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Einführung in räumliche
Datenbanken
1. Applikation und Datenbank als GIS
Files
DB
2. Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
3. Modelle für Objekte im Raum - Grundlagen
4. Standards für Geometrien und Datenmodelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Inhaltsübersicht
Vorlesung 6 - Seite 1
Applikation und Datenbank als GIS
Arbeitsteilung zwischen Applikation und Datenbank
wer managt wie die Daten?
wo wird gespeichert?
wer rechnet?
wie erreicht man maximale Geschwindigkeit (falls nötig)?
wer visualisiert?
jede realisierte Lösungen (d.h. käufliche Produkte oder Open Source)
unterscheiden sich in dieser Hinsicht
verschiedene Konzepte bei der Implementierung von GISApplikationen/Raum-Datenbanken: Oracle Spatial, Esri, PostGIS und
weitere
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 1: Applikation und Datenbank als GIS
Vorlesung 6 - Seite 2
Applikation
Visualisierung, Bedienung, Berechnungen
vorteilhafterweise getrennt von der reinen Datenhaltung, bedeutet
Abstraktionsschicht gegenüber Datenbank
praktischerweise Problem dass
- welche Logik in welcher Schicht?
- Topologie zwischen Objekten in Datenbank oder GIS oder anderer
Applikation?
- Funktionalität und Berechnungen datenbank- oder applikationsnah?
klassischerweise für Interaktion und Repräsentation
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 1: Applikation und Datenbank als GIS
Vorlesung 6 - Seite 3
Datenbank
Datenhandling, Strukturierung, Berechnungen
losgelöst von der physikalischen Struktur im Falle der DB (vs. Files!)
vermittelt zwischen Repräsentation und physikalischer Struktur (z.B.
Abfragen via SQL)
= Data independence!
Konsistenz
Datenintegrität (Objekt- und referentielle Integrität)
Versionskontrolle
- im Sinne der Transaktionen (Trennung von Sessions)
- im Sinne der Versionierung von Daten (Datenstände, die nach langer
Bearbeitungsphase wieder zusammengeführt werden)
Sicherheit
Multiuser
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 1: Applikation und Datenbank als GIS
Vorlesung 6 - Seite 4
Inhalt Vorlesung 6
1. Applikation und Datenbank als GIS
2. Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
3. Modelle für Objekte im Raum - Grundlagen
4. Standards für Geometrien und Datenmodelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Inhaltsübersicht
Vorlesung 6 - Seite 5
Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Verschiedene Arten von Datenablagen
GIS Applikation
Files
GIS Applikation
GIS Applikation
Files
DB
Raum
und
Attrib.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
DB
(Raum)
Raum
Attribute
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Raum und
Attribute
Vorlesung 6 - Seite 6
Systeme zur Speicherung räumlicher Daten Überblick
Files
GML, Layer, Shape, Coverages, Interlis, Tiger/Line
ev. Files mit 'Datenbankformat' für Attribute
Filedatenbanken als 'unechte' Datenbanken
lokale 'richtige' Datenbank - SQLite
Datenbank
in Form von Tabellen mit Geometrieattribut (entstanden aus den im ER
modellierten räumlichen Entitätstypen)
die Geometrie wird in einer Spalte der Tabelle abgelegt
die verwendete Spalte ist durch einen abstrakten Datentypen (ADT)
definiert, welcher die Raumobjekte beherbergt
weitere Attribute werden als zusätzliche Spalten derselben Tabelle oder
in einer zweiten Tabelle abgelegt
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 7
Stichwort «Abstrakte Datentypen» - Geometrietyp (hier: Esri in Oracle)





der Datentyp für Vektordaten heisst ST_GEOMETRY und gehört einem
Benutzer (=Schema) in der DB - dieser Benutzer heisst SDE
kein Basis-Datentyp wie z.B. die in Oracle normalerweise benutzten
NUMBER oder VARCHAR2 oder DATE
der Datentyp SDE.ST_GEOMETRY hat verschiedene vordefinierte, vor allem
räumliche Eigenschaften; welche?
wir können diesen Datentypen in unseren Tabellen als Spaltentyp
verwenden, um darin Geometrieobjekte abzulegen und sie hinterher
abzufragen
diesen Datentyp nur einmal pro Tabelle verwenden -> GIS-Visualisierung
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 8
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 1
1. Filebasierter Ansatz
deskriptive Attribute und räumliche Attribute in meist proprietären
Fileformaten (historisch: Intergraph, ArcInfo)
Shapefiles, Coverages, GML, .....
