應急測繪數據庫共享平臺設計研究

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了應急測繪數據庫共享平臺設計研究范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：應急測繪數據的集成與共享是當前測繪應急保障研究的熱點問題之一。針對多源異構應急測繪數據在數據集成共享方面存在的結構單一、效率不足等問題，設計了基于面向服務架構的應急測繪數據庫共享平臺，采用數據剖分、服務組合等技術，研究應急測繪數據組織模型和快速服務模型，實現應急測繪數據的快速集成、服務等功能。實踐表明，該平臺能為災害應急響應、災情研判等工作提供數據支撐。

關鍵詞：應急測繪；面向服務架構；數據管理；快速；數據共享

在應對自然災害等突發應急事件中,豐富海量的災害數據為防災減災提供很好的研究基礎，但同時也對應急測繪數據的快速集成、有效管理和合理應用等也提出了較大的挑戰。目前空間數據管理方式包括文件系統、關系數據庫、非關系數據庫等[1]。文件系統管理方式是指采用文件的方式存儲空間數據，所有數據都將存儲在一個或多個文件中，數據的獲取、更新等操作都在文件中完成[2]。這種方法具有使用簡單、靈活性好等優點，但管理屬性數據時開銷大使得不適合用它存儲半結構化與結構化數據。關系數據庫是可通過OracleSpatial、MapInfoSpatialWare等空間數據訪問引擎實現對空間數據和屬性數據的有效管理。但隨著數據量的飛速增長，會出現磁盤的I/O和網絡帶寬的瓶頸問題，造成管理效率的明顯下降[3]。非關系數據庫具有擴展、可靠性強等特性，其可以滿足對大量非結構數據和半結構數據的高效管理需求。為了滿足對結構化、半結構化和非結構化的海量多元的應急測繪數據管理需要，借鑒面向服務（serviceorientedarchitecture，SOA）的設計理念，設計面向服務的應急測繪數據共享平臺總體框架，綜合運用關系數據庫、非關系數據庫等數據管理技術，實現海量應急測繪數據的高效集成。同時，利用SOA松耦合思想，研究數據快速服務模型，實現集成數據的快速共享。SOA的特點是其可以將實現技術與業務的分離，根據服務間的松散耦合的方式組裝業務流程，完成業務的實施，實現信息的共享。

1平臺總體框架設計

面向服務的應急數據庫共享平臺的架構采用3層架構設計，分別是數據層、服務層與應用層。設計采用SOA多層分布式體系結構思想，可較好的滿足應急測繪數據的集成管理、快速調取與共享交換。平臺架構如圖1所示。

1.1數據層

是平臺數據支撐層，其采用關系數據庫和非關系數據庫組合的數據管理方式，前者中主要存儲應急測繪數據的資源與服務目錄、元數據信息、用戶與權限信息等，而后者則存儲柵格數據塊、矢量顯示瓦片、三維實體數據、表格和多媒體等。

1.2服務層

為平臺服務支撐層，其為平臺構建提供基礎的顯示服務、數據服務、服務、分析服務以及元數據目錄服務等。該層為平臺提供各類服務接口，是平臺應用提供各種數據服務。1.3應用層則是通過客戶端用戶發現與組合服務方式，實現快速制圖、快速與應急數據搜索等功能。

