土地基础数据体系建设方案

戴建旺

中国土地勘测规划院 2006年11月

一、概述

国土资源部十分重视信息化工作。在部成立之初就将“加强国土资源信息系统建设，实现信息服务社会化”列为五大目标之一。几年来，国土资源信息化建设在组织机构与建设思路、网络基础设施、数据资源、业务应用系统和标准化等取得了明显的成效。土地基础数据库建设是国土资源信息化建设的重要组成部分，是支撑土地管理信息化的重要基础设施之一。通过近七年的努力，土地基础数据库建设取得很大进展，特点主要体现为：

1、基础数据库建设力度逐年加大，已出现由点到面的发展趋势。

国土资源部从1999年开始通过“数字国土工程”全面实施土地利用数据库建设工作，2001年完成了全国1：50万土地利用数据库建设任务。到2005年底，在“数字国土工程”和土地资源调查监测工程项目的联合支持下，完成了1000个县（市、区）的县级土地利用数据库建设和10余个地市的数据库更新工作，地方国土资源部也积极筹措资金自行完成了超过800个县（市、区）的数据库建设任务。从2002年起，又陆续进行城镇地籍数据库和覆盖全国30个省的土地利用规划数据库建设的试点工作。2005年往后，相继开展了城市基准地价数据库、环北京生态监测数据库、土地利用遥感监测数据库、基本农田数据库等类型的数据库建设与试点，把土地基础数据库建设工作推向了一个新的水平。随着国土资源信息化工作的推进，各类土地基础数据库在国土资源管理的基础性作用得到日益体现，被广泛地应用于国土资源各项管理工作。

2、各类数据库之间的存在着诸多不一致的问题，形成了大量的信息“孤岛”。

土地基础数据是各种土地管理业务活动的结果，它的产生受土地管理业务驱动的影响，是体现土地管理业务关系的核心。由于缺乏全面系统的土地管理业务分析，使得相关土地管理业务之间的关系不够清晰，职责边界不够明确，从而造成了各类数据库之间存在着存在着诸多不一致的现象，形成了大量的信息“孤岛”。形成这种现状的原因主要体现在法规制度和标准规范两个层面：一是相关业务管理法规、管理办法之间存在着一定的不一致，也缺乏明确的关系衔接，使得连接土地管理业务关系的核心——数据之间必然存在着不一致；二是在直接数据内容、结构以及表达方式的数据库标准之间也存在着大量的矛盾和不一致现象。

3、数据更新与数据质量问题制约了土地基础数据的管理和应用，这已经成为影响土地参与宏观调等重大土地管理决策的重要因素。

土地管理的基础数据主要集中在县市级。由于县市级国土资源管理部门技术力量薄弱，经费、设备条件欠缺，再加上缺乏完善的数据库更新和维护机制，使得数据库日常维护工作无法得到保障，数据库的数据更新无法保证全面、准确。大多数进行数据变更的单位，也只能是对部分、大的变更的调查和更新入库，而且不能保证变更数据的质量，很多数据库如规划数据库等则基本没有更新。而目前部分地区提出的以市级为重点进行数据库的日常维护与数据更新的思路，在实际中也存在职责不明确、积极性不高、动力不够等问题，有待进一步试点和完善。2005年对县级土地利用数据库建设和应用情况的一项调研表明：有70％的县级单位认为虽然县级部门可以进行数据库的日常维护工作，但是存在技术、经费等困难，数据库的数据更新工作困难重重。其中只有52％的县级数据库能做到每年的及时更新；有46％的县级单位认为虽然县级部门可以自行开展数据库的数据更新工作，但无法保证更新的完整性，也无法保证数据的现势性和数据质量。

数据的现势性和数据质量是数据的生命线。缺乏这些，土地管理决策失去了最基本的、可靠的数据支撑，土地管理科学决策也就无从谈起，这已经成为影响土地参与宏观调等重大土地管理决策的重要因素。

4、从系统角度来看，土地基础数据体系仍有待完善，土地基础数据管理和应用的系统性、规范性仍有待进一步加强。

目前，土地基础数据的获取、处理、管理和应用表现出多头管理、分散的特点，在组织机构、制度、规范等层面缺乏系统性、科学性和规范性，尚未形成完整的土地基础数据体系，没有有效地建立起土地基础数据业务与国土资源信息化建设的有机联系。

