空間數(shù)據(jù)倉庫第1頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.空間數(shù)據(jù)倉庫的概況1.1空間數(shù)據(jù)倉庫的基本概念數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)始人W.H.Inmon定義數(shù)據(jù)倉庫為支持管理的、決策過程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合?？臻g數(shù)據(jù)倉庫是建立在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，依靠數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效存儲，二者之間的區(qū)別在于其應(yīng)用不同。因此，在數(shù)據(jù)組織、集成上有很大的差別:空間數(shù)據(jù)庫作為源數(shù)據(jù)庫負責(zé)數(shù)據(jù)的日常處理及一般的空間分析功能;空間數(shù)據(jù)倉庫根據(jù)用戶的要求對空間數(shù)據(jù)庫中分散的、多源的空間數(shù)據(jù)進行集成和分析，截取不同時段上的信息，將數(shù)據(jù)的時間屬性和空間屬性緊密地結(jié)合起來，通過模型構(gòu)建分析和比較，進行數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的信息，從而為用戶提供決策服務(wù).第2頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.2空間數(shù)據(jù)倉庫的功能及特征

從組成上，空間數(shù)據(jù)倉庫有三方面的功能:從分散、獨立的空間數(shù)據(jù)庫中獲取空間數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)ETL，包括數(shù)據(jù)抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、清洗(cleaning)、裝載(loading)，建立空間數(shù)據(jù)倉庫;對數(shù)據(jù)的存儲、管理和檢索;數(shù)據(jù)集成及數(shù)據(jù)挖掘.空間數(shù)據(jù)倉庫相比于空間數(shù)據(jù)庫有以下特征1.2.1空間數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的傳統(tǒng)的GIS數(shù)據(jù)庫是面向?qū)ο蟮?，根?jù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)進行組織，空間數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，在空間數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上進行更高層次的數(shù)據(jù)組織和分析。第3頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.2.2空間數(shù)據(jù)倉庫是集成的空間數(shù)據(jù)倉庫建立在GIS數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，在進行決策時利用元數(shù)據(jù)對空間數(shù)據(jù)庫里的地理空間數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換，從而得到有用的的信息，把空間數(shù)據(jù)庫中面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)向面向主題的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)決策支持。1.2.3引用時間維在進行趨勢分析時需要對關(guān)于主題的各時期的空間數(shù)據(jù)進行概括總結(jié)、分析，空間倉庫引進時間維把不同歷史時期的空間數(shù)據(jù)組織到一起，使數(shù)據(jù)具有時間屬性.1.2.4空間方位的引入在進行趨勢分析時需要對關(guān)于主題的各時期的空間數(shù)據(jù)進行概括總結(jié)、分析，空間倉庫引進時間維把不同歷史時期的空間數(shù)據(jù)組織到一起，使數(shù)據(jù)具有時間屬性.

第4頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3空間數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)空間數(shù)據(jù)倉庫是存儲、管理空間數(shù)據(jù)的一種組織形式，其物理實質(zhì)仍是對數(shù)據(jù)的高效存儲系統(tǒng)，由于使用目的不同，其存儲的數(shù)據(jù)在量和質(zhì)以及前端分析工具上與傳統(tǒng)GIS應(yīng)用系統(tǒng)有所不同。空間數(shù)據(jù)倉庫按照功能劃分為以下幾部分:元數(shù)據(jù)、源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)變換工具、空間數(shù)據(jù)倉庫、客戶端分析工具。

