基于GDAL的矢量数据管理开题报告

1. 研究目的与意义

GDAL是指地理空间数据抽象库，是一个在X/MIT许可协议下读写空间数据（包括栅格数据和矢量数据）的开源库，它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式，还使用一系列命令行工具来进行数据转换和处理。

GDAL提供对多种栅格数据的支持，包括Arc/Info ASCII Grid（asc），Geo Tiff（tiff），Erdas Imagine Images（img），ASCII DEM（dem）等格式。OGR作为GDAL项目的一个分支，功能与GDAL相似，只是它提供对矢量数据的读写支持。同时它实现了一个对空间参考信息进行处理的类，用来对空间数据的空间信息进行处理。OGR提供对多种栅格数据格式的读写支持，包括ESRI Shapefiles、S-57、SDTS、PostGIS、Oracle Spatial、Mapinfo mid/mif和Mapinfo TAB等。此项目利用GDAL数据库对矢量数据进行管理，利用第三方软件完成对某一特定数据的转换，通过寻找数据的规律，完成对其他数据的转换。

2. 研究内容和预期目标

通过各种方式，如：csdn博客、暴风公开课等，熟悉各项原始代码，学习常规编译、自定义编译、c 使用gdal、c#使用gdal、python使用gdal、java使用gdal等，从中寻找规律，完成通过第三方软件或数据完成对某一特定数据的转换

利用gdal来源类库相关函数可以读取矢量数据，介绍各种矢量数据在gdal框架下的解析模式与方法。通过学习提出一种新的基于gdal快速读取与显示矢量数据的方法。该方法在gdal开源类库的基础上进行研究和改进，实现快速构建矢量数据的获取与处理。

提升海量的矢量数据的采样和显示效率。按照屏幕显示范围将矢量数据影像进行分块读取与采样，改进了数据采样技术，提升了矢量数据显示效率。以此解决大容量的矢量数据的读取与显示问题。

同时，通过对几种典型的矢量数据的编码格式进行深入的学习和研究，并根据各类矢量数据的存储结构和存储内容对其进行数据解析方法的深入探索，实现各种矢量数据的解析，并在gdal的框架体系下进行代码的修改和编译，将多元数据的解析工作纳入到统一的gdal框架之下，实现矢量数据的同意解析，充分运用gdal的优势，从而支持更多的数据格式，而且使用更为方便，为遥感数据的进一步处理提供支持保障，同时节省大量的人力资源和格式转换时间的投入。因此，实现各类矢量数据的统一解析工作具有其重要的理论意义和实际运用价值。

3. 研究的方法与步骤

1、通过阅读相关书籍和文献，了解与gdal有关的研究和课题，熟悉各种原始代码编译规律，并下载开源类库数据进行学习，以备后期使用。

2、理解课题要求，熟悉矢量数据管理的相关内容，安装gdal组件并测试，完成软件系统的基本功能设计，熟悉编程语言c#。

3、根据任务要求，完成系统架构设计，并结合gdal矢量库ogr，利用c#语言实现多种矢量数据的任意转换，在论文期间遇到问题能够独立提出相应的解决办法。

4. 参考文献

1、《利用gdal扩展arcgisengine对hdf文件的支持》，申焕，测绘地理信息，2013

2、《基于gdal多源空间数据访问中间件》，刘昌明，地理空间信息，2011

3、《基于gdal的esri shapefile格式文件处理》，孔帅可，计算机时代，2014

5. 计划与进度安排

1、 2022-3-14至2022-3-25：接受任务，了解指导教师对论文的要求和工作内容，根据论文题目阅读指导教师规定的文献，通过网络、期刊、专业书籍等进行相关背景资料了解，撰写开题报告。

2、 2022-3-26至2022-4-4：原理理解及方案设计，编程语言熟悉及软件下载安装。

3、 2022-4-5至2022-5-2：数据格式转换设计，系统框架设计，管理软件实现。