1.数据已经registered with the geodatabase

    所有ArcGIS Desktop创建的数据会自动registered with the geodatabase，只有当数据是在ArcGIS Desktop外创建时（如sdetable命令创建）才需要手动注册。一般我们可以在ArcCatalog中看到空间数据的Register with Geodatabase为灰色的。

    2.数据没有registered as versioned

    如果数据已经注册为版本，可以unregister as versioned，这时之前该版本中没有提交的数据会丢失。

    3.配置ArcMap编辑进程的属性

    取消“Edit a version of the database with the ability to undo and redo”选项。

    编辑非版本Geodatabase数据库中的数据，需要注意DBMS的一些特性：同步与锁、隔离机制、数据完整性等，以后再说吧。

ArcIMS 9.2 Service Pack 2
http://support.esri.com/index.cfm?fa=downloads.patchesServicePacks.viewPatch&PID=16&MetaID=1271

ArcSDE 9.2 Service Pack 2
http://support.esri.com/index.cfm?fa=downloads.patchesServicePacks.viewPatch&PID=66&MetaID=1269

SP补丁体积不断增加似乎是当今软件发展的趋势，这次释放出的升级包中，桌面帮助、Server等升级包都超过了200M，补丁升级过程耗时也较长，准备升级之前需做好重要数据备份，参考网站上的说明进行。

ArcGIS 9.2 SP2补丁的改进，请参考这里：
http://downloads.esri.com/support/downloads/other_/ArcGIS-92sp2-issues.htm
http://downloads.esri.com/support/downloads/ims_/ArcIMS_92sp2_issues.htm
http://gisupdates.esri.com/92sp2/ArcSDE-Windows-UNIX-Linux/ArcSDE-92sp2-issues.htm

    遗憾的是，ESRI目前仅支持点的聚合查询，并且使用GeoRSS Feeds还存在一些bug。

    另外一种方案，就是结合Microsoft Virtual Earth API来使用GeoRSS，这是Virtual Earth API 3.0中新增的一项强大的功能。GeoRSS层可以很容易的使用基于WGS84 lat/long坐标系，或GeoRSS Simple语法的GeoRSS XML文件，加入一组点到地图上，具体的方法可以参考这两篇文章：

    http://blogs.msdn.com/keithkin/archive/2006/09/19/761333.aspx
    http://blogs.msdn.com/keithkin/archive/2006/09/19/761573.aspx

    在Keith的demo中，他实现了将鼠标停留在地图上某标注点，其相关信息就会反应出来，示例如下：

    http://krkinnan.members.winisp.net/samples/georss/hurricaneivan.html

    关于GeoRSS：http://www.blogjava.net/flyingis/archive/2006/09/25/71823.html

<georss:point>45.256 -71.92</georss:point>

<georss:where>
  <gml:Point>
    <gml:pos>45.256 -71.92</gml:pos>
  </gml:Point>
</georss:where>

    具体的介绍，可以参考GeoRSS官方网站：http://www.georss.org/。有时间我会对GeoRSS模型与使用方法进行分析。

GeoServer 主要特性包括：兼容 WMS 和 WFS 特性；支持 PostGIS 、 Shapefile 、 ArcSDE 、 Oracle 、 VPF 、 MySQL 、 MapInfo ；支持上百种投影；能够将网络地图输出为 jpeg 、 gif 、 png 、 SVG 、 KML 等格式；能够运行在任何基于 J2EE/Servlet 容器之上；嵌入 MapBuilder 支持 AJAX 的地图客户端；除此之外还包括许多其他的特性。

GeoServer 最新的版本 1.3.1 beta 增加了 GeoTools 2.2.x ， GeoTools 是一款基于 Java 的开源 GIS 工具集，允许用户对地理数据进行基本操作。通过 GeoTools 的各种接口和 helper 类，可以写入新的数据格式，通过 GeoTools 为 GeoServer 提供的插件，在不进行重新编译的情况下，可以让 GeoServer 支持更多的数据格式，甚至只需要通过 GUI 的 option 设置即可。

