空间大数据概述PPT(共 34张)
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空间数据分析分析解析(课堂PPT)
2)极差
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
36
若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
31
探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
32
1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
7
空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
8
8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
9
1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
上下四分位数之间的差值为半极差(H):
H Q3 Q1 极差是度量数据分散性的指标.
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若数据序列 x1, x2 , , xn 符合正台分布总
体
N (, 2 ) ,则其总体的上下四分位数为:
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探索性空间数据分析与可视化
1.EDA ESDA与可视化
EDA技术的特点是数据不做假设,而是 利用统计图表,图形和统计概括方法对数据 特征进行分析与描述,从而对数据进行更为 复杂的建模分析.
ESDA技术是EDA的推广,空间数据存 在自相关性,使数据无法满足独立性假设.
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1.1EDA 与可视化基本方法 包括两种类型:1)计算EDA,2)图形EDA技术 1.1.1箱线图
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空间分析的研究内容
1)空间数据模型与地理世界的表示 2)探索性空间数据分析与可视化 3)空间数据的性质 4)空间数据分析的点模式方法 5)面数据的空间分析方法与空间回归模型 6)空间连续数据的分析方法 7)地图代数与栅格数据建模技术
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8)地理模型与决策支持 第2章 空间数据的性质
2.1地理世界的概念模型与数据模型 对现实世界进行高度抽象,概括其概念模型,
然后建立适应于计算机存储与表示的数据模型. 2.1.1地理世界的概念模型
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1)离散实体
通过其独特的局部化特征相互区别,通过特 定属性的个体被识别,如建筑物,街道等.
离散对象观的重要特征是可以计数.
维数是离散实体的显著特征,实体自然被 抽象为点(只有位置的0维实体),线(具有长 度属性的一维实体)和多边形(占据一定面积 的2维实体).
均海拔高 县的产值
度
份额
道路.河流 区域的人 长度 均收入
土地利用 类型
空间数据可视化ppt课件
• 打开选中图层的属性对话框，点击Base Heights选项卡，可以设置对象的Z值。
• Z值的设置包括利用数字表面模型、表达 式以及利用shape字段的Z坐标值（如图层 包含Z坐标值）。
15
设置对象Z值对话框
16
• 由于Z值的变化范围与XY坐标的变化范围 相比通常很小，为了能反映Z值的变化， 可以对Z值乘上一个系数，以夸大垂直方 向的显示比例，增强高程起伏程度。
• 建筑物、独立树、市政设施等对象形状的 三维显示。
• 对象形状三维显示有几种方式：
– 根据对象的平面形状和高度进行拉伸显示。 – 把对象的geometry类型定义为multipatch，
并根据对象形状构建multipatch 。 – 利用三维符号表示对象。
7
• 根据对象的高度进行拉伸显示，即点拉 伸为线、线拉伸为面、面拉伸为体。利 用该方法很容易对对象进行三维显示， 但显示形式比较简单。
七、空间数据可视化
• 三维显示 • 空间时态数据动态显示 • 空间数据的动画显示
2
1
概述
• 三维显示是在三维空间显示空间数据，与 二维的平面显示相比，三维显示更加直观 和生动。
3•Βιβλιοθήκη 三维显示包括两方面内容：– 对象位置的三维显示。根据对象的X、Y、Z坐标 将对象显示在三维空间中。
– 对象形状的三维显示。根据对象的长度、宽度 和高度信息三维显示对象形状。
8
