地籍数据库建库流程及方案研究报告.docx

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地籍数据库建库流程及方案研究报告

地籍数据库的建库流程与方案研究

【地籍数据库的建库】

地籍是国家监管的,以土地权属为核心,以地块为基础的土地及其附着物的权属、位置、数量、质量和利用现状等土地基本信息的集合。

其中,“以地块为基础”中的“地块”是地籍信息的基本载体,是具有固定的位置和具有明确的边界,并可辨认出同类属性的最小土地单位。

而宗地是具有特定含义的地块,其定义更加明确,尤其是法律上更加明显,是具有固定的位置和明确的边界,并可同时辨认确定的权利、利用类别、质量和时态等土地基本要素的最小地块。

所以地籍信息系统是一个在计算机和现代信息技术支持下,以“地块”为核心实体,实现地籍信息的输入、贮存、检索、处理、综合分析、辅助决策以及结果输出的信息系统。

包括我国在内的许多国家都在建立不同等级的地籍信息系统,可这些地籍信息系统大多数都是静态的地籍信息系统,是对地籍信息的某一瞬间状态的描述,没有考虑到时态的问题。

在宗地发生变更后,系统通过增加新值或用新值替换旧值来维持地籍信息的现势性,但无法跟踪宗地的变化过程,无法正确恢复评价某一历史时刻的土地利用状况。

对于历史数据通常的做法是采用每隔一定的时间对信息系统所生成的所有数据进行备份,从而造成数据冗余,恢复某一历史数据过程过于复杂,而且几乎不可能连续查询某一宗地的历史变化过程。

时间、空间和属性是地理实体和地理现象本身固有特征,是反映地理实体演变过程的重要组成部分,也是现代地理信息系统的主要研究的领域。

为准确描述现实世界,必须建立能表达时间、空间和属性关系的地理信息系统。

地籍信息时态特征的显著性是其他空间信息所不及的。

地籍管理是土地管理的核心,随着计算机和网络技术的突飞猛进,运用现代化手段进行地籍管理成为必然趋势。

基础数据是地籍信息管理的血液,建立满足地籍管理信息系统要求的数据库是实现地籍电子化管理的重要工作。

基于此,本文就地籍数据库的建库流程进行了以下几个部分的研究,为城镇地籍数据库建设提供思路。

第一,从城镇地籍数据库研究的背景出发,引入规范城镇地籍数据库建设的客观必要性,得出本选题的现实价值。

通过对国内外地籍数据库建设的发展过程的回顾,以及我国地籍信息系统的建设与应用中存在一些问题,研究用数据库解决地籍管理方面的问题。

就城镇地籍信息系统建设的基础性工作——城镇地籍数据库建设的相关问题进行研究。

第二,分别对城镇地籍数据库建设的内容、目的与要求进行描述,引入城镇地籍数据库建设标准以及对城镇地籍数据库的管理对象进行界定,介绍城镇地籍数据库建库所需的软硬件环境。

第三,从城镇地籍数据库建设实务出发,详细描述了基础资料的准备与预处理、数据采集与处理、图属挂接及成果输出等城镇地籍数据库建库的基本流程,并联系建库实践进行必要说明。

第四,以城镇地籍数据库在地籍管理信息系统的应用为例,对系统中的报表分析、图件分析、宗地图查询功能进行演示,反映城镇地籍数据库在土地管理、规划中的重要作用。

目前,以地籍测量和地籍调查为重点的地籍管理工作在我国方兴未艾,地籍信息具有区域性时间性和法律性等特点决定了地籍数据库的特殊性。

国外的经验表明在建立城市数据库时应以地籍图为基本图,大比例地表图为工程图或专题图。

在建立好城市地籍数据库的基础上适当发展城市地形数据库同时城市地籍数据库的建立也是建立土地信息系统的基础。

在设计地籍数据库时既要考虑当前计算机的发展状况,还需深入分析系统构成、建库原则数据表达的具体方式以及数据之间的联系才能设计出合理实用的城市地籍数据库。

1、地籍数据库设计的原则及系统构成

地籍数据库要求能有效地存储构成地籍系统诸要素的各种数据对所建DB有以下要求:

