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国家空间数据基础设施的基本概念(3)

时间:2015-10-01 10:25 来源:地理教师网 作者:云中雪 责任编辑:地理教师
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    2.技术内容

     

    设计框架的技术背景,使人们易于使用和贡献框架数据。已有的属性和图形数据将保持同框架的联系。参与者可以贡献数据给框架。

    框架数据模型和支持技术允许对数据的更新,而不必担心已存在的投资,允许属性数据加到空间数据上。为了实现这些,要开发确认单个特征以及为这些特征分配一个独一无二的标识的方法。

    1)空间数据模型

    对于正射影像和高程数据,框架将采用栅格数据模型。观测位置由单元或点阵列表示,单元值表示属性。对于正射影像,单元包括地面反射率值;对于高程,它们包括高程或深度值。

    对于其他的框架数据,用基于特征的矢量数据模型。一个特征就是地球上一个地理实体的描述。例如,一条公路、一个湖泊、一个地块或一个县。一个特征可被连接到一个空间对象(例如点、结点、链和区域)以标识它的位置。不同的空间对象集合有不同的分辨率。

    一个特征由独一无二的编码来标识:即永久特征标识码。它的位置(Location)特征可通过它与空间对象(例如点、结点、链和区域)的连接(Linkage)来描述。一个特征可由属性集和关系来进一步描述。属性定义了特征的性质,例如,湖泊的名称、道路类型、县的人口等。关系可以定义为表示两个特征之间的相互作用,例如河流系统的流或交通网络的连接性。

    框架数据有特定的空间描述、属性和关系,用户可以添加这些因素的详细细节来满足他们的需要。用户的数据通过特征标识码来同框架的特征连接。

    用于对矢量特征的位置编码的空间对象必须遵循拓扑规则。链只在结点处相交,所有的结点固定链的终点,当链相汇时,“Overshoots”和“Undershoots”是不允许的。对于一个区域(Area),将有链来构成其边界,链将标识区域是在其左或在其右。区域间的空隙(Gaps)或重叠(Overlaps)是不允许的。

    空间数据模型的开发框架需要详细的数据模型,七个专题的数据模型将被集成以形成框架的一个数据模型。已安排了建立框架的共同数据模型的程序,各专题的数据模型的开发已在进行之中。结果模型将提供模板,以便使用和贡献框架数据,对这些数据模型开发本地扩展。当本地数据模型由本地操作需要驱动时,框架模型提供一个有用的起点。

    2)永久特征标识码

    每个出现的特征分配一个独一无二的、永久的特征标识码。这个标识码提供一个关键字,通过它用户可以把框架数据同自己的联系起来,对事务更新可作为跟踪(Tracking)机制,并且连接一个在不同分辨率和穿过不同区域扩展的特征的表示。一旦分配后,永久特征标识码就不再修改,除非这个特征经过大的变化,例如一条道路被毁、一河流变成了湖泊。特征标识码提供了确定框架数据单元的一致方法。

    3)多分辨率和综合

    不同的用户需要不同分辨率的地理数据。例如,地方政府需要覆盖较小区域的较详细的数据;一个州部门需要覆盖较大区域较粗略的一致的数据,包括有地方政府详细数据的区域。

    通常,这些需要通过独立的数据收集工作来完成。框架的一个目的就是改变这种方法。一个区域内可获得的更详细的、更精确的、更现时的和更完整的数据将形成框架的基础。更新地理数据的努力将集中在这些详细的数据上。对次一级详细程度的数据的需求可以通过对这些详细数据的综合来得到。结果将形成一个共同的数据基础,在这个基础上建立多元的、综合的观点。各界正在寻求克服到达这个目标的各种技术上的和操作上的障碍。

    4)坐标参考系统

    一个共同的坐标定位参考系统保证贡献给框架的数据可以连接和集成。鼓励在框架数据中使用经纬度坐标,这个系统提供了一个无缝的坐标系统,并可以转变成各种投影和栅格坐标系统。水平坐标信息引用1983北美数据(NAD83),垂直坐标信息引用1988北美垂直数据(NAVD88)。

    5)空间跨越上的一致性

    框架数据是无缝的跨越收集区域。例如一条公路跨越一条县界时,在县界处不应该有缝隙。作为一般原则,当贡献给框架的数据并入框架时,数据的位置不被修改。因此,在并入框架之前,穿过不同数据收集区域的特征在位置上要作调整,这通过不同的区域数据收集者共同协调工作来完成。用这个方法的原因是集成数据的部门没有比提供数据的部门更好的信息,因此他们没有修复这些数据的基础。数据提供者应同他们的相邻地区提供者一起来作调整数据,减少不确定性。这个被称之为“水平集成”的技术将用于吻合得不好的数据建立无缝的覆盖层。

    6)专题间的一致性

    框架数据在各专题间是一致的。维护不同专题上的特征的相关关系,对各特征的一致性调整,例如一条边界沿着一条河流,这就需要匹配。更具有挑战性的问题是高程专题数据和水文专题数据的一致性。在专题间调和不一致性的过程称为“垂直集成”。这里同样,一般的原则是当数据并入框架后数据的位置不再被修改。因此特征在并入框架之前,它们必须是垂直集成的。当数据不吻合时,就需要垂直的技术过程。

    垂直集成方法:垂直集成可以有不同的方法。可直接调整数据,或位置调整,没有实际的连接。关系或连接可以在不同的专题内相关的特征间建立。虽然研究满足通用的需要,特定部门的需要也要考虑。这是参与者为什么重要的另一个原因。他们有必要解决各种问题,例如哪种集成方法更适合他们。

    7)历史数据

    框架保持数据的过去版本,以支持历史的和过程的研究。对过去版本的访问需要支持登记到框架的历史专题数据和基于时间的研究。科学研究和策略研究常需要地理基础数据的向前或向后的时间序列。

    8)元数据

    框架包括元数据,以说明框架数据的特性和质量,包括位置和属性精度、完整性、逻辑一致性和连接性。无数据帮助用户找到适合的框架数据,评估它们,以及正确地使用。
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