广东省生态环境地理时空云平台的构建与应用

为有效支撑广东省生态环境保护、环境研究、科学决策等相关工作,研究基于WebGIS技术,采用计算机、数据库、地理信息系统等技术,开发构建了包括数据管理、数据展示、数据挖掘等功能的广东省生态环境地理时空云平台。该平台基于主流B/S架构设计,采用前后端分离技术开发而成,可实现生态环境空间数据的流程化、标准化、可视化处理及分析等主要功能,同时可对空间数据的分布、属性进行挖掘分析,全面提升了生态环境领域环保工作的科学决策能力。

省级时空大数据平台分析与应用实践

本文介绍了时空大数据平台总体框架,以智慧广东时空信息云平台为例提出了技术实现方案。探讨研究了空间数据快速处理、发布、分析的技术难点及解决思路,提出了应用时空数据服务智慧城市解决方案。

大规模时空数据分布式存储方法研究

提出了一种基于Hadoop云平台的时空数据分布式存储方法,以应对空间应用中出现的无法满足高并发用户在线实时访问和空间信息服务中断等大数据存储瓶颈问题。该方法运用时空数据切分与布局机制使数据均匀分布于集群中以确保存储与访问负载均衡;运用时空对象重组织机制提高数据的时空临近性以匹配时空应用存取模式;运用热点时空对象分布式缓存机制以降低磁盘I/O访问延迟。利用该方法实现了基于Hadoop云平台的时空数据分布式存储中间件原型系统exHDFS,实验结果表明该方法能高效地满足数据密集型空间应用存储需求。

智慧城市时空信息云平台建设研究

以完善的云环境建设为支撑,以构建标准安全的防护体系为保障,以时空信息云平台建设为基础,以智慧应用建设为重点,促成跨域、跨部门、跨层级的数据融合,提高城市综合智能化水平,使城市运转更加高效、敏捷、低碳与和谐。

国土空间规划辅助决策平台关键技术研究

在生态文明建设的背景下,为了智能辅助国土空间规划的实施,提出建设基于大数据、云计算、深度学习等技术的国土空间规划辅助决策平台。根据国土空间规划的战略目标,对国土空间规划辅助决策平台建设的内容、任务体系和技术框架进行阐述,深入研究平台在多源数据整合、多规融合及辅助规划实施过程中所涉及的关键技术,并给出平台应用案例,旨在为国土空间规划辅助决策平台的建设提供参考。

基于BIM和时空大数据云平台的智慧城市研究与应用

随着城市信息化的发展,智慧城市已成为当今社会发展的趋势,建筑信息模型(BIM)承载了城市建设的技术和数据等资源,其使智慧城市在安全、舒适、节能、环保、便利等方面得到极大提升。时空大数据平台作为智慧城市建设的重要组成,不但是智慧城市基础性的信息资源,也是其他信息交换共享与协同应用的载体,实现基于统一时空基础下的规划、布局、分析和决策。时空大数据平台与BIM相结合,将极大地提高城市管理能力和水平。本文提出了基于BIM和时空大数据云平台的智慧城市系统架构,同时研究了基于BIM和时空大数据云平台的智慧城市系统在智慧交通、智慧城市楼宇以及智慧城市规划管理方面的应用。

智慧老河口建设模式及应用研究

以"智慧老河口建设"为例,研究分析了智慧老河口如何在建设中把握政府角色的定位与作用、技术资源的整合与利用、项目运营的社会参与等内容,不仅有效解决了智慧城市建设中遇到的资金、技术、工程建设、运营、维护、监管、人才队伍等一系列问题,而且取得良好的社会经济效益,形成老河口独具特色的建设模式、技术模式、服务模式和运营模式,为湖北中小城市智慧城市建设提供良好的建设样板。

基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术研究

为了提升数据挖掘效率,为众多空间数据应用领域提供数据支撑,提出基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术:利用分布式编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统构建Hadoop云平台,在云平台中实现分布式计算、数据挖掘、业务响应以及用户交互;其中数据挖掘层利用归一化变换将空间数据与属性数据调整为正态分布并统一量纲后,采用快速独立成分分析算法去噪处理变换后数据;依据贝叶斯分类理论以及极大后验和似然假设构建朴素贝叶斯分类器,将去噪处理后的数据作为分类器输入,完成空间属性数据挖掘。试验结果表明该技术应用在农业生产中,可以增加经济效益,数据经去噪后峰值信噪比与结构相似性较高,可有效挖掘城市空间属性数据,且具有较高数据挖掘速度。

基于GEE云平台和多源数据的土地覆盖智能分类算法对比研究

根据伊斯兰堡土地覆盖类型分布特点和GEE云平台提供的多源遥感数据信息,筛选地表反射率、植被指数、水体指数、夜光数据、数字高程数据5种空间数据集作为土地覆盖分类的基础和辅助数据,分别运用朴素贝叶斯、随机森林、最小距离和支持向量机4种遥感数据智能分类方法,实现伊斯兰堡土地覆盖类型信息的自动提取和精度对比。结果表明:1)4种智能分类方法采用综合集成的多源数据进行分类的精度均高于仅用单一遥感数据参与分类的精度,且在使用相同数据源和训练样本的情况下,支持向量机算法的分类精度高于其他3种方法。从伊斯兰堡全区域土地覆盖分类精度看,最小距离方法的总体精度最低(77.9%),支持向量机方法的总体精度最高(89.6%)。2)充分利用GEE云平台集成的多源海量数据资源和丰富的模型内嵌接口,可有效解决传统方法(非GEE云平台)中存在的多源数据处理调用耗时耗力问题,实现土地覆盖类型精确、快速提取。该研究可为开展“一带一路”沿线国家和区域长时序土地覆盖数据产品智能快速提取的最优模型筛选与定制提供方法和技术支撑。