二、目标

土地基础数据体系建设的目标是：在全面分析土地管理业务和土地基础数据关系的基础上，以国土资源大调查、金土工程、全国第二次土地调查、新一轮规划修编等国土资源管理重点工程为依托，在土地调查、评价、规划信息化建设的框架下，全面规划、建设和完善土地基础数据体系，促进土地管理业务系统的科学化和规范化，提高国土资源管理水平，为耕地保护、土地参与宏观调控等重大管理政策实施的科学决策提供基础数据和技术支撑。

三、总体框架

（一）土地基础数据和基础数据体系概念

1、土地基础数据

土地基础数据是指通过调查、评价和规划等手段和方法获取的为土地管理业务和相关决策提供基础支撑的数据资料。与之相对应的概念是土地管理业务数据，它指的是土地管理业务活动过程中产生的数据。两种数据都是土地管理业务活动所必需的，不同的是土地管理业务数据依赖于土地管理业务而存在，受时间、地域、政策影响较大，具有一定的不稳定性，而土地基础数据则具有较强的稳定性。

2、土地基础数据体系

从概念层次上讲，土地基础业务、土地基础数据、土地管理业务和土地管理业务数据等同属于土地管理系统的重要组成部分，如图1所示。

如果把土地基础数据的获取、处理、管理和应用等内容从逻辑上形成一个相对统一的整体，就形成了土地基础数据体系，它是土地管理系统的子系统，是土地调查评价规划信息化工作的核心和基础。

（二）土地基础数据体系总体框架

土地基础数据体系横向包括土地调查、评价和规划等基础业务工作，纵向涵盖国家、省、市、县四级国土资源管理部门，其总体框架如图2、图3所示。

四、主要建设内容

（一）指导思想

土地基础数据体系建设是一项基础性、公益性的工作，是国土资源管理和信息化建设的有机组成部分，它不仅能够有效解决在各级土地基础数据库建设过程中产生的“闲库”、“死库”现象，而且通过建设国家、省、市、县四级数据集成应用体系，能够在最大程度上对“金土工程”的建设提供土地基础数据支持，也能够在即将开展的第二次全国土地调查、新一轮规划修编等工作中起到重要的技术保障作用。

围绕土地基础数据体系建设的总体目标，同时考虑到与国土资源信息化建设的关系，土地基础数据体系建设遵循如下总体思路：

1) 在国土资源管理和国土资源信息化总体框架下开展土地基础数据体系建设

作为国土资源管理和国土资源信息化建设的重要组成部分，土地基础数据体系建设必须在国土资源管理和国土资源信息化建设总体框架下展开。这些要求体系建设必须要切实考虑土地基础数据体系在国土资源管理和国土资源信息化建设中的定位、职责与主要任务，要有效地建立起土地基础业务与国土资源信息化工作的内在联系，同时兼顾与其他国土资源管理重点工程间的关系，在国土资源管理和国土资源信息化建设的总体安排下有序开展。

2) 在国土资源管理和国土资源信息化建设的统一组织与安排下，切实加强组织保障与人才保障工作
组织建设与人才建设是土地基础数据体系建设过程中的首要因素，直接决定体系建设的成败。土地基础数据体系跨越国家、省、市、县各级国土资源管理部门，所涉及的组织机构、工作模式、数据流程与技术构成均具有相当大的复杂性。为保障体系建设的顺利实施，必须强调在国家的统一组织和安排下，在各级国土资源管理部门领导层的高度重视下，相关业务部门及信息化建设部门紧密配合，为土地基础数据体系建设提供强有力的组织保障与人才保障。

3) 统一的制度、标准、规范是有序规范开展体系建设的重要保证

土地基础数据体系建设是一项长期而复杂的系统工程，需要由国家统一编制有关体系建设作涉及的技术规范和管理办法，规范土地基础数据体系在国家、省、市、县四级的数据管理模式、数据更新机制、数据交换机制和数据服务机制，以确保体系建设和应用的有序与规范。

4) 建立同地方国土资源管理现状相适应的土地基础数据体系与组织机构

自1999年“数字国土工程”开始启动以来，土地基础数据体系建设取得了巨大成就，积累了大量的土地基础数据资料，先后建立了一批基础数据库和业务应用系统，并在日常国土资源政务管理中发挥着重要作用。由于各地的经济条件、技术条件和人才条件存在巨大的差异，呈现出巨大的不平衡性。因此土地基础数据体系建设必须充分考虑到各地不同的条件，在国家统一标准与规范的安排下灵活组织与实施，建立同地方国土资源管理现状与发展程度相适应的，具有本地特色的基础数据集成应用体系与组织机构。