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 9
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 2
2. Filebasierter Ansatz - genannt File-'Geodatabase'
geeignet für Raster und Vektordatensätze
sehr effizienter Ansatz von Esri
State-of-the-Art um lokale, nicht mit anderen Personen gleichzeitig
benutzte Datensätze zu organisieren
Eigenschaften von DB-Systemen fehlen
Raumattribute und nicht-räumliche Attribute 'hidden'; Zugang
unterdessen auch mit öffentlichem API (=application programming interface)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 10
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 3
3. Filebasierter Ansatz ('Datenbank' und Files)
räumlichen Attribute filebasiert
Applikation erledigt geometrische Berechnungen
Attribute in 'Datenbank' (.dbf File)
Attributablage in
'Datenbankformat'
Geometrie
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 11
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 4
4. SQLite - Datenbank im eigenen Filesystem
die Datenbank besteht aus einem einzigen File
das File beinhaltet DBMS und Daten (Filegrösse...)
kommt z.B. in Firefox zum Einsatz
verwendeter Datentyp in der Datenbank ist ein abstrakter Datentyp
(ADT) - nämlich ST_GEOMETRY
Datentyp wird von ESRI in der Datenbank 'gemacht'
Geometrien einfügen, löschen, abfragen etc. via GUI, Python oder SQL
brandneu und noch wenig Erfahrung (ArcGIS 10.2)
Performance?
Abstriche gegenüber 'grosser' Datenbank: keine Typensicherheit, keine
Benutzer- und Zugriffsberechtigung
spannender Ansatz
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 12
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 5
5. Relationaler Ansatz in Datenbank
die Geometrien werden durch ein relationales Datenmodell
beschrieben
Ergebnis einer ER-Modellierung mit dem Ziel Punkte, Linien, Polygone
in einem relationalen Datenmodell abzulegen
die Entitätstypen 'Punkt', 'Linie' und 'Fläche' werden über
Beziehungstypen verknüpft und dann das ganze in Tabellen überführt
Overhead von Daten (id,seq) beim Speichern von Ketten (=Punktefolge)
schlechte Performance, wegen grosser Indices und deren Sortierung
Räumliche Abfragen schwierig
Quintessenz: wird kaum mehr benutzt
Allenfalls praktikabel für Punkt, welcher mit x,y,z (jeweils Datentyp
number) definiert werden könnte
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 13
Beispiel «Relationaler Speicher-Ansatz für Geometrien»
Foreign-Keys
SELECT
FROM
WHERE
AND
AND
AND
ORDER BY
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
b.id-contour, p.x, p.y
Country cou, Boundary b, Contour con, Point p
cou.name = 'Germany'
cou.id-boundary = b.id-boundary
b.id-countour = con.id-contour
c.id-point = p.id-point
b.id-contour, con.point-num
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 14
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 6
6. Ansatz 'binärer Container' in Datenbank
eigener Datentyp um Geometrie zu speichern
die Geometrien (=räumliches Attribut) werden in
BLOBs (binary large objects) gespeichert
Aufteilung in Geometrie- und Attributtabelle
(dies werden/wurden mit Hilfe zusätzlicher Software
erstellt)
Logik und Struktur deshalb intransparenter
keine räumlichen Abfragen durch SQL möglich,
nur durch Interface
normales Attribut
räumliches Attribut: hier Geometrie im BLOB*-Datentyp
* http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/datatype.htm#CNCPT012
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 15
Wie speichern GISs Vektordatensätze?