一直都比较关注 GeoServer 和 GeoTools 的发展情况， GeoServer 提供了一个相对简易的地理信息服务系统， GeoTools 包含地理信息数据基本操作的源码实现，是学习地理信息基础研发和 WebGIS 的经典资料库，两者的合并和今后的发展无疑会吸引众多地理信息开发者的目光。
     

GeoServer 1.3.1 beta 下载：

http://docs.codehaus.org/display/GEOS/2006/05/06/GeoServer+1.3.1+beta+release

模型是为了理解和预测现实世界而构建的一种有效的替代物，它不是现实世界的复制，它是物体的一种简化，并能够体现物体的关键特征。地理学研究的目的是理解人类与环境间的关系，在地理建模过程中必然包含了许多人为或主观因素，但也不能随心所欲去表达所要表达的世界。一个好的模型可以把一个复杂的问题简单明了地表达出来，反之则会将问题描述的非常复杂难懂。

建模的步骤一般分为：建立概念模型；建立定量模型；模型检验（模型验证、模型确认）；模型应用。目前，由于地理问题的复杂性和不确定性，地理学的量化水平还比较低，其建模主要是借鉴地质学、生态学和水文学等相关学科的模型和建模方法来研究有关地理环境问题。

地理建模一般具有复杂性、空间性、时间性和模糊性特点。在地理学中，建模的对象是地理系统，它具有明确的时间和空间特征。地理建模包含两种含义：空间实体对象建模和地理问题建模。空间实体对象是地理特征的抽象与几何表示，它的建模是地理信息系统所关注的主要内容。地理问题建模则涉及到地理学的所有领域。

在地理建模中，地理信息系统提供了数据的支持、模型库的管理和建模结果的可视化，是地理建模重要的技术支持。地理信息系统侧重于空间数据的存储、管理和制图，分析方法基本以空间位置为核心，关注的是对象之间的空间位置关系。地理建模中，空间位置是作为数据的属性来考虑，研究各个要素之间的关系以及这种关系的表现形式。归纳起来，地理信息系统的主要研究内容是空间数据的管理、空间关系的分析和表示，地理建模研究的是地理要素之间关系的建立、解释和分析。

地理建模针对地理问题，使用系统分析方法、物理方法和数学方法建立模型，对模型进行分析，以便为政府或经济、社会发展的决策提供基础支持。地理建模应用的方法，不同于决策分析中应用的方法，决策分析主要涉及信息论和控制论的内容，如规划方法、投入产出方法等。

地理信息空间几何关系分析主要包括邻近度 (proximity) 分析、叠加分析、网络分析等。缓冲区分析是邻近度分析的一种，缓冲区是为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立具有一定宽度的带状区域。缓冲区作为独立的数据层进行叠加分析，可应用到道路、河流、环境污染源、居民点、辐射源等的空间分析，为某种应用目的提供科学依据，另外，结合不同的专业模型，可以在生活、军事、城乡规划等领域发挥重要的作用。

针对点、线、面不同的几何类型，建立缓冲区的方式相互有所不同。建立点缓冲区比较简单，即以某点要素为圆心，以缓冲半径 R 作圆，得到点要素的缓冲区；线要素的缓冲区是以线为轴，以 R 为距离作两侧的平行线，在线的两端构建两个半圆弧段，和平行线一起组成缓冲区；面缓冲区的建立，是以面要素的边界为基线向内外侧作平行线，平行线和基线里的区域就是面缓冲区。除此之外，还可以对栅格数据建立缓冲区，根据不同的模型方程建立动态缓冲区，不论对什么样的数据建立缓冲区，其基本方法都是相似的。

缓冲区实现算法有矢量方法和栅格方法两种。其中矢量方法数据量小，方法相对成熟，栅格图像需要进行栅格像元之间进行布尔运算，当缓冲区较大时会带来较重的运算负荷，实际运用中存在一定的局限性。矢量方法算法一般遵循以下步骤：