5) 充分利用现有成果，避免重复建设，合理安排建设规模

多年来，经过各级国土资源管理部门的努力，积累了一批国土资源基础数据，建立了一批基础数据库，为国土资源管理和国民经济各部门提供了数据支持；国土资源网络互联不断发展，为国土资源信息的远程交换和信息共享提供了条件；对外服务和网上政务公开进一步提升了国土资源管理部门的形象；初步形成了全国国土资源信息化体系。以上国土资源管理和信息化建设成果奠定了土地基础数据体系的建设基础，如何充分利用现有国土资源管理和信息化建设成果，避免重复建设，如何充分考虑国土资源管理和国土资源信息化建设的未来发展，合理安排体系建设规模是体系建设过程中需要重点考虑的内容。

（二）土地基础数据获取处理系统建设

目前，土地管理信息化的重点和主要成果集中在数据管理、应用与服务层面，作为土地管理信息化的基础支撑土地基础数据获取和处理的信息化建设仍处在初步阶段，使得土地基础数据的获取与处理与数据管理、应用与服务之间存在着一定的缝隙。比如，我们经常会看到某个国土资源管理部门拥有先进的计算机、网络环境和数据库平台，建设有先进的政务管理信息系统，但其基础数据的获取与处理仍使用传统的手段和方法：外业调查使用纸介质底图和人工手段，内业再扫描矢量化录入；评价模型计算使用计算器；规划编制在纸介质底图上勾绘；等等。这些手段和方法效率较低，工作成果质量已经不能满足信息化建设的需要，要尽快加大土地基础数据数据处理系统建设。主要内容包括：

1、3S一体化土地调查监测系统建设

3S一体化土地调查监测系统建设的主要目标是充分利用3S、PDA、无线网络传输等先进技术，开发基于网络的、适用于工程应用的土地调查监测信息系统，提高土地调查监测工作的效率和质量，实现土地调查监测过程的信息化。主要任务包括：基于PAD、GPS的地籍数据调查系统开发与推广应用；基于PAD、GPS和无线网络的土地利用现状调查系统开发与推广应用；基于PAD、RS的土地利用动态监测系统开发与推广应用；等等。

2、土地评价规划系统建设

土地评价规划系统建设的主要目标是在已有的土地评价规划的程序和方法的基础上，充分应用专家系统技术，建立起基于知识库、模型方法库和知识推理机的土地评价规划信息系统，提高土地评价规化工作的效率和质量，实现土地评价规划过程的信息化。主要任务包括：基于专家系统的城市土地定价估价系统开发与推广应用；基于专家系统的农用地分等定级估价系统开发与推广应用；基于专家系统的土地利用规划辅助编制系统开发与推广应用；等等。

（三）土地基础数据分中心建设

土地基础数据分中心是土地基础数据体系的重要组成部分，是国土资源数据中心的逻辑分节点，其主要作用是接受、处理、存储、管理和分发来自本级数据获取处理系统和上下级分中心的土地基础数据。土地基础分中心建设要与本级国土资源数据中心建设在框架结构上保持一致。土地基础数据分中心的主要内容包括机房设施、软硬件网络设施、平台软件（操作系统、数据库平台、GIS平台等）、安全设施、土地基础数据仓库、土地基础数据库管理系统、土地基础数据交换系统等内容，如图4所示。

（四）土地基础数据服务系统建设

土地基础数据服务系统由对内数据服务和对外数据（信息）服务两部分构成，分别运行在国土资源政务网与国际互联网之上。

1、 对内数据服务

数据分中心通过本级国土资源信息广域网向本级国土资源管理部门（国土资源数据中心）提供相关土地基础数据共享、综合统计分析、数据分类查询等信息服务。主要采用如下两种技术手段实现：

1) 联机数据服务

土地基础仓库直接授予用户应用访问数据的能力。为了对被服务的用户限制其只能对数据进行读操作，可以对用户对所访问数据的权限进行限制；为了保证用户只能访问服务协议中所规定的数据内容（如规定的区域范围、分层、字段等），可以建立数据库视图或快照，阻止用户对源数据表的直接访问，也可以屏蔽一些敏感数据，同时提高数据访问性能。联机数据服务直接由土地基础数据库管理系统提供。

2) 基于WebGIS的土地基础数据服务

被服务用户可以得到实时的空间数据服务。它消除了面向用户的特定数据格式转换、数据加载、部分开发方面的负担。WebGIS数据服务使用商用WebGIS软件（如ArcIMS）。服务模式（以土地利用数据为例）如图5、6所示。

