CN106934072A - 基于农业地理信息共享数据整理入库方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，涉及农业地理信息数据技术领域，该方法具体的操作步骤如下：步骤一：首先将基础空间信息数据整理和入库；步骤二：将步骤一整理和入库结束后，将行业信息图层数据整理和入库；步骤三：将遥感影像数据整理和入库；步骤五：元数据整理和入库；步骤六：三维模型数据整理和入库；步骤七：测量控制点数据入库，不仅可以快速的建立数据库，而且还可以对数据进行有效的整理，为农业地理信息共享服务平台打下夯实的基础，使平台的运行更加稳定。
Description
技术领域：
本发明涉及农业地理信息数据技术领域，具体涉及一种基于农业地理信息共享数据整理入库方法。
背景技术：
地理信息***(Geographical Information System，简称GIS)是20世纪60年代开始迅速发展起来的集地理空间数据处理与计算机技术于一体的一门边缘技术学科。它也是在计算机软、硬件支持下，对空间对象的地理分布以及与之相关的属性实现采集、存储、管理、处理、检索、分析和显示等功能，为用户解决各种应用问题的技术***。随着计算机技术、信息技术、空间技术的发展，地理信息***技术不断与其它技术有机结合，得到了广泛的应用。到目前为止，已成功地应用到很多领域。20世纪70年代GIS开始应用于农业领域，在土地资源调查、土地资源评价、农业资源信息的管理分析等方面取得了重大进展。90年代以后，GIS在农业领域的应用不断深入和普及，广泛应用于区域农业可持续发展研究、土地的农作物适宜性评价、农业生产信息的管理、农田土壤侵蚀与保护研究、土地的农业生产潜力研究、农业***模拟与仿真研究、农业生态***监测与定量研究、区域农业资源的调查、规划、管理及农业投入产出效益与环境保护研究、森林病虫害控制等。近10年来，随着信息技术的飞速发展，以信息技术与农业技术有机结合为特征的数字农业得到了迅速发展，GIS与GPS、RS、DSS、Internet等高新技术结合，成为数字农业技术体系的核心技术，在农业尤其在“精确农业”中得到了广泛应用；
随着基础空间数据的不断完善和空间信息处理技术的发展，空间信息平台的应用领域日益多元化。从传统的地名、管线、城管、国土、规划等扩展到环保、园林、农业、林业、安全生产、人口计生、区域医疗、海事、港口等领域。同一领域的应用范围也不断延伸，如城市应急管理领域可服务于国民经济动员、人民防空、防汛抗旱、森林防火、防震减灾、安全生产、公共卫生、突发疫情、公共安全、维稳反恐等。应用领域多元化大大丰富了空间信息平台在数字城市领域的应用，也有利于优势企业利用产品共性技术，实现价值上的“衍生扩展”和业务拓展；
现有的农业信息平台主要存在空间信息的不确定性问题主要包括：类型的不确定性、空间位置的不确定性、空间关系的不确定性、时域的不确定性、逻辑上的不一致性和数据的不完整性，导致数据整理入库不完善，当数据整理入库不完善时就可以使整个农业信息共享数据无法建立，从而导致平台经常性的出现漏洞，从容造成了很多不必要的经济损失，为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。
发明内容：
本发明的目的是为了克服上述现有技术存在的不足之处，而提供一种基于农业地理信息共享数据整理入库方法。
本发明采用的技术方案为：一种基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，该方法具体的操作步骤如下：
步骤一：首先将基础空间信息数据整理和入库；
步骤二：将步骤一整理和入库结束后，将行业信息图层数据整理和入库；
步骤三：将遥感影像数据整理和入库；
步骤四：DEM数据整理和入库；
步骤五：元数据整理和入库；
步骤七：测量控制点数据入库。
所述的基础空间信息数据整理和入库的步骤为：a.将基础数据进行整理；b.将整理结束的基础数据进行数据格式的转换；c.将转换后的数据进行统一空间坐标系和投影；d.执行步骤c后将元数据和目录进行分类；e.执行步骤d后对数据进行检测并导入空间数据库，完成基础空间信息数据的整理和入库。
步骤a中所述的基础数据包括数字线划图(DLG)、数字高程模型(DEM)及数字正射影像(DOM)；步骤b中所述的数据格式转换包括数据标准要求重新分层、分类编码及符号化。
所述的行业信息图层数据整理和入库的步骤为：a.各行业数据分析设计；b.样区信息提取；c.数据格式转换；d.统一坐标系与投影；e.元数据和目录分类；f.数据检测和导入空间数据库。
