探讨大数据在测绘地理信息方面的运用

探讨大数据在测绘地理信息方面的运用

吕沐

天津市测绘院有限公司  天津市 300381

摘要：自然资源是国家及民众生存发展的基石，构成了一片地域内的丰富宝藏，包括土地、矿产、水资源等多种元素。对这些资源进行全面深入的探查，旨在详尽理解区域内自然资源的空间分布、储存量和特性详情，从而实现对资源的高效整合和策略性规划利用，提升资源管理和应用的效益。测绘地理信息科学在这一过程中扮演着关键角色，它借助先进的测绘技术、遥感技术和无人机高精度成像，实现了对广阔地域和精细层面的自然资源数据快速、精确收集，其数据特性鲜明，具备“多元性、实时性、海量且精确”的大数据特性。

关键词：大数据；测绘地理信息；运用

1测绘地理信息发展中存在的问题

在地理行业，传统测绘手段已显捉襟见肘，面临一系列挑战。首先，现代测绘不再局限于单一传感器，静态数据正逐渐被动态信息所取代，尤其是在物联网的浪潮下，海量数据的生成使得存储设备的升级显得力不从心，难以胜任庞大的数据管理和处理任务。其次，遥感技术等新兴技术的广泛应用，使得地理数据的类型日益繁复，人工处理的方式显然已无法跟上需求的步伐。各部门间的数据处理缺乏统一协调，而社会对信息产品的多元化需求又推动了服务范围的广泛扩展，这导致边缘化的现象愈发明显。因此，现有的测绘技术已无法适应现代社会的快速发展，无法满足日益增长的业务需求，更遑论保证地理信息数据实时分析的效率。

2大数据处理技术

2.1非结构存储方式

在大数据管理的多元存储策略中，Hadoop扮演着基石角色，作为云计算和海量数据处理的核心技术基础设施，它不仅构建了分布式文件管理系统，还通过集群的力量实现了高效的数据运算和储存，尤其在档案管理中占据重要地位。非结构化存储方式凭借其独特的优势脱颖而出：首先，成本效益显著，无需高昂投入就能轻松扩容，对硬件配置要求不高，部署流程简便易行。其次，其存储能力强大，能应对海量且呈指数级增长的非结构化数据挑战，其扩展性和容量储备足以支撑超大规模的5000节点集群和EB级别的存储扩展，充分满足未来数据激增时的存储需求。再者，非结构化存储的灵活性不容忽视，随着数据量的持续膨胀，对大数据分析和价值挖掘的需求日益增长。它可以直接无缝连接大数据分析平台，提供诸如HDFS等丰富的数据处理接口，完美契合大数据分析的需求。此外，其分布式运算模式使得集群节点扩展至数百乃至上千成为可能，显著提升了计算性能。非结构化存储不仅支持音频视频和文档，还能与包括Impala和Hive在内的结构化数据库，以及基于HDFS的基础数据库协同工作，实时进行数据更新和查询，操作便捷，响应迅速。

2.2云存储

在科技发展的前沿领域，云存储技术凭借其独特的融合策略，整合了HDFS理论和网络工程的精髓，借助先进的软件手段，巧妙地将多元化的网络存储设备协同运作，共同执行诸如访问、商业运营以及海量信息的保管等繁复任务。当云计算体系的核心功能转向对数据存储与管理的深度处理，它就需要动员庞大的存储资源，从而转型为功能强大的云存储系统。由此观之，云存储实质上是围绕数据存储与管理构建的云计算生态体系的核心驱动力。简单来说，用户无论身处何地，借助任何连网设备，都能在任何时间点实现对云端数据的无缝访问和获取。

2.3知识图谱

知识图谱是一种独特的数据构建模式，它以节点和连线的形式呈现，其中连线象征着实体之间的动态联系，而节点则承载着具体的操作实体。这种结构设计巧妙地编织了一张信息交织的网状系统，通过构建关联的生态系统，它为深度问题解析提供了强大的支持。尤其在文档管理系统中，知识图谱的应用发挥着无可替代的作用，极大地提升了信息处理的效率和智能化水平。

3大数据在测绘地理信息中的应用

3.1档案管理

大数据技术的精髓在于其强大的数据处理能力，特别适用于管理海量的非结构化数据。首先，通过整合HDFS，我们能够创建一个专门的大数据存储网络，配置多个节点（50-100个），它们的协同工作极大地提升了数据处理和存储效率。这些节点不仅适应档案管理的标准，还能随着数据流量的增长灵活扩展。利用HBase技术，我们可以高效地处理半结构化和非结构化的信息，将其转化为结构化的数据，然后存储于Hadoop数据库中，从而构建出针对地理信息的专业档案管理系统。其次，新技术如激光扫描和传感器技术的引入，推动了地理信息来源和类型的多元化，产生了海量的档案资料。正是这种海量数据的存在，为大数据技术的应用提供了广阔天地。在这个体系中，数据分析占据核心地位，它通过从各种异质异构的档案资源中收集信息，经过集成处理并借助知识图谱和搜索引擎，实现了快速准确的数据检索，极大地简化了操作流程。总结来说，大数据技术通过优化存储、处理和分析手段，有效应对了地理信息档案管理的挑战，为高效、智能的档案管理提供了可能。

3.2构建测绘地理信息系统

计算机辅助地理信息系统（GeographicInformationSystem,GIS）是一种集成了数据处理、存储、操作和可视化功能的强大工具，它专注于地球表面或特定区域的空间信息管理。GIS能够有效地获取、整合、操控并解析地理位置相关数据，将其转化为深度洞察和清晰展示，实质上构成了一个专门针对空间信息的高效数据管理体系。大数据技术的引入革新了GIS在服务领域的应用，不仅显著提升了地理信息的使用效率，还优化了资源分配策略，拓宽了测绘地理信息的应用范畴，强化了其服务功能。通过挖掘潜在价值，GIS实现了与云计算、云服务等前沿技术的无缝衔接，从而为地理信息资源的深度利用提供了强大的技术支撑。这一融合不仅提升了服务质量，也推动了信息资源的高效利用。

3.3建设智慧城市

随着时代变迁，国家积极推动新型城市战略，智慧城市和生态导向型城市的崭新理念为大数据科技开辟了广阔的创新空间。移动互联网的革新速度如日中天，物联网的触角延伸至生活的各个角落，其影响力与日俱增，深度融入城市规划与建设，推动着位置服务信息的实用价值日益显现。数据的多元形态与数字化地图的广泛应用，重塑了我们日常生活的模式，催生了数字化和智慧化城市的崭新范式。相比于传统城市，智慧城市的崛起不仅孕育出一种全新的高效发展模式，而且显著提升了居民的生活品质。通过自动化控制和先进传感器技术，大数据技术的潜能被不断挖掘和深化，使其在各领域的应用价值达到了前所未有的深度。

结论

简而言之，在不断演进的时代潮流中，测绘地理信息的格局正在经历深刻的转型。为了最大化其潜在效益，不可或缺的是对大数据技术的精准运用。大数据信息管理的核心地位不言而喻，测绘专业人士必须敏锐洞察大数据时代的革新动态，确保这一先进技术能深入渗透到地理信息测绘的各个环节，从而实现其效益的最大化。

参考文献：

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[3]王腾飞.浅析大数据技术在测绘地理信息中的应用[J].华北自然资源,2021,105(6):74-76.

[4]李玲.浅析大数据技术在测绘地理信息中的应用[J].华北自然资源,2021,103(4):80-81.