及数据定义、软硬件网络配置这两大部分贯穿于系统架构的始终。3．4系统数据库设计

数据库设计是系统平台建设的核心内容。数据库顾

名思义，

主要进行数据的存储、更新、维护和备份等工作。因此，数据库系统应该选择性能稳定、功能强大和安全性

级别比较高的大型数据库系统（如图2所示）。例如Ora-cle9i系列

。

图2数据库设计示意图Fig．2Databasedesignsketch

3．4．1数据库的逻辑结构设计

数据库的逻辑结构设计是将整个数据库的框架设计出来，为系统应用设计奠定基础。土壤环境动态监测作为本系统的总模块，该总模块设计中表与表之间的关系如下：

1）环境监测点基本属性表（TG_Envi_MonitorPoint-Baselnfo）

这是一个图层数据表，是环境动态监测业务点的核心表，对于监测点这个图层信息的描述、对监测点环境的评价等，都会与此图层发生联系，因此对于其他表的设计都要围绕这个表。监测点的基本信息保存在此表中，监测点ID为主键，植物的名称为外键，对于不可为空的字段给出了约束。

2）土壤环境监测点代表实际面积图（TG_Envi_Moni-torFactArea）

该表也是图层数据表，存储着监测点实际代表面积及相关信息，它通过对应的主键监测点ID与监测点基本信息表建立联系，以获取监测点的一些基本信息。3）土壤环境监测点代表推算面积图（TG_Envi_Moni-torSupposeArea）

这是根据监测点基本信息来推算监测点面积的图层数据，为面图层。通过主键监测点ID与监测点基本信息建立联系。

4）土壤环境监测信息父表（TA_Envi_Monitoring）土壤环境监测的总信息保存于该表中，监测信息ID为主键，通过主键监测点ID与监测点图层数据表建立联系，该表主要保存pH的信息，以判断监测点的酸碱度。

5）土壤环境监测信息子表（TA_Envi_Monitoringltem）

该表中保存具体监测项（铜、汞、砷、铅、铬、镉等）的

信息，

监测信息项ID为主键，通过主键监测信息ID与监测信息父表建立联系，

通过监测项目ID写评价标准监测项代码表建立联系。

6）评价标准监测项代码表（TC_Envi_Standardltem）该表中保存国家规定的对标准监测项的值，标准监测项ID为主键，通过外键评价标注ID与评价标准代码表建立联系。

7）评价标准代码表（TC_Envi_MonitoringStandard）该表存放着评价标准的名称、代码和综合污染指数等信息，通过外键评价标准ID与评价标准监测项代码表建立联系。

8）土壤环境监测结果父表（TA_Envi_DetectＲesult）土壤环境监测的结果和评价结果存放于此表中，此表中主要的保存信息是综合污染指数和执行标注ID，通过外键监测信息ID与土壤环境监测信息父表建立联系。

9）土壤环境监测结果子表（TA_Envi_DetectItemＲe-sult）

土壤环境监测的每个具体的单项结果保存于此表中，通过外键监测结果D与土壤环境监测结果父表建立联系。

3．4．2数据库的物理结构设计

数据库的物理结构设计是将逻辑结构设计的模型在

实际的物理存储设备上加以实现，从而建立一个具有良好性能的物理数据库。由于土地信息的数据类型多样，信息量大，例如不同比例尺下的基础地理信息、遥感影像等，

因此，为了便于对海量数据的存储和多用户的并发访问的支持，采用了Oracle9i系列作为后台数据库。同时，为了将在不同地点的空间数据联系起来，实现信息共享，将数据库的存储设计成分布式存储。

3．4．3遥感影像数据库设计

遥感影像数据库可以分为影像元数据库和影像数据库两部分。影像元数据库用于存储、管理遥感影像元数据中的数据，影像数据库用于存储、管理影像数据。对于每一幅导入的专题影像，为其提供一个ID号和影像名称，该ID号在系统中唯一标识该幅影像，我们称之为影像ID。通过影像ID把每幅图像的影像数据与元数据关联起来

［4］

（如图3所示）

。

图3遥感影像金字塔

［4］

Fig．3Ｒemotesensingimagepyramid

由于遥感影像数据量比较大，为减少影像的存储空间还需要对影像进行压缩处理，然后进行存储。当用户调用数据的时候，首先对数据进行解压缩处理，然后再返回给用户。

（下转第105页）