空间地理大数据分析与示范应用

国土空间规划中地理信息大数据的应用分析

国土空间规划中地理信息大数据的应用分析 摘要：随着互联网的不断发展，地理信息大数据也高速发展，特别是熟轨迹数 据以及空间媒体数据，科学有序地进行国土空间规划工作，打造高效、开放、安 全的国土空间发展格局，对于城区建设、生态保护、交通轨道等多种行业发展甚 至是区域经济水平的提高至关重要。文章主要围绕地理信息大数据在国土空间规 划中的应用进行分析，以供参考。 关键词：国土空间规划;地理信息大数据;应用 信息化的时代背景之下，大数据在各行各业中都有着十分广泛的应用，尤其 是在大型数据的分析与处理方面作用明显。地理信息大数据也随着技术的升级而 不断发展，尤其是空间媒体数据中随着互联网的带动作用而呈现爆发式增长。地 理信息大数据的有效运用，促进了国土空间开发及利用水平的提高，也为国家经 济稳速发展做出了一定的贡献。 1、国土空间规划 国土空间是人们生存与发展过程的所需空间。国土空间规划的主要目的可分 为以下几点，第一，积极引导经济发展，有效促进传统落后的发展模式，进行优 化调整。第二，能够依靠宏观调控方式并借助相应的科学技术实现集约化资源处 理和合理利用。第三，实现空间资源的科学配置，合理调整产业布局，实现经济 结构优化目标。第四，在保证资源合理配置的基础之上，使得产业布局更具协调 性和科学性，规避以环境污染作为代价的错误发展形式，大力建设环境友好型社会。第五，充当空间规划指导者，积极协调经济发展、生态发展以及社会发展这 三方面的发展方向，努力实现环境宜人、空间高效、资源集约等优化目标。 国土空间规划是指，根据其所处历史条件、自然环境以及社会发展实际情况，站在有效保护、合理利用和开发的视角上，对国土空间进行适当的布局调整和综 合空间规划。当前，世界很多国家对于国土空间规划工作都给予了高度重视，提 升国土空间规划工作的科学合理性，能够更好的保证各国经济发展过程中出现的 生态环境恶化、资源短缺以及区域发展失衡等情况。为了确保社会稳定，实现可 持续发展目标，需不断提升国土空间规划的整体水平。 2、地理信息大数据 常规意义下的地理信息数据相对来说比较规范，对于精确性具有严格要求。 大数据地理信息的信息采集方式更加自由且丰富，例如消费记录、个人出行过程 记录、传感器应用、网络行为等都可作为地理信息大数据的信息采集方式，这些 方式具有实时性、多变性、非专业性以及全面性等特征。其所采集的信息数据包 括政务信息、环境信息、居民生活信息、社会动态信息、商业发展信息以及人口 流动信息等等。其信息数据量大，信息来源广泛，不具备可靠性和精准性，属于 半结构碎片化信息，具有多种数据格式。 想要合理利用大量的地理信息大数据，并进行合理储存和管理，必须建立相 应的信息数据平台，对于不同类型的信息数据分别进行储存、种类划分、分析、 管理，并且建立灵活性较强的可配置数据查询系统，此种系统要具备信息查询功能、数据统计功能，且能实现信息提取一体化，以降低大数据重复建设的概率。 3、国土空间规划中地理信息大数据的应用分析 3.1提供实时的基础数据 地理信息大数据管理平台一直处于运转状态，时刻进行地理空间信息数据的 收集整理工作，信息管理平台具备数据清理功能，能够有效处理时刻变化的信息

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。 例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。 （1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少 （2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。 技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

