浅析空间数据库设计方法 (空间数据库设计方法)
随着地理信息技术的发展，空间数据已经成为重要的信息载体之一。空间数据包含的地理空间信息可以通过空间数据库来管理、处理、分析和共享。然而，如何设计一个高效、准确、易用的空间数据库成为了许多研究人员关注的问题之一。本文将从空间数据库的定义、设计原理、设计方法和应用实例等方面对空间数据库设计方法进行浅析。
一、空间数据库的定义及特点
空间数据库是指在现有数据模型的基础上，以地理空间信息为核心，采用适当的存储结构和算法，管理地理空间数据和非空间数据的系统。与传统的关系型数据库不同，空间数据库特点在于它可以对地理空间数据进行有效的存储、管理和查询，并能够进行空间分析和模拟。同时，空间数据库还具有以下特点：
1.空间数据模型：空间数据库采用的是地理空间数据模型，包括点、线、面、体等几何要素，同时还包含地图属性、拓扑关系等信息。
2.空间数据处理能力：空间数据库能够通过空间算法对地理空间数据进行分析、计算、合并等处理。
3.多源数据融合：空间数据库可以对多种不同来源的地理空间数据进行整合、融合，形成更完整、更准确的地理数据库。
4.可视化分析：空间数据库支持空间数据的可视化展示、分析，方便用户对地理空间信息进行理解和应用。
二、空间数据库设计原理
空间数据库设计的核心是数据模型的设计。空间数据模型一般包括三个层次，即概念层、逻辑层和物理层。其中，概念层是最上层的抽象描述，用于描述地理现象和地理实体之间的关系；逻辑层是建立在概念层之上，具体描述数据的组织方式和访问方式；物理层是更底层，用于描述数据在磁盘上的存储结构和存储方式。
空间数据库设计原则包括一致性、完整性、灵活性和高效性。其中，一致性要求空间数据库设计应该与业务需求相一致；完整性要求空间数据库应该包含完整的、准确的地理空间信息；灵活性要求空间数据库设计具有一定的扩展和自适应能力；高效性要求空间数据库设计应该具有快速、准确的空间查询和空间分析能力，同时满足数据管理效率和数据安全性的要求。
三、空间数据库设计方法
空间数据库设计方法包括两个方面，一是数据模型的设计方法，二是空间数据管理和分析方法。
1.地理空间数据模型设计方法
地理空间数据模型的设计方法主要有三种：基于对象、基于关系和基于XML。基于对象的地理空间数据模型采用类或实例的方式表示空间要素，更符合对象化思想，但需要较高的技术水平；基于关系的地理空间数据模型采用关系库的方式实现，易于数据库管理，但空间查询效率较低；基于XML的地理空间数据模型采用XML语言表示，适合在网络环境下共享和传输数据。
2.空间数据管理和分析方法
空间数据管理和分析方法主要包括空间索引、空间查询和空间分析三个方面。常见的空间索引方法有R树、R*树、平面扫描等，不同的索引方法具有不同的空间查询效率和空间对象编辑速度。常见的空间查询方法有距离查询、范围查询、邻近查询等，不同的查询方法可以满足不同的应用需求。空间分析方法包括空间缓冲区分析、空间叠置分析、网络分析等，可以用于解决地图分析、选址、路径规划等问题。
四、应用实例
空间数据库广泛应用于地图制图、测绘、城市规划、农业、林业、交通、矿产和环保等领域。以交通运输领域为例，空间数据库可以管理道路、铁路、水路等交通线网数据，并可以进行路径规划、流量分析、交通组织等应用。又如，林业领域的空间数据库可以管理森林地理信息系统，实现林种、林分、森林火灾、林木病虫害等数据管理和分析功能。更多应用实例可以参考相关研究成果和实际项目。
综上所述，空间数据库设计是一个系统工程，需要充分考虑空间数据的特点，根据应用需求制定合理的设计方案。空间数据库设计方法主要包括数据模型的设计方法和空间数据管理和分析方法两个方面，不同的方法可以选择不同的技术方案。空间数据库在地图制图、测绘、城市规划、农业、林业、交通、矿产和环保等领域具有广泛的应用前景，有望进一步推动空间信息技术的发展。
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城乡规划建筑空间数据库研究？
随着城市规划信息化不断发展，城乡规划领域积累了大量图形和空间数据，本文从城市建设项目所经历的各阶段规划审批流程入手，梳理建设项目的生成周期，以关联建筑物各阶段图形和属性相关性为切入点，完成建设项目全生命周期信息关联，形成城市建筑空间数据库，在信息化管理平台的支撑下，实现大规模建筑空间数据管理和动态更新，为城乡规划管理提供辅助决策支持手段。