2、 对外信息服务

对外数据（信息）的服务对象分为三类：社会公众、国土资源管理相关部门和其它相关部门（非国土资源管理行业的其它部门）。以上三类服务对象根据权限，访问可以访问的相关系统（系统访问权限），同时，系统将根据用户所拥有的权限，访问其所能访问的数据（数据访问权限）。

用户通过INTERNET登录数据服务网站访问系统，在得到系统访问授权（用户身份验证）后，即可进入相应的服务系统，通过数据访问授权，访问在所属权限的数据。为支持以上服务流程和相关内容，服务系统需相应的网络设施（包括服务器）、系统管理软件、网络操作系统和数据库系统的支撑。同时，为保证服务系统运行的合法性和有效性，还必须有相应的法律法规作为支撑，如《行政许可法》确保网上业务受理的有效性、相关保密规定保证网上信息发布的合法性等。

同时，为保障系统稳定、安全的运行，信息服务系统还必须有严密的安全保障体系和严格的维护与支持体系（数据标准、管理规定等。）

（五）法规制度和标准规范

法律法规制度和标准规范建设是土地基础数据体系建设的基础，也是体系建设工作的难点和重点。相关调研表明，不完善的法律法规和标准规范是造成目前土地基础数据管理、更新、维护与应用问题的主要因素。法规制度和标准规范建设的主要内容包括建立和完善已有的土地基础数据更新与维护制度、土地基础数据汇交制度、土地基础数据使用制度、土地基础数据调查、评价、规划规程规范、土地基础数据库标准与数据库建设规范、土地基础数据交换标准等，主要内容如表1所示。

土地基础数据体系法规制度和标准规范建设的主要内容是建立相关缺失的管理办法、规定，完善现有的土地调查评价规划规程规范和相关数据库标准。

五、关键技术

土地基础数据体系建设涉及3S一体化数据处理技术、专家系统技术、数据集成管理、多级数据更新管理、数据共享和交换、数据服务等内容，需要有多源、多尺度数据集成管理、海量空间数据快速检索调用、基于网络的分布式数据管理和更新、数据交换、历史数据管理等一些相关技术的支撑，其中一些关键性技术问题还需要在工作研究中得到解决，这样才能保证体系建设工作的顺利进行。

（一）专家系统技术

专家系统（Expert System，ES）起源于人工智能技术（Artificial intelligence，AI）。人工智能诞生于20世纪50年代，旨在研究如何利用计算机等工具来模仿人类的智能行为，包括语音、视觉、机器人、自然语言理解和学习等。知识工程领域的专家系统技术则是其一个最富有代表性和最重要的应用分支，在军事、商业、医学、科学以及工程领域得到了广泛的应用，比如战略规划管理、医疗诊断、计算机系统故障诊断、信用评估、证券市场投资等。

专家系统是指一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来模拟专家分析和决策过程，解决只有或需要专家来解决的问题。专家系统研究的主要内容包括知识表示、推理方法、不确定性推理以及专家系统开发平台工具、专家系统应用软件等，其主要理论基础是认知科学（Cognitive science）,核心是研究人类如何处理信息，如何思考，如何解决问题。一般来说，专家系统都具有图7的基本结构：

与人和一般计算机系统相比，专家系统具有很多优点，比如：

（1） 适应性强，可在任何计算机硬件上工作。

（2） 提供给用户的专家知识成本低。

（3） 专家系统的专家知识是持久的，不像专家那样会退休、死亡，可以无限制地持续，可以做到在任何时候（白天或晚上）、同时、持续地解决某一问题。

（4） 专家系统是专家知识的集成体，多个专家的复合知识，其水平可能会超过一个单独的专家，还可以协调多个专家的不同意见。

（5） 可靠性强。专家系统能明确、详细地描述分析和推理过程，可增强正确决策的信心。

（6） 响应快且稳定、理智。迅速或实时的响应对处理应急事件是必须的，在实时和突发情况下，专家可能由于压力或疲劳等种种情况而不能很好的、高效的解决问题，而专家系统则可以更加迅速有效。
基于专家系统的土地评价规划系统一般可以采用图8的结构：