大数据在地理信息系统中的应用

大数据在地理信息系统中的应用 发表时间：2019-07-23T16:36:29.037Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：靳雪春 [导读] 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。 身份证号码：512201197703***XXX 重庆市万州区规划设计研究院 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。尤其是配电网已经成为电力系统发展的关键环节，可以对电网的信息进行详细的整理。配电网的所有信息几乎都与地理环境有关，因此，采用先进的地理信息系统可以很好的对其进行管理和维护。 关键词：大数据；地理；信息系统；应用 1地理信息系统运用大数据的重要意义 从基本特征的角度来讲，大数据指的是多样化与流程化的信息资产，同时也构成了新型的处理模式。运用大数据的模式来处理信息，这样做有助于在根源上提升决策能力，与此同时也有助于优化处理流程。对于有待处理的数据与信息来讲，大数据可以为其提供更专业的实时处理，大数据本身也具备了加工与增值的特征。进入信息化的新时期后，云计算与大数据的两种技术模式密切结合在一起。这是由于，实施大数据处理的基本前提就在于分布式结构，只有借助分布式结构才能挖掘海量数据与信息。由此可见，大数据不能缺少虚拟化的云存储、分布式的数据处理及其他相关技术，只有运用综合化的云技术才能实现数据挖掘[2]。从目前来看，大数据已经适用于很多领域，具体可以支持数据挖掘电网、分布式的数据库、扩展性的存储系统、云计算平台等。从地理信息系统的角度来讲，大数据也能运用特殊技术加以处理。具体而言，处理对象包含了视频、音频与半结构化信息等。与传统技术流程相比来看，地理信息系统运用的大数据处理表现为更鲜明的技术优势，这是由于大数据处理有助于加快响应并且缩短了所需的处理时间。 2新时代下大数据信息系统的不足和问题分析 2.1大数据的储存问题 在我国的现阶段下地理空间数据的规模量呈现出喷发式的快速增长态势，但是地理的空间数据却在新时代信息技术的影响下表现出了非结构化的一些态势，因而在现代地理信息产业中地理空间数据已经非常突出了大数据的特点，所以，我们需要不断加大对大数据空间范围的储存的研究发展和更新，只有做到如此才可以更好的服务于社会，更好的服务于各个行业和领域，满足新时代下的要求。还有一个重要的问题急需解决，就是地理信息系统中关于大数据的共享、保护、应用和管理问题，与此同时怎样重复的对大数据空间进行研究和处理都具有非常重要的意义。只有不断地加大对地理系统的实践和研究，才能充分的保证我国大数据地理信息系统的发展和对各个行业所产生的积极健康的作用。 2.2数据处理 现代地理信息产业所使用的地理信息系统可以基于多种不同途经来对超大量数据信息进行汇总，但是对于超大量数据信息的组织、处理、加工以及储存等技术相对较为落后，导致据大量的数据无法通过有效组织、处理以及加工后形成有效数据产品，这会对我国地理信息产业在新时期的健康发展带来很大程度的影响。现阶段社会各行业中的地理信息用户要求地理信息产业要进一步提高数据实时更新率，这也意味着在大数据时代下的地理信息系统要不断提高自身的计算能力，而加强大数据技术在地理信息系统中的实践应用已成为解决数据处理问题的主要途径，这也是确保地理信息系统可以满足我国地理信息产业发展要求的基础保障。 3大数据在地理信息系统中的具体应用 3.1高效储存 现代信息技术的高速发展正在使计算机硬件的生产成本不断降低，尤其是计算机存储设备成本的不断下降，对于地理信息系统实现大数据量的数据储存有着重要作用，尤其是当前个人计算机标配硬盘容量基本可以达到1TB左右的情况下，地理信息系统单个普通的磁盘阵列服务器的容量大约可以达到30TB左右。鉴于地理信息系统对于应急保障、实时导航以及分析决策等方面有着十分广泛的应用前景，所以大数据时代下地理信息产业要进一步提高地理信息系统的数据储存效率，否则会对整个地理信息系统的运行效率及使用性能产生过大的影响，因此，大数据时代下地理信息系统首先必须具备相对高效的储存能力。 3.2提升电网规划水平 大数据在配电网运行中的指导作用基于大数据的配电网规划方法，首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果，结合GIS关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布，同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况（中长期预测结果），然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果，最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。 基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息，如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等，融合先进的设计理念，将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中，从单一目标规划转变到多元目标优化规划，为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。 3.3充分利用数据库优势 将大数据运用在地理信息系统当中，数据量表现处持续快速增长的形势，如果地理信息产业想要达到系统运用提出的要求，就必须要进一步拓展和更新数据库。目前地理信息系统在构建的过程中通常会选择关系型数据库，在硬件改进的基础上能够对于这种类型的数据库实施分割以及非标准化的延伸处理，这样方便其能够符合我国地理信息产业发展的条件。通常情况下来讲数据库硬件更新成本不低，同时整个数据库服务设备性能以及容量也没有办法达到其发展提出的要求，并且数据库分割必须要经过编辑程序才可以达到非结构化数据保存和使用的条件，因此，大数据应用在地理信息系统当中一定要拥有较强的可延伸性以及拓展性。 3.4信息处理伸缩性与拓展性 基于大数据时代的发展环境中，地理信息系统的基础性信息量的扩展速度快速，这就要求数据库应当实现进一步的扩展与优化，而在目前数据库的应用过程中，数据库中较为常用的信息类型是关系类型，在硬件优化上也有着非常重要的作用，有助于数据库的扩展，计算机设备的优化要求大量的资金作为支持，同时，服务器的运行性能、数据库容量的扩展在空间上都具有一定的局限性，因此，数据库的分割拓展不再适用于非结构化信息上，并且要对程序进行相应的修改，这一情况就会导致部分环节的程序与信息模型不再具有独立性，而非

