基于云计算的智慧唐山时空信息平台数据库构建

随着云计算技术的不断发展,大数据与信息化时代的优势越来越突出,应用越来越广泛。时空信息平台作为智慧城市建设的重要内容,管理海量基础地理信息数据,是智慧城市建设的基础。因此,海量数据的管理成为时空信息平台设计的关键。以智慧唐山建设为例,结合云计算技术,探讨时空信息平台数据库的构建,针对云平台基础地理信息数据体系、云平台数据库体系架构以及云平台数据库管理系统等方面进行设计,明确基于云计算时空信息平台数据库建设内容,探讨适用于智慧城市建设的时空信息云平台解决方案。     

面向政务大数据的智慧街道时空信息云平台的研究与建设

时空信息云平台建设是智慧城市建设中测绘地理信息部门建设的核心和主要内容,是实现"地理信息+"的重要战略.针对街道信息化管理工作中系统建设、数据收集、数据管理、数据交换、数据更新等方面存在的信息孤岛、缺乏统一的标准等问题,充分考虑了街道现有平台及政务数据的特点,采用了地理信息大数据技术,研究了街道级时空信息云平台的建设方...     

市县级智慧城市时空信息云平台建设方案研究与应用——以智慧大丰时空信息云平台建设为例

分析了智慧城市时空信息云平台在智慧城市建设中的定位,针对目前国内时空信息云平台建设中普遍存在的一些问题,提出了平台架构云端化、市县运维一体化、数据内容泛在化、更新方式多样化的市县级智慧城市时空信息云平台的建设模式,并在智慧大丰时空云平台建设项目中进行了实践。     

智慧城市时空大数据与云平台建设技术研究

建设智慧城市是一项国家战略,也是贯彻落实十九大关于建设"数字中国、智慧社会"精神的有力举措。智慧城市时空大数据与云平台具备时空大数据获取、挖掘分析、泛在服务能力,能够将时空信息渗透至城市发展、百姓生活的方方面面,是智慧城市的"基石",可以为政务数据、民务数据、运营数据和感知数据时空化提供支撑;依托时空大数据与云平台的大数据分析能力,结合各业务部门需求还可以深挖行业专题数据,能够为领导决策提供专业、权威的时空数据服务。本文按照国家相关规范,详细介绍智慧城市时空大数据与云平台的建设目标与任务、技术路线、关键技术等方面内容。     

智慧徐州时空信息云平台应用模式探讨

在研究物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代技术的基础上,运用"互联网+地理信息"的思维和手段,实现传统空间数据"一张图"转变、传统应用服务向智慧化应用转变。总结了智慧徐州时空信息云平台的建设成果,提出时空信息云平台的软件即服务、平台即服务、数据即服务3种应用模式。以智慧旅游和智慧水利的应用成果为例,介绍了时空信息云平台在智慧徐州建设中的基础支撑作用。     

智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

在数字嘉兴建设成果的基础上,本文结合“智慧嘉兴”时空大数据与云平台试点项目建设,探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台,介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析,根据运行实践证明,该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务。     

智慧城市时空信息云平台建设研究

智慧城市是以信息化创新引领城市发展转型、提高城市治理能力的重要手段。时空信息云平台是智慧城市建设中重要的时空基础设施。从智慧城市时空信息云平台建设的总体架构、关键技术路线等方面探讨了平台建设的思路和方法,对基础设施、时空数据、软件平台等核心内容进行了全面分析与研究,设计了相应的技术路线,形成了一套支撑智慧城市建设的时空信息云平台建设方案。     

智慧广州时空大数据框架体系设计与建设

根据《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》的要求,从资源汇聚、空间处理、数据引擎、管理分析等多个方面,对历史与现状的基础地理信息、历史与现状的公共专题、智能感知的实时数据、空间规划等智慧广州时空大数据进行了详细阐述。     

基于地理实体的时空信息云平台资源服务体系研究与实践

地理实体作为时空信息云平台的基础数据,在城市信息化建设中发挥了重要作用,是智慧城市的重要组成部分.以地理实体为基础,可有效整合地理实体相关的专题数据,实现城市数据的一体化管理,形成时空信息云平台的资源服务体系.本文主要研究地理实体的数据获取、组织、更新、融合和智能化应用方面的内容,并以智慧柳州时空信息云平台为例,阐述地理实体在时空信息云平台建设和应用中的作用.     

基于智慧城市时空信息云平台的智慧环保构建

为满足智慧环保建设需求,本文结合智慧城市时空信息云平台的时空大数据、时空信息云平台和基础设施,从顶层架构上统筹考虑,设计了智慧环保总体框架,并在此基础上面向智慧环保应用,给出了环保管理与服务、移动端普查监测各子系统的实现内容,为智慧环保建设提供了参考。     

时空大数据服务平台建设模式及应用研究——以重庆市为例

近年来，国家提出大数据战略，并大力发展数字经济，时空大数据作为推动大数据智能化、数字经济发展的重要基础，对时空数据汇聚、快速更新、智能处理、多源融合、高性能服务、支撑多应用场景等方面都提出了更高的要求。本文围绕如何构建时空大数据资源，实现时空大数据智能化处理，提供时空大数据服务等多个方面提出了时空大数据平台的建设方法、模式及技术思路，并结合已开展的智慧应用，对新时代的时空大数据平台建设服务模式进行了探索。     

自然资源管理背景下的时空大数据平台建设

由于自然资源机构改革，测绘地理信息工作成为自然资源统一管理工作的组成部分。时空大数据平台如何在新的组织机构下发挥作用，是当前急需研究的问题。为此，本文在分析了自然资源管理的需求后，提出了时空大数据平台建设的技术路线和时空大数据服务自然资源管理的建设思路。     

时空大数据时代的地理知识工程展望

伴随智慧城市的逐步建设,日益成熟的传感网技术使时空数据的获取变得容易。遥感影像、地图瓦片、视频监控、网络爬虫、社交平台等各类时空数据常有PB级的巨量数据存储,人类社会已全面进入时空大数据时代。然而,海量数据的骤增与信息增值机制的缺乏形成了鲜明的对比,仅仅依靠信息技术尚难以快速地产生地理知识。如何利用新兴的信息化技术手段,结合地理信息及地理分析手段,快速挖掘、产生和利用时空数据成为当前亟待解决的关键问题。地理知识工程围绕人类空间认知与复杂知识发掘技术,对大数据时代的智能化应用和政府决策有重要的意义。立足于时空大数据背景,展开地理知识工程的内涵、时代特点、结构组成及研究方向等论述。地理知识工程的发展将在以虚拟地理环境、数字地球、智慧城市为代表的新型地理信息系统推动下,促进传统地理信息系统向着符合人类认知特点和探索过程的方向转变。通过海量时空数据到地理知识的快速转化,最终将解决"地理数据爆炸但地理知识贫乏"这一重要难题,提升数据的使用效能。     

多模态时空大数据可视分析方法综述

时空大数据可视分析是近年国际大数据分析与数据可视化领域研究的热点前沿,也是全空间信息系统的核心研究内容之一。本文针对时空大数据多源、多粒度、多模态和时空复杂关联的特点,按照描述性、解释性和探索性3个层次分类归纳了现有时空大数据可视分析方法,论述了时空大数据可视分析中多模态特征筛选、新型人机交互分析以及探索性可视推理等技术难点和主要发展动态。研究表明,以数据可视化为主的描述性可视分析研究相对成熟,以可视环境下交互式挖掘分析实现问题诊断为主的解释性可视分析已成为当前大数据分析的焦点,而面向复杂问题协同决策的探索性可视分析方法则是大数据分析有待突破的重要发展方向。     

智慧城市时空大数据云平台建设探讨

随着社会经济及城市建设的不断发展,建立智慧城市成为城市转型与国家可持续发展的有力举措。智慧城市时空大数据云平台具备数据获取、挖掘分析、时空数据服务等能力,为智慧城市的智能化带来可能。本文分析了传统智慧城市存在的问题,阐述了大数据时代智慧城市建设的技术路线及关键技术等方面的内容。     

时空大数据分布式增量IMSTDCA聚类方法研究

时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段,目前传统聚类算法存在着大规模分布数据难以处理,海量数据处理时间较长,确定参数困难,聚类质量较差等缺陷。因此,提出一种分布式增量聚类流程DICP,利用广域网分布增量聚类方法,避免大量数据的传输拷贝,有效提升聚类运算效率。对于DICP流程中的时空数据聚类算法本身,研究了一种大数据环境下的IMSTDCA时空数据聚类算法,借助密度聚类的思想,通过时空数据的聚集趋势预分析、时空数据聚类算法,以及时空数据聚类结果评价3个步骤完成聚类分析,实现时空大数据的快速高效信息挖掘。     

时空大数据面临的挑战与机遇

"大数据时代"的到来,正在改变着人们的工作、生活和思维方式。该文较全面地分析了目前大数据及其应用的研究现状,提出"时空大数据"的概念,并认为时空大数据就是时空数据与大数据的融合,并从大数据与时空大数据的背景、特征、本质和类型,分析了时空大数据带来的科学范式、时空信息传输和认知模型等方面的变化,同时对时空大数据的理论体系、技术体系和产品体系进行了探讨。     

地理大数据挖掘研究进展与挑战

大数据时代,全面涵盖人类活动与地理环境信息的地理大数据为更全面认识“人-地”关系提供了新的机遇。数据挖掘是地理大数据产生“大价值”的关键。与传统目的性采样数据(或“小数据”)相比,地理大数据具有更细的时空粒度、更广的时空范围、更丰富的人地关系信息、更高的时空有偏性及更低的时空精度。地理大数据的独特性使得地理大数据挖掘面临新的挑战。本文首先对地理大数据挖掘与空间数据挖掘的区别与联系进行分析;然后,对当前地理大数据挖掘方法、应用及软件的研究进展进行回顾和总结;最后,对地理大数据挖掘面临的挑战和发展趋势进行了展望。通过对地理大数据挖掘研究进展进行系统的分析,有望为地理大数据挖掘理论与方法的完善提供一定的参考和借鉴。     

智慧城市时空信息综合决策关键技术与系统

如何根据智慧城市运行管理、建设规划和应急指挥等政府决策部门的综合需求,实现分散信息资源的统一集成、复杂模型资源的有效调用和决策时空信息的高效共享与可视化,成为现阶段城市综合决策的重大挑战。首先提出了感知联网与时空信息接入、地理空间模型联网与认知、决策时空信息聚焦服务等智慧城市时空信息综合决策共性关键技术,突破了城市时空信息智能分析、协同决策与主动聚焦服务的瓶颈;其次,设计并实现了智慧城市时空信息综合决策原型系统,并以太原市燃气泄漏应急响应为例,验证了系统辅助城市综合决策的可行性和适用性;最后,概括了城市（群）立体感知网、城市（群）模型网和城市（群）时空大数据3大主要发展趋势。     

北斗与高分融合的数字孪生地球

本文阐述了数字孪生地球的起源、概念、构建和发展,重点探讨了北斗、高分、数字孪生与数字地球的融合. 基于通信和计算机等共性信息基础设施,将数字孪生地球的构建分为6个步骤:全链可信时空、全息精准映射、实时泛在感知、多模数据融合、单体时空智慧和全域共智共治. 针对时空大数据从采集到应用都具有分布式特点,提出了利用“北斗+区块链”技术解决业务协作中的信任问题. 指出了高分实现虚实地球间的全息镜像,北斗作为高分产品传递时空基准,实现了虚实地球间的精准映射;另外,北斗和高分也是实现时空态势感知的主要技术. 针对海量时空大数据对数据操作和融合带来的挑战,指出了北斗网格位置码是更有效的数据组织模式. 介绍了利用时空大数据驱动人工智能(AI)和模拟仿真,可为规划、设计和决策提供最优方案. 分析了单体智慧的存在重复建设和资源浪费等问题,指出了数字孪生地球是跨界融合各种异构单体智慧,实现全域共智共治的时空底座.