时空大数据支撑技术与典型应用
时空大数据的六个应用方面
时空大数据的六个应用方面时空大数据是以时间和空间为基础的巨大数据集合，它由大量的时间和空间位置信息组成，涉及到人们生活、经济、环境、资源等多个方面。
对于大数据时代的来临，时空数据的价值越来越受到人们的关注。
以下是时空大数据的六个应用方面。
一、城市规划设计时空大数据可以为城市规划设计提供宝贵的信息。
通过对大量的人口、交通、建筑、环境等方面的数据进行分析，可以找到城市规划中存在的问题，并提出优化建议。
例如，通过对城市公共交通数据的分析，可以确定公交站点的合理位置，以便提高市民出行的效率。
二、环境保护时空大数据对环境保护也有着重要的应用价值。
通过对气象、水文、生态等数据的分析，可以对污染源、气候变化等进行预测，以便及早采取相应的措施。
多年来，时空数据已成为污染源控制、森林保护和野生动物保护等方面的重要工具。
三、智慧旅游随着人们旅游意识的不断提高，智慧旅游也成为了时空大数据的一个重要应用方向。
在旅游过程中，人们可以通过手机等电子设备随时了解到游览景区的实时情况，包括人员密度、景区路线、停车场位置等。
这样，旅游者可以更方便地制订旅游计划，以及获得更好的旅游体验。
四、交通管理交通管理中应用时空大数据也非常广泛，例如，通过对车辆流量、道路状况等数据的分析，可以进行智能驾驶、交通诱导等控制措施，提高交通流量的效率。
这也是我国智慧城市建设中的一个重点方向。
五、物流管理时空大数据对物流管理也有重要的应用价值。
在大量的物流数据中，时间和空间信息是最重要的。
通过对物流数据的整合和分析，企业可以优化物流网络，提高物流效率和准确性。
六、医疗领域时空大数据对医疗领域的应用也越来越受到关注。
通过对人们的健康档案、医疗资源等数据的分析，可以找到病人需求量大的地区，以便更好地规划医疗资源、改善医疗服务。
而通过对疫情数据的分析，可以更有效地预测和控制流行病的爆发。
综上所述，时空大数据的应用领域广泛，不但在城市规划、环境保护、旅游、交通管理、物流管理等领域有着广泛的应用，而且在医疗领域的应用也越来越受到重视。
时空大数据的特点和应用(一)2024
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。
时空大数据分析与应用
时空大数据分析与应用时空大数据，即是以时间和空间为维度的海量数据，包括通讯、交通、气象、社交、商业等多个领域。
这些数据随着云计算、物联网、移动互联网等技术的发展不断增加，已成为了一个巨大的资源。
对时空大数据的分析与应用，不仅可以提供有价值的信息用于个人和企业的决策，更可以推动城市和社会的智能化进程。
一、时空大数据分析时空大数据的分析是针对海量数据中的特征、规律和关系进行挖掘和理解。
在分析时空大数据时，需要正确处理数据的质量、一致性和完整性等问题，加强数据的预处理和清洗过程，以保证分析的准确性与可信度。
1、时空大数据的分类时空大数据的分类可以按照不同的考量因素进行。
例如，相对于时间和空间的比重，可以将时空大数据分为时间序列数据和空间数据；相对于数据来源，可以分为交通数据、通讯数据、天气数据、社交媒体数据等等。
2、时空大数据的分析方法时空大数据的分析方法包括数据挖掘、机器学习、社交网络分析、可视化、模型构建等方法。
数据挖掘方法主要是针对数据的特征和规律进行挖掘，便于预测未来的趋势和行为。
机器学习方法则可以将数据分为训练集和测试集，建立模型进行预测，并不断迭代更新模型。
社交网络分析则是利用网络中节点和边的关系来研究节点的重要性。
可视化方法便于展示数据的特征和规律。
模型构建则是建立模型用于预测，模型可以是传统的统计模型，也可以是现代的深度学习模型。
二、时空大数据应用时空大数据的应用广泛，包括城市规划、交通运输、商业决策等领域，以下将分别阐述。
1、城市规划城市规划是时空大数据应用的重要领域。
通过分析城市交通、气象、资源等多个方面的大数据，可以发现城市交通拥堵原因、预测气象变化趋势、发掘城市资源利用潜力，并在规划中做出相应的调整和优化。
例如，在城市交通规划中，可以通过分析车流量和拥堵情况，提出合理的交通管理措施，如管控车辆、增加公共交通等，来缓解拥堵问题。
