ArcGIS空间数据库设计

《空间数据库课程设计》

课程设计题目：ArcGIS空间数据库设计指导老师：

姓名：

时间：2010-11-8

第一部分：数据库安装与SDE的配置第一、安装Oracle 10g服务器：

指定数据库方案和口令

选择安装类型

设定用户名口令急登录密码

安装完成后在网页中登录。在服务选项中启动服务。

服务启动后在网页中登录

Oracle 数据库启动后就要安装ArcSDE。

选择安装目录，一般我们默认安装在于ArcGIS的目录之下。

一般安装选择完全安装

设定SDE的用户名的密码。一般我们设SDE的密码和用户名为sde因为SDE有一个超级用户为sde,所以不要去更改默认的超级用户，这样有利于在后期登录能够顺利。设定登录服务网点名字，既自己创建的Orcale 数据库名字。

如果登录成功就会显示登录信息，不成功则会引导用户重新设置登录。

输入要接入的服务。一般选择esri_sde

登录的密码为自己设定的密码，用户名也一样

登录成功后选择连接的空间数据库，一般我们选择添加空间数据库连接如图：

输入服务器名称,一般我们选择的服务器名称为自己的主机（右键单击“我的电脑”属性，可以找到）

。服务类型为“esri_sde”,在Database里不输入东西。直接在用户名和密码输入设定的SDE 的用户名的密码（一般用户名为：sde,密码为sde）

选择测试连接。如果成功，则可以建立数据表，如果不成功，则重新队数据库的监听进行配置，还要对数据库的网络连接服务也要进行配置。

第一、直接连接：

直接输入服务名称为：sde:orcale10g但是，此时要输入数据库的用户名和密码。此时还可以选择sde的版本信息，一般我们创建sde:DEFAULT

填写相关参数。Service填写“sde:oracle10g”；用户密码填写格式为“原密码@oracle网络服务名”，例如用户密码为“12345”、oracle网络服务名为“qhdgis”，那么密码应该填写“12345@qhdgis”。点击“Test Connection”进行连接测试。

测试连接

为连接重新命名，使用“用户名@服务器@DIR”的形式。例如：用户名为“ACTC”、服务器为“IBM61-QHD”，那么连接命名为“ACTC@ IBM61-QHD @DIR”。至此，应用服务器连接创建完成，可以使用ArcSDE进行数据操作。

使用ArcSDE进行数据加载

此时我们的基本工作已经做完，加载数据完全和personalDatabase相同，此处就不在赘述！

第二部分数据库安装于SDE配置过程遇到的问题

第一，我们在安装过程中遇到了SDE无法与Orcale正确配置。

分析问题，主要是我们刚刚开始的数据库版本与SDE所要求的不一致，我们配置的数据库是10.0的版本，我们在这个版本是做了好长时间，就是配置监听不成功，或者是配置成功但是和SDE的连接始终无法成功。我想，者可能是数据库版本的问题。果然我们重新装在10.2版本。在测试的时候再没有出现过问题。

第二，到后期制图的时候我们有出现坐标无法匹配。分析问题，我们在数据矢量化的过程中没有加载坐标，导致我们每个人的版本出项问题。这样在矢量化的过程中没有统一的坐标系导致每个人做的图没有统一的版本管理的坐标混乱。在分析完问题后，我们重新把地图加载了一遍。但是，我们没有很快的在开始矢量化，而是我们为地图进行了坐标匹配，既影响配准。配准后我们又对此图的点线面建立了不同的数据集。有组长统一管理为每一位画图人员设定了版本信息分配了画图权限。同时，为了保证数据的安全，我们在设定的服务器上只保留数据再没有进行操作，只是通过远程的连接其他机器来操作数据。这样我们的数据基本上再没有出项问题。

第三、数据的处理

第一、数据分类：

点数据、线数据、面数据

一、点数据层次：

第四部分各个组员的任务及我的工作总结

我们小组一共有5个人。其中胡丛华和唐熙负责乐山市小路及周边界限的矢量化。她们在工作中表现积极，任劳任怨，尤其是唐熙，对问题的及时纠正起到了很大的作用。在他绘制的小路很多，每一个小路都上了属性字段。闫俊和我主要负责点数据的整理。点数据最多。每一个点数据都有很多属性，如何合理的吧所有的属性字段上齐上全给了我们很大的挑战。但是我们利用Google地图和百度地图的资料，我们利用2天左右时间把他上全了。吴思江主要负责面要素的绘制。例如大渡河，青衣江，面邀素还有省界道……。总之，我们同力配合工作的很好，圆满完成了工作。

