1. 简述
空间数据引擎(简称SDE)是基于特定的空间数据模型，在特定的数据存储、管理系统的基础上(典型的是数据库管理系统)，提供对空间数据的存储、检索等操作，以提供在此基础上二次开发的程序功能集合。
移动GIS在带来众多新的行业应用模式的同时，也遭遇到技术瓶颈，一些问题严重地制约着移动GIS平台的进一步发展。如在线数据调度响应滞后，浏览及显示不流畅；空间查询不稳定，影响系统正常运行，数据更新不及时等。这主要是受网络及移动设备软硬件条件的限制，很多传统桌面GIS技术无法直接移植到移动GIS产品中 [1]。因此，设计一个适合于智能移动终端的轻量级空间数据引擎，研究完善的数据组织、管理及检索机制，是提高移动GIS服务能力的关键。化州市在工程建设项目涉审测绘领域推行综合测绘，土地、规划、房产等多测合一工作在前期研究的基础上，来到深化落实阶段 [2]。长期以来各领域测绘业务已经形成自有体系，成果数据格式主要基于不同底层的GIS地理信息处理软件，推行综合测绘首先需要破除厂商间的数据访问壁垒，实现数据互联互通等的业务化处理操作 [3]。
为解决现阶段土地、规划、房产测绘成果共建共享，市自然资源和规划局推进深化综合测绘管理平台建设，其中测绘数据成果资源整合是平台建设的奠基石。平台建设以共享开放自主创新为原则，目前市场中土地、规划、房产测绘业务主要依托AutoDesk、ERIS ArcGIS、超图SuperMap及浙江数维Walk等平台。体系涵盖主流GIS厂商，鉴于数据格式都没有开源分布，同时各家也没有推出针对其他数据格式转换的工具或拓展实现，故基于开源方案从底层实现了面向综合测绘管理平台的空间数据引擎。
2. 数据组织与关键技术分析
数据引擎整合综合测绘成果数据存储格式，实现SHP、ESRIMDB/GDB、超图SDB、数维MDB、POSTGIS等多种空间数据库的读取与写入，支持点、线、面、注记等对象。数据引擎从底层访问数据库体，无需依赖插件及SDK，实现对象格式解析并输出成果，下面主要对ESRI MDB、超图SDB与数维MDB三种类型结构解析及关键技术介绍。
2.1. ESRI MDB存取技术
Geodatabase是ESRI公司在ArcGIS中引入的空间数据模型，是建立在关系型数据库上的空间型数据库，支持除矢量外的拓扑、网络、栅格等多类型数据存储并统一管理。综合测绘成果多以Personal/File Geodatabase存储，其中MDB在格式普及程度及访问易用便捷上占据优势。MDB基于关系型数据库，通过OLEDB驱动32/64位访问，空间图层本质为关系型表，其中属性信息由结构化表本身存储，空间信息主要由GDB_Items、GDB_GeomColumns、GDB_SpatialRefs三者组合维护管理，见图1所示。
Figure 1. MDB database spatial entity object table organization definition
图1. MDB数据库空间实体对象表组织定义
GDB_SpatialRefs维护空间参考坐标系统，定义坐标参考系统的最小X/Y值坐标与XY坐标精度，数据引擎对数据库的写入需要结合空间参考才能准确定位并渲染地理实体的空间位置。GDB_Items维护管理数据库中包含的所有关系型表，通过ArcGIS表达为图层、属性表或注记对象。数据引擎装载mdb文件后，初始化图层、属性表等类型、结构、字段定义等信息。若数据组织定义为空间或注记层，则通过表名在GDB_GeomColumns中查询该图层的几何字段与参考坐标系定义。
属性信息由数据类型、字段长度、数值精度等规范，空间要素的几何对象由二进制流组织，存放在Shape空间字段中，文件流头部4字节整型描述要素几何类型。空间点由2*8字节浮点型表示XY值坐标；线型对象头部分别存储4*8字节浮点型描述几何范围，2*4字节整数描述部件数量及节点数量，其中每个部件由多个折线组成，通过部件及节点数遍历获得每段折线上的所有节点。面几何与线型要素结构一致，额外增加了部件及几何环的构造。
章节简单阐述常用几何对象二进制存储结构概要，空间引擎支持所有满足ESRI定义的对象类型，包括Z值要素、注记要素图层等。数据引擎针对Personal Geodatabase操作的关键技术在对空间数据写入的解译，ESRI对空间参考系统定义了独特的格网索引方式使得单一写入后无法在ArcMap中正常显示，如图2表示。数据引擎在插入更新操作时重写对应的几何字段与空间参考信息，使写入数据满足ESRI原生规则获得对数据库自由读写的能力。
Figure 2. ESRI Personal Geodatabase index and grid solution steps
图2. ESRI个人地理数据库索引及格网解算步骤
2.2. 超图SDB格式解析
房产测绘以超图SDB库格式输出，为了读取解析并输出为业务标准成果；数据引擎从底层对SDB格式进行字节访问。SDB是超图自有的基于文件和数据库方式混合存储的空间数据组织方式。SDB数据工程包括两个文件，扩展名.sdb文件存储空间数据，采用OLE复合文档技术；扩展名.sdd文件为属性数据库，采用微软Access的MDB数据库。
其中sdb复合文档以扇区构造存储为关键解析对象，提供了在一个工程中存储多个数据集能力，所有要素集与图层在Datasets中存储，数据引擎初始化后获取得到整体数据集结构与对应节点的数据流。数据集以红黑树节点形式分布在不同扇区上，每个数据节点包含Info、Index与Geometry三块内容，分别描述：基础信息、位置索引与几何对象，因此数据引擎在要素新增与删除操作中需协同更新基础信息与索引保证数据完整可读。基础信息定义了视图范围、图层类型、触发器、记录数、空间索引等信息，如图3所示；Index位置索引与Geometry几何对象互相配合解析，其中对图层类型为空间几何与注记的分析为解析关键技术。
