新一代时空大数据平台GMSS介绍
简述时空大数据基本内涵和关键技术
时空大数据是指大规模的时空信息数据集合，是由于移动互联网、物联网、遥感卫星等信息技术的发展而产生的一种新型数据资源。
它包含了丰富的时空信息，从而能够反映出我们周围世界的种种变化。
它可以用于城市规划、交通管理、环境监测、自然灾害预警等领域，对于人类的生产生活具有重要的影响。
1. 时空大数据的基本内涵时空大数据在数据量、数据种类、数据速度和数据价值四个方面都具有显著特点。
（1）数据量大：时空大数据的数据量非常庞大，随着移动互联网、物联网等技术的普及和发展，时空大数据的规模正在呈现出爆炸式增长的趋势。
（2）数据种类多：时空大数据包含了各种类型的数据，包括地理信息数据、气象数据、交通数据、人口数据等，这些数据来自不同的载体和传感器，具有多样性和复杂性。
（3）数据速度快：时空大数据的产生速度很快，数据的更新频率高，包括实时数据和历史数据，需要及时获取和处理。
（4）数据价值高：时空大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够帮助人们更好地理解和分析现实世界，为决策提供重要依据。
2. 时空大数据的关键技术时空大数据需要依靠一系列关键技术的支持，才能对数据进行采集、存储、处理和分析。
（1）时空数据采集技术时空数据采集技术是指如何从各种来源获取到丰富的时空数据。
包括了遥感卫星、移动互联网、无人机、传感器网等技术的应用。
采用这些技术，可以捕捉到地理空间信息和时间序列数据，从而形成时空数据集。
（2）时空数据存储技术时空数据存储技术是指如何有效地存储大规模的时空数据，保证数据的安全性和可用性。
传统的关系型数据库已经无法满足时空大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储、云存储、图数据库等新型存储技术。
（3）时空数据处理技术时空数据处理技术是指如何对大规模的时空数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
这包括了时空数据的预处理、时空数据的挖掘与分析、时空数据的可视化等一系列技术手段。
（4）时空数据服务技术时空数据服务技术是指如何将时空数据处理结果以用户友好的形式向用户提供，包括了地理信息系统、时空数据分析评台、智能推荐系统等一系列数据服务技术。
时空大数据平台赋能城市大脑建设
支持。
生态保护与修复
03
通过监测生态系统的变化，进行生态保护和修复工作
。
公共安全与应急响应
灾害预警与响应
01
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
通过时空大数据平台，实时监测灾害发生前的征兆，及时发布
预警信息，减少灾害造成的损失。
社会安全监控
02
利用视频监控等技术，对社会安全进行监控和管理，提高社会
数据合作机制
建立数据合作机制和平台，促进政府、企业 和社会各方之间的数据共享和合作。
数据交易市场
探索建立数据交易市场，促进数据的流通和 交易，实现数据的最大价值。
05
时空大数据平台赋能城市 大脑建设案例分析
智能交通管理：实时交通数据采集与处理
实时交通数据采集
通过部署在道路上的传感器和摄像头等设备，实时监测交通流量、车速、道路状况等信息，并将数据传输到时空大数 据平台。
智能交通信号控制
根据交通流量和车辆行驶情况，动 态调整交通信号灯的灯光时序，提
高交通效率。
车辆轨迹追踪
通过GPS定位等技术，追踪车辆行驶 轨迹，实现车辆调度和管理。
交通违法检测
利用视频监控等技术，检测交通违 法行为，提高交通秩序和安全。
城市规划与设计
城市空间规划
根据城市发展需求和资源分布情况，进 行城市空间规划和设计。
安全保障水平。
应急资源调度
03
在灾害发生时，根据时空大数据平台提供的信息，合理调度应
急资源，提高救援效率。
社会经济数据分析
人口流动分析
通过时空大数据平台，分析人口流动情况，为城市规划和社会管 理提供数据支持。
时空大数据的特点和应用(一)
时空大数据的特点和应用（一）引言概述时空大数据是指以时空为基础，利用大数据技术获取、存储、处理以及分析的数据集合。
时空大数据的应用潜力巨大，对于许多领域来说，可以帮助提高决策的准确性和效率。
本文将从时空大数据的特点和应用出发，探讨其在不同领域的重要性和实际运用。
一、时空大数据的特点1. 数据规模庞大：时空大数据的特点之一是数据量巨大，具有海量、高维的特点。
2. 时空性强：时空数据的要素包括时和空，涉及时间和地理位置等关键信息。
3. 多源异构性：时空大数据涉及的数据源多样化，并且数据格式、数据结构等存在差异。
4. 实时性要求高：时空大数据分析对数据的实时性要求较高，需要快速获取和处理实时数据。
5. 隐私和安全性需要保障：时空大数据中包含大量个人隐私信息，隐私和安全性的保护是使用时空大数据的重要问题。
二、时空大数据的应用1. 城市交通管理- 实时交通监测：利用时空大数据对交通状况进行实时分析，帮助交通管理部门及时采取相应的调控措施。
- 交通网络优化：通过分析时空大数据，优化交通网络，提高交通流量的效率。
2. 环境监测和气象预测- 空气质量监测：利用时空大数据分析城市空气质量的时空变化规律，并预测未来趋势，用于环境管理和健康保护。
