我们介绍了多种空间索引，在这些空间索引中网格索引比较简单易 于实现，但多比例尺数据库数据量很大，网格索引的查询速度会达不到要求，因此 在改进网格索引的基础上提出多级网格空间索引，其基本思想是将整个空间纵横分 成若干个均等的小块，每个小块都作为一个桶，将落在该小块内的实体对象的标识 号放入该小块对应的桶中。为适应精度要求，小块还可以再细分，直到不可分为止。 设将二维空间分成 mn 个小块，左下角为坐标原点，则每个小块可表示为 Blocki, j，0im1，0jn。 一个 mn 的网格共有 mn 个桶，第 i 个桶表示为 Bucki,(0imn)。 Buck 与 Block 的关系如下：BuckiBlocki/m, i mod n；其中 0imn（“”表示一一对应关系） 。 这种索引结构的数据结构由一个桶的数组和一组单链表组成。其中，各桶中都 记录有下一个比例尺块的 ID 号。若该记录为空，则表示该桶内没有实体。 该索引结构应用于多比例尺数据库的方法为，第一级网格即为对多比例尺数据 库中最小比例尺的地图划分为 m1n1块 Blocki1, j1(0i1m1，0j1n1)。第二 级网格将任意 Block1i1, j1(0i1m1，0j1n1)在次小比例尺的地图上划分成 m2n2个小块 Block2i2, j2(0i2m2，0j2n2)，其中上式右下角的 2 表示是 2 级划分。第三级划分使得任意 Block2i2, j2(0i2m2，0j2n2)在第三小比例 尺地图上分成 m3n3个块，如此下去，有多少种比例尺就划分为多少级格网。 通过以上介绍的基于多级网格索引的多比例尺空间数据组织方法，将不同比例 尺的地图数据组织起来，在操作多比例尺空间数据时可以根据目标区域，直接通过 查找索引表来操作相应的地图数据。由于该实验中地图数据范围比较小，而且只有 两种比例尺数据，第一级格网 block1（对应于 1：1 万的地图数据）没有划分即为： 11，第二级 block2(对应于 1：2000 的地图数据)划分为：44。 在多级网格空间索引技术中 ,将属于 1：2000 的所有图层的矩形地理范围都平 均划分为 4 行 4 列 ,总共分为 16 小块，如图 5.1，我们用一个网格区域为一个索 引项 ,在索引项中记录了该矩形区域的最大最小 X，Y 坐标值以及所对应的地图比 例尺。 图 5.1 分块网格 本系统定义的数据库中包含以下五个表，分块范围信息表 BlockScope、比例尺信息表 ScaleInfo、图层信息表 LayerInfo、1：2000 的块图层的对应表 Scale_1、1：10000 的块图层的对应表 Scale_2。 下面分别介绍这些表的结构： 1.分块范围信息表 BlockScope BlockScope 的结构如表 5-1 所示。 表 5-1BlockScope 结构 字段数据结构说明 BlockIDNumber 分块编号 XMinNumber 分块的左上角 X 坐标 XMaxNumber 分块的右下角 X 坐标 YMinNumber 分块的右下角 Y 坐标 YMaxNumber 分块的左上角 Y 坐标 ScaleIDNumber 块中显示地图的比例尺 IsNULLNumber 判断块中是否有 Feature 0 0 0 1 0 2 0 3 1 0 1 1 1 2 1 3 2 0 2 1 2 2 2 3 3 0 3 1 3 2 3 3 2.比例尺信息表 ScaleInfo ScaleInfo 的结构如表 5-2 所示。 表 5-2 ScaleInfo 结构 字段数据结构说明 ScaleIDNumber 比例尺编号 ScaleNameVarchar2 比例尺名称 TableNameVarchar2 比例尺所对应的 Scale 表 名 3.图层信息表 LayerInfo LayerInfo 的结构如表 5-3 所示。 表 5-3 LayerInfo 结构 字段数据结构说明 LayerIDNumber 图层编号 LayerNameVarchar 图层名称 4.1:2000 的块图层对应表 Scale_1 Scale_1 的表结构如图 5-4 表 5-4 Scale_1 结构 字段数据结构说明 BlockIDNumber 分块编号 LayerIDNumber 图层编号 5.1:1 万的块图层对应表 Scale_2 Scale_1 的表结构如图 5-5 表 5-