点 ：确定中心点——以中心点为圆心、 R 为半径生成一个圆——得到缓冲区边界

线、面 ：确定轴线——以距离 R 生成中心轴线的平行曲线——处理转角弧段——对生成的弧段进行求交、合并运算——生成缓冲区边界

常用的矢量数据中心线扩张算法：

角分线法

基本思想：即“简单平行线法”，在轴线的两边作出平行线，在转角处形成尖角，两端形成弧段，组成缓冲区。

缺陷：难以保证在尖角处缓冲区左右边线等宽；校正过程复杂，主要体现在轴线折角很大和很小时的情况；算法模型复杂，主要是因为几何生成过程中需要处理较多的异常。

凸角圆弧法

基本思想：顾名思义，即是在转角外侧用圆弧来代替尖角，内侧仍然使用尖角的方法，生成缓冲区。

实施步骤：

1.        直线性判断，判断相邻三点是否在同一直线上；

2.        折点凸凹性判断，确定转角的地方哪侧使用直线求交，哪侧使用圆弧连接；

3.        凸点圆弧的嵌入，即将转角外侧形成的圆弧和两边的线段相连；

4.        边线关系的判别与处理，岛屿多边形参与缓冲区边界的构成，重叠多边形不参与缓冲区边界的构成；

5.        缓冲区边界的形成，具体是将重叠区域进行合并，绘制外围的边线，包括岛屿多边形的轮廓，形成最终的缓冲区边界。

在缓冲区算法中，需要注意的一个问题是缓冲区多边形的重叠与合并，包括同一要素缓冲区的重叠和多个要素之间缓冲区的重叠。栅格数据缓冲区内的栅格具有一个与其影响度对应的一个值，如果重叠区域具有相同影响度则任取一值，如果不同则采取影响度大的代替影响度小的方法处理。对于矢量数据的处理算法有三种：数学运算法；矢量－栅格转换法；矢量－栅格混合法。 

地理网格是将平面以某种规则分级的空间数据结构，具有较高的标准化程度，它有利于面向空间数据库和几何操作算法的研究和开发。使用地理网格可以将地理空间定位和地理特征描述关联起来，以网格单位作为基本分辨率，控制在允许的误差范围内。

最常见的地理网格是经线和纬线组成的网格系统，网格由等度数间隔的经线和纬线交叉组成，空间数据的属性与经纬网格内的点相关联，方便网格内空间数据的获取与处理。网格系统可以在原有较小分辨率网格的基础上创建更细的子网格，增大其分辨率。一个网格可以被分成 n­ ² 个子网格，最常见的网格结构即是n=2的四叉树网格结构。更普遍的，可以定义 n^d 树结构的网格系统，其主要特性有：

1.        在空间数据库理论中，二维空间域便许存储在存储器的一个线性地址空间里，因此空间位置信息必须经过一定的转换才能存储在计算机中，使用 n^d 树可以拓展线性空间的排序方法，便于计算机存储。

2.        创建分级的一维地址。如果较大范围的空间区域内某种属性值一致，则以较低分辨率的网格来表示，如果属性值经常变化，则用较高分辨率的网格来表示，这样可以节省存储空间。

因此，用地理网格来模拟地球曲面的时候，最为关键的问题是分辨率和网格。使用地理网格的目的就在于对空间格局的一种表达，并且提供简单有效的空间数据结构算法。在空间数据结构中，它既可以像栅格数据一样用最小单元格来表达空间区域对象，也可以像矢量数据一样用点代替传统的坐标点来表达空间实体的几何特征，这两种数据结构分别对应于存储区域信息的网格系统和存储位置信息的网格系统。

目前，建立全球地理网格模型还面临许多困难，这些困难主要来自于基于地理坐标系统的地理网格还存在一些缺陷，例如网格单元面积不等所带来的复杂性，网格的各种形式的变形，网格复杂的邻接特性，这些都给实际应用带来了困难。

参考资料：
GIS空间分析原理与方法 

Michael F G 说过：“地理信息系统真正的功能在于它利用空间分析技术对空间数据的分析”，而不仅仅是停留在数据库型的 GIS 层面上，需要将关注点从数据库创建和系统开发建设，逐步转移到关注空间分析和空间建模，挖掘对科学决策具有指导意义的信息，解决复杂多变的地学应用问题，例如空间分析、预测预报、决策支持等。