2、交通运输交通运输也是时空大数据应用的重要领域。
通过分析交通数据，可以发现交通拥堵和事故的原因，并提出相应的解决方案。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
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。
基于大数据的时空数据挖掘技术研究与应用
基于大数据的时空数据挖掘技术研究与应用随着大数据技术的快速发展和智能化应用的广泛推广，基于大数据的时空数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用和研究。
本文将围绕基于大数据的时空数据挖掘技术的研究与应用展开讨论，从原理、方法以及应用等方面进行深入探讨。
首先，我们来了解一下什么是时空数据挖掘技术。
时空数据挖掘是从时空数据中发现有价值的信息和知识的过程，具有重要的理论意义和实际应用价值。
时空数据挖掘技术通过对大量时空数据的分析和挖掘，可以提供丰富的时空特征信息和深入的数据洞察，为决策支持和智能化应用提供了强大的基础。
在时空数据挖掘技术的研究中，大数据扮演着重要的角色。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低等。
这些特点给时空数据挖掘技术的研究和应用带来了许多挑战，也产生了许多研究热点。
例如，如何高效地存储和管理大规模时空数据成为了一个核心问题，各种分布式存储和计算技术被广泛应用于时空数据挖掘中。
在时空数据挖掘技术的方法研究中，常用的技术包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
聚类分析是将相似的数据对象归为一类的过程，可以帮助我们发现时空数据中的模式和规律。
分类分析是根据已知类别将未知数据对象归类的过程，可以用于时空数据的分类和预测。
关联规则挖掘是寻找数据集中频繁出现的模式和关联关系的过程，可以帮助我们发现时空数据中的关联和相互作用。
这些方法的研究和应用可以帮助我们从时空数据中发现有用的信息和知识，推动时空数据挖掘技术的发展和应用。
时空数据挖掘技术在许多领域都有着广泛的应用。
例如，在城市交通领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们分析交通拥堵的原因和规律，优化交通路网的设计和管理，提高交通运行的效率和安全性。
在环境保护领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们分析和预测环境污染的时空分布和演化趋势，制定合理的环境保护措施，实现可持续发展。
在社交网络领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们挖掘用户的时空行为和兴趣，推荐个性化的社交活动和内容，提升用户体验和粘性。
省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效
省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效文 | 李亚平1 魏国2 吴凯2 赵晓梅2 张静2 孟奇21.中科院空天信息创新研究院2.内蒙古自治区军民融合发展研究中心随着“数字经济”时代的到来，数据已经成为第五大生产要素，正在逐渐形成流通和交易制度。
随着北斗导航的大众化、规模化应用，北斗用户终端以及服务于北斗用户终端的信息系统所产生的海量数据是一种具有特殊意义的数据，也具有重要挖掘价值，已经被政府和行业重点关注。
近年来省级北斗时空大数据底座建设被作为推动北斗产业发展和规模化应用的重要举措，正在加速推进。
本文针对省级北斗时空大数据底座建设的背景、现状、关键技术、预期成效以及面临的挑战进行了初步探索研究，为未来省级北斗时空大数据底座建设提供参考。
