面向领导决策的城市大数据平台研究与应用

伴随着大数据时代的到来,智慧城市的建设如火如荼,为城市管理者带来了新的挑战和契机。利用好、管理好城市大数据,成为城市健康发展的前提。本文针对城市大数据平台建设中存在的问题,以空间位置为纽带、GIS技术为核心,借助云计算及大数据等互联网技术构建了城市大数据平台,详细地阐述了平台的建设思路、总体架构、数据组织方式、关键技术以及平台的主要功能和应用情况。     

智慧城市中的大数据

探讨了智慧城市的概念,总结了其发展历程,剖析了中国建设智慧城市的动力和目标,阐述了智慧城市的支撑技术,并提出了智慧城市的基础架构,即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术,以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析,面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战,提出了应对大数据的策略和思路,重点论述了云计算与数据挖掘,并给出了云平台的基础框架,提出了建立智慧城市运营中心的建议,最后展望了智慧城市未来美好的前景。     

大数据时代的智慧城市

城市是人类文明进步的重要标志,是社会物质和精神财富生产、积聚和传播的中心,城市化是实现国家现代化的一项重要任务。当今,人们都在谈论"大数据",全球信息化已迈入"大数据时代",地球表层的几何特征、物理特征和属性特征,城市的所有物理设施、系统、大气、水质、环境,人的行为、位置甚至身体、生理特征,等等,都成了可被感知、记录、存储和分析的数据。几乎没有什么大数据是不需要和不可以同地理空间数据集成融合并实时动态可视化的。大数据带来的信息风暴正在变革人们的生活、工作和思维,必将开启一次重大的时代转型,即思维变革、商业变革和管理变革。《测绘科学》曾在2014年第一期对李德仁院士做过专访,李院士就智慧地球时代的测绘地理信息学科建设以及位置云、遥感云、视频与GIS融合以及空天地一体化传感网等方面给我们系统展示了智慧地球。2014年2月28日上午,中国工程院院士、地图学与地理信息工程专家、解放军信息工程大学教授王家耀应中国测绘科学研究院邀请,作了:《"大数据时代"的到来与"智慧城市"的兴起》的报告。之后《测绘科学》编辑部对王家耀院士进行了专访。王院士从城市信息化建设入手,围绕大数字时代的智慧城市建设可持续发展需求,回答了什么是"智慧城市"的概念,以及对为什么要建、建一个什么样和怎样建设智慧城市等问题做了精彩的阐述。     

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。     

智慧城市时空大数据云平台建设技术大纲研究

基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲要求,研究支持智慧城市时空基础设施建设的核心与框架内容,为加强顶层设计、有序推进时空基础设施建设提供有益参考。     

智慧城市时空大数据平台建设的问题思考

针对时空大数据平台早期建设过程中暴露出来的数据汇聚难、更新不及时、服务不智能、应用不聚焦等问题,该文围绕新时期机构改革后测绘地理信息的工作定位以及新型基础测绘体系的技术变革,在变化发现增量更新、多尺度联动更新、网络抓取汇聚更新、平台智能化改造以及示范应用聚焦选取等方面提出了时空大数据平台建设的技术思路。结合正在开展的智慧城市时空大数据平台建设试点,探索了为自然资源“两统一”职责行使提供主动与智能服务,为政府各部门提供基础性公共信息服务的试点建设新模式。     

智慧城市时空大数据云服务设计与实现

在建设智慧城市的过程中,时空大数据平台搭建是其中的重要内容,事实上,在时空大数据平台搭建的过程,云服务是其中的重点内容.聚焦这一话题来详细展开,具体选取了平潭综合实验区自然资源与空间信息时空云项目来具体研究,在这过程中对云服务的设计与应用进行了全方面的探索,并且对其所实现的效果加以总结,通过细致的研究与科学的分析活动,...     

面向智慧城市的大数据中心建设方案设计

分析了智慧城市大数据的分类与特性,基于分布式存储与云计算技术设计了智慧城市数据模型,该模型能够高效地组织存储地理数据、业务数据、实时数据等智慧城市的关键数据组成部分,采用智慧城市数据模型搭建了智慧城市大数据中心的建设框架。     

智慧黄山时空大数据建设与应用实践

基于时空大数据技术、面向服务模式、高性能计算和分布式计算等相关理论和技术,本文设计并实现了时空大数据平台,集合了时空数据整合、处理、存储、分析、可视化等功能,并具备后台资源弹性分配和管理能力.规划了适合本地情况的时空大数据重点应用方向,基于大数据空间分析模型,分析了土地利用现状数据变化情况;运用机器学习的方法构建地价预...     