第五、心得总结

这一次的课程设计我学到了好多东西。首先，我认识到了空间数据库是什么，他是如何工作的。空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20 世纪 70年代的地图制图与遥感图像处理领域,其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。我们利用空间数据库可以协同不同部门不同人员在不同的时间地点进行相同的工作，这样可以极大的促进工作的效率，同时节约时间和成本。这就是SDE+数据库带来的好处。空间数据库可以把我们以不同形式的数据例如矢量数据，栅格数据，时间数据，音频数据，视频数据等等，一不同的二进制流组织到一个抽象的集合中加以合理的调度，达到优化数据和安全高效的利用。第二，我了解到了在大型公司部门进行地图矢量化的工作流程。我知道了如何合理有效地组织数据。SDE+空间数据库通过不同的版本控制，我们可以对不同的人员进行不同的权限设置，使得不同的人员可以编辑不同的版本，这样既保证了数据的质量有确保了数据的安全性。例如，我们要矢量化一张大型地图，利用一般的数据库我们很难完成部门之间的协同工作，没有及时的数据更行，达不到安全高效的利用组织的优势。但是，我们利用空间数据库便可以做到。指定不同的版本权限，指定数据入库的要求等等规范，利用SDE的优势在很短的时间里就可以达到我们所要的要求。第三，在这一次的空间数据库设计中，我还学到了一个团队在工作中发挥的作用。没有完美的个人，只有完美的团队。在我们短短两个星期的配合中，我们没个人都感受到了团队的力量。每个人都承担了团队中的很重要的一部分。如果我们每个人独自去做。我们可能有好多问题都无法及时得到解决。但是在团队里我们可以一起讨论共同解决。所以我们在几天的配合中锻炼了团队协作精神。

这一次的课程设计我受益良多，在今后还要不断的学习充实自己。

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入

ARCGIS空间分析操作步骤演示教学

ARCGIS空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。

Oracle数据库的空间数据类型

Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用，对数据库系统提出了更高的要求，不仅要存储大量空间几何数据，且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持，增加了空间数据类型和相关的操作，以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储，修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义，提供了R-tree空间数据索引机制，定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程，并提供了处理点，边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始，Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段（即SDO_GEOMETRY字段）和空间索引来管理空间数据，并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数，让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据，用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表，并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图（USER_SDO_GEOM_METADATA）访问元数据表。元数据视图的基本定义为： ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER

基于arcsde的空间数据库的设计与建立

基于ArcSDE的空间数据库的设计与建立 摘要：随着地理信息系统的发展，传统的以文件形式管理、存储地理空间数据的方式已不能满足现在应用的需求。针对以上问题，本文通过arcsde对空间数据进行管理，使空间数据和属性数据统一存储在面向对象的关系型数据库（sql server）中，实现统一、高效的管理。 关键词：空间数据库；属性数据；arcsde 围绕空间数据的管理，前后出现了几种不同的空间数据管理模式：纯文件模式、文件结合关系型数据库的管理模式、全关系型数据库管理模式和面向对象的数据库管理模式。前两种方式都是将空间数据和属性数据分离存储，这样往往会产生诸多问题：1.空间数据与属性数据的连接太弱，综合查询效率不高，容易造成空间数据与属性数据的脱节；2.空间数据与属性数据不能统一管理，实质上是两套管理系统，造成资源的浪费和管理的混乱，数据一致性较难维护；3.由于空间数据不能统一在标准数据库里存放，造成空间数据不能在网上共享。而面向对象数据库管理系统技术还不够成熟，并且价格昂贵，目前在gis领域还不够通用。所以在较长时间内，还不能完全脱离现有关系型数据库来建设gis空间数据库。arcsde是esri公司提供的一个基于关系型数据库基础上的地理数据库服务器。同一些数据库厂商推出的在原有数据库模型上进行空间数据模型扩展的产品（如oracle spatial）不同，esri的arcsde 的定位则是空间数据的管理及应用，而非简单的数据库空间化。

1.系统目标 建成一个多级比例尺(100万、25万、5万、1万)矢量、栅格以及航空影像、遥感影像(tm,spot)的c/s结构基础地理空间数据库,便于对空间数据有效的管理、分发和应用。 2.总体设计方案 系统总体技术方案设计在充分考虑实际应用环境及应用需求的 基础上,结合考虑国际国内发展的主流趋势和平台产品的功能与性能来完成。 2.1技术路线 空间数据库建设应放弃数据文件式的管理方式,采用大型关系数据库管理系统(sql server)管理空间数据，arcsde作为sql server 2008和arc/info或其他地理信息系统软件的接口, vb/vc/delphi/java/c#为前端应用开发工具。其中，空间数据通过arcsde存储在sql server 2008数据库。arcsde是基于c/s计算模型和关系数据管理模式的一个连续的空间数据模型，借助这一模型,可将空间数据加入到数据库管理系统(rdbms)中去[1]。arcsde 融于rdmbs后,提供了对空间、非空间数据进行高效率操作的数据接口。由于arcsde采用c/s体系结构，大量用户可同时针对同一数据进行操作。arcsde提供了应用程序接口(api)，开发人员可将空间数据检索和分析功能集成到应用工程中去，以完成前端的应用开发,最终提供数据的存储、查询和分发服务。如图1所示： 图1结构图

