在空间数据库教学中，理论知识的讲解固然重要，但实践操作才是帮助学生深入理解、掌握技术并培养解决问题能力的关键。因此，选择和提供高质量、多样化的数据集对于构建有效的教学环节至关重要。
1. 基础地理数据与城市案例数据集
这些数据集通常是空间数据库教学的起点，帮助学生掌握基本的数据导入导出、空间查询和可视化操作。
行政区划数据：
描述： 包含不同层级的行政区划边界（省、市、区县、街道/乡镇），通常以Polygon（面）类型存储。
用途： 用于学习空间数据库中面数据的导入、基本的空间查询（如查找某个区域内的所有街道）、与属性数据进行关联（如人口统计数据）。可以用于地图可视化和简单的区域分析。
获取途径： 国家基础地理信息中心（或各省市测绘部门）公开数据、OpenStreetMap (OSM) 导出数据、或者一些地理信息数据提供商提供的基础地理数据。
城市POI（兴趣点）数据：
描述： 包含城市中各种兴趣点（如学校、医院、餐馆、商场、公园、公交站）的地理位置（Point类型）和属性信息（名称、类别、地址、电话等）。
用途： 学习点数据的管理、查询特定类型POI、距离查询（如查找离某个点最近的N个餐馆）、缓冲区分析（如查找某个学校周围500米范围内的所有商店）。
获取途径： OpenStreetMap (OSM) 导出数据、高德/百度地图开放平台API（通常有限制）、或一些商业地理数据服务商。
交通路网数据：
描述： 包含道路的几何形状（LineString类型）、道路等级、限速、单双向、交通信号 特殊数据库 灯位置等属性，形成一个连通的交通网络。
用途： 学习线数据的管理、网络拓扑的构建与维护、以及路径规划（最短路径、最快路径）的基础。这是教授pgRouting等空间数据库扩展功能的理想数据。
获取途径： OpenStreetMap (OSM) 导出数据（质量高且免费）、或一些城市交通部门提供的公开数据。
土地利用/土地覆盖数据：
描述： 以面数据（Polygon）形式表示不同区域的土地利用类型，如耕地、林地、水域、建设用地等。
用途： 学习面数据的管理、空间叠加分析（如统计某个行政区内不同土地利用类型的面积）、变化检测（结合不同年份的数据）。
获取途径： 中国科学院资源环境科学与数据中心（RESDC）等机构发布的中国土地利用数据、Landsat/Sentinel等卫星影像处理后得到的分类产品。
2. 专题与时空动态数据集
这些数据集能帮助学生进一步探索空间数据库的高级功能，如时空数据管理、复杂空间分析和性能优化。
出租车/网约车轨迹数据：
描述： 包含大量出租车或网约车的GPS位置点序列，每个点包含经纬度、时间戳、车速、载客状态等信息。这是典型的时空轨迹数据。
用途： 学习时空数据的导入与存储（如将点序列重构为轨迹线）、轨迹索引、轨迹查询（如查找某个时间段内经过特定区域的车辆）、移动模式分析、热点分析等。
获取途径： 一些城市会发布匿名化的出租车轨迹开放数据（如纽约市出租车数据集），或通过学术研究机构获取脱敏数据。
环境监测数据：
描述： 包含空气质量监测站（PM2.5、PM10、O3等）或水质监测站的位置（点）及其历史和实时监测数值。
用途： 学习时空数据的多维属性管理、空间插值（将离散监测点数据生成连续分布图）、时空热点分析。
获取途径： 各地生态环境部门发布的空气/水质监测公开数据。
遥感影像时序数据：
描述： 某个区域在不同时间拍摄的卫星影像，如Landsat或Sentinel系列，用于监测地表变化。
用途： 学习栅格数据在空间数据库中的存储（如PostGIS的Raster类型）、栅格数据的处理（如计算NDVI）、以及时间序列分析。