一、省级北斗时空大数据底座建设概念与建设现状1. 省级北斗时空大数据底座概念时空大数据是指基于统一的时空基准（空间参照系统、时间参照系统），存在于空间与时间中，与位置直接（定位）或间接（时空分布）相关联的大规模海量数据集，由“基础地理时空数据”和“部门行业专题数据”融合而成[1]。
省级北斗时空大数据底座是时空大数据平台和国家北斗大数据中心省级分中心融合的产物，主要完成以北斗导航为时空基准的省级基础地理数据和行业应用中动态要素数据的汇聚、处理、管理、共享分发，把省级各种分散的（点数据）和分割的（条数据）时空大数据汇聚到一个特定的自主可控的平台上,并使之发生持续的聚合效应。
因此，省级北斗时空大数据中心底座可以定义为汇聚省级北斗连续运行参考站（CORS）站网数据、北斗用户终端数据、省级基础时空数据，利用北斗系统的导航、定位、授时、短报文四大服务，打造具备省级泛在、智能、可信的定位、导航与授时（PNT）服务能力的基础服务平台。
其核心要素包括地基增强感知网、北斗大数据中心（基础设施、数据中台）、灾备中心、北斗位置服务云平台、基础地图、标准规范体系、行业示范应用共性插件(业务中台）。
时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究
时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究随着城市化进程的加速，城市规划成为了当代城市发展的重要组成部分。
传统的城市规划面临了很多的挑战，其中之一就是如何基于数据进行更科学、更有效的决策和计划。
随着时空大数据分析技术的不断发展和应用，城市规划领域也出现了许多新的机会和挑战。
本文将探讨时空大数据分析技术在城市规划中的应用研究，旨在为城市规划带来更多的思路和方向。
一、时空大数据分析技术的基本概念时空大数据分析技术是指利用云计算、人工智能等技术手段，对城市各类时空数据进行深入挖掘、分析和可视化的技术体系。
时空大数据源于城市的各类数据，如人口、交通、环境、经济等数据，是以时间和空间为维度的多维、多类型数据的总称。
通过时空大数据分析技术，可以深入了解城市运行的规律、现状和未来趋势，为城市规划提供更多的信息和决策支持。
二、时空大数据分析技术在城市规划中的应用1.城市交通规划城市交通规划是城市规划的重要组成部分，也是人们日常生活、工作和出行的重要环节。
时空大数据分析技术可以对城市交通数据进行处理、分析和可视化，发现交通拥堵的原因和规律，为交通规划提供更多的信息和决策支持。
例如，可以通过分析交通拥堵的时段、地点和类型，设计更加科学、高效的交通组织方案。
2.城市环境规划城市环境规划是城市规划的重要组成部分，也是城市发展的重要条件。
时空大数据分析技术可以对城市环境数据进行处理、分析和可视化，发现城市环境问题的原因和规律，为环境规划提供更多的信息和决策支持。
例如，可以通过分析城市空气污染的来源、分布和影响因素，制定更加科学、具体的环境保护方案。
3.城市经济规划城市经济规划是城市规划的重要组成部分，也是城市发展的重要基础。
时空大数据分析技术可以对城市经济数据进行处理、分析和可视化，发现城市经济问题的原因和规律，为经济规划提供更多的信息和决策支持。
例如，可以通过分析城市产业结构的发展状况、变化趋势和影响因素，制定更加科学、有效的经济发展方案。
面向智慧城市的时空基础设施应用研究——以智慧南京时空大数据平台为例
理论研究论点ARGUMENT53面向智慧城市的时空基础设施应用研究——以智慧南京时空大数据平台为例文/姜丹萍 赵伟伟当前，智慧城市建设已成为热点话题。
时空基础设施是智慧城市不可或缺的、基础性的信息资源，也是其他信息交换共享与协同应用的载体。
[1]然而，目前国内智慧城市建设还存在诸多问题，如信息孤岛、数据共享不畅等，阻碍了智慧城市的建设发展。
为了解决上述问题，相关部门需要在基础设施建设方面进行创新和完善。
本文主要研究面向智慧城市的时空基础设施的应用，并以智慧南京时空大数据平台为例，从时空基础设施概述、时空基础设施关键技术、时空基础设施应用案例展开研究，旨在为智慧城市的管理和服务提供有力支撑。
一、智慧城市时空基础设施概述（一）智慧城市的概念智慧城市是以人为本、融合发展的新型城市形态，是信息技术革命和产业变革的深度融合。
