地理时空大数据管理与应用云平台建设研究.docx

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1、地理时空大数据管理与应用云平台建设研究摘要：天地空立体观测与移动互联网技术的蓬勃发展使得地理数据的获取周期越来越短，精度更高，手段更丰富。目前，地理大数据已经广泛应用在了各行各业，如出行服务、物联网等。基于此，本文就地理时空大数据管理与应用云平台展开研究，对其功能优势与建设思路进行分析探讨，以期能够引起有关部门及工作人员的重视，为地理时空大数据管理与应用云平台建设提供参考。关键词：应用云平台；大数据管理；地理时空引言：首先要澄清，并非数据量大就是地理时空大数据，大数据打开了一条“由人到地”的研究路径。大数据提供的社会感知手段和传统遥感数据相结合， 有助于我们更全面理解地理环境。地理时空大数据同

2、时观察到两个层面的分布以及交互模式，有助于我们理解 MAUP 问题。不同类型大数据都不是经过严谨的抽样设计采集的，存在一定代表性问题。1 地理时空大数据管理与应用云平台的优势1.1 共享数据服务地理时空大数据管理与应用云平台为用户提供方便快捷、高性价比的大数据获取渠道，解决合作用户展开数据分析相关工作时数据获取困难和成本难以控制的难题。1.2 城市级时空数据计算地理时空大数据管理与应用云平台支持城市级海量数据实时分析计算、动态渲染，为物联网、社交网网络、人口、环境等方向的数据分析提供轻量化部署的实时计算支持。1.3 分析模型智能构建地理时空大数据管理与应用云平台包含常用的大数据算法模型和时空计

3、算模型，简单交互即可实现复杂的模型计算。1.4 物联网数据接入及可视化分析地理时空大数据管理与应用云平台全链路覆盖了物联网中设备数据生成、管理（存储）、清洗、分析及可视化等环节。物联网数据的接入不再受各种数据接口开发的困扰，有效降低数据分析门槛。1.5 实时接入动态型的数据地理时空大数据管理与应用云平台支持静态和时空动态、支持海量的时空数据的实时渲染。基于时空大数据引擎，可实现百万甚至亿级的点、线、面数据的实时动态渲染。1.6 智能化时空数据探索分析在地理时空大数据管理与应用云平台基础上为研发的哈勃（Hubble）时空大数据引擎，可以大量存储点、线和多边形数据。它通过充分利用地理属性、时序特性

4、来快速访问数据。1.7 快速构建大屏应用地理时空大数据管理与应用云平台上所有的图表和空间探索等图表，通过布局灵活的模板，轻松拖拽创建可视化大屏，快速关联大屏组建项目，即刻发布分享。1.8 无代码项目级应用构建地理时空大数据管理与应用云平台操作简单、方便、流畅，易学易精，大大降低数据分析人员的学习成本，不需要任何代码就能自助搭建应用。2 地理时空大数据管理与应用云平台的建设社交网、物联网、传感网等各类基础网络与应用网络系统不断涌现，一切都可以数据化，一个数据的世界正在飞速发展。历史长河中源源不断产生的数据都有空间属性，由此地理时空大数据管理与应用云平台的建设变得极具价值，提供了数据获取处理、数据

5、存储管理、数据探索分析、城市三维可视化、时空数据挖掘、智能模型构建、可视化专题制作等功能的一站式全流程支撑服务。2.1 数据管理由于不同的来源、不同的业务场景、不同的更新频率，使数据的存储和汇集 成为一个复杂的工作。另外因为时空数据的独特性，这就需要对其不仅要能存得 下，还要能查得出、管得了。基于数据中台的建设思路和系统架构，通过对数据 资产的统一管理，实现数据资产的可见、可用、可运营，为用户业务发展赋能。 同时通过构建合理的数据目录体系，对数据按照业务场景、数据形态等进行分类， 并为用户提供个性化的标签体系和多种查询方式。2.2 数据探索将数据进行一系列探索式的空间和图表分析，我们将这个分析

6、过程称为探索。每条数据都可以创建可视化探索。不同的数据内容可以选择不同的探索类型。对 于大多数用户而言，数据探索是进行更深入分析的起点。交互式数据探索使得深 入分析变得简单，探索数据基于数据目录数据源构建，并且可以实时更新。当你 需要了解更多信息时，可以从数据探索中钻取到行级详细信息。平台支持图表数 据、空间数据和其它类型数据，用户可自主进行数据的深度探索分析。探索是一 个将数据进行分析、精炼、以及自我表达的方式，探索的过程是一个充满个性、 有思考的、沉浸式的行为。通过提供专业的数据分析能力、可视化能力，通过交 互、设置、调整表达最终的信息。2.3 大屏制作与可视化将数据进行一系列的探索分析后

7、，综合放置在一个大的屏幕中对比查看，这就是大屏制作。大屏是目前主流的可视化展示形式，通过把核心信息集合在一个页面上，然后发布投放到实体大屏上进行展示、汇报、分析、研讨等。2.4 项目构建与发布集中分析某一具体事项的相关数据，我们称之为项目。项目是通过导航栏的形式将各个独立大屏有机组织在一起，通过一系列的数据维度展示，实现对复杂场景的表达。2.5 海量时空数据存储分析Hubble 是可在云和分布式计算环境上实现大规模地理空间分析，管理和分析来自于物联网、社交媒体、轨迹和手机应用的海量时空数据引擎。Hubble 可以大量存储点，线和多边形数据。通过充分利用地理属性、时序特性来快速访问数据。Hubb

8、le 还可以通过 Kafka 消息系统，为时空数据的实时流处理提供支持1。2.6 独具匠心的可视化设计方案一是位置与绚丽的色彩：尝试用更丰富的色彩来释放空间数据之美，也在图 表和空间的搭配上独具匠心。二是丰富的空间可视化形式：饼图，是人类历史长 河里激起的智慧的浪花，这种近乎原始的空间点分布形式，却是最简明优雅的信 息提炼和表达方式。通过对不同属性的解读，然后通过调整颜色、大小、透明度， 即可对信息进行最好的表述。平台支持多种可视化形式，无论是空间表达、图表 表达、或者其它表达，将其融合，然后配以匠心般的设计，通过简洁流畅的交互 设置，使信息的表达充满诗意。三是从数据到场景的一站式解决方案：数

9、据的终 极目的，无论是故事、报表、以及各种可视化的表达，都是一个信息的加工，分 析，再传递的过程，都是为了满足各种应用场景的需求。希望平台能够满足用户 各种场景的表达，无论是单个信息的表达，或者是组合信息、系列信息的表达。 通过探索、大屏、项目三种模式，由简入繁地满足各种场景的需求2。结束语：综上所述，目前中国正处于一个高速发展的阶段，城市化进程的加速、产业结构的转型给政府、企业的生存和发展带来了全新的挑战，采用大数据技术来提升管理、决策、运营效率已经是政府、企事业单位进化不得不面对的重要课题。地理时空大数据管理与应用云平台的建设从数据到场景，解决了政府、企事业单位、科研机构、团体组织或个人所面临的种种问题。参考文献：1 刘冬梅. 空间地理信息数据在智慧城市时空大数据云平台建设中的应用C. 重庆市鼎耘文化传播有限公司.2020 年智慧建造与设计学术论坛论文集,2020:2-4.2 任畑.浅析地理时空大数据管理与应用云平台建设J.世界有色金属,2019(22):278+280.