ArcGIS 10中查询图层学习笔记.docx
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ArcGIS10中查询图层学习笔记
ArcGIS10中查询图层学习笔记
1、准备查询图层
1.1定义查询图层需要准备的工作
(1)支持的数据库
关系型数据库需要是ArcGIS支持的数据库类型,如:
IBMDB2、IBMInformix、SQLServer、Oracle、PostgreSQL。
(2)唯一非空列
定义查询图层的数据表必须包含唯一非空列或组合列,查询图层需要使用该列作为ObjectID。
(3)使用空间数据类型
数据表中需要使用空间数据类型。
(4)保证查询图层所在客户端能连接数据库
1.2数据库配置
(1)SqlServer数据库
如果创建的查询图层需要包含空间列,只能使用SQLServer2008或更高的版本,并且使用MicrosoftGeometry和Geography空间数据类型。
如果查询图形不需要包含空间列,可使用SQLServer2005。
(2)Oracle数据库
Oracle中支持的空间数据类型有两个:
ST_Geometry和SDO_Geometry。
其中ST_Geometry是ArcSDE的空间数据类型。
SDO_Geometry是Oracle自己的默认空间数据类型。
创建查询图层前需要安装Oracle客户端,并保证能正常连接。
如果在Oracle中需要使用sql命令直接操作ST_Geometry类型,需要作如下的配置:
[1]配置Oracle监听器以允许使用SQL访问GDB
ST_Geometry和ST_Raster的SQL函数使用的是Oracle共享类库,这些共享类库允许Oracle的外部存储过程代理或者extproc访问。
要使用这些函数必须配置Oracle,以允许Oracle访问这些类库。
Oracle的两个监听配置文件是:
tnsnames.ora和listener.ora。
其中listener.ora说明如下:
SID_LIST_LISTENER:
SID列表的起始标签,默认监听器名是LISTENER。
SID_LIST和SID_DESC:
第一个处理extproc请求,第二个处理客户端会话。
SID_NAME:
其值必须与tnsnames.ora文件中为extporc指定的SID一致。
ORACLE_HOME:
指向oracle的安装目录。
PROGRAMER:
extproc执行的文件名,通常为extproc或者extproc.exe。
ENVS:
用于设置extproc执行时需要的环境变量。
多个变量之间以冒号隔开。
EXTPROC_DLLS是必须包含的变量,此外,Unix和linux平台下,可能包含LD_LIBRARY_PATH、SHLIB_PATH、LIBPATH。
windows平台下可能包含PATH。
EXTPROC_DLLS:
用于定义extproc能直接加载或者调用其函数的类库路径。
对于ST_Geometry类型,需要包含ST_SHAPELIB类库的路径;ST_Raster类型则需要包含LIBST_RASTER类库的路径。
Unix平台下,多个路径用冒号隔开,windows平台下用分号隔开。
KEY:
其值必须与tnsnames.ora中的key值一致。
[2]配置方法
打开tnsnames.ora文件,检查是否包含如下的内容:
EXTPROC_CONNECTION_DATA=
(DESCRIPTION=
(ADDRESS_LIST=
(ADDRESS=(PROTOCOL=IPC)(Key=EXTPROC1))
)
(CONNECT_DATA=
(SID=PLSExtProc)
(PRESENTATION=RO)
)
)
打开listener.ora文件,添加sde相关的类库文件:
#ST_Geometry和ST_Raster
SID_LIST_LISTENER= (SID_LIST= (SID_DESC= (SID_NAME=PLSExtProc) (ORACLE_HOME=C:
\oracle\product\11.1.0\db_1) (PROGRAM=extproc) (ENVS="EXTPROC_DLLS=C:
\ArcSDE\sdeexe\bin\st_shapelib.dll;c:
\ArcSDE\sdeexe\bin\libst_raster_ora.dll")) )
(3)PostgreSQL数据库
PostgreSQL中支持的空间数据类型有两个:
ST_Geometry和PostGISGeometry。
PostGIS需要单独安装。
2、连接数据库
2.1打开ArcMap->File->AddData->AddQueryLayer
2.2创建新连接
点击New打开数据库连接对话框。
选择合适的数据库。
DataSource中根据数据库的不同输入合适的值:
Oracle输入Net服务名;
PostgreSQL输入服务器名;
SQLServer输入实例名。
如果是SQLServer或者PostgreSQL数据库,还需要输入数据库名。
然后选择授权方式:
操作系统授权和数据库授权,输入正确的用户密码,测试连接即可。
3、创建查询图层
当创建好数据连接,数据库中的表将显示列表中,选中其中的表可查看对应的字段信息。
注意,有可能存在ArcGIS不支持的字段类型,将显示为Unknown。
对这种类型的字段,要么排除要么更改为支持的数据类型。
类别中的数据表和字段支持拖拉到query中。
4、选择唯一标示字段
ArcMAP中的所有图层必须有标示字段。
而查询图层支持来自GDB和非GDB的数据。
对于非GDB中的数据,需要设置唯一非空字段。
默认情况下,ArcGIS选择第一个非空字段作为标示字段。
支持作为标示字段的数据类型必须是integer、string、GUID和date。
5、定义空间参考
如果从数据库表中读取的空间参考信息无法识别,则需要手工为查询图层添加空间参考。
手工定义在AdvancedOptions中创建。
6、操作查询图层
在ArcMap中,查询图层作为普通图层对待。