地理空间数据处理与建模的重要技术方法一般涉及到数量地理学、 GIS 、地理计算、数据挖掘等知识领域。地理空间数据分析是地理学和地理信息科学的重要研究内容，它通过研究地理空间数据及其相应分析理论、方法和技术，探索、证明地理要素之间的关系，揭示地理特征和过程的内在规律和机理，实现对地理空间信息的认知、解释、预测、调控。

1.  数量地理学

数量化方法在感知、认识和解释现实世界的各种自然、人文、社会现象过程的相互关系中起着定性方法不能替代的作用。不论是学术研究中，还是实际决策中，不论是理工科学中，还是人文管理中，数量化的方法总是更让人觉得合理可信，通过表格化、图形化的形式表达出来，作为结论论断的有力支持，通常也可以说是定量化的分析方法。数量地理学是地理学领域中最先采用数学原理方法来探讨地理数据分析处理与建模的学科，主要涉及的分析模拟方法是地理系统分析、随机数学方法和地理系统数学模拟。

2.  地理信息系统

地理信息是一门学科，是描述、存储、分析和输出空间信息的理论和方法的一门新兴的交叉学科；另一方面，地理信息系统是一个技术系统，是以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间和动态的地理信息，为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统 ( 经典定义 ) 。一般，我们利用 GIS 来反应客观显示世界抽象化的数字模型，对地理空间数据进行管理、显示与制图，最重要的是，可以用来对数据进行模拟分析，实现可视化和对现实世界的虚拟，提供决策的依据或直接进行决策分析。

3.  地理计算

地理计算本质上可认为是对地理学时间与空间问题所进行的基于计算机的定量化分析，它是一系列的程序或算法的应用过程和结果，不同的算法例如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等产生的结果也会不同，一般可以通过和以往成果的对比，来论证自己算法更为优秀更为符合实际，或根本就是一个失败的计算过程。

其中涉及到的理论知识主要有 GIS 建库，人工智能技术和智能计算技术 ( 人工神经网络模型、模糊逻辑模型、遗传算法模型、元胞自动机模型、分形理论等等 ) ，高性能计算服务系统。通过这些知识体系建立一种动态模型，来反应地理空间的动态特性，强调作为地理空间基本部分的动态组成。

参考文献：

地理信息系统——原理、方法和应用

GIS 空间分析原理与方法

网络组成要素简要说明

Link: 表示用于实现运输和交流的相互连接的线实体。如我们生活中的高速公路、铁路。

Node: Link 一定是在 Node 处相交，但相交的 Link 处不一定是 Node ，例如城市立交桥并没有相交，但是网络几何显示时却是相交的。

Stop: 在某个 Link 上经过的位置，如城市点、交通车站等。

Center: 指网络中一些离散位置，代表着现实世界里资源中心、购物中心，交通运输中心等。

常用的网络模型

1.        网络追踪

研究网络中资源和信息Link的流向。吉林石化爆炸造成松花江水域大面积污染，应用网络追踪即可分析从污染源开始，沿江流向下扩散的过程。网络追踪里涉及的一个重要概念是“连通性”，这决定了资源与信息在网络中的流动与走向。

2.        路径选择

路径选择即最佳Link路径选择，如经典的 Dijkstra 最短路径算法，在 GIS 应用中，物资输送、电力网络、行车路线等都涉及到这个问题，更为复杂的是，需要在这个过程中考虑许多影响流向通过的因素，例如交通中的红绿灯、堵塞情况，宽带网络中流量高峰期与低谷期。

3.        资源分配

反映显示世界网络中资源供需关系的模型。“供”一般位于 Center 位置，对空间中一个或多个点提供资源分配。这个分配范围有多大，分配距离有多远，分配的阻力有多强，是否有足够的物资信息等供分配，是这个模型需要研究的内容。

4.        空间相互作用和引力模型

用于理解和预测某点发生的活动和人、资源及信息的流动。通常情况下，两Stop点间距离越近，发生相互作用的可能性越大，但实际情况却不仅如此。

3.      数据规范

这里说的数据规范，指的是可以被系统所正确识别的数据。这依赖于上述数据库建库的第一个过程，即数据库标准的制定和数据规范。这里的主要矛盾在于，因为 GIS  平台的不一致，各个平台对空间数据描述的模型不同，而导致了在一个平台上生成的数据在另一个平台不能正确读出，从而导致转换前后矢量或属性数据的丢失，甚至无法转换的结果。

