鄧 建

（天水三和數(shù)碼測(cè)繪院有限公司 甘肅 天水 741000）

測(cè)繪地理信息工作通常為，選擇適宜的測(cè)繪技術(shù)，對(duì)被測(cè)量地區(qū)進(jìn)行詳細(xì)測(cè)繪，通過對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，將其融入至自然數(shù)據(jù)庫(kù)中?，F(xiàn)如今，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，為測(cè)繪地理信息工作提供有力的地理數(shù)據(jù)支持。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，測(cè)繪地理信息工作對(duì)數(shù)據(jù)處理能力及成果的需求不斷提升，因此，亟需對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在測(cè)繪地理信息中的應(yīng)用進(jìn)一步深入研究。

1 大數(shù)據(jù)的概念以及處理方式

1.1 概念

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅速，對(duì)于信息傳輸方式以及存儲(chǔ)方式均會(huì)產(chǎn)生較大影響。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過程中，多元化信息相互疊加，使得信息數(shù)據(jù)不斷積累，進(jìn)而形成大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于各個(gè)領(lǐng)域均產(chǎn)生較大影響。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中，信息數(shù)據(jù)搜集范圍和途徑廣泛，數(shù)據(jù)信息量龐大，數(shù)據(jù)處理技術(shù)水平比較高，同時(shí)信息數(shù)據(jù)價(jià)值取向也具有多樣性特征。

1.2 處理方式

大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理方式主要包括以下幾個(gè)方面：第一，數(shù)據(jù)采集。在大數(shù)據(jù)采集過程中，可從多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)入手，充分采納從客戶端傳出的大量數(shù)據(jù)，用戶根據(jù)實(shí)際需要可直接訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而查詢并獲取海量數(shù)據(jù)。比如，電商在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，可應(yīng)用MySQL，另外還有其他多種數(shù)據(jù)庫(kù)類型，如Cloudant也可應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)采集中。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)地理信息數(shù)據(jù)收集，可多個(gè)用戶可同時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，因此并發(fā)量比較高，甚至超過數(shù)百萬，由此可見，對(duì)于收集來的海量數(shù)據(jù)，必須使用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)及管理。第二，數(shù)據(jù)導(dǎo)入以及數(shù)據(jù)預(yù)處理。采集端中含有大量數(shù)據(jù)，需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作。第三，數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及分析過程中，要求合理應(yīng)用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，通過應(yīng)用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)即可進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及匯總，確保能夠滿足不同客戶的個(gè)性化需要。第四，數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)之間有一定不同之處，在數(shù)據(jù)挖掘前，首先需設(shè)計(jì)主題，然后再利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算處理，進(jìn)而達(dá)到良好的預(yù)測(cè)效果。在數(shù)據(jù)處理中，常用工具類型包括Mahou以及Hadoop等等，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析難度比較大，同時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)復(fù)雜程度比較高[1]。

2 大數(shù)據(jù)在測(cè)繪地理信息工作中的影響

（1）提高工作能力。在地理信息數(shù)據(jù)處理分析中，需要開始廣泛采集大量的測(cè)繪地理信息，但是地理信息數(shù)據(jù)量龐大，并且類型比較多，因此，為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)利用率和地理信息數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，必須將大數(shù)據(jù)技術(shù)很好地應(yīng)用于測(cè)繪地理信息工作中。如此能夠獲取大量信息數(shù)據(jù)，便于提高測(cè)繪工作的效率。

（2）構(gòu)建新的工作模式。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，為測(cè)繪地理信息工作帶來新的機(jī)遇。應(yīng)創(chuàng)建科學(xué)高效的信息系統(tǒng)，并轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的工作方式。另外，在具體工作模式下，也可以加入云計(jì)算技術(shù)，強(qiáng)化測(cè)繪地理信息工作技術(shù)保障。

（3）升級(jí)信息系統(tǒng)?，F(xiàn)如今，測(cè)繪技術(shù)發(fā)展迅速，傳統(tǒng)的測(cè)繪技術(shù)也逐漸暴露出很多不足，但地理信息仍有較好的發(fā)展前景。在傳統(tǒng)的測(cè)繪工作中，地理信息系統(tǒng)，在較短時(shí)間內(nèi)很難獲取海量數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性有待欠缺，進(jìn)而對(duì)地理信息工作效率有著一定影響。在大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代，為創(chuàng)新地理測(cè)繪工作方式，應(yīng)加快地理信息系統(tǒng)技術(shù)革新，積極推進(jìn)信息系統(tǒng)升級(jí)創(chuàng)新，提高信息數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性和高效性[2]。

