分类号 TP31 单位代码 10183
密级内部研究生学号 9706018
组件式地理信息系统平台CGIS的概要设计
与部分系统实现
The General Design And Part Of Realizations Of A Componment-Style Geographical Information System
作者：李嘉菲
专业：计算机应用
导师：刘大有教授
吉林大学
目录
第1章引言 1
§1.1问题的提出 1相声flash
§1.2 地理信息系统简介 1
§1.4 本文的主要工作 2
第2章组件式地理信息系统平台CGIS设计概述 4 §2.1 地理信息系统概述 4
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§2.2 功能需求分析 5
§2.3 设计概述7
§2.4 基本结构和功能8
§2.5 应用接口12
第3章数据转换子系统总体设计14
§3.1功能概述14
§3.2 需求分析19
§3.3 DCSS概要设计21
第4章属性数据管理子系统总体设计24
§4.1 功能概述24
§4.2 需求分析27
§4.3 PDMSS概要设计31
§5.1 模糊关系数据库的相关知识介绍34
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§5.2 模糊数据的表达和存储37
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§5.3 模糊数据的语义匹配38 §5.4 模糊数据的处理算法41 第6章系统实现43
§6.1系统实现概述43
§6.2 数据库接口43
§6.3 系统的程序实现43
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第7章结束语47
§7.1 结论47
§7.2 相关工作比较48
§7.3 工作展望48
参考文献 49
致谢
中文摘要
Abstract
gsp认证现场检查项目第一章引言
§1.1 问题的提出
地理信息系统(Geographic Information System 简称GIS)是一个以计算机科学技术和地理学等为基础的新兴交叉学科。在计算机软、硬件支持下，它可以对空间数据按地理坐标或空间位置进行各种处理，研究具有多种属性的各种空间实体及相互关系。通过对多因素的综合分析，它可以迅速地获取满足应用需要的信息，并能以地图、图形或数据的形式表示处理的结果。 农业测土空间数据库（Soil Explore Spatial Database）SESD的原型是国家863高技术项目“多媒体玉米生产栽培专家系统MISMAP”中的MAP 子系统. SESD的核心技术就是地理信息系统, SESD的1.0版本是基于MapInfo桌面地理信息系统平台开发的。在MAP子系统的基础上，把GIS、空间推理、空间决策支持系统和GPS相结合，研制开发了SESD .
SESD 1.0版使用的是MapInfo Professional 4.0作为GIS平台，从SESD 的应用中发现MapInfo在二次开发功能上存在不足，不能对图形对象的拓扑关系进行分析，而且它的空间分析功能也很有限. 此外，MapInfo的价格也十分昂贵。这些弊端使得SESD1.0版的推广和商品化受到很大限制。本文的工作就是围绕解决这些问题展开的。本人主要是参加了组件式地理信息系统CGIS的设计，设计、实现了属性数据管理和数据转换两个子系统，并完成了模糊属性数据处理算法的设计。CGIS除提供GIS的基本功能之外，还将提供一些空间分析和拓扑分析等高级功能，它将应用于汽车导航、GPS定位、地质勘探和农业信息化等领域。
目前的GIS，只能允许用户面对仅仅包含精确数据的数据库进行精确查询。事实上，除了数值数据，地理信息还涉及模糊语言数据，为了支持用户使用自然语言进行简单、无特定结构的模糊查询，CGIS应具备模糊数据处理功能。为此，在CGIS设计中，我们引入了一种模糊关系数据库中模糊数据的表示方法和模糊数据间关系的计算方法。
在下面几节中将对本文所涉及的关键技术进行简要的介绍。
§1.2 地理信息系统简介
地理信息系统（GIS）是计算机科学、地理学、测量学和地图学等多学科的交叉与融合。同时，GIS又使一个在计算机软硬件技术的支持下，
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科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究等所需要的与地理空间分布有关信息的一个技术系统。空间数据是GIS 研究的主要对象和内容. GIS 系统中所研究的空间数据是客观世界中空间实体的表示，一般具有两方面的内容，即空间实体的空间几何特征和描述其质量、数量方面的属性特征。无论在空间数据的几何位置或是属性特征描述上，都存在着不精确性或
不确定性，分别称之为几何不确定性和属性不确定性。
§1.3模糊关系数据库简介
一般认为，模糊关系数据库FRDB （fuzzy relational database ）是普通数据库或精确关系数据库PRDB （precise relational database ）的扩展，即将PRDB 中数据的取值范围由二值逻辑论的{0,1}到模糊集合论的［0,1］的扩展。做这种扩展时并没改变集合论的关系和数据库的基本思想。
数据库可以是模糊的或精确的，其上的查询也可能是模糊的或精确的。因此可能出现下面4种情况：
(1) (P, P) (1) (P, F) (1) (F, P)
(1) (F, F)
第一类（P ，P ）是查询和数据都是精确的传统数据库。第四类（F ，F ）是能够对模糊数据进行模糊查询的纯模糊数据库。其它两类（P ，F ）和（F ，P ）是准模糊数据库。地理信息系统中的属性数据库可以单独看作是一个模糊关系数据库。
本文要讨论的属性数据库支持模糊数据的精确查询，也就是说属于第二类（P ，F ），是准模糊关系数据库。本文下面将说明如何根据模糊关系数据库中模糊数据的特点，应用模糊关系数据库的理论，在属性数据库中引入模糊数据。
§1.4 本文的主要工作
F F
P P F ：模糊
P ：精确
查询
模糊关系数据库基本类型
数据
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