（二）多源、多尺度土地基础数据集成管理技术

土地调查数据中遥感正射影像数据是通过航空航天遥感获取的，部分权属数据和存量建设用地空间数据是通过数字测量仪器测量获取的，而大部分土地利用状况数据、耕地后备资源数据、基本农田数据则主要通过外业调查以图解方式获取的。这些资料，分别归于图形图像数据、属性数据和空间拓扑数据三种不同性质的数据类型。为了提高对数据库管理的效率，减少软件内部数据通信的复杂性，势必要将各类数据有机地集成起来。要将图形、图像、数值、文本等信息全部集成在数据结构中，依靠传统的数据结构方案是无能为力的，只有寻找新的突破点。利用空间数据库引擎技术，通过关系数据库管理空间数据，可实现空间数据与非空间数据一体化的无缝集成。采用传统的文件形式管理空间数据时，当空间数据量很大时对图形显示和操作都比较慢，因此在水平方向将空间数据分若干块(Tiles)或区域，水平分区引起地理空间数据在空间上不连续；采用关系数据库管理空间数据能够管理海量空间数据，不需分块，因此能够实现空间数据在逻辑上连续、在空间上无缝。

土地基础数据体系建设涉及县、市、省及国家四级管理部门，其应用数据的类型、比例尺可能各不相同。为了方便应用集成工作的开展，势必要实现多尺度的土地基础数据的统一存储和管理。不同比例尺的数据，其数据格式、数据类型可能互不相同，但它们都有一个共同的特点——空间特性，因此，可以根据空间性来组织这些数据。具体做法是，将不同种类的数据划分为不同的要素层，然后依据它们的空间对应关系进行叠合。叠合的主要方式是找到不同要素层的空间控制点，然后按控制点将它们重叠（见图9）。它整体上呈金字塔结构，自下而上按比例尺大小分为3层；每一层又分为多个图层，每个图层代表某一类型的数据，多个图层依照空间关系进行叠合。在叠合过程中,空间控制点的选择尤为重要,在叠合过程中，空间控制点的选择尤为重要，它是不同类型数据对比的基础。这种技术思路能实现不同种类数据的空间集成，经集成后的数据在逻辑上成为统一的整体。

多源空间数据格式集成有一个很重要的方面就是如何处理不同数据库对空间实体采用的编码方式不同的问题，提供一个统一的空间实体编码是多源空间数据格式集成的必要条件。通过数据集成技术研究和应用，能够将多源、多尺度土地基础数据有机地集成起来，形成一体化的数据库，为集成应用奠定数据基础。

（三） 海量空间数据快速检索技术

土地基础数据数据量庞大。通过估算，大部分土地基础数据分中心的数据静态量达到TB级，地市级的静态数据量达到100GB，省市、市县间通过网络实时传输的流量数据达到GB级。土地基础数据通常采用市级集中管理的模式，而省级、县级成为市级系统的客户端，因此调查数据管理和应用具有典型的集中管理和分布式应用的特点。数据的快速检索调用技术已成为了制约信息的共享和系统集成的主要因素。需要在已有的高效空间索引技术和空间运算算法的基础上，进一步研究海量数据动态空间索引技术和智能化空间检索技术。

由于土地基础数据量巨大，在进行数据库操作时不可能将全库数据同时装载，而要根据工作区的变化进行数据的装载与释放。为此要首先按行政区划范围进行分块，在各分块里再建立格网索引，记录各空间实体在整个区域中的位置；在进行数据库操作时，根据空间位置索引与用户工作区进行匹配，确定装载与释放的图幅。将图形显示中最频繁使用的空间数据的索引数据装入内存，可以提高空间数据的读取效率。但一次性将空间索引数据装入内存的方法并不是最佳的方法，它还要受比例尺和内存容量的限制。中心点最远原则和空间相关最久未用原则是完成空间数据动态装载内存的两种策略。

中心点最远原则的基本思想是在内存开辟几块或几十块存储空间，每块存储一分块的空间索引数据，先将最近使用的空间索引数据引入内存，如果有新的分块需要装载，则判断在开辟的内存中是否有空闲的空间可以支配，有则进行装载；无则进一步判断先将哪个分块最不可能最近使用的内存清除，而最不可能最近使用的分块其中心点必然离当前显示范围的中心点最远（空间相关最久未用原则与之类似）。

通过海量空间数据快速检索技术的研究与应用，有效地减少海量空间数据的调度次数，提高空间数据的管理效率和处理速度，可以有效解决土地基础数据集成应用中，由于数据量庞大造成调用速度降低的问题，能够快速显示所感兴趣信息，满足土地日常管理工作的需要。