Folie 7
7. Ansatz 'abstrakter Datentyp' in Datenbank
verwendeter Datentyp in der Datenbank ist ein abstrakter Datentyp
(ADT)
die Geometrien (=räumliches Attribut) werden in den ADTs gespeichert
dadurch wird neue SQL-Funktionalität und Indexoptimierung benötig
Räumliche Indexierung ist immer noch Forschungsfeld
Objekt-Relationales Modell (Oracle, PostgreSQL
und auch Esri)
je nach ER-Modellierung ensteht auch mit abstrakten Datentypen
dieselben zwei Tabellen wie im Ansatz 'binärer Container' (siehe vorherige
Folie und Projekt)
BAUMPOINT
ADTs lassen sich in relationale Datenmodelle
einbeziehen -> objekt-relationales Modell
Geometrie im ADT*-Datentyp
* http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//002n0000006m000000
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
BAUMPOINTID (PK) [NUMBER(3)]
PARZID (PK)
[NUMBER(8)]
PARZPOLYID (PK) [NUMBER(3)]
SHAPE
[SDE.ST_GEOMETRY]
BAUMART
[VARCHAR2(250)]
Vorlesung 6 - Seite 16
Wie speichern GISs Rasterdatensätze?
1. Rasterdaten (filebasiert)
ASCII Esri Grid, GeoTiff, ECW, File-Geodatabse...
2. Rasterdaten (Datenbank)
Modelle mit mehreren Tabellen
Rasterpixel werden in Kolonnen vom Typ BLOB verstaut; die
verwendeten Hauptdatentypen lauten
ESRI: SDE.ST_RASTER
Oracle: SDO.SDO_GEORASTER
PostGIS: raster
Die Modellierung des Rasterdatensatzes mit Hilfe von zusätzlichen
abstrakten Datentypen oder Hilfstabellen
Vorlesung 11 geht in die Details
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 2: Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
Vorlesung 6 - Seite 17
Inhalt Vorlesung 6
1. Applikation und Datenbank als GIS
2. Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
3. Modelle für Objekte im Raum - Grundlagen
4. Standards für Geometrien und Datenmodelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Inhaltsübersicht
Vorlesung 6 - Seite 18
Modelle für Objekte im Raum
1. Entitäten Modell
Synonyme: Feature-basiertes Modell, Objekt-basiertes Modell
beschreibt räumliche Objekte mit gleichen Eigenschaften (z.B. mit
gleichen deskriptiven Attributen)
Typisierung über
 0-dimensionale Objekte ensprechend Punkten
 1-dimensionsale Objekte ensprechend linearen Objekten
 2-dimensionale Objekte ensprechend flächigen Objekten
dieses Modell führt tendenziell zur Vektorrepräsentation
Entiätenbasiert: Aufnahmefläche (gelb), Bäume (rot)
Feldbasiert: Darunterliegende Rasterkarte (Pixelkarte 25)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 19
Entitäten Modell
Praxis
Daten aus den Feldaufnahmen WSL
- Aufnahmepunkt rsp. -fläche (0-dimensional rsp. 2-dimensional)
Attribute sind z.B. Radius, Schlussgrad, Relief
- Bäume (0-dimensional, oder ev. auch 2-dimensional)
Baumart, Durchmesser auf Brusthöhe
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 20
Modelle für Objekte im Raum
2. Feldbasiertes Modell
jeder Punkt x,y kann ein oder mehrere Attribute haben
die Attribute sind definiert als kontinuierliche Funktion
z.B. Höhe h = f(x,y) oder Farbe oder beliebige Eigenschaften
Raum ist hier ein kontinuierliches Feld
führt eher zur Rasterrepräsentation
Feldbasiert: Höhenmodell Gebiet Vierwaldstättersee
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 21
Feldbasiertes Modell
Praxis
Daten die als Basis von WSL-Luftbildinterpretationen dienen
- Luftbildaufnahmen stereoskopisch, farbig
- Klassische Rasterdaten
- auf dieser Basis werden wiederum Daten digitalisiert und modelliert,
z.B. Waldränder, Bäume. Diese Angaben passen dann allerdings zum
Entitäten-Modell.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 22
Repräsentation räumlicher Objekte
Folie 1
Vektor-Modus (vektorisieren) im Entitäten-Modell