- 极端天气预警：通过时空大数据的分析，提前预警极端天气事件，为相关部门和民众做好应对准备。
3. 金融风控- 欺诈检测：通过分析时空大数据，识别金融欺诈行为的特征，从而帮助金融机构及时发现和防范风险。
- 信用评估：基于时空大数据分析个体信用的时空变化趋势，为金融机构提供信用评估和风险控制的支持。
4. 健康医疗- 疾病流行监测：利用时空大数据分析病例的时空分布规律，预测疾病的传播趋势，帮助制定疫情防控措施。
- 健康管理：通过分析个人的时空行为数据，为个体提供健康管理指导和个性化服务。
5. 基础设施管理- 城市规划优化：利用时空大数据分析人口流动、地理信息等，优化城市规划，提高城市的可持续发展能力。
时空大数据处理技术和应用
时空大数据处理技术和应用随着互联网的发展和智能化的推进，大量的数据被产生和沉淀下来，这为人类提供了一个更加全面和真实的世界模型。
在如此多的数据中，时空数据是其中的一种重要类型，它蕴含着人类社会生活的大量信息。
时空大数据是指以时间和空间为主要维度进行采集、存储、管理、分析和应用的大规模数据。
如何高效地处理和利用这些数据，在信息化时代中变得尤为重要。
一、时空大数据概述与传统数据不同，时空大数据一般采用高精度的时间戳和地理坐标来记录数据产生的时空位置信息。
比如我们可以用手机记录每天的路线图，就能形成一条地图，显示这个人去过哪些地方、停留了多长时间、以及对该地的态度和习惯。
当然，还有运动手环记录人们的运动轨迹、使用场景对某产品的偏好程度、天气对某地销售情况的影响，等等，这些都是时空大数据的体现。
时空大数据的处理分为采集、存储、处理和应用四个阶段。
采集阶段要掌握数据来源、数据类型和采集技术等，为数据的质量和时效性打下基础。
存储阶段主要依托大数据技术，通过分布式存储、多副本备份、数据迁移等方式来保证数据的安全性和可靠性。
处理阶段是运用各种数据挖掘和机器学习算法，如聚类、分类、关联等，并提供可视化工具，实现数据的分析与建模。
应用阶段则是将处理结果应用于实际场景中，如交通出行，物流配送，自然灾害预警等，给人们带来更为便利和安全的生活。
二、时空大数据应用场景时空大数据已成为不可或缺的信息资源，其应用场景越来越广泛。
下面列举一些常见的应用场景，让读者更加深入地了解时空大数据的应用。
1、城市交通以交通流量预测为例，交通出行数据是时空大数据的主要来源，可以为城市交通管理部门提供决策支持。
通过对各个交通节点的时空数据进行实时监测和统计，可以对交通拥堵情况做出准确的预测和判断，再针对情况进行优化调整。
同时，借助智能交通系统，人们能够及时获取交通信息，为行车提供智能化的指导和路径推荐。
2、智慧物流在物流领域，时空大数据极大地提升了企业的物流效率和服务质量。
时空大数据的典型应用
时空大数据的典型应用引言时空大数据在当今社会发展中扮演着重要的角色，它涵盖了时间和空间两个维度的信息，可以帮助我们深入了解现实世界中发生的各种事件、现象和规律。
本文将介绍时空大数据的定义、特点以及其在各个领域的典型应用。
时空大数据的定义和特点时空大数据的定义时空大数据是指包含时间和空间信息的大规模数据集合。
它可以是通过传感器、监测设备、移动设备等采集到的现实世界中各种事件和物体的数据，也可以是通过人工智能、互联网等渠道收集到的相关数据。
时空大数据的特点1.大规模：时空大数据是大规模数据的一种，它包含了庞大的数据量，需要使用大数据处理技术来进行存储、管理和分析。
2.多样性：时空大数据来源的多样性使得数据的类型和结构各异，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。
3.高时空分辨率：时空大数据具有高时空分辨率的特点，可以精确描述不同时间点和地点的信息。
4.实时性：时空大数据具有实时性，可以及时反映现实世界中发生的事件和现象。
时空大数据在城市规划中的应用交通拥堵识别与优化1.数据采集：利用传感器、摄像头等设备采集道路交通数据，包括车辆流量、车速和交通信号灯信息等。
2.数据分析：根据采集到的数据，通过大数据分析技术判断交通是否拥堵，并确定拥堵的原因和位置。
3.交通优化：基于数据分析的结果，进行交通信号灯优化、路线规划等措施，提高城市交通效率。
城市人流热点分析1.数据采集：通过无线网络、移动设备等采集城市居民的位置信息，用于分析人流分布和热点区域。
2.数据处理：利用大数据处理技术，对采集到的位置信息进行聚类和热力图绘制，得出人流热点分布图。
3.人流管理：根据人流热点分析结果，合理规划城市设施和资源，优化人流分布，提高城市运行效率。
空气质量监测与预测1.数据采集：利用传感器和监测设备采集城市空气中的各种污染物浓度数据。
2.数据分析：通过大数据分析技术，对采集到的数据进行处理和分析，得出各个地区的空气质量指数。
gmdss业务知识点总结
gmdss业务知识点总结GMDSS系统包括多种通信设备和服务，如卫星通信、VHF、MF/HF无线电通信、航行警告和气象信息等。
为了参与GMDSS系统，船舶必须配备相应的通信设备，并且必须满足IMO规定的要求。
本文将围绕GMDSS的业务知识点展开总结，涵盖GMDSS系统的基本原理、设备和操作流程等方面的内容。
1. GMDSS系统的基本原理GMDSS系统的基本原理是利用全球导航卫星系统（GNSS）进行位置报告和紧急信号的发送。