大数据与中国商业地理分析

大数据与中国商业地理分析 作者：McKinsey China|九月10, 2013| 城市化与可持续发展, 技术，媒体与通信, 麦肯锡季刊| 从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者，宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队，来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ——“80%的商业数据都是带有地理信息的” ——“商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上” ——“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的…风水?先生” 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行，该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在（潜在）顾客集中的区域，方便个人及企

业客户的业务办理，同时要避免选择过度竞争的区域，确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置？ 而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值，深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈，仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为，一个可行的方案是，利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据，借助地理信息系统（GIS）来实现批量处理和定量分析。打个比方，风水先生一旦配备了现代化装备，就升级成为商业地理分析专家，他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。 为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置，我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法，从街道到商业楼宇，对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200 个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息，将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来，深入到每一个街道分区内部，根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分，结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置（见图1）。

空间分析基本操作

实验空间分析基本操作 一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。 二、实验准备 预备知识： 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。 在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 空间分析 空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。 空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。 空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。 空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。 空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。 空间分析步骤 根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。 空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。 d)定制一个分析计划然后执行分析操作。 e)显示并评价分析结果

浅谈国土空间规划领域的大数据应用

浅谈国土空间规划领域的大数据应用 发表时间：2019-07-15T16:19:40.513Z 来源：《城镇建设》2019年第08期作者：陈萌 [导读] 当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。 山东深科空间规划勘查设计有限公司山东济南 250000 摘要：当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。相比其他传统行业，海量、高效的大数据带给国土空间规划研究的影响更为显著，其不仅对国土空间规划编制、评价和管理的方式产生影响，也通过对人的活动、移动和交流方式的改变，改变了国土空间。数据是国土空间规划研究的重要基础，是分析国土空间发展现状、问题与特征的基本素材，更是解释国土空间发展机制、科学规划国土空间增长的重要依据。 关键词：国土空间规划；大数据；应用 引言 空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图，是各类开发保护建设活动的基本依据。新时期中国将建立空间规划体系，推进“多规合一”，将主体功能区规划、国土规划、土地利用规划、城乡规划有机融合，统一为国土空间规划，从落实国家战略定位、优化国土空间格局、科学配置资源要素等方面实现编制高质量空间规划的目标。2016年原国土资源部发布的《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》指出，在新一代信息技术迅猛发展的背景下，要创新国土资源管理方式，促进国土资源决策科学化。将大数据与自然资源调查、年度更新变更调查和有关专项调查相结合，有助于摸清家底，协调矛盾，科学编制空间规划的底数、底盘和底图。“大数据”蕴含的研究价值自新千年伊始就为西方主流学界关注，起初聚焦于社会科学领域，近年来在人文地理学领域反应最为热烈，为社会科学空间转向下的学科发展提供了新机遇。 