<1)所建的地籍数据库是一个直接服务于一个具有地籍信息管理和自动绘制地籍图能力

的地籍管理系统。

能为土地管理、国土规划和城市建设提供必要的数据和图件。

<2)具有描述地籍数据空间分布特征的能力,要求能提供定性、定量定位等多种检索方法。

<3)要考虑向土地信息系统过渡的长远目标。

<4)能有效进行地籍信息的修改、添加和删除。

<5)地籍信息的输出形式除列表和屏幕显示以外,能以图形方式输出。

为满足设计目标,我们通过分析地籍图来说明地籍系统。

地籍图主要由地籍要素和必要

的地形要素两部分组成。

即地籍要素:

各种行政界线、权属界线、地块界线、界址点及编号、宗地号、地类号、土地等级、房产情况、面积、权属主名称、街道名称、门牌号、地籍平面、控制点。

地形要素:

居民点、必要的建筑物构筑物、道路水系、垣栅以及有关的地物、地理名称等。

在选择地籍要素的基础上,进一步确定其属性构成。

如宗地包括地籍号、所有者、使用者、土地等级、面积等;房产应包括幢号、宗地号、层数、占地面积、建筑面积等属性。

2、地籍当前数据库

地籍当前数据库由属性数据库和空间数据库所组成。

1>属性数据库

从地籍的理论出发,对于一个宗地基本状况,必须由

权属、位置、数量(面积>、质量和利用状况等5个方面的

信息来描述。

与信息系统的建设联系起来,必须把宗地的

时态信息和业务信息分离出来,形成两类特殊的信息。

宗地位置信息包括土地的座落(门牌号码>、界址(边

界>信息和界址点坐标信息,宗地空间的变更过程体现了宗

地位置随时间变更的过程。

宗地数量信息包括总面积、分

类面积、建筑占地面积等,其数量的时态性体现在不同时

刻各类用地的数量不同(面积不同>。

宗地质量信息包括土

地等级、基准地价等信息,其时态性体现在不同时间段内,

由于自然过程和人为因素的影响可能导致土地质量等级的

改变。

宗地权属信息包括权利人、权利状态和权利限制等

信息,其时态性体现在权利人对宗地的所有权(使用权>所

拥有的时间段。

宗地利用状况包括现状类别、规划用途、

利用限制等信息,其时态性体现在不同的时刻有着不同的

土地利用类型。

而业务信息则体现在不同的时间进程下有

着不同的业务内容,例如土地登记涉及的时态性有登记申

请书收件日期、土地登记日期等,土地统计涉及的时态性

有统计日期、统计审核日期等,土地档案涉及的时态性有

归档时间、档案借阅时间和档案归还时间等。

可见宗地的

状况和时间相关,离开具体的时间去谈宗地状况变化毫无

意义,所以时态可单独作为宗地的一项重要属性,有必要

在属性数据库中建立专门的时态数据库。

在建设时态地籍数据库时,强调以“地块”为基础就是要抓住地块的属性特征,除总控数据库外,下设的其它

数据库均围绕着这七大属性分别设立,各数据表的主关键

字均为宗地号。

①总控数据库:

主要有总控表、城镇基本属性总控表、

农村基本属性总控表等。

②权属数据库:

主要有权利人表、权属表、他项权利

表等。

③位置数据库:

主要有位置描述表、界址点描述表、

界址线描述表等。

④质量数据库:

主要有独立宗表、组合宗表、农村宗

表等。

⑤利用数据库:

主要是利用表。

⑥数量(面积>数据库:

主要有总面积表、土地利用分

类面积表等。

⑦时态数据库:

主要是时态数据表。

⑧业务数据库:

业务数据库涉及到土地登记业务,土

地统计业务,地籍档案业务等,可分为几个子库:

土地登

记业务数据库、土地统计业务数据库、地籍档案业务数据

库等。

2>空间数据库

主要分为宗地coverage表(包括宗地号,周长,面积

等>和界址点表(包括宗地号,界址点号,X坐标值,Y坐

标值等>。

过程数据库

主要涉及到业务数据,按地籍管理的业务流程来分主要有登记申请表、指界人表、指界表、地籍调查表、审

核批准表、注册登记表等。

历史数据库

当前数据库中的数据变更后,其更新前的数据保留在历史数据库中,这样便于对当前和历史资料进行统计、分析比较和查询,而未变更的则继续保存在当前数据库中,历史数据库的数据分类及结构和当前数据库一致。

历史数据库的数据分类及结构和当前数据库一致。

3 时态地籍数据库数据结构概念

1 属性数据的时态数据结构

每个时态地块都有一个表示时间区间的属性值列表,在时间区间内,属性值有效。

事实上,当地块产生的时候,需要增加新的属性记录,地块的任何变化都会使当前记录加上终止时间标记,并产生带起始时间标记的新记录。

因此,为了跟踪地块的属性,有必要在属性数据中增加时间标记并把它们沿时间轴连接起来[4]。

不少文献都对此展开

了研究并提出了基于关系数据模型的时空数据结构,把时态数据作为一般的附加属性值,让用户自定义时间进行存储管理,扩充为时空关系模型,常见的有关系级、元组级和属性级方法。

其中,基于关系级的数据模型中数据冗余最大,基于属性级的数据模型数据冗余最小,但需要变长字段,这给使用关系型数据库带来不便。

基于元组级的数据模型中,只处理宗地的有效时间,且完全按照关系数据库的方式组织数据,是比较适合作为地籍数据库中属性数据的时态数据模型的。

然而,笔者注意到传统元组级数据模型的数据结构虽然加上了时间标记,却没有对时态数据作专门的处理和对待。

宗地共有七大属性,若每个属性数据表都设立时间标记,将会造成很大的数据冗余。

一个好的时态数据结构在表现地籍的时空语义的同时应尽可能减少数据冗余,便于数据的检索和修改、容易使用和维护。

所以,在属性数据结构仍是以关系表结构存储的前提下,笔者根据地块的属性分类,建立专门的时态数据表来处理宗地的有效时间,表中含有起始时间和变更时间(见表1>,起始时间表示该宗地的生成日期,变更时间表示该宗地的变更日期。

除了时态数据表,其它属性数据表不需要加上时间标志,直接用公共字段宗地号作为主关键字和时态数据表关联,则可减少数据冗余,查询也很方便。

表1 时态数据表

序号字段描述字段名称字段类型字段长度

1宗地号ZDHParcelCodeChar20

2用地申请时间TimeofApplyingforlandDate10

3合同签订时间TimeofsigningagreementDate10

4地籍调查时间CadastresurveydateDate10

5登记申请时间DateoflandregistrationDate10

6土地登记时间LandregistrationdateDate10

7使用年期UsingtenureChar2

8起始时间QSSJStartingdateoftherightDate2

9变更时间BGSJTimeofchangingDate20

10入库时间RKSJTimeofarchivingDate20

11建档时间JDSJRecordTimeDate20

在时态数据表中,还要加前指针IDfirst和后指针IDlater,通过指针链的形式来连接当前数据库与历史数据库。

IDfirst表示该宗地的来源指针,如果该宗地是初始登记或新增宗地,则IDfirst为空,IDlater为宗地变更后去向记录指针,如果该宗地未进行变更则为空。

时空信息每发生一次变化,在当前库中相应的记录被增加到历史库中,变化后的记录被创建,并放在当前库中。

 空间数据的时态数据结构

空间数据结构分为三类:

矢量数据结构、栅格数据结构以及矢量栅格一体化数据结构。

根据时空数据变化类型,连续变化适合栅格结构,离散变化适合矢量结构。

地籍变更主要是一种离散变化,常见的时态地籍空间数据结构是基于弧段的矢量数据结构,这种类似DIME的数据结构,在附加属性表中加上起始时间和变更时间,只要输入查询的时间段,提取相应的弧段,然后建立拓扑关系就可以生成宗地图,从而查询到该时间段内宗地的空间信息。

据此,能较好地获取宗地变更的历史情况。

但是这种数据结构每次根据相应时间提取弧段成图时都要重新建立拓扑关系,计算量比较大,系统的数据一致性维护工作较多,降低了系统的稳定性,且对用地中“环”和“岛”的处理、空间分析、制图符号填充等功能的实施增加了难度。