海量空间数据组织及存储方案

本栏目责任编辑：代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 （长治学院计算机系，山西长治046011） 摘要：目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多，而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例，从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词：GIS 技术；海量空间数据；图档一体化 中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段，档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高，档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多，而且除了海量属性数据之外，还有图形数据等等，那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题，并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前，数据的存储方式有以下三种：1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据，包括空间数据和属性数据，即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据，这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据，解决了用文件存储空间数据时，对数据不能进行并发操作的缺点；用C/S (Client/Server)的操作模式，解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性，实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中，给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势，大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储，通过研究与摸索，大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案，如0racle Satial ，B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下，有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统，通过利用0rac1e 的空间数据存储技术，在开发GIS 产品中，都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤，解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点，可以解决GIS 存在的一些问题：比如说数据库可支持多用户并发操作，克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点，同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同，导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性，从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享，提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高，两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是，空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的，可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系，明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的，更不能对其进行查询了。所以要结合两者，并利用各自的优势，就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上，增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE)，空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作，而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型，利用SDE ，可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理，使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能，对数据进行自动检查和维护功能，如拓扑一致性检查等。当然近些年来，关系数据库也在不断的更新和发展，其技术也慢慢地成熟起来，实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储，这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine)，收稿日期：2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.sodocs.net/doc/0211715176.html, https://www.sodocs.net/doc/0211715176.html, Tel:+86-551-569096356909648168