Figure 3. SDB5 uses Grid depth to describe spatial index
图3. SDB5采用Grid深度描述空间索引
Index位置索引依次以4*3字节长度定义要素的ID、字节位置、空间索引信息，索引二进制流长度 = 头部长度 + 记录数*12；其中字节位置用于Geometry几何对象中定位二进制读取的起始位置。
Figure 4. Fragment flow of spatial elements in geometry object
图4. Geometry对象中关于空间要素的片段流
Geometry对象中点以8位字节浮点型定义XY值坐标；线型要素头部含48字节数值，分别定义主键编号、几何类型、几何流长度、要素范围等信息，文件头之后定义了线的部件数量及各部件节点数量，总长度 = 节点数量*16位浮点型数值；面状要素构造与线型要素类似，但是超图对Polygon面对象定义通过单一环构成，缺省了环的逻辑顺序从而简化对象结构，缺点是在对象转储中需要计算环的逻辑类型，判断外环或内岛，图4表示面对象二进制片段。当数据集类型为注记时，引擎解析对象中的注记范围、文本信息、字体、字体高度、格式、定位旋转等信息，以Element元素存储。
2.3. 数维MDB存储解析
Walk MDB是浙江数维定义的空间存储格式，特点是将几何对象与符号化信息以字段形式存储在结构化表中，目前在土地测绘中应用比较广泛，数据读取与写入方式与ESRI MDB一致采用OLEDB驱动。数据引擎初始化过程从WalkLayers中解析数据集，图层符号化与注记分别以数据集名称 + Symbols与Annotations的表结构形式存在。
Symbol符号化表主要通过StyleID与Memos属性对外输出样式定义，符号化信息在Style字段中内联存储；Annotation注记层和Feature要素层都是空间要素通过符号信息在软件中绘制渲染，关系见图5所示，其中注记以Annotation、Location表达样式与位置信息，要素以Geometry字段表达几何构造。
Figure 5. Expression and association of geometric objects, annotation and symbolic information
图5. 几何对象、注记与符号信息的表达关联
数据引擎针对Walk操作时的关键技术在几何对象解析与数据库插入更新。构造几何体中点线面细分为多种类型，引擎库定义7类对象与之匹配。例如，简单线与多段折线的构造在部件数量及层次存储中存在区别，多环面与多洞面的构造根据部件数据解析几何环类型。数据库插入更新时需要维护表结构主键，确保ID唯一性；引擎在插入操作时，同步维护更新符号库及要素表StyleID与Memos字段，保证插入更新后的数据集在Walk中正常渲染。
2.4. 通用型格式转储
为了获得更多数据源支持，提供数据引擎持久兼容且高效解析能力，引擎内部构造了通用模型接收来自各个数据源的几何对象，如图6所示，引擎实现几何重建算法，针对例如超图sdb中的面状要素的定义为无序混合，重建算法在转储过程中的核心技术为扫描线算法对拓扑逻辑的重新排序，见图7所示，即面要素中外环与内岛的拓扑关系。
为满足平台的格式开放、兼容特性，引擎实现针对各厂商GIS数据格式的解析与转换能力，实现成果跨平台级访问能力。除支持WKT、KML等公共协议格式外，引擎提供对解析成果反序列化并写入数据库的接口，接口底层是通过SQL语句对关系型库的增删改查，其上封装成属性、空间几何、注记要素等模块，实现统一体系与标准化输出功能。
Figure 6. General geometric structure relationship
图6. 通用型几何结构关系
Figure 7. Topological logic of outer ring and inner island
图7. 外环与内岛的拓扑逻辑
3. 应用
市测绘设计研究院近年来重点开展移动地图服务平台建设，并先后在新区管委会、东部新城规划处、住房和城乡建设委员会等局委办进行推广应用，在轻量级空间数据引擎的技术支撑下，成功搭建移动地图平台、东部新城移动服务平台、现代都市移动服务平台等业务平台，实现基于移动终端设备的空间数据和业务数据的一体化管理，构建一整套从数据呈现和查询分析到后台配置的完整的应用解决方案，改进和优化相关部门的日常工作手段。综合而言，基于轻量级空间数据引擎的移动地图平台具有如下4个特点：
1) 支持各类地理数据。平台支持多种地理数据，包括政务电子地图数据、影像数据、三维数据、360˚街景数据等，并可在各类地图数据中进行自由切换，方便地图浏览和漫游。
2) 集成多种业务数据。集成多种不同内容、不同类型的业务数据，实现图片、文本、视频等多媒体数据的显示和浏览，并实现与地理底图的无缝集成。
3) 实现离线信息查询。实现各类专题信息的离线综合查询，一键式搜索平台中所有信息(如地名、地址、医疗、卫生等)，搜索结果叠加在电子地图、影像数据上，并分类显示缩略信息。
4) 提供完善后台配置。提供数据准入原则，设置用户权限，不同的用户拥有不同级别的数据访问能力和功能模块使用权限。
4. 总结
本文通过对三家GIS厂商数据组织的分析，从底层解析二进制流构造并实现反序列化输出，实现数据开源、兼容与跨平台访问能力。数据引擎关键技术解决了转储过程中数据异常显示、渲染问题，保证输出成果在各家平台中正常使用。数据的通用访问为整合测量规范，建立协调统一标准，规范测绘成果管理，推进政府部门间政务信息数据的共建共享奠定基石，实现测绘成果规范化管理、测绘业务便捷化服务及多部门协同办理、测绘成果共享服务、有效提升测绘办事服务效率。