数据中心集成开发技术:新一代GIS架构技术与开发模式

解决分布式异构多源空间数据共享、不同厂家的功能共享和合作开发是当前GIS开发和应用领域的难题.提出了数据中心集成开发模型框架, 并基于该框架提出了新一代GIS架构技术和开发模式, 介绍了数据中心的核心技术——数据仓库技术、功能仓库技术、搭建与配置技术等, 同时给出了国土数据中心的应用实例, 为基于数据中心大型信息化系统解决方案的实现提供了一种新的模型.      

吉林省地质大数据中心建设初探

大数据、人工智能、云计算、互联网+等前沿信息技术不断涌现,推动着传统的地质行业在新形势下进行战略转型升级.本文首先介绍了大数据和及地质大数据的基本含义和特征,其次指出了当下吉林省地质信息化建设中的现状和面临的问题,重点分析了吉林省地质大数据中心的建设需求,最后,对吉林省地质大数据中心的建设目标进行了展望.     

田湾核电工程场地风化囊体工程特性研究

针对田湾核电工程场地调查时发现的不良风化囊体,在原有勘探方案基础上通过加密钻孔与取样,结合浅层地震勘探、声波测井、点载荷试验及室内测试等手段,查明了场地风化囊体的分布范围,对其形成原因进行了探讨,并对风化囊体内岩体的完整性和岩石风化等级进行了评价,得到了反映风化囊体工程特性的力学指标及动态参数,分析了风化囊体对核电建设的影响,为核电工程基础设计提供了科学依据。 更多还原     

基于网格的水利数据中心数据集成研究

本文以实时雨水情数据为例,采用网格技术设计思想研究水利数据中心中异构数据库的数据集成方案.通过确定数据访问策略、定义元数据字典和开发相应的软件来实现分散存储数据的集成访问及应用.通过对分布在不同节点的异构化实时雨水情数据库进行查询的软件系统设计与开发验证了集成方案的可行性.     

基于数据中心的国土资源信息系统基础平台的构建及技术问题

国土资源信息化建设是我国今后几年的工作重点.国土资源信息化的基础是国土信息的集成.在国土信息集成的工作中, 主要存在3个方面的问题: (1) 不同GIS间的数据无法共享; (2) 不同种类的国土数据无法集成; (3) 不同行政级别单位间数据无法共享.不同GIS的数据共享可以通过在GIS的ODBC层和数据库之间加一层GIS格式转换层来解决; 将不同种类的国土数据划分成不同的图层, 以空间控制点方式对这些图层进行叠合, 以使它们在空间关系上成为一个比较一致的统一系统; 借鉴数据仓库的管理模式, 不同的行政单位对应于不同的比例尺的数据, 高级别单位数据的综合度高, 存放的数据少, 低级别单位数据的细节性强, 存放的数据多, 整体上呈现出金字塔结构, 金字塔中不同层次的数据通过空间控制点进行传送.国土信息集成的目的是构筑一个国土信息系统的基础平台.国土资源信息系统基础平台是一个基于数据中心的、能统一管理信息的、支持现有流行GIS访问的、能与上下级数据中心无缝互连的国土资源基础设施系统.它处于整个国土信息系统的底层, 目的是向上层的信息系统提供一个能满足各种格式的数据需求的、而与具体的信息系统无关的独立的数据平台.      

浅谈建筑设计企业的数据中心建设

信息系统数据和计算能力逐步集中的发展趋势以及信息系统逐步成为企业核心业务的支撑,使得企业数据中心的作用越来越重要。如何搞好数据中心建设,保障数据系统的安全、稳定运行,成为信息主管首先要考虑的问题。首先讨论数据中心的作用和数据中心与信息系统之间的关系,然后介绍一个目前在国际上处于领先水平、防护等级最高的数据中心的实例,最后论述数据中心的实施对策。     