智慧城市中的大数据

智慧城市的功能之一是构建可智能感知的、泛在化的空间信息服务,并将这些服务按需求进行组合提供灵活的服务,这就要求空间信息服务能更好地适应不断变化的地理上下文环境。设计了上下文感知的空间信息服务的语义模型,该模型扩展了OWL-S本体,增加了地理上下文类、上下文前提条件类、上下文效果类和上下文绑定类以支持地理上下文和地理上下文适应性,并使用智能规划技术和语义增强技术,将上下文感知的空间信息服务组合转化为智能规划的求解过程,提高了服务组合精度。最后通过智慧旅游验证了上下文感知的空间信息服务组合方法的可行性和有效性。     

智慧城市时空大数据市县一体化建设模式研究

以南平为例系统地介绍了基于云架构的智慧城市时空大数据市县一体化平台的建设思路,提出了市县一体化建设模式,有效解决了县域技术薄弱、投入不足、数据滞后等问题,为其他地区建设或升级数字城市地理空间框架提供了有益参考。     

大数据时代的空间数据挖掘综述

随着大数据时代的到来,数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题,介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术,在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法,并指出了该类研究存在的不足。最后,探讨了空间数据挖掘的发展趋势。     

大地理及其在智慧城市中应用的思考

提出了大地理的概念,大地理是地理系统为研究对象的地理科学、技术与工程的综合及基于计算的统一,在科学层面表现为统一地理学,在技术层面表现为统一地理技术,在工程层面是统一地理学与技术的综合性及系统化应用,以解决复杂地理系统相关的工程问题.它在应用层面体现为地理建模、地理设计、地理监测和地理控制等一体化集成,构建地理系统与地理信息系统互动的地理赛博-物理系统,以满足人类对各种尺度的地理系统的认识与理解、感知和评价、预测与调控以及开发和利用的需要.本文讨论了大地理在智慧城市中的应用,认为城市作为典型的地理系统,智慧城市的本质是构建地理赛博-物理系统,时空信息云平台是智慧城市建设的核心,可在智慧城市发挥地理建模、监测、设计和控制的作用,尤其在地理环境智能化和城市规划、建设、运行与应急的核心流程中.大地理将促进智慧城市研究-开发-运行模式的发展,智慧城市建设与运行也将推动大地理的发展.     

大数据时代下地理信息成果的管理

随着国民经济对地理空间数据更新的要求不断提高,我们将面临空间数据多样化和爆炸式的增长,如何将这些海量且各异的地理信息数据进行管理,是当前亟待解决的问题。本文提出基于数据仓库的地理信息数据整合方式,在不改变各类数据更新的基础上,提供了一个统一的应用出口,为解决时空数据管理、表达及应用提供了一个初步的一体化解决方案。     

大数据时代综合性城市地图集设计的思考

大数据时代,数据要素和信息通信技术变革给综合性城市地图集的设计带来一系列新挑战,包括制图对象拓展到城市三元空间,制图内容聚焦大数据揭示的"城市性格",地图符号表达融合信息图表设计,地图阅读方式趋向"线上线下"融合等。城市地图集设计亟需适应时代特征,从科学、技术、设计、文化、媒体和产业6个维度寻求创新突破。以2020版的《深圳市地图集》为例,分析其空间、时间和属性3条设计主线,以及在内容体系、地图表达和工艺集成等方面的创新。     

展望大数据时代的地球空间信息学

20世纪90年代,随着全球信息化和互联网的推进,地球空间信息学应运而生,推动了数字地球和数字城市的建设。21世纪以来,随着全球信息化与工业化的高度集成发展,出现了物联网和云计算,人类进入了大数据时代。本文论述大数据时代地球空间信息学的特点(无所不在、多维动态、互联网+网络化、全自动与实时化、从感知到认知、众包与自发地理信息、面向服务)和必须解决的主要关键技术问题(全球空天地一体化的非线性地球参考框架构建技术、星基导航增强技术、天地一体化网络通信技术、多源成像数据在轨处理技术、天基信息智能终端服务技术、天基资源调度与网络安全、基于载荷的多功能卫星平台设计与研制)。本文最后给出大数据时代地球空间信息学的新定义,即地球空间信息学是用各种手段和集成各种方法对地球及地球上的实体目标(physical objects)和人类活动(human activities)进行时空数据采集、信息提取、网络管理、知识发现、空间感知认知和智能位置服务的一门多学科交叉的科学和技术。从这个新定义出发,地球空间信息学将在构建智慧地球和智慧城市的大数据时代面临更多的发展机遇和艰巨的任务,必将为人类社会的进步和可持续发展作出更大的贡献。     

大数据背景下的虚拟地理认知实验方法

如何构建新一代的虚拟地理认知实验研究范式,从海量人类活动和地理数据中挖掘人地交互过程中的新模式、新知识成为新一代虚拟地理认知实验需要解决的问题。本研究首先提出了在数据密集型科学研究范式下的虚拟地理认知实验框架,阐述了从环境心理学的视角,结合多源人类活动大数据、城市环境大数据构建实验平台的方法,进而支持地理知识工程的构建。其次,本文介绍了基于海量街景数据和对应的个体情感评分数据,利用深度学习的相关方法和统计模型来进行认知知识挖掘的案例。实验发现了可视域中与个体对场景的情感维度-压抑感具有较高相关性的一系列视觉要素,如植被、建筑、车辆等,并通过回归分析予以量化。