基于空间数据库驱动的地理数据协同生产应用研究

张勇,张双双,李新双,陈文典,赵东

(1.成都市勘察测绘研究院,四川 成都 610081; 2.四川省城市信息化测绘工程技术研究中心,四川 成都 610081;3.成都市城市地下空间勘察和数字化测绘工程技术研究中心,四川 成都 610081)

0 引 言

随着经济社会发展和自然资源机构改革后管理需求变化,地理数据种类不断增多,多源、多尺度数据不断涌现,数据更新工作量大、更新频率加快、更新难度提升,对地理数据生产组织和管理提出了更高要求。

测绘数据生产管理单位和GIS厂商在地理数据生产技术上进行了长期研究,并取得丰硕的研究成果,但由于地理数据生产范围扩展、数据源较多、数据量庞大、更新频率加快等因素,在实际生产中急切需要协同作业,提高作业效率的方法。目前主流的地理数据协同生产方法是采用ArcSDE结合关系型数据库的方式,实现对空间数据和属性数据进行统一管理,为多用户提供版本化数据访问、协同编辑等服务[1～3]。其中关系型数据库提供遵循OGC标准的空间数据管理方法,支持标准的T-SQL[4],具有操作通用、简单、运行高效的特点。

本文立足地理实体数据生产和更新工作,分析了常规生产模式的局限性,提出了基于空间数据库驱动的地理数据协同生产应用方案,通过研究数据协同生产应用,分析空间数据引擎结构,并基于数据库触发器和T-SQL函数研究空间数据库变化监测、数据规整处理等提升生产效率的方法,为地理数据协同生产提供强有力的技术支撑。

1 常规生产模式局限性

常规的地理数据生产模式采用文件系统构建的地理数据库,分库进行地理数据生产更新作业,如图1所示,该模式在作业前期需对数据分区裁剪,后期需对分区成果进行合并接边,从成果质检到返工作业等环节均需花费大量时间,无法发挥数据库的优势,不适合海量级地理数据生产管理。在大范围、多用户的作业环境下传统生产模式无法满足多用户共享、安全性、完整性、一致性、并发控制等要求[5]。

图1 常规生产模式示意图

2 基于空间数据库驱动的地理数据协同生产

2.1 实现思路

协同生产环境采用客户端/服务器模式作为应用架构,客户端基于ArcMap软件进行数据生产、质检和管理,服务器基于ArcSDE空间数据引擎和SQL Server数据库基础平台,提供版本化数据访问、编辑等服务。同时,结合数据库触发器和T-SQL函数对空间数据引擎结构进行优化,扩展要素新增、编辑、删除操作监听函数,实现要素变化信息自动记录,扩展几何图形规整函数和属性规整函数,达到海量地理数据快速规整的目的。应用架构如图2所示:

图2 基于空间数据库驱动的地理数据协同生产应用架构图

2.2 要素变化监测记录

基于SQL Server数据库触发器技术[8],对空间数据引擎结构进行优化,创建新增、编辑、删除操作监听函数,在服务器端实现对点、线、面要素的空间位置和要素属性变化进行监测并记录。要素新增监测实现新增的数据转存到变化库,并记录操作人、客户端IP、时间等操作信息;要素编辑监测实现编辑的数据转存到变化库,并判读要素空间变化或属性变化,记录变化类型和操作信息;要素删除监测实现删除的数据转存到变化库,并记录操作信息。要素变化监测实现核心方法如下:

(1)判断数据新增、编辑、删除操作类型,如下所示:

(2)获取操作人、客户端IP信息,如下所示:

(3)通过地理数据库Next_RowID过程,将变化要素表作为输入参数,返回OBJECTID字段的下一个值,如下所示:

(4)通过SQL Server Spatial提供的STEquals()方法进行编辑前后空间数据比较,判断要素空间位置是否变化,若空间位置未变则判断属性变化内容,如下所示:

2.3 数据快速规整

在地理数据生产过程中存在固定属性赋值、几何图形修复、几何图形属性计算等数据规整操作。SQL Server Spatial提供了基于OGC标准的空间数据存储和地理操作,采用.Net CLR与SQL内核集成,无须经过ArcSDE层的数据存取、网络传输环节,可直接进行数据查询、统计、分析,通过SQL Server Spatial在地理数据库中定义几何图形规整函数和属性规整函数,实现海量地理数据快速规整。部分数据库扩展函数如表1所示:

表1 部分数据库扩展的函数

3 在项目中的应用

成都市勘察测绘研究院利用数据库驱动的地理数据协同生产技术,对成都市面积约 14 300 km2范围内的二维地理实体数据库进行协同更新、变化信息库生产。项目更新要素主要包括交通、居民地、水系、植被等7大类53个图层,更新数据源包括每季度卫星影像、多测合一竣工成果、1∶500/1∶2000 DLG等,数据量大小约 5 GB,要素个数约 1 300万条记录,更新频率为每季度一次,共4次。通过协同生产模式,极大提高了数据生产效率,满足项目多数据源、高频率和大数据量的应用需求。

3.1 生产模式创新

本项目生产过程中摒弃了数据分区裁剪、成果合并接边等生产环节,采用多人协同的生产模式(如图3所示),实时动态呈现作业进度,为项目顺利完成提供保障。

图3 生产流程图

3.2 质检流程创新

通过协同生产基础环境的搭建,实现生产和质检可同步进行、可多人协同的质检模式(如图4所示),可以及时发现和解决问题,保障成果质量。

图4 协同质检模式示意图

3.3 变化信息记录

利用要素变化监测环境自动提取初步变化信息(如图5所示),并结合FME程序将变化要素与变化前后的数据库分别进行判断,区分新增、删除及不变要素,生产最终的变化库成果。经过质量检查,数据变化记录正确,无要素遗漏,符合变化库生产相关规定。

图5 要素更新变化记录示意图

4 结 语

基于空间数据库驱动的地理数据协同生产应用方案,通过对地理数据生产技术和流程的优化,实现生产质检一体化、多人协同的生产与质检的模式,能有效地提升地理数据生产效率,满足当前地理数据高效生产与更新的要求。