例如， AutoCAD 存在拟合曲线 Spline 对象，图形块 Block 对象，区域 Region  对象，代理对象等许多特殊的图形对象，在 GIS 系统中没有相应的图形对象与之相对应。因此要想将这些数据入库，必须先将以上对象转化，使之变成 GIS 可以识别的图形对象。   AutoCAD  的扩展数据由于为 AutoCAD  所特有，因此也必须寻找解决办法 ( 例如数据格式转换 ) ，使之能被 GIS 所正确读取。

此外还包括数据规范中规定的各个图层之间相互的空间拓扑关系及属性数据等，这些都要求有相应的检测和修正工具予以保证。

4.      数据生产

数据生产过程主要包括准备阶段和数据输入阶段。以下为 AutoCAD 平台下数据的生产过程为例。

准备阶段

此过程包括定义图层名称，配置图层的各种属性（颜色，线性，线宽，图形符号等）。这一过程是数据生产的准备阶段，工作逻辑上非常简单，在认真设置和检查后，产生错误的可能性会很小。

数据生产阶段

包括栅格数据自动矢量化和人工输入两个比较大的方面，有时候全为人工输入。

栅格数据自动矢量化是通过扫描仪器输入栅格数据，然后通过图像识别算法，进行矢量跟踪，从而确定实体的空间位置。在目前的技术发展中，程序的算法往往不能完全识别出所需要的对象并进行正确的矢量化，若栅格数据是经过底图扫描而非遥感影像，可能还会出现扫面不清晰，因此会产成各种各样的问题。常见的错误主要有以下几种：

(1)     房屋等面状闭合物体留有缺口，即不封闭。

(2)     扫描后的线段存在很多重复点的现象。

(3)     扫描后的线段存在自相交的情况。

(4)     在图像边缘上的线段，扫描后出现畸变现象。

(5)     在图像的边缘存在数据丢失的现象。

(6)     由于图像定位不准，导致扫描后图像部分基准点偏移，从而导致相邻的地区存在图形重叠或交叉的现象。

其中基准点偏差的影响尤为显著，严重影响数据建库。一般情况下，我们需要封闭检查，重复点检查，自相交检查，基准点检查和校正等检查工具去发现和排除这些错误。在这些错误中，错误 1 、 2 、 3 、 6  在逻辑上比较简单，相对比较好解决。错误 4 、 5  则比较难于检查和解决。

人工输入是指数据录入人员按照要求用鼠标或绘图议等手工在图纸上进行绘图，并设置和添加各种属性的过程。这一过程十分繁重的，并且工作具有重复性和枯燥性等特点，因此容易造成各种错误，从而影响数据质量。产成的错误的原因主要有两个：

精度问题造成的错误，这种原因往往造成图形拓扑关系错误。例如，应该闭合的面状物体没有闭合，应该端点相连的直线没有连接，不应该重叠的线段存在重叠的部分，不应该交叉的图形存在交叉，面与面之间存在缝隙，面与面之间发生重叠，基准点和控制点定位不准确等等。

人为疏忽造成的原因。例如，有属性的图形物体忘记给属性赋值，导致属性丢失；有属性的图形物体错误赋值，导致属性错误；图幅边框被删除或者移动位置；图幅边界上的图形没有很好的完成接边处理，造成相邻图形不匹配等等。这些错误都经常的会在数据生产过程中发生，如果不加以检测和修正，将直接影响建库的正确性和准确性，应予以注意。

5.      小结

         从以上分析可以看出，数据建模、数据规范、数据生产都是 GIS 数据顺利、准确入库的关键，在整个过程中，数据校验起到了非常重要的作用，在实际操作中，需要系统理论知识和经验知识来作为建立 GIS 数据库的架构支撑。根据个人有限的系统工程方面的理论知识，只能对数据校验做出如下概述：