（四） 基于网络的分布式数据管理与更新技术

根据国内计算机应用现状，若采用超级计算机实行集中式管理TB级海量土地基础空间数据，技术上不存在问题，但具体实施存在一次性投资巨大等困难，因此研究基于网络的多服务器技术（集群技术、多级服务器技术等），结合多级分布式协同工作机制，可实现对TB级海量空间数据的有效管理和快速调度，同时亦可实现了系统的可扩展性。土地基础数据库体系建设的成功与否与基于网络的多级服务器组建与管理、数据存贮与更新等技术的实现密切相关。

1、多级服务器组建技术

多级服务器数据管理体系结构是一种灵活的结构，根据不同类型的国土资源信息，可以建立一级或多级服务器体系（见图10）。通常一级服务器建立在县级行政管理部门，二级服务器建立在地级行政管理部门，三级服务器建立在省级行政管理部门，四级服务器建立在国家行政主管部门。每一级服务器的空间数据库都可作为信息服务数据库的数据来源。

对于多级服务器体系，下级服务器是上级服务器的数据来源，上级服务器中的数据是下级服务器数据的集合，下级服务器中的数据对应上级服务器中某个区域的数据。最下级服务器负责数据的更新和维护，并自动更新上级服务器中的数据，上级服务器再自动更新更上一级的服务器中的数据。同级服务器之间的地理空间范围互不重叠，同一种专题的多级服务器统一按行政边界或标准图幅划分地理空间范围。这种方案保证了数据具有极大的可恢复性，当上级服务器出现故障时，上级服务器可以从所有的下级服务器中取得最新的数据，来建立全局数据，当下级服务器出现故障时，下级服务器可以从上级服务器中下载最新的数据。

围绕数据中心服务器（如县级服务器），数据管理和应用构成了一个具有C/S结构的局域网，从空间数据库提取信息进行发布的Web服务器也是中心服务器的一个客户端，而Web服务器和浏览器则构成了B/S结构。对数据的汇总、浏览、查询、决策分析等都以本级数据中心为基础。下级数据中心和上级数据中心通过Internet网互连，下级数据中心服务器负责更新上级数据中心服务器中的数据，最终实现数据的存储、更新、维护，以及共享。

2、土地基础数据存贮管理与远程调用技术

1) 土地基础数据存贮管理模式

根据市、县土地基础数据库的管理现状调研，目前主要有两种存贮管理模式。

① 分布式管理模式

这种模式下，各县（区）局数据库分别存放自己管理范围内的数据，市局数据库存放市局统管内容的数据，并各自进行管理维护。市局和县（区）局内部都通过局域网访问各自的数据库，当市局需要查询各个县（区）局管理范围内的数据，以及县（区）局需要查询市局的数据时，均通过远程网络进行访问。这种模式，由各个县（区）局对自己的数据和业务管理全权负责，市局则通过远程网络对各县（区）局数据进行访问。

② 集中式管理模式

集中式管理模式下，所有数据都存储在市局，市局通过局域网连接数据库进行操作，县（区）局通过广域网连接进行操作。数据库由市局进行统一的管理，更新测量与调查县（区）局和市局都承担部分任务，然后由市局统一进行数据库更新。这种信息化的架构，国土资源管理的各类数据全部集中在市局存放，所有的应用系统服务也全部布设在市局，每个县（区）局仅作为市局的一个或多个节点，通过对市局应用服务系统的访问来进行各类业务处理及办理工作，包括数据的上传或下载。根据工作需要，县（区）局也可以在本地拥有国土资源基础数据的备份。

2) 土地基础数据远程调用技术

网络空间数据库的建立是实现空间数据分布式管理的核心基础。为了实现空间数据存取的设备无关性、位置无关性，GIS从软件结构上，把数据管理功能独立成一个功能层，所有的数据存取均通过该功能层。在该功能层定义了“工作区”的概念，并在工作区的基础上，定义了对空间实体相关的各种数据进行添加、删除、更新、检索、判断等操作，这些概念和操作通过API函数接口或C++类，暴露给上层程序。GIS数据管理层向上提供“工作区”的概念及其相关接口，向下则通过数据转换程序对其他GIS系统实现数据交换，通过本地数据管理程序实现存取本地空间数据文件，通过空间数据库引擎存取网络数据，如图11所示。

利用“空间数据库引擎”技术，实现了用商业化数据库管理系统来管理空间数据库。首先建立商用数据库的实体关系模型和GIS的空间实体模型之间的映射关系，这种映射可以通过“空间数据库引擎”来完成。空间数据库引擎可分为服务器端和客户端两部分。