表2 界址线表

宗地起终左宗右宗界址线界址线

号点点地地产生时间消亡时间

表3 界址点表

界址界址点XY界址点界址点

点号类型产生时间消亡时间

 

而对于基于地块的时态地籍数据库,因地块形状比较规则,地块可直接由一串有序、封闭的界址点构成,笔者认为可采用基于多边形的矢量数据结构,可最直观的表示地块,每个地块以封闭多边形进行存储,拓扑关系可以通过属性数据库中位置描述表的“宗地四至”来描述。

与基于弧段的数据结构相比,基于多边形的数据结构虽然不能直接由当前空间数据查询历史空间信息,需经宗号这个公共字段与当前数据库的时间数据表相连接起来,才能由时间数据表的时间标记来查询宗地的历史空间信息,但根据广东珠海市时态地籍数据库的成功运作表明,这种基于多边形的数据结构查询地籍变更情况的速度并未显著降低,更为重要的是由于不用加上起始、变更时间,数据冗余度大大降低,有利于系统的维护与稳定。

地籍数据库的建设完成图形数据与属性数据采集和录入工作之后,进入数据建库阶段。

地籍数据建库流程,空间数据编辑空间数据编辑主要包括测量宗地界址点坐标、制作地籍图、绘制宗地和图斑、空间要素分层等内容。

地籍数据建库流程图按街坊进行入空间数据编辑,编辑时可加入分幅线以方便编辑注记及其他需按图幅线接边的要素。

使用CASS软件编辑时,不要删除骨架线。

要素绘制一定要使用预先规定好的图例板,不要使用平台提供的自由绘制功能,以防图层或符号错误。

面状实体尽量要使用“闭合”工具闭合,至少保证图面上闭合(能拓扑成面>。

尽量使用平台提供的“捕捉”功能,以保证线物的连续性。

属性挂接在CASS国土版中将权属调查的各种属性数据进行分层,对各要素层数据属性进行属性赋值及编码。

批量录入数据库文件,即可完成数据库的建库。

时态地籍数据库所采用的数据结构,对空间数据和属性数据之间能否建立合理的连接关系,对能否实现两者之间的双向查询和分析至关重要。

通过建立这种基于地块的时空数据结构,设计较为全面的地籍数据表,并源于关系数据库多表连接机制的启发,产生一个与空间和属性关联的关系表:

时态数据表,形成空间数据和属性数据之间的关联机制,而其它属性表不用加时间标志,就可以实现历史数据、当前数据的空间与属性双向查询分析等操作。

同时,属性数据更加简单明了,数据的冗余度降低,大大减小了数据的存储空间,编程的工作量也大大减轻,有利于数据库系统的高效运行和维护。

【地籍数据库的研究】

地籍数据库作为国土资源基础数据库的核心,直接为地籍管理工作提供数据支撑,探索其长效更新机制更具有针对性和现实性。

地籍数据库的更新实质上就是不断地向地籍信息系统中注入新鲜的血液,使它在地籍管理的过程中保持强大生命力。

它的变更机制应该体现快捷、准确的特点,管理模式应该杜绝粗放式,追求精细化。

随着现代社会发展脚步的不断加快,土地变更也越来越频繁,更加突显了地籍数据库建设中动态更新机制的重要性。

本文提出“三库一体”的地籍数据库变更管理模式,并开发了小型地籍变更信息管理模块。

具体内容包括:

(1>以“实体+时态”为独特视角,论述了地籍实体及其对象关系。

地籍实体的时态性。

并强调土地登记在地籍变更管理中的枢纽作用。

这些基础但关键的理论,将为地籍数据库动态更新机制的建设提供依据。

(2>提出“三库一体”的地籍变更管理模式。

从地籍信息的时态数据结构出发,分析对比目前主流的几种时空数据库,论证地籍数据库动态更新机制要采用的动态多级基态修正模型和“三库一体”管理模式,并用一个实例描述了这一模式的基本思想。

