基于大数据环境探究地理国情监测

基于大数据环境探究地理国情监测

保长金逯登旭

青海省第一测绘院青海西宁810001

摘要：大数据也称为巨量数据，指的是所涉及的资料量规模庞大到无法通过现有常规手段在合理时间内达到收集、管理、处理，并为决策者提供积极参考的信息。而地理国情监测工作由于时间跨度长、监测区域大、监测项目多等特点导致其数据具有海量性、多维性、异构性和多源性的特征。可以预见在未来一段时间内随着地理国情监测工作的深入开展，多源异构的海量数据将会犹如潮水般涌来汇聚而成“大数据”，笔者在此不揣简陋，将两者合二为一，提出一个全新的概念即地理国情监测大数据。本文分析了大数据环境探究地理国情监测。

关键词：大数据环境；地理国情；监测

大数据作为未来一种新型战略资源，其价值潜力在于提供了一个通过虚拟世界信息资源了解和探寻客观现实世界发展规律与趋势的手段，各级政府部门或企业行业可借助大数据找出问题、预测变化。

一、地理国情监测大数据的特征

特征是一个事物对外让人可感知的与其他事物不同的属性，这些可感知的属性可以从空间、时间、类型、来源等维度来表征。地理国情监测大数据作为一个事物，同样也有这样一些可感知的外部属性。１）海量性。地理国情监测大数据的海量性体现在：地理国情监测数据的自生长性，随着时间的推移，地理国情监测系统的数据会自动增加，只要没有人为干预，各种传感器会实时地将各种监测数据及时传到系统中，形成不同时间序列的数据表达，因此，产生了海量的监测数据。２）多维性。地理国情监测大数据的多维性体现在：对于某些监测要素，不同的领域对其监测的侧重点是不一致的，采用的监测方法、使用的传感器也不尽相同，这就决定了对同一地理要素监测数据的多维性。３）异构性。异构性主要指数据模型的结构不一致。地理国情监测大数据的异构性体现在地理国情监测中，由于地理空间数据来源的渠道多种多样，经过不同手段获得的数据存储格式及提取和处理方法各不相同，直接导致数据模型的不一致和数据的异构性。４）多源性。地理国情监测大数据的多源性体现在：①多时空性和多尺度地理国情监测数据具有很强的时空特性，对同一地理要素的监测数据源既有同一时间不同空间序列的数据，也有同一空间不同时间序列的数据。不仅如此，地理国情监测系统会根据系统需要而采用不同尺度对地理要素进行表达，不同的观察尺度具有不同的比例尺和不同的详细程度。②存储格式多源性地理国情监测数据不仅表达地理要素的位置和几何形状，同时也需要表达地理要素对应的属性，因此地理国情监测数据包含空间数据和属性数据两部分。

二、面临的机遇

1.不同地方政府的重视。因为大数据的到来，使得各级地方机构和组织，更加注重战略资源。不同地方政府根据党中央对地理信心产业的规划和发展，积极的推动地方的地理社会化，推动地理信息产业的应用于发展，这就带来了新的契机。

2.需求增大。身处在大数据时代，越来越多的人对地理信息的要求提升，对地理信息的质量也有相对的提升。测绘地理信息产业已经广泛的运用于多个领域之中，几乎覆盖了全国各个角落，它成为了现代人出行的好帮手。不管是政府部门的决策、城市规划与布局、资源的管理、企业运营与生产、普通人的吃喝住行等等，都已运用其中。

3.不断发展的技术。数据的发展推动了互联网技术的提升，互联网和人们的生活进一步融合。而地理信息产业则能有效的衍生出新的产业、新的内容和新的服务，是地理信息测绘产业往更加专业的方向发展。

三、大数据环境探究地理国情监测

1.地理信息资源的共享与建设。地理信息广泛的运用与不同领域，部门与部门之间的交流较少，多数是内部交流与沟通，部门独立完成相应的工作，工作状态较为封闭。造成了地理信息无法交换和共享，影响了信息的传达和沟通，出现信息重复采集的现象。在我国发展地理信息的过程中，很多的技术型标准未能形成统一的标尺，研究的深度和广度不深，难以达到资源共享的要求，因此还有很长的路要走。很多的部门与管理之间缺乏协调，造成了部门与部门之间关系松散，影响了地理信息的交流和共享，浪费了地理信息数据，造成数据之间无法兼容，影响行业的发展，产业之间难以高级化，这是大数据环境下测绘地理信息服务所面临的最大挑战之一。大数据环境推动了社会的发展，也使得地理信息测绘产业得到了快速增长。

2.地理信息的创新技术和核心技术。因为我国地理信息技术发展较晚，虽得到了迅猛发展，但是仍存在诸多的问题。根据相关数据显示，与欧美国家相比较，我国的知识产权技术多数是运用欧美发达国家的产权，例如我国的遥感技术大部分都是源于欧美发达国家。在我国，高空间分辨率、全天候雷达卫星等技术仍是空白。我国使用的卫星导航绝大多数是建立在欧美国家卫星导航的系统上进行改革，很多的重大技术和装备仍然依赖于欧美先进国家的技术。我国地理信息相关技术仍处在空白阶段，处理信息数据、管理和集成，分析和表达等技术的探究不深，这是大数据环境下测绘地理信息服务所面临的最大挑战之一。

3.地理国情监测大数据空间分析。地理国情监测数据来源众多、复杂多样、数据量大。地理国情监测数据分析与挖掘以基础地理信息数据库为本底，结合航天遥感、航空遥感影像和地面移动数据，基于空间统计分析等相关技术，进行陆域和水域的国土面积、水域面积、海岸线长度等数量统计，开展地形地貌、地理区划、交通道路网络、土地利用、城镇布局和演变等变化监测分析。地理国情监测大数据空间分析主要包含以下几个方面：１）地理国情监测数据基本空间分析。地理国情监测数据基本空间分析主要以提取包含空间位置和相关属性的地理国情信息为主要目的，将信息以特定的要求提取出来后即可完成一些初步的空间分析功能，如缓冲区分析、叠加分析和网络分析。２）地理国情监测空间分布分析。地理国情监测除了监测对象的几何形态、物理属性外，还要把握其在空间上的组合、排列、彼此间的相互关系等特征。具体的计算指标有空间分布的密度和中心分析等，按对象类型又可分为点模式空间分析、面格局空间分析两个方面。３）地理国情监测数据相关性分析。在地理国情监测中，需要对自然要素、人文要素和专题要素等的相关性进行分析研究，研究方法主要包括多因素相关分析、空间回归分析等。空间多因素相关分析是指利用相关系数法分析地理国情的各要素之间的相关性，空间回归分析是指分析地理国情要素之间的空间回归模型。

随着测绘地理信息技术的不断发展进步，该系统在我国各行各业中的应用也越来越广泛。测绘地理信息在我国应用的时间不长，但是正发挥着越来越重要的作用，对于我们这种人口众多、地理环境复杂的国家来说，测绘地理信息是必不可少的。因此，我国应不断加强对测绘地理信息的创新，使其更好的服务于社会。在大数据时代，测绘地理信息服务利用大数据可以推进测绘地理产业的信息化建设进程，有效提升产业内部的工作水平以及工作效率，同时实现信息共享。测绘地理信息企业应用大数据技术能够有效解决自身工作中的多种问题，使其工作水平得到显著提升，从而获得长远发展。

参考文献：

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