第5頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3.1元數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)是指描述空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它是數(shù)據(jù)倉庫管理手段之一，也是空間數(shù)據(jù)交換的基礎(chǔ)，是空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量的保證。在空間數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)可以分為兩類，一類是管理元數(shù)據(jù)(AdministrativeMetadata)，它是對源數(shù)據(jù)及其內(nèi)容、數(shù)據(jù)倉庫主題、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及各種操作信息的描述;另一類是用戶元數(shù)據(jù)(UserMetadata)它幫助用戶查詢信息、理解結(jié)果、了解數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的組織方式等。在數(shù)據(jù)傳輸、信息共享、大力發(fā)展互操作的今天，元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是必小可少的，一定要借鑒和使用ISO制定的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。第6頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3.2源數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)倉庫為了支持高層次的決策分析需要大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)分布在小同的地理信息系統(tǒng)或其他信息系統(tǒng)中的應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，它們存貯在不同的平臺和一般的數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)的來源豐富，類型多樣式存儲或分布式存儲。第7頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3.3數(shù)據(jù)變換工具為了優(yōu)化空間數(shù)據(jù)倉庫的分析性能，源數(shù)據(jù)必須經(jīng)過變換以最適宜的方式進入空間數(shù)據(jù)倉庫。變換主要包括提煉、轉(zhuǎn)換、空間變換。數(shù)據(jù)提煉主要指數(shù)據(jù)的抽取，如數(shù)據(jù)項的重構(gòu)、刪迭不需要的運行信息、字段值的解碼和翻譯、補充缺漏的信息、檢查數(shù)據(jù)的完整性和相容性等;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要指統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、給數(shù)據(jù)加上時間標(biāo)志、根據(jù)需要對數(shù)據(jù)集進行各種運算以及語義轉(zhuǎn)換等;空間變換主要指空間坐標(biāo)和比例尺的統(tǒng)一、賦予一般數(shù)據(jù)空間屬性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具為數(shù)據(jù)庫和空間數(shù)據(jù)倉庫之間架起了一座橋梁，使源數(shù)據(jù)得到了增值和統(tǒng)一，最大限度地滿足了空間數(shù)據(jù)倉庫高層次決策分析的需要。第8頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3.4空間數(shù)據(jù)倉庫源數(shù)據(jù)經(jīng)過變換進入空間數(shù)據(jù)倉庫。空間數(shù)據(jù)倉庫以多維方式來組織數(shù)據(jù)和顯示數(shù)據(jù)。維是人們觀察現(xiàn)實世界的角度，但多維數(shù)據(jù)庫中的維并小是隨意定義的，它是一種高層次的類型劃分。為了獲得較高的系統(tǒng)性能，維屏蔽掉了許多原始數(shù)據(jù)，決策分析所需的綜介數(shù)據(jù)預(yù)先已被統(tǒng)計出來放在其中。主題維、時間維、空間維、非空間維是空間數(shù)據(jù)倉庫最基本的組織方式。空間維和時間維是空間數(shù)據(jù)倉庫反映現(xiàn)實世界動態(tài)變化的基礎(chǔ)，它們的數(shù)據(jù)組織方式是整個空間數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的關(guān)鍵?？臻g數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲方式可分為虛擬存儲方式、基于關(guān)系表的存儲方式和多維數(shù)據(jù)庫存儲方式。基于關(guān)系表的數(shù)據(jù)模型主要有星形模型，雪花模型和混介模型。多維數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型主要是超立方體結(jié)構(gòu)模型。第9頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.4空間數(shù)據(jù)倉庫的建模1.4.1多維數(shù)據(jù)模型選擇多維數(shù)據(jù)模型是資源環(huán)境空間數(shù)據(jù)倉庫進行聯(lián)機分析處理或多維分析的基礎(chǔ)，維是觀察問題的角度，通過多維模型可以對觀察對象(某一主題)的不同側(cè)而不同層次上進行分析。數(shù)據(jù)模式主要有:星型模式、雪花模式、混介模式和多維數(shù)據(jù)庫模式。山于星型/雪花模式能夠提供簡潔和有組織的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，并且支持OLAP操作，因此在空間數(shù)據(jù)倉庫的建模中，仍可沿用其基本框架。相比之下，星型結(jié)構(gòu)更為簡潔、便于OLAP操作、并易于瀏覽，較雪花結(jié)構(gòu)來講更適介于空間數(shù)據(jù)倉庫的建模。第10頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.4.2維的建模在空間數(shù)據(jù)倉庫中司建立三種類型的維:①非空間維，僅僅包含非空間數(shù)據(jù)的維，其泛化值也是非空間的。②空間—非空間維，這種類型的維的特點是在原始概念層次上是空間數(shù)據(jù)，但其泛化值在較高的層次上即變成非空間的數(shù)據(jù)。例如，在土地利用時空分布研究中，各種土地類型在云南省地圖上的分布是用空間數(shù)據(jù)來表達的，而這些土地類型數(shù)據(jù)可以泛化為一些非空間的值，比如泛化為市一級行政區(qū)所包含的土地類型而積，其更高層次的泛化伯則全部變?yōu)榉强臻g的數(shù)據(jù)，這種類型的維與非空間維所起的作用類似。③空高層次的泛化數(shù)據(jù)都是空間數(shù)據(jù)。例如各中土地類型的精確分布情況及其泛化數(shù)據(jù)，如土地利用類型在全省范圍的精確分布圖形數(shù)據(jù)。第11頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.4.3度量的建模在空間數(shù)據(jù)倉庫中可建立兩種類型的度量:①數(shù)值型度量，僅僅包含數(shù)值型數(shù)據(jù)的度量。數(shù)值型度量可以進一步分為分布的、代數(shù)的和整體的。如果一個度量能用立方體分割和分布式聚介計算，那么它就是分布的，如count、sum、max如果一個度量能用分布式度量的代數(shù)操作運算，那么它就是代數(shù)的，如average、standard、deviation;如果一個度量，用于描述其子聚介的有儲空間的大小沒有常數(shù)約束，那么它就是全局的，如median、most–frequent、rank②空間度量，空間度量包含指向空間對象指針集合。例如，在泛化操作中，相同的單元，這樣形成的度量包含這些區(qū)域的指針的集合。第12頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月1.5空間數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)框架

