大数据在测绘地理信息中的应用分析

大数据在测绘地理信息中的应用分析

李明忠、黄碧刚、黄俊邦

云南国匠规划设计有限公司 云南怒江 673200

摘要：随着互联网和信息技术的高速发展，大数据在测绘地理信息领域的应用逐渐普及。本文旨在分析大数据在测绘地理信息中的应用现状，探讨其应用优势，并提出未来发展方向。通过本文的研究，我们期望能够为测绘地理信息领域的工作者提供有益的参考和启示，推动大数据在测绘地理信息中的更深入应用，为相关领域的发展贡献智慧和力量。

关键词：大数据；测绘地理信息；应用分析

0引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各行各业，其潜力与价值在各个领域均得到了广泛的认可和应用。在测绘地理信息领域，大数据同样展现出了巨大的应用前景。测绘地理信息作为地理空间数据的基础，对于城市规划、资源管理、环境监测等都具有至关重要的作用。而大数据技术的引入，不仅为测绘地理信息提供了海量的数据源，还通过其强大的数据处理和分析能力，为测绘地理信息带来了前所未有的变革。

1大数据技术

大数据技术涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，这些技术能够实现对海量数据的快速获取、有效管理和深入分析，从而提取出有价值的信息和洞见。具体来说，大数据技术包括一系列的技术和方法，如分布式计算、云计算、机器学习、人工智能等，它们共同协作以实现数据的处理和分析。同时，大数据技术也涉及到数据的存储和传输，确保数据的安全性和准确性。

2大数据在测绘地理信息的应用领域

大数据在测绘地理信息领域的应用已经渗透到各个方面。首先，在地图制图与更新方面，大数据技术可以对高分辨率的遥感影像进行处理和分析，提高地图制图的精度。同时，通过大数据技术的智能分析，可以实现地图的自动更新及时反映地理环境的变化。其次，在地理信息可视化方面，大数据技术可以将地理信息数据进行多维度展示，实现地理信息的立体化、全方位展示，为用户提供更加直观、形象的地理信息展示方式。此外，大数据还在地理空间结构分析、远程卫星定位等方面发挥着重要作用，为测绘地理信息的精度和可靠性提供了有力保障。大数据技术还将测绘地理信息与其他领域的数据进行融合，如社会经济数据、人口数据等，从而进行综合分析，为决策提供更为全面和深入的支持。这种跨界融合有助于打破信息孤岛，实现数据的共享和互通，促进不同领域之间的合作与发展。

3大数据在测绘地理信息中应用方案

3.1数据收集与处理

（1）多源数据采集。在测绘地理信息领域，数据的多源性是其显著特点之一。为了充分利用各种来源的数据，相关从业人员利用大数据平台，对来自卫星遥感、无人机测绘、地面测量等多渠道的地理信息数据进行整合，以此为基础构建一个全面、丰富的地理信息数据库，为后续的数据处理和分析提供坚实的数据基础。

（2）数据清洗与去噪：多源数据中往往存在大量的冗余、异常和缺失值。为了提高数据的质量，我们利用大数据清洗算法，对原始数据进行去重、异常值处理、缺失值填充等操作：通过比对和识别重复的数据记录，将其从数据集中移除确保数据的唯一性；利用统计学方法或机器学习算法，识别和修正数据中的异常值，避免其对后续分析造成干扰；根据数据的分布和相关性，采用合适的填充方法（如均值填充、插值法等），对缺失值进行补全提高数据的完整性。

3.2数据融合与集成

在测绘地理信息领域，数据融合与集成是大数据应用中的关键环节。随着技术的进步和应用的深入，多源、异构的地理信息数据不断涌现，如何将这些数据进行有效融合和集成，以提供全面、准确、实时的地理信息服务，成为了该领域的重要研究方向。

（1）异构数据融合：采用机器学习和数据挖掘技术，将不同格式、不同来源的地理信息数据进行融合，形成统一的数据视图。由于不同的传感器、设备和平台会产生不同格式、不同分辨率、不同精度的地理信息数据，这些异构数据之间存在较大的差异和互补性。因此，采用机器学习和数据挖掘技术进行异构数据融合显得尤为重要。具体来说，可以通过特征提取、特征选择、数据转换等方法，将不同格式、不同来源的地理信息数据转换为统一的格式和表达方式然后进行数据融合。