(3>分析了建设地籍数据库动态更新机制所需要的GIS支持。

这其中包括空间数据库技术、空间数据模型、开发组件和开发语言的选择。

(4>最后本文采用SQLServer做为后台关系数据库,通过ArcSDE空间数据引擎扩展SQLServer来管理地籍数据,以GeoDatabase作为空间数据模型,ArcObjects为开发方式,VB为开发语言,开发出地籍变更信息管理模块。

地籍数据库是用来存储地籍数据并由地籍数据库管理系统管理着的数据集合。

由于日常地籍变更具有频繁性的特点,要求我们必须对地籍数据库进行及时更新。

研究地籍数据库的持续更新机制一直是GIG领域的热点。

利用OracleSpatial来管理地籍数据,以VC++6.0与MAPX集成的开发方式实现对地籍数据的更新处理。

1>首先从GIS空间数据库的发展过程入手,重点分析了基于对象-关系数据模型的OracleSpatial数据库的特点,并由此对存储地籍信息的数据表进行设计。

最后对MapInfo与OracleSpatial的空间数据基类相异性进行了比较。

2>地籍数据的查询是进行地籍数据库更新的前提,因此分析OracleSpatial的查询模式对于提高更新效率具有十分重要的意义。

针对地籍数据库更新的特点,结合现实地籍数据管理的现状讨论了基于OracleSpatial地籍数据库的地籍时空数据组织的两种模型。

3>地籍数据库变更前后的几何精度高低的评定,从某一方面决定地籍数据库更新的成败,本文基于误差传播定律对更新前后宗地的几何精度的评定方法方面也作了新的尝试和探索。

利用VC++6.0与MAPX集成作为开发平台,实现了对OracleSpatial管理下的不同地籍数据库中多个数据表进行动态读取的操作。

实现了对于各种宗地变更类型的处理操作,即可以对多个不同目标宗地同时进行合并、分割、擦除、节点移动等操作。

基于本文对于宗地变更前后几何精度评定的思路,开发实现了对图层中描述不同宗地几何精度的方差值以及描述该图层平均几何精度的方差值的确定。

由于在MapX中动态修改宗地属性数据较为复杂与低效。

因此,我们对于宗地属性数据的变更和Oracle数据库中表的设计的实现,是利用MAPINFO或者SOL*PLUS中对属性数据表的属性和属性字段进行更改,然后将其上载到Oracle数据库中进行实现。

随着地理信息系统在各个领域的广泛应用,国内外已经制定了许多关于空间数据产品的质量评定标准,这些标准在一定程度上也可以用于城镇地籍数据质量评价。

但是由于城镇地籍数据自身以及在采集、处理和应用过程中遇到的各种不确定性,已有的质量评价的方法和手段主要还是局限于对数据质量进行定性的分析,缺少对地籍数据定量的质量评价。

因此对城镇地籍数据库中数据的质量进行全面、准确地描述、度量和评价,可以很好地控制数据库的质量,使城镇地籍数据库更好地服务于城镇地籍管理工作。

认真分析各种已有的有关空间数据质量的规范、规定和评价标准的基础上,根据地籍数据自身的特点,从理论到实践探讨了城镇地籍数据库质量检查和评价的指标及方法。

主要内容包括:

概述了空间数据的基本概念、特点及发展,分析了在地籍数据的采集、处理和应用过程中各种影响地籍数据质量的因素。

阐述了对空间数据质量基本概念的理解,并简单介绍了国内外诸多标准中所涉及的有关空间数据质量的内容,同时论述了质量评价的部分理论,比较了几种不同的空间数据质量评价的方法,提出了本文设计的评价方法。

对地籍数据质量评价的各项指标进行了详细的论述,初步构建了地籍数据库质量评价的基本框架,并以陕西省第二次土地调查工作实施方案为基础,结合国土资源管理工作的实际情况,制定符合实际的陕西省第二次土地调查城镇地籍数据库质量评价标准,对该标准中的每一项指标进行详细的阐述。

以土地调查城镇地籍数据库为例,对土地调查城镇地籍数据库质量评价标准进行验证,对数据库进行总体评价,得出数据库质量评价的结论。

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