• Multipatch是ArcGIS 9.0后推出的一种 新的Geometry类型，是一个3D的体模型， 由一系列三维表面的集合组成。 Multipatch不仅记录3D的坐标信息，而 且还可以记录表面的纹理信息。
9
• 三维符号是二维符号特性的扩展，除了 XY方向上的特性外，还具有Z方向的特性。 如二维的点符号类似于三维球的符号， 二维的线符号类似于三维的管状符号， 二维的正方形符号类似于三维立方体符 号。
• Z值的设置包括利用数字表面模型、表达 式以及利用shape字段的Z坐标值（如图层 包含Z坐标值）。
15
设置对象Z值对话框
16
• 由于Z值的变化范围与XY坐标的变化范围 相比通常很小，为了能反映Z值的变化， 可以对Z值乘上一个系数，以夸大垂直方 向的显示比例，增强高程起伏程度。
• 建筑物、独立树、市政设施等对象形状的 三维显示。
• 对象形状三维显示有几种方式：
– 根据对象的平面形状和高度进行拉伸显示。 – 把对象的geometry类型定义为multipatch，
并根据对象形状构建multipatch 。 – 利用三维符号表示对象。
7
• 根据对象的高度进行拉伸显示，即点拉 伸为线、线拉伸为面、面拉伸为体。利 用该方法很容易对对象进行三维显示， 但显示形式比较简单。
七、空间数据可视化
• 三维显示 • 空间时态数据动态显示 • 空间数据的动画显示
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1
概述
• 三维显示是在三维空间显示空间数据，与 二维的平面显示相比，三维显示更加直观 和生动。
3•Βιβλιοθήκη 三维显示包括两方面内容：– 对象位置的三维显示。根据对象的X、Y、Z坐标 将对象显示在三维空间中。
– 对象形状的三维显示。根据对象的长度、宽度 和高度信息三维显示对象形状。
8
• Multipatch是ArcGIS 9.0后推出的一种 新的Geometry类型，是一个3D的体模型， 由一系列三维表面的集合组成。 Multipatch不仅记录3D的坐标信息，而 且还可以记录表面的纹理信息。
9
• 三维符号是二维符号特性的扩展，除了 XY方向上的特性外，还具有Z方向的特性。 如二维的点符号类似于三维球的符号， 二维的线符号类似于三维的管状符号， 二维的正方形符号类似于三维立方体符 号。
空间大数据概述
与空间信息和位置相关的大数据
轨迹数据
内容：个人轨迹数据、群体轨迹数据、车辆轨迹数据等 特点：数据体量大、信息碎片化、准确性较低、半结构化
出租车轨迹数据示例
与空间信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
内容：互联网图像视频数据、社交网络数据 在线电子商务数据、城市监控摄像头数据
特点：数据来源混杂、数据异构性大、数据价值 密度低，实时性强
哈希表
定义一个大的有序结 构数组HashValue[m]， 用来存放各信息
哈希函数
编写一个哈希函数 将关键值的名字转 换为HashValue[m] 中的某个下标值x
查询
当查询的时候 再使用哈希函数 得到这个下标值
文档型数据库
文档
它包含多个键/值对 文档中的键/值对是
海量数据的高效存储 支持丰富的数据类型 数据库应当易于扩展 处理速度快
非关系型的
分布式的
不保证遵循 ACID原则
CAP
BASE
NOSQLຫໍສະໝຸດ 一致性 可用性分区容 错性
BASE
两者权衡
必须保证
NoSQL数据库的特点
易扩展
高性能
灵活
高可用性
Key-value型
文档型
列式存储
图形数据库
Key-value型
➢ 这是一种典型的利用空间社会媒体的位置大数据与反犯罪机构的专业能力结 合，建立的城市安全与应急新体制
位置大数据研究涉及到数据采集、数据处理、计算和存储以及 可视化等一套完整的方法体系
• 泛在测绘
数据 采集
数据 分析
• 重数据 • 轻算法
• 可视化
数据 表达
数据 存储
• NOSQL
空间大数据概述(共 34张PPT)
四、空间大数据的存储
精确查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":[122.53233,52.968872]})
邻域查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}})
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}}).limit(5)
空间大数据
目录
一、大数据的涵义与研究意义 二、与空间信息和位置相关的大数据 三、空间大数据的应用 四、空间大数据的存储
五、总结
一、大数据的涵义与研究意义
大数据：大型复杂数据集的聚合，这些数据集的 规模和复杂程度常超出目前数据库管理软件和传统 数据处理技术在可接受时间下的获取、管理、检索、 分析、挖掘和可视化能力。
研究大数据的意义：社会变革
2009至今美国政府全面开放了40万联邦政府原始数据集。大数
社会
据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家IT产业发展战略以 及国家信息网络战略的交叉领域、核心领域。
21世纪数据的价值有可能等同于20世纪的石油，大数据研究使 价值 得人们降低了对因果关系的渴求，而关注相关关系。只需要知道是什 么，而不需知道为什么。这将使得理解现实和做决定的基础也将受到 根本性挑战。
二、与空间信息和位置相关的大数据
轨迹数据
内容：个人轨迹数据、群体轨迹数据、车辆轨迹数据等
特点：数据体量大、信息碎片化、准确性较低、半结构化
出租车轨迹数据示例
二、与空间信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
第七章空间数据的统计分析本详解
地影响了餐饮网点的分布，这是二元空间点模式问题。
7
第7页，共88页。
空间点模式分析方法
从统计学的角度，地理现象或事件出现在空间任意位置都 是有可能的。 如果没有某种力量或者机制来“安排”事件的出现，那 么分布模式最有可能是随机分布的， 否则将以规则或者聚集的模式出现。对于此类问题，地 理世界中的事物可能存在某种联系。 一种现象的分布模式是否对另一种现象的分布模式产生影 响也是点模式需要解决的重要问题。
第七章空间数据的统计分析本ppt课件
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➢ 空间点模式分析方法 ➢ 面状数据空间模式分析方法
2
第2页，共88页。
空间点模式分析方法
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第3页，共88页。
空间点模式分析方法
在地图上，居民点、商店、旅游景点、流行病、犯 罪现场、交通事故发生地等都表现为点的特征，有
些是具体的地理实体对象，有些则是曾经发发生的事
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第11页，共88页。
样方分析方法 QA中对分布模式的判别产生影响的主要因素：
样方的形状，采样的方式，样方的起点、方向和大小等，这些因素会影响 到点的观测频次和分布。 QA分析中样方的形状一般采用正方形的网格覆盖，也可以自己定义样方的 形状，如圆形、正六边形等，以适合于所要研究的问题。
无论采用何种形式的样方要求网格形状和大小必须一致，以避免 在空间上的采样不均匀。
最邻近距离：
最邻近距离是指任意一点到其最邻近的点之间的距离。 图4.10中编号1的点的最邻近点是2，最邻近距离为3.67。
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第28页，共88页。
基于距离的方法
CSR模式：完全随机模式
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第29页，共88页。
基于距离的方法
最近邻指数测度方法
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空间点模式分析方法
从统计学的角度，地理现象或事件出现在空间任意位置都 是有可能的。 如果没有某种力量或者机制来“安排”事件的出现，那 么分布模式最有可能是随机分布的， 否则将以规则或者聚集的模式出现。对于此类问题，地 理世界中的事物可能存在某种联系。 一种现象的分布模式是否对另一种现象的分布模式产生影 响也是点模式需要解决的重要问题。
第七章空间数据的统计分析本ppt课件
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➢ 空间点模式分析方法 ➢ 面状数据空间模式分析方法
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空间点模式分析方法
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空间点模式分析方法
在地图上，居民点、商店、旅游景点、流行病、犯 罪现场、交通事故发生地等都表现为点的特征，有
些是具体的地理实体对象，有些则是曾经发发生的事
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样方分析方法 QA中对分布模式的判别产生影响的主要因素：
样方的形状，采样的方式，样方的起点、方向和大小等，这些因素会影响 到点的观测频次和分布。 QA分析中样方的形状一般采用正方形的网格覆盖，也可以自己定义样方的 形状，如圆形、正六边形等，以适合于所要研究的问题。
无论采用何种形式的样方要求网格形状和大小必须一致，以避免 在空间上的采样不均匀。
最邻近距离：
最邻近距离是指任意一点到其最邻近的点之间的距离。 图4.10中编号1的点的最邻近点是2，最邻近距离为3.67。
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基于距离的方法
CSR模式：完全随机模式
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基于距离的方法
最近邻指数测度方法
《空间数据的分析》PPT课件
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询分层存放的图形与 属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
查询区域内的图形与属 性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
根据条件表达查询图 形与属性数据
空
条
区
分
定
间
件
域
层
位
关
查
查
查
查
系
询
询
询
询
查
询
又称拓扑查询，面与面， 线与线，点与点，点与线， 点与面，线与面
7.2.3缓冲区的生成
对于简单情形，缓冲区是一 个简单多边形，但当计算形状比 较复杂的对象或多个对象集合的 缓冲区时，就会产生假设干个自 相交多边形 。
7.2.3缓冲区的生成
缓冲区的重叠处理
一 是在缓冲区生成过程中解决，即在作参考线的平行线时， 考虑各种情况，确定相互间的交点，切断并去除重叠区内的弧段。
7.2 缓冲区分析
7.2.1 缓冲区分析的概念
点缓冲区是选择一组点状地物或一层点状地物，根据给定的 缓冲区距离，形成的缓冲区多边形图层〔如图 (a)〕。
空间数据库导论讲稿ppt课件
第二阶段：符号模型 ：以数值方程为根底，在空间参照系统中用数学方 法表示空间实体的位置和关系，用平面符号化地图对现实世界作全面地描画， 准确数值表示的纸质地图成为地理空间的笼统/符号/概括模型。
第三阶段：空间数据模型 ：从信息科学角度来认识、解释与分析客观世 界 ，空间数据模型是地理空间中空间实体集合的质量、数量、时间、空间特 性的全面笼统和概括，是地理空间特征与构造的数字表现方式。
笼统
空间属性 主题属性 时态属性
地理实体〔普通概念〕 或
实体对象〔面向对象〕
现实世界
概念世界
空间要素是独一命名的、可以相互区分的、具有完好地理含义的 笼统信息概念，它用“空间实体〞这个笼统概念，以数字方式来组织和 存储“空间景象〞的信息构造，以“符号地图〞对所表达的内容进展可 视化展现。
空间要素
空间景象--------表达内容 空间实体--------数字方式 地图符号--------展现方式
3、运用目的的复杂性：运用的广泛性欲不同的运用需求。 4、不断的开展变化：实际、技术、运用途于不断开展过程中。
Back
空间数据库与地理信息系统
1、空间数据库 2、数据库与空间数据库 3、空间数据库与地理信息系统 4、GIS与空间数据库的开展过程
Back
空间数据库〔内容〕
1、地图数据库：包括线划地图数据库、数字高程模型数据库、数字栅格地 图数据库、数字正射影像数据库和地名数据库。
具有地理分类编码，同类空间要素具有一样的主题属性构造。
8、可视性：以笼统化的图形符号模型来展现。
9、空间计算：维护、管理、处置、查询、分析和可视化需求空间计算。
10、多源性：多种来源的空间数据存在语义、内容、定位基准、比例尺、
空间数据模型PPT
• 用上述部分表格表示空间目标的拓扑关系
• 面-弧段、弧段-节点 • 弧段-节点、弧段-面
弧段 L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8
弧段-结点-面块的拓扑关系
起结点 N6 N1 N2 N3 N4 N4 N5 N4
终结点 N1 N2 N3 N4 N1 N6 N6 N5
左多边形 M M M M P2 P3 M M
空间元数据
空间数据模型
• 几何数据
• 根据空间实体的几何特征，空间对象可分为点对象、线对象、面对象和 体对象。
• 点定义为因太小不能描述为线状或面状的地理特征要素的离散位置。 • 线定义为因太细不能描述为面状的地理特征要素的形状和位置 • 多边形定义为封闭的区域面，多边图形用于描述均匀特征的位置和形状
空间数据模型
• 链式编码
5
6
4
3
2
起始点
7
3
2
0
2
62
0
13Biblioteka 7363
2
6
2
1
4
3
链式编码示意图
空间数据模型
起始点
➢ 适用范围： 制图及一般查询，不适合复杂的空间分析
空间数据模型
3.4.2.2 拓扑数据结构
•不仅表达几何位置和属性，还表示空间关系 •表达对象的邻接、关联、包含等关系 •表达方式
• 全显式表达：对结点、弧段、面块相互之间的所有关联关系都进行显式 存储
• 半隐含式表达
空间数据模型
（1）拓扑结构：全显式表达
在对现实世界的观察过程中，除了会对事物进行选择， 还会进行抽象和综合，通过抽象便于事物在GIS中进行建模、 分析和应用，实现现实世界在GIS中的表达。
空间数据分析 ppt课件
综合了城市内部各小区的位置特征。通过距离（可
以结合时间、阻力等线路因素）反映城市中心与区
内各部分之间的具体联系。
5）标准面积指数
S
A As A As
式中：S为标准面积指数；
A为区域面积；As为与区域面
积相等的等边三角形面积。
标准面积指数能反映城市
形状的破碎程度。城市形状
越破碎，则其与等边三角形
4）放射状指数(RADIAL SHAPE INDEX)
放射状指数有两个不同的计算公式，较常使用的
计算公式为：
n
n
放射状指数= | (100di / di ) (100 / n) |
i 1
i 1
式中，di 是城市中心到第i地段或小区中心
的距离，n为地段或小区数量。
这一指标不单纯是从抽象的形状入手，而是
的交集越小而并集越大，所
以其比值越小。不过，通常
认为圆才是真正的紧凑形状，
而并不是等边三角形。
5.坡度和坡向
坡度：水平面与局部地表之间夹角的正切值，包含斜度 （高度变化的最大值比率，常称为坡度）和坡向（变化比率 最大值的方向）
影响到地区的稳定度及水流速度；
坡度的缓急可以从等高线的疏密程度判知； (1) 等高线较疏的地区，地势较平坦；
缓冲区分析 则是对一组或一类地物按缓冲的距离条件， 建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析 的图层进行叠置分析，得到所需结果的一种空间分析方法。
缓冲区分析适用于点、线或面对象，如点状的居民点、 线状的河流和面状的作物区等。
邻域半径R即缓冲距离（宽度），是缓冲区分析的主要数 量指标，可以是常数或变量。
空间对象还可以生成多个缓冲带。
《空间数据结构 》PPT课件
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12
地 理 信 息 系 统 原 理
GIS
第二章 GIS 数据结构 §2-1空间实体及其描述
4、体、立体状实体
立体状实体用于描述三维空间中的现象与物体，它具有长度、宽度及高度等属 性，立体状实体一般具有以下一些空间特征： ·体积，如工程开控和填充的土方量。 ·每个二维平面的面积。 ·周长。 ·内岛。 ·含有弧立块或相邻块。 · 断面图与剖面图。
方法b：每层每个象元的位置、属性一一记录，结 构最简单，但浪费存储。
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25
第二章 GIS 数据结构 §2-3 栅格数据结构
地 理 信 息 系 统 原 理
GIS
三、栅格结构的建立
（一）建立途径 （二）栅格系统的确定
1、 手工获取，专题图上划分均匀网格， 逐个决定其网格代码。
2、扫描仪扫描专题图的图像数据{行、 列、颜色（灰度）}，定义颜色与属性对 应表，用相应属性代替相应颜色，得到 （行、列、属性）再进行栅格编码、存 贮，即得该专题图的栅格数据。
3、数据类型
几何数据（空间 数据、图形数据）
关系数据—实体 间的邻接、关联 包含等相互关系
4、数据结构
矢量、栅格、 TIN（专用于地 表或特殊造型）
属性特征—名称、 等级、类别等
时间特征
属性数据—各种 属性特征和时间
RDBMS属性表---采用MIS较成熟
测量方法、编码 方法、空间参考 系等
元数据
空间元数据
面：由沿线走向有相同属性取值的一片栅格表达。
2
2
1
2
栅格数据表示的是二维表面上的地理数据的离散化
2
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数值。在栅格数据中，地表被分割为相互邻接、规则
2
空间大数据之智慧城市PPT课件
利用信息技术完善城市功能 核心系统，优化管理模式，
提升效率，建设服务政府
提高GDP注1，促进城市产业 转型发展，保持经济可持续
性，增强企业竞争力
民生
构建和谐环境，引导创新应 用，提升信息化生活品质， 打造高效、便捷、幸福生活
强政
兴业
核心
动力
惠民
注1：据世界银行测算：一个百万人口的智慧城市建设，当其达到实际应用程度的75%时，该城市的GDP在不变的条件下将能
智慧财税，是整合 先进的商业智能、地理 信息、数据汇集等技术 手段，建设形成的具有 智能档案、智能视窗、 智能决策等功能的财税 应用管理系统。
它可以在不改变财税部门工作人员职能分工的前提下， 实现财税信息的智能化综合管控功能，以及纳税人远程报 税、缴税、查询打印各种缴纳记录和信息，有效解决以往 在财税管理各环节存在的瓶颈问题，从而提高政府财税工 作效率和透明度。
13
第13页/共30页
10、智慧水利
14
“智慧水利”是现代物 联网传感技术与3/4G无线宽 带技术的整合，通过实时监 测和管理，实现大坝安全监 测、饮水安全监测、水质监 测、水位水量监测等多项应 用功能。
是水务部门提高水务信 息化水平和水资源管理效能， 实现水资源的合理开发、优 化配置、全面节约、有效保 护和高效利用的工具。
3
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智慧城市发展纲要：24个重点项目
4
第4页/共30页
1、“光网城市”简介
“光网城市”是利用现 代光纤通信技术，实现城镇地 区光纤互联网络的全面覆盖。 以发展公司宽带业务，光纤最 终接入到户（FTTH），并可 以提供百兆到户的接入能力， 城市家庭平均带宽将达到20M 左右，轻松实现高速下载、 IPTV、VOIP、会议电视、网 络视频监控等大数据流业务的 同步承载。
空间数据统计.ppt
4.空间插值
空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续 的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。前者是 通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数 据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的 数据。
主要的内插方法有：
反距离加权（Inverse Distance Weighted） 全局多项式（Global Polynomial Interpolation） 全局多项式（Local Polynomial Interpolation） 径向基函数（Radial Basis Funtions） 克里格内插（ Kriging ）
实验一 空间数据统计、插值
1.空间数据统计
GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析包括
频数和频率 属性数据的集中特征 平均数、中数和众数
数学期望
最大可能 出现的数
属性数据的离散特征 极差、离差、方差、 标准差和变异系数
1.
工 具 的 调 入 ： 工 具
地 统 计 分 析
>
2.表文件数 据的加载
作业
1、利用练习数据制作AOM的克里格插 值图；
2、采用反距离加权、全局多项式、 径向基函数等插值方式制作AOM分布图， 并与克里格插值图进行比较；
3、采用克里格方法制作土壤有机质 含量变化图。
实验二 空间数据的可视化表达
——制作上海市行政区划图
一、实验目的
了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图 整饰的意义。 掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及 相关地图的整饰和数据的操作。 对数字地图制图有初步的认识。
将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用 不同的颜色表示；
地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； 区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； 区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; 市政府符号在区县政府基础上改为大小18。
相关主题
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、大数据的涵义与研究意义
大数据的特点：
１）Volume（体量大）：大量TB级以上已有的数据等待处理； ２）Velocity（速度快）：需要响应以s甚至ms计的流数据不断产生； ３）Variety（模态多样）：数据来源和类型繁多文本、图片、视频等结 构化和非结构化数据并存； ４）Veracity（真伪难辨）：由于数据的噪音、缺失、不一致性、歧义等 引起的数据不确定性； ５）Value（价值）：大数据使得人们以前所未有的维度量化和理解世界， 蕴含了巨大的价值，大数据的终极目标在于从数据中挖掘价值。
研究大数据的意义：社会变革
社会
2009至今美国政府全面开放了40万联邦政府原始数据集。大数 据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家IT产业发展战略以 及国家信息网络战略的交叉领域、核心领域。
价值
21世纪数据的价值有可能等同于20世纪的石油，大数据研究使 得人们降低了对因果关系的渴求，而关注相关关系。只需要知道是什 么，而不需知道为什么。这将使得理解现实和做决定的基础也将受到 根本性挑战。
空间媒体数据
包含位置的数字化 的文字、图形、图 像、视频影像等媒 体数据，主要来源 于移动社交网络、 微博等新型互联网 应用
二、与空间信息和位置相关的大数据
地理数据
