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空间数据集生产流程通用模型的初步探讨
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摘要
空间数据是GIS的核心。通过对目前国内空间数据的生产和研究情况的总结,笔者认为,对空间数据集生产过程的研究是一个相对薄弱的内容。缺少面向GIS应用的空间数据集,成为阻碍GIS在我国国内推广使用的“瓶颈”。
     笔者选择将空间数据集的生产过程作为本文的研究目标。主要借鉴了现代工业生产中的流水线作业模式,认为该模式的优势主要在于:生产过程得到细分,生产任务得到专门化,从而有助于降低对工人操作技术的要求,有助于确保产品的质量,有助于生产自动化的实现,从而有助于提高整个过程的生产效率。
     因此,笔者在对目前市场上的空间源数据产品进行了分类后,以工业流水线生产模式的设计思路为蓝本,提出了一个空间数据集生产流程的通用模型,并对该模型进行了论述。
     笔者在该模型中,对不同空间源数据的生产阶段统一进行了合理组织与安排;对各阶段的生产任务进行了明确,并且对阶段的划分方案提出了优化解决的思路。笔者认为,该模型的提出,有利于实现空间数据的大规模生产,而且为推动人们对于空间数据生产进行进一步研究起到抛砖引玉的作用。
     为了检验模型设计的合理性,笔者在MapInfo环境中,自行开发了一些工具模块,并结合系统提供的数据编辑功能,对地图和AutoCAD数据进行了矢量数据生产的初步试验,结果表明,模型中对各阶段提出的优化方案,对于提高空间数据的生产效率是有帮助的。
Spatial data is the key of GIS. By analyzing and summarizing the producing and researching situation of spatial data in our country, I think the research of spatial datasets is still insufficient. Lacking the datasets fitting with GIS delays the popularization of GIS in China.
    In this paper, the focus is the process of producing spatial datasets. By studying the pipelining mode in modern industry, I think the main advantage of this mode is: to help subdividing the producing-process, to make the working assignment more special, to lessen the requirements of working requirements of workers, to help the realization of automatically production, and to boost the working-efficiency in the whole working flow.
    By classifying the original spatial data products in our market, and by referencing the design pattern of pipelining mode in industry, I brought out a universal model for producing spatial datasets, and also discussed the main content of this model.
    In this model, I organized every course with a reasonable method, and brought out a unified way for every course. I think this model will provide a great help in vast-producing of spatial data, and will draw more attention in this research field.
    In order to test the rationality of this model, I processed the scanned map data and AutoCAD data by using the module function I designed in MapInfo. The final result proved that this model could aid us to process spatial data by improving the producing efficiency.
引文
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