OpenGIS(Open Geodata Interoperation Specification,OGIS-开放的地理数据互操作规范)由美国OGC(OpenGIS协会，OpenGIS Consortium)提出。OGC是一个非赢利性组织，目的是促进采用新的技术和商业方式来提高地理信息处理的互操作性(Interoperability)，它致力于消除地理信息应用（如地理信息系统，遥感，土地信息系统，自动制图/设施管理(AM/FM)系统）之间以及地理应用与其它信息技术应用之间的藩篱，建立一个无“边界”的、分布的、基于构件的地理数据互操作环境。

OpenGIS的目标是，制定一个规范，使得应用系统开发者可以在单一的环境和单一的工作流中，使用分布于网上的任何地理数据和地理处理。它致力建立一个无“边界”的、分布的、基于构件的地理数据互操作环境，与传统的地理信息处理技术相比，基于该规范的GIS软件将具有很好的可扩展性、可升级性、可移植性、开放性、互操作性和易用性。

OpenGIS定义了一组基于数据的服务，而数据的基础是要素（Feature）。所谓要素简单地说就是一个独立的对象，在地图中可能表现为一个多边形建筑物，在数据库中即一个独立的条目。要素具有两个必要的组成部分，几何信息和属性信息。OpenGIS将几何信息分为点、边缘、面和几何集合四种，其中我们熟悉的线（Linestring）属于边缘的一个子类，而多边形（Polygon）是面的一个子类。也就是说OpenGIS定义的几何类型并不仅仅是我们常见的点、线、多边形三种，它提供了更复杂更详细的定义，增强了未来的可扩展性。另外，几何类型的设计中采用了组合模式（Composite），将几何集合（GeometryCollection）也定义为一种几何类型，类似地，要素集合（FeatureCollection）也是一种要素。属性信息没有做太大的限制，可以在实际应用中结合具体的实现进行设置。相同的几何类型、属性类型的组合成为要素类型（FeatureType），要素类型相同的要素可以被存放在一个数据源中。而一个数据源只能拥有一个要素类型。因此，可以用要素类型来描述一组属性相似的要素。在面向对象的模型中，完全可以把要素类型理解为一个类，而要素则是类的实例。通过GIS中间件可以从数据源中取出数据，供WMS服务器和WFS服务器使用。WMS服务器接收请求，根据请求内容的不同，可以返回不同格式的最终数据。例如，WMS可以返回常用图片格式的地图片段供最终用户阅读（类似Google Maps），其中地图是根据一个样式文件（SLD）生成的，它描述了地图的线划粗细，色彩等；WMS也可以返回GeoRSS和KML用来和其它地图服务互通。WFS服务器也可以接收请求，但WFS将返回GML格式的地理信息数据。GML是一种基于XML的数据格式，它可以完整的再现数据，也是OpenGIS数据源的重要形式。也就是说，WFS返回的GML可以继续作为数据源。在WFS请求中，OpenGIS定义了一个Filter标准，用来实现对数据的筛选，使WFS更加灵活。另一方面，WFS还支持通过WFS-t提交客户端对数据的修改。通俗地说，WMS是“只读”的，而WFS则是可以读写的。草草说完，发现自己的理解也十分有限，如有谬误，还望读者不吝指正。另外还有WCS方面不曾涉及，要获得更进一步的了解，请下载OpenGIS的标准进行阅读。

OpenGIS是一个开放标准，不过它已经不仅仅在开源世界发挥作用，许多商业软件也支持了OpenGIS的标准。当然，这里所提到的软件全部都是开源软件。

几何基础类库
代表： JTS（Java）， GEOS（C++）， Shapely（Python）
这类几何基础类库主要实现的是OpenGIS的Simple Feature Access标准，简单地说他们就是对几何类型Geometry进行了一定程度的封装。以JTS为例，它按照OpenGIS对于Geometry的描述实现了基于Java的接口和继承关系，制作好了可以使用的类似Point、LineString这样的类。另外这些类库还普遍实现了OpenGIS的DE-9IM空间位置关系判断和一些常用的计算几何方法（如缓冲buffer）。
此类软件是所有GIS类库的基础，正如几何是GIS的基础之一一样。

数据源实现
代表：PostGIS（Postgresql），MysqL Spatial
数据源的实现主要是开源数据库的空间扩展。数据库的空间扩展不仅仅在数据表中支持几何类型的存储，而且更提供了sql级别的集合关系判断，例如，可以直接利用SQL查询在某个多边形内的点。