浅议地理信息系统与空间数据库建设

浅议地理信息系统与空间数据库建设 发表时间：2019-05-06T16:38:47.200Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：蔡云霞 [导读] 对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。 内蒙古自治区第七地质矿产勘查开发院内蒙古呼和浩特 010020 摘要：该文阐述了在地理信息系统建设过程中,地图数据库、空间数据库的作用与差别。针对我国现阶段地理信息系统建设的现状,分析了现阶段同时建立与维护空间数据库与地图数据库的必要性。指出了随着空间数据库技术的发展,空间数据库最终将取代地图数据库,同时提供多比例尺地图服务及各种时空尺度的地理信息服务。 一、地理信息系统与空间数据库的相关简介 地理信息系统又称“地学信息系统”，是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行加工处理的技术系统。而所谓的空间数据库，正是以空间数据为基础，力辅这以计算机硬件力量的支撑和扶持，实现对相关数据的处理活动，以实现提供空间动态层面的多元化，从根本上提升城市服务的质量的一种技术操作手段。空间数据库是地理信息系统中的基础与核心元素，对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。 二、空间数据库的特点 GIS空间数据库与普通的数据库在模型及功能上有很大的差别,总的来说,空间数据有以下特征。空间特征:每一个空间对象具有空间坐标。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字索引和辅关键字索引以外,一般都需要建立空间索引。非结构化特征:空间数据不满足结构化的要求。将一条记录表达一个空间对象时,它的数据项有可能是变长的。例如,一条弧段的坐标,其长度将是不可预料的;此外,一个对象也可能包含另外的一个或多个对象。空间关系的特征:空间数据中记录的拓扑信息表达了多种的空间关系。该种拓扑数据结构一方面既方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。海量数据特征:空间数据库是海量数据。由于空间数据量大,需要在二维空间上划分出块或者图幅,垂直方向上分层来组织。由于空间数据的如上几个特征,当前通用的关系数据库系统难以满足要求。而大部分GIS软件将采用混合管理的模式――即用文件系统来管理几何图形数据,用商用的关系数据库管理属性数据。但是存在的问题是,文件管理系统的功能较弱,特别在数据的安全性、以及一致性、完整性、并发控制、数据损坏后的恢复方面都缺乏基本的功能。所以GIS 开发商一直在寻找商用数据库管理系统来同时管理图形和属性数据。 三、空间数据库构建中的数据分析 空间数据库在实际构建前需对设计的用途以及应用对象进行确认，确保空间数据分析能够为数据库的构建奠定良好的基础。具体数据分析过程中主要体现在三方面，即：首先，做好数据库应用对象的调查工作。通过对应用对象的调查了解信息的需求以及信息处理内容，以此为依据确定空间数据库的构建目标。其次，对数据研究范围进行确定，主要包括区域边界与地理控制点两方面。最后，保证源数据的准确性。为使空间数据库中的数据具有参考价值，需注意综合考虑调查资料与其数学精度，如地物间是否在逻辑上保持一致或图面的相关表示是否准确等。尤其要求在构建前应使各坐标系统进行统一，避免出现数据不统一的情况。 四、空间数据库分类 空间数据可分为矢量数据和栅格数据两大类。矢量数据用点、线、面等来描述现实世界,表达地表信息,通过坐标值来定义,是数学的表达方式。栅格数据用一定的空间分解力来解析地表的信息,通过灰度、色调来定义。以前矢量数据以其数据结构严密,拓扑关系完善、数学分析方便、图形输出精美、数据记录量小等诸多的优点而为广大GIS用户青睐,但随着计算机硬件的发展,制约栅格数据的硬件问题得到解决。国民经济的快速发展,对制图周期和更新周期提出了更高的要求,矢量数据复杂的内容、漫长的采集期,不便快速更新的缺点反而越来越突出。现在栅格数据和矢量数据相互相成,互相转化,使矢量图的内容相对数字地形而言,内容大为减少,缩短了矢量数据生产和更新的周期。 五、我国的空间数据库建设问题与改进策略 5.1我国现行基础空间数据库的建设过程 我国在建设地理信息系统的初期，很多人由于对数据库这一概念理解不透彻，导致把地理数据库和空间数据库弄混淆，所以在两个数据库中分别含义对方的数据信息。还有一些空间数据库在设计初期不合理，无法满足地图数据库的要求。为此，在以后的建设过程中采用直接对已有地形图进行数字化，或者在进行地形图生产的同时，利用同一数据源，采用与地形图相同的地理要素建立空间数据库。 5.2现有空间数据库建设存在的问题 由于人们对两个数据库理解的不够透彻，所以在空间数据库后期制作方面也出现了诸多问题。常常出现在同一个区域利用逻辑关系把相关的地理信息分隔开来；在数据库中记录信息不全面，设计结构不合理；在数据库中存在大量人工处理过的地理信息。这样不仅给数据空间带来很大的负担，而且还降低了提供地理信息系统的应用能力。 5.3未来空间数据库建设思路 在充分了解地图数据库和空间数据库之后，知道它们是两种完全不同的数据库。为此，在以后的建设中要集中到这两个方面：其一，对空间数据库的更新和改造。从不同角度出发，提高提取地理信息的速度，数据的精度和准确度；加强管理，对每一条信息进行有效操作；加强对信息的安全把控，防止数据泄露，并进行有效分类，统一标准。其二，对地图数据库的建立和更新。明确地图的符号化，统一标准，提高对数据的挖掘能力，加强地图制图综合能力。当这些问题都得到解决时，就证明了地理信息系统在技术方面有了很大的提高，在信息储存方面也可以及时的更新，不用在大量积攒无用的信息。 六、我国发展地理信息系统与空间数据库建设的基本途径 虽然我国在地理信息系统与空间数据库建设的发展历程中，已经存在了20多年的研究历程，但如令人欲改变停滞不前的初级阶段，仍然需要基本途径的转换和更新。第一，要在新兴的空间数据库的工作上，夯实其更新创造的基础。更新空间数据库，主要包括实现对地理信息速度和精确度的增长，自动化程度的增强，同时也要促进数据系统的人为管理。第二，对于传统通用的地图数据库，也要进行适度的改造，对于地图数据库中的系统功能的优化，主要包括三个方面：图形的符号化动作，以便解决地理信息的合理表示问题；地图制图综

人口分布空间数据库设计书

人口分布空间数据库设计书 1）概念设计 概念设计是通过对错综复杂的现实世界的认识与抽象，最终形成空间数据库系统及其应用系统所需的模型。 具体是对需求分析阶段所收集的信息和数据进行分析、整理，确定地理实体、属性及它们之间的联系，将各用户的局部视图合并成一个总的全局视图，形成独立于计算机的反映用户观点的概念模式。概念模式与具体的DBMS无关，结构稳定，能较好地反映用户的信息需求。 表示概念模型最有力的工具是E-R模型，即实体-联系模型，包括实体、联系和属性三个基本成分。用它来描述现实地理世界，不必考虑信息的存储结构、存取路径及存取效率等与计算机有关的问题，比一般的数据模型更接近于现实地理世界，具有直观、自然、语义较丰富等特点。 本设计书中的E-R模型如图1所示： 图1 E-R模型 2）逻辑设计 在概念设计的基础上，按照不同的转换规则将概念模型转换为具体DBMS支持

