在空间数据库（Ceo-Spatial Data Base），网络数据仓库（Data house）等技术的基础上，进行地学空间数据库引擎（Geo-spatial Database Engine）和空间数据联机分析（OLAP）技术开发的研究是数字地球技术系统的组成部分。空间数据仓库（网络数据库）是空间数据库引擎和空间数据联机分析的基础。空间数据库引擎支持数据查询、整合、重组视图等操作，并能进一步支持地学空间数据联机分析和地学空间挖掘，进而提供辅助决策。

    1．空间数据库引擎的基本概念

    唐征武等（1999）认为，空间数据库引擎技术开发的目的是：以它为核心建立空间查询、空间分析（指联机分析）和空间数据挖掘的基本原理，深入研究以“数字地球”为目标，以面向对象空间数据库系统为基础，能支持高效的、海量数据的存取、访问的空间信息组织模型和高效的空间数据库引擎，同时在此基础上，开展空间数据联机分析和空间数据挖掘的基本理论和算法研究，为数字地球技术系统的基础研究和应用提供有力的支持。

    2．空间数据库引擎的作用和意义

    唐征武等（1999．3）指出：面向“数字地球”的空间数据库引擎技术研究具有以下几个方面重要的理论意义及深远的应用潜力和价值：

    （1）空间数据库引擎的研究在空间数据组织和空间查询这两个关键技术上为空间数据仓库提供支持，提高大数据或海量空间信息的深入综合与利用能力。

    （2）空间数据组织模型和高效访问技术是空间数据仓库的核心部分，是进行空间数据联机分析和空间数据挖掘的基础。空间数据仓库、空间数据联机分析和空间数据挖掘提供了对具有空间分布特性信息的管理、查询和分析能力，是对大规模空间信息进行深入分析的主要途径。

    （3）空间数据仓库、空间数据联机分析和空间数据挖掘理论是空间信息资源开发的重要支柱，大量的调查研究和预测表明，在即将到来的21世纪，空间信息资源将成为倍受重视的关键性战略资源。空间信息资源的开发程度将在一定程度上影响一个国家的综合实力，决定一个国家的信息技术竞争力。

    （4）我国将在第十个五年计划期间大力进行空间信息资源的开发，发展国土资源信息化和空间信息交换。而空间数据仓库、空间数据联机分析和空间数据挖掘理论的基础研究是一个必不可少的前提。

    90年代以来，以美国为首的发达国家积极开展空间信息处理技术、数据仓库和数据挖掘技术的基础理论研究和应用研究。进入90年代中期以后，更进一步强调了空间数据仓库、空间数据联机分析和空间数据挖掘的研究。美国正在启动一个空间信息处理项目 EOS（Earth Overview System），到 2003年，能细粒度地监测地面每平方公里上发生的情况，该项目对巩固美国在全球的竞争优势具有重要的作用。该项目的主要组成部分之一就是空间数据的联机分析与挖掘技术的研究。目前，IBM的Almenden实验室、北美和德国的一些大学的实验室在这个领域的研究中处于领先位置。 ESRI（Environmental Systems Research Institute）以其产品 SDE（Spatial Database Engine）为核心，提供空间数据仓库解决方案，SDE将空间数据和属性数据统一存贮在关系型数据库中，以Client/Server结构向应用提供一致、高效的空间查询接口，并以此查询接口作为空间分析和空间数据开采的基础。

    目前，我国在空间数据仓库、空间数据联机分析与挖掘研究方面还基本上是空白，这与我国的发展规划是不相称的。因此，我国迫切需要组织有关的深入研究填补国内空白，在某些突破点上达到国际先进水平，并为空间信息的开发和应用奠定基础。
　　本文标题：地学空间数据引擎和联机分析技术
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