1大数据的特征 大数据是一种超大规模的数据集合，它在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。国土空间规划的编制涉及到人类赖以生存的自然资源集合的整体，需要统筹考虑城市经济社会发展需求和人口、城市区域条件等各种要素，从而对城市空间发展方向、产业发展重点、城市环境容量和空间发展规模作出预测和控制。传统的规划技术手段停留在小数据的模式上，无法对研究对象进行全样本的画像，大数据改变了这一模式，通过集成各类结构化、半结构化和非结构化的数据，可以对城市空间和居住在城市空间中人的行为进行时空化的画像和长期跟踪，通过各种标签识别全面了解城市空间发展特征并预测发展趋势。 2大数据应用对国土空间规划的启示 2.1打通数据获取及分享通道 从来源上看，国土空间规划相关的数据包括空间现状数据集、空间规划数据集、空间管理数据集、社会经济数据集等传统数据及网络新兴数据的。传统国土空间规划核心是物质空间规划，基础数据以传统数据为主，而网络新兴数据随着近年来信息技术的飞速发展在国土空间规划领域的应用正方兴未艾，但主要还是集中在理论研究领域而较少应用指导实践行为，导致部分规划空有物质空间的“完美蓝图”，却缺乏能够绘制社会空间“科学蓝图”的城市居民行为、产业情况、公共空间利用等网络新兴数据指导。在规划实践中，数据获取及共享需要强有力的协调组织，能够突破不同行业间的数据壁垒，使数据获取及共享更为顺畅。 2.2规范数据整理模式 首先，传统土地利用、空间规划采用条块式的管理模式，造成现有多门类数据之间标准不统一、相互矛盾，数据交叉、冲突、重复建设的情况时有发生。故需要统一标准、规范，对现有的大数据资源进行清理、整合。国土空间大数据虽然来源复杂、类型繁多，但相互衔接性较强，可通过关联规则，规范数据信息资源采集的内容、方式、频率等，对数据进行整合，建立信息资源库体系，从而为科学决策和科学管理打好基础。其次，数据整理过程及发布环节必须重视数据保密性。国土空间大数据中的地形图、地理信息空间数据、经济运行数据、居民活动个人隐私数据等重要信息均涉及国家机密，必须受到严格保护，防止其遭受恶意用户或黑客的攻击。如果这些信息不能被妥善保存和管理，而是被滥用，将会给国家和个人带来极大的侵害。 2.3拓展应用领域，增强理论向实践成果的转化 从横向来看，在土地利用领域，大数据可用于土地利用效益研究、入地功能流转研究、自然资源利用监测等方面；在总规领域，大数据可用于分析人口规模、用地识别、空间结构、总规评价等问题；在控制性规划领域，大数据可用于分析地块业态评价、空间可达性分析等问题；在专项规划领域，大数据可用于分析教育、医疗、商业、休闲、产业等用地布点及使用效果等问题；在交通规划领域，大数据可用于分析站点位置、线型选择、换乘设置等问题；在城市设计领域，大数据可用于分析公共空间评价、就业吸引力评价等问题。 从纵向来看，传统土地利用、空间规划在后期监测和评价方面缺乏有效手段，而大数据与新技术的应用，可实现随时随地捕获、测量和传递信息，实现空间各个系统的实时感知，全面、精确、直观地反映国土空间要素的行为模式和动态变化，结合各门类要素的属性特征，对要素的质量、价值或效益开展综合评价，做好国土空间资源开发利用、保护管护、治理监督等政府管理，为国土空间规划和用途管制提供准确可靠的基础支撑。 3国土空间规划领域的大数据应用策略 随着当今信息的爆发性增长和科学技术的突破，人类文明正从信息（Information Technology）时代向数据科技（Data Technology）时代飞速变革。在过去的十年里，移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的快速发展深刻地影响和改变着人类社会。近年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，《广东省促进大数据发展行动计划（2016～2020年）》等文件明确了国家大数据战略，运用大数据推动政府治理，促进民生服务普惠化，加快城市创新驱动发展。 在大数据运用中：①要特别注意研发与探索大数据应用的技术问题，如数据的存储，已由传统的集中式数据仓库系统转为分布式处理系统，如海量非结构数据的过滤与抽取，如对传统的数据传输工具流程重新设计等。②要切实统筹好数据标准化建设，各类大数据统筹利

GIS空间分析复习提纲及答案

空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

地理空间大大数据库原理期末考试地题目总卷

《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D)

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

地理数据的步整理

第一章 地理数据的初步整理 第一节 地理数据的类型、特征及其采集 一、地理数据的类型 根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。 （一）空间数据 空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。 点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。 线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。 面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。 点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。 （二）属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据 根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。 表1.1 间隔尺度数据 区域 年平均气温（℃） 年降水量（mm ） 土地面积（hm 2） 人口（人） 国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。 表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数） 年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：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。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