还可以保存为lyr、lpk和mpk。
7、查询图层修改
在查询图层属性对话框中的source面板内修改。
GIS中的数据涵义与数据类型
更新:
2011-01-30来源:
互联网字体:
【大中小】
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1.1数据的涵义1.1.1数据
数据是用以载荷信息的载体。
它可以是记录下来的某种可以识别的物理符号,数据的具体形式多种多样,如文本、图像、声音等都可以归入数据的范畴。
虽然数据是信息的载体,但并非就是信息,只有理解了数据的含义、对数据做出解释,才能得到数据中所包含的信息。
在计算机化的信息系统中,数据的格式往往与具体的计算机系统有关,随着载荷它的物理设备的形式而改变。
信息系统对数据进行处理(运算、排序、编码、分类、增强等)就是为了得到数据中所包含的信息。
在中,由系统建立者输入、机器存储的各种专题地图和统计图表是数据;系统软件中所包含的代码是计算机系统中的二进制数据;用户对地理信息系统发出的各种指令也是数据,等等。
因此,地理信息系统的建立和运行,就是信息或数据按一定的方式流动的过程。
数据的处理和解释是非常重要的环节。
所谓数据处理,是指对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、检索、计算以及分析、模拟和预测的操作,其目的就是把数据转换成便于观察、分析、传输或进一步处理的形式;把数据加工成对正确管理和决策有用的数据;把数据编辑后存储起来,以供不断使用。
数据处理是为了解释,而数据解释需要人的智慧、学识和经验。
1.1.2地理数据(空间数据)的基本特征
地理数据一般具有三个基本特征:
属性特征(非定位数据),表示实际现象或特征,例如变量、级别、数量特征和名称等等。
空间特征(定位数据):
表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。
空间特征又称为几何特征或定位特征,一般以坐标数据表示,例如笛卡尔坐标等。
时间特征(时间尺度):
指现象或物体随时间的变化,其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的等等。
1.2空间数据的类型
在中,按照其特征,数据可分为三种类型:
空间特征数据(定位数据)、时间属性数据(尺度数据)和专题属性数据(非定位数据)。
对于绝大部分地理信息系统的应用来说,时间和专题属性数据结合在一起共同作为属性特征数据,而空间特征数据和属性特征数据统称为空间数据(或地理数据)。
1.2.1空间特征数据
空间特征数据记录的是空间实体的位置、拓扑关系和几何特征,这是地理信息系统区别于其他数据库管理系统的标志。
空间特征指空间物体的位置、形状和大小等几何特征,以及与相邻物体的拓扑关系。
位置和拓扑特征是地理或空间信息系统所独有的,空间位置可以由不同的坐标系统来描述,如经纬度坐标、一些标准的地图投影坐标或是任意的直角坐标等。
人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空间坐标,而是确定某一目标与其他更熟悉的目标间的空间位置关系,而这种关系往往也是拓扑关系。
如一所学校位于哪个路口或哪条街道。
1.2.2专题特征数据
专题特征指的是地理实体所具有的各种性质,如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、土地酸缄类型、人口密度、交通流量、空气污染程度等。
这类特征在其他类型的信息系统中均可存储和处理。
专题属性特征通常以数字、符号、文本和图像等形式来表示。
1.2.3时间特征数据
时间属性是指地理实体的时间变化或数据采集的时间等。
严格地讲,空间数据总是在某一特定时间或时段内采集得到或计算产生的。
由于有些空间数据随时间变化相对较慢,因而有时被忽略;有些时候,时间可以被看成一个专题特征。
1.3空间数据的表示方法
一般地,表示地理现象的空间数据可以细分为:
类型数据:
例如考古地点、道路线和土壤类型的分布等;
面域数据:
例如随机多边形的中心点、行政区域界线和行政单元等;
网络数据:
例如道路交点、街道和街区等;
样本数据:
例如气象站、航线和野外样方的分布区等;
曲面数据:
例如高程点、等高线和等值区域;
文本数据:
例如地名、河流名称和区域名称;
符号数据:
例如点状符号、线状符号和面状符号(晕线)等。
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GIS多源数据集成模式评述
作者:
未知 [2006-9-510:
00:
00]
【字体:
大中小】
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[摘要]地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间数据多源性的产生,为数据综合利用和数据共享带来不便。
本文探讨空间数据多源性的产生和表现,指出多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈;分析和评价了多源空间数据集成的三种模式,并展望了多源数据集成的发展方向。
[关键词]地理信息系统多格式数据源多源数据集成
一、多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈
1、空间数据多源性的产生和表现
空间数据多源性的产生和表现主要可以概括为以下几个层次:
(1)多语义性
地理信息指的是地理系统中各种信息,由于地理系统的研究对象的多种类特点决定了地理信息的多语义性。
对于同一个地理信息单元(feature),在现实世界中其几何特征是一致的,但是却对应着多种语义,如地理位置、海拔高度、气候、地貌、土壤等自然地理特征;同时也包括经济社会信息,如行政区界限、人口、产量等。
一个GIS研究的决不会是一个孤立的地理语义,但不同系统解决问题的侧重点也有所不同,因而会存在语义