船舶配备GNSS接收设备，可以实时获取自身位置信息，并结合GMDSS系统中的各种通信设备，及时发送求救信号或进行通信。
同时，GMDSS系统还提供了海上航行警告、气象信息和其他相关服务，帮助船舶安全航行。
2. GMDSS系统的通信设备GMDSS系统包括多种通信设备，主要包括卫星通信设备、VHF无线电、MF/HF无线电和自动识别系统（AIS）等。
这些设备覆盖了不同的通信频段和范围，在不同的海上环境下发挥着重要作用。
船舶必须根据其航行区域和类型，配备符合IMO规定的相应通信设备。
3. GMDSS系统的操作流程GMDSS系统的操作流程主要包括紧急信号发送、通信服务使用和资讯接收等方面。
在发生紧急情况时，船舶应立即发送求救信号，并按照规定的程序进行紧急通信和救援协助。
同时，船舶还应随时接收海上航行警告和气象信息，及时获取相关资讯，确保航行安全。
4. GMDSS系统的应用范围GMDSS系统主要应用于全球范围内的海上通信和安全领域，保障船舶在海上航行中的通信需求和遇险调度。
不同区域的海上通信和安全要求各有不同，船舶必须根据具体的航行区域和类型，配备符合规定的GMDSS通信设备。
5. GMDSS系统的发展趋势随着科技的不断进步和全球航行需求的增加，GMDSS系统的发展也在不断进化。
未来，GMDSS系统将更加智能化和网络化，为船舶提供更全面、更高效的通信和安全服务。
同时，GMDSS系统还将借助新一代卫星通信技术和自动化系统，进一步提升海上通信的水平和质量。
2023-时空大数据平台整体建设方案-1
时空大数据平台整体建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个不可或缺的部分，其在各个领域中的作用也越发重要。
而时空大数据更是在生态保护、城市安全、农业发展等领域发挥着关键作用。
因此，如何建立一个完善的时空大数据平台，已经成为了各个领域的重要课题。
一、平台架构设计首先，要建立一个完善的时空大数据平台，需要进行平台架构的设计。
平台架构设计包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化展示等环节。
应该根据各个环节的实际需要，设计相应的技术方案，并建立相应的系统架构。
二、数据采集数据采集是整个平台中最为关键的一环，它直接影响到数据的质量和准确性。
数据采集应该涵盖多种数据源，包括卫星遥感、传感器监测、社交媒体、公共交通等等。
需要建立专业的数据仓库，确保数据的实时采集、传输和归档。
三、数据存储数据存储方面需要建立一个可靠的集群式系统。
对于来自不同数据源的数据，应该分别存储于不同的数据仓库，再通过分布式系统进行相应的组装和整合。
应该采用高可用性的技术方案，定期备份数据，以避免一旦发生宕机或数据丢失的情况，数据可以迅速恢复。
四、数据处理数据处理是整个平台中必不可少的环节，涉及到数据的清洗、整合、归一化等多个方面。
应该采用分布式计算的方式，实现数据的实时处理，并依据功能需要执行相应的算法。
五、数据分析数据分析环节是利用已经处理过的数据进行实质性分析、挖掘和建模的过程。
其重要任务是解决复杂的问题，帮助用户更好地理解数据并支持决策。
这一环节需要采用机器学习等先进算法对数据进行建模处理，从而更好地满足用户需要。
六、可视化展示数据可视化是大数据平台中很重要的一环，其目的是通过可视化手段，将数据的关键信息呈现给用户。
应该采用先进的大数据可视化技术，展示出数据的特点、趋势以及关联。
其可以方便用户快速了解数据信息，发现问题和模式，并取得最佳决策。
综上所述，建立一个完善的时空大数据平台需要进行平台架构设计、数据采集、处理、分析和可视化展示等多个方面的工作。
GMDSS业务知识
COSPAS/SARSAT卫星搜救系统的LUT和MCC已经投入正常运行，并发挥了其应有的作用。1999 年11月至2002年5月，我国的载人航天实验飞船“神州1号、神州2号、神州3号”进行了多次实 验，应航天实验飞船指挥部的要求，我国的极轨道卫星搜救系统参加了载人航天飞船返回仓的 回收定位任务，在飞船返回仓到达预定降落地点的关键时刻，我国的极轨道卫星搜救系统及时 准确地捕捉到返回仓发出的定位信号，并迅速计算出当时返回仓的降落位置，为现场搜寻人员 及时找到返回仓提供了可靠的支持，载人航天飞船实验取得了圆满的成功，得到了航天实验飞 船指挥部的一致好评。
7．驾驶台对驾驶台的通信
驾驶台之间的通信是有关航行安全等避让信息的传递，属于VTS方 面的通信，这种通信在狭长的水道和繁忙航道航行中是非常重要的。
GMDSS
7 2024/1/10
基本概念： （一）、海区划分、报警途径：
海区以岸台使用的各种频段无线电波覆盖的海域范围来划分。
A1海区：指至少有一个VHF海岸电台可以覆盖的区域，在此区域可以进行连 续的DSC报警和值守，距岸台25海里为半径的海域范围。船对船和船对岸报 警用VHF DSC。
A2海区：指除了A1海区以外，MF岸台覆盖的海域，距岸台30海里外的约150 海里为半径的海域范围。船对船和船对岸报警用VHF DSC和MF DSC。
A3海区：指A1、A2海区之外，INMARSAT同步卫星所覆盖的海域，一般指南 北纬70⁰以内的海域。
A4海区：指A1、A2、A3海区以外的海域，即南北纬70⁰以外到两极之间的海 域。A3、A4海区的船对船报警用VHF DSC和MF DSC，船对岸报警用卫星船站 或HF DSC。
我国的COSPAS/SARSAT系统选用了目前国际上最先进的数据处理设备——高性能的HP9000系 列工作站。LUT采用了冗余备份系统，可以对同时飞过的两颗卫星分别进行跟踪。当搜救卫星通 过北京LUT的共视区时，LUT的天线就会锁定与跟踪这颗卫星，并由几个数据信号处理器(DSP)对 卫星的下行信号中的121.5MHz、243MHz、406MHz信号进行实时处理或对406MHz信号进行延时处 理。我国的MCC采用一主一备两台高性能的HP9000系列服务器，通过专用的通信接口与国际MCC 通信网络相联接。根据系统的数据分配计划，各国的MCC间实时交换定位数据及卫星轨道参数等 系统信息。
新一代时空大数据平台GMSS介绍
DOI： 10.16661/j.c n k i.1672-3791.2017.31.031
2017 NO.31 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
科技资讯
新一代时空大数据平台GMSS介绍①
樊文有1,2 闫从文2 徐进1 宫巧1 （1.北京天耀宏图科技有限公司 北京 100089;2.中国地质大学 湖北武汉 430074） 摘 要： 近年来， 地理信息产业迎来新的发展契机， GIS全面向网络化转型， 处理海量数据， 与云计算结合， 迈向互联共享， “GIS+云+大数据+互联网” 势不可挡。 本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题， 阐述了GIS与云计算结合的必要性， 并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。 关键词： GMSS GIS 云计算 大数据 互联网 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： P208 A 1672-3791(2017)11(a)-0031-02
中空间大 数 据 带 来 的 各种问 题 [ 6 ] 。 云 GI S 平台 提 供 一种 稳 定、 高 效、 低 成 本的 支 撑应 用架构， 将成 为下一 代GI
1
GIS与云计算、 大数据
云 计 算是 继 分布 式 计 算、 并 行 计 算 和网格计 算之 后出 现 的一种 新兴 的计算 模 式， 它 将计算任务分布在大 量计算 机构成的资源池上， 使用户能够按 需获取计算力、 存储空间 和信息服务。 如 今我们已身处 一 个 大 数 据 时代， 大 约 8 0％的 数 据 都 与空间位 置有关。 空间数 据 具 有空间性、 时间性、 多维性、 空间关系复杂 等 特 性。 空间大 数 据 没有 改变GI S 的基 本 特 征， 但 是 对传 统GI S 提出了巨大 的 挑 战。 在 架构层面， 大数 据体量大、 速度快、 模态多等特 性带来的挑战终将引起GIS 数 据 存储与管 理 的质变， GI S 大 数 据相 对 于 普 通大 数 据空 间维度， 需要创新数据挖掘的策略和方法。 时 空大数 据给 GIS 带来了挑战， 而云计算则给 GIS 带来 了新发展契 机。 首先， 在 空间数 据存储方面， 云计算的高可 靠、 高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供 可靠、 安全的数据存储中心 [6]； 其次， 在地理数据计算方面， 云计算基于虚 拟 集 群的可伸缩 数 据处 理 技 术， 可满足海量 地 理数 据高性能计算； 最后， 在 地 理信息服务方面， 云计算 具 有松 耦合， 数 据、 功能、 服务的全共享， 服务可聚合、 可迁 移 等 特点， 可解 决传统GIS 缺乏统一的平台、 地理信息资源 难以共享以及 “信息孤岛” 等问题 [2] 。 云GIS就 是基于云计算的理论、 方法和技术， 改 进传统 GIS 架构体系， 以实现海量空间数 据的快 速存取与处理， 提 高计算能力和 数 据处 理能力， 解 决 地 理 空间信息科 学领域
时空大数据的特点和应用
时空大数据的特点和应用1. 时空大数据的定义和背景随着信息技术的快速发展，我们生活在的数字化时代中无时无刻都在产生大量的数据。
这些数据中蕴含了丰富的信息，但如何从数据中提取有价值的知识，并将其应用到实际生活和工作中，是当前亟需解决的问题。
时空大数据（Spatiotemporal Big Data）是指在时间和空间维度上具有明确标识的大规模数据集合，其来源包括但不限于传感器、移动设备、社交媒体等。
时空大数据以其包含的时间和空间信息为特征，不仅对研究人员具有重要意义，而且对于政府和企业决策也具有重要价值。
2. 时空大数据的特点2.1 大规模性时空大数据的特点之一就是数据量巨大，随着传感器和移动设备的普及，数据的产生速度不断加快。
例如，全球的气象传感器每天产生的气象数据量就非常巨大，涉及到温度、湿度、风速等多个指标的观测值。
因此，处理和分析这些数据需要强大的计算和存储能力。
2.2 多变性时空大数据的数据来源多样，包括传感器、移动设备、社交媒体等，每个数据源所收集到的数据具有不同的特点和形式。