空間數(shù)據(jù)倉庫是在GIS空間數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)、元數(shù)據(jù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對海量地理空間數(shù)據(jù)進行集成、管理、查詢分析、分發(fā)及應(yīng)用，空間數(shù)據(jù)倉庫的總體框架如圖1所示(其中實線框架內(nèi)為空間數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的研究內(nèi)容，虛線框架內(nèi)為其它系統(tǒng)的研究內(nèi)容)。第13頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月地理空間數(shù)據(jù)庫位于空間數(shù)據(jù)倉庫的最底層，這些數(shù)據(jù)可能來自不同單位，表示不同時期由不同軟件系統(tǒng)管理，它們相互獨立，形成各式各樣的異構(gòu)數(shù)據(jù)，成為空間數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源.應(yīng)用系統(tǒng)位于最頂層，它通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)接口提取地理空間數(shù)據(jù)為多種應(yīng)用系統(tǒng)服務(wù)空間數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)位于中間層，它提取地理空間數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過空間數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)集成轉(zhuǎn)換，為應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)由此而看見空間數(shù)據(jù)倉庫是一個多源數(shù)據(jù)共享、處理機制在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)日益成熟的今天，根據(jù)用戶的不同需求，以空間數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)為平臺，訪問多個地理空間數(shù)據(jù)庫，進行數(shù)據(jù)挖掘和GIS多維空間分析，為多種應(yīng)用系統(tǒng)提供全面、科學(xué)、實用的決策支持。第14頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.空間數(shù)據(jù)倉庫研究中主要研究方向根據(jù)空間數(shù)據(jù)倉庫的總體框架，目前空間數(shù)據(jù)倉庫研究的重點有:空間數(shù)據(jù)的ETL、空間數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)管理、GIS多維空間分析三方面.ETL是指從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個標(biāo)準(zhǔn)的格式，加載數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲區(qū)，是空間數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建過程中不可避免的問題，可以有以下兩種解決方案:一是把數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)分為空間數(shù)據(jù)、多種數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、XML文檔數(shù)據(jù)花種形式，分別設(shè)計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工ETL轉(zhuǎn)換工具基于特定的軟件，結(jié)合具體情況進行空間數(shù)據(jù)的集成轉(zhuǎn)化.前一種方法需要對數(shù)據(jù)進行分別具;一是借助元數(shù)據(jù)管理、開發(fā)專用的第15頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月前一種方法需要對數(shù)據(jù)進行分別具;一是借助元數(shù)據(jù)管理、開發(fā)專用的處理，在加載過程中要求空間數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的儲存、更新、管理數(shù)據(jù)效率較高;后一種方法由于引入元數(shù)據(jù)管理，對數(shù)據(jù)的要求比較高，在實施時勞動強度比較大，可引人智能技術(shù)，提高空間數(shù)據(jù)ETL自動化和分析集成的水平.介于元數(shù)據(jù)在GIS中的重要地位，后一種實現(xiàn)方法的前景是比較誘人的，這是因為元數(shù)據(jù)是用來描述地理空間數(shù)據(jù)集的內(nèi)容、質(zhì)量、狀態(tài)等其他特性的數(shù)據(jù)，它們在實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)倉庫的過程中起著重要的作用:指示空間數(shù)據(jù)倉庫如何從多個地理信息數(shù)據(jù)庫中提取出數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等方面不同的地理空間數(shù)據(jù);指示應(yīng)用系統(tǒng)如何從空間數(shù)據(jù)倉庫中提取出標(biāo)準(zhǔn)的集成的地理空間數(shù)據(jù).為用戶提供地理空間數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)等.第16頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月目前對空間數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)的研究主要集中在地理空間數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)的研究上.國際上有三個組織對地理空間數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行了大量的研究，這三個組織分別是:美國聯(lián)邦地理數(shù)據(jù)委員會(FGDC)、歐洲地理信息標(biāo)準(zhǔn)化委員會(CEN/TC287)以及國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)地理信息/地球信息業(yè)技術(shù)委員會(ISO/TV211).在國內(nèi)有中國可持續(xù)發(fā)展信息共享元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、NREDIS信息共享元數(shù)據(jù)內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)等.但對空間數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)的研究還是一片空白，當(dāng)前可見的是武漢大學(xué)昊金華提出的空間數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)的研究.第17頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月GIS因為其空間分析功能而逐漸發(fā)展起來.但隨著空間分析功能的深人研究，對空間數(shù)據(jù)的時間維、專題維的考慮日益成為GIS空間分析的重點，在空間數(shù)據(jù)倉庫中引人時間信息維、專題信息維，可以大大提高了GIS空間分析的能力.目前國外提出空間數(shù)據(jù)立方體(SOLAP)技術(shù)，將來自不同領(lǐng)域的地理空間信息、專題信息1、專題信息2,……專題信息n、時間信息按維的形式組成一個易理解的超數(shù)據(jù)立方體.用地理空間維、專題維、時間維來描述空間對象，通過維的不同操作可產(chǎn)生不同的空間分析結(jié)果，以滿足多維空間分析和概括的需求，實現(xiàn)GIS多維空間信息分析功能，進一步為用戶提供決策支持，這無疑為GIS的發(fā)展提供了更為廣闊的空間.大大的拓寬了GIS的應(yīng)用范圍.第18頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月3.空間數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用實例一、瀾滄江流域水資源空間數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計及實現(xiàn)1.空間數(shù)據(jù)倉庫體系框架設(shè)計瀾滄江流域水資源空間數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)由數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、空間數(shù)據(jù)倉庫和客戶端分析工具四個部分組成。集成器對來自各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進行抽取、清洗和轉(zhuǎn)換后，數(shù)據(jù)信息進入統(tǒng)一空間數(shù)據(jù)庫管理平臺，通過主題的確定，建立空間數(shù)據(jù)立方體模型結(jié)構(gòu)，形成空間數(shù)據(jù)倉庫。最后，對多維數(shù)據(jù)進行多維分析及數(shù)據(jù)挖掘，并進行可視化處理。第19頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.空間數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)2.1數(shù)據(jù)源瀾滄江流域數(shù)據(jù)信息形式多樣，從地域單元上分成項目區(qū)、地區(qū)、縣、鄉(xiāng)四級;從數(shù)據(jù)類型上包括圖形數(shù)據(jù)、圖象數(shù)據(jù)、專題GIS數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和成果圖象數(shù)據(jù)五類。由于數(shù)據(jù)來自不同的GIS應(yīng)用平臺及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，如何將它們高效地集成起來是構(gòu)建空間數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵。為此，對數(shù)據(jù)信息的集成采取同類信息集成、異類信息集成兩種方式。第20頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月①同類信息集成