2關鍵技術

2.1應急測繪數據組織模型

為提高海量多源異構應急測繪數據的存取與訪問效率，需要對其它們進行有效組織。本文以非關系數據庫和關系數據庫管理技術組合方式，提出了縱向專題層、橫向格網塊的應急測繪數據組織模型，根據數據來源和比例尺兩個方面進行橫向分層、縱向分塊方法組織。在縱向層面可按專題、時間序列、比例尺進行分塊，而橫向層面的典型分塊方法為按標準經緯度、圖幅、矩形等。具體結構如圖2所示。在縱向層面，以應用為導向，將應急測繪數據劃分為應急基礎數據地理信息層、應急專題數據層、應急電子地圖數據層和應急事件數據層，然后將所有層元數據統一存儲至關系型數據庫表中，管理與查找每層信息。此外，每層對象的屬性信息分層逐條存儲于關系型數據庫的若干表中，用于實現數據對象的屬性條件查詢。在橫向分塊方面，按應急測繪數據剖分方案為具有統一劃分規則和編號的數據集。每個數據集內有多個數據塊，并在數據集范圍內，按照兩級四叉樹及編碼規則將空間數據劃分為數據塊進行管理。數據塊存儲于非關系數據庫中。數據塊作為數據的部署、訪問和更新的單位，為數據組織管理提供支撐。GeoSOT全球剖分網格模型是一種等經緯度、四叉樹的全球剖分網格模型。程承旗等[5]等提出32級格網面片的改進方法，它的每個剖分面片編碼都有全球唯一性，可與其定位角點經緯度形成對應關系。基于此思想，本文提出21級的GeoSOT剖分網格方案。該方案滿足空間面片最小空間尺度小于以我國鄉鎮/街道行政區的空間尺度，具體如表1所示。該劃分范圍在南北緯60°區間內，邊長約為306米，在高緯度地區，邊長小于150米，地球剖分的最小單元為21級別，這一空間尺度完全可以滿足我國鄉鎮（街道）行政區災情數據管理的需要。

2.2海量空間數據服務模型

為滿足應急測繪數據的快速，實現應急測繪數據的共享，本文設計了海量空間數據服務模型。模型以WFS（WebFeatureServices，地圖要素服務），WMS(WebMapService，地圖服務)，WMTS(WebMapTileService，地圖瓦片服務)等OGC標準的服務和Web服務為基礎，采用服務組合的形式，并根據災害信息數據的空間數據屬性特點，實現對海量的應急測繪數據的快速，如圖3所示。根據空間數據格式、類型等屬性特點建立匹配規則，設計服務方案。方案內容包括采用WMS服務矢量、正射影像等結構化應急測繪數據；WMTS服務矢量瓦片、柵格瓦片、三維模型等半結構化應急測繪數據；Web服務報表、視頻等非結構化應急測繪數據。

3平臺實現

為更好地統一組織和管理應急測繪數據，保障應急指揮、快速救援等防災減災工作，設計并實現面對服務的應急測繪數據共享平臺。平臺功能模塊包括：

3.1測繪應急數據管理

集成各類應急專題數據，包括基礎地理信息數據資源，地理國情監測數據等，支持對數據的數據坐標轉換、數據導出、數據可視化等應急數據管理功能。

3.2測繪應急數據及預覽

采用海量空間數據服務模型，實現對各類應急測繪數據快速，滿足空間數據服務的和管理，并可對成功的多源異構應急測繪數據可視化瀏覽。

3.3空間數據分析

面對服務的應急測繪數據共享平臺還包括空間分析功能，為應急測繪空間數據提供空間分析工具集，實現對各種空間數據的空間分析與結果導出。

4結論

本文采用面向服務架構，以應急傾斜攝影模型數據、應急矢量瓦片數據、應急三維模型數據等為研究對象，提出了應急測繪數據組織模型和海量空間數據服務模型，設計了面向服務的應急測繪數據庫共享平臺架構，實現應急測繪數據的統一集成管理、交換共享、快速查詢和快速等，為構建起一體化、空間型測繪應急數據資源提供了有益解決方案。

參考文獻

[1]徐道柱.面向服務的空間數據管理關鍵技術研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學，2017.

[2]王柏，胡谷雨，羅健欣.數字地球系統中海量數據存儲與傳輸方案研究[J].計算機技術與發展，2012，22（3）：81-84.

[3]岳利群.基于分布式存儲的虛擬地理環境關鍵技術研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學，2011.

[4]徐道柱，羅斌，周巖，金澄.分布式環境下矢柵一體化數據組織模型設計[J].地球信息科學學報，2016，18（12）：1588-1596.

[5]廖永豐，李博，呂雪鋒，程承旗.基于GeoSOT編碼的多元災害數據一體化組織管理方法研究[J].地理與地理信息科學，2013，29（5）：36-40.

[6]毛新生.SOA原理方法實踐[M].北京：電子工業出版社，2007.

[7]王艷軍，路立娟，李朝奎.面向服務架構的智慧旅游信息系統的設計與實現[J].測繪通報，2014（9）：108-111.

[8]程承旗，任伏虎，濮國梁，等.空間信息剖分組織導論[M].北京：科學出版社，2012.

作者：符季穎 徐鯤 單位：北京建筑大學