在服务器端，空间数据库引擎提供了建立网络空间数据库所必须的一些存储过程、功能组件、面向GIS系统管理员的空间数据库管理维护工具（见图12）。

空间数据库引擎在客户端和服务器端的功能如何分配，需根据服务器和客户机的性能、网络带宽等因素确定。数据可以存放在网络服务器或Web服务器，也可以存放在本地。从本地磁盘空间和带宽两方面来说，实时访问远程文件具高效率的优点。访问数据时可以不必关心数据的存放位置，用户可以象操作本地数据一样去操作网络数据。

3、空间数据更新模式

基于网络的土地基础数据库集成应用将采用三种技术模式进行数据交换，即远程镜像交换、增量交换和远程访问交换。

1）远程镜像是较常用的信息交换模式，该技术实现全库更新，可以保证数据中心A与B在某一时刻的数据库保持一致。适用于更新周期较长、数据量大的数据库，可以通过建立FTP服务器的方式解决（见图13）。这种模式对网络要求较高，通常可利用网络流量较小的时间（如午夜）定期进行数据传输。

2）增量交换是指数据中心A将某一时段内更新的数据作为增量进行存储，主动发送或者根据数据中心B的请求提交。这种交换模式数据量相对较小，对网络压力也较小，主要采用文件的方式进行（对于空间数据多采用GML规范），交换过程如图14所示。采用增量交换更新模式，更新粒度达到了要素级，改变了以往每年将全部数据汇交、重新建库的方式，对土地基础数据每年的变更情况可以有很好的掌握，同时这也使数据进行交换和实时更新成为可能。

在这种模式下，信息交换标准是关键，进行数据交换的数据中心都要实现标准的数据交换的功能，即拥有转换器和解析器。

3）远程访问方式是指数据中心可在任何时间进行更新数据监测，并进行数据更新。这种方式需要双方采用同样的空间数据引擎、空间数据库结构等限制条件。双方基于Web Service技术实现接口，数据中心A的数据更新接口调用数据中心B的数据提取接口（见图15）。在实现中双方可以进行缓冲区设置等功能，减轻网络负担，提高数据交换性能。这种是技术难度最高的解决方式，但操作最为灵活。

在数据更新中还将采用配置服务器优先级机制和设定时间戳机制等手段解决更新冲突；数据更新锁定粒度可涵盖数据文件、空间范围、空间实体三种。服务器优先级机制：产生冲突时，哪一个服务器的优先级高，则以哪一个服务器的数据更新为准，并向其他复制服务器传播；时间戳机制：复制数据中指定一个 DATE 类型的列。当应用程序更新列组中的任意列时，触发器也用本地 SYSDATE 更新指定的时间戳列的值。使用最早的时间戳冲突解决方法时，总是应用最旧的更改。使用最新的时间戳冲突解决方法时，总是应用最近的更改。

以数据库和网络技术为基础，建立起多级服务器管理体系，提供多种数据存贮模式和更新技术手段，实现土地基础数据的远程管理，为国土资源多级数据中心的运行提供了技术支撑，使得基于网络的土地基础数据库集成应用成为可能。

（五） 基于GML的土地基础数据交换技术研究

土地基础数据交换技术是基于网络的信息共享和数据交换的核心技术。由于土地调查数据的生产使用了各种GIS软件工具，如：MapGIS、MapEngine、ArcInfo、SuperMap等，数据交换具有多源异构、跨平台等特点，其网络数据交换乃至跨系统、跨平台的互操作一直是国内乃至国际上的技术难点。

目前空间数据共享交换主要有三种模式：外部数据交换、空间数据互操作和空间数据共享平台：

① 在外部数据交换模式中，其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，复制到当前系统中的数据库中；这种模式转换过程较为复杂，并且由于不同GIS平台的空间对象描述方法千差万别，导致信息的丢失；这种模式需要将数据统一起来，也违背了数据分布和独立性的原则。

② 空间数据互操作模式是基于GML的实现空间数据互操作；GML是关于数据流的规范，与函数接口的形式和软件的组件接口无关。它遵循空间数据共享模型和空间对象的定义规范，即可用GML语言描述空间对象的定义及具体表达形式，不同GIS软件进行数据共享与操作时，将系统内部的空间数据转换为公共接口描述规范的数据流(数据流的格式为ASC II码 )，另一系统读取这一数据流进入主系统并进行显示。GIS的互操作能够实现不同应用（包括软件、硬件）之间的动态地相互调用，并且不同数据集之间有一个稳定的接口。对系统而言，系统能彼此更安全地获取和处理对方的信息；对用户而言，用户能方便地查询到所需的信息，并能方便地使用各种不同类型和格式的数据；对信息管理者来说，他们能很好地管理信息，为用户服务，并将资源充分地提供给用户。