面向持续交付的空间大数据基础设施设计与实现

随着空间大数据技术的快速发展,越来越多与空间大数据云平台相关的项目逐步规划和建立.GIS建设项目已经朝着平台化、虚拟化和智能化的方向转变.新一代GIS平台建设的重要原则之一,就是要把空间大数据作为企业的重要资产.它需要系统地管理、持续地维护、安全地控制以及深入地挖掘.在持续探索数据价值的过程中,对平台基础设施提出了新的技术要求,包括集成多种开源技术、支持快速的迭代开发、支持持续运行的数据分析任务等.本文研究的重点是结合DevOps等先进的面向持续交付的管理理念,利用相关技术提出空间大数据基础设施的设计方案,使其具备持续交付能力.

智慧城市时空信息云平台中的多源数据建设

智慧城市时空信息云平台集成的数据来源多样,数据类型丰富,时间序列整齐,数据建设过程涉及整合、汇集、处理、集成等多个步骤。本文归纳了市县智慧城市时空信息云平台中的数据建设内容,总结了多源异构数据在整合、处理、集成方面的关键技术,可为后续的智慧城市时空信息云平台数据建设提供参考。

时空大数据的主要特征及作用

时空大数据是大数据的重要组成部分。从大数据的基本概念和特点出发,深刻阐述了时空大数据的主要概念及其特征,并结合数字城市、智慧城市建设和地理信息产业发展的实际情况,充分论述了地理时空大数据在国家治理体系建设、政府民生管理、智慧城市建设、地理信息产业发展和科学研究等领域的重要作用。

智慧洪泽时空信息云平台关键技术研究与应用

2019年,自然资源部出台了新版《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》,突出时空大数据与国土空间分析,聚焦自然资源服务,服务社会民生。开展时空大数据与时空信息云平台关键技术研究,对提高测绘地理信息科技水平具有重要的意义。文章主要研究了时空大数据建设和时空信息云平台研发的关键技术,并介绍了智慧洪泽时空信息云平台的总体架构和应用。

基于气象大数据云平台的降水特征分析——以成都近30年降水数据为例

随着经济的发展、城市化进程的不断推进,提高农业现代化水平和效益成为关键。本文是基于气象大数据云平台(简称“天擎”)所共享的数据、接口,结合成都地区的地理位置,选取15个气象台站,对其近30年降水数据进行整合处理,利用一元线性回归模型拟合得到降水折线趋势图,并用M-K检验法对其进行纠正,从而得到成都地区近30年降水量的变化趋势及分布特征,可为成都的农业农村现代化发展提供精准参考及有效助力。

基于时空大数据的物流云平台设计

阐述港口运输管理云平台的案例,基于时空大数据的物流云平台的建设目标、总体架构、关键技术、应用状况,从而实现海量时空大数据存储、处理与分析性能。

The concept, key technologies and applications of temporal-spatial information infrastructure

Smart city is the development of digital city; as its main supporting technology, the digital city geo-spatial framework has to be upgraded to the temporal-spatial information infrastructure (TSII). first, this paper proposes the concept and basic framework of smart city and defines the concept of TSII - processes, integration, mining analysis, and share time-stamps geographic data - and the related policy, regulations and standards, technology, facilities, mechanism, and human resources. The framework has four components: the benchmark of time and space, temporal-spatial big data, the cloud service platform and the related supporting environment. Second, the temporal-spatial big data and cloud service platform are elaborated. finally, an application of TSII constructed by the Xicheng District Planning Bureau in Beijing is introduced, which provides a useful reference for the construction of smart city.

基于遥感数据云平台与机器学习的森林郁闭度自动估算方法研究

森林郁闭度是森林资源调查和监测工作的关键因子,如何实现客观、准确的自动化估算具有重要生产和实践意义。以杭州市余杭区为试验区,采用地面调查样地数据为训练数据,开展了基于遥感数据云平台(GEE)与机器学习的森林郁闭度自动化估算研究,并与常规多元回归方法进行了比较分析。结果表明,以GEE提供的Landsat 8数据测算的植被指数为预测因子,通过分类回归树、支持向量机等机器学习算法,可以实现森林郁闭度的准确监测,而传统多元回归分析方法精度较低无法满足生产业务要求。本研究开展的工作可在不需要本地的数据存储与计算能力的情况下,实现大范围森林郁闭度的快速自动化估算,具有广泛的推广价值。

空间资源配置视角下智慧城市大数据云服务平台设计

基于现有研究成果,设计一种空间资源配置视角下智慧城市大数据云服务平台。平台架构由终端接入平台、应用软件平台、云数据中心、通信网络构成。平台则由多个模块构成,其中加密模块使用哈希SDH算法、非对称RSA加密技术等进行加密。资源库模块中包含多种构建智慧城市的基础资源数据,具体包括社区办事流程数据、房屋数据等。数据缓存模块主要通过分布式缓存模型进行云服务平台的分布式缓存。数据服务模块能够为云服务平台提供构建智慧城市方面的大数据服务。云服务平台的云服务节点具体包括控制节点与计算节点。对验证设计平台能否正常的运作以及是否达到设计要求,对其进行实际的社区应用,通过应用后表明平台的并发性能瓶颈约为40000个用户;平台实际操作通过率基本可达100%。说明平台基本可以达到预期设计要求。