地理空间数据云平台
智慧城市地理信息云服务平台解决方案 智慧城市时空信息云平台解决方案
• 职业发展机会/ 就业
• 有效获得公共服务
基于位置的服务
位置信息服务
事发位置
场所查找 路线 设备设施位置
位置数据展示
人流量 网点
分布 资源配 置
地理空间环境信息
GIS信息服务
交通道路网 行政区划 地籍信息
集成地理空间G 信息展示 I S
城市规划
教育\医疗\商 业 政府机构
• • •
数据 服务接口 应用系统
-
模板 可配置程序
-
开发工具
地理“云”平台
数据与服务源
• •
开发者资源 共享与协同
最大化GIS投入产出
云GIS，从实际案例谈起……
ArcGIS私有云解决方案的应用于几十个用户单位，成功案
例覆盖多个行业。
国土行业：“一张图” 住建部：“智慧城市” 测绘行业：“云共享” “数字城市” “时空信息云”
“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、 物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金
融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。”
“互联网+”时代
大数据
新生产要素
新基础设施
云+网 +端
大规模 协同
新分工体系
当“互联网+”遇到地理信息……
组织机构中的 每一个人 都可以在 任何设备、任何地
应用分析决策服务
基于地理空间信息的模式分析与可视化
地理空间可视化 事发过程回顾 边界范围分析 实施态势感知 信息整合 网格化管理
重点场所布控
o mmo mmo i n gP i c t Co mmo mmo nO p e r a t u r e
地理空间大数据中心建设整体解决方案
地理空间大数据中心建设整体解决方案目录一、前言 (2)二、需求分析 (2)三、整体架构设计 (3)3.1 数据采集层 (5)3.2 数据处理层 (6)3.3 数据存储层 (7)3.4 数据服务层 (9)四、关键技术及产品选型 (10)4.1 数据采集技术 (12)4.2 数据处理技术 (13)4.3 数据存储技术 (14)4.4 数据服务技术 (16)五、实施方案 (17)5.1 项目实施流程 (19)5.2 项目实施步骤 (20)5.3 项目实施注意事项 (22)六、风险评估与应对措施 (23)七、效果评估与持续改进 (25)八、总结与展望 (27)一、前言随着信息技术的快速发展，大数据已成为推动社会进步和产业升级的重要力量。
在地理空间领域，大数据中心建设是应对地理信息数据爆发式增长、提升地理空间信息服务能力、实现地理信息资源高效管理与应用的关键举措。
地理空间大数据中心不仅是收集、存储和处理各类地理空间数据的重要平台，也是开展地理空间分析、提供决策支持和服务社会的重要载体。
二、需求分析随着信息技术的迅猛发展，地理空间大数据已经成为国家基础性、战略性资源，对政府决策、社会公益、企业运营等方面具有重要的应用价值。
我国地理空间大数据中心建设面临着数据规模庞大、数据处理能力不足、数据应用层次不高等问题，亟需构建一个高效、智能、安全的地理空间大数据中心整体解决方案。
海量数据存储与管理：针对地理空间大数据的海量特性，需要建设大规模的数据存储系统，采用分布式存储、云存储等技术手段，实现数据的弹性扩展、高效管理和稳定运行。
高效数据处理与分析：为满足实时性、准确性等要求，需要构建高性能的数据处理和分析平台，利用大数据计算框架（如Hadoop、Spark等）和机器学习算法，实现对地理空间数据的快速处理、深度挖掘和智能分析。
数据共享与交换：在保证数据安全和隐私保护的前提下，需要建立统一的数据共享交换平台，促进政府部门、企事业单位之间的数据互通有无，推动地理空间大数据的应用和价值释放。
智慧城市空间地理信息共享平台建设方案
收集数据：收集与评估目标相关的数据，包括投入、产出、成 本、效益等。
分析数据：对收集到的数据进行整理和分析，计算经济效益指 标，如投资回报率、净现值等。
撰写报告：根据分析结果，撰写评估报告，提出建议和改进措 施。
经济效益评估指 标体系的构成： 包括投资回报率、 运营成本、用户 满意度等指标
经济效益评估指 标体系的计算方 法：采用定量和 定性相结合的方 法，对各项指标 进行综合评估
经济效益评估指标 体系的应用：用于 指导智慧城市空间 地理信息共享平台 的建设和运营，提 高投资效益和社会 效益。
确定评估目标：明确评估的目的和意义，确定评估的范围和重 点。
总结与展望
平台建设目标： 实现城市空间 地理信息的共
享和利用
平台建设内容： 包括数据采集、 数据处理、数 据存储、数据
共享等
平台建设成果： 实现了城市空间 地理信息的高效 共享和利用，提 高了城市规划、 建设、管理等方 面的效率和水平
平台建设展望： 未来将继续完善 平台功能，提高 数据质量，拓展 应用领域，为城 市发展提供更好
实施评估：根据评估结果，调整建设方案，优化资源配置，提 高经济效益。
指标选取：选取与智慧城市空间地理信息共享平台建设相关的社会效益指标，如就业、教育、医疗、 环保等
指标权重：根据指标的重要性和影响程度，确定各指标的权重
数据来源：收集相关数据，如政府统计数据、调查数据等
评估方法：采用定量和定性相结合的方法，如层次分析法、模糊综合评价法等，对指标进行评估
数据采集：采用物联网、传感 器等技术，实时采集城市空间 地理信息
数据存储：采用分布式存储技 术，保证数据安全可靠
基于云计算的地理空间信息公共服务平台建设构想
基于云计算的地理空问信息公共服务平台 建设构想
李 水 英
（ 江省 第一 测绘 院 浙 江杭 州 ３０１） 浙 １０２
摘 要 ： 着我 国信 息 化建 设 与 应 用的不 断 深入 ， 理信 息 系统（ Ｓ） 件 已在 政府 部 门和社 会 公 众 中得 到 广泛地 应 用 ， 些ＧＩ软 件 虽 随 地 ＧＩ 软 这 Ｓ 在 功能和 应 用的方 式上存 在 差异 。 其基 本共 性都是 需要 海 量的地 理 空 间数 据 支持作 为其 应 用基 础 ， 但 因此 地理 空 间信 息互 联共 享 已是 大 势所趋 。 面对 海量地 理 空间信 息存 储调 用和 分析计 算所 带来 的ＧＩ 硬件 压力 和应 用服 务挑 战 ， Ｓ 软 云计算技 术思 想为地 理 空间信息公 共服 务平 台建设提 供 了 种 崭 新 的解 决 思 路 。 关 键 词 ： 计 算技 术 云 中图 分 类号 ： Ｐ Ｔ ３ 文 献标 识 码 ：Ａ 文章 编号 ：０ ７９ １ （ ０ ０ —２ ３０ １ ０ —４ ６２ １ ）８０ ３ — ２ １
ｂ 经常虚拟化的资源 。 典型的云计算技术应用往往是 由服务商提供通 此可 以从客户端通过Ｗｅ 方式更加容易来管理和服务 。 用的网络业务 应用 ， 可以通过浏览器等软件或者其它ｗｅ服务来访 ３ ｂ 、云计算技术支持下的地理 空间信息公共服务平 台建设 问， 而软件 和数据都存储在服务器上 。 云计算分为三个层次的服务 ： 地理空间信息是国家重 要战略信息资源 ， 其在政府管理决策 、 云设备 （ｎｒｓｒｃｕ ｅ ａ ｅｖｃ ，ａ Ｓ ）云平 台（ ｌｔ ｒ ａ Ｉｆａｔｕ ｔｒ ｓａ Ｓ ｒ ｉ Ｉａ ）， ｅ Ｐａｆ ｍ ｓ ｏ 新兴产业 发展 、 民生活改善等方面发挥着越来越重要的作用 。 人 随 ａ Ｓ ｒ ｉｅＰ ａ ） 云软 件 （ ｏｔ ｒ ｓａ Ｓ ｒ ｉ ，ａ Ｓ ， 从 ｅｖｃ ， ａ Ｓ 和 Ｓｆ ｗａｅ ａ ｅｖｃ Ｓ ａ ） 即 ｅ 着 政府 管理 决 策 科 学 化 、 家 经济 与社 会 发 展信 息 化 以及 和谐 社 会 国 设备 、 台 和 软 件 三 个 方 面提 供 云 计 算 技 术 服 务 。 平 建设的不断推进 ， 各级 政府 部门和社会公众对权威 、 可靠 的地理 空 云计算具有四个显著的特点 ： 首先 ， 云计算 能够提供最 可靠 、 最 间 信 息 服 务 的 需 求 与 日俱 增 ， 切 要 求 实 现 全 国 多 尺 度 、 类 型 地 迫 多 安全 的数据存储中心， 用户 不必担心数据丢失、 病毒入 侵等 困扰 其 理空间信息资源的综合利用与在线服务 。 因此 ， 地理空间信息公共 次， 云计算对客户端的硬件设备配置要求较低 ， 软件使用服务方便 ； 服务平 台建设 将是今后国家测绘部 门重点 发展建设 的一 个方向 。 此外 ， 云计算可 以轻松实 现不 同设 备间的数据与应用共享服务 ， 能 国家提 出的地理 空间信 息公 共服务 平 台（ 简称 “ 公共服 务平 够跨 越不同的平 台； 最后 ， 云计算为今后使用 网络数据提供 了几乎 台” 建设的总 目标 ： ０ ５ ， ） ￣２ １年 建立 较为完善 的公共地理 信息数据 无限多的可能 ， 扩展潜力 巨大。 体系 ， 建立“ 一站式” 在线地理信 息协 同服务 机制 ； 建立 与土地 、 交
天空地一体化时空大数据平台关键技术
精彩摘录
在当今时代，天空地一体化时空大数据平台关键技术正在不断发展，它深刻地 改变了人们的生活和工作方式。这种技术融合了卫星、航空、地面等多元观测 手段，通过高性能计算、数据挖掘、人工智能等现代化信息技术，实现对地球 表面时空信息的全面感知、高效处理和智能服务。本书将重点介绍这本书中的 一些精彩摘录。
目录分析
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，而时 空大数据更是引领了数据领域的新潮流。在这样的大背景下，本书《天空地一 体化时空大数据平台关键技术》应运而生，其目的是深入探讨建设天空地一体 化时空大数据平台所涉及的关键技术。
本书从时空大数据平台的整体建设思路出发，对平台的体系架构进行了详细的 阐述。这包括了对时空大数据的获取、处理、存储、管理以及应用等各个关键 环节的全面解析。通过这一部分的论述，读者可以清晰地了解到时空大数据平 台的整体架构以及各个部分的功能。
《天空地一体化时空大数据平台关键技术》这本书的内容丰富、结构清晰，既 对时空大数据平台的整体架这本书的，对于推动时空大数据领域的发 展、提高我国在全球大数据竞争中的地位具有重要意义。
作者简介
作者简介
这是《天空地一体化时空大数据平台关键技术》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
在书中，我特别对时空大数据的管理与集成、协同调度以及可视化等关键技术 产生了浓厚的兴趣。作者们详细地讨论了这些技术在天空地一体化时空大数据 平台中的应用，展示了如何通过这些技术实现数据的有效获取、处理和分析。 书中还提及了时空大数据应用平台的分析，充分展现了这些技术在智慧城市、 数据治理和公共安全等领域的实际应用。
内容摘要
第三章：天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型与建模方法
本章主要介绍了天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型和建模方法，包括时空数据模型的 设计、时空数据的表达与可视化、以及基于人工智能的时空数据建模等方面的内容。
国家防汛抗旱指挥系统中地理空间数据平台的设计和实现
国家防汛抗旱指挥系统工程是关系我国国民经济可持续发展和人民生命财产安全的战略性水利基础设施，作为“金水工程”龙头项目，其工程规模大、覆盖范围广、影响力巨大。
国家防汛抗旱指挥系统二期工程（以下简称二期工程）经过几年的建设，已完成初步设计的建设任务和建设目标，基本完成各流域机构和省（自治区、直辖市）本级工程验收，正在准备整体工程竣工验收；视频监控平台、洪水预报系统、防洪调度系统和综合信息服务系统等建设成果在近几年的防洪减灾中发挥了重要作用，下面详细阐述为这些应用提供支撑的地理空间数据平台的系统设计、技术实现和成果应用。
1地理空间数据平台的建设1.1建设内容和结构国家防汛抗旱指挥系统二期工程地理空间数据库项目的主要建设内容（图1）包括：建设中央、流域和省3级共40个地理空间数据库；统一组织开发用来辅助各级机构建立地理空间数据库并实现上下级数据同步和更新维护功能的空间数据更新维护系统；统一组织开发用于发布中央、流域和省级3级空间数据、对发布的服务进行管理、为各级业务应用系统提供服务的地理空间服务国家防汛抗旱指挥系统中地理空间数据平台的设计和实现孙洪林（水利部国家防汛抗旱指挥系统工程项目建设办公室，北京100053）摘要：国家防汛抗旱指挥系统工程是关系我国国民经济可持续发展和人民生命财产安全的战略性水利基础设施，作为“金水工程”龙头项目，在近些年防洪减灾中发挥了重要作用。
介绍了国家防汛抗旱指挥系统二期工程地理空间数据平台的总体框架、建设内容、分工与职责划分，重点描述了地理空间数据平台的系统设计、技术实现和成果应用，给防汛抗旱工作业务和技术人员提供借鉴和参考作用。
关键词：防汛抗旱；指挥系统；地理信息；空间数据中图法分类号：TV877文献标识码：B文章编号：1673-9264（2020）11-46-06DOI:10.16867/j.issn.1673-9264.2020029孙洪林.国家防汛抗旱指挥系统中地理空间数据平台的设计和实现[J].中国防汛抗旱，2020，30（11）：46-50，69.SUN Honglin.Design and implementation of geospatial data plat⁃form in national flood control and drought relief command system[J].China Flood &Drought Management ，2020，30（11）：46-50，69.（in Chinese ）收稿日期：2020-02-14作者信息：孙洪林，男，正高级工程师，E-mail：*************.cn。
GoogleEarthEngine（GEE）-谷歌地球引擎的大致Python入门
GoogleEarthEngine（GEE）-⾕歌地球引擎的⼤致Python⼊门欢迎关注各平台通⽤账号：⼀个有趣的灵魂W⾕歌地球引擎，在RSE（Remote Sensing of Environment）的热门版上有⼀篇⽂章有⼤致的介绍。
摘要的翻译：01Google Earth Engine是⼀个基于云的⾏星级地理空间分析平台，它使Google的巨⼤计算能⼒能够应对各种⾼影响的社会问题，包括森林砍伐、⼲旱、灾难、疾病、粮⾷安全、⽔资源管理、⽓候监测和环境保护。
作为⼀个集成平台，它在这⼀领域是独⼀⽆⼆的，它不仅为传统的遥感科学家提供了能⼒，也为更⼴泛的受众提供了能⼒，这些受众缺乏利⽤传统超级计算机或⼤规模商品云计算资源所需的技术能⼒。
简⽽⾔之，这个平台主要是为遥感服务。
02Earth Engine由⼀个⽀持多PB分析的数据⽬录和⼀个⾼性能、本质上并⾏的计算服务组成。
它通过⼀个可访问互联⽹的应⽤程序编程接⼝（API）和⼀个相关的基于web的交互式开发环境（IDE）进⾏访问和控制，该环境⽀持快速原型和结果可视化。
数据⽬录存放了⼤量可公开获得的地理空间数据集，包括各种卫星和航空成像系统在光学和⾮光学波长、环境变量、天⽓和⽓候预报和后播、⼟地覆盖、地形和社会经济数据集⽅⾯的观测。
所有这些数据都经过预处理，形成⼀个既可使⽤⼜可保留信息的表单，允许⾼效访问，并消除了与数据管理相关的许多障碍。
⽤户可以使⽤Earth Engine API提供的操作员库访问和分析公共⽬录中的数据以及⾃⼰的私有数据。
这些运算符在⼀个⼤型并⾏处理系统中实现，该系统⾃动细分和分配计算，提供⾼吞吐量分析功能。
⽤户可以通过瘦客户机库访问API，也可以通过构建在该客户机库之上的基于web的交互式开发环境访问API以上部分都是⼤致的介绍。
接下来要开始实⽤分析了：0、GEE可以使⽤JavaScript和Python两种语⾔扩展----这是⼤前提。
市县一体化地理信息公共服务云平台
环境保护
监测环境污染
平台提供实时监测功能，发现污染源，助力环保部门及时应 对。
评估生态状况
基于平台数据，评估区域生态状况，为生态保护提供科学依 据。
辅助决策支持
为政府和企业提供决策支持，推动绿色发展和可持续发展。
应急响应
1
灾害监测与预警
平台实时接收各类灾害数据，通过智能 分析，及时发布预警信息，为应急响应
利用可视化技术，将处理后的地理信息以直观、易懂的 方式呈现给用户。
04
平台应用
城市规划
城市空间布局
平台提供城市空间布局数据， 辅助规划者进行城市空间规划。
交通规划
平台提供交通流量、道路网络 等数据，支持交通规划和优化。
公共设施规划
平台提供公共设施分布、人口 分布等数据，为公共设施规划 提供依据。
优化公共服务
通过云平台，优化地理信息公共 服务，提升政府服务效能。
平台特点
数据共享
实现市县地理信息的统一管理和共享，
打破信息孤岛。 01
技术创新
采用先进的技术手段，推动地理信息
Hale Waihona Puke 公共服务的技术创新。03
高效服务
提供快速、准确的地理信息公共服务，
满足用户需求。 02
02
平台功能
地图服务
地图浏览
提供多种地图浏览方式，包括矢量地图、影像地图 等，满足不同用户需求。
市县一体化地理信息公共服务云 平台
汇报人：xx
目录
Contents
01 平 台 概 述 02 平 台 功 能 03 平 台 技 术 04 平 台 应 用 05 平 台 优 势 06 平 台 挑 战 与 展 望
01
地理空间数据云平台
5
2. 数据资源
镜像数据：目前拥有的数据资源包括LANDSAT、MODIS、EO-1、 DEM、NCAR、NOAA及LUCC数据集等。截止到2013年8月，累 积数据实体数达到300TB，数据超过600万条目，并且大部分数 据实现了在线服务。 数据产品：除了进行国内原始数据的镜像之外，平台在综合调研 国内外发展趋势和国内用户需求的基础上，开展了高质量数据增 值产品加工，并积累了一批数据产品。
全球1KM地表覆盖类型半年合成L3产品
500m 500m 250m 250m 1000m 1000m
6000m
500m
1000m
8 Day Daily Daily 8 Day Daily 8 Day
Daily
Yearly
Yearly
全球500m分辨率植被指数16天合成 500m 16 Day
全球1KM分辨率植被指数16天合成 1KM月植被指数L3产品 全球250m分辨率植被指数16天合成
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
数据简介：Global Land Survey（GLS）是美国NASA和USGS 面向全球土地利用和土地覆被变化研究生产的一套高质量 LANDSAT影像。
生产过程：选取了夏季、少云的高质量（ETM+、TM、MSS、 ALI）影像，通过几何校正、地形校正、去云等一些列处理，加工 生成不同时间段覆盖全球的GLS数据产品。比如GLS2005进行了 正射投影转换、ETM数据修复、EO-1数据补充等。是一套支撑全 球研究的高质量数据集。
数据量超过5TB，实体文件接近3万条，全球覆盖
12
2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
地理空间数据云
地理空间数据云 —MODIS 数据简介一、MODIS 陆地标准产品MODIS 陆地标准产品1、概况1999年2月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS ）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra 。
它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
2002年5月4日成功发射Aqua 星后，每天可以接收两颗星的资料。
搭载在Terra 和Aqua 两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS ）是美国地球观测系统（EOS ）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。
它具有36个中等分辨率水平 （0.25um~1um ）的光谱波段，每1-2天对地球表面观测一次。
获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。
本网站提供的MODIS 陆地标准产品来自NASA 的陆地过程分布式数据档案中心（The Land Processes Distributed Active Archive Center,LP DAAC/NASA ）。
包括：基于Terra 星和Aqua 星数据的地表反射率（250m,daily;500m,daily;250m,8days;500m,8day ）、地表温度（1000m,daily;1000m,8days;5600m,daily ）、地表覆盖（500m,96days;1000m,yearly ）、植被指数NDVI&EVI （250m,16daily;500m,16days;1000m,16days;1000m,monthly;、温度异常/火产品（1000m,daily;1000m,8days ）、叶面积指数LAI/光合有效辐射分量FPAR （1000m,8days ）、总初级生产力GPP （1000m,8days ）。
地理时空大数据管理与应用云平台建设研究
地理时空大数据管理与应用云平台建设研究摘要：天地空立体观测与移动互联网技术的蓬勃发展使得地理数据的获取周期越来越短，精度更高，手段更丰富。
目前，地理大数据已经广泛应用在了各行各业，如出行服务、物联网等。
基于此，本文就地理时空大数据管理与应用云平台展开研究，对其功能优势与建设思路进行分析探讨，以期能够引起有关部门及工作人员的重视，为地理时空大数据管理与应用云平台建设提供参考。
关键词：应用云平台；大数据管理；地理时空引言：首先要澄清，并非数据量大就是地理时空大数据，大数据打开了一条“由人到地”的研究路径。
大数据提供的社会感知手段和传统遥感数据相结合，有助于我们更全面理解地理环境。
地理时空大数据同时观察到两个层面的分布以及交互模式，有助于我们理解MAUP问题。
不同类型大数据都不是经过严谨的抽样设计采集的，存在一定代表性问题。
1地理时空大数据管理与应用云平台的优势1.1共享数据服务地理时空大数据管理与应用云平台为用户提供方便快捷、高性价比的大数据获取渠道，解决合作用户展开数据分析相关工作时数据获取困难和成本难以控制的难题。
1.2城市级时空数据计算地理时空大数据管理与应用云平台支持城市级海量数据实时分析计算、动态渲染，为物联网、社交网网络、人口、环境等方向的数据分析提供轻量化部署的实时计算支持。
1.3分析模型智能构建地理时空大数据管理与应用云平台包含常用的大数据算法模型和时空计算模型，简单交互即可实现复杂的模型计算。
1.4物联网数据接入及可视化分析地理时空大数据管理与应用云平台全链路覆盖了物联网中设备数据生成、管理（存储）、清洗、分析及可视化等环节。
物联网数据的接入不再受各种数据接口开发的困扰，有效降低数据分析门槛。
1.5实时接入动态型的数据地理时空大数据管理与应用云平台支持静态和时空动态、支持海量的时空数据的实时渲染。
基于时空大数据引擎，可实现百万甚至亿级的点、线、面数据的实时动态渲染。
1.6智能化时空数据探索分析在地理时空大数据管理与应用云平台基础上为研发的哈勃（Hubble）时空大数据引擎，可以大量存储点、线和多边形数据。
地理信息共享平台的设计与实现
地理信息共享平台的设计与实现在当今数字化时代，地理信息的重要性日益凸显。
无论是城市规划、交通管理、环境保护还是应急救援等领域，准确、及时和全面的地理信息都是决策制定和执行的关键依据。
为了满足各领域对地理信息的需求，提高地理信息的利用效率和价值，构建一个高效、便捷、功能强大的地理信息共享平台成为了必然趋势。
一、地理信息共享平台的需求分析在设计地理信息共享平台之前，首先需要对其需求进行深入的分析。
这包括了解用户的需求、数据的来源和类型、功能的要求以及性能的期望等。
用户群体涵盖了政府部门、企业、科研机构和普通公众等。
政府部门可能需要利用地理信息进行城市规划、资源管理和公共服务的优化；企业可能关注市场分析、物流配送和设施选址等方面的地理信息；科研机构则需要地理信息来支持学术研究和项目开发；普通公众可能在出行、旅游和日常生活中需要获取相关的地理信息。
数据来源多种多样，包括卫星遥感数据、航空摄影测量数据、地面测量数据、地理国情普查数据、电子地图数据等。
这些数据具有不同的格式、精度和坐标系，需要进行统一的处理和转换。
功能方面，地理信息共享平台应具备数据浏览、查询、检索、下载、分析、制图等基本功能，同时还应支持数据的上传、更新和共享，以及用户管理、权限控制和数据安全保障等功能。
性能方面，平台应能够快速响应用户的请求，保证数据的实时性和准确性，同时能够支持大量用户的并发访问。
二、地理信息共享平台的总体设计基于需求分析的结果，进行地理信息共享平台的总体设计。
总体设计包括架构设计、数据库设计和功能模块设计等。
（一）架构设计采用多层架构，包括数据层、服务层和应用层。
数据层负责存储地理信息数据，服务层提供数据访问、处理和分析的服务，应用层则为用户提供各种应用界面和功能。
（二）数据库设计建立一个综合性的地理信息数据库，对不同来源、格式和类型的数据进行整合和管理。
数据库应采用关系型数据库和空间数据库相结合的方式，以满足数据存储和查询的需求。
一站式空间信息云服务平台
SmartEarth loT
SmartEarth数据接入平台
SmartEarth loT
SmartEarth车联网位置服务平台
SmartEarth 智慧城市开发框架
SmartEarth 智慧城市开发框架
SmartEarth智慧城市产品特点
通过服务的方式构架使得功能需求能够快速升级； 通过插件方式快速添加行业模块，目前支持规划、城市管网、城市管理、 水务和公安应急； 界面的构件化，使得终端用户能快速搭建自己的UI。 智慧城市应用开发平台
提供一站式 可定制 的解决方案和服务平台
已成功应用于智慧城市、应急安保、能源、 国土、规划等 22个行业领域
全产业链“三维+”服务
全产业链“三维+”服务
SmartEarth产品系列
SmartEarth产品架构
SmartEarth 3D
SmartEarth 3D
SmartEarth 3D产品体系
智慧城市应用开发平台智慧城市数据云smartearth3d地理信息平台空间地理信息感知层信息smartearth智慧城市开发框架smartearth智慧城市开发框架产品功能架构智慧城市三维地理信息平台功能模块我的标记演示汇报查询统计地下管网城市管理视图城市规划基础功能测量分析专业应用功能多角度视图鹰眼导航二三维联动定点观察碰撞检测开关沿线浏览地下模式旋转常用工具测量功能剖面分析通视分析视域分析坡度坡向分析空间影响分析等高线分析标签标记多边形标记折线标记箭头标记标记元素系统演示工具定置漫游路径演示用户资料快捷查询坐标定位属性查询点缓冲区查询多边形选查询阴影效果天际线分析用地红线限高分析规划方案对比规划方案查询管线标注元素管网查询沿路开挖断面分析覆土分析填挖方分析净距分析管线统计案件查询案件追踪案件类型统计案件状态统计巡检app智慧水务河道地形处理水利信息管理在线监控gps跟踪洪水演进工程施工模拟土方量计算三维演示汇报公安应急应急资源管理应急图标管理空间分析车辆人员定位车辆人员视频监控应急预案定制协同指挥数字流域模拟smartearth智慧城市开发框架行业应用功能城市规划地下管线智慧城管smartearth智慧城市开发框架行业应用功能智慧水务公安应急smartearth应用领域案例smartearth应用案例智慧城市?三维数字北京三维数字北京项目构建了北京全市范围内的三维场景在政府专网上实现任意三维场景漫游导航测算相关属性信息查询等功能并通过提供三维信息服务接口与北京市政府及各委办局的其他业务系统相结合提供三维数据支撑服务真实直观的三维立体视觉效果有利于城市综合管理领导决策监测监控等多个领域的应用
gee 点提取栅格值
gee 点提取栅格值GEE（Google Earth Engine）是一个强大的云平台，用于存储、处理和分析地理空间数据。
在GEE中，可以使用一系列的API函数来提取栅格值。
首先，您需要导入GEE库并创建一个地理空间区域（Geometry）对象，以指定您要提取栅格值的区域。
例如，如果您想提取某个点的栅格值，可以使用以下代码：javascript// 导入GEE库var ee = require('users/google/earthengine:ee');// 创建一个点的地理空间区域var point = ee.Geometry.Point(lon, lat);// 定义一个图像对象var image = ee.Image('image_id');// 提取点的栅格值var value = image.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.first(),geometry: point,scale: 30});// 打印栅格值print('栅格值:', value);在上述代码中，'image_id'是您想要提取栅格值的图像的ID。
reduceRegion函数用于在指定的区域内对图像进行降维操作，这里使用了Reducer.first()函数来获取第一个像素的值。
geometry参数指定了要提取栅格值的区域，这里使用了之前创建的点对象。
scale参数指定了分辨率，这里设置为30米。
如果您想提取一个区域的栅格值，可以使用以下代码：javascript// 创建一个区域的地理空间区域var region = ee.Geometry.Rectangle(minLon, minLat, maxLon, maxLat);// 提取区域的栅格值var values = image.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.mean(),geometry: region,scale: 30});// 打印栅格值print('栅格值:', values);在上述代码中，minLon、minLat、maxLon和maxLat分别表示区域的最小经度、最小纬度、最大经度和最大纬度。
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目 录
1. 2. 3. 4. 5. 背景和历史 数据资源 模型计算 多元服务 未来发展
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1. 背景和历史--平台起源
随着观测技术的迅猛发展，地学数据已经迎来了信息爆炸时代，涌现 出了大量的优质数据资源，且多数数据资源都采用友好的数据共享政 策。 由于受资源分散、网速、流量等诸多条件的限制，影响了国内用户对 国际数据资源下载及应用。 为了方便国内科研人员对国际科学数据的使用，在中国科学院科学数 据应用环境的支持和推动下，2007年7月，中国科学院计算机网络信 息中心科学数据中心启动了“国际科学数据服务平台”建设。 2011年，科学数据中心在“国际科学数据服务平台”基础上开始建设 “地理空间数据云平台”，并于2013年1月正式对外投入使用。
6000m Daily 500m 500m Yearly 16 Day 1000m Yearly
MOLA/MYD13A1.005 MOLA/MYD13A2.005 MOLA/MYD13A3.005 MOLA/MYD13Q1.005 MOLA/MYD14A1.005 MOLA/MYD14A2.005 MOLA/MYD15A2.005 MOLA/MYD17A2.005
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2. 数据资源
LANDSAT MODIS
MODIS_L1B
DEM
EO-1
Landsat1-3 MSSБайду номын сангаасLandsat 4-5 MSS Landsat 4-5 TM Landsat 7 SLCon Landsat7 SLCoff Landsat 8 OLI
TERRA AQUA
TERRA AQUA
SRTM 30米 SRTM 90米 海洋高程
DEM、NCAR、NOAA及LUCC数据集等。截止到2013年8月，累 积数据实体数达到300TB，数据超过600万条目，并且大部分数 据实现了在线服务。 数据产品：除了进行国内原始数据的镜像之外，平台在综合调研 国内外发展趋势和国内用户需求的基础上，开展了高质量数据增
值产品加工，并积累了一批数据产品。
2007
2007.7 规划和讨论与NCAR合作
2009
2009.4 与CIAT协议，引进SRTM90米数据 2009.7 开通LANDSAT在线计算，使数据服务实现从简单下载到在线计算的跨越 2009.9 GDEM30数据及加工生成具有自主产权的数据产品
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2. 数据资源
镜像数据：目前拥有的数据资源包括LANDSAT、MODIS、EO-1、
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1. 平台概况—目标
在充分汇聚国内外优质科学数据资源的基础上，综合学科领域专
家的学科优势和网络中心在高速网络、超级计算、海量存储等方面的优 势，开发面向多领域科研需求的数据产品，并实现模型模拟任务在线定 制等高级功能。以尽可能为用户提供全方位、多层次的数据服务。
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1.平台概况--平台大事记
1000m 16 Day 1000m Monthly 250m 16 Day 1000m Daily 1000m 8 Day
全球1KM叶面积指数（LAI）/光合有效 1000m 8 Day 辐射分量（FPAR） 8天合成L4级产品 全球1KM总初级生产力（GPP）8天合 成产品 19 1000m 8 Day
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2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
Landsat_8_OLI_TIRS数据（与Landsat-7 相比）：
1.
Band 5的波段范围调整为0.845–0.885 μm，排除了 0.825μm处水汽吸收的影响； Band 8全色波段范围较窄，从而可以更好区分植被和非 植被区域；
2.
3.
数据来源
–
美国国家航空与航天局（NASA）& MarriLand Univ
产品特点
– – –
是经过一系列图像增强等处理的LANDSAT7，4，2波段彩色合成数据 空间分辨率达到了14.25米（84-97年数据空间分辨率为30米） 包含大量地物细节信息
–
覆盖全球陆地范围
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（3）LANDSAT全球拼接影像
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2. 数据资源--镜像数据--MODIS
MODIS概述
MODIS概述：MODIS是美国国家航空航天局（NASA）地球 观测系统计划（EOS）中最主要的传感器：
•高光谱分辨率：36个离散通道 •较高空间分辨率：250m-1000m •大范围观测：每天过境同一地区四次，这对多种突发性、快速变 化的自然灾害有很强的实时监测能力 •长时间序列：2000-今
MOLA/MYD11B1.005
产品名称
全球500m地表反射率8天合成 全球500m地表反射率 全球250m地表反射率 全球250m地表反射率8天合成 全球1KM地表温度/发射率L3产品 全球1KM地表温度/发射率L3产品 全球5KM地表温度/发射率8天合成L3产 品 全球lKM地表覆盖类型96天合成
生产过程：选取了夏季、少云的高质量（ETM+、TM、MSS、 ALI）影像，通过几何校正、地形校正、去云等一些列处理，加工 生成不同时间段覆盖全球的GLS数据产品。比如GLS2005进行了 正射投影转换、ETM数据修复、EO-1数据补充等。是一套支撑全
球研究的高质量数据集。
数据量超过5TB，实体文件接近3万条，全球覆盖
数据量 1.5TB 50GB 2TB 1TB
GLS1990
1997
GLS1975
1972
1987
7000+
100GB
GLS2000
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GLS2005
2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
（3）LANDSAT全球拼接影像
数据产品
– –
1999-2003（ETM+）
1984-1997（TM+）
空间范围：中国及周边数据，部分重点产品扩展至全球，比如 MOD021KM（1KM地表反射率）
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2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
产品 GLS2005 GLS2005-(EO-1) GLS2000
GLS1975
开始时间 2003 2002 1999 1984
结束时间 2008 2008 2003
GLS1990
文件数 7000+ 500+ 8000+ 7000+
时间
8 Day Daily Daily 8 Day Daily 8 Day
MOD11B1 MYD11B1 MOD12Q1 MOD12Q2 MOD13A1 MYD13A1 MOD13A2 MYD13A2 MOD13A3 MYD13A3 MOD13Q1 MYD13Q1 MOD14A1 MYD14A1 MOD14A2 MYD14A2 MOD15A2 MYD15A2 MOD17A2 MYD17A2
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2. 数据资源--镜像数据--MODIS
应用广泛
MODIS数据是地球科学、环境科学、生态学、气象学、海洋 学、土地科学、自然资源学、自然灾害学、农学、林学、草地 学等众多学科研究的重要基础数据资源。
数据量巨大
MODIS数据量巨大，目前可公开的数据资源已经超过PB量级 ，其中更多的是比较基础和原始的数据资源。 NASA提供MODIS全球数据产品，共有44种标准产品，按数 据产品特征划分：主要产品包括L1B数据产品、陆地数据产品 、大气数据产品和海洋数据产品。
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2. 数据资源--镜像数据--MODIS
（1）MODIS陆地标准产品
数据来源
–
美国国家航空与航天局（NASA）
数据资源
目前，已经从NASA镜像过来并提供查询和下载的数据有32种，数据量 超过60TB
–
覆盖范围
–
–
时间范围：2000-2012年持续更新
空间范围：中国及周边数据，部分重点产品扩展至全球，比如MOD09 （反射率）、MOD11（温度）、MOD13（植被指数）
全球1KM地表覆盖类型半年合成L3产品 全球500m分辨率植被指数16天合成 全球1KM分辨率植被指数16天合成 1KM月植被指数L3产品 全球250m分辨率植被指数16天合成 每日全球1KM温度异常/火L3级产品 全球1KM温度异常/火8天合成产品
空间
500m 500m 250m 250m 1000m 1000m
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MODIS陆地标准产品--产品列表
Terra
MOD09A1 MOD09GA MOD09GQ MOD09Q1 MOD11A1 MOD11A2
Aqua
MYD09A1 MYD09GA MYD09GQ MYD09Q1 MYD11A1 MYD11A2
对应文件夹
MOLA/MYD09A1.005 MOLA/MYD09GA.005 MOLA/MYD09GQ.005 MOLA/MYD09Q1.005 MOLA/MYD11A1.005 MOLA/MYD11A2.005
数据来源： 2008年下半年与美国地质调查局（USGS） 协议， 启动了LANDSAT数据镜像计划。
数据产品：
L1-3MSS L4-5MSS L7SLC-on（1999～2003） L7 SLC-off （2003-）
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L4-5TM L8 OLI (2013-)
2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
2013.1 地理空间数据云发布 2013.10 第二届用户大会 2008. 4 第一版平台Portal发布 2008. 7 与USGS协商，取得LANDSAT分发权