1引言
日新月异的全球信息化发展过程中，空间数据基础设施建设及地理空间数据管理手段都面临着新的挑战。国内外各大城市都根据各自的需要，大力加强空间基础设施信息的采集。对于城乡规划管理部门而言，实现规划区内基础空间数据的信息化管理，掌握城市社会经济生产生活的现状和变化情况，作为城乡规划、城市建设和城市管理的重要基础性工作显得尤为重要。建筑物信息具有覆盖面广、数据量大、信息采集难度大等特点，通过建筑物信息可以准确获取城市的建筑量、容积率、建筑密度、使用功能、空间分布等详细信息，是进行城乡规划管理和城市建设的重要基础数据源。
以建设项目为核心的空间属性信息分布于规划、建设、房产等多部门的各个审批环节，例如：空间图形、建筑属性等。目前，由于缺乏全面的数据整合机制，信息采集得不到同一管理，严重影响到空间信息的利用水平。因此，结合城乡规划自身业务需求，构建完备的城乡规划建筑物信息数据库及其管理体系，建立健全长效的建筑空间信息统筹管理、维护更新机制，打破城市建筑空间信息资源库的“信息孤岛”格局，提升信息采集及数据应用能力具有重要意义。
2方法和过程
2.1建筑空间数据库实现目标构建
城市建筑空间信息的整合，实现了各种建筑图形数据的集中化管理。通过在建筑数据整合的过程中形成一套城市空间建筑信息的管理和工作机制，实现建筑全流程信息的整合建库和智能化更新，并通过完善的数据共享接口，实现各相关部门的数据互联，促进建筑空间信息成果的有效应用。基于以上原因，新型城市建筑空间数据库信息管理模式的构建应致力于于以下几个方面的研究：
（1）一套标准：以全过程建筑数据库构建为基础，建立一套宏观、中观、微观的建筑空间数据库标准体系。提出建筑空间数据库的架构，明确建筑空间数据库建设的内容，建立建筑空间信息数据标准及调查标准，对信息编码规则、用途分类、调查表、技术并肢方案、成果要求和标准等方面进行明确和详细的规定。研究制定空间数据库建库流程和数据更新机制，满足智慧城市背景下城乡规划基础建筑数据管理的需求。
（2）一组流程：全流程图形和信息的整合多源建筑数据建库。在统一数据整合流程、明确数据存储标准的基础上，以城市建设与规划审批管理单元为核心，梳理并入库城市建设相关的全过程建筑图形和属性数据，实现以城市用地功能单元为基础的建设项目图、文、表、档信息全生命周期关联。
（3）一个平台：研发基于GIS的建筑空间数据库管理系统。系统包含数据存储、浏览查询、数据编辑、统计分析与决策辅助等功能，实现大规模建筑空间数据的可视化存储、编辑、管理、更新。在此基础上结合建筑数据库的属性信息进行数据挖掘，并就建筑信息在城乡建设与规划管理的各领域研发相匹配的应用功能，构建通过相应数据结构实现跨部门的数据共享交换的目标。
（4）一系列应用：通过对国内外建筑空间信息管理应用领域的研究分析，归纳梳理不同的建筑雹配空间数据的类别及要求，建立建筑空间数据的“量”属性集，构建基于建筑空间数据库的规划决策辅助范式，服务于规划编制、审批、源蔽指批后管理、政策决策支持等方面的需求。
2.2建设项目空间信息流转机制梳理
2.2.1多元建筑图形资源运行流转周期梳理建筑物空间信息是在以建设项目为主体基于建设项目所在地对应城乡规划条件下，经过各类城市空间管理部门报建审批流程中逐渐形成的。因此，梳理各部门对应业务下所产生的建筑空间信息十分必要。通过对城市建设职能部门业务分析，涉及项目建设空间管理的部门主要是国土、规划、住建房产；从建筑空间管控的角度来说，国土部门的管理主要是项目用地层面，规划部门的管理是落实由用地至建筑单体的层面，住建房产部门的建筑空间管理主要是体现在房屋及房屋内户信息管理。各职能部门的建设项目审批要素梳理如表1所示。
2.2.2建立多维信息关联的建筑数据管理模式建筑属性数据库作为建筑图形数据库的外部属性，是数据统计与分析的重要基础。它可以进行建筑空间信息的综合、深层次分析，能够辅助进行空间定位和显示空间实体分布特征，为规划管理、规划决策提供重要的参考信息。城乡规划管理、编制、设计等工作对于建筑物信息的需求层次不同，需要建立基于建设项目的宏观、中观和微观管理结构，从不同的维度实现对建筑信息的分析、管理和提取。建筑空间数据库需要构建一套从不同维度聚类分析的数据管理模式。为满足城乡规划中建筑信息各层次应用需求，本研究提出建立“项目-单体-楼层-户型”的多级建筑信息管理模式，通过项目编号、单体编号建立建设项目与单体的空间属性联系，实现建设项目的一体化管理。宏观层次：以国土红线、用地红线、控规地块为基本单元，实现建设项目的边界、容积率、建设性质等指标统一化管理。