同類信息集成指對來源不同、格式各異的瀾滄江區(qū)域多源數(shù)據(jù)，包括屬性數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)與圖象數(shù)據(jù)，按類集成。它相當(dāng)于對屬性數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)及圖象數(shù)據(jù)按類進行整理，解決數(shù)據(jù)格式異構(gòu)性、主題異構(gòu)性、語義異構(gòu)性、編碼異構(gòu)性、投影參考坐標(biāo)系異構(gòu)性等一系列同類信息異構(gòu)性問題。②異類信息集成

異類信息集成指對瀾滄江區(qū)域不同種類的信息進行集成，其關(guān)鍵是如何在各類數(shù)據(jù)信息之間建立起共同的識別字段。通過區(qū)域代碼ID(國際碼)作為屬性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)的識別字段，易于建立屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)兩類數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)第21頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.2數(shù)據(jù)管理平臺

由于RDBMS(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))發(fā)展非常成熟，數(shù)據(jù)倉庫普遍采用RDBMS來作為數(shù)據(jù)倉庫的支持。對于空間數(shù)據(jù)倉庫而言，由于空間對象的引入，單純的關(guān)系數(shù)據(jù)庫是無法支持空間對象的存儲和操作的，同時，為實現(xiàn)統(tǒng)一管理與主題相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)和圖形、圖象數(shù)據(jù)，采用了SQLServer(微軟公司開發(fā)的一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))關(guān)系數(shù)據(jù)庫來管理屬性數(shù)據(jù)，對于空間數(shù)據(jù)的存儲管理，通過在SQLServer關(guān)系數(shù)據(jù)庫上加載Mapinfo公司的Spatialware空間數(shù)據(jù)引擎構(gòu)成空間數(shù)據(jù)庫，解決了在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中存儲連續(xù)、大型的空間數(shù)據(jù)的問題題，能夠?qū)鹘y(tǒng)文件格式存儲的空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移存儲于空間數(shù)據(jù)庫中，從而將屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)由同一數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理，便于空間信息的查詢和操作。第22頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月2.3空間數(shù)據(jù)倉庫的建立

空間數(shù)據(jù)倉庫是建造立方體的基礎(chǔ)，它的事實表和維表結(jié)構(gòu)直接決定了立方體的結(jié)構(gòu)?？臻g數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)設(shè)計和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫一樣，通常采用星形模式和雪花模式。由于雪花模式難以理解，增加了查詢的復(fù)雜度，所以采用了星形模式，針對一個主題，設(shè)計一個事實表和多個維度表。事實表反映了應(yīng)