Sinnvolle Definitionen sind nötig, um Punkte, Polylines, Polygons und
Regionen zu definieren
zum Beispiel:
- Punkte : [x: real, y: real]
- Polylines : < point >
- Polygons : < point >
- Regionen : { polygon }
Polygon könnte auch anders definiert sein, ein Spezialfall der Polyline
(geschlossene Polyline)
Applikation und/oder Datenbank bestimmen
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 23
Repräsentation räumlicher Objekte
Folie 2
Vektor-Modus (vektorisieren) im feldbasiertes Modell
z.B. in Digital Elevation Models DEMs
via TINs durch Aufspannen der Messpunkte in Dreiecke, speichern der
Punkte, Kanten und Dreiecke (siehe Bild)
Höhenbestimmung für alle Punkte durch Interpolation
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 24
Repräsentation räumlicher Objekte
Folie 3
Tessellation (tessellieren) im feldbasiertes Modell
Daten aus Feldbasiertem Modell
- reguläre und irreguläre
- Zellen = Pixel
- z.B. Satellitenbilder = Rasterdaten
kommen die Daten aus Entitäten Modell
- Diskrete Repräsention des Polygon (aus Zellen)
Endliche Zellenanzahl um Objekt (z.B. Polygon) zu repräsentieren
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 25
Repräsentation räumlicher Objekte
Folie 4
Half-Plane-Modus
ein einziger single primitive (implementierter Typ) nämlich half-planes
zusammen mit der Implementierung von Constraint-Databases (hat
nichts mit den bekannten Constraints in relationalen DBs zu tun)
Forschungsobjekt
verspricht einfachere Lösung von räumlich-zeitlichen Datenbanken
bis jetzt keine Standards für logischen Level, vor allem die Abfrage von
unendlichen Punktmengen betreffend. Eigene Abfragesprachen - kein
SQL.
Rigaux, P., M. O. Scholl, et al. (2002). Spatial databases : with application to GIS. San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 26
Repräsentation räumlicher
Objekte Folie 5
Dreieck durch Half-Planes repräsentiert
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 27
Zusammenfassung Modelle und Modi
Entitäten Modell
Feldbasiertes Modell
Vektor-Modus
(vektorisieren)
Tesselation-Modus
(tessellieren)
Vektor-Modus
(vektorisieren)
Vektor
Raster
TIN
Verwendung
diskrete Objekte mit präzisen
Formen und Kanten
kontinuierliche Phänomene und Oberflächen von Geländen
Bilder
Speicherung
X,Y-Koordinaten von Punkten,
Linien, Polygonen
binär, lineare Zuordnung der
Speicherplätze zu räumlichen
Lage
X,Y,Z-Koordinaten der
Eckpunkte und Zuordnung zu
Dreiecksseiten
Objekt-Darstellung
ausdehnungslose, lineare und
flächenhafte Objekte
kontinuierlich veränderliche
Messgrössen
Eigenschaften von Oberflächen
Topologie
räumliche Beziehungen von
Punkten, Linien und Flächen
Zellentopologie durch
räumliche Lage, keine
Objekttopologie
fixe Triangulations-Topologie,
Oberflächenapproximation
Auswertung
räumliche Lage der Objekte,
räumliche Abfragen,
Netzwerkanalysen,
Geokodierung
räumliche Verteilung und
Ausdehnung,
Oberflächenanalyse
Geländemodellierung,
Volumenberechnung,
Rendering
Implementierung,
Darstellung
ohne Half-Plane-Modus
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 3: Modelle für Objekte im Raum
Vorlesung 6 - Seite 28
Inhalt Vorlesung 6
1. Applikation und Datenbank als GIS
2. Konzepte zur Speicherung von GIS Daten
3. Modelle für Objekte im Raum - Grundlagen
4. Standards für Geometrien und Datenmodelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Inhaltsübersicht
Vorlesung 6 - Seite 29
Geometrien und Datenbanken - Übersicht
Was machen Standardisierungen?
Definition von Geometrien
Konzepte zur Speicherung von Geometrien
Formatdefinitionen
Schnittstellen spezifizieren
Welche Standards verwenden kommerzielle Systeme?