中观层面：以建筑单体为基本单元，实现建筑物建筑高度、层数、使用功能、栋数等建筑物的管理。微观层面：以建筑内的楼层和户型为基本单元，实现建筑内的建筑构件、楼层信息、户型信息和预售、销售信息的管理（图1）。
2.2.3以需求为导向的城乡规划信息数据库建库标准设计城乡规划建筑空间信息库作为城市建设实施成果载体，涵盖了与城乡规划相对应的图形信息库和属性信息，通过对建筑空间信息的综合、深层次分析，辅助进行空间定位和显示空间实体分布特征，为规划管理、决策提供重要的参考信息。以城乡规划应用需求为导向，在合理的建筑特质属性范畴内构建深度优化的建筑空间数据库结构，是建筑空间数据库建库的重要工作内容。主要包括：规划编制现状信息分析提取、重大决策辅助支持、建筑全生命周期信息查询、城市建筑保护等方面。基于此设计相应的建筑属性结构库，将直接为城乡规划工作的开展提供有利的辅助手段（图2）。
2.3建筑空间库的整合和更新流程机制
2.3.1建筑空间图形与属性整合流程在梳理各类建筑空间数据的流转阶段、制定数据存储和应用标准的基础上，须对所有的数据进行全面整合。整合的主要工作包括完成各阶段数据信息采集、图形转换和信息补充调查等，工作流程如下：（1）图形整合：以现状地形图为基础，完成建筑物GIS要素建库，对地形图尚未更新的建筑物，结合定位红线、竣工验线以及遥感影像图，辅以现状补充调查进行补充要素，完成区域内建筑物图形整合。（2）属性要素录入：根据建筑空间数据库建库的要求，完成建筑物属性项目经济技术指标，单体建筑物的经济技术指标，单体内信息的属性录入。
（3）信息关联：在完成项目图形和属性录入的基础上，根据项目信息及单体信息，关联规划主管部门的审批信息、图形材料和文本材料信息，使建筑空间数据库的内容与规划信息无缝衔接，并预留端口实现远期与房产等部门数据对接。数据整理流程如图3。2.3.2建筑空间数据更新机制研究在整合各阶段建筑空间数据库的基础上，通过分析城乡规划的建设审批流程阶段数据更新的特点，构建相应的数据更新机制，以确保建筑空间数据的更新及时、精准。数据更新主要设置在以下阶段：建设项目总平面图阶段：在项目进入建设项目总平面图审核时，完成审定总平面图的规整、项目范围与相应建筑轮廓线的上图、建设项目属性和建筑单体属性关联录入等三方面工作，该阶段所有建筑标识为在报状态。
建设工程规划许可阶段：在建设项目核发建设工程许可之后，完成定位红线规整及上图、定位图中建筑轮廓线取代原总图建筑轮廓线并录入相应属性等两方面工作，该阶段的建筑物标识为在建状态；竣工验收许可阶段：在建设项目核发竣工许可之后，完成竣工验线图规整及上图、竣工图建筑轮廓线替换原定位图建筑轮廓线并录入相应属性等两方面工作，该阶段的建筑物标识为已建状态，从而实现建设项目生命周期内的建筑空间数据更新（图4）。
3实证案例
3.1建筑空间数据库构建——以长沙市湘江新区为例
为全面掌握城市建筑空间分布特征，长沙市开展建筑空间数据库应用研究。本研究结合城市建设过程规划管理部门审批的图形和审批属性，构建以湘江新区为试点区域的建筑空间数据库。本研究共录入竣工验线图建筑物4398栋，定位红线图建筑物3970栋，全要素地形图和线化地形图建筑物91484栋，结合卫星影像对现存建筑物进行补充，核查补录建筑物3112栋，结合建筑物使用功能及城乡规划用地分类标准，对建筑物建筑性质进行类别划分，完成建筑性质、建筑年代、高度、材质等信息的录入，形成长沙市湘江新区全面的建筑空间数据库，并在此基础上，完成长沙市建筑空间数据管理平台研发，实现数据查询、数据编辑和数据分析功能，实现建筑数据在规划审批、编制中的辅助决策作用（图5）。
3.2建筑空间数据库应用