(1)     首先，需要对准备入库的各种源数据进行研究和分析，从中发现数据中存在的明显的错误，并估计潜在的错误。

(2)     根据数据建库标准和数据规范，分析这些错误可能对建库造成的影响，按照严重程度、优先级别、逻辑关系等将错误分类，并制定处解决问题的方案。

(3)     按照制定的解决方案有计划、有步骤的纠正这些错误，使之符合建库的规范。

(4)     这样循环检查几次，尽量消除数据中的错误，一般情况下，总会有少量错误存在。

(5)     当已经很难找出错误时，可以开始进行抽样检测，并小规模进行试验性入库。

(6)     在试验性入库成功后，进行大批量的实际入库。

(7)     入库完毕，对入库成果进行抽样检查，查找不正确的地方，并进行修正。

(8)     GIS 数据入库正式完成，交付使用。

数据库建库主要有三个过程：

First -- 数据库建模。主要是根据具体行业的特点及对其的理解，制定出数据规范，在逻辑上建设数据库。

Second -- 数据校验。主要是检测数据的正确性，保证数据质量。

Third -- 数据入库。主要是将获取的各种数据，例如纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感影像数据等准确的导入到数据库中。

         下面对数据库建库的整个过程进行详细分析。

1.      数据建模

数据建模的目的是根据对应用行业的理解，在逻辑和概念上对数据库进行设计，其影响的是数据库建设完毕后的合理性、通用性和可扩展性。建模是否成功将直接影响到系统是否易用、易扩展，甚至是否成功。地理信息数据库建库过程中遇到的各种问题主要是数据问题，对系统成功进行了建模之后，若数据存在问题，将直接影响到数据的入库。

2.      数据入库

在数据入库的过程中，其核心是如何依据所制定的数据规范将各种格式的数据，准确的、快速的导入到数据库中。在这个过程中遇到的问题，其根本就是如何解决不同平台之间数据集成的问题。在《 GIS 开发者》第八期电子杂志中，曾提出共相式地理信息系统，其目的之一也是为了解决数据源的集成问题。在目前，实现地理信息多源数据集成的方式大致有三种，即数据互操作模式，直接数据访问模式和数据格式转换模式。  

共相式 GIS 支持多种数据格式的技术框架示意图

( 注：该图引用自《 GIS 开发者》第八期电子杂志 )

(1)     数据互操作模式。数据互操作模式是 OpenGIS Consortium （ OGC ）制定的规范。这种模式和数据入库的思路有所不同。

(2)     直接数据访问模式。直接数据访问模式是指在一个 GIS 软件中，实现对其他软件数据格式的直接访问，用户可以使用单个 GIS  软件存取多种数据格式。以 ArcGIS 为例，它可以打开多种 GIS  平台及其它相关软件的数据。

(3)     数据格式转换模式格式转换模式是传统的 GIS 数据集成方法，也是入库的基本思想。在这种模式下，其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，就可以进行入库了。例如，在 ArcToolBox( 版本 9 以后被整合到 ArcMap 和 ArcCatalog 中 ) 里，就有多种数据格式转换的工具。

数据格式转换是目前 GIS 系统集成的主要办法。现在基本上每个主流 GIS 平台都提供了一些数据转换工具，以 ESRI 公司的 ArcGIS  平台提供了 ArcToolBox 工具箱，功能相对完善，基本上支持所有市面上各种主流的 GIS 数据，例如 Autodesk 公司的 DWG 格式文件和 DXF 格式文件， MapInfo  公司的 MIF  格式， Intergraph 的 DGN 格式，以及各种栅格图形数据等等，基本上满足了一般数据入库的要求。此外，还有其它许多专门的数据格式转换工具可以使用。由此可以看出，只要提供的源数据是正确的，符合规范的，那么利用上述工具就可以将数据导入到数据库中，从而顺利的完成建库的工作。因此，源数据的准确性和规范性就成为建库成功的十分关键的因素。由此看来，数据校验就成为建库能否顺利进行的关键所在。

数据校验需要完成哪些工作，怎样进行校验与把关才能在建库之初就能预测各种潜在的问题，因此，需要仔细分析导致数据不准确、不规范的原因。一般情况下，需要从数据规范和数据生产过程中考虑。

GIS数据建库基本思想(下)