③ 空间数据共享平台模式要求所有相关的应用部门都采用一个空间数据库管理系统，这种结构的优点是：任何一个应用程序所作的数据更新都及时地反映在数据库中，避免了数据的不一致性问题。这是一种最好的空间数据共享方式，但是目前实现起来比较困难。现在市场上有许多GIS软件，谁也不愿意丢掉自己的底层，而采用一个公共的平台。只有发展到某一个软件的底层空间数据库管理系统绝对优于其它系统，而这一Server又管理着大量的基础地理数据时才有可能做到统一平台共享。所以，当前研究的重点是异构空间数据库的互操作技术。

对于上下级系统同构的情况，可以通过对服务器之间数据一致性和有效性的维护技术、国土资源数据增量发布、增量复制、双向复制技术的研究，开发实现基于商业数据库的分布式管理程序，实现上下级之间数据的交换。

对于上下级系统异构的情况，将开发基于GML的数据转换服务组件，实现不同GIS系统间数据的集成，实现GIS 数据的互操作。由GML语言或采用SOAP协议引导和启动空间数据读写与查询的组件，从空间数据库管理系统中实时读取空间对象，并将数据转换为用GML语言定义的公共接口描述规范的数据流，其它系统可以获取对象数据并进行实时查询，可以达到实时在线数据共享与互操作的目的。图16说明了基于GML技术的数据交换过程（以ArcGISY与MAPGIS的格式交换为例）。

基于GML的数据交换，实现了跨GIS平台的数据兼容性问题，同时这种数据描述方式也是可以扩展的，在具体的交换体系建设过程中，还需要注意以下技术环节：

① 语义的无歧义转换。首先在开发系统接口的时候要严格遵守OGC的空间数据描述规范。其次，是采用GML的版本要保持一致，虽然目前GML 3.0的版本能够兼容前期的版本，但是，低版本的GML不能够实现高版本的GML空间数据格式。

② GML空间数据格式的一致性存储。要做到空间数据存储时的一致性组织，数据库系统平台和版本的一致性，在对象——关系模型上，对数据库的一致性扩展以及数据库存储和传输机制的一致性；同时，要做到各级数据分中心存储设计一致性。

（六） 土地基础数据历史信息管理技术

土地基础数据在日常使用过程中，数据的变更经常发生，需要实施版本控制以保证数据的有效性，并避免混乱。四维（空间＋时间）GIS系统，通过对时间维的描述，借助可视化方法可直观地表达土地基础数据的空间动态变化，制作随时间变化的动态地图，用于涉及时空变化的现象或概念的可视化分析。

以土地基础数据空间实体的增量变化存储为基础，形成一个时间序列，序列上的任意项都可以备份下来作为版本管理，同时增量演化也可以得到相应版本的数据（见图17），因此可以通过控制版本的个数，来决定“时间换空间”或者“空间换时间”的程度。

由于增量存储管理只记录了数据库中数据变化的变化量，在满足部门工作需要的情况下，所记录的数据冗余最小，并且它充分发挥了GIS对海量数据的管理能力，可以直接对整个专题层进行历史管理；因此在查看历史时，可完整恢复历史并且支持对历史的查询、统计、输出。通过“增量”恢复，占用空间小，但速度相对较慢；通过“版本”恢复，占用空间大但速度较快。综合版本管理和增量存储两种方法的优点，可以在系统中实现版本管理和增量存储相结合的时空数据处理功能，在此基础上可实现不同时间土地基础数据的可视化表达，并且将决定权透明地交由用户控制，可以方便的以时间换空间或者以空间换时间。

六、展望

土地基础数据体系建设是土地管理的重要基础，是土地调查评价规划信息化的核心，是一项庞大的系统工程，涉及到方方面面，需要在组织机构、运行机制、人员经费保障、技术保障等方面建立起一整套规章制度和标准规范，按照“统一领导，整体规划、试点先行，稳步推进、整合资源，促进共享、边建边用，以用促建、保证安全，开放服务”的原则进行体系建设实施。

从现阶段的情况来看，体系建设的相关技术问题大多都得到解决，重点和难点主要体现在组织机构、运行机制和经费等方面。这些问题的解决主要取决于领导的认识，因此需要从内在需求和外在环境等层面加大对土地基础数据体系建设的研究和宣传力度，尽快推进工程建设工作，为国土资源管理和信息化建设工作提供基础数据和技术支撑。