建筑空间数据库建成后，可以在城市建筑容量分析、城市空间形态研究、公共配套设施服务范围评估、项目选址分析、建设用地储备，规划编制、规划修改等规划实施全过程开展服务和应用，并且可以结合规划审批的需求，及时提取和分析相关数据，为城乡规划发展和决策提供重要定量依据，建筑空间数据的应用体系见图6。3.2.1城市建筑容量分析建筑空间数据库具有建筑信息详尽的特点，可以快速提取特定区域的建筑现状信息，且可以对已实施的城乡总规、分区规划和控制性规划范围内的建筑物容积率、建筑密度、建筑高度、各类建筑物用地面积与建筑面积等控制性指标进行核算，通过建筑物信息建库和属性录入，建筑物楼层、建设年代、建筑性质、基底面积、建筑总面积等方面信息都可在地理空间上进行自定义统计，且通过与控制性详细规划、卫星影像等图形进行叠加，能够快速导出相应的建设经济指标，服务于规划编制的数据支持（图7）。3.2.2规划实施效果评估通过对片区内的建筑容积率、建筑密度、建筑高度、各类建筑面积等控制指标进行核算，并与相应规划的指标进行对比，可对规划的实施效果进行评价，为规划修改与调整、规划管理与政策安排提供依据（图8）。
3.2.3城市空间形态研究根据建筑空间信息库内不同年代建筑物空间分布，构建建筑空间拓展等时线，从而分析城市空间边界的演化方向和演化加速度，直观可视化的把握城市的发展过程（图9）。通过特定视角下的建筑高度分布分析，可以演化得出城市建筑高度分布天际线，服务于建设项目审批过程，为塑造优美城市景观、天际线、最终构建城市建筑体系起到辅助作用（图10）。
4展望
建筑空间信息资源的整合改善了城乡规划辅助手段，提高了规划编制、规划审批、批后管理等业务实施精准可靠性，为科学规划提供数据支持。但随着技术的进步、城乡建设的飞速发展，城乡规划管理工作面临更高的要求。建筑信息资源整合须立足高点，在满足多用户的使用和共享的同时，又要满足建筑信息的深度挖掘的需要。信息资源的广覆盖和深挖掘是一项复杂的命题，建筑空间信息资源整合更是规划信息化工作的一项长期任务，是一个不断循环和提高的过程。在这个过程中，困难与挑战并存，为满足人们对信息深层次的追求，建筑空间信息数据库未来工作应从以下方面开展深入研究。
4.1建筑信息多维信息管理
结合BIM和城市仿真的发展需求，建立“二维”+“三维”的数据浏览、查询和展现形式，实现建设项目的项目单元、楼栋单元，楼层单元的建筑信息精细化管理。以3DVP三维地理信息系统内核为基础，实现城乡规划管理业务系统与三维平台之间的无缝集成，支持二三维视图同步联动、二三维信息融合查询、三维规划空间分析等图文交互功能，为规划管理提供多元化的空间信息参考，增进审批决策的科学性（图14）。
4.2“建筑信息数据库+”应用模式
建筑物管理的信息化、智能化，构建了“智慧城市”的物理底层基础，而为了进一步丰富建筑物信息的内涵，需要探索建筑物信息与其他行业信息的整合，如能源使用信息、人动和居住信息、交通信息等，形成“建筑信息数据库+”应用模式，从而探索建筑空间数据库在规划编制、规划审批、批后管理和实施评估等阶段及其他各行业的广泛应用（图15）。
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海量空间数据存储
(一)空间数据存储技术
随着地理信息系统的发展，空间数据库技术也得到了很大的发展，并出现了很多新的空间数据库技术(黄钊等，2023)，其中应用最广的就是用关系数据库管理系统(RDBMS)来管理空间数据。
用关系数据库管理系统来管理空间数据，主要解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口问题，即空间数据库引擎(SpatialDatabase Engine)(熊丽华等，2023)。更确切地说，空间数据库技术是解决空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题，其主要任务是:
(1)用关系数据库存储管理空间数据;
(2)从数据库中读取空间数据，并转换为GIS应用程序能够接收和使用的格式;
(3)将GIS应用程序中的空间数据导入数据库，交给关系数据库管理。
空间数据库中数据存储主要有三种模式:拓扑关系数据存储模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓扑关系数据存储模式将空间数据模春存在文件中，而将属性数据存在数据库系统中，二者以一个关键字相连。这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用于大型空间数据库的建设。而OracleSpatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展，实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索，所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系，也不能建立一个空间几何网络。ArcSDE解决了这些问题，并利用空间索引机制来提高查询速度，利用长事务和版本机制来实现多用户同时操纵同一类型数据，利用特殊的表结构来实现空间数据和属性数据的无缝集成等(熊丽华等，2023)。