遥感影像数据整理和入库步骤为：a.数据格式：带配准信息文件的“tif”数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测、元数据和分幅影像一致性检测；c.元数据和目录分类；d.影像编译和入库。
所述的DEM数据整理和入库的步骤为：a.数据格式：标准的DEM数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测；c.元数据和目录分类；d.数据编译和入库。
所述的元数据整理和入库的主要步骤如下：a.图层元数据整理，对应到相关的图层级数据；b.图幅元数据整理(主要针对影像数据)，对应到相关的图幅级数据；c.元数据目录结构定制；d.元数据编辑和入库。
所述的三维模型数据整理和入库步骤如下：a.统一模型格式：“3DS”格式的模型数据；b.元数据和目录分类；c.模型数据入库；d.模型数据优化：去掉冗余信息，提高浏览速度。
本发明的有益效果是：该方法是一套比较完整的空间基础数据库，主要是设计每个数据库的数据结构，建立元数据和数据资源目录，统一各类数据的格式，进行必要的数据重分类或转换，进行必要的符号化和简化，以及样式设置等工作，不仅可以快速的建立数据库，而且还可以对数据进行有效的整理，为农业地理信息共享服务平台打下夯实的基础，使平台的运行更加稳定。
附图说明：
图1是本发明基础空间信息数据整理和入库的结构框图。
具体实施方式：
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
参照各图，一种基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：该方法具体的操作步骤如下：
步骤一：首先将基础空间信息数据整理和入库；
步骤二：将步骤一整理和入库结束后，将行业信息图层数据整理和入库，行业信息图层数据是指政务服务平台发布的各行业分类的专题数据信息，需要做各行业数据分析设计，及样区数据提取建库；
步骤三：将遥感影像数据整理和入库，遥感影像数据库是空间定位型关系数据库，它是将遥感影像数据和相关文档扫描数据，经过编辑处理，建成的数据库；
步骤四：DEM数据整理和入库，DEM数据主要采用两种类型的格网，采用UTM投影和采用地理坐标以秒为单位的格网，数据覆盖区域是一个地理上的矩形；
步骤五：元数据整理和入库，元数据库采用Oracle数据表来存储元数据信息，不同类型数据的元数据信息不同，对应不同数据表，本***将根据国际标准为每种数字成果类型建立元数据表，本***约定，将相同尺度、相同数字成果类型的元数据存放在一张关系表中，通过元数据中的资料时间区分不同年代的数据，附录中的表格字段根据实际情况可以适当删除或增加字段；对于元数据表结构的建立有两种方式：一种是对于有标准元数据格式的4D数字产品；第二种是其他专题数据，没有固定的元数据格式，需要通过人机交互方式由用户建立；
步骤六：三维模型数据整理和入库，三维模型数据库是以某一种数据模型为基础，采用数据定义语言DDL来表达数据的逻辑结构、与数据有关的安全性及完整性要求，数据项之间的联系信息；
步骤七：测量控制点数据入库，控制点数据库也是统一采用Oracle数据表来存储控制点、网数据信息，将根据国家测绘管理标准为控制点、网数据建立控制点数据表，依据控制网型、控制点等级、点类型录入其属性，根据其录入的坐标及编码自动图形化显示，提供相关接口与录入接口方便用户使用。
所述的基础空间信息数据整理和入库的步骤为：a.将基础数据进行整理；b.将整理结束的基础数据进行数据格式的转换；c.将转换后的数据进行统一空间坐标系和投影；d.执行步骤c后将元数据和目录进行分类；e.执行步骤d后对数据进行检测并导入空间数据库，完成基础空间信息数据的整理和入库。
步骤a中所述的基础数据包括数字线划图(DLG)、数字高程模型(DEM)及数字正射影像(DOM)；步骤b中所述的数据格式转换包括数据标准要求重新分层、分类编码及符号化。
所述的行业信息图层数据整理和入库的步骤为：a.各行业数据分析设计；b.样区信息提取；c.数据格式转换；d.统一坐标系与投影；e.元数据和目录分类；f.数据检测和导入空间数据库。
遥感影像数据整理和入库步骤为：a.数据格式：带配准信息文件的“tif”数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测、元数据和分幅影像一致性检测；c.元数据和目录分类；d.影像编译和入库。
