大数据技术在测绘地理信息中的应用

大数据技术在测绘地理信息中的应用
摘要：大数据时代的到来为各行各业的改革和创新提供了机遇和支持，而测绘行业也不例外。

随着大数据技术的应用，现有方法的创新和优化可以有效提高测绘作业水平，确保测绘地理信息采集的完整性，科学性和可靠性，促进各项作业有序进行，促进行业稳定发展。

本文分析了大数据在地理信息测绘中的具体应用。

关键词：大数据技术；测绘地理；应用分析；
前言
在大数据时代的背景下，对地理信息的需求不断增长，数据库中存在大量地理信息，不断涌现的新地理信息为人们的生活提供了便利。

为了满足用户对地理信息的不同需求，提高测绘地理信息服务的质量，并满足大数据时代的要求，有必要从不同层次入手。

根据测绘领域发展要求，重视大数据技术应用，制定完善的工作计划，提供高质量的服务，扩大测绘地理服务的范围，并确保有效使用测绘结果。

1测绘地理信息的发展现状与面临的问题
在过去的20年中，3S技术的飞速发展推动了从传统测绘向地理信息产业的转变，测绘生产的主要方式发生了根本性的变化：大量的现场测绘工作被取代通过处理内部地理信息，随着信息技术的发展，SCOPE服务已扩展到更多领域并融入了日常生活。

随着行业的发展，传统的专业技术手段在整体工作效率和服务能力等方面的缺陷逐渐出现，主要表现在以下几个方面：
1.1通过人工采集，收集地理信息为了从静态空间数据到动态时空信息迅速地获取各种类型的传感器，特别是随着物联网的出现，数据获取手段和生产方法的改变导致数据量的增加。

尽管计算机硬件存储设备在不断改进，但远远不能满足高级地理信息技术对数据存储和管理的需求。

1.2高分辨率卫星遥感技术，无人飞行器斜摄影，激光雷达和雷达等技术的发展，地理信息数据测绘质量的不断提高，数据类型多样性的增加，并逐步实现大量人为操作模式的自动化；而是，计算机处理能力和高质量数据出现不兼容的现象。

1.3在信息社会中，对各种信息产品的需求多样化，测绘的地理信息，信息服务范围不断扩大，甚至出现越界现象。

传统的测绘成果和技术已经不能满足社会的需求。

1.4测绘地理学，信息数据的快速产生和大量聚集，要求其表达能力要更强和更全球化，迫切需要提高数据实时处理，分析和信息挖掘的能力。

因此，在新时代的背景下，测绘地理信息产业面临许多挑战。

2在地理信息测绘中大数据技术的优势
2.1能够形成地理信息基础数据
地理信息测绘部门在对地理信息进行测绘时，其主要目的是对测绘的信息进行整合，形成基于地理信息的基础性数据。

在采集这些基础信息的过程中，利用航空技术提供的影像资料对这些数据与信息进行分类。

但是这些影像资料过于复杂，所以分析数据面临一定的困难，再加上这些数据本身所涵盖的范围比较广，所以记录起来也比较复杂。

但是在大数据技术的支持下，利用大数据、互联网不仅能够快速将采集出来的数据进行分类，还能够赋予这些数据某种含义。

在此基础之上，数据分类的效率会进一步提升，这样做对于测绘地理信息部门来说，不仅能够提升对所得数据的认识，还能实现数据分类以及资源的可持续利用，提升工作效率。

2.2能够加强大数据技术与地理信息技术之间的联系
传统的地理信息测绘过程中，由于没有与大数据取得较为紧密的联系，往往出现对于部分数据以及信息处理困难的局面。

但自从大数据互联网出现之后，大数据技术便在各个行业得到了广泛应用，地理信息测绘部门利用大数据的优势，通过大数据技术对所采集的数据进行初步收集整理和分析汇总。

地理信息技术通
过大数据技术的分类汇总可以对所收集的基础资料进行更加细致的划分，后期提取、使用、维护信息资料更加方便。

由此可见，加强大数据技术与地理信息技术之间的联系，在这两种技术融合贯通的基础上，地理信息技术也会借鉴大数据技术中数据处理的一些技巧，在测绘地理信息的过程中更加得心应手。

3大数据技术在测绘地理信息中的应用
3.1地理信息数据的储存和管理
大数据时代背景下，大数据技术实践中应用地理信息数据涉及到的内容有很多，不仅涉及到各种不同类型的图形、数据库等具有结构化特征的数据内容，而且还涉及文档内容、表格等具有非结构化特征的数据信息。

针对结构化特征的数据进行处理时，要构建数据处理平台，对数据进行分类管理，以此来达到良好的处理效果。

在这一基础上，可以通过Hadoop分布式的处理平台作为基础，对HDFS进行科学合理的应用，有利于实现数据集群的合理构建。

数据管理集群的节点数量通常情况下可以直接与现有的数据量规模、近期的需求情况等进行科学合理的配置，以此为基础，有利于实现所有节点协同工作的集中化处理，以此来保证各项数据信息的储存、计算等各项工作真正落到实处。

与此同时，可以通过对Hbase数据工厂的科学合理应用，实现对大量半结构化、各种非结构化数据的针对性的分析和处理。

针对已经生成结构化的数据，可以直接储存到对应的Hadoop 数据库中，以此来保证数据信息的合理性、可靠性以及安全性。

除此之外，要对Hive的数据仓库展开科学合理的布设和应用，该数据仓库的设置目的就是为了实现对结构化数据合理的管理和控制。

由此可以看出，Hive、Hbase在实践中的联合式应用，有利于实现结构化、非结构化这两种不同类型地理信息数据的集群式管理，同时还可以保证储存的可靠性。

3.2测绘地理信息时空数据的运算和处理
计算机技术在实际应用中整体处理能力普遍有所提升，间接为测绘地理信息的效率、质量提升提供了保证。

大数据分布处理技术在具体应用中最为明显的优势是可以实现对大规模数据的批量化处理，处理速度相对比较快。

无论是图结构数据的图计算，还是全局数据的查询和计算分析等，不同类型结构地理信息数据
的应用，有利于工作效率和质量提升。

某专家在实践中，通过对多源、多时相等
各种不同类型的数据展开合理的处理，并进行数据入库等各种不同类型的试验操作。

发现在实践中数据源为资源3号的2卫星影像，其自身的对应面积为
270000km，通过应用PixelGrid-SAT软件可以实现DEM、DOM等成果的制作和分析，还可以实现对DSM的提取、纠正等各种操作，以此来保证信息获取、处理过
程的时效性，高质量地完成测绘地理信息的处理。

3.3服务数字经济发展
测绘地理信息是数字经济的新引擎。

在推动数字产业化上，可充分挖掘测绘
地理信息在大众消费市场的应用需求，深度融合5G、大数据等技术，创新应用场
景和产业生态，推动智慧交通、智慧能源、大健康等产业实现突破式发展。

在推
进产业数字化转型方面，需积极参与实施“上云用数赋智”行动，融合发展智慧
物流、新零售、智慧农业等。

测绘地理信息融合数字经济，有望催生基于高精度
时空大数据的公共安全与大健康产业、基于5G和人工智能的智能驾驶和机器人、通导遥一体化的空天信息实时智能服务等多个万亿级产业市场。

结束语：
综上所述，大数据技术可以比较普遍的使用在地理信息系统，给基础的地理
信息系统测绘服务行业带来了一定的机遇以及挑战，及时了解这些机遇和挑战，
并且顺应时代发展以及抓住机遇，可以有效地应对挑战，这对于测绘地理信息服
务整体行业水平的提升非常有帮助。

参考文献：
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