它能全面洞察城市运行的规律和特征，整合城市各领域的信息资源，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源利用的效率，优化城市管理和服务，改善市民生活质量。
[2]智慧城市的建设需要相关部门深入理解其本质，通过加强基础设施的建设、推进信息化进程，实现城市管理和服务的自动化、精细化及智能化，进而创造出更好的城市生态环境和居住条件。
智慧城市的建设还需政府、市场和社会等多方力量合作，共同推进智慧城市建设，实现城市管理与服务的现代化和智能化。
（二）时空基础设施的概念与分类时空基础设施是指支撑城市时间和空间特征的基础地理信息、涉及公共管理与公共服务的专题信息，如地理信息系统、卫星导航系统、遥感系统等。
时空基础设施的发展是智慧城市建设的基础和保障。
根据时空维度的不同，时空基础设施可分为两种：一是空间基础设施，其主要为城市居民提供生活保障，在城市管理和经济发展方面起着重要的促进作用；二是时间基础设施，其对信息传递和处理具有较大作用。
这些设施共同构成了城市大数据的基础，具有获取、存储、处理、分析和利用信息的功能，为实现城市可持续发展、提高城市管理效率提供了技术手段和支持。
时空大数据分析模型与应用研究
时空大数据分析模型与应用研究随着信息技术的不断发展，大数据作为信息技术的重要领域之一，为我们提供了极大的便利和发展机遇。
特别是随着移动设备和IoT设备的不断普及，时空大数据涌现出来，成为了新一代数据分析的主要研究方向。
本文将从大数据分析的角度，对时空大数据分析模型与应用进行探讨。
一、时空大数据的本质时空大数据是指在时空维度下不断涌现的多维、多源的数据样本，具有规模大、样本稳定、特征多变等特点。
时空大数据一方面源于人们日常生活中的移动设备，如手机、电脑等，另一方面也源于IoT设备，包括智能家居、智能车辆、无人机等。
时空大数据的本质是多维、复杂、巨量的数据样本。
二、时空大数据分析模型时空大数据的特点决定了其分析模型需要支持多维、多样化的数据处理方式，需要通过深度学习、强化学习等技术手段来挖掘数据中的规律和模式。
下面我们介绍几种常见的时空大数据分析模型。
1. 时空关系模型时空关系模型是指利用数学模型表达时空与事物之间的关系，以便在分析时空大数据时更加有效地进行数据挖掘和分析。
时空关系模型可以分为两类，一类是基于地理位置的时空模型，另一类是基于时间维度的时空模型。
例如，在基于地理位置的模型中，通过地理坐标、地形等地理信息对数据进行规约和筛选；在基于时间维度的模型中，通过对时间序列进行聚类、分类、回归等操作实现对数据样本的处理。
2. 时序分析模型时序分析是指对有序数据样本进行分析和预测，包括时间序列的建模、预测和异常检测等内容。
为了对时空大数据进行时序分析，需要对时间序列进行建模和分解，例如进行周期性分解和趋势分解等。
同时，时序分析也需要对时间序列进行预测，例如使用ARIMA、HAR模型等进行预测。
此外，异常检测也是时序分析的重要组成部分，可以通过聚类、分布拟合等技术手段来进行异常检测。
3. 机器学习模型机器学习是时空大数据分析的重要手段，它通过构造复杂的机器学习模型，从数据中提取出有价值的信息。
常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
时空大数据的特点和应用(二)2024
时空大数据的特点和应用（二）引言概述:时空大数据是指基于时间和空间信息所产生的大规模数据集合。
随着科技的不断进步和人类对大数据的需求增加，时空大数据的重要性也日益凸显。
本文将从以下五个大点来阐述时空大数据的特点和应用。
正文：一、时空大数据的特点1.数据量巨大：时空大数据是由大量的时间和空间信息构成，数据量庞大，造成了数据管理和分析的挑战。
2.数据多样性：时空大数据包含多种类型的数据，如GPS轨迹数据、卫星遥感数据、传感器数据等，多样性使得数据处理更为复杂。
3.数据高维度：时空大数据涉及的数据维度往往很高，需要采用特定的方法和算法来进行处理和分析。
4.数据实时性：时空大数据是实时生成的，需要实时处理和分析，以满足实时决策和应用需求。