ESRI ArcSDE und Oracle Spatial and PostGIS
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 30
Standards make the world go round
Für Geo-Daten
Open Geospatial Consortium
(OGC): Simple Features
Spezifikationen. Gleichzeitig
auch ISO-19107 und 19125
Norm.
ISO: SQL/MM Spatial ISO13249.
Multimedia und Raumdaten;
Definiert abstrakte Datentypen
Für Schnittstellen in Datenbank
ISO: SQL-92, SQL-99, SQL-2003
SQL-2008, SQL-2011
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 31
Open Geospatial Consortium - Simple Features
Spezifikation - Gesamtschau Folie 1
Weshalb Spezifikation?
erklärt, wie geometrische Daten in der Datenbank abgelegt werden
können
und definiert die Implementierung
bestimmt Geometrietypen und ihre Methoden und Operationen
hilft zu verstehen, wie z.B. ESRI oder Oracle ihre Daten in der
Datenbank ablegen
sind wichtig für die Weiterentwicklung neuer Methoden
fördern Verbreitung, Datentausch und Know-How bzgl. Geodaten
bereiten Weg für OpenGIS Lösungen (siehe PostGIS)
Download OGC Simple Features Spec 1.1:
https://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=829
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 32
OGC - Simple Features
Folie 2
Was wird nicht spezifiziert?
Geometrien im 3-dimensionalen Raum
Geometrien mit nicht linearen Interpolationen zwischen Vertices
Topologie und Raster
Wer sitzt dahinter?
http://www.opengeospatial.org/resource/products
ESRI, IBM, Oracle ....
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 33
OGC - Simple Features
Folie 3
Welche Geometrie Typen?
Alle im 2-dimensionalen Raum
Points
Linestrings (Lines, Linear Rings)
Polygons
Collections (MultiPolygon, MultiLineString, Multipoint)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 34
OGC - Simple Features
Folie 4
Gültige LineStrings
Gültige MultiLineStrings
Gültige Polygons
Ungültige Polygons
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 35
OGC - Simple Features
Gültige Multipolygons
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Folie 5
Ungültige Multipolygons
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 36
OGC - Simple Features
Folie 6
Implementierbare Geometrie-Typen (z.B. in Oracle, PostgreSQL)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 37
OGC – Methoden auf Objekten
Folie 1
Basis Methoden
Dimension ( ):Integer—The inherent dimension of this Geometry object, which must be less than or equal to the coordinate dimension. This
specification is restricted to geometries in two-dimensional coordinate space.
GeometryType ( ):String —Returns the name of the instantiable subtype of Geometry of which this Geometry instance is a member. The name of the
instantiable subtype of Geometry is returned as a string.
SRID ( ):Integer—Returns the Spatial Reference System ID for this Geometry.
Envelope( ):Geometry—The minimum bounding box for this Geometry, returned as a Geometry. The polygon is defined by the corner points of the
bounding box ((MINX, MINY), (MAXX, MINY), (MAXX, MAXY), (MINX, MAXY), (MINX, MINY)).
AsText( ):String —Exports this Geometry to a specific well-known text representation of Geometry.
AsBinary( ):Binary—Exports this Geometry to a specific well-known binary representation of Geometry.
IsEmpty( ):Integer —Returns 1 (TRUE) if this Geometry is the empty geometry . If true, then this Geometry represents the empty point set, Æ, for the
coordinate space.
IsSimple( ):Integer —Returns 1 (TRUE) if this Geometry has no anomalous geometric points, such as self intersection or self tangency. The description of
each instantiable geometric class will include the specific conditions that cause an instance of that class to be classified as not simple.
Boundary( ):Geometry —Returns the closure of the combinatorial boundary of this Geometry. The combinatorial boundary is defined as described in
section 3.12.3.2 of [1]. Because the result of this function is a closure, and hence topologically closed, the resulting boundary can be represented using
representational geometry primitives as discussed in [1], section 3.12.2.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 38
OGC – Methoden auf Objekten
Folie 2
Räumliche Verhältnisse zwischen Objekten
The methods in this section are defined and described in more detail following the description of the sub types of Geometry.
Equals(anotherGeometry:Geometry):Integer — Returns 1 (TRUE) if this Geometry is ‘spatially equal’ to anotherGeometry.