面向空间大数据的GIS

面向空间大数据的GIS 摘要：大数据因具有巨大的研究发展潜力，已经得到了学术界和产业界的持续关注和利用。本文总结了目 前的大数据利用现状，以及大数据引发的科学研究新思维和新观念。空间数据作为大数据的主体数据集， 在泛在测绘、多源异构时空数据等方面给传统GIS的发展带来了巨大的挑战。面对挑战，文章总结了大数 据环境下GIS应该具备的基础特征，以及在空间数据挖掘和空间分析方面的研究进展。最后，文章从商业 模式、智慧城市、云计算、城市计算和大数据驱动的人类移动规律等方面展望了大数据背景下GIS的研究 热点和发展前景。 关键词：空间大数据， GIS，空间数据挖掘，空间分析, 云计算 1空间大数据 1.1 大数据倍受关注和利用 在学术界， 0’Reilly Media于2008年出版了《数据之美》，随后Nature、Science 等陆续刊登了大数据专辑，麦肯锡从经济和商业维度分析了大数据在不同行业的应用潜力。2012年，我国科技部发布的十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指 南中把大数据研究列在了首位。在产业界，IBM、亚马逊、Google、甲骨文等信息技术巨头都纷纷推出了大数据解决方案和应用。在中国，百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等也采用了Hadoop处理大规模数据。大数据的研究与发展涉及国防安全、生活健康、气候变化、地质 调查、减灾防灾、智慧地球等众多领域。以美国为例，2012年3月，奥巴马政府率先在全 球宣布推出大数据的研究和发展计划，将大数据研发上升为国家意志，并投资2亿多美元 资助美国国家科学基金和美国地质调查局等6个联邦政府部门的大数据项目，以提高从大 量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。 1.2 空间数据是大数据的基础 大数据具有体量巨大、多种多样、高速变化、真实质差等特点。在这些数据中，大约80％的数据与空间位置有关。空间数据描述了对象的具体地理位置和空间分布，包括空间 实体的位置及其空间关系等，涵盖从宏观、中观到微观的整个层次，可以是点的高程、道 路的长度、多边形的面积、建筑物的体积、像元的灰度等数值，也可以是空间关系等拓扑 结构。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。用于采集空间数据 的设备包括红外、卫星、多光谱扫描仪、全站仪等各种宏观与微观传感器或设备，也包括 野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化等空间数据获取手段，还可 能是计算机、GPS、RS和GIS等技术应用和分析空间数据的过程。遥感对地观测技术形成 了一个多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网，传感器的地面分辨率数 量级从千米到厘米，波段范围从紫外到超长波，探测深度从几米到万米，新型的高分辨率 卫星遥感数据如Quick Bird等已提供使用。空间数据基础设施积累了大量的城市电子地图数据库、工程地质信息数据库、用地现状信息数据库、市政红线数据库、建筑红线与用地 红线数据库、地籍数据库，以及土地利用及基本农田保护规划数据库等空间基础数据。此外，人类活动每时每刻还在采集和产生新的空间数据集[1,2]。

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析 在自然资源管理体制发生变革、技术发展突飞猛进、国内外形势日新月异、技术大融合、业务大整合的背景下，将自然资源调查监测与地理空间大数据紧密的结合起来，从战略和全局高度研究和谋划创新发展，对自然资源管理具有重要的意义。文章将主要对地理空间大数据服务自然资源调查监测进行分析，并展望其发展方向。 标签：地理空间大数据；自然资源；调查监测 前言 为履行中央关于自然资源部统一行使全民所有自然资源资产所有者职责和统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责（简称“两统一”职责），2018年10月，自然资源部研究印发了《自然資源科技创新发展规划纲要》，提出了以“一核两深三系”为主体的自然资源重大科技创新战略，将构建地球系统科学核心理论支撑（“一核”），引领深地探测、深海探测国际科学前沿（“两深”），建立自然资源调查监测、国土空间优化管控、生态保护修复技术体系（“三系”）。在地理空间大数据架构下，按照自然资源调查监测的工作要求，能够建立全流程地理空间大数据技术体系。 1自然资源管理与调查监测 根据自然资源部的管理职责，自然资源管理工作主要包含以下4个方面：①开展自然资源统一调查评价监测；②开展自然资源统一确权登记；③建立空间规划体系并监督实施；④自然资源保护与国土空间生态修复。 其中，开展自然资源统一调查评价监测，任务包括制定自然资源调查监测制度、指标体系和统计标准；组织实施自然资源调查和监测；对自然资源调查监测成果进行汇交、管理、使用和发布等。 2地理空间大数据服务自然资源调查监测 2.1全天候立体化监测网 一方面建立基于传感器的“天基—空基—地基”地球观测数据一体化获取网络，另一方面，利用基础地理信息数据、常态化数据交换获得各类专题统计分析与调查数据和互联网上的众源地理空间数据，形成满足自然资源调查监测的全天候立体化监测网，提升对监测区域的全天候和众源数据获取能力。 2.2自然资源调查监测大数据仓库 面向众源、异构、动态性自然资源调查监测数据源的共建共享与集成应用，