5.数据隐私性：时空大数据可能包含个人隐私信息，需要进行隐私保护和安全性控制。
二、时空大数据的应用领域1.智能交通：利用时空大数据可以分析交通流量、交通拥堵情况，优化交通导航和路况预测系统。
2.环境监测：通过分析时空大数据，可以实时监测大气污染、水质变化、地质灾害等环境信息，提供环境管理和预警决策支持。
3.城市规划：借助时空大数据，可以分析人口分布、城市用地利用状况等信息，为城市规划和建设提供决策参考。
4.灾害管理：时空大数据可以用于预测和管理自然灾害，如地震、台风等，提高灾害应对能力和减少人员伤亡。
5.社交网络：利用时空大数据可以分析人际关系网络、用户行为模式，为社交媒体推荐系统和广告定向提供支持。
三、时空大数据的挑战和问题1.数据清洗和校正：时空大数据中存在噪声和错误数据，需要进行清洗和校正，以提高数据质量和准确性。
2.数据存储和管理：时空大数据的存储量庞大，需要采用合适的存储结构和管理策略，提高数据的访问效率和可靠性。
3.数据分析和挖掘：时空大数据的高维度和多样性使得数据分析和挖掘变得更为复杂，需要开发创新的算法和模型来处理和分析数据。
4.隐私保护和安全性：时空大数据可能包含敏感信息，需要采取隐私保护和安全性措施，防止数据泄露和滥用。
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。
时空大数据典型应用
时空大数据典型应用时空大数据是指在特定时间段和特定空间范围内生成的、包含有时间和空间维度信息的大量数据。
随着技术的发展，时空大数据日益丰富和广泛应用。
本文将深入探讨时空大数据的典型应用，并分享我对这一概念的观点和理解。
一、时空大数据在城市规划中的应用1. 城市交通优化：通过收集和分析时空大数据，可以深入了解城市交通的拥堵状况、交通流量分布等信息，从而制定更有效的交通管理措施，提高交通运输效率。
2. 城市人口分布研究：利用时空大数据，可以了解不同时间段和地域的人口密度和流动情况，帮助政府规划人口分布、社区规划和公共设施建设。
3. 环境监测和治理：时空大数据可以帮助监测环境污染源、预测空气质量变化趋势，为环境治理提供科学依据。
二、时空大数据在旅游业中的应用1. 旅游行为分析：通过分析游客在不同时间段和地域的行为轨迹和偏好，可以为旅游景点提供更精准的市场定位和旅游资源优化。
2. 旅游产业链管理：时空大数据可以帮助旅游企业了解游客流量、游客行为和消费习惯，优化旅游产品设计和管理，提升市场竞争力。
3. 智慧导游服务：通过时空大数据分析，可以为游客提供定制化的旅游线路规划和导游服务，提升旅游体验。
三、时空大数据在应急响应中的应用1. 突发事件预警：通过对时空大数据的分析，可以实时监测和预警自然灾害、公共安全事件等突发事件，及时采取措施减少损失。
2. 应急资源调配：利用时空大数据，可以了解灾害发生地区的人口情况、交通状况等，帮助优化应急资源的调度和配置，提高救灾效率。
3. 灾后评估和重建规划：通过分析时空大数据，可以全面了解灾害的影响范围和程度，为灾后重建提供科学依据和规划指导。
以上仅是时空大数据在一些典型领域中应用的一部分，时空大数据的应用领域还非常广泛，涵盖了生态环保、农业、气象预测、市场分析等多个领域。
时空大数据的应用有助于深入了解时间和空间的关系，为决策提供更准确的信息和可行的方案。
在我看来，时空大数据的应用是当今社会信息化进程的必然结果。
时空大数据分析模型构建及有关应用
时空大数据分析模型构建及有关应用随着大数据时代的到来，时空大数据的收集和分析成为了许多领域中的重要任务。
时空大数据分析模型的构建和应用可以帮助我们揭示数据之间的关联关系，并为实际问题的解决提供有效的支持。
本文将介绍时空大数据分析模型的构建过程，并探讨其在各个领域中的应用。
首先，时空大数据分析模型的构建需要从数据的收集和清洗开始。
时空大数据可以来自于各种传感器、移动设备、社交媒体等渠道，其中涉及到的数据类型多样、规模庞大。
在构建模型之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
其次，时空大数据分析模型的构建涉及到特征选择和特征工程的环节。
特征选择是指从大量的特征中选择出对目标变量具有重要影响的特征，以避免模型过于复杂和冗余。
特征工程是指对原始特征进行变换、组合和衍生，以生成更具表达能力的特征。
特征选择和特征工程的目的是提高模型的泛化能力和预测准确性。
接下来是选择适当的时空大数据分析模型进行训练和预测。
时空大数据分析模型可以是传统的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等，也可以是深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
选择模型需要考虑数据的特点、问题的复杂度以及模型和算法的可解释性和可解释性等因素。
在模型训练的过程中，需要采用合适的算法和策略进行参数优化和模型选择。
参数优化是指通过调整模型的参数，使得模型在训练数据上能够得到较好的拟合效果和泛化能力。
模型选择是指从多种模型中选择效果最好的模型，以提高模型的预测准确性和稳定性。
在参数优化和模型选择过程中，可以采用交叉验证、网格搜索等方法来进行模型评估和选择。
完成模型的训练后，对模型进行验证和测试，以评估模型的性能和可靠性。
验证是指使用独立的数据集对模型进行测试，以验证模型在新数据上的泛化能力。
测试是指在实际应用场景中对模型进行测试，以评估模型的效果和预测能力。
验证和测试过程中可以采用多种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等，以全面评估模型的性能。
时空大数据的典型应用
时空大数据的典型应用时空大数据是指大量的时空数据，它们不断被记录、采集和存储，用于反映事物的时空变化情况。
以科技数据领域为例，时空大数据的应用可以帮助科研人员更好地理解社会、经济和环境等领域的发展趋势，同时也能够促进科技创新和智能决策，实现智慧城市、智慧交通、智慧能源等领域的发展。
在对于时空大数据的应用中，其中一种典型的应用场景是智慧交通。
随着城市化和交通问题的加剧，政府和企业为了更好地解决这些问题，开始利用时空大数据技术来改善城市交通。
首先，交通管理者可以通过分析历史和实时交通数据，了解哪些道路和路口更容易拥堵，哪些时间段交通最为繁忙，及时调整道路和信号灯设置，从而提升交通效率。
其次，利用摄像头、传感器等设备来收集车辆行驶速度、密度、流量等数据，对城市交通进行实时监控，以便随时调整交通流量，优化城市交通实施策略，提高城市道路的利用率。
最后，结合人工智能、大数据挖掘等技术，可以将历史和实时交通数据进行分析，预测未来可能出现的交通拥堵状况，提前做好交通疏导和调整策略，从而使城市交通变得更加智能和高效。
另一种典型的应用场景是智慧能源。
在能源领域，时空大数据技术可以用于监测、控制和预测能源的供应和需求，进一步实现能源的优化配置和永续发展。
例如，在太阳能、风能等新能源的开发和利用过程中，分析历史和实时的气象数据、地形数据等进行建模和预测，并结合市场需求情况，及时调整新能源的发电策略，以提高其利用效率和经济效益。
同时，利用大数据的技术手段可对既有能源的产生、输送、使用进行监测，进而发现非正常的段落和指导用电、用气的改进和改良。
另外，时空大数据的应用可能还涉及到其他领域，如智慧城市、气象监测和管理、人口流动等领域，通过对时空数据进行处理和分析，对城市的安全、便捷、环保、可持续发展等方面都能够产生积极的影响。
总之，时空大数据在各个领域的应用都十分广泛，其能够帮助决策者更好地了解事物的发展趋势，从而制定更加科学和精准的政策。
时空大数据技术在城市规划中的应用研究
时空大数据技术在城市规划中的应用研究随着城市的不断发展和人民生活水平的不断提高，城市规划也越来越重要。
在城市规划中，时空大数据技术得到了广泛的应用，并成为了一种必不可少的工具。
本文将从以下几个方面对时空大数据技术在城市规划中的应用研究进行探讨。
一、时空大数据技术的概念和特点时空大数据技术是指通过各种传感器、卫星、移动设备等收集来自不同时间和空间位置的大量数据，并对这些数据进行挖掘和分析，以提供城市规划所需的各种信息。