Disjoint(anotherGeometry:Geometry):Integer— Returns 1 (TRUE) if this Geometry is ‘spatially disjoint’ from anotherGeometry.
Intersects(anotherGeometry:Geometry):Integer— Returns 1 (TRUE) if this Geometry ‘spatially intersects’ anotherGeometry.
Touches(anotherGeometry:Geometry):Integer— Returns 1 (TRUE) if this Geometry ‘spatially touches’ anotherGeometry.
Crosses(anotherGeometry:Geometry):Integer— Returns 1 (TRUE) if this Geometry ‘spatially crosses’ anotherGeometry.
Within(anotherGeometry:Geometry):Integer — Returns 1 (TRUE) if this Geometry is ‘spatially within’ anotherGeometry.
Contains(anotherGeometry:Geometry):Integer — Returns 1 (TRUE) if this Geometry ‘spatially contains’ anotherGeometry.
Overlaps(anotherGeometry:Geometry):Integer — Returns 1 (TRUE) if this Geometry ‘spatially overlaps’ anotherGeometry.
Relate(anotherGeometry:Geometry, intersectionPatternMatrix:String):Integer— Returns 1 (TRUE) if this Geometry is spatially related to anotherGeometry,
by testing for intersections between the Interior, Boundary and Exterior of the two geometries as specified by the values in the intersectionPatternMatrix.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 39
OGC – Methoden auf Objekten
Folie 3
Räumliche Analyse und Objektberechnung
Distance(anotherGeometry:Geometry):Double—Returns the shortest distance between any two points in the two geometries as calculated in the spatial
reference system of this Geometry. OpenGIS Simple Features Specification for SQL, Revision1.1
Buffer(distance:Double):Geometry—Returns a geometry that represents all points whose distance from this Geometry is less than or equal to distance.
Calculations are in the Spatial Reference System of this Geometry.
ConvexHull( ):Geometry—Returns a geometry that represents the convex hull of this Geometry.
Intersection(anotherGeometry:Geometry):Geometry—Returns a geometry that represents the point set intersection of this Geometry with
anotherGeometry.
Union(anotherGeometry:Geometry):Geometry—Returns a geometry that represents the point set union of this Geometry with anotherGeometry.
Difference(anotherGeometry:Geometry):Geometry—Returns a geometry that represents the point set difference of this Geometry with anotherGeometry.
SymDifference(anotherGeometry:Geometry):Geometry—Returns a geometry that represents the point set symmetric difference of this Geometry with
anotherGeometry.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 40
Details zur Implementierung: Simple Features Access
(Part 1 und Part 2)
In Part 2 (=SFSQL) spezifiziert
a) 'SQL mit numerischen Datentypen' (normalized Geometry)
b) 'SQL mit binären Datentypen' (binary Geometry)
c) 'SQL mit Geometrietypen' (Types and Functions)
Diese Variante beschreibt
das Prinzip, welches wir
in diesem Kurs anwenden
Generell wird festgelegt
Tabellenstrukturen für die räumlichen Attribute (=Featuretabellen)
und die nicht-räumlichen Attribute.
Strukturen zur Verwaltung von Raumdaten. Metadaten-Views,
Räumliche Referenzsysteme...
Methoden/Funktionen, die auf die 'Geometrie-Typen' angewandt
werden können.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 41
'SQL mit numerischen Datentypen'
Folie 1
Datenschema genügt keiner höheren Normalform
1 Featuretabelle und 1 Geometrietabelle
Endliche Anzahl von x,y Wertepaaren in der Geometrietabelle
(=Superredundanz im Sinne der ER-Modellierung...)
Elemente über mehrere Zeilen verteilt
GID
Attribut 1
Attribut n
Featuretabelle
1
2
3
4
Geometrietabelle (die Zeilen mit ESEQ=2
bilden ein Polyon)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 42
'SQL mit binären Datentypen'
Datenschema ähnlich wie bei numerischen Datentypen
ausser Geometriedaten in binärer 'well-known-binary' Repräsentation.
