中国自然资源航空物探遥感中心

近年来,我国新增航磁测量数据在大规模持续增长,传统的关系型数据库难以有效地按采样点粒度存储“一点多值”的数据,对亿级数据量的读写存在效率瓶颈,并且存在分布式动态扩展的局限。通过对比分析多种非关系型数据库的特点,以MongoDB作为数据库载体,开展存储模式设计、索引构建和测试分析,结果表明,该存储模式高效、灵活、可扩展,在大数据量、多并发条件下的读写性能表现优异,能够支撑航磁测量大数据的存储管理和业务应用需求。针对其他传感器不同但组成特点类似的数据,如航空重力测量数据、航空伽马能谱测量数据、航空电磁测量数据等,亦可采用该存储模式,最终形成行业通用的解决方案。     

航空物探工作程度图批量定制技术研究

为满足行业及社会用户对多尺度、跨区域的航空物探工作程度图的大量需求,为数据资料收集、地质调查工作规划部署等提供借鉴和参考依据,笔者以全国航空物探测区元数据库为数据源,按照"数据字典管理制图标准、模板文件管理图面样式、用户参数创建图面要素"的技术方法,开展航空物探工作程度图的批量定制功能研究,并基于Arc GIS Engine和C#编程语言开发实现了基于数据驱动的航空物探工作程度图批量定制程序。在航空物探调查资料的社会化服务和"秦岭及天山等重点成矿区带航空物探调查"等项目工作部署及实施过程中取得了较好的应用效果,共计完成全国35个区域70余幅航空物探工作程度图的制作与服务,部分产品图件已经发布至"地质云"提供互联网在线服务。