所述的DEM数据整理和入库的步骤为：a.数据格式：标准的DEM数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测；c.元数据和目录分类；d.数据编译和入库。
所述的元数据整理和入库的主要步骤如下：a.图层元数据整理，对应到相关的图层级数据；b.图幅元数据整理(主要针对影像数据)，对应到相关的图幅级数据；c.元数据目录结构定制；d.元数据编辑和入库。
所述的三维模型数据整理和入库步骤如下：a.统一模型格式：“3DS”格式的模型数据；b.元数据和目录分类；c.模型数据入库；d.模型数据优化：去掉冗余信息，提高浏览速度。
该方法是一套比较完整的空间基础数据库，主要是设计每个数据库的数据结构，建立元数据和数据资源目录，统一各类数据的格式，进行必要的数据重分类或转换，进行必要的符号化和简化，以及样式设置等工作，不仅可以快速的建立数据库，而且还可以对数据进行有效的整理，为农业地理信息共享服务平台打下夯实的基础，使平台的运行更加稳定。
图中，描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：该方法具体的操作步骤如下：步骤一：首先将基础空间信息数据整理和入库；
步骤二：将步骤一整理和入库结束后，将行业信息图层数据整理和入库；
步骤三：将遥感影像数据整理和入库；
步骤五：元数据整理和入库；
步骤六：三维模型数据整理和入库；
步骤七：测量控制点数据入库。
2.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：所述的基础空间信息数据整理和入库的步骤为：a.将基础数据进行整理；b.将整理结束的基础数据进行数据格式的转换；c.将转换后的数据进行统一空间坐标系和投影；d.执行步骤c后将元数据和目录进行分类；e.执行步骤d后对数据进行检测并导入空间数据库，完成基础空间信息数据的整理和入库。
3.根据权利要求2所述的基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：步骤a中所述的基础数据包括数字线划图(DLG)、数字高程模型(DEM)及数字正射影像(DOM)；步骤b中所述的数据格式转换包括数据标准要求重新分层、分类编码及符号化。
4.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：所述的行业信息图层数据整理和入库的步骤为：a.各行业数据分析设计；b.样区信息提取；c.数据格式转换；d.统一坐标系与投影；e.元数据和目录分类；f.数据检测和导入空间数据库。
5.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享的数据整理入库方法，其特征在于：遥感影像数据整理和入库步骤为：a.数据格式：带配准信息文件的“tif”数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测、元数据和分幅影像一致性检测；c.元数据和目录分类；d.影像编译和入库。
6.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享数据整理入库方法，其特征在于：所述的DEM数据整理和入库的步骤为：a.数据格式：标准的DEM数据格式；b.质量控制：头文件检测、区域检测；c.元数据和目录分类；d.数据编译和入库。
7.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享数据整理入库方法，其特征在于：所述的元数据整理和入库的主要步骤如下：a.图层元数据整理，对应到相关的图层级数据；b.图幅元数据整理(主要针对影像数据)，对应到相关的图幅级数据；c.元数据目录结构定制；d.元数据编辑和入库。
8.根据权利要求1所述的基于农业地理信息共享数据整理入库方法，其特征在于：所述的三维模型数据整理和入库步骤如下：a.统一模型格式：“3DS”格式的模型数据；b.元数据和目录分类；c.模型数据入库；d.模型数据优化：去掉冗余信息，提高浏览速度。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170707 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |