智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究
智慧城市建设的关键技术和发展方向
智慧城市建设的关键技术和发展方向智慧城市建设是指运用信息通信技术、互联网、大数据等综合技术手段，对城市系统进行全面优化和升级，以提高城市环境的可持续性、经济生态的高效性和社会生活的智能化。
本文将探讨智慧城市建设的关键技术和发展方向，并总结其重要性。
1.物联网技术物联网技术是智慧城市建设的基础，通过感知节点的广泛部署，实现城市各类设备和资源的信息共享与互联互通。
物联网技术可以实时收集和传输环境、交通、水电燃气等各类数据，为城市的智能化管理提供有力支撑。
2.大数据分析智慧城市需要处理和分析大量的数据，利用大数据分析技术可以实现对城市运行状态的实时监测和预测。
通过对数据进行挖掘和分析，可以发现城市运行中存在的问题和潜在风险，从而提供科学决策的依据。
3.云计算技术智慧城市建设离不开云计算技术，通过云计算平台可以实现大规模数据的存储、处理和共享。
云计算技术降低了数据处理和计算成本，提高了数据处理的效率，使城市各个部门和企事业单位能够方便地共享数据和资源。
4.人工智能人工智能可以为城市提供智能化的服务。
通过分析居民的行为模式和喜好，智慧城市可以根据个人需求推送精准化的信息和服务。
例如，智能交通系统可以根据交通状况推荐最佳路径，智能家居系统可以根据居民的习惯调节温度和照明。
5.智慧交通发展智慧交通是智慧城市建设的重要方向。
利用物联网技术和大数据分析，可以实现交通拥堵监控、信号灯智能优化和智能导航等功能，提高交通系统的运行效率和安全性，减少能源消耗和环境污染。
6.智能能源智能能源系统是智慧城市建设的核心内容之一。
通过对能源的实时监控和数据分析，可以实现能源的高效利用和智能调度，优化能源供需结构，减少能源浪费和环境污染。
7.智慧环境智慧城市建设需要关注环境保护和生态可持续性。
利用物联网技术和大数据分析，可以实现对环境污染源的实时监测和预警，提高城市环境监测和治理的能力。
8.智能医疗智慧城市可以借助云计算和物联网技术，建立智能医疗系统。
智慧城市关键技术
智慧城市关键技术智慧城市是指利用信息技术和互联网技术，对城市的各个方面进行智能化、数字化、网络化的管理和运营，以提高城市的运行效率、生活质量和可持续发展能力。
在智慧城市建设中，关键技术的应用起着至关重要的作用。
本文将介绍智慧城市关键技术的几个方面：物联网、大数据、云计算、人工智能和智能交通。
一、物联网技术物联网是指通过互联网将各种物理设备、传感器、智能设备等连接起来，实现设备之间的信息交互和智能化的管理。
在智慧城市中，物联网技术可以实现对城市中各种设施和资源的监控和管理，例如智能路灯、智能停车系统、智能环境监测等。
通过物联网技术，可以实现对城市资源的高效利用和精确管理，提高城市的运行效率和生活质量。
二、大数据技术大数据是指海量、多样化和高速产生的数据，通过对这些数据进行采集、存储、分析和应用，可以获取有价值的信息和知识。
在智慧城市中，大数据技术可以匡助城市管理者了解城市运行的各个方面，例如交通流量、人口分布、环境状况等。
通过对大数据的分析，可以发现城市运行中存在的问题，并采取相应的措施进行优化和改进。
三、云计算技术云计算是指通过互联网将计算资源、存储资源和应用程序等提供给用户使用，用户可以根据需要随时随地获取和使用这些资源。
在智慧城市中，云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，支持各种智能化的应用和服务。
例如，通过云计算技术，可以实现智能交通系统的实时监控和调度，提高交通效率和安全性。
同时，云计算技术还可以支持智慧城市中的其他应用，例如智能医疗、智能教育等。
四、人工智能技术人工智能是指通过摹拟人类智能的各种能力，例如感知、理解、推理、学习和决策等，使计算机系统具备类似人类的智能。
在智慧城市中，人工智能技术可以应用于各种智能化的系统和服务，例如智能交通系统、智能安防系统、智能能源管理等。
通过人工智能技术，可以实现对城市运行的智能监控和管理，提高城市的安全性、便利性和可持续发展能力。
五、智能交通技术智能交通是指利用信息技术和通信技术对交通系统进行智能化的管理和优化，以提高交通的效率和安全性。
发展智慧城市的关键技术和先进经验
发展智慧城市的关键技术和先进经验随着社会的不断发展，城市化程度越来越高，城市人口也越来越多，城市面对的问题也越来越多，其中最重要的就是城市管理和城市发展。
这对城市管理者提出了新的挑战，他们需要不断创新，采用科技手段提升城市管理水平，而实现这一目标的关键就是发展智慧城市。
下面，我们来探讨一下智慧城市的关键技术和先进经验。
一、物联网技术的应用智慧城市的建设需要依赖物联网技术，其物联网系统的运作模式包括感知层和智能层。
感知层是指物联网的节点层，通过传感器和智能设备收集城市各个方面的数据，并将数据上传到云平台。
智能层则是指云平台，通过对感知层数据的收集和处理，将数据转化为可视化的管理指标。
在智慧城市建设中，物联网技术的应用非常广泛。
例如，通过应用智能监控技术，可以实现对城市道路、桥梁、隧道等公共设施的监控，保障城市的安全。
在智慧交通领域，利用物联网传感器和固定摄像头等设备，实现了车流量的自动计算和显示，可及时了解市区交通流量情况，提供出行参考。
二、人工智能技术的应用智慧城市的建设需要依赖人工智能技术，人工智能技术主要包括机器学习、自然语言处理和图像识别等技术。
在智慧城市中，人工智能技术的应用非常广泛，例如在智慧交通领域中，人工智能技术可用于交通预测和拥堵预测，方便城市居民规划出行。
在安全领域，智能视频监控系统能够利用人工智能技术进行异常行为识别，方便及时发现和处理异常行为。
三、数据采集和处理技术在智慧城市的建设过程中，数据采集和处理是一个重要的环节，它涉及到数据的来源、数据的处理方法、数据的使用等方面。
因此，数据采集和处理技术也是智慧城市建设的关键技术之一。
在数据采集方面，可利用各种传感器和智能设备，如交通传感器、气象传感器、温湿度传感器等，采集城市各个方面的数据，如交通流量、气象信息、环境温湿度等。
在数据处理方面，可通过建立大数据平台，采用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行分析和计算，得出有价值的信息和决策支持。
智慧城市数据管理的研究与实践
智慧城市数据管理的研究与实践随着城市化进程的不断加快，城市的规模不断扩大，城市治理也面临越来越复杂的挑战，如何有效地管理和利用城市数据成为了智慧城市建设的重要课题。
本文将从数据采集、存储、处理和应用等方面，对智慧城市数据管理的研究与实践进行阐述。
一、数据采集智慧城市数据的采集包括传感器、监测系统、无人机、智能终端等多种形式。
传感器和监测系统能够实时地获取城市的环境信息、气象信息、污染信息等重要数据，无人机则可以实现高空的数据采集和图像分析。
而智能终端则能够通过智能手环、智能家居等多种方式实现用户行为的精准采集。
但是面对如此多样化的数据采集方式，一个系统的数据集成和共享变得尤为复杂。
为了应对这种情况，智慧城市数据管理需要一个集成的数据采集平台，它应该能够实现多源数据的集成和标准化，保证数据的一致性和可比性。
同时，该平台配备了自动化质量控制和数据清洗算法，可以实现对数据的预处理和过滤，提高数据的质量和准确性。
二、数据存储智慧城市数据的存储需要克服数据量大、数据类型多、数据来源分散等问题。
云计算技术的出现为智慧城市数据的存储提供了新的解决方案。
运用云计算技术，可以将数据存储在云端，充分利用云计算的可扩展性，高可用性和弹性等特点，提高数据存储和处理的效率。
同时，为了保证数据的安全性，需要建立完善的安全策略，采用加密、身份认证和访问控制等多种手段，保护重要数据的安全。
三、数据处理智慧城市数据处理的核心在于建立起精细化的城市模型，并对数据进行分析和挖掘。
其中，机器学习、大数据分析、图像识别等技术具有重要的应用价值。
机器学习技术可以对城市数据进行预测和分类，通过训练模型，不断提高预测的准确性和精度，为城市决策提供有力支撑。
大数据分析则可以发掘城市数据中的潜在价值和规律性，挖掘城市潜力，为城市设计和规划提供更加丰富、科学的数据支撑。
图像识别技术则可以通过对城市各种场景的图像数据分析，提供更加细节化的城市数据，从而更加全面地认识城市，为城市治理提供更加科学的思路。
智慧城市关键技术
智慧城市关键技术智慧城市是指利用信息技术和互联网技术，将城市的各个领域进行数字化、网络化、智能化的整合，以提高城市管理和公共服务的效率和质量。
为了实现智慧城市的目标，需要依靠一系列的关键技术来支撑。
本文将详细介绍智慧城市的关键技术。
1. 物联网技术物联网技术是智慧城市的基础，通过无线传感器网络和互联网的连接，将各种设备、传感器和终端设备进行互联互通。
物联网技术可以实现对城市中各种设施和设备的远程监控和管理，如交通信号灯、路灯、垃圾桶等。
同时，物联网技术还可以采集和分析大量的数据，为城市管理者提供决策支持。
2. 大数据技术智慧城市产生大量的数据，包括人口数据、交通数据、环境数据等。
利用大数据技术，可以对这些数据进行采集、存储、分析和挖掘，从中发现城市运行的规律和问题。
通过大数据技术，可以实现智能交通管理、精细化的环境监测和预警、智慧能源管理等。
3. 人工智能技术人工智能技术是智慧城市的核心技术之一，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
通过人工智能技术，可以实现对城市中的各种数据和信息的智能分析和处理。
例如，利用人工智能技术可以实现智能交通信号控制，根据实时交通情况智能调整信号灯的时间，优化交通流量。
4. 云计算技术智慧城市需要处理和存储大量的数据，云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，满足智慧城市的需求。
通过云计算技术，可以将数据存储在云端，实现数据的共享和访问。
同时，云计算技术还可以提供弹性计算能力，根据需求动态分配计算资源。
5. 区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，可以实现数据的安全和可信。
在智慧城市中，区块链技术可以应用于身份认证、数据交换和智能合约等方面。
通过区块链技术，可以确保数据的真实性和完整性，防止数据篡改和伪造。
6. 边缘计算技术边缘计算技术是一种将计算和存储资源放置在离用户较近的边缘节点上的技术。
在智慧城市中，边缘计算技术可以实现对数据的实时处理和分析，减少数据传输延迟，提高响应速度。
《2024年智慧城市信息系统关键技术研究》范文
《智慧城市信息系统关键技术研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，智慧城市的概念已经深入人心。
智慧城市是以现代信息技术为依托，实现城市管理和服务智能化的新型城市形态。
智慧城市信息系统的建设是智慧城市建设的核心内容之一，关键技术的研究显得尤为重要。
本文将对智慧城市信息系统关键技术进行研究，为未来智慧城市的发展提供技术支撑和参考。
二、智慧城市信息系统的定义及特点智慧城市信息系统是以信息技术为基础，将各种信息资源进行整合、处理和利用，为城市管理、公共服务、产业发展等提供智能化服务的系统。
其特点包括智能化、信息化、网络化等。
该系统能够实时监测城市运行状态，预测未来发展趋势，为政府决策提供有力支持。
三、智慧城市信息系统关键技术研究（一）数据采集与传输技术数据是智慧城市信息系统的基石。
数据采集与传输技术是确保数据准确、及时、可靠地传输到数据中心的关键技术。
其中，传感器技术、物联网技术、大数据技术等都是数据采集与传输的关键手段。
传感器技术可以实时监测城市各项指标，物联网技术则可以实现设备间的互联互通，大数据技术则可以对海量数据进行处理和分析。
（二）数据处理与分析技术数据处理与分析技术是智慧城市信息系统的核心。
该技术可以对采集到的数据进行清洗、存储、分析和挖掘，提取出有价值的信息，为政府决策提供支持。
其中，云计算技术、人工智能技术、机器学习技术等都是数据处理与分析的重要手段。
这些技术可以实现对海量数据的快速处理和智能分析，提高决策的准确性和效率。
（三）信息共享与安全技术信息共享与安全技术是保障智慧城市信息系统正常运行的重要保障。
该技术可以实现不同部门、不同系统之间的信息共享和交换，提高信息的利用效率。
同时，该技术还可以保障信息安全，防止信息泄露和被非法利用。
其中，加密技术、身份认证技术、访问控制技术等都是信息共享与安全的重要手段。
四、智慧城市信息系统应用前景智慧城市信息系统的应用前景广阔。
首先，在政府决策方面，该系统可以为政府提供实时、准确的数据支持，提高决策的准确性和效率。
智慧城市时空大数据云平台关键技术应用研究
智慧城市时空大数据云平台关键技术应用研究摘要：为进一步研究时空大数据云平台在建设中遇到的技术难点与应用需求，实现GIS服务动态扩展、实时数据获取、空间数据高效服务及空间大数据挖据等关键技术应用与方法，实现地理信息时空大数据“聚通用”汇聚平台，结合测绘地理信息大数据，建设智慧城市时空云平台，构建城市地理信息资源共享应用体系。
本文对智慧城市时空大数据平台的关键技术进行了剖析，以供参考。
关键词：数字城市；智慧城市；时空云平台；地理信息大数据引言：智慧城市是人类信息革命发展的必然趋势，随着大数据、云计算及物联网的快速发展，时空大数据云平台的建设是新型智慧城市发展的基石，通过时空大数据云平台汇聚各种地理信息空间数据资源，建成“信息内容丰富，更新维护及时、共享交换便捷”的地理信息公共平台，为政府科学管理、城市发展与规划、应急决策和响应提供服务，提高行政决策能力和管理水平有重要意义。
一、平台建设背景从数字城市建设到应用过程中，表现出数据资源服务不足、数据资源更新不及时、平台共享方式不全等诸多问题，根不上当今快速发展的数字经济时代的智慧数字应用需求，满足不了智慧城市数据资源基石的应用需求。
针对上述数字城市建设后在实际应用和运营中存在的问题，时空大数据云平台通过大数据、云计算、移动互联等先进的科学技术手段，核心对时空大数据资源的采集、分析、整合、挖掘，将资源进行统一管理规划及应用，实现将“数字城市的空间基准提升为时空基准，基础地理信息数据库提升为时空大数据，地理信息公共平台提升为时空云平台，支撑环境由分散的服务器集群提升为集约的云环境”的“四大提升”。
从而通过时空大数据云平台数据资源底板，实现从数据资源底板到智慧城市桥梁搭建，结合智慧城市发展需求，以时空大数据和时空信息云平台为基础，深化在国土资源、城市规划、城市管理、警用平台、防灾减灾、公共安全、市场监管、旅游服务等重点领域的应用，推动在智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧社区等民生方面的智能化服务。
智慧城市建设的关键技术研究
医疗手术控制 、火车交通控制 、大型机械设备运转控制
等， 由于拘束的 限制 ， 这样 的领域物联 网都还没有触及 。 目前智慧城市典型应用 中，设备一般在较为适宜的环境 到大脑 ，需要有遍布全身的神经系统。对 于智慧城市来 下工作 ，而现实环境 中则会有相 当一部分 的应用要求设 说， 拥有这样的神经系统 ， 是 实现智慧的最根本要求。泛 备工作在相 当恶劣的环境下进行操作 ，甚至有些特殊行 在的通信 网络就像城市的神经系统 ， 只有有 了它 ， 信息才 业 的设 备 可能 面 临极 端 高 温 和低 温 、瞬 间温 度 剧 变 等极 端恶劣环境 ， 而目 前 我们的传感器技术尚无法达到这点 。 有 可 能通 达 。 １ ． ２ 互 联 网 技术 的 普 及 ， 让 智 慧 的能 力 贴 近 普通民 众 我国 目前智慧城市应用已初见规模 ，但是最多也不过数 还远远没有达到数万 、 数 十万 、 数百 在有互联网技术 以前 ，信息处理只是聚集在少数专 千个节点共 同工作 ， 伴 随着节点规模 的增加 ， 节点、 网络的 用机房里的大型计算机设备 的事情 ，和普通的民众关系 万海量节 点规模 ， 接入能力和数据处理能力要求将呈指数级增加 ，故对节 不大。虽然信息可 以传递 ，但信息传递 的范 围有很大 限 节点管理 、 协议高效性 、 数据并发等技术特 制， 远不能到达城市的末梢。 互联网技术从根本上改变 了 点组 网速度 、 人类获取和处理信息 的方式 ，使得任何一个普通 民众都 点提 出了全新的要求 。
摘 要： 目前我 国正 处在 快速 的城 市化 进程 中 ， 城 市规 模 不断 扩 大 ， 在 促 进 经济 、 社会、 人 文发展 和 拉 动 国 家整体 发展 水 平 上 都起 到非 常重要 的作 用。 然而 ， 随 着城 市环 保 、 节能 、 交通 、 产 业 转型 等压 力上 的 日益增 加 ， 亟 需新 的城 市发展 模 式与 管理 工具 来提 升城 市发 展 水平 。伴 随着信 息技 术 的快 速发展 与广 泛应 用 ， “ 智 慧城 市” 的概念 呼之 欲 出。 越 来越 多的城 市 在“ 十 二五 ” 规 划 中提 出 了把 建 设智 慧城 市作 为转 变发展 方 式 ， 所 以未来 智慧城 市建设 将在 我 国掀起 一轮 新 的 高潮 。 智慧
2023-智慧城市时空大数据平台解决方案-1
智慧城市时空大数据平台解决方案智慧城市时空大数据平台解决方案是针对当前城市化、数字化、信息化发展的趋势而提出的一个解决方案。
本文将分步骤阐述该方案的实现过程。
第一步，数据采集。
为了实现对城市各领域数据的有效采集，需要在城市各个交通节点、公共设施、车辆、环境等领域安装传感器，以采集数据并传输到智慧城市时空大数据平台。
需要注意的是，数据采集的范围需要涵盖整个城市的区域，以保证获得城市的完整运转状态和各种数据。
第二步，数据处理。
在采集的数据中，需要将其进行处理和分类，以便为城市管理者提供最佳的服务和决策支持。
因此，需要将数据进行清洗、过滤和分类处理，然后将其整理到不同的数据库中，方便给不同的应用程序调用。
第三步，数据存储。
智慧城市时空大数据平台需要安装一个有效的存储系统，以存储处理后的数据。
为了保证数据的安全性和处理效率，需要选择高效的数据存储技术来保证快速存取。
第四步，数据可视化。
数据可视化是智慧城市时空大数据平台解决方案中的关键点，它将数据以易于理解和使用的方式呈现给管理者和公众。
数据可视化包括创建不同类型的图标和图表、地图和动画等不同形式的数据呈现方式，以符合各种数据的特征和使用场景。
第五步，数据应用。
智慧城市时空大数据平台需要根据不同的城市应用场景，提供相应的数据应用程序。
例如，在交通管理领域，城市管理者可以使用交通流分析和监测应用程序来分析道路流量和拥堵情况，以提高交通的安全性和效率。
总之，智慧城市时空大数据平台是一个综合性的平台，需要依靠数据采集、处理、存储、可视化和应用等多个方面的技术支撑来实现。
该方案将为城市管理者和公众提供更好的决策支持，提高城市的运营效率和生活质量，成为未来城市发展的重要趋势。
智慧城市中大数据技术的应用探索
智慧城市中大数据技术的应用探索1. 引言1.1 智慧城市背景智慧城市是指利用先进的信息通信技术和大数据技术，以及智能感知、互联网、云计算等技术手段，实现城市基础设施、公共服务、管理决策等方面的智能化、数字化、高效化的城市形态。
随着城市化进程的加速，城市人口快速增长、资源消耗日益加剧、能源环境问题日益凸显，传统城市管理方式已无法满足城市发展的需求，因此智慧城市的概念应运而生。
智慧城市的建设不仅仅是单一技术的运用，而是多种技术的集成运用，大数据技术作为其中至关重要的一环，对智慧城市的发展起着关键性作用。
通过挖掘、分析城市中大量的数据，可以为城市决策提供科学参考，提高城市的运行效率和服务水平，解决城市管理中的种种瓶颈问题。
大数据技术的广泛应用，使得城市管理者可以更加精准、高效地解决城市管理中的各种问题，推动城市朝着智慧化、可持续化的方向发展。
智慧城市不仅可以提升居民生活品质，也可以促进经济的发展，实现城市的可持续发展目标。
1.2 大数据技术概述大数据技术是指通过对海量数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有意义的信息和知识的一种技术。
随着物联网、移动互联网、云计算等新兴技术的快速发展，人们对数据的需求呈现出爆炸式增长的态势，这也催生了大数据技术的兴起。
大数据技术具有三个特点：大量性、高速性和多样性。
大数据通常以TB（千兆字节）、PB（百万兆字节）甚至EB（百亿兆字节）为单位来描述，这种数据量远远超出了传统数据库管理系统的处理能力。
大数据处理的速度也要求能够在短时间内对海量数据进行处理和分析，以实现实时或准实时的应用需求。
大数据呈现出多样性的特点，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这也使得数据的存储、处理和分析变得更加复杂和多样化。
大数据技术在智慧城市建设中具有重要的应用前景。
通过对各种数据的采集和分析，智慧城市可以更好地了解城市运行的状态和规律，为城市管理和公共服务提供有效的支持。
大数据技术在智慧城市中的应用将是未来城市发展的重要方向之一。
智慧城市建设的核心技术与关键路径
智慧城市建设的核心技术与关键路径智慧城市是近年来越来越多城市在城市信息化建设方面的目标，通过综合运用先进的物联网、云计算、人工智能、大数据等新兴信息技术，实现城市智能化、绿色化、高效化、便利化和安全化。
智慧城市建设涉及到众多的技术和路径，下面就围绕着这个话题来探讨智慧城市建设的核心技术与关键路径。
一、智慧城市建设的核心技术1、物联网技术物联网技术是智慧城市建设中的核心技术之一，通过将各种不同的物品链接在一起，实现数据信息的全面收集和共享，从而实现智慧城市的管理和控制。
物联网技术包含无线传感器、集成电路等技术，可以用于车辆、城市照明、环境监测、公共安全等多个领域。
2、云计算技术云计算技术是智慧城市建设的核心之一，通过云端技术的应用，可以实现大规模数据的存储和处理，以及运算能力的大幅提升和资源共享，从而支持城市各项服务与业务的开展。
3、大数据技术大数据技术是智慧城市建设中的另一个核心技术，通过海量数据的运用和分析，可以实现城市资源的优化利用，产生更多的价值和利润。
同时，大数据技术也可以为城市规划和市民服务提供科学依据，从而提高城市效率，建设更加优质的城市环境。
4、人工智能技术人工智能技术是智慧城市建设的关键技术之一，通过智能化技术的应用，可以运用自主学习、推理、规划等技术，实现数据的人性化理解和意识形态的自主处理，以及对于城市中具体事件、物品进行智能识别和管理。
二、智慧城市建设的关键路径1、数据安全保障在智慧城市建设中，数据安全保障是一个非常关键的问题。
城市数据的安全问题是建设智慧城市的基础，市民必须对其数据拥有充分的隐私权利保护，同时，城市政府也需要加强对数据的保护、备份和应急处置等方面的技术措施。
2、基础设施建设在智慧城市建设中，基础设施建设是一个非常重要的问题。
城市的信息化建设需要物联网、云计算等多种技术的支持。
通过加强底层基础设施建设，如网络骨干、云计算中心、数据中心等设施建设，来支撑整个城市的信息化建设。
(完整版)智慧城市关键技术
智慧城市关键技术第一，物联网技术。
物联网是通过互联网把植入城市物体的智能化传感器连接起来，形成物联网，实现对物体城市的全面感知，利用云计算等技术对感知信息进行智能处理和分析，实现网上“数字城市”与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全、城市服务、工商活动等在内的各种需求，作出智能化响应和智能化决策支持，使城市变为真正拥有智慧的城市。
第二，3S(RS,GIS,GPS)技术。
3S 技术是遥感技术（RemoteSensing,简称RS）、地理信息系统（Geography Information Systems,简称GIS）和全球定位系统（Global Positioning Systems,简称GPS）的统称，是空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术和计算机技术、通讯技术的结合，对多学科高度集成的空间信息进行采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的现代信息技术]。
第三，云计算技术。
云计算技术是指基于互联网的超级计算机模式，即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起协调工作。
在极大规模上可扩展信息技术的能力，并向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。
第四，宽带无线通信技术。
宽带无线通信技术是利用电磁波信号在自由空间中传播进行信息交换的一种通信方式。
目前使用较广泛的宽带无线通信技术包括无线局域网802.11（Wi-Fi）、3G通信技术和4G 通信技术。
第五，移动互联网技术。
移动互联网是一个全国性、以宽带IP 为技术核心的，可同时提供话音、传真、数据、图像、多媒体等高品质电信服务的新一代开放的电信基础网络。
它将移动通信和互联网二者结合起来，继承了移动随时随地随身和互联网分享、开放、互动的特点，逐渐渗透到人们生活、工作的各个领域。
短信、铃图下载、移动音乐、手机游戏、视频应用、手机支付、位置服务等丰富多彩的移动互联网应用迅猛发展，正在深刻改变信息时代的社会生活。
智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲
智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲一、引言随着信息技术的不断发展和智能化时代的到来，智慧城市已成为时下城市发展的重要战略。
而构建智慧城市的关键在于对城市的时空大数据进行有效的管理与分析，以此为基础建设云平台。
本文将就智慧城市时空大数据与云平台建设的相关技术进行探讨，提出技术大纲。
二、智慧城市时空大数据技术1. 数据采集与存储技术智慧城市中，各类传感器和设备将大量产生数据，如交通流量、环境监测等。
为了实时获取这些数据，需要构建可靠的数据采集系统，并通过云端技术将数据存储在云平台上。
2. 数据预处理技术时空大数据需经过预处理，包括数据清洗、噪声剔除、数据融合等，以消除数据中的冗余和错误，提高数据质量和准确性。
3. 数据挖掘与分析技术智慧城市时空大数据中包含了各类有价值的信息，如城市交通拥堵、人口流动等。
通过数据挖掘与分析技术，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，为智慧城市决策提供科学依据。
三、云平台建设技术1. 云计算技术云计算是支撑智慧城市建设的重要技术基础。
通过云计算技术，可以实现对海量数据的存储、处理和分析，提供较高的计算效率和可靠性。
2. 数据安全与隐私保护技术智慧城市时空大数据中涉及大量居民个人信息，保护数据安全和隐私成为云平台建设的重要任务。
通过加密、权限控制等技术手段，确保数据在传输和存储过程中的安全。
3. 可视化与用户界面技术云平台应提供用户友好的可视化界面，使城市管理者和居民能够直观地了解城市的运行情况和问题，并能进行智能化的决策。
四、智慧城市时空大数据与云平台建设技术应用案例1. 交通优化基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以实时监测交通流量和拥堵情况，通过智能控制信号灯和路由导航等手段，提高交通效率和减少拥堵。
2. 环境保护借助智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以收集和分析环境监测数据，实现对环境污染的实时监控和预警，并制定相应的环保措施。
3. 突发事件响应智慧城市时空大数据与云平台建设技术可用于突发事件的响应和控制，通过实时监测和数据分析，快速获取事件信息并采取相应的应对措施。
智慧城市的核心技术解析
智慧城市的核心技术解析智慧城市是指利用现代信息技术和通信技术，充分挖掘城市各种数据资源，构建智能化、高效能的城市管理和公共服务系统。
在智慧城市建设中，核心技术的应用起着至关重要的作用。
本文将对智慧城市的核心技术进行解析，以便更深入地了解这一领域的发展。
一、物联网技术物联网技术是智慧城市建设的基石之一。
它通过将各种传感器和设备与互联网相连接，实现城市信息的感知、交互和管理。
物联网技术可以将城市中的各种设施、交通工具、环境参数等实时监测，并将数据传输到中心数据库进行分析和管理。
这种技术的应用使得城市管理者可以更加准确地了解城市的运行状态，并做出相应的决策。
二、云计算技术云计算技术是实现智慧城市的另一个关键技术。
它通过将大量的计算和存储资源集中在云端服务器上，提供按需获取的服务。
智慧城市中产生的海量数据可以通过云计算技术进行存储和分析，从而为城市管理者提供决策支持。
此外，云计算还可以为居民提供各种智能化的服务，如智能家居、智能交通等。
云计算技术的应用使得智慧城市的建设更加高效和便捷。
三、大数据技术大数据技术在智慧城市建设中发挥着重要作用。
智慧城市中产生的各种数据，如交通数据、气象数据、人口数据等，都是大数据的来源。
大数据技术可以对这些数据进行分析和挖掘，从中提取有用的信息。
通过对大数据的分析，城市管理者可以更好地了解城市的发展趋势和问题所在，进而采取相应的措施。
大数据技术的应用有助于提高城市管理的精细化和智能化水平。
四、人工智能技术人工智能技术是智慧城市建设的关键支撑技术之一。
它通过模拟和拟人化的方法，实现对城市数据的智能处理和决策。
人工智能技术可以分析大量的数据，识别和预测城市中的问题和事件，为城市管理者提供决策参考。
此外，人工智能技术还可以实现智能交通、智能安防等应用，提高城市的安全性和便利性。
五、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，可以使得数据的传输和存储更加安全可靠。
在智慧城市建设中，区块链技术可以用于数据的共享和交换，保证数据的真实性和唯一性。
智慧城市建设的关键技术有哪些
智慧城市建设的关键技术有哪些随着科技的飞速发展和城市化进程的不断加快，智慧城市的概念应运而生。
智慧城市旨在利用先进的技术手段，提高城市的运行效率、服务质量和居民生活品质。
那么，智慧城市建设究竟有哪些关键技术呢？首先，物联网技术是智慧城市的重要基石。
通过各类传感器和智能设备，物联网实现了城市中各种物体的互联互通和信息感知。
例如，在交通领域，安装在道路上的传感器可以实时监测车流量、车速等信息，为交通管理部门提供决策依据，从而优化交通信号灯设置，缓解交通拥堵。
在环境监测方面，传感器可以监测空气质量、水质、噪声等指标，及时发现环境污染问题并采取相应措施。
此外，物联网还广泛应用于智能建筑、能源管理等领域，实现对城市资源的高效利用和智能化管理。
大数据技术在智慧城市建设中也发挥着关键作用。
城市中产生的海量数据，包括交通数据、环境数据、人口数据等，通过大数据技术进行收集、存储、分析和处理，可以挖掘出有价值的信息和知识。
例如，通过分析居民的出行规律和消费习惯，城市规划部门可以合理布局商业设施和公共服务设施，提高城市的便利性和宜居性。
在公共安全领域，大数据分析可以帮助警方预测犯罪热点区域，提前部署警力，预防犯罪的发生。
同时，大数据技术还为城市的应急管理提供支持，在灾害发生时能够快速整合相关数据，制定科学的救援方案。
云计算技术为智慧城市提供了强大的计算和存储能力。
云计算平台可以将城市中的各类数据和应用进行集中管理和部署，实现资源的共享和弹性分配。
这不仅降低了城市信息化建设的成本，还提高了系统的可靠性和可扩展性。
例如，城市的政务云平台可以承载多个政府部门的应用系统，实现政务信息的互联互通和协同办公。
在教育领域，云平台可以提供在线教育资源和服务，方便学生随时随地获取学习资料。
地理信息系统（GIS）技术是智慧城市的重要支撑。
GIS 可以将城市的地理空间信息与各种属性数据进行整合和分析，为城市规划、土地利用、交通管理等提供直观的决策支持。
智慧城市解决方案(智慧城市系统及相关技术)
智慧城市解决方案(智慧城市系统及相关技术)智慧城市解决方案随着科技的飞速发展，智慧城市成为了城市发展的新趋势。
智慧城市系统及相关技术的应用，为城市提供了全新的解决方案，使城市运行更加高效、便捷，同时改善了市民的生活质量。
本文将探讨智慧城市解决方案的相关技术。
一、感知技术感知技术是智慧城市系统的基础，它通过各种传感器、设备和网络技术，实时获取城市的各种数据，如交通流量、环境监测、能源使用等。
通过感知技术，可以将城市数据集中管理，更好地进行分析和处理，为城市的决策和规划提供支持。
二、互联网技术智慧城市系统的另一个关键技术是互联网技术。
互联网技术可以将各个子系统和设备相互连接起来，实现数据的共享和交互。
通过互联网技术，市民可以通过手机等终端设备获取实时的城市信息，如公交车到站信息、市政工程进展等。
同时，互联网技术也为城市的管理者提供了便利，可以远程监控和管理各个子系统。
三、大数据技术大数据技术是智慧城市系统中的关键技术之一。
在智慧城市系统中，会产生大量的数据，这些数据可以通过大数据技术进行分析和挖掘。
通过对城市数据的深度分析，可以发现城市的潜在问题和优化空间，为城市的发展和改善提供参考依据。
四、人工智能技术人工智能技术的应用也为智慧城市系统提供了更多可能性。
人工智能技术可以对城市数据进行智能分析和预测，帮助城市的管理者做出更准确的决策。
同时，人工智能技术还可以通过机器学习和深度学习等方法，提高城市系统的自动化水平，降低人力资源的需求。
五、智慧交通系统智慧交通系统是智慧城市系统的典型应用之一。
通过感知技术和互联网技术，智慧交通系统可以实时获取交通流量信息，并通过优化调度和路线规划，提高交通效率和减少拥堵。
“红绿灯优化”就是智慧交通系统的典型应用之一，通过智能调整红绿灯的时序，可以提高路口通过能力，减少交通堵塞。
六、智慧能源系统智慧能源系统是智慧城市系统的另一个重要应用。
通过感知技术和大数据技术，智慧能源系统可以实时监测和管理城市的能源使用情况。
智慧城市建设的必要性与关键技术
智慧城市建设的必要性与关键技术随着城市化进程的不断加速，城市面积的扩大和城市人口的增加，城市建设面临的各种问题也越来越严重。
为了解决城市发展中的种种问题，更好地服务于城市居民，智慧城市建设成为当前城市建设的一个热点话题。
本文将从必要性和关键技术两个方面来论述智慧城市建设。
一、智慧城市建设的必要性1.提高城市治理水平智慧城市建设可以通过数据采集、分析和利用，实现城市信息的共享、智能化管理和高效调度。
这一方面不仅可以提高城市基础设施的运行效率，还能够优化城市服务、优化城市管理等方面，从而提高城市治理水平。
2.提升城市生活品质通过智慧城市建设，居民可以更加便利地享受各种城市服务，减少人工干预，增加自动化服务，提高效率，改善城市生态环境，让居民享受更好的生活品质。
3.推动城市可持续发展智慧城市建设可以实现能源节约、环境保护、经济发展等多重目标。
通过合理规划和建设，可以控制城市发展的速度和方向，提升可持续发展的能力，让城市在创造财富的同时保护好生态环境。
二、智慧城市建设的关键技术1.云计算云计算是智慧城市建设的基础之一，通过云计算可以实现城市数据的集中存储、分析和共享。
云计算可以调用云服务提供商在云端部署的虚拟机，使得计算能力得到提升，通过数据精确测算，解决智慧城市建设计划中的数据不准确、缺失问题。
2.物联网技术智慧城市建设需要物联网技术的支持，物联网技术可以将城市的各种数据点无线传输到数据中心，通过云计算技术实现集中化处理和分析建模，实现城市的智能化管理和服务。
3.人工智能技术人工智能技术是智慧城市建设中的关键技术之一，可以通过机器学习、语音识别、图像识别等技术，使得城市管理更加智能化、高效化。
4.大数据技术大数据技术是智慧城市建设中的核心技术，通过对大数据的采集、存储、处理、分析和应用，实现整个城市的智能化指挥，发挥城市的潜能并帮助城市规划前瞻发展。
综上所述，智慧城市建设是现代城市化发展的重要趋势和发展方向，其利用新技术、新设备、新材料和新管理方法，实现城市智能化、高效化、可持续化发展，并为全球不同城市提供差异化服务的城市建设方案。
智慧城市关键技术
智慧城市关键技术智慧城市是指利用信息技术和互联网技术，通过对城市各个领域进行智能化改造和优化，提高城市管理和公共服务水平，提升城市居民的生活质量和幸福感的一种城市发展模式。
在智慧城市建设中，关键技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将详细介绍智慧城市关键技术的相关内容。
一、物联网技术物联网技术是智慧城市建设的基础，通过无线传感器、射频识别、云计算等技术手段，实现对城市中各类设备、设施和资源的感知、连接和管理。
物联网技术可以实现城市基础设施的智能化监测和管理，提高城市的安全性、便捷性和可持续性。
例如，通过物联网技术可以实现智能交通系统，实时监测交通流量和道路状况，提供交通导航和拥堵预警服务，优化交通流动，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
二、大数据分析技术智慧城市中产生的大量数据需要进行有效的分析和利用，以提供决策支持和优化城市运行。
大数据分析技术可以对城市中各类数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和知识。
通过对大数据的分析，可以实现城市资源的优化配置、环境的监测和预警、社会治理的精细化等目标。
例如，通过分析城市交通数据，可以了解交通状况并优化交通规划，提高交通效率和减少能源消耗。
三、云计算技术云计算技术可以提供高效的计算和存储资源，支持智慧城市中各类应用的部署和运行。
通过云计算技术，可以实现城市数据的集中存储和管理，提供强大的计算能力和存储空间，支持各类智能应用的开发和运行。
例如，通过云计算技术可以实现智能能源管理系统，对城市中的能源消耗进行监测和管理，实现能源的节约和可持续利用。
四、人工智能技术人工智能技术是智慧城市建设中的关键技术之一，通过模拟人类的智能行为和思维过程，实现对城市中各类问题的智能化解决。
人工智能技术可以实现智能交通、智能安防、智能环境等应用场景，提高城市管理和公共服务的水平。
例如，通过人工智能技术可以实现智能监控系统，对城市中的安全事件进行实时监测和预警，提高城市的安全性和治安水平。
智慧城市时空大数据平台建设技术研究
过程中，有效信息由平台传递到用户端的速度。从表1中的 实验结果可以看出，智慧城市时空大数据平台建设技术的信
息传递速率均超过100.00 bit/ns,而传统技术的信息传递速 率均未超过20.00 bit/ns。实验结果表明，本文提出的智慧城 市时空大数据平台建设技术在实际应用中能够为快速传递信
息提供可靠的服务条件，同时在传递过程中能够保证信息的 安全性，为智慧城市建设提供技术条件。
为了进一步提高大数据平台建设技术的实际应用价值， 应当从自然资源、生态环境和城市管理等多个领域进行优化。 首先，针对自然资源可以通过在平台中组建自然资源部的方 式实现，从机构概念上为生命共同体提供保障，从而实现对 城市周围各类自然资源的开发和保护。其次，针对知识资源， 为实现深度挖掘和精细化管理，需要围绕整个智慧城市建设 原则，根据相应的需求导向、问题导向开展与时空大数据信 息相关联的示范应用。最后，针对政府服务内容，平台中还 可增加面向社会公众的时空大数据信息传递和共享服务。
1智慧城市时空大数据平台建设技术设计
1.1时空大数据实时更新
在采集传统基础测绘数据的基础上，为实现时空大数据
的实时更新，并解决传统采集方法在实际应用中存在周期长、 成本高的问题，本文采用卫星遥感影像技术采集时空大数据 的各类信息[4],对负责区域范围内的城市地表信息变化情况 进行实时监测，并结合无人机设备和网格化采集方式，辅助 其完成对各类时空大数据信息的采集。为了进一步实现对各 类基础时空大数据的信息增量更新，设置天空、地面和人三 位一体化的信息增量更新。如图1所示，通过无人机、网格 采集、摄像头和传统采集方式完成对卫星遥感影像中各类时 空大数据信息的采集。在实际操作过程中，不同时相所产生 的卫星遥感影像可能会存在一定的差异，并且负责城市区域 内的分发节点也可能存在差异，因此在实际应用中应当结合 前后时相的卫星遥感影像技术，通过制定固定采集和更新间 隔的方式，实现对时空大数据信息的实时更新。
时空大数据分析与应用研究
时空大数据分析与应用研究一、概述随着信息技术的不断发展，数据处理和分析成为了现代社会发展的重要组成部分。
时空大数据的分析与应用是当前研究的热点之一，它以时空为基础，围绕地理信息系统（GIS）展开，利用各种现代技术手段对空间信息、时间序列数据进行采集、处理和分析。
本文将就时空大数据分析和应用的相关技术、方法和应用领域等方面进行阐述。
二、技术与方法1.数据采集技术数据采集技术比较常见的是GPS（Global Positioning System，全球定位系统）技术，在多个时间点分别采集许多位置点的时空数据，利用这些位置点的时空数据，进而可以对空间信息和时间序列数据进行关联分析。
此外，还有一些传感器技术，比如卫星遥感技术、无线传感网络技术等可实现长期、实时、准确的感知，从而收集到更丰富、更立体、更系统的时空信息。
2.数据存储与处理技术时空大数据处理需要解决大数据存储和管理的问题。
建立适合大数据存储的分布式文件系统（比如Hadoop），通过数据拆分、复制，并对存储的数据进行索引、分类、归档等管理。
相应的，数据处理技术较为复杂，需要建立大数据计算平台（比如Spark），使其能够实现并行化处理、计算和运算，以实现对大数据的高效分析与挖掘。
3.数据挖掘和分析方法时空大数据的挖掘可以采用聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析、分类算法等多种方法，此外还要结合可视化技术（如图形化展示方式），从多个角度全面地了解数据背后的信息和规律。
三、应用领域1.交通与物流时空大数据在交通领域的应用较为广泛，比如公交实时定位、用户出行轨迹分析、交通拥堵预测、交通规划与优化等方面。
此外，还可将其应用于物流中，如配送路线规划、跟踪物流位置信息、货物的状态和数量等等方面。
2.城市规划与管理时空大数据可以用于城市规划和管理中，比如市容环境评估、空气质量监测、城市垃圾管理等方面。
同时，它还可以助力城市的智慧化建设和管理，比如智慧交通、智慧卫生等。
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第４２卷第９期２０１９年９月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４２ꎬＮｏ.９Ｓｅｐｔ.ꎬ２０１９收稿日期:２０１８－０７－０９基金项目:智慧广州时空信息云平台建设项目(广州市工信委项目ＧＺＩＰ２０１６－Ａ５－１４７)资助作者简介:杨㊀梅(１９８７－)ꎬ女ꎬ贵州贵阳人ꎬ高级工程师ꎬ硕士ꎬ２０１１年毕业于武汉大学计算机专业ꎬ主要从事ＧＩＳ应用系统开发及应用工作ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究杨㊀梅ꎬ周㊀勍ꎬ杨卫军ꎬ何华贵ꎬ张鹏程(广州市城市规划勘测设计研究院ꎬ广东广州５１００６０)摘要:智慧城市建设依赖于物联网㊁云计算㊁大数据㊁人工智能等新一代信息技术ꎬ时空大数据是智慧城市建设的基础ꎬ实现海量㊁多源㊁异构的时空大数据的接入和融合是智慧城市建设的首要任务ꎮ本文在地理时空大数据概念的基础上ꎬ首先分析了时空大数据的内容㊁汇聚方式和数据仓库建设ꎻ其次重点研究了时空大数据汇聚系统框架及关键技术ꎬ使用基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ꎬ基于Ｋａｆｋａ的数据收集及转发ꎬ基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集和基于流式技术的数据采集与处理来设计ꎮ该技术在智慧广州时空信息云平台建设项目中得到了实现和应用ꎮ关键词:时空大数据ꎻ智慧城市ꎻ汇聚ꎻ多源异构中图分类号:Ｐ２０８㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１９)０９－００７８－０３ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＴｉｍｅａｎｄＳｐａｃｅＢｉｇＤａｔａＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍｉｎＳｍａｒｔＣｉｔｙＹＡＮＧＭｅｉꎬＺＨＯＵＱｉｎｇꎬＹＡＮＧＷｅｉｊｕｎꎬＨＥＨｕａｇｕｉꎬＺＨＡＮＧＰｅｎｇｃｈｅｎｇ(ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ＆ＤｅｓｉｇｎＳｕｒｖｅｙＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１００６０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｎｅｗｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｓｕｃｈａｓｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓꎬｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇꎬｌａｒｇｅｄａｔａꎬａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｓｏｏｎ.Ｌａｒｇｅａｎｄｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙ.Ｉｔｉｓｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｔａｓｋｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｃｃｅｓｓａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅꎬｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅａｎｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａ.Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｇｅｏｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｎ￣ｔｅｎｔｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｅｗａｙｏｆａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ.Ｔｈｅｎｉｔｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍꎬｕｓｉｎｇＦＭＥｂａｓｅｄｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎꎬｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｆｏｒ￣ｗａｒｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＫａｆｋａꎬｂａｓｅｄｏｎＦｌｕｍｅＤａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｓｔｒｅａｍｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅｄｅ￣ｓｉｇｎｅｄ.ＩｔｈａｓｂｅｅｎｒｅａｌｉｚｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｏｆｓｍａｒｔＧｕａｎｇｚｈｏｕｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｌｏｕｄｐｌａｔｆｏｒｍ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｂｉｇｄａｔａꎻｓｍａｒｔｃｉｔｙꎻｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅꎻｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ０㊀引㊀言智慧城市是运用物联网㊁云计算㊁大数据㊁地理信息集成等新一代信息技术ꎬ促进城市规划㊁建设㊁管理和服务智慧化的新理念和新模式ꎮ时空大数据是同时具有时间和空间维度的数据ꎬ现实世界中的数据超过８０％与地理位置有关ꎻ时空大数据包括时间㊁空间㊁专题属性三维信息ꎬ具有多源㊁海量㊁更新快速的综合特点[１]ꎮ智慧城市与大数据密切相关ꎬ在智慧城市建设中ꎬ实现多源数据的汇聚ꎬ并对汇聚的数据统一格式㊁统一时空基准ꎬ添加三域标识(空间㊁时间㊁属性)ꎬ实现多源数据的融合和关联中一项非常重要的基础工程[２－３]ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统实现两点内容:①时空信息汇聚ꎮ实现海量㊁多源㊁异构的时空信息大数据的接入和数据输出ꎻ②时空信息融合ꎮ对数据进行清洗ꎬ将汇聚过来的原始数据进行清洗㊁关联和重新组织ꎬ将数据拼装成有规则信息ꎬ为业务系统提供数据服务ꎮ１㊀概㊀述１.１㊀时空大数据汇聚内容智慧城市时空大数据主要包括时序化的基础地理信息数据㊁公共专题数据㊁智能感知实时数据和空间规划数据ꎬ构成智慧城市建设所需的地上下㊁室内外㊁虚实一体化的时空数据资源ꎬ如图１所示中的资源汇聚内容ꎮ其中ꎬ基础地理信息数据包括传统数据ꎬ以及实景影像㊁倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据ꎻ公共专题数据包括人口㊁法人㊁宏观经济㊁ＰＯＩ兴趣点等数据ꎻ智能感知实时数据包括各种公共设施及各类专业传感器感知的具有时间标识的即时数据ꎻ空间规划数据包括城市发改㊁国土㊁规划㊁环保等不同行业部门制定的发展蓝图ꎮ集成基础地理信息数据ꎬ建立地上下㊁室内外㊁虚实一体化的全空间ꎻ汇聚公共专题数据㊁智能感知的实时数据和空间规划数据ꎬ并进行时空化ꎬ为智慧城市建设提供强大数据支撑ꎮ图１㊀时空大数据处理架构Ｆｉｇ.１㊀Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ１.２㊀时空大数据汇聚方式时空大数据汇聚ꎬ或者称作ＥＴＬꎬ将不同的业务系统的数据加载到数据仓库中ꎮ数据汇聚有多种方式ꎬ按照数据汇聚的传输方式ꎬ可以分为文件传输㊁数据抽取㊁内容爬去和消息推送等方式ꎮ１)文件传输ꎮ时空大数据包括结构化㊁半结构化㊁非结构化数据ꎬ不同的数据类型均可用文件形式传输ꎮ文件传输又分为离线和在线方式传输ꎬ离线方式即为存储介质拷贝ꎬ此方式较为安全ꎬ在线方式在网络允许并保证安全情况下开展ꎮ２)数据抽取ꎮ针对关系型数据库数据的汇聚ꎬ需要适配多种数据库类型ꎬ解决增量数据抽取㊁数据传输中断和系统数据库变更等情况:①多数据源适配ꎮ业务系统的数据库是不确定的ꎬ可能是ＭｙＳｑｌ㊁ＭＳＳＱＬ㊁ＤＢ２㊁Ｏｒａｃｌｅ等各种各样的数据源ꎬ需要适配各种数据源ꎬ并将数据抽取到数据库中ꎮ②增量数据抽取ꎮ业务系统是２４ｈ不停歇运转ꎬ对数据量较大的表ꎬ无法全量抽取ꎬ只能增量抽取ꎬ如何判断哪些数据是增量成为一个难点问题ꎮ主流的方法包括时间戳㊁ＯＲＡＣＬＥ的ＣＤＣꎬ以及数据备份日志ꎮ③数据传输过程中断ꎮ由于业务系统㊁网络等原因ꎬ会出现数据同步过程中同步任务中断ꎮ如何确保任务重启后不出现数据重复㊁断点续传的问题ꎮ④上游系统数据结构变更未通知ꎮ经常会出现上游业务系统升级改造ꎬ数据库表结构发生变更ꎬ而未及时通知下游的数据中心ꎬ导致抽取的数据不对㊁缺失ꎮ３)内容爬取ꎮ针对互联网上的公开数据ꎬ根据爬取数据的类型ꎬ确定爬虫程序进行数据收集ꎬ如非结构化的图片文件类采用文件传输方式ꎬ结构化数据采用数据抽取或直接入库方式ꎮ４)消息推送ꎮ针对平台中需要的疫情信息ꎬ制定规则进行实时收集㊁分析ꎬ分析结论可通过定时消息推送方式进行数据汇聚㊁知识提取ꎮ２㊀时空大数据汇聚系统设计２.１㊀系统架构基于ＦＭＥ和Ｈａｄｏｏｐ的ＲＥＳＴＡＰＩ实现多源数据进行汇聚㊁更新㊁交换ꎮ系统存储采用ＨＤＦＳꎮ在登录方面ꎬ调用平台统一身份验证系统实现用户登录和单点跳转ꎬ界面遵循扁平化的设计风格ꎬ系统框架采用ＡＳＰ.ＮＥＴＭＶＣꎬ前端使用ＪＱｕｅｒｙ㊁Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ技术ꎮ总体的时空大数据汇交系统框架结构如图２所示ꎮ图２㊀时空大数据汇交系统框架结构图Ｆｉｇ.２㊀Ｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅｄａｔａ㊀㊀㊀㊀ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅｓｙｓｔｅｍ２.２㊀功能设计时空大数据汇聚系统通过接入统一资源目录ꎬ对全市可以共享的数据进行汇聚和交换ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户管理㊁资源管理㊁工作空间管理㊁任务计划管理㊁日志监控等功能ꎮ时空大数据汇聚系统功能结构如图３所示ꎮ图３㊀时空大数据汇聚系统功能结构图Ｆｉｇ.３㊀Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅ㊀㊀㊀㊀ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ９７第９期杨㊀梅等:智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究３㊀关键技术３.１㊀基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ＦＭＥ(ＦｅａｔｕｒｅＭａｎｉｐｕｌａｔｅＥｎｇｉｎｅꎬ简称ＦＭＥ)是一套第三方空间数据转换处理系统ꎬ它是完整的空间ＥＴＬ解决方案ꎮ实现了超过２５０种不同空间数据格式(模型)之间的转换[４]ꎬ为进行快速㊁高质量㊁多需求的数据转换应用提供了高效㊁可靠的手段ꎮ借助于ＦＭＥ强大的空间数据处理转换的能力ꎬ汇聚系统集成了ＦＭＥ的数据处理接口[５]ꎬ形成了一套流程化时空数据汇聚系统ꎮ数据汇聚流程如图４所示ꎮ图４㊀数据汇聚流程图Ｆｉｇ.４㊀Ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ３.２㊀基于Ｋａｆｋａ的数据收集与分发面对平台所需要的海量数据传输及数据类型众多的特点ꎬ采用Ｋａｆｋａ集群作为消息中间件[７]ꎬ来应对物联网海量实时数据的接收ꎮＫａｆｋａ集群架构如图５所示ꎮ利用它具有高吞吐的特性ꎬ将实时数据快速导入分布式系统的内存当中ꎬ当消息队列中消息过多时还可以写入磁盘ꎮ这个特性保证了大数据实时导入数据不会因写入过慢而丢失ꎮ在Ｋａｆｋａ中还可以将不同的物联网数据写入不同的主题ꎬ例如温度㊁ＰＭ２.５等ꎬ以便消费者依据不同的主题进行消费ꎬ这样也方便不同主题分类以便于之后的数据挖掘ꎮ３.３㊀基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集面对大数据收集㊁多数据源以及高并发的特点ꎬ我们采用Ｆｌｕｍｅ作为数据收集工具ꎮＦｌｕｍｅ可以实时监控数据源ꎬＦｌｕｍｅ具有ｍｅｍｅｒｙ和ｄｉｓｋ两种传输途径ꎮ采用Ｆｌｕｍｅ集群实现负载均衡来应对高并发压力ꎬ采用ｍｅｍｅｒｙｃａｎｎｅｌ才作为数据传输通道使传输速度更快ꎬ来保证数据的实时性ꎮ采用Ｋａｆｋａ作为消息队列ꎬ将数据导入Ｋａｆｋａ集群ꎬＦｌｕｍｅ集群架构如图６所示ꎮ３.４㊀基于流式技术的数据采集与处理日志数据是时空云平台重要的大数据之一ꎬ通过对图５㊀Ｋａｆｋａ集群架构Ｆｉｇ.５㊀Ｋａｆｋａｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ图６㊀Ｆｌｕｍｅ集群架构图Ｆｉｇ.６㊀Ｆｌｕｍｅｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍ日志数据的分析挖掘ꎬ可以多方位分析平台的各种指标ꎬ支撑平台运维ꎬ辅助决策ꎮ日志数据的特点是数据增长快ꎬ总量大ꎬ要想实时对存量日志数据进行分析几乎不可能ꎮ利用流式技术可以解决日志实时分析的问题ꎮ流式数据采集流程如图７所示ꎮ图７㊀流式数据采集流程Ｆｉｇ.７㊀ＦｌｏｗｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓＦｌｕｍｅ是一个高可用的㊁高可靠的ꎬ分布式的海量日志采集㊁聚合和传输的系统[８]ꎬＦｌｕｍｅ支持在日志系统中定制各类数据发送方ꎬ用于收集数据ꎮＫａｆｋａ是一个分布式㊁高可用的消息系统ꎬ最大的特性就是可以实时地处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于ｈａｄｏｏｐ的批处理系统㊁低延迟的实时系统㊁ｓｔｏｒｍ/Ｓｐａｒｋ流式处理引擎[６]ꎬＷｅｂ/ｎｇｉｎｘ日志㊁访问日志ꎬ消息服务等ꎮ汇聚系统利用Ｆｌｕｍｅ进行增量日志的采集ꎬ源源不断地传输到Ｋａｆｋａꎬ由Ｋａｆｋａ针对不同类型的数据按不同的㊀㊀(下转第８４页)２０１５至２０２０年光伏发电量将增加２.５倍(一)[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｓｏｌａｒｐｗｒ.ｃｎ/ｍ.ｐｈｐ?ｉｄ＝３１２７１ꎬ２０１７.６.１３/２０１８.３.６.[２]㊀徐福圆.基于遥感图像的屋顶面积识别及屋顶光伏容量估计[Ｄ].杭州:杭州电子科技大学ꎬ２０１６. [３]㊀郭晓林.基于屋顶面积的徐州市屋顶太阳能光伏潜力评估[Ｄ].徐州:中国矿业大学ꎬ２０１５.[４]㊀刘光旭.屋顶可用太阳能资源评估研究 以２０００年江苏省数据为例[Ｊ].长江流域资源与环境ꎬ２０１０ꎬ１９(１１):１２４４－１２４８.[５]㊀梅晓丹ꎬ毛学刚ꎬ范文义ꎬ等.[Ｊ].测绘工程ꎬ２０１５ꎬ２４(５):２４－２７.[６]㊀Ｔ.Ａ.ＨｕｌｄꎬＭ.úｒｉꎬＥ.Ｄ.Ｄｕｎｌｏｐ.ＧＩＳ－ｂａｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｐｖｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｅｎｔｒａｌａｎｄｅａｓｔｅｒｎｅｕｒｏｐｅｏｎｔｈｅｗｅｂ[Ｃ]//Ｐｒｏｃ.Ｏｆ９ｔｈＥＣＧＩ＆ＧＩＳＷｏｒｋ￣ｓｈｏｐꎬＥＳＤＩＳｅｒｖｉｎｇｔｈｅＵｓｅｒꎬＡＣｏｒｕñａꎬＳｐａｉｎꎬ２００３. [７]㊀吕扬ꎬ张显峰ꎬ刘羽.建筑物尺度的太阳能资源潜力估算模型研究[Ｊ].北京大学学报:自然科学版ꎬ２０１３ꎬ４９(４):６５０－６５６.[８]㊀刘羽ꎬ张显峰ꎬ吕扬.基于风云卫星数据的新疆太阳能资源潜力评价方法研究[Ｊ].太阳能学报ꎬ２０１４ꎬ３５(７):１２９５－１３０２.[９]㊀姜红艳ꎬ梁立恒ꎬ王明常.基于ＬｉＤａｒ点云数据的地物几何特征提取与制图[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１８ꎬ４１(４):４７－５０.[１０]㊀曹林ꎬ代劲松ꎬ庞勇ꎬ等.集成ＬｉＤＡＲ和辐射模型的植被遮挡下城市屋顶太阳能估算[Ｊ].林业科学ꎬ２０１４ꎬ５０(２):９９－１１０.[１１]㊀张显峰ꎬ吕扬ꎬ刘羽.顾及树木的城市三维建模及其在太阳能潜力评价中的应用[Ｊ].应用基础与工程科学学报ꎬ２０１４ꎬ２２(３):４１５－４２５.[１２]㊀Ｐ.ＲｅｄｗｅｉｋꎬＣ.ＣａｔｉｔａꎬＭ.Ｂｒｉｔｏ.Ｓｏｌａｒｅｎｅｒｇｙｐｏｔｅｎｔｉａｌｏｎｒｏｏｆｓａｎｄｆａｃａｄｅｓｉｎａｎｕｒｂａｎｌａｎｄｓｃａｐｅ[Ｊ].ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙꎬ２０１３ꎬ９７:３３２－３４１.[１３]㊀王志敏ꎬ任艳男ꎬ齐井超ꎬ等.竖直面上太阳辐射的模拟计算研究[Ｊ].可再生能源ꎬ２０１７ꎬ３２(２):２０７－２１２. [１４]㊀杨卫国ꎬ夏红卫ꎬ魏生贤ꎬ等.竖直墙面不同方位上太阳辐射量的计算分析[Ｊ].西南师范大学学报ꎬ２００８ꎬ３３(２):２２－２５.[１５]㊀Ｔ.Ｔ.ＣｈｏｗꎬＡ.Ｌ.Ｓ.ＣｈａｎꎬＫ.Ｆ.ＦｏｎｇꎬＺ.Ｌｉｎ.ＨｏｎｇＫｏｎｇｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆａｃａｄｅｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＴｈｅｒｍａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００５(２５):１９０８－１９２１.[１６]㊀周芳ꎬ胡明辅ꎬ周国平ꎬ等.铅垂面上太阳辐射计算方法探讨[Ｊ].建筑节能ꎬ２００７ꎬ３５(１９５):５５－５９.[编辑:任亚茹](上接第８０页)模式进行分发ꎬ最后由ＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ进行流式计算ꎬ从而达到日志实时分析的目的ꎮ４㊀时空大数据汇聚系统实现通过时空大数据汇交系统对广州市可以共享的数据进行汇聚融合[９]ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户登录㊁系统首页㊁仓库管理㊁任务管理㊁日志监控㊁资源管理㊁分布式文件(ＨＤＦＳ)管理等功能ꎮ通过任务管理ꎬ可查看任务信息和任务运行情况ꎬ任务管理可通过任务的状态查看任务列表(已完成㊁正在排队㊁正在运行)㊁根据关键词搜索任务㊁删除已完成的任务记录㊁取消正在运行和正在排队的任务ꎮ日志主要记录用户对工作空间的操作(上传㊁删除㊁运行等)㊁工作空间的名称㊁访问路径㊁用户的ＩＰ地址㊁用户名称㊁操作类型㊁开始时间㊁操作结果ꎮ通过日志监控ꎬ可按时间㊁查询类型㊁结果等查询相关日志ꎮ分布式文件(ＨＤＦＳ)管理ꎬ用户可以将大数据文件上传至时空大数据汇聚系统的ＨＤＦＳ集群ꎬ也可以下载ＨＤＦＳ集群上的文件ꎮ５㊀结束语本文研究了智慧城市时空大数据汇聚系统建设的关键技术ꎬ以广州市为例开展了实验ꎬ实现了智慧广州时空大数据汇聚系统ꎬ取得了合理的结果ꎮ该项研究成果作为智慧广州时空信息云平台的重要组成部分ꎬ已汇聚融合了国土㊁城管㊁园林㊁教育㊁公安等多个局委办的时空数据ꎬ并在城市规划和城市建设中得到应用ꎮ后续工作主要是继续汇聚多个部门专题数据和实时感知数据ꎬ更好地为其他行业或部门的应用及决策提供数据支撑ꎮ参考文献:[１]㊀王家耀ꎬ武芳ꎬ郭建忠ꎬ等.时空大数据面临的挑战与机遇[Ｊ].测绘科学ꎬ２０１７ꎬ４２(７):１－７.[２]㊀向红梅ꎬ郭明武.城市地理时空大数据管理与应用平台建设技术和方法研究[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１７(１１):９１－９５. 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