3 大數(shù)據(jù)在測(cè)繪地理信息中的應(yīng)用

3.1 地理信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理

地理信息數(shù)據(jù)的類型比較復(fù)雜多樣，涉及圖形、屬性信息等各類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)還包含多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括文檔、視頻、圖片等等。由于信息數(shù)據(jù)量龐大，因此，可創(chuàng)建多源異構(gòu)地理信息數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)和應(yīng)用管理。比如，在Hadoop分布式處理平臺(tái)的創(chuàng)建時(shí)，可采用HDFS創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理集群，對(duì)于數(shù)據(jù)管理集群節(jié)點(diǎn)的海量數(shù)據(jù)，可結(jié)合當(dāng)前已有的數(shù)據(jù)量規(guī)模、實(shí)際需要等情況來優(yōu)化配置，集群中的大量節(jié)點(diǎn)可協(xié)同開展，從而提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算效率。另外，對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可創(chuàng)建Hbase數(shù)據(jù)工廠對(duì)數(shù)據(jù)處理分析，構(gòu)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，再存儲(chǔ)到Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)。除此以外，還需創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，均可將其存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。通過聯(lián)合應(yīng)用Hive以及Hbase，能夠?qū)Υ罅拷Y(jié)構(gòu)化地理信息數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化地理信息數(shù)據(jù)統(tǒng)一高效存儲(chǔ)和管理。最后，在數(shù)據(jù)計(jì)算方面，可利用Mapreduce對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式計(jì)算及分析，通過結(jié)合Hadoop集群并行計(jì)算功能，提高海量數(shù)據(jù)處理效果，進(jìn)而組成完善的Hadoop框架，其結(jié)構(gòu)形式如圖1所示。

圖1 Hadoop架構(gòu)和HDFS的存儲(chǔ)管理模式

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方式相比，分布式文件系統(tǒng)的存儲(chǔ)功能強(qiáng)大，其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：第一，硬件優(yōu)勢(shì)。對(duì)分布式文件系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)集群，可結(jié)合實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，同時(shí)系統(tǒng)的兼容性以及可拓展性比較強(qiáng)，用戶可根據(jù)個(gè)人需要調(diào)整節(jié)點(diǎn)數(shù)量，同時(shí)兼容多種硬件設(shè)備類型，確保能夠滿足動(dòng)態(tài)使用實(shí)際需要，同時(shí)還可促進(jìn)數(shù)據(jù)應(yīng)用率的提升。第二，數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。由于具備數(shù)據(jù)切塊處理功能，因此對(duì)于大規(guī)模文件也可進(jìn)行存儲(chǔ)和備份管理，另外，通過應(yīng)用各類名稱節(jié)點(diǎn)，能夠很好提供用戶數(shù)據(jù)服務(wù)，快速查找數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)利用率。第三，系統(tǒng)冗余副本機(jī)制優(yōu)勢(shì)。在Hadoop分布式處理平臺(tái)的實(shí)際使用過程，能夠保證海量數(shù)據(jù)的安全性，如果某一副本出現(xiàn)故障，則其他副本依然能夠保持正常運(yùn)行狀態(tài)。另外，在高并發(fā)訪問數(shù)據(jù)時(shí)，冗余副本機(jī)制可充分發(fā)揮其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，同時(shí)還可對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，保證數(shù)據(jù)安全性和可靠性。

3.2 測(cè)繪地理信息時(shí)空數(shù)據(jù)運(yùn)算、處理

測(cè)繪地理信息項(xiàng)目的數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程中，計(jì)算機(jī)處理性能有著很大影響因素，通過進(jìn)行大數(shù)據(jù)分布式處理技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的批量化處理，對(duì)流數(shù)據(jù)采取高效計(jì)算，同時(shí)還擁有圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)計(jì)算處理功能以及全局?jǐn)?shù)據(jù)查詢分析等功能，因此，通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于測(cè)繪地理信息管理過程中，可創(chuàng)建良好的運(yùn)行環(huán)境，同時(shí)通過選擇專業(yè)化軟件，可開展大量多結(jié)構(gòu)地理信息數(shù)據(jù)處理。研究人員為了探究大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，選擇多元、多分率、多區(qū)域影像數(shù)據(jù)，并分別開展影像處理試驗(yàn)、數(shù)據(jù)入庫(kù)試驗(yàn)、向前數(shù)據(jù)庫(kù)集構(gòu)建試驗(yàn)。測(cè)量區(qū)域面積為2.7×105km2，采用3號(hào)衛(wèi)星影像，并利用Pixelgrid-SAT軟件分別制作DEM、DOM以及DSM等，通過有效利用超融合技術(shù)創(chuàng)建分布式存儲(chǔ)云主機(jī)環(huán)境，并利用影像密集匹配技術(shù)提取DSM、正射影像處理、影像融合、勻色等等，本次數(shù)據(jù)處理所需時(shí)間為510min。當(dāng)并發(fā)任務(wù)為100個(gè)時(shí)，每景處理時(shí)間在5min～6min之間，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式相比，處理效率顯著提升。另外，研究人員選擇傾斜影像、地理國(guó)情監(jiān)測(cè)以及三調(diào)影像一張圖開展試驗(yàn)，并采用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，在試驗(yàn)環(huán)境創(chuàng)建中應(yīng)用Fusion-Sphere搭建10臺(tái)虛擬機(jī)。在試驗(yàn)過程中選用多個(gè)地理信息專業(yè)軟件，并將其應(yīng)用至大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)中進(jìn)行并行處理。通過研究分析，利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，能夠有效加快數(shù)據(jù)處理速度，并且不會(huì)出現(xiàn)卡頓、無法編輯等問題[3]。

