洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)研究

摘要:針對當前洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境信息組織相對滯后的現(xiàn)狀，以基于ArcSDE+SQLServer2000的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建理論為基礎(chǔ)，結(jié)合對洞庭湖區(qū)各類農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)源進行標準化的數(shù)據(jù)整理分析與質(zhì)量控制，闡述了基于優(yōu)化構(gòu)建理論為支撐進行綜合農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫設(shè)計及實現(xiàn)的方法。研究結(jié)果表明，優(yōu)化理論為區(qū)域性農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫提供了全套完整的數(shù)據(jù)存儲與管理機制，在海量數(shù)據(jù)組織、復(fù)雜格式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)互操作等核心技術(shù)問題上獲得了優(yōu)化，從而為區(qū)域性農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)庫建設(shè)提供了相對規(guī)范化與更加高效的理論與技術(shù)參考.

關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫;優(yōu)化理論;分布式;互操作

中圖分類號:S 126;TP311.131;X192.321文獻標識碼:A

A study of the Construction of Agro-environmental Information Database for Dongting Lake Area

HUANG Jin-quan1 ， LI Zhong-wu1+， WANG Zhen-xing2， REN Ping1， ZENG Guang-ming1

(1.Key Laboratory of Environmental Biology and Pollution Control，Ministry of Education，College of Environmental Science and Engineering，Hunan Univ，Changsha ，Hunan410082，China;

2. School of Info-Physics and Geomatics Engineering，Central South Univ，Changsha，Hunan410083，China)

Abstract: Contrayto the current backward status of the agricultural environmental information organization in dongting lake area， the database optimization foundation theory of ArcSDE+SQLServer2000 is adopted， through doing reorganization analysis and quality control with various Agricultural data source of the Dongting Lake region in a standardization type， the manuscript expounded the method of designing and realizing comprehensive Agro-environment information database which is founded on Optimizing Theory. The results show that the optimizing theory provides complete mechanisms of data storage and management for regional agro- environmental information database， and obtain optimized implementation in many core technologies such as massive data organization， storage of Complex Format data， data interoperable and so on.，which provides a relatively standardized and more efficient theory and technical guidance for construction of regional agri-environmental database.

Key words: Agro-environmental Information;database;optimizing theory;distributed;interoperability

數(shù)據(jù)庫是信息處理的基礎(chǔ)，而農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫則是一切農(nóng)業(yè)信息工作的出發(fā)點[1]。農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫是以農(nóng)業(yè)科學(xué)及數(shù)據(jù)庫構(gòu)建理論為基礎(chǔ)，重點研究農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境信息的信息化組織、管理與應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。目前，國際上對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的研究取得了一定成果，推出了CABI等著名農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫，但這些數(shù)據(jù)庫大多屬于信息檢索數(shù)據(jù)庫，基于專門的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策模擬系統(tǒng)的綜合環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫卻鮮見報道。而我國研究構(gòu)建的各類農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫盡管數(shù)量較多，但大多屬于某單一方面數(shù)據(jù)信息庫，集中多種農(nóng)業(yè)環(huán)境信息的區(qū)域性綜合農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫仍不多見[2]。我國區(qū)域性農(nóng)業(yè)信息資源在一定程度上處于分散、無序的狀態(tài)，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源建設(shè)嚴重滯后，導(dǎo)致信息流通與生產(chǎn)發(fā)展不對稱[3，4]。總體而言，我國的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫建設(shè)存在數(shù)據(jù)量少，信息不全，缺乏規(guī)范性，整體性不夠，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，數(shù)據(jù)標準化與規(guī)范化程度不高，數(shù)據(jù)存儲與集成機制性能滯后，數(shù)據(jù)間互操作效率差等缺陷[1，5，6，7]。

農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)是農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫的核心，我國區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)具有多源海量，層次復(fù)雜，集中程度不高，數(shù)據(jù)呈地理分布，類型豐富，結(jié)構(gòu)不一，時空性與動態(tài)性等特點[8，9]。高效組織與管理區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)不僅是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域信息系統(tǒng)建設(shè)的重要基礎(chǔ)之一，而且是數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的階段性工作，一個高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)管理平臺能夠為高層次農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)提供有力的數(shù)據(jù)保障。本研究立足于現(xiàn)階段我國數(shù)字農(nóng)業(yè)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫研究現(xiàn)狀，以南方紅壤丘陵區(qū)的典型區(qū)域代表洞庭湖區(qū)為研究對象，以基于ArcSDE+SQLServer2000的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化構(gòu)建理論體系為理論基礎(chǔ)，研究建設(shè)區(qū)域性農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫的方法與關(guān)鍵性技術(shù)，不僅為該區(qū)進行農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)管理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科學(xué)決策以及深入的數(shù)字農(nóng)業(yè)研究與成果開發(fā)提供平臺，而且為區(qū)域性農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)實踐提供標準化與規(guī)范化的理論與技術(shù)參考。

