全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
SDE成为空间数据库管理应用的中间件,发挥着巨大的作用,现将03年ESRI(富融)蔡晓兵写的关于SDE的文章发出来,作为“经典”文章,希望现在能够对大家有所帮助。
ArcSDE中间件技术的生命力
把ArcSDE的技术看成是一种对于空间数据管理而言可有可无的“鸡肋”,实际上是一种简单化的、“形而上学”的观点。持该观点的思维逻辑是:既然ArcSDE和Oracle Spatial都是用于存储空间数据,那有了Oracle还要ArcSDE何用?显然,该逻辑的前提是将ArcSDE和Oracel Spatial等同起来。错误的前提导致了无效的结论。而导致前提出错的根源,除了非技术的(或者说商业的)原因之外,主要还是对ArcSDE本身以及空间数据管理技术及其发展趋势缺乏深入了解。