中间件
代表：GeoTools（Java）
中间件在系统中扮演连接数据和服务的角色。GeoTools承担了从各种数据源（如PostGIS，GML，Shapefile，WFS）读取数据并将数据标准化的工作。Feature接口就定义在GeoTools中，不同数据源的数据读出后被统一成包含一个Geometry成员（定义在JTS中）的Feature接口的实现。这样，进一步的操作只需面向Feature即可，省去了高层软件对于不同数据源的解读过程。另外，GeoTools还是OpenGIS标准的全面实现，其中包括Filter、坐标转换、GML。

WMS/WFS服务器
代表： GeoServer（Java），MapServer（PHP）
地图服务器扮演向网络中的客户端提供地图服务的角色。这类地图服务器可以接收统一规范的WMS和WFS请求，返回多种格式的数据。这个过程有WMS/WFS规范的严格规定，所以，对客户端来说其地图服务器的实现究竟是什么并不会造成太大影响。这样的规范，为公共的、联合的地图服务创造了可能。

客户端
代表：OpenLayers/MapBuilder（JavaScript），uDig（Java），QGIS（C++）
客户端分为浏览器和桌面客户端程序两种。以OpenLayers为代表的B/S系统客户端现在已经非常强大，它可以封装WMS请求，在浏览器上实现地图的切片载入功能。另外拖动、缩放都功能也非常完善，可以实现跨浏览器操作。最近的OpenLayers版本还支持了矢量编辑功能，可以通过WFS-t提交。而传统的桌面客户端程序功能则更加强大，支持多种包括WMS和WFS在内的数据源，另外编辑功能、操作性也要比浏览器中的强大。

Shapefile
ESRI的Shapefile格式是GIS矢量文件格式的事实标准，通常由.shp,.shx,.prj,.dbf等文件组成。OpenGIS的实现软件普遍支持Shapefile的读写。Shapefile在GeoServer中可以直接作为数据源，但是这种方式并不被推荐，原因很简单，基于文件的数据源可能造成性能不佳和数据丢失。

GML
GML是OpenGIS的标准规范之一，它基于xml描述地理数据。于Shapefile相比，xml更容易读写，易于在网络中以各种形式传播。同时，xml还具有可读性，人可以理解和辨识。GeoTools实现了GMLDataStore，因此在GeoServer中GML也可以直接作为数据源（需要下载GML扩展）。同时，GML的数据源为数据源动态化提供了实现的思路和可能性。

PostGIS
PostGIS是加拿大Refractions公司支持的开源项目，它为开源数据库Postgresql提供了空间支持。PostGIS安装后，Postgresql中出现一个模版数据库，新建空间数据库时只需以PostGIS为模版即可。PostGIS在sql级别上实现了基本的空间运算功能。另外绝大多数开源GIS软件（即使是不严格遵守OpenGIS标准的）都支持PostGIS数据表的直接载入，读写等功能。毋庸置疑，PostGIS是OpenGIS数据源最佳实现。

MysqL Spatial
MysqL是开源数据库的大鳄，从MysqL4.0开始加入了Spatial扩展功能，实现了OpenGIS规定的几何数据类型，在sql中的简单空间运算。但是从4.0之后到现在，MysqL的Spatial部分一直没有继续的更新和增强。加上早先MysqL在sql上对空间运算支持的不完善（只支持基于最小外接矩形的关系判断），所以MysqL是开源数据源中一个不太让人满意的选择。不过由于MysqL在小型项目上的广泛引用，在一些情况下也是可以以MysqL为数据源的。

db4o?： 对象数据库作为数据源的可能性
OpenGIS的系统架构完全是基于一个面向对象的模型的，而传统的关系数据库、Shapefile文件是现在应用的主流。在地理描述的过程中，关系数据库的特性并没有被完全发挥，而为此还需要有中间件做ORM的工作。试想直接将FeatureType和Features以对象形式存入对象数据库，整个系统至少在理论上可以减少一层。不过，以对象数据库作为数据源，还需要对象数据库的性能进一步提升。而之后的和已有软件的对接应该不成问题，因为db4o可以直接存储Feature对象和Geometry对象。但是因此产生的数据对实现的依赖性又是一个问题：数据和实现紧密耦合，数据中捆绑了代码，虽然db4o号称支持Java和.NET的的互操作，但是对于其它实现来说又成了问题。从这个角度来说，对象数据库作为数据源是一种倒退。 为什么没有KML？ KML作为一种新的标准（没有在意最后是否通过），它的作用主要是网络中地理信息的传输。KML是一种面向客户端设计的数据形式，这是它不能取代GML地位的原因，同时也是它在GoogleEarth和很多地图应用上远强于GML的原因。对照一下KML和GML的形式就很容易理解，GML将属性数据存储为Element，而KML则是以超文本的形式存储属性数据，前者便于数据读取，后者便于客户端表现。于KML很类似的就是GeoRSS，效果是相似的。

原文链接：https://www.f2er.com/postgresql/196877.html