省级国土资源“一张图”数据中心建设探讨

从国土资源“一张图”数据中心亟待解决的问题入手,结合山东省国土资源数据中心建设实际,从国土资源数据建设的宏观和规划层面,探讨国土资源“一张图”数据中心的定位、与国土资源各业务系统的关系和科学合理的建设步骤等方面问题,为构建覆盖“横向到边、纵向到底、联动更新、资源共享”的国土资源“一张图”数据中心提供理论支撑。     

分布式异构多级空间数据中心的研究与设计

多年来作为国土管理工作重要依据的空间数据不能进行及时有效地更新交换, 上下级之间数据不能同步, 以至各级审批节点只能进行费时、费力的“定性”审批.通过对国土资源数据现状的分析, 提出了树状层次结构数据中心部署模型, 详细分析了数据中心体系模型和数据中心交换模型; 在模型的基础上, 提出了表文件级更新和地理实体全球唯一编码的记录级数据更新方式, 完成了异构数据更新和传输子模块的设计, 实现了多级分布式数据中心之间的数据更新机制.实践表明, 在湖南省国土资源多级数据交换体系中成功应用后, 省厅与长沙市局之间能够远程动态实时交换空间数据, 实现了政务审批工作从定性粗放到定量精细的飞跃.      

构建虚拟防汛抗旱数据中心设想

在总结防汛抗旱应用系统建设的基础上,分析了与各级防汛抗旱工作有关的部门拥有的大量不同格式、不同载体的信息资源,由于区域、部门的相对独立性,系统建设自成体系、标准不一、资源分散、共享困难、应用水平低等问题。利用中间件技术构建一个逻辑集中的数据平台——虚拟数据中心,统一防汛抗旱信息综合处理平台,实现信息资源的快速交换与全面共享。     

数据中心:GIS功能仓库的关键技术

许多组织和部门需要地理信息功能的协同与合作来完成一项工作.其关键问题在于解决地理信息系统(geographic information system,GIS)领域的构件复用和协同.采用支持黑盒复用的基于构件软件框架,探讨了支持多粒度、异构GIS构件的功能仓库的关键技术.提出原子粒度、功能组件、功能插件、功能流程等多粒度构件组织;定义了统一的功能协议对异构功能资源统一管理和发布,以统一的方式进行配置和系统搭建,使运行时服务能够通过功能协议动态的发现和调用功能资源,并实现功能资源的定位与参数传递.功能仓库能够集成各种类型异构、来源异构的功能资源,实现这些功能资源在数据中心的统一管理和调用,最终基于工作流引擎与可视化建模工具实现地理信息功能的协同工作.      

对建设水文数据仓库的初步研究

本文根据目前对水文信息的应用需求,提出了建设水文数据仓库的必要性。对数据仓库及相关技术作了简要介绍,结合水文数据实际状况和应用主题,提出了建设水文数据仓库的数据组织、基本体系结构和建设步骤等相关内容。     

山东省实物地质资料中心建设浅析

实物地质资料作为提供地质信息的重要渠道,了解什么是实物地质资料以及实物地质的详细分类,才能健全实物地质资料的内容,并根据实物地质资料的特点,在采集和管理方面有所取舍。山东省实物地质资料保存和管理存在存放分散、保存条件差、人员配备不齐等问题,建设过程中应夯实基础、做好筛选、加大宣传、积极开展科研方面的技术支持及加强融资。     

中国西部环境与生态科学数据中心在线共享平台的设计与实现

国家自然科学基金委员会的"中国西部环境与生态科学数据中心"致力于中国西部环境与生态科学数据的共享.在介绍西部数据中心整体结构的基础上,对西部数据中心的在线数据共享平台的技术实现方案、开发模式和数据库结构,元数据标准、数据知识关联、分类和导航等关键技术实现进行了介绍.西部数据中心共享平台本着方便查询、详细数据说明、易于管理、着眼未来和突出服务等原则,充分利用最新的Web和GIS技术在政策许可范围内实现数据共享.最后,讨论了数据中心之间集成、模型服务等问题.     

