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地质灾害综合监测数据库设计

2019-11-18张宏斌

电子技术与软件工程 2019年18期
关键词:属性数据空间数据数据库

文/张宏斌

我国地质灾害特点为种类多、诱发因素复杂、分布广、危害大,具有突然性等特点。地质灾害类型主要有崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂缝等。结合我国的地质灾害前端监测多样传感技术,构建一个基于基础地理信息系统的地质灾害监测数据库管理系统,对地质灾害进行有效监测,掌握掌握地质灾害演化、发展规律。地质灾害综合监测数据库集成了各类数据,构建一个集成地质灾害专业监测模块、地质灾害专业监测预警分析模块、地质灾害监测仿真管理模块、地质灾害信息管理模块、地质灾害群策群防模块、地灾工作人员安全保证模块、数据统计分析模块、地质灾害信息发布模块、地质灾害智能终端服务模块以及系统管理模块等多模块的数据系统,实现地灾监测“一张图”化。

1 数据库基本功能

如图1所示,地质灾害数据库建设需要管理海量的地质灾害空间、调查、监测数据等等,提供地质灾害的动态监测与查询、评价分析、预警预报、预警发布等服务。

1.1 数据的一体化管理、交换及应用功能

建立地质灾害监测数据统一存储、管理。建立统一的数据共享、交换服务接口,实现与其他业务系统的资源共享。

1.2 地质灾害监测一张图服务功能

依托地灾监测数据中心,按需叠加基础地理、基础地质、灾害地质、监测分布、设备分布、预警等级分布等信息,实现直观、准确和及时的分析展示,并支持专业图形输出,系统服务展示功能能够满足监控中心大屏工作需求。

图1:数据库基本功能图

1.3 地质灾害信息目录检索及查询功能

基于地质灾害监测数据中心,开发数据查询检索系统,提供数据的快速检索查询功能,实现基于属性关键字查询检索;可按区域、时间、数据类型等进行地质灾害数据资源的实时查询和统计分析,输出统计分析结果。

1.4 灾害点全景仿真功能

通过对灾害点现场真实环境采集,建立灾害点区域全景仿真模拟,用户在全景环境下自由转化角度,真实体验灾害点现场自然环境、设备安装部署情况和应急避难场所情况,并在全景模式下直接查看设备实时监测数据,为用户监测预警提供更加直观、真实的体验。

1.5 监测工作人员安全保障

基于移动智能终端设备,提供现场监测工作人员定位和通信服务,可以在地图上查看工作人员的分布和报警信息,中心业务人员及时应对现场人员的报警请求,保证现场工作的人员的人身安全。

1.6 信息发布功能

按不同用户需求,以公众网(Internet)和政务网为媒介,搭建信息发布系统,以文档、图表等格式发布地质环境决策分析及各类产品,并提供查询浏览和下载服务。

2 数据库构架

2.1 数据采集层

数据采集层获取的数据主要是各类专业属性数据、基础地理空间数据、专题空间数据、灾害点(体)空间数据及其他数据。专业属性数据通过入库工具或传感器自动导入到属性数据库中;空间数据经过标准化处理及保密处理,通过专业的入库工具或GIS工具导入到空间数据库中。

测绘地理数据、气象数据等其他数据可通过Web服务、SOA等技术,应用数据共享交换模块进入系统。

2.2 地质灾害监测数据库

地质灾害监测数据库面向地质灾害监测业务应用需求,构建统一的数据存储、管理、应用和服务平台,兼容基础地理、基础地质、地质灾害调查、动态监测、业务应用等各种来源的多源、多尺度海量数据,实现各类地质灾害与监测数据的一体化存储、管理和服务。

2.3 地质灾害监测基础服务

地质灾害监测基础服务是面向专业系统维护人员,针对系统中所用到的各类数据进行统一采集管理,主要功能包括数据接收、数据解析、数据入库、数据同步与共享、灾害点和监测点管理、系统权限控制等功能。

3 软件与硬件

3.1 硬件环境

3.1.1 数据库服务器

数据库服务器主要用于存储非空间属性数据、数据字典以及系统配置。由于数据量不是太大,但是对数据的安全性要求高,所以建议采用中高档的微机服务器,辅助完备的数据备份和安全措施。

3.1.2 地图服务器

地图服务器由于需要存储海量的空间数据,同时执行较复杂的计算,要求最好具有多处理器分布运算能力和大容量磁盘阵列海量数据存储功能,所以建议配置性能好的小型机。

3.2 软件环境

地质灾害数据库是基于关系数据库和GIS技术,面向地质灾害业务应用和信息平台构建的统一的数据存储、管理、应用和服务平台,选用Windows Server 2008 R2 作为操作系统,Oracle作为整个应用系统的数据库平台,MicroSoft.net和JAVA 作为系统的主要开发平台。

3.2.1 空间数据模型

空间数据表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面的信息,具有定位、定性、时间和空间关系等特性。空间数据逻辑模型是以计算机能理解和处理形式具体表达空间实体及其关系。地质灾害防治空间数据模型主要有矢量数据模型、栅格数据模型、矢量—栅格数据模型及TIN模型等。矢量—栅格数据模型主要用于专题空间数据建模,如面状实体边缘采用矢量数据模型描述,其内容采用栅格数据模型表达。

3.2.2 非空间数据模型

非空间数据指与空间位置没有直接关系的表示实体特征的数据。属性数据按结构特点又可分为两类:结构化数据(表格型数据)和非结构化数据(文档数据、多媒体数据等)。非空间数据库实质是将大量的属性数据按一定的模型组织起来,提供存储、维护、检索数据的功能。地质灾害防治属性数据主要有专业属性数据与办公管理数据。数据模型采用规范化设计,其关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。地质灾害属性数据库在Oracle及Access支持下,采用关系模型作为数据的组织方式,利用E—R图对各数据实体及其联系进行分析,建立数据实体模型,进而设计数据表结构。

4 数据库设计实现

4.1 分布式数据采集

在地灾实际监测过程中,会实际到不同类型的监测设备,有些设备提供串口数据接入,有些设备直接提供数据库形式数据,为了在地灾监测信息系统平台中统一采集管理各类监测采集数据,采用了分布式数据采集引擎,即综合数据采集引擎的方式类实现数据采集。综合数据采集引擎根据系统平台数据规范定义了统一的数据输出规范,在采集输入端通过xml技术定义不同的设备数据采集格式,并在数据采集输入和输出之间建立映射关系,保证所有数据都能够按同一个标准进入系统平台中。如图2所示。

4.2 数据库建库

4.2.1 数据收集

收集地域范围以及示范区、重点地区不同比例尺的行政区划、交通(公路铁路)、水系、地形地貌、植被等基础地理和测绘数据。

4.2.2 数据预处理

数据处理的一些关键方法有:

(1)数据分层、整理:数据分层一般遵行项目制订的数据标准和国家标准、行业标准。

(2)数据格式转换

(3)数据投影变换:投影变换(Project)是将一种地图投影转换为另一种地图投影,主要包括投影类型、投影参数或椭球体等的改变。在ArcToolbox的Data Management Tools工具箱,Projections and Transformations工具集中分为栅格和要素类两种类型的投影变换,其中对栅格数据进行投影变换时,要进行重采样。

数据预处理结束后,完成项目所需的结果数据集,该结果数据集可用于数据的进一步处理或入库。

4.2.3 数据整理

对预处理完成的数据进行标准化整理,修改其命名、编码和属性字段等编码,对数据库中的内容应用数据管理工具进行统一的编码和命名处理。

4.2.4 数据入库

对整理完成的数据进行入库(操作数据库)、数据切片和金字塔处理以及信息发布,形成统一的基础地理本底数据库。

图2:数据采集机制

4.3 数据库实现

地质灾害:需要遵循相关的专业或行业标准,将各种灾种、分布、特点、群测群防措施、监测手段等录入系统。

基础地质:将地区性的地质图件导入到系统中。

基础地理:基础地理图件整理及建库的内容包括全州范围以及示范区、重点地区不同比例尺的行政区划、交通(公路铁路)、水系、地形地貌、植被等基础地理和测绘数据,通过格式转换、坐标转换、数据拼接、数据入库(操作库)、数据切片和金字塔处理以及信息发布,形成统一的基础地理本底数据库。

5 结论

地质灾害综合监测数据库设计将地质灾害多种灾种特征信息集成到一个系统中去,通过采用前端信息采集多样化监测手段,不断完善数据库信息,为正确分析,评价地质灾害提供可靠的数据资料及特征信息。

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