的数据模型的过程，即导出具体DBMS可处理的地理数据库的逻辑结构(或外模式)，包括确定数据项、记录及记录间的联系、安全性、完整性和一致性约束等。导出的逻辑结构是否与概念模式一致，能否满足用户要求，还要对其功能和性能进行评价，并予以优化。 2.1要素分类 我们制作、统计的地理信息数据应该提供准确、可靠、经得起专业部门检验的地理信息，这就要求测绘部门和相关专业部门应该有一致的地理要素的定义和分类体系。依据GB/T 13923-2006《基础地理信息要素分类与编码》将地理要素分为了地位基础、水系、居民地及设施、交通、管线、境界与政区、地貌、植被 2.2 数据层设计 GIS的数据可以按照空间数据的逻辑关系或专业属性分为各种逻辑数据层或 专业数据层，原理上类似于图片的叠置。在进行空间分析、数据处理、图形显示时，往往只需要若干相应图层的数据。 数据层的设计一般是按照数据的专业内容和类型进行的。数据的专业内容的类型通常是数据分层的主要依据，同时也要考虑数据之间的关系。如需考虑两类物体共享边界(道路与行政边界重合、河流与地块边界的重合)等，这些数据间的关系在数据分层设计时应体现出来。不同类型的数据由于其应用功能相同，在分析和应用时往往会同时用到，因此在设计时应反映出这样的需求，即可将这些数据作为一层。 本设计书中的数据层设计如表2所示： 表2 数据层设计 2.3关系数据表 本设计书中的关系数据表如表3-表6所示：

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用

ArcGIS缩编工具在空间数据库缩编中的应用 熊志伟李静谭卢师 （黄河设计公司测绘信息工程院） [摘要] 地图缩编是由大比例尺地图通过综合、取舍、合并、变换等操作，生产小比例尺地图以满足不同用图需求的技术方法。因基于已有的地图数据，能避免重复生产，缩短建设周期，节省人力物力，为目前得到不同比例尺的地图所广泛采用。纯手工的地图缩编方式速度慢、投入高，而计算机自动地图缩编仍是一个无法解决的技术难题。空间数据库的缩编与传统地图缩编相比，除了要按照地图缩编方法对数据进行综合、取舍外，还要维持空间数据库严格的拓扑关系和属性数据，比单纯的地图缩编更加复杂。本文结合第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目的经验，阐述了利用ArcGis缩编工具，采用人机协同方式进行空间数据库缩编的方法。 [关键词]数据库缩编二调省级汇总 1、省级汇总缩编项目概述 第二次土地调查数据库省级汇总缩编项目，是在已经调查完成的河南省1:1万土地利用空间数据库的基础上进行缩编汇总，形成1:5万、1:10万、1:25万、1:50万的系列比例尺数据库成果。空间数据库与传统的地图缩编相比，不再只是简单的地图符号的综合取舍，而是有着严格的拓扑关系和属性要求，在遵循传统地图缩编要求的同时，还必须保持数据的拓扑关系正确，属性数据完整。如何简单快捷

的对海量数据库内容进行选取、简化、概括和关系协调，保持原有土地利用的规律和典型特征，是完成土地利用数据库缩编的关键，也是工作的难点所在。 2、ArcGis缩编工具介绍 地理信息主流软件ArcGis所包含的ArcToolbox工具箱，能够在GIS数据库中建立并集成多种数据格式，进行高级GIS分析，处理GIS 数据等，是一套功能强大的地学数据处理工具模块。其中包含的数据缩编工具，能够简单、高效的、自动的对线状、面状空间数据进行缩编操作，并且维持原来的拓扑关系属性数据正确。在现有的各种Gis 软件中，也或多或少的包含一些数据库缩编功能模块，但ArcGis以其算法严密、实用高效著称。 3、二调数据库缩编的主要工作内容 二调省级汇总缩编的主要工作对象是以点状、线状、面状形式存储的反映各类用地分布的要素，主要工作内容是按照相关数据标准，缩编规则（包括面积规则、长度规则、宽度规则、重要性规则、综合取舍规则等），对要素进行取舍、合并、综合、变换等操作，从而形成符合成图要求的小比例尺的数据库。由于地图比例尺的变化，需要进行诸如图斑合并、带状河流变换为单线河流、面状村庄变换为点状村庄、线状地物形状综合等，其中工作量最大的是对面状要素的处理，主要有下面几类：○1按照宽度规则，小于某一宽度的带状图斑以线表示。○2地类相同的相邻图斑合并。○3按照面积规则，小于某一面积的图斑舍去，即合并到相邻大图斑。○4将临近的离散居民地、池

