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《成都理工大学》 2013年
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地质灾害数据集成关键技术研究

张文江  
【摘要】:中国地质条件复杂、地质环境脆弱,频发的地质灾害呈现出种类多、面积广、规模大、频率高等特点,严重威胁着人民生命财产安全及地区经济发展。针对大范围的地质灾害分布区,地质灾害预报预警是主要的防灾减灾手段。这类系统是数据密集型系统,需要大量的静态空间数据和动态的陆基-天基监测数据,数据类型多、来源复杂、格式差异大,需要经过一系列的格式转换、信息提取、数据集成等处理过程,才能满足系统的运算要求。数据获取和处理的代价是非常高昂的,然而,由于缺乏数据集成标准和数据服务方法,这些耗费了大量人力、物力的宝贵资源却不能共享。 本文通过对地质灾害数据集成相关技术和方法的研究,设计了地质灾害数据集成系统,使地质灾害数据仓库的建立更简单、快捷,最后,探讨了基于代理的用户数据视图的数据共享机制,为地质灾害数据的安全与共享提供支持。 论文的主要研究内容和取得的主要成果如下: (1)在基础理论与技术方面,提出了安全数据字典的概念,阐述了安全数据字典的意义、形式和实现算法;应用GML作为空间数据集成的中间数据交换格式,实现基于不同数据模型的空间数据的相互转换;为了使数据及数据之间的关系定义更具抽象性和普遍意义,设计了基于XML的地质灾害数据集成语言(GDIML,Geohazard Data Integration Markup Language),用于定义数据源、目标数据、语义转换、集成调度控制、以及数据源检测等数据集成的相关描述。 (2)在集成方法方面采用数据仓库技术,用GDIML标记语言和安全数据字典设置数据源、目标数据仓库,以及数据源与目标数据仓库之间的映射关系,实现数据提取(Extract)、数据转换(Transition)、数据加载(Load)功能。同时详细分析了空间数据、非空间数据、气象降水数据、现场监测数据的集成方法和算法设计。 (3)从系统需求分析、系统总体设计、功能模块划分及信息详细设计等方面完成了地质灾害数据集成系统设计。并详细分析了地质灾害典型因子(实况降水量、预报降水量、降水强度、流域识别及特征参数)的提取原理及算法。 (4)在地质灾害数据共享方面,针对传统数据库视图无法约束文件系统的共享安全问题,提出了基于代理的用户数据视图技术,实现了包含结构化数据(数据库数据)和非结构化数据(文件系统数据)的复杂数据的安全共享。
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