3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在地理信息數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，開展多種結(jié)構(gòu)形式的地理時(shí)空數(shù)據(jù)高效處理工作，通過選擇有效數(shù)據(jù)對(duì)事物作出精準(zhǔn)的分析，為相關(guān)決策提供可靠依據(jù)。比如，對(duì)于全球夜光遙感影像資料，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理。在GDP估算方面，通過廣泛收集夜光遙感影像資料并進(jìn)行處理和分析，即可了解區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，進(jìn)而避免在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中出現(xiàn)偏差，彌補(bǔ)空間信息量不足的問題。由此可見，在大量時(shí)空數(shù)據(jù)中，很多數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值比較高，但是海量數(shù)據(jù)分析有一定的難度，而通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能提升數(shù)據(jù)處理能力及分析效率，據(jù)此對(duì)數(shù)據(jù)與事物之間的關(guān)系展開分析，進(jìn)而有效降低數(shù)據(jù)分析難度，充分挖掘數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。

4 大數(shù)據(jù)背景下地理測(cè)繪信息發(fā)展策略

（1）大數(shù)據(jù)背景下的測(cè)繪地理信息未來發(fā)展前景。大數(shù)據(jù)時(shí)代，要加快技術(shù)轉(zhuǎn)型發(fā)展。在數(shù)據(jù)處理方面，可從空天地專用傳感器拓展至物聯(lián)網(wǎng)中的多個(gè)非專用傳感器中，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)獲取效率，同一時(shí)間，地理信息用戶群體也從專業(yè)用戶拓展至大眾用戶，提高時(shí)空信息資源數(shù)量。通過感知和分析時(shí)空動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

（2）測(cè)繪地理信息服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新。測(cè)繪地理信息資源具有舉足輕重的作用，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，政府應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注測(cè)繪行業(yè)發(fā)展，并加大技術(shù)、資金等投入量，驅(qū)動(dòng)地理信息服務(wù)技術(shù)革新和行業(yè)發(fā)展。在公共服務(wù)和管理方面，測(cè)繪地理信息能有效的提供服務(wù)?，F(xiàn)如今，國(guó)家政府已提議大測(cè)繪發(fā)展理念，

（3）注重測(cè)繪地理信息的管理。在公共服務(wù)和管理方面，測(cè)繪地理信息能有效的提供服務(wù)?，F(xiàn)如今，國(guó)家政府已提議大測(cè)繪發(fā)展理念。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)高速發(fā)展，測(cè)繪地理信息服務(wù)業(yè)隨之發(fā)展，但是在管理工作中依然存在一些不足，比如安全隱患比較多、信息傳播不通暢等等，對(duì)此，要求加強(qiáng)業(yè)務(wù)管理模式創(chuàng)新，同時(shí)制定完善的法律規(guī)范。

（4）利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)深度挖掘地理信息。充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析地理信息數(shù)據(jù)，對(duì)測(cè)繪服務(wù)有著較高的要求。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，應(yīng)創(chuàng)新地理信息服務(wù)內(nèi)容并擴(kuò)大服務(wù)范圍，合理融入智能化技術(shù)創(chuàng)建智能傳感器，提高信息數(shù)據(jù)獲取速度，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高地理信息服務(wù)水平及行業(yè)發(fā)展。

5 總結(jié)

綜上所述，本文主要對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在測(cè)繪地理信息中的應(yīng)用方式開展了詳細(xì)探究。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，測(cè)繪地理信息工作隨之持續(xù)創(chuàng)新，對(duì)于以往的測(cè)繪模式以及數(shù)據(jù)處理模式均產(chǎn)生較大影響，對(duì)此，相關(guān)企業(yè)、測(cè)繪部門必須高度重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，將其有效應(yīng)用于測(cè)繪地理信息行業(yè)中，促進(jìn)測(cè)繪技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，強(qiáng)化測(cè)繪工作管理模式，并提高服務(wù)質(zhì)量。