基于SQLServer的空间数据存储器的设计与实现

长春理工大学学报 Journal of Changchun University of Science and Technology 第7卷第3期2012年3月 Vol.7No.3Mar.2012 基于SQLServer 的空间数据 存储器的设计与实现 刘宝娥 （集宁师范学院，内蒙古乌兰察布，012000） ［摘 要］ 随着信息技术的发展，数据量的逐渐膨胀以及分布式地理信息系统GIS 中的发展，对空间数据以及地理数据 的管理提出了更高的要求，而传统的关系型数据库难以满足空间数据存储以及地理信息系统客户端应用程序连接的需要，由此，应通过以面向实体的数据模型为基础，通过SQLServe 的关系型数据库的管理系统，以相应的功能以及数据引擎技术，实现了对海量空间数据的一体化存储，满足了地理信息系统的实际发展需求。［关键词］SQLServe ；空间数据；存储器；设计；实现 ［中图分类号］ TP311.132.3 ［文献标识码］ A ［作者简介］ 刘宝娥（1975-），女，在职硕士，讲师，研究方向为计算机教学。 空间数据管理包括空间数据模型和空间数据库两个方面的内容体系。当前，地理信息系统基础软件平台所沿用的空间数据模型，从而在一定程度上导致了空间实体关系以及时空变化的相关描述与表达、数据的组织、空间的分析等方面具有较大的局限性，难以满足新时期空间信息系统基础软件平台的以及应用系统发展的实际需要，由于现实对象较多，从而导致了空间关系日渐复杂，要描述空间对象之间的关系需要大量的数据，由此，对空间复杂数据的管理应基于空间数据模型，构建空间数据库系统。通过以地理信息系统软件的发展需求为基础，结合MAPGIS 面向实体的空间数据模型以及SQLServer 数据库的应用特点，实现了利用空间数据引擎实现对空间数据与属性数据的一体化存储方式的设计和实现。 一、空间数据存储器系统设计 （一）空间数据模型 对空间数据模型的研究以及设计在当前地理信息系统（GIS ）发展过程中有着重要的作用。空间数据模型MAPGIS 中采用了面向对象的设计原则和思想，通过以地理实体为中心，实现对面向实体的空间数据模型的构建和发展。建立观察范围内部的地理世界的视图模式。该模型以描述实体特性以及实体之间关系为基础，实现对人类理解的地理世界语义环境的模拟。MAPGIS 空间数据模型以地理数据库—数据集—类为数据组织的层次，也就是非空间的实体抽象为了实际的对象，而空间的实体则被抽象地定义为要素，具有同样类型结构的要素构成了要素类，同样类型的对象构成了对象类。若干要素类以及对象类组成了要素集，要素集的汇集则构成了地理的信息数据库。由此，从相应体系的结构上可分为参照系、要素类、对象类、关系类、动态类、注记类、修饰类、要素数据集、子类型、几何网络、域集和规则集。从而实现了对空间数据存储系统的整体设计和系统定义。 （二）空间数据引擎 空间数据引擎（MAPGIS-SDE ）实现了空间数据库解决方案，空间数据引擎基于关系数据库系统（RDBMS ）以及地理信息系统之间的中间件部分，实现了对空间数据模型到关系数据模型RDBMS 之间的关系映射，并通过关系型的数据库存储以及管理和快速检索的以TB 为单位的海量数据库。空间数据引擎具有以下几个方面的特点： 1.引擎机制。MAPGIS-SDE 在服务器端以及客户端存在分布，客户端以软件的应用为基础，并且未上层的应用客户提供了SDE 接口，实现了对用户标准空间存储、查询以及分析提供了服务体系，承接了客户端需求。服务器端以及客户端之间的数据传输模式采用了异步的缓冲机制，通过服务器端，将所要提取的数据存放入缓冲区，而后整批发向客户端，实现相应的应用模式，从而在很大程度上提高了网络传输的效率。 2.接口技术。空间数据存储以及空间数据服务的核心在于空间数据存储器，为有效保证空间数据存储器的跨平台的特性以及对商业数据库的访问效率的保障，空间数据库的引擎应通过一致性服务接口的提供，针对不同的数据库采用不同接口技术的使用，例如，针对SQLServer 可采用ODBC 和ADO 接口技术。 3.物理部署。空间数据存储系统的引擎，能实现与数据库管理系统服务器部署在同一服务器上，或是分开部署在不同的服务器上，可根据实际的需要对空间存储系统进行相应的部署，从而有效减轻数据库服务器荷载，提高相应数据库的运行效率。 （三）存储器系统架构 空间数据存储器由空间数据库引擎、商业数据库两部分组成。具体实用于空间是数据库。空间数据库引擎实现了对各类空间数据的存储管理。该类数据包括数据字典、表、存储过程等等，并面向用户提供了访问的接口。数据字典提 ----237

ArcGIS空间数据管理与分析

《地理信息系统概论》实验报告 题目：ArcGIS关于空间数据管理与空间数据分析操作实验姓名：赵文彪 学号： 2014212425 班级：地信141 学院：理学院 编写日期： 2015–11–8

