大数据在测绘地理信息中的应用

大数据在测绘地理信息中的应用

刘辉

身份证号码：232101198904171631

摘要：随着我国经济建设的快速发展，我国各行业发展迅速，推动我国提前进入现代化发展阶段。大数据时代的来临给行业的变革发展提供了契机与助力，测绘应用领域当然也不除外。由于大数据信息技术的广泛应用，对传统方式方法进行进一步优化，将在一定程度上有效提高相关部门测量工作水平，提高相关部门测量地理信息收集工作的完备度、完整性和真实性，从而推动相关部门各项管理工作的规范开展，并带动产业进步。

关键词：大数据；测绘地理信息；应用

引言

时代的进步，科技的发展，给予了我国各行业新的发展空间和发展机遇，加速我国整体经济建设的发展进程。在我国现代化技术的不断发展情况下，大数据技术应用越来越普遍。大数据在测绘地理信息中的应用，对保障信息的准确性以及质量也有积极作用。

1地理信息大数据概述

地理信息数据高度关注标准化和几何精度。收集大数据的地理信息的方法有多种，包括传感器、网络信息、旅行过程、专业、早期和全面的消费记录。收集的数据还包括环境、日常旅行规则、政府信息、商业信息、人口分布和社会动态等内容。地理信息收集手段包括地球遥感技术、地理测绘技术、卫星技术等。在地理信息大数据中，包含的信息数量非常庞大，其社会价值也非常高。由于收集的大数据微不足道，因此需要创建一个平台来管理大数据的地理信息、分析大数据并对其进行分类，以便于使用。

2大数据在测绘地理信息中的应用

2.1时空大数据处理与分析技术

时空大数据如果不经过处理与分析是无法直接应用到国土空间规划中的，而测绘地理信息可为多源数据提供全方位、大体量、有重点的处理与分析技术。首先，多源异构数据整合技术是时空大数据处理较为典型的技术分支。通过收集监控摄像、问卷调查、GPS定位等来源多样的数据，将特征、性质不一的信息进行分解与融合。对于非结构性数据，如影、音、画，需要将其处理为能够被量化的信息参数或空间数据。这种由线性到离散的转化可为国土空间规划搭建统一的“底图底数”。其次，影像信息智能提取技术能够筛选、甄别出复杂影像中的重点内容，智能的监测模式可节约大量的人力，为国土空间规划“四体系”中的编制审批与实施监督带来极大方便。此外，高性能计算技术能够对PB级存储空间进行检索、统计与演算，为国土空间数据管理的增能、增速、增效提供性能支持。最后，测绘地理信息中的大数据分析技术主要体现为地理信息系统（GIS）的应用。GIS由精确可用的数据、性能足够的硬件、数据统计程序、影音视听软件及技术开发人员（处理硬件或软件出现的突发情况）组成。通过以上要素的缜密配合，GIS能够建立针对各类议题的专项分析模型。在国土空间规划这一重要议题中，时空大数据分析技术通过调取国土空间数据库，进行社会学与地理学计算，从而提供有效的评价、对比、模拟、预警等信息分析手段。

2.2在建设国家测绘地理信息系统中的运用

大数据处理时代发展中，相关地理信息企业以往的发展模式已无法全面适应当前行业的发展需要，这也就极大地限制了企业前行，也影响了企业规模的扩张。所以，相关企业必须在当前大数据时代背景下，合理化运用新发展模式，以提升核心技术实力，并收集多种不同类别的地理信息，为新产品开拓更加广泛的市场。此外，大数据时代下不同资源的数量增加，必须通过人力与技术相结合的手段筛选最富有价值的信息，使地理信息企业可以分析并运用这些信息建立个性化的业务模型。在实施测绘与地理信息业务的过程中，企业应当全面考虑地理信息产业蓬勃发展的总体态势和建设需求，以适应信息化社会的新发展特征，一方面大力推进地理信息产业的稳定，另一方面提高地理信息数据的使用率。

2.3矢量信息融合

VGI、众包数据与传统SDI数据相结合，可以快速发现与基础地理信息数据中形状和位置等矢量信息的差异，有效帮助提高基础地理信息数据质量，加快数据更新过程。矢量信息融合需要重点解决不同来源互联网矢量数据的要素匹配、变化发现和连接合并问题。要素匹配是数据融合的基础，主要通过实体间的几何特征相似性判断数据是否描述同一地理要素，常用特征包括距离、拓扑、方向、形状等,为了提高匹配的准确性，往往还会考虑要素的邻域上下文环境、社会经济属性等信息。对于相对复杂的线状、面状要素，可以利用降维的方法，将线要素匹配问题转换为线的节点匹配问题，将面要素的匹配问题转换为面的骨架线或骨架网眼的匹配问题。泛在数据海量、异构的特性为要素匹配带来了一定的挑战，为了提高匹配时的搜索效率，可对通过编码技术快速找到在空间位置上相邻的点。此外，对于复杂的多对多匹配问题，可以利用正反双向匹配策略、面积迭置率等方法提高匹配精度与匹配效率。获取不同数据集之间的匹配部分和变化部分之后，进一步分析变化部分的变化类型，并分别采取不同的策略对数据进行融合。对于新增和消失要素，可对基础数据进行增加或删除处理；对于变化要素，可以进行更新、合并处理，例如道路延长、水系改道、居民地扩建、绿地变化等。

2.4强化信息处理与输出

在大数据背景下进行测绘地理信息检测工作时，除了要正确认识测绘数据量大幅度增加的现状外，还要对地理信息检测技术进行创新，提高检测工作的效率。因此，需要强化信息处理和输出工作。相关工作人员必须对数据处理设计工作进行有效落实，确保测绘地理信息检测工作不断完善。此外，必须综合分析测绘地理信息检测的具体特征，在设计数据处理方案时，要融入现代化创新理念。在设计测绘数据处理措施时，相关工作人员需要全面分析大数据背景下测绘行业的发展需求，需要挖掘大数据处理要素以及信息化技术的应用价值，进一步提升在测绘过程中的数据处理效率，从而推动测绘地理信息检测工作的持续发展。随着我国大数据技术的应用越来越普遍，当前的测绘行业受到极大影响。将现代化技术应用在地理信息检测与处理工作中，可以在开展测绘工作的同时，利用输出文档、打印输出图片等方式呈现地理信息输出。尤其是在现代科技水平不断发展和优化的背景下，3D打印技术越来越成熟，将3D打印技术与实际情况进行结合，可以进一步促进测绘地理信息检测系统的创新和完善。利用3D打印技术能够保证图像输出的直观性，可以促进我国测绘地理信息检测系统的科学发展。

2.5在智慧城市建设中的应用

在城市化加深的背景下，我国提出智慧化城市建设要求，促进城市智慧化发展，为广大人民群众带来了诸多城市发展便利，同时提高了广大人民群众生活质量。在大数据时代下，可以利用大数据技术开展智慧城市建设工作。其中，可以在智慧城市建设中应用数字化的地图准确了解城市建设情况，进而为智慧城市的建设工作提供可靠的信息数据支持。同时，还可以利用数据资源对地理位置进行定位管理，从而优化智慧城市建设工作。此外，可以在智慧城市建设中应用多种类型的数据库，研究智慧城市建设要点。

结语

随着时代的变迁，测绘地理信息也在逐渐更新换代，相关部门如果想让测绘地理信息发挥应有的作用，需要适当采用大数据处理信息技术。它不仅能够实现人类生活多元化发展，还可以保证地理信息行业在今后的发展能够稳步前进。

参考文献

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