1 材料、理論及方法

1.1研究區(qū)域概況

洞庭湖區(qū)是南方紅壤丘陵區(qū)的典型代表，該區(qū)以洞庭湖為核心，向東、南、西三周過渡為河湖沖積平原、環(huán)湖丘陵崗地、低山，為一碟形盆地，其中湖南部分土地面積3.17萬平方公里。該區(qū)是我國九大商品糧生產(chǎn)基地之一，在保障我國糧食安全上占據(jù)重要的戰(zhàn)略地位。其區(qū)位如圖1所示。

圖1 洞庭湖區(qū)位圖

Fig.1 Location of Dongting Lake area

1.2 農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)源整理與分析

數(shù)據(jù)源分析是數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的重要工作，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)有效組織、分類，可以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)類型清晰、層次分明，數(shù)據(jù)存儲方便、高效，從而直接影響到數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用水平和效率[10]。本研究立足于高層次農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)和模型對數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，對洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)進行整理分析。

1.2.1 空間數(shù)據(jù)

(1)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)包括洞庭湖區(qū)的基礎(chǔ)地理要素(邊界、水系、交通、居民點等)以及數(shù)字高程模型(DEM)地圖等，比例尺包括1:1萬、1:5萬、1:10萬三個尺度。

(2)專題地圖數(shù)據(jù)。主要包括洞庭湖區(qū)速效磷、速效鉀、土壤綜合肥力、土地利用現(xiàn)狀等專題地理要素圖。

(3)遙感影像數(shù)據(jù)。本研究搜集洞庭湖區(qū)2000年和2006年2個時段的TM遙感影像數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)信息的提取和模型分析提供了極具價值的信息。

1.2.2 屬性數(shù)據(jù)

屬性數(shù)據(jù)主要包括水環(huán)境數(shù)據(jù)、土壤特性數(shù)據(jù)、農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等。其中農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)包括整個洞庭湖區(qū)以縣為單位的近10年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，作物涵蓋早稻、晚稻、油菜，普通棉等多種作物;氣象數(shù)據(jù)包括整個洞庭湖區(qū)以地市為單位的從1951年到2008年近58年的地面氣象數(shù)據(jù);水環(huán)境數(shù)據(jù)包括8個固定觀測斷面的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)、11個觀測點從1951年到2004年的年徑流數(shù)據(jù)和年輸沙量數(shù)據(jù)。

1.2.3 多媒體數(shù)據(jù)

多媒體數(shù)據(jù)屬于特殊類型數(shù)據(jù)，主要是指一些觀測站點、調(diào)查樣區(qū)的現(xiàn)場照片，農(nóng)作物生成各周期的長勢照片，農(nóng)作物生長的flash動畫演示，以及專家知識講解音像、視頻等，這些數(shù)據(jù)將通過編程有機的結(jié)合到空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的互訪功能里，設(shè)置其顯示的特定方式，使人們能夠全面、形象的理解預(yù)測過程，凸顯出其動態(tài)的特殊功能。

1.2.4 模型數(shù)據(jù)

模型是南方紅壤丘陵區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)力動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的核心。雖然地理信息系統(tǒng)(GIS)能夠提供一些基本的功能模塊，但預(yù)測系統(tǒng)的核心和最終價值成果的獲得都是通過預(yù)測模型來實現(xiàn)的。模型的選取綜合考慮了農(nóng)業(yè)、氣象、水文以及數(shù)據(jù)可得性等多種因素。本數(shù)據(jù)庫所要選用的模型數(shù)據(jù)，同時也是高層次預(yù)測系統(tǒng)所采用的模型數(shù)據(jù)，主要包括氣候生產(chǎn)潛力模型、灌溉生產(chǎn)潛力模型、土地生產(chǎn)潛力模型等模型。