内容：土地覆盖类型数据、地貌数据、土壤数据、水文数 据、植被数据、居民地数据、河流数据、行政境界及社会 经济方面的数据等。
特点：数据体量大、较为规则化、变化较慢。
三、空间大数据的应用
利用大数据预判未来交通信息和路况是核心 2012年英国伦敦奥运会利用INRIX软件和在线服务确保交通顺畅;在
美国有超过25个州的交通部门使用INRIX数据辅助交通管理。
三、空间大数据的应用
2015年2月11日，国内智能交通行业领军企 业北京千方科技股份有限公司与INRIX签署战 略合作协议。
一、大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：经济增长
二、与空间信息和位置相关的大数据
位置大数据的分类
地理数据 指直接或间接关联 着相对于地球的某 个地点的数据， 包括自然地理数据 和社会经济数据。
轨迹数据
指通过GNSS等测 量手段以及网络签 到等方法获得的用 户活动数据，可以 被用来反映用户的 位置和用户的社会 偏好。
千方科技在国内智能交通行业具有深厚的理 解和市场、技术积累，INRIX在欧美地区具有 成熟的交通信息化解决方案和先进理念。双 方将结合各自的优势，整合交通信息化及数 据分析解决方案和产品，共同拓展智能交通 行业市场，双方将在交通大数据分析、增值 挖掘、交通仿真等技术方向深度交流，提升 双方专业化及技术能力。
大数据的核心：预测
一、大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：科学进步
图灵奖获得者吉姆•格雷提出：大数据是科学研究的第四 范式，是从计算密集型科研发展到以大数据为基础的数据密 集型科研方法。
科学研究方法的发展
真正的革命并不发生在分析数据的机器，而在于数据本身 和我们如何运用数据。
一、大数据的涵义与研究意义
二、与空间信息和位置相关的大数据
轨迹数据
内容：个人轨迹数据、群体轨迹数据、车辆轨迹数据等 特点：数据体量大、信息碎片化、准确性较低、半结构化
出租车轨迹数据示例
二、与空间信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
内容：互联网图像视频数据、社交网络数据 在线电子商务数据、城市监控摄像头数据
特点：数据来源混杂、数据异构性大、数据价值 密度低，实时性强
空间大数据
目录
一、大数据的涵义与研究意义 二、与空间信息和位置相关的大数据 三、空间大数据的应用 四、空间大数据的存储 五、总结
一、大数据的涵义与研究意义
大数据：大型复杂数据集的聚合，这些数据集的 规模和复杂程度常超出目前数据库管理软件和传统 数据处理技术在可接受时间下的获取、管理、检索、 分析、挖掘和可视化能力。
二、与空间信息和位置相关的大数据
位置大数据的作用
城市规划、疾病控制、智能交通、 节能减排、环境保护、应急响应
社会交流、个性化信息推送、 驾驶安全、智能驾驶
为城市运行服务 为个人生活服务
企业调度、门店选址、广告推送、 位置营销
为企业经济服务
三、空间大数据的应用
1.空间大数据与智能交通
Inrix是美国的一家交通数据处理公司，也是 全球领先的道路交通信息和驾驶员服务供应商。 他们设计的APP是一款致力于为全球交通问题带 来智能数据和先进的分析方法的交通智能化平 台。
不过，由于涉及国内职能部门的数据保护问 题，国内手机用户还未能够体验这款App。
三、空间大数据的应用
2.空间大数迁徙 情况。
2015年最近一周南京夫子庙景区热 力图
三、空间大数据的应用
3.空间大数据与应急管理
2013年4月15日，波士顿马拉松爆炸案事发几小时内，数以千计的在场群众 将事发现场拍摄的照片和视频放到了公共网络平台上，这些照片和视频图像 来自各种相机，手机和平板电脑。不到一天时间，嫌犯被确认并在纽约被抓 获
这是一种典型的利用空间社会媒体的位置大数据与反犯罪机构的专业能力结 合，建立的城市安全与应急新体制
四、空间大数据的存储
位置大数据研究涉及到数据 采集、数据处理、计算和存 储以及可视化等一套完整的
四、空间大数据的存储
大数据下对于数据库的需求
海量数据的高效存储 支持丰富的数据类型 数据库应当易于扩展 处理速度快
四、空间大数据的存储
非关系型的
分布式的
不保证遵循 ACID原则
CAP
BASE
NOSQL
四、位置大数据的存储
一致性 可用性Biblioteka 分区容 错性BASE
两者权衡
必须保证
四、空间大数据的存储
NoSQL数据库的特点
易扩展
高性能
灵活
高可用性
四、空间大数据的存储
Key-value型
文档型
列式存储
图形数据库
四、空间大数据的存储
Key-value型
哈希表
定义一个大的有序结 构数组HashValue[m]， 用来存放各信息
哈希函数
编写一个哈希函数 将关键值的名字转 换为HashValue[m] 中的某个下标值x
查询
当查询的时候 再使用哈希函数 得到这个下标值
四、空间大数据的存储