摘要: 地理数据更新是一种数据再造工程,能够利用现势性强的地理数据对存在于数据库中的数据进行持续更新,是地理数据应用的基本需求之一。地理数据库更新有着不同于“初始建库”的理论、方法和技术。 地理数据库更新的任务是,综合利用各种来源的现势资料 (航空影像、遥感影像、行政...
地理数据更新是一种数据再造工程,能够利用现势性强的地理数据对存在于数据库中的数据进行持续更新,是地理数据应用的基本需求之一。地理数据库更新有着不同于“初始建库”的理论、方法和技术。
地理数据库更新的任务是,综合利用各种来源的现势资料 (航空影像、遥感影像、行政勘界、实地测量等),确定和测定地理要素(道路、居民地、水系、地形地貌、境界等) 的位置变化和属性变化,对原有数据库的相应要素进行增删、替换、关系协调处理等,生成新版的数据集和记录变化信息,并更新用户数据库。
目前,数据更新存在的主要问题有:
(1)建立持续更新的机制问题(更新周期、更新方法、更新模型等);
(2)变化信息的发现和提取问题;
(3)历史数据的存储问题等;
(4)主数据库与用户数据库之间的关系问题 (主数据库,原始数据库,用户数据库,由原始数据库派生的不同应用目的的数据库,可以有多个版本。)。
在数据更新的研究和应用中,产生了一些理论、方法和技术:
(1)数据模型演化和动态建模;
(2)地理要素的变化发现和自动提取;
(3)主数据库(生产用)的更新模式和方法;
(4)用户数据库(数据应用)的更新模式和方法;
(5)多比例尺数据库的协同更新方法。
当前主数据库更新的模式主要有:
(1)整体(批量)更新。对空间数据库有效变化范围内发生变化的某些区域进行整体更新,更新的区域可以是行政单元、自然的地理分区或图幅。需要处理的问题包括一致性、精度、接边、冲突检测等(基于版本修正模型)。
(2)增量(要素)更新。是指对单个地理要素进行的更新 (形成基态修正模型)。需要解决的问题:变化要素的冲突监测、增减、替换、拓扑重建、变化信息记录、精度等。
(3)多尺度级联更新(上述两种模型之一)。利用高一级比例尺数据更新低一级比例尺的数据。由于存在多尺度、多重表达等,需要解决的问题包括: 建立金字塔结构、地理要素的自动综合、精度匹配等,同时具备上述方法的要求。
当前用户数据库的更新模式主要有同构数据库更新和异构数据库的更新。数据库更新中使用的主要技术有基于时态的增量更新技术、信息映射技术(主要解决语义基本—致的异构数据库的更新)、智能化地图综合技术、更新管道技术 (建立主数据库和用户数据库的联系)和数据同化技术等。