例如，社交媒体上的数据主要是用户生成的文本和图片等，而传感器数据则主要是数字化的测量值。
因此，时空大数据具有多样性，需要针对不同类型的数据采用不同的处理和分析方法。
2.3 实时性时空大数据中的数据产生速度非常快，有时甚至是实时产生的。
例如，移动设备上的位置数据随着用户的移动而变化，需要实时处理和分析。
实时性是时空大数据的一个重要特点，需要使用实时处理技术来及时获取和处理数据。
2.4 空间相关性时空大数据包含了时间和空间信息，数据中的每个样本都与一个具体的时间和地点相关联。
这使得时空大数据具有空间相关性，可以通过分析数据中的空间关系来发现隐藏的规律和知识。
例如，通过分析人们在城市中的移动轨迹，可以了解城市的交通情况和人流分布等。
3. 时空大数据的应用时空大数据在许多领域具有广泛的应用价值，下面将介绍其中一些典型的应用。
民航机场GMIS应用系统简介0.55
民航机场GMIS应用系统简介一、系统概述GMIS综合运用地理信息系统（Geography Information System，简称GIS）和管理信息系统（Management Information System，简称MIS）技术，同时实现了对管理对象外在表象空间属性和内在本质抽象属性的管理，使得管理既高效，又形象逼真。
管理操作变得生动、直观、可视、易行。
GMIS技术可广泛运用在民航的设备资产、综合管网、房屋土地、工程、设施、道面、应急救援、环保、物业、外场调度和监管、空域监管、航线、航程跟踪管理许多方面。
对民航机场而言，当前最急需的是前四个方面的GMIS管理。
二、系统主要功能●设备资产管理---对机场设备资产从申购、审批、采购、验收、登记、领用、退还到折旧、报废等等全程管理。
●综合管网管理---实现机场管网（生活给水、雨水干管、油管、污水干管、燃气管道、给水管、电信管道、电力管道、地下电缆）图形化数字化管理、分析。
●房屋土地及其附属物管理---对机场土地的宗地、地籍、权属信息和房屋信息等等进行图形化数字化管理、分析。
●工程档案管理---对机场项目规划、审批、合同、设计文档、施工管理文档、竣工验收资料等一系列工程资料进行数字化管理、分析。
2.1 设备资产管理设备资产管理子系统主要通过GIS地图互动操作实现设备资产的可视化管理。
（所有截图，仅为示意，具体界面及流程依据真实系统运行情况为准。
）此子系统包括申购、采购、验收、登记、领用、返库、维护、折旧、报废、流程管理和预警等等功能。
设备申购，单位各部门填写的设备资产申购申请。
设备采购，对采购流程中的设备数据进行存储和记录。
设备验收，将所采购设备资产验收入库。
设备登记，将已有设备信息登记入库。
设备领用，部门或者个人领用单位设备。
设备返库，部门或个人将领用单位设备退还入库。
设备维护，维护部门对设备进行维护记录。
设备折旧，用户设定的设备资产折旧标准和折旧公式，自动执行设备折旧。
时空大数据的特点和应用
时空大数据的特点和应用时空大数据是指包含有时间和空间信息的大数据，其中涵盖了大量的地理位置信息、人口流动信息、社交网络信息、卫星遥感信息等，这些信息能够帮助研究人员更加深入地了解人类活动、环境变化以及资源利用等问题。
时空大数据的特点在于其数据量庞大、信息多样化、时空属性突出、处理和分析难度高。
具体来说，时空大数据的数据量可以达到几十亿以上，而且数据来源的多样性和数据类型的复杂性都使得数据处理和分析难度增加。
时空大数据的应用很广泛，包括城市规划、环境保护、交通管理、天气预测、社会行为研究等多个领域。
以下是几个具体的应用案例：城市规划：通过对城市人口密度、建筑物分布、交通流量等信息的分析，可以为城市规划部门提供有关城市发展、交通建设等方面的重要参考意见。
比如在城市规划过程中，分析人口分布情况，可以为城市规划带来更加科学合理的建议。
环境保护：时空大数据能够帮助人们更加准确地掌握环境污染情况，从而有效地采取措施进行环境保护。
例如只是利用遥感数据监测森林覆盖率的变化，获取各地森林状况，及时地排查火灾和滥伐行为等。
交通管理：通过对城市交通流量的分析，能够为交通部门提供切实可行的交通管理方案，减轻拥堵状况，提高公共交通系统的效率。
天气预测：时空大数据无疑是天气预测研究上的一项重要资源，当遇到特定的气候状况时，可以通过其特定的模型来模拟天气变化趋势，及时预测各路交通状况等，达到准确预测天气变化的目的。
社会行为研究：时空大数据涵盖很多关于人类行为和活动的信息，可以用于研究人类行为的规律和趋势。
例如，社交网络数据可以用于社会网络分析，从而找到人们的社会联系和信息传播的路径。
总之，时空大数据是一项非常重要的资源，具有广泛的应用前景。
在未来，这样的数据资源将会在更多的应用场景中得到利用，推动社会的发展和进步。
时空大数据与云平台解决方案
组织/用户管理
审批管理
日
志管理全方位的服务监控
系统配置
云资源管理
服务管理
审批管理
日
组织/用户管理志管理
系统配置
云资源管理
服务管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
3. 多维度的统计分析
服务管理
审批管理
日志管理
系统配置
云资源管理
组织/用户管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
智能感知 空间的实 规划时数 数据据
数据引擎
管理分析系统
个化平
通用 专业性 化 化平台 平台台
统一时空基准
1.时空基准建设
2台建设
业务流引擎
地名地址引擎
知识引擎
服务引擎（在线调用现成服务和知识）
数据引擎（在线调用现成数据）
4.支撑云环境建设
建设方案
时空信息云平台总体架构
组织/用户管理
日志管理
系统配置
云资源管理 服务管理
审批管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
组织/用户管理
审批管理
系统配置
日志管理
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
云资源管理
服务管理
审批管理
日
组织/用户管理志管理
云资源管理
服务管理
系统配置
三、时空信息云服务平台建设
——平台运维管理
ArcGIS Desktop
CPU
存储
网络
内存
ArcGIS Portal
GIS ……
ArcGIS Portal
GIS ……
gmdss设备知识点总结
gmdss设备知识点总结GMDSS（全球海上陆地无线电通信系统）是国际海事组织（IMO）规定的全球海事无线电通信系统，旨在提高海上通信的安全性和效率。
GMDSS设备是船舶上必备的一种设备，能够在紧急情况下提供紧急信息和救援服务。
本文将针对GMDSS设备的种类、功能、操作及维护等方面进行总结。
1. GMDSS系统的基本结构GMDSS系统由多种设备组成，包括VHF、MF/HF、SSB、INMARSAT、EPIRB、SART、NAVTEX、GMDSS小型船员定位系统（AIS）等。
这些设备分别负责船舶间的短距离通信、中长距离通信、紧急呼叫/救援、天气和航海信息接收、船员定位等功能。
2. GMDSS设备的种类及功能(1) VHF（Very High Frequency）无线电台VHF无线电台是船舶间和船舶与岸基站之间进行近距离通信的主要设备，工作频率在156-174MHz之间。
它具有通信距离短、通信质量好、通信程度高的特点，在海上航行中非常适用。
(2) MF/HF（Medium Frequency/High Frequency）无线电台MF/HF无线电台用于中远距离通信，频率范围在2MHz-25MHz之间。
它能够实现全球通信覆盖，并具备较强的穿透能力，是海上长途通信的必备设备。
(3) INMARSATINMARSAT是国际海事卫星通信组织提供的全球性移动卫星通信服务，可以与全球任何地方进行通信。
对于长航行或进入偏远地区的船舶来说，INMARSAT是一种非常重要的通信方式。
(4) EPIRB（Emergency Position Indicating Radio Beacon）应急定位无线电器EPIRB是一种应急救援设备，用于在船舶遇险时发射紧急信号以请求救援。
它能够发送包含船舶坐标的救援信号，大大提高了船员的生存机会。
(5) SART（Search and Rescue Radar Transponder）搜索与救援雷达应答器SART是一种用于船舶遇险时发射救援信号，并在雷达屏幕上显示船舶位置的设备。
时空大数据处理技术
时空大数据处理技术时空大数据处理技术是指利用大数据技术和时空信息处理方法对时空数据进行分析、挖掘和应用的一种技术。
随着社会的发展和科技的进步，各种传感器和移动设备不断涌现，产生了大量的时空数据，如GPS轨迹数据、遥感影像数据、社交媒体数据等。
这些数据蕴含着丰富的时空信息，通过对这些数据进行处理和分析，可以为我们提供更好的决策支持和服务。
时空大数据处理技术在诸多领域都具有广泛的应用。
比如在交通领域，通过对交通流量数据的分析和挖掘，可以实现交通拥堵预测和优化交通路线规划，提高交通效率和品质。
在城市规划领域，通过对人口分布、土地利用、交通网络等时空数据的分析，可以优化城市规划和资源配置，提升城市的可持续发展能力。
在环境保护领域，通过对大气污染、水质变化等时空数据的分析，可以及时预警和响应环境问题，保护生态环境。
在应急管理领域，通过对灾害发生和扩散的时空数据进行分析，可以提前预警和调度救援资源，最大程度减少灾害损失。
在商业领域，通过对消费者行为和偏好的时空数据进行分析，可以为企业提供精准的营销策略和服务，提升市场竞争力。
时空大数据处理技术的核心是对时空数据进行高效的存储、管理和分析。
对于时空数据的存储，传统的关系型数据库已经无法满足大规模、多源、高维的时空数据的存储需求。
因此，出现了一系列以空间索引和时间索引为基础的时空数据库，如PostGIS、Hadoop-GIS等。
这些数据库通过采用分布式存储和计算的技术，可以快速存储和查询大规模的时空数据。
同时，针对时空数据的特点，还出现了一些专门的数据模型和查询语言，如时空对象模型和时空SQL，方便用户对时空数据进行处理和分析。
对于时空数据的管理，主要涉及数据的清洗、集成和更新等问题。
由于时空数据通常来自于多个来源和多个时间点，数据的质量和一致性往往难以保证。
因此，需要进行数据的清洗和集成，去除重复和错误的数据，保证数据的准确性和完整性。
同时，由于时空数据具有时效性，需要及时更新数据，以反映实时的时空状态。
时空大数据处理及应用
时空大数据处理及应用时空大数据处理及应用是指利用大数据技术和空间信息技术对时空数据进行采集、整理、存储、分析和应用的过程。