1.3 基于ArcSDE+SQLServer2000的數(shù)據(jù)庫集成構(gòu)建理論

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)SQL Server2000具有高效組織和管理海量數(shù)據(jù)的能力，支持分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的執(zhí)行效率較其他類型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)優(yōu)越，其與Access、Oracle 、DB2等數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)相比，具有更為強大的數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、設(shè)計、開發(fā)、管理與網(wǎng)絡(luò)功能，并且與目前主流的Windows系列操作系統(tǒng)如Windows2000及WindowsXP等緊密集成，因此成為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品開發(fā)的首選[11]。而空間數(shù)據(jù)庫引擎技術(shù)(ArcSDE)則可以實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的有效存儲[12]。同時ArcSDE協(xié)調(diào)了不同類型數(shù)據(jù)和不同GSI格式文件之間的兼容性問題，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的無縫集成。二者結(jié)合與集成成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫開發(fā)的首選技術(shù)手段，不僅實現(xiàn)了海量的、連續(xù)的地理數(shù)據(jù)的存儲與管理，而且在地理空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的集成上也凸顯較大優(yōu)越性。

本研究在針對農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，致力于增強數(shù)據(jù)處理的靈活性研究。一方面，空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)采用分開存儲的方法，空間數(shù)據(jù)在ArcSDE中以SDE為所有者進行分層存儲，而屬性數(shù)據(jù)則采取在SQL Server中以DBO為所有者的數(shù)據(jù)表的形式進行存儲;另一方面，利用ArcSDE+SQLServer2000集成之后高效的數(shù)據(jù)管理、協(xié)調(diào)能力，通過ArcSDE對整個數(shù)據(jù)信息統(tǒng)一進行管理。分開存儲保證了數(shù)據(jù)組織的協(xié)調(diào)性和有序性，而統(tǒng)一管理則實現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的一體化。

1.4 農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化方法

結(jié)合農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)本身的特點和農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫的需求，為進一步提高數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的性能，設(shè)計中采用規(guī)范化與反規(guī)范化相結(jié)合的數(shù)據(jù)庫設(shè)計策略，具體表現(xiàn)為以下幾項技術(shù)方法:

1)增加冗余。理論上講，數(shù)據(jù)庫中應(yīng)盡可能減少數(shù)據(jù)的冗余，以節(jié)省存儲空間，保持一致性。但必要時在數(shù)據(jù)庫中增加數(shù)據(jù)的冗余利大于弊。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)豐富，數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系復(fù)雜緊密，數(shù)據(jù)表中字段又較為固定，以適當降低維護性來換取高質(zhì)量的檢索性能是值得的，故巧妙增加表中相關(guān)列，這樣在系統(tǒng)進行檢索時，較容易實現(xiàn)關(guān)聯(lián)，從而使性能大大提高。

2)增加標識列。若表需要多個列的組合才能形成主鍵，可以在表中合理的增加一列作為主鍵，唯一標識此表中的記錄。在索引中以此列代替大的組合鍵，可獲得查詢、管理性能的提高。

3)使用存儲過程及觸發(fā)器。在數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程中，盡量使用存儲過程及觸發(fā)器，以提高數(shù)據(jù)庫響應(yīng)速度，保護數(shù)據(jù)安全，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸，并減少以后系統(tǒng)開發(fā)中的程序編譯負荷及本地內(nèi)存開支等。

2 洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與構(gòu)建

本研究通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)SQL Server2000和空間數(shù)據(jù)庫引擎ArcSDE統(tǒng)一存儲、管理和訪問空間、屬性數(shù)據(jù)及其它類型數(shù)據(jù)，設(shè)計努力實現(xiàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的標準化、規(guī)范化與實用性。其具體架構(gòu)設(shè)計如圖2所示。硬件環(huán)境為星型拓撲結(jié)構(gòu)局域網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議為TCP/IP協(xié)議，軟件環(huán)境為服務(wù)器/客戶機運行體系結(jié)構(gòu)。

圖2 洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)庫架構(gòu)示意圖[2]

Fig.2 The Architecture of Agro-environmental database of Dongting Lake area[2]

2.1 數(shù)據(jù)庫開發(fā)平臺配置及工具選擇

2.1.1硬件配置

鑒于本農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲量大，數(shù)據(jù)種類繁多，并且同時考慮數(shù)據(jù)內(nèi)容的實時更新與擴充，以及要求數(shù)據(jù)庫具有性能穩(wěn)定、運行高效、管理安全等特點，建庫時必須對硬件配置做充分考慮。具體配置如下:處理器:4.0G;內(nèi)存:4G ;硬盤:1T;網(wǎng)卡:100M