工程岩体三维构模中钻孔数据处理方法

原始数据处理是工程岩体三维构模中存在的主要困难之一。从三维构模的角度,将工程岩体按几何特征抽象为4种结构单元类型。钻孔数据是描述工程岩体的重要原始数据,具有多尺度性。针对这个特点,提出钻孔数据纵向概化准则,解决工程岩体多尺度显示问题;根据地质学的地质数据解译方法,结合岩层层状分布的特点,提出层处理方法对钻孔数据进行概化处理,确定工程岩体所对应的结构单元类型,创建工程岩体结构单元三维构模数据,建立由钻孔数据所得到的工程岩体三维模型。     

市政道路工程勘察资料的时效性分析和探讨

城市化的发展,使市政道路改造工程越来越多,如何科学有效地利用拟建期的勘察资料,节约勘察成本,成为工程勘察关注的焦点。通过对场地地形地貌和地质构造、地层和水文地质条件、岩土物理力学性质、场地稳定性评价和地震效应、岩土工程重点分析评价等岩土工程要素进行分析,对比前后各要素,探讨勘察资料的时效性,进而确定勘察点布置和深度,以及取土（水）样和原位测试工作量。最后以具体工程为例,探讨勘察要点,指出利用拟建期的勘察资料应主要考虑4.0m以内的地层变化,重点勘察路基破损的路段。     

非标准化地质数据存储模式研究

地质数据中存在大量非标准化的数据,此类数据主要以MapGIS的数据格式存储.针对此类数据管理难、复用水平较低的现状,建立了以元数据服务器(MDS)为核心的数据存储模式,提出了弹性的迁移机制完成数据的重构,使用了动态数据驱动生成索引元数据框架,同时实现数据访问安全机制,用户授权等功能.此模式利用MDS (Metadata Server)实现对数据的管理、检索和调阅,这使散落在单机上的地质数据能够自主迁入空间数据仓库,实现统一管理,增强了数据的可复用性,     

三维地震工程测量数据处理方法

利用坐标系的相互转换原理，通过AutoCAD2000的强大图形功能，在所设计的矢量图中准确量取已知点的实地坐标，再以赫尔默特坐标转换公式转换为数学模型，在电子表格软件Exce12000中进行所有激发点、检波点的坐标求解，获得设计坐标；外业放样数据亦可被导入Exce12000中进行筛选、排序而得到成果文件。该方法是处理三维地震工程测量数据的一种行之有效的新方法。     

Development of Geological Data Warehouse

Data warehouse (DW), a new technology invented in 1990s, is more useful for integrating and analyzing massive data than traditional database. Its application in geology field can be divided into 3 phrases: 1992-1996, commercial data warehouse (CDW) appeared; 1996-1999, geological data warehouse (GDW) appeared and the geologists or geographers realized the importance of DW and began the studies on it, but the practical DW still followed the framework of DB; 2000 to present, geological data warehouse grows, and the theory of geo-spatial data warehouse (GSDW) has been developed but the research in geological area is still deficient except that in geography. Although some developments of GDW have been made, its core still follows the CDW-organizing data by time and brings about 3 problems: difficult to integrate the geological data, for the data feature more space than time; hard to store the massive data in fifferent levels due to the same reason; hardly support the spatial analysis if the data are organized by time as CDW does. So the GDW should be redesigned by organizing data by scale in order to store mass data in different levels and synthesize the data in different granularities, and choosing space control points to replace the former time control points so as to integrate different types of data by the method of storing one type data as one layer and then to superpose the layers. In addition, data cube, a wide used technology in CDW, will be no use in GDW, for the causality among the geological data is not so obvious as commercial data, as the data are the mixed result of many complex rules, and their analysis needs the special geological methods and software; on the other hand, data cube for mass and complex geo-data will devour too much store space to be practical. On this point, the main purpose of GDW may be fit for data integration unlike CDW for data analysis.