系统数据库设计：土地利用现状和重大建设专项规划数据

系统采用空间数据引擎来实现利用关系数据库对空间数据的管理，实现空间信息和属性信息的一体化存储。这一技术充分利用了RDBMS数据管理的功能，能有效利用SQL语言对空间与非空间数据进行操作，同时利用关系数据库的海量数据管理、事务处理(transaction)、记录锁定、并发控制、数据仓库等功能，实现信息的分布与共享。同时，由于系统采用基于shapefile格式的空间数据导入、存储方式，在保证系统空间数据正常显示的同时，大大增强了空间数据和属性数据之间的关联，促进了空间信息与属性信息的一体化操作。土地利用数据既与空间位置密切相关，又有大量的文本属性信息，具体表现为各种比例尺的土地利用现状图件、土地利用规划图件、土壤图等图形信息，以及以地块、行政区域为基本依据单元的大量详细数据资料，如地块面积、用地类型、统计数据等，另外还有影像数据。土地利用优化配置必须基于这些详尽的数据开展研究，为了使决策系统能够有效执行，必须对数据进行分类，并建立一个结构合理、能够适应多种需求的综合数据库。

1.数据的分类组织

根据数据在土地利用优化配置决策中的用途，主要可分为基础地理数据、土地利用现状数据、土地利用适宜性评价数据、重大建设专项规划数据以及土地供需平衡数据。

①基础地理数据：主要指研究区的行政区划、DEM数据、交通网、水系分布以及影像资料等，虽然它们不直接作用于分区聚类模型，但是这些数据是进行空间知识获取的重要基础，同时这些要素有利于更完整地反映区域土地利用特点，是系统数据库不可缺少的组成部分。

②土地利用现状数据库：任何规划的制订和实施都不能脱离实际，土地用途分区必须基于当前的土地利用现状。在回顾我国上一轮规划时普遍认为，规划基础数据不实、不准，信息不全、有误是导致规划与实际偏差很大，直接影响规划科学性的重要原因。因此，建立及时的、准确的土地利用现状数据库是基础，土地利用程度、利用效益评价以及土地利用的景观格局分析等基于此开展。此外，尽可能地收集土地利用历史数据，构建不同时期的土地利用数据库，为土地利用的历史演变和趋势分析提供基础，通过比较分析，弄清土地利用可能存在的问题。

③重大建设专项规划数据：主要指城市规划、中心村规划以及铁路、机场、港口码头、水利设施等重点建设项目的用地规划，通常县乡级的土地用途分区必须平衡这些用地规划要求。充分地利用重大建设专项规划用地规划数据，是土地利用规划与相关规划相互协调、统一的保证。(www.xing528.com)

④区域专项规划数据：主要指基本农田保护规划、土地开发整理复垦规划等土地利用与相关行业的国土利用与开发专项规划。

⑤土地利用适宜性评价数据：主要指土地利用适宜性评价单元图、评价影响因子图等。如评价土地是否适宜耕作，需要考虑地形条件、耕层厚度、土壤质地、土壤养分、排灌条件等因素，这些众多的因素组成评价影响因子体系，建立影响因子空间数据库是土地利用适宜性评价的前提。

⑥土地供需平衡数据：土地供需平衡分析是在土地供给量和土地需求量预测和估算的基础上加以比较、评价供需状况，是编制各类用地规划指标的前提。土地需求量与人口规模、消费水平、经济发展水平、城市化水平和作物产量等项因素有着密切的联系。在具体进行土地需求量预测之前，一般应对上述相关因素进行预测。

2.综合数据库的建立

数据库是空间数据挖掘的基础，为土地用途分区提供必需的信息和数据。上述数据中，除了土地供需平衡数据属于一般数据外，其余均属于空间数据。本系统对空间数据采用Shapefile矢量格式存储，具体的数据获取方式已有较成熟的体系，本节不再介绍。由于数据获取的来源不同，数据结构及规范不同，因此必须建立和确定空间数据的统一数据格式、地图参数、空间特征属性、图层分类、命名和编码的原则等。由于空间数据库的建立有一定的规范标准，本节对此不作具体说明。而土地供需平衡分析数据作为非空间数据，通过传统关系型数据库管理系统(如Oracle、Access)存储，这些数据可以通过一个共同的关联项如行政单元代码、地理实体的内部标识等来与空间目标实体相连接。