时空大数据在各个领域中都有广泛的应用，尤其在城市规划、交通管理、环境监测、医疗卫生、农业、气象和资源管理等领域中起到了重要的作用。
首先，时空大数据处理涉及到数据采集和整理的过程。
随着传感器技术和互联网的发展，大量的时空数据源不断涌现。
对这些数据进行采集和整理是时空大数据处理的第一步。
数据采集可以通过各类传感器、卫星遥感、移动通信等方式进行，涉及到的数据类型包括位置数据、时间数据、传感数据等。
采集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、数据融合和数据存储等。
这些处理过程是保证数据质量和数据一致性的关键。
其次，时空大数据处理涉及到数据分析和挖掘的过程。
通过对时空数据进行分析和挖掘，可以得到有用的信息和知识。
数据分析和挖掘技术包括数据模型建立、数据挖掘算法、时空模式识别、时空关联分析等。
通过这些技术，可以从时空数据中挖掘出隐藏的规律和关联，提取出有用的特征和知识。
例如，在城市规划中，通过对居民的出行数据进行分析和挖掘，可以了解城市交通流量、拥堵状况、交通出行模式等，为城市规划和交通管理提供科学依据。
再次，时空大数据处理涉及到数据可视化和应用的过程。
对于大量的时空数据，通过可视化的方式将其展示出来，可以更直观地理解和利用这些数据。
数据可视化技术包括地图可视化、时空动画、散点图、折线图等。
通过这些可视化手段，可以将复杂的时空数据变成直观的图形和图像，帮助人们更好地理解和应用这些数据。
例如，在环境监测中，可以将污染源的空间分布和时序变化通过地图可视化展示出来，帮助环保部门和决策者进行污染治理和环境管理。
最后，时空大数据处理在各个领域中都有广泛的应用。
在城市规划方面，可以通过分析和挖掘居民的行为数据，了解城市的发展趋势和需求，优化城市规划和空间布局。
在交通管理方面，通过分析和挖掘车辆的位置数据和交通流量数据，可以预测道路拥堵状况，优化交通信号灯的配时方案，提高交通效率。
时空大数据
时空大数据
时空大数据是一种处理包含时间和地点信息的大数据的方法。
它可以帮助我们更好地理解和分析与时间和地点相关的数据。
时空大数据可以用于解决许多不同的问题。
例如，我们可以利用时空大数据来研究人类活动的时空分布情况，从而帮助我们更好地规划城市规划。
同样，我们也可以利用时空大数据来研究交通运输的时空分布情况，从而帮助我们优化交通系统的规划。
时空大数据还可以用于分析人类行为的时空模式。
例如，我们可以利用时空大数据来研究人们的出行偏好，从而帮助我们优化公共交通系统的运营。
时空大数据还可以用于分析环境数据的时空变化情况。
例如，我们可以利用时空大数据来研究大气污染物的时空分布情况，从而帮助我们更好地掌握环境质量的变化趋势。
总之，时空大数据是一种非常有用的工具，它可以帮助我们更好地理解和分析与时间和地点相关的
继续
数据。
它可以用于解决许多不同的问题，例如研究人类活动的时空分布情况、分析人类行为的时空模式、分析环境数据的时空变化情况等。
然而，在使用时空大数据的过程中，我们也要注意一些问题。
例如，我们要注意时空大数据的精度和准确性，因为这对于分析结果的准确性有很大的影响。
此外，我们也要注意保护个人隐私，避免将个人数据泄露给第三方。
总之，时空大数据是一种非常有用的工具，它可以帮助我们更好地理解和分析与时间和地点相关的数据。
在使用时空大数据的过程中，我们也要注意一些问题，以保证分析结果的准确性并保护个人隐私。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
新一代时空大数据平台GMSS介绍
作者：樊文有闫从文徐进宫巧
来源：《科技资讯》2017年第31期
摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。
本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。
关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网
中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02
当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。
在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。
大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。
当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。
这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。
1 GIS与云计算、大数据
云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。
如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。
空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。
