面向空间大数据的GIS

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1、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，GI

2、S，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’ReillyMedia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

3、。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

4、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

5、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QuickBird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]。1.3大数据引发科学新观维克托.迈尔.舍恩伯格对大数据引发的思维变革进行了总结，他认为：分析数据时，要尽可能地利用所有数据，而不只是分析

6、少量的样本数据；人们应该更为关注事物之间的相关关系，而不是探索因果关系；大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效。科学家格雷对科学发展的进行了四个阶段的划分：在几千年前，科学是经验法；在几百年前，科学是由假想到印证假想的过程；在最近几十年前，科学通过计算进行模拟和验证；现在，科学是数据探索与挖掘，通过数据挖掘来统一理论、模拟和实验验证。2010年，美国地质调查局制定了美国地质调查局核心科学体系科学战略(2013-2023)，以期构建一个新的地球科学框架体系，服务于复杂问题的解决。新制定的核心科学体系就是通过对海量数据的交

7、换、整合、分析，实现科学和技术的新发现，形成新知识，以应对国家在自然资源管理、自然灾害防治等方面面临的复杂性问题[3]。2GIS面临新的挑战2.1泛在地理信息时代的挑战目前GIS已发展为由地理信息科学、地理信息技术和地理信息工程、计算机科学等交叉体系组成的泛在GIS。地理信息的泛化具有数据类型丰富多样、时空粒度不断细化两个显著特征。泛在地理信息强调动态性，对于地表要素或区域，强调与其关联的实时属性变化。对于移动对象，强调其几何位置的连续表达和其他社会属性的实时变化表达。同时，数据时空粒度不断细化，从而使得地理空间概念越发重

8、要。泛在地理信息时代数据以惊人的速度在增长，如何利用泛在地理空间数据挖掘、信息提取、空间智能技术为决策提供依据，如何实时处理各种方式产生的地理空间隐喻大数据，使之成为生活助理等挑战已经超越了传统GIS的能力范畴。因此，泛地理信息时代要求GIS能处理广义地理信息，包括各种具有地理空间分布特征的异构信息，具