ArcSDE是ESRI公司开发的一个中间件产品，所谓中间件是一个软件，它允许应用元素通过网络连接进行互操作，屏蔽其下的通讯协议、系统结构、操作系统、数据库和其他应用服务。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通讯，并营造出一个相对稳定的高层应用环境，使开发人员可以集中精力于系统的上层开发，而不用过多考虑系统分布式环境下的移植性和通讯能力。因此，中间件能无缝地连入应用开发环境中，应用程序可以很容易地定位和共享中间件提供的应用逻辑和数据，易于系统集成。在分布式的网络环境下，客户端的应用程序如果要访问网络上某个服务器的信息，而服务器可能运行在不同于客户端的操作系统和数据库系统中。此时，客户机的应用程序中负责寻找数据的部分只需要访春扰问一个数据访问中间件，由该中间件完成网络中数据或服务的查找，然后将查找的信息返回给客户端(万定生等，2023)。因此，本系统实现空间数据库存储的基本思想就是利用ArcSDE实现各类空间数据的存储。
目旦森耐前，空间数据存储技术已比较成熟，出现了许多类似ArcSDE功能的中间件产品，这些软件基本上都能实现空间数据的数据库存储与管理，但对于海量空间数据的存储，各种软件性能差别较大。随着数据量的增长，计算机在分析处理上会产生很多问题，比如数据不可能一次完全被读入计算机的内存中进行处理。单纯依赖于硬件技术，并不能满足持续增长的数据的处理要求。因此需要在软件上找到处理海量数据的策略，并最终通过软硬件的结合完成对海量数据的处理。在海量数据存储问题上，许多专家从不同侧面进行过研究，Lindstrom在地形简化中使用了外存模型(Out-of-core)技术;钟正采用了基于数据分块、动态调用的策略;汪国平等人在研究使用高速网络进行三维海量地形数据的实时交互浏览中，采用了分块、多分辨率模板建立模型等方法。这些技术、方法已经在各自系统上进行了研究和实现。本系统采用的ArcSDE软件基本上也是采用分块模型的方法，具体存储和操作不需要用户过多了解，已经由ArcSDE软件实现。因此，对海量数据的存储管理，更需要从数据的组织方式等方面进行设计。塔里木河流域生态环境动态监测系统采集了大量的遥感影像、正射影像等栅格结构的数据，这些数据具有很大的数据量，为适应流域空间基础设施的管理需要，采取一种新的方式来管理、分发这些海量数据以适应各部门的快速浏览和管理需要。
(二)影像金字塔结构
影像数据库的组织是影像数据库效率的关键，为了获得高效率的存取速度，在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构。该技术主导思想如下:
(1)将数据库中使用到的纹理处理成为大小一致的纹理块;
(2)为每块纹理生成5个细节等级的纹理，分别为0、1、2、3、4，其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到，2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到，…，以此类推;
(3)在显示每个块数据之前，根据显示比例的大小，并以此决定该使用那一级的纹理;
(4)在内存中建立纹理缓冲池，使用LRU算法进行纹理块的调度，确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。
(三)影像数据压缩
影像数据压缩有无损压缩和有损压缩两个方法，具体采取哪种压缩方法需根据具体情况确定。对于像元值很重要的数据，如分类数据、分析数据等采用无损压缩(即LZ77算法)，否则采用有损压缩(即JPEG算法)。通过对影像数据的压缩，一方面可以节约存储空间，另一方面可以加快影像的读取和显示速度。影像数据的压缩一般与构建金字塔同时进行，在构建影像金字塔过程中自动完成数据的压缩。
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