空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。
在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。
时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。
首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数
据、功能、服务的全共享，服务可聚合、可迁移等特点，可解决传统GIS缺乏统一的平台、地理信息资源难以共享以及“信息孤岛”等问题[2]。
云GIS就是基于云计算的理论、方法和技术，改进传统GIS架构体系，以实现海量空间数据的快速存取与处理，提高计算能力和数据处理能力，解决地理空间信息科学领域中空间大数据带来的各种问题[6]。
云GIS平台提供一种稳定、高效、低成本的支撑应用架构，将成为下一代GIS服务平台。
2 GMSS平台介绍
GMSS是在国家第四代GIS研发科研项目支持下，由北京天耀宏图科技有限公司研发的新一代时空大数据平台，该平台是自底层基于“云计算+大数据+互联网”搭建的大型云GIS平台，是面向行业、面向应用、跨平台、可伸缩的多维动态空间信息服务框架。
平台采用基于云架构的分布式存储、分布式计算技术，提供海量空间数据存储、管理、挖掘、分析推送等核心功能。
2.1 GMSS云平台架构
在行业技术标准和安全标准体系下，GMSS平台设计为5个模块，自底向上依次为：
（1）感知层。
是空间数据采集获取阶段。
采集空间数据的方式不局限于传统测绘遥感手段，还包括物联网中各种传感器获取。
（2）大数据管理层。
是地理空间数据高效的组织管理与融合数据中心，基于云架构分布式存储，实现海量空间数据的高效存储、负载均衡、弹性扩展、动态融合。
（3）计算层。
是GMSS平台数据处理中枢。
采用基于云架构的分布式计算引擎、分布式挖掘引擎，实现多元异构数据的融合与挖掘。
（4）服务层。
面向云GIS各种应用需求，提供丰富的服务接口。
在该层中用户除了可以通过云服务来获取和发布GIS的相关资源外，还可以通过平台服务接口进行自定义开发。
（5）应用层。
是GMSS平台最顶层，直接面向个人用户或组织。
基于平台服务层提供的丰富服务接口，可适用于智慧城市的各个领域。
2.2 GMSS特点及优势
GMSS全新的底层架构，颠覆了传统GIS平台封闭设计。
与传统的地理信息服务平台相比，GMSS具有多个方面的特点和优势。
（1）基于云计算架构体系，提供云安全访问控制策略、冲突检测与合成、资源管控等云端一体化解决方案。
（2）大数据整合挖掘与智能推送，以独创的GDaaS（GIS DaaS）层提供海量空间与非空间数据、结构化与非结构化数据的分布式存储、管理、挖掘、分析、融合、信息主动推送等服务。
（3）支持时空大数据存储、管理、计算、发布，数据海量多级、多尺寸、超文本、多维动态、深度融合、数据一体、互联互通。
（4）功能资源服务化、按需配置，用户自由选择使用地图服务资源和二次开发语言，按需租用相应能力的云服务。
（5）在线服务，支持服务的云端部署，提供数据的云端计算，向用户提供云端应用。
3 GMSS的应用领域
3.1 智慧城市
基于GMSS云平台研发的智慧城市空间信息云服务平台，通过云计算、大数据的技术架构，以强大的运算和处理能力，实现了智慧城市的海量时空数据管理、融合和动态挖掘。
3.2 智慧警务
基于GMSS云平台，研发的警务云GIS平台，对公安信息资源进行了有效地整合与集成，形成新的公安信息资源体系，推动着公安信息技术向深度发展。
3.3 智慧工商
依托GMSS云平台，建立的工商大数据可视分析决策平台，实现了工商数据与空间数据的融合与集成，为工商行政监管提供决策支持。
3.4 智慧国土
以GMSS为支撑，研发的GreatMap不动产统一登记云平台、国土资源“一张图”综合监管平台、国土资源电子政务平台等系统，实现了国土信息的互联互通和智慧化管理。
4 结语
云计算、大数据等新技术使GIS行业得到了新的发展，云GIS的时代已经来临。
基于“云+大数据+互联网”搭建的大型云GIS平台GMSS，是新一代时空大数据云GIS平台的代表。
它的不断创新和突破，将大大推进GIS行业的发展，深化GIS的应用领域。
参考文献
[1] 许晖.测绘地理信息大数据与云计算及其标准化探讨[J].测绘标准化，2016，32（2）：
8-11.
[2] 彭义春，王云鹏.云GIS及其关键技术[J].计算机系统应用，2014，23（8）：10-17.
[3] 陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术[J].计算机应用，2009，29（9）：2562-2567.
[4] Steven Ramage.Standards for geospatial technology and services in cloud computing[S].2011.
[5] 唐权，吴勤书，朱月霞.云GIS平台构建的关键技术研究[J].测绘与空间地理信息，2016，39（3）：32-33，36.
[6] 李明巨，吴勤书，刘昱君.一种基于云GIS技术的地理信息服务新方式[J].测绘通报，2015（2）：92-94.。