（2）空间数据集成：通过空间数据引擎，将多源空间数据进行集成，实现空间数据的无缝拼接和高效访问。空间数据是测绘地理信息领域的重要组成部分，它包含了地理实体的空间位置、形状、大小等属性信息。然而，由于数据来源的多样性和复杂性，空间数据往往存在格式不一、坐标系统不统一、数据冗余等问题，这给数据的共享和应用带来了很大的困难。因此，空间数据集成成为了解决这一问题的有效途径。通过空间数据引擎等技术手段，可以将多源空间数据进行集成，实现空间数据的无缝拼接和高效访问。空间数据集成不仅可以消除数据之间的格式和坐标系统差异，还可以对数据进行去重、滤波等处理，提高数据的质量和可用性。同时，通过构建统一的空间数据模型和数据索引，可以实现对空间数据的快速检索和查询，为各种应用提供高效的空间数据服务。

3.3数据分析和挖掘

在测绘地理信息领域，数据分析和挖掘是大数据应用的核心环节，它有助于揭示数据的内在规律和关联，为决策提供科学依据。

（1）模式识别与分类：利用大数据分析平台，对地理信息数据进行模式识别和分类，揭示数据的内在规律和关联。通过利用大数据分析平台，我们可以对海量的地理信息数据进行深度学习和模式识别，从而实现对数据的自动分类和标注。这种方法可以帮助我们快速识别出地理空间中的特定模式，如地形特征、土地利用类型、交通流量模式等。通过对这些模式的识别和分析，我们可以更好地理解地理空间的分布和变化。

（2）趋势预测与预警：基于历史数据，我们可以构建预测模型，对地理信息的未来趋势进行预测。这种预测不仅可以帮助我们了解地理空间的变化趋势，还可以为相关预警系统提供数据支持。

（3）关联分析：挖掘不同地理信息数据之间的关联关系，为决策提供更全面的信息支持。关联分析是挖掘不同地理信息数据之间潜在关系的重要手段。通过关联分析，我们可以发现不同数据之间的相关性、因果关系或共生关系，从而揭示出隐藏在数据背后的复杂关系和规律。在测绘地理信息领域，关联分析可以帮助我们发现土地利用类型与经济发展水平的关系、交通流量与城市布局的关系等。这些关联关系可以为城市规划、交通管理、环境保护等领域的决策提供有力的支持。

3.4数据可视化

数据可视化是测绘地理信息大数据应用中不可或缺的一环，它能够将复杂的数据以直观、易懂的形式展现出来，从而帮助用户更好地理解数据、发现规律，并做出明智的决策。在测绘地理信息领域，数据可视化技术主要体现在二维地图可视化、三维模型构建以及动态交互展示等方面。

（1）二维地图可视化：将处理和分析后的地理信息数据以二维地图的形式进行展示，便于用户直观了解地理空间分布。这种展示方式能够清晰地反映地理空间分布、地形地貌、道路网络等关键信息，为用户提供全面的地理空间视角。同时，结合不同的颜色、符号和标注，可以进一步突出展示数据的特征和规律，帮助用户快速识别和理解关键信息。

（2）三维模型构建：利用三维可视化技术，构建三维地理信息模型，提供更加逼真的视觉体验。这些模型不仅可以展示地形地貌、建筑物、植被等自然和人文景观，还可以模拟光影效果、天气变化等动态环境，为用户提供更加逼真的视觉体验。此外，三维模型还可以用于空间分析、虚拟漫游等高级应用，进一步拓展地理信息数据的应用范围。

（3）动态交互展示：通过交互式界面，允许用户实时查询、分析和操作地理信息数据，提高决策效率。这种展示方式不仅提高了用户的参与度，还使得数据展示更加灵活和个性化。用户可以根据自己的需求，选择感兴趣的数据指标、调整视图角度和缩放比例，从而获取更加详细和全面的地理信息。

结束语：

大数据在测绘地理信息中的应用已经取得了显著的成果，并且其潜力仍然巨大。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，大数据将在未来为测绘地理信息领域带来更多的创新和突破。我们期待在未来看到更多基于大数据的测绘地理信息应用，为社会的可持续发展贡献更多力量。

参考文献

[1]闫寒.大数据时代的城乡规划与智慧城市研究[J].智能城市.2019,(23).

[2]阿布都许库尔·阿布都斯依提.大数据时代测绘地理信息工作面临的机遇和挑战[J].经营者.2019,(13).

[3]朱雪坚,方剑强,叶雪波.省域测绘地理信息大数据中心建设的可行性探讨[J].地理空间信息.2015,(3).

作者简介：李明忠（1996.01—），男，傈僳族，云南怒江人，本科学历，助理工程师，

研究方向为测绘地理信息。