2.1.2軟件配置

軟件配置實際上是數(shù)據(jù)庫的安全性配置和數(shù)據(jù)庫與ArcSDE的協(xié)調(diào)性配置。SQL Server2000服務(wù)器選擇混合安全模式，以此保證ArcSDE能與Server2000數(shù)據(jù)庫正常協(xié)調(diào)工作。在ArcSDE安全管理中，登錄名是一個能訪問空間數(shù)據(jù)庫服務(wù)器但不一定具有訪問數(shù)據(jù)庫權(quán)限的命名賬號，用戶名是一個已授權(quán)訪問空間數(shù)據(jù)庫的登錄名，角色是被授權(quán)了特殊權(quán)限的特殊用戶組[11]。數(shù)據(jù)庫的配置管理涉及數(shù)據(jù)庫鏈接信息，自動生成數(shù)據(jù)庫的模板庫名，何時進行數(shù)據(jù)庫自動備份等。

2.2 數(shù)據(jù)庫的存儲設(shè)計

2.2.1 空間數(shù)據(jù)存儲

空間數(shù)據(jù)的存儲主要是為實現(xiàn)土地利用數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、以及其他點、線、面等空間數(shù)據(jù)的分層管理與顯示、空間對象的選擇、視圖的縮放漫游、上下移動、前后回放等基本操作功能服務(wù)。空間數(shù)據(jù)的存儲按照分層存儲的方式，由SDE來完成。主要分為背景圖層和操作圖層兩大類，其中背景圖層又分為行政區(qū)域?qū)印⑦b感影像層、DEM數(shù)據(jù)層、土壤數(shù)據(jù)層、政府注記層以及地名注記層;操作圖層分為面圖層(湖泊水域、城市區(qū)域、稻田等)、線圖層(道路、河流、田埂等)以及點圖層(觀測站、觀測斷面、固定觀測點等)。這樣分層存儲使空間數(shù)據(jù)的存儲條理清晰，更重要的是使空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的互操作性能具有邏輯保障。

2.2.2 屬性數(shù)據(jù)存儲

屬性數(shù)據(jù)包括大氣，土壤，水分，農(nóng)作物等方面的各種信息。所有大氣數(shù)據(jù)表名前綴為A(Atmosphere)，農(nóng)作物數(shù)據(jù)表名前綴為B(Biological)，土壤數(shù)據(jù)表名前綴為S(Soil)，水分數(shù)據(jù)表名前綴為W(Water)，其它屬性數(shù)據(jù)存儲以類似方法執(zhí)行，各屬性表結(jié)構(gòu)的詳細定義需要編寫《數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)定義說明書》。觸發(fā)器前綴均為Tri，后加修改字段及表名，如[TriBS_DBWD]為對表A_DBWD的BS字段進行修改的觸發(fā)器。視圖前綴均為View，如ViewA_DBWD。另外設(shè)計表TableDictionary，其為元數(shù)據(jù)表，是對所有表(包括表名及字段名稱)、視圖及觸發(fā)器基本信息等的說明。

2.2.3 屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的鏈接與組織

空間數(shù)據(jù)(各個圖層)有對其描述的表，稱為層表，層表中有關(guān)鍵字標識，而屬性數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)中也同樣存在這樣的標識列，數(shù)據(jù)庫就是通過二者這樣的標識列在空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)間建立對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)互操作。事實上空間數(shù)據(jù)不論是與自身密切相關(guān)的一般屬性數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，還是和自身沒有關(guān)系的屬性數(shù)據(jù)因為系統(tǒng)需要建立聯(lián)系，都是通過層表來實現(xiàn)，因此，數(shù)據(jù)的鏈接與組織問題充分體現(xiàn)在對層表的設(shè)計之中。各圖層(標識物)的點、線、面空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)中都有關(guān)鍵字-BS(標識號)，由此便實現(xiàn)了空間對象與屬性信息間的一一對應(yīng)關(guān)系(圖3)。

2.3 數(shù)據(jù)庫功能實例

2.3.1 空間數(shù)據(jù)圖層管理

ArcSDE對空間數(shù)據(jù)的管理采用分層存儲管理的模式。根據(jù)點、線、面及影像數(shù)據(jù)的各自特點，ArcSDE在理順各圖層關(guān)系的基礎(chǔ)上通過層表來對圖層進行管理。這樣的存儲管理方式一方面使數(shù)據(jù)含義明確可辨，另一方面在進行分析處理時減少內(nèi)存數(shù)據(jù)交換量，提高處理效率。