Gespeichert in [BLOB] (binary large object) Datentypen. Ehemaliger
Standard bei ESRI.
ausser MBR (minimum bounding rectangle), das in diesem Fall für jede
Geometrie gespeichert wird.
GID Attribut 1 Attribut n
1
Featuretabelle
2
3
4
Geometrietabelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 43
'SQL mit Geometrietypen'
Datenschema einfacher weil...
...abstrakte Datentypen (ADTs) definiert sind. Eine Erweiterung des
Datentypsystems der Datenbank. Standard bei Esri, Oracle.
...die Kapselung der Geometrie-Objekte weit fortgeschritten ist.
...es implementierte Methoden gibt, die Auskunft über die Objekte
geben. Diese sind via erweitertem SQL ansprechbar.
GID Attribut 1 Attribut n
...
2
...
3
...
4
...
Attribute und
Geometrie in
derselben Tabelle
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Geometry
1
Was landet denn in dieser
Column?
Geometrien z.B. vom Typ
SDE.ST_GEOMETRY. Pro
Tabelle wird nur eine Art von
Geometrien eingefügt:
Einzelpolygone, Einzellinien,
Einzelpunkte. Andere
Geometriearten sind ebenfalls
erlaubt, entziehen sich aber der
klassischen ER-Modellierung (z.B.
Multipolygon oder Multiline)
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 44
Produkte Folie 1
ESRI
implementiert auf der darunterliegender DB die OGC Spezifikation
'Simple Features - SQL - Binary Representation' und 'Simple Features SQL - Types and Functions' und seit neuerem auch ' SQL mit
Geometrietypen'
zentrale Datenbankverwaltung über ArcSDE (ist eine MiddletierSoftware), teilweise kompatibel mit Oracle Spatial
Auch lokale Access-Datenbank möglich (Personal Geodatabase)
Verschiedene lokale File-Speicherungsvarianten
zahlreiche 'Rich-Clients', je nach Lizenzierung und Plattform.
ArcGisDesktop, ArcInfoWorkstation, ArcView, ArcGISEngine
Berechnungen, Indexierungen und Verschnitte zwischen Client und
Server verteilt, deshalb sehr schnell
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 45
Produkte Folie 2
Oracle
Oracle Spatial implementiert OGC Spezifikation 'Simple Features SQL - Types and Functions'
näher bei Datenbank als bei GIS.
kein GIS aber Grundfunktionalitäten
Datenbank objekt-relational
Autodesk, Intergraph, Laser-Scan, MapInfo
vor allem GIS Software
verschiedene darunterliegende Datenbanken
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 46
Produkte Folie 3
PostgreSql
Open-Source
PostgreSql mit PostGis-Erweiterung
führt abstrakte Datentypen (ADT) für räumliche Daten ein
Typ GEOMETRY für Vektoren
Typ RASTER für Raster
SqLite, SpatiaLite
Open-Source Datenbanken
nur Vektoren in Form von abstrakten Datentypen
OGC-konforme Datentypen
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Thema 4: Standards für Geometrien und Datenmodelle
Vorlesung 6 - Seite 47
Literatur
Brinkhoff, T. (2008). Geodatenbanksysteme in Theorie und
Praxis Einführung in objektrelationale Geodatenbanken
unter besonderer Berücksichtigung von Oracle Spatial. 2.
Auflage. Heidelberg, Wichmann H.
Shekhar, S. and S. Chawla (2003). Spatial databases a tour.
Upper Saddle River, Prentice Hall.
Rigaux, P., M. O. Scholl, et al. (2002). Spatial databases :
with application to GIS. San Francisco, Morgan Kaufmann
Publishers.
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Literatur
Vorlesung 6 - Seite 48
Zusammenfassung
Applikation und Datenbank als GIS
Verschiedene Schichten
Konzepte zur Speicherung von GIS-Daten
Filebasiert vs. Database driven
Modelle und Modi für Objekte im Raum, Grundlagen
Entitäten- vs. Feldbasiertes Modell
Standards für Geometrien und Datenmodelle
OGC Simple Features, Implementationsvorschläge für räumliche
Daten(typen)
Tomko, Meile: Räumliche Datenbanken
Inhaltsübersicht
Vorlesung 6 - Seite 49
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