学习空间数据库的建立与地图坐标校正变换 二、实验原理 ArcMap 默认支持3种Transformation 类型。其中，两种是平面至平面的转换，即仿射(Affine)和Similarity，二者有一定差别。另一种即由曲面至平面的地图投影转换（Projective）。本实验中学习的坐标变换方法，是GIS实践中较常用的仿射变换。 我们在课堂中讲过，坐标校正（rectification）可采用各级多项式来转换地图坐标。例如，设原坐标为(x,y)，转换后的坐标为(x',y')，采用2次多项式： x' = a1 x2 + b1 y2 + c1 xy + d1 x + e1 y + f1 y' = a2 x2 + b2 y2 + c2 xy + d2 x + e2 y + f2 通过地面控制点GCPs 的已知坐标(x,y)和(x',y')，求出2次多项式的各项系数，就可以将地图上所有的(x,y)转换为(x',y')。 本实验中的仿射变换是采用一次（线性）多项式 x' = a1 x + b1 y + c1和y' = a2 x + b2 y + c2 作为坐标转换关系的坐标校正方法。仿射变换可以将数据在x, y方向是非等比放大缩小，歪斜，旋转和平移（如图所示）。 在ArcGIS中，一般采用4个Tics，即通常所说的地面控制点，来进行仿射变换。对于一般比较规整的地图，这样进行坐标校正是够用了。 三、实验内容 把数字化时形成的inch 单位的平面坐标，转化为我国统一使用的高斯-克吕格坐标，并将转换好空间坐标的数据导入到Geodatabase库中。为此，首先利用ArcMap，把原始的4个tic点坐标(x,y) (即取inch 的坐标)，改为相应的高斯-克吕格坐标值。然后，计算机根据这四个Tics 在两种坐标系中的取值，计算出转换系数，再把所有的(x,y) 转为高斯-克吕格坐标系统。最后，在ArcCatalog 中，新建一个高斯-克吕格坐标的Feature Dataset，把转换好坐标的Feature Class放到Geodatabase的Feature Class 中。

面向空间数据库建设的插件式开发与应用_宋碧波

收稿日期：2014-09-19。项目来源：矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目（KLM201411）。 面向空间数据库建设的插件式开发与应用 宋碧波1，张立朝1，石?晶1，郭秀丽1 （1.河南省基础地理信息中心，河南 郑州 450000） 摘?要：针对传统基础地理信息数据库建设过程中工作效率低下、数据质量不易控制等问题，提出数据库建设的插件式开发方式。通过采用ArcGIS Add-In 桌面定制开发技术，实现了数据格式批量转换、智能编辑和专项质检等功能，利用已有成熟商业软件的功能接口，有效避免功能的重复开发。研究成果对实际生产过程中的批量入库和质量控制起到重要的作用。关键词：ArcGIS Add-In ；数据库建设；插件式开发 中图分类号：P208 文献标志码：B 文章编号：1672-4623（2015）05-0086-03 国家测绘地理信息局于2013年在全国范围内实施1∶10 000数据库整合升级项目[1]，在对DLG 数据建库的过程中，主要涉及坐标转换、格式转换、分类代码转换、要素编辑、属性项编辑、数据结构重组等一系列数据编辑、转换与质检工作。常规作业方式主要采用手工处理，从而导致数据量大、效率低、数据结构不统一、数据质量难以控制等问题[2]。采用程序建库的方式能够有效解决上述问题。借助程序读入数据可有效避免手工入库效率低下的问题。然而，目前采用程序入库方式主要基于组件式开发，不仅开发周期长，并且不能有效利用已有程序的接口，从而造成已有程序功能的浪费，重复开发的现象普遍存在[3]。 鉴于上述情况，本文提出一种地理信息数据库建设的插件式开发方式。采用ArcGIS Add-In 桌面扩展功能开发，实现数据格式转换、编辑、质量检查等功能，解决数据库建设中效率低下、结构不统一、质量难以控制等问题。 1?ArcGIS?DeskTop?Add-In 早期ArcGIS（8.0之前版本）通过使用ArcInfo Workstation 提供的宏语言AML 来进行单纯的二次开发，ArcGIS10.1及以后版本中不再支持Workstation 环境。基于ArcObject 组件进行C/S 开发主要分为基于ArcGIS Desktop 进行自定义应用扩展和利用ArcGIS Engine 建立自己的应用等。ArcGIS Desktop 桌面应用扩展开发分为客户定制开发、VBA 开发和使用编程语言进行嵌入式开发。客户定制开发只需对已有工具进行重新组合即可；基于VBA 开发可以实现大部分功能的定制，ArcGIS10.0以后版本中将不再包含该模块；基于ArcObject 的开发方式，利用支持COM 的 编程语言进行系统功能开发，通过对编译后的DLL 进行注册，从而将该功能添加到系统中。另外，为了满足用户在数据批处理及功能定制方面的需求，ArcGIS ToolBox 提供了模型制作、编写脚本工具等方式，通过对已有工具进行重组合实现数据的流程化处理，或利用Python 语言编写脚本工具实现数据的批处理，这从一定程度上减少了用户处理数据的负担。 ArcGIS Add-In 是ArcGIS 10.0以后提供的一种全新的桌面定制开发方式，它能够根据用户需求快速扩展桌面功能，与VBA、Engine 等开发方式相比具有易创建、易共享、更安全、易安装管理等突出特点[4]。在ArcGIS Desktop 原有功能基础上根据实际需求进行特殊功能的定制开发，扩展桌面上现有功能，最大程度满足用户的操作需求。基于Add-In 的开发模式使程序开发周期大大缩短，能够直接享用已有功能，并且使界面交互功能的开发更加简单，开发过程、呈现形式更加灵活。考虑到Add-In 的以上优势及实际生产任务在时间上的紧迫性，最终采用该方法对ArcMap 桌面功能进行扩展以解决实际生产问题。 2?总体设计与功能实现 1∶10 000基础地理信息数据库建库项目中存在大量数据的格式转换、坐标转换、投影信息编辑、要素几何及属性信息编辑、几何及属性精度控制、图层结构与拓扑关系检查等工作，是项目实施过程中的主要工作内容，占用时间较多。以上归纳起来可以分为数据转换、数据编辑、质量检查3类。2.1?数据转换 数据转换主要包括常用数据格式间的转换和同一椭球基准下坐标系统间的转换。不同数据采集系统间或同一软件系统中都涉及到数据存储格式转换的问