圖3 空間數(shù)據(jù)與一般屬性數(shù)據(jù)的交互查詢

Fig.3 The Interactive Query Function between Spatial data and general property data

2.3.2 空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)互操作

空間數(shù)據(jù)各圖層(標識物)包含諸多一般屬性，諸如大氣、土壤、水分、生物等一般屬性特征信息則存入各自對應(yīng)的圖層中，以滿足對一般屬性的存儲、查詢與管理。這種存儲一方面在技術(shù)上保證了數(shù)據(jù)交互查詢的高效，另一方面使單純的數(shù)據(jù)查詢界面友好、可觀。

2.4 數(shù)據(jù)庫管理

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理包括權(quán)限控制、數(shù)據(jù)庫配置管理以及日志管理等功能模塊。其中權(quán)限管理指超級管理員可對需要控制的功能模塊實現(xiàn)管理、寫、讀、無四種權(quán)限的分配，達到不需要對整個系統(tǒng)熟悉的情況下方便管理，又不會失去控制;數(shù)據(jù)庫配置管理包括數(shù)據(jù)庫連接信息管理，自動生成數(shù)據(jù)庫的模板庫名，何時進行數(shù)據(jù)備份等功能;日志管理包括系統(tǒng)自動記錄登陸系統(tǒng)人員姓名、機器IP、登陸時間以及其相關(guān)的操作等信息，并由管理員在后臺通過管理工具維護，前臺操作人員無法查看。系統(tǒng)可包括三種日志記錄:用戶操作事件記錄、工作記錄、登陸記錄。

3 結(jié)論與展望

本文探討了ArcSDE技術(shù)以及ArcSDE+SQL Server2000集成技術(shù)在農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫構(gòu)建上應(yīng)用，實現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的集成與統(tǒng)一管理。得到以下幾個方面的結(jié)論:

(1)研究并實踐了ArcSDE以及ArcSDE+SQL Server2000集成技術(shù)在農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫構(gòu)建上的可行性，研究證明:該數(shù)據(jù)庫構(gòu)建理論能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫在自身數(shù)據(jù)組織與管理上的技術(shù)理論要求，優(yōu)化解決了海量數(shù)據(jù)組織與管理、空間數(shù)據(jù)的存儲與操作以及異構(gòu)數(shù)據(jù)集成與互訪等技術(shù)關(guān)鍵性問題。

(2)實現(xiàn)了ArcSDE+SQL Server2000集成技術(shù)在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲與組織上的應(yīng)用，并在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)庫做了一定的性能優(yōu)化，優(yōu)化后的理論在提高農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲效率、數(shù)據(jù)檢索提取效率以及數(shù)據(jù)互操作效率上起到了實質(zhì)性的作用。

(3)對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行了有效整理與分析，在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上增加了數(shù)據(jù)的豐度，將模型和圖片數(shù)據(jù)作為特殊數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)庫，并在數(shù)據(jù)存儲與組織時將其作為屬性數(shù)據(jù)來處理，促使農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)走上完整化、整體化與綜合化道路，從本質(zhì)上促使農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫向更高層次更具有現(xiàn)實實用性的方向發(fā)展。

由于目前我國在農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫構(gòu)建上的研究還很少有實例成果，尤其把當前較為先進的ArcSDE技術(shù)和SQL Server2000數(shù)據(jù)庫技術(shù)結(jié)合起來運用到農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫建設(shè)的案例更是少之又少。本文結(jié)合研究實踐中思考，我們將進一步在以下幾個開展研究:

(1)加強標準化研究。農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建規(guī)范性不強，目前沒有一個明確的標準來指導(dǎo)農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫建設(shè)，特別在入庫農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的規(guī)范以及農(nóng)業(yè)屬性數(shù)據(jù)編碼的標準化上更是缺乏一個統(tǒng)一的標準，只有實現(xiàn)標準化和規(guī)范化，才能更大程度上保證農(nóng)業(yè)信息的共享，提高農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的實用價值。

(2)農(nóng)業(yè)是一個區(qū)域性的大問題，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫必須考慮最大程度共享，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布與更新，因此基于Web的農(nóng)業(yè)環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫必須也應(yīng)該成為深入研究的重點。

(3)如今農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫主要功能還是依賴GIS系統(tǒng)軟件，要擴大高層次系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，豐富其功能，必須深入研究系統(tǒng)與GIS的耦合機制，并在此基礎(chǔ)上重新考慮農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與構(gòu)建理論。

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