数据库设计各阶段word版本

数据库设计各阶段

1.数据库应用系统的设计步骤 按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段 （1）需求分析; （2）概念结构设计; （3）逻辑结构设计; （4）数据库物理设计; （5）数据库实施; （6）数据库运行和维护。 2.需求分析 需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图（Data Flow Diaˉgram———DFD）是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢？在众多的分析方法中，结构化分析（Structured Analysis，简称SA方法）是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。在

处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解。形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典（Data Dictionary，简称DD）则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分： （1）数据项，是数据最小单位。 （2）数据结构，是若干数据项有意义的集合。 （3）数据流，可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。 （4）数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。 （5）处理过程。 3.概念结构设计 如同软件工程中重视需求分析与规范说明的思想一样，数据库设计中同样十分重视数据分析、抽象与概念结构的设计。概念结构的设计，是整个数据库设计的关键之一。概念结构独立于数据库逻辑结构，独立于支持数据库的DBMS，也独立于具体计算机软件和硬件系统。归纳总结，其主要特点是：

ArcGIS——空间数据的可视化表达要点(20201005143349)

GIS理论与实践 讲义四空间数据的可视化表达 目的 掌握ArcMap的数据符号化方法 掌握对ArcMap进行数据层标注 掌握ArcMap的地图制作和输出 内容 学会ArcMap中的四种数据符号化方法：单一符号、分类符号、分级符号 和组合符号 学会对ArcMap进行数据层标注的两种方法：交互式标注和自动标注操作 学会ArcMap的地图制作和输出，包括地图模板的操作、版面设置、制图 数据操作、地理坐标格网设置及各种地图整饰的操作 一、ArcMap数据符号化 1. 单一符号标示数据 在上海行政区划图的内容表上，右击要标示的层，点取Properties命 令。 点取Symbology标签。 在打开的对话框中进行一系列的设置。 完成后单击OK。

2. 分类符号标示数据 在上海行政区划图的道路图层上点右键打开图层属性对话框。 点取Symbology标签，在显示列表框中选择Categories中的Unique Value。 在Value Field中选择CLASS，即街道的分级。 单击Add All Values按扭，将所有街道级别添加进来。如图：

若对系统默认的符号样式不满意，还可以双击相应的Symbol符号，进行一系列设置。 完成设置后返回图层属性对话框，结果如图所示： 另外，系统还提供了另外的两种表示方法： 其一是同时按照多个属性值的组合进行分类来确定符号类型（Unique Value、Many Fields）。

其二是按照事先确定的符号类型通过自动匹配来表示属性分类（Match to Symbols in Style）。 3. 分级符号标示数据 （1）分级色彩设置 在内容表上右击river图层，点取Properties命令。 点取Symbology标签。 点击Quantities，选中Graduated Colors。 在Field复选框的Value下拉菜单中选择Length，表示按照河流的长度 分级。默认的分级方法是按自然分类法，通过聚类分析将相似性最大的 数据分在同一级别上。 也可以选择手动分级自行修改分级方法。如图： 确认分级方法后，点击OK。得到的分级结果如图：