时空大数据技术的特点在于，它能够提供非常详细和准确的数据，并且能够及时更新和调整，以适应城市规划工作的需要。
同时，时空大数据技术还能够进行分析和模拟，以帮助城市规划人员更好地制定城市规划。
二、时空大数据技术在城市规划中的应用领域时空大数据技术在城市规划中的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面：1.城市交通规划时空大数据技术可以提供城市交通状况的实时数据，并分析不同交通工具的运行状况和人流量，以帮助城市规划人员制定更加科学和有效的城市交通规划。
2.城市环境规划时空大数据技术可以收集城市环境数据，包括空气质量、噪音、光照等，帮助城市规划人员评估城市环境的质量，并制定相应的环境规划和管理措施。
3.城市土地利用规划时空大数据技术可以收集城市土地利用数据，并对土地利用情况进行分析和模拟，以便制定更加科学合理的城市土地利用规划，提高土地利用的效益和效率。
4.城市公共设施规划时空大数据技术可以收集城市公共设施数据，包括水、电、燃气、医疗、教育、文化等，分析不同区域的设施需求和供给情况，并制定相应的公共设施规划和建设措施。
三、时空大数据技术在城市规划中的优势和挑战时空大数据技术在城市规划中具有如下优势：1.提供数据的精确度高，数据具有实时性和多样性。
2.可以分析城市现象的空间分布和时间变化规律，指导城市规划的决策和调整。
3.可以进行大规模、高效率的数据分析和处理，提高城市规划工作的效益和效率。
时空大数据技术在城市规划中也存在一些挑战：1.数据的获取和存储成本较高，需要进行合理的数据管理和领域集成。
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。
航天科技中的大数据分析应用案例
航天科技中的大数据分析应用案例随着科技的不断发展和应用，大数据分析在各个领域中扮演着重要的角色，航天科技也不例外。
在航天领域中，大数据分析应用可以帮助科研人员更好地理解宇宙、提高航天器设计和运行的效率，进一步推动航天技术的发展。
本文将介绍几个航天科技中的大数据分析应用案例。
一、星际探测任务数据分析星际探测任务是航天科技中非常重要的一项任务，它们可以帮助人类更好地了解宇宙、地球以及其他行星。
在星际探测任务中，大量的数据需要进行分析和整理。
通过对这些数据进行大数据分析，科研人员可以更好地了解太阳系的结构和演化规律，揭示宇宙的奥秘。
此外，大数据分析应用还可以帮助科研人员更好地规划星际探测任务，提高任务的成功率。
二、火箭设计与模拟在航天科技中，火箭的设计和模拟是一项十分重要的工作。
而大数据分析应用可以帮助火箭设计师更好地优化火箭的设计方案，并预测火箭在不同环境条件下的性能表现。
通过对大量的火箭试验数据进行分析和建模，科研人员可以从中获取有价值的信息，指导火箭的设计和改进，提高火箭的运行效率和可靠性。
三、空间舱生命保障对于载人航天任务而言，航天器上的舱内环境对航天员的生命安全至关重要。
大数据分析应用在舱内环境监测和保障方面发挥重要作用。
通过对舱内传感器获取的数据进行分析，科研人员可以监测航天器内部的温度、湿度、氧气含量等参数，确保航天员的生存环境舒适和安全。
此外，大数据分析应用还可以辅助科研人员预测和处理航天器内的故障情况，提高空间舱的可靠性和安全性。
四、航天器轨道控制航天器轨道控制是航天科技中的关键任务之一。
大数据分析应用可以通过对航天器轨道数据进行处理和分析，优化轨道控制策略。
通过分析轨道数据和航天器在轨运行的情况，科研人员可以预测航天器的位置，调整轨道参数，提高轨道控制的精准度和有效性。
同时，大数据分析应用还可以辅助科研人员进行航天器姿态控制，保证航天器在运行过程中的稳定性和安全性。
总结起来，航天科技中的大数据分析应用具有重要的意义和作用。
时空大数据的挖掘和应用
时空大数据的挖掘和应用随着信息技术的迅速发展，我们进入了一个信息爆炸的时代。
而时空大数据作为其中的一类数据，对于许多领域十分重要，涵盖了物流、城市规划、安全等方面。
本文将探讨时空大数据的挖掘和应用。
一、什么是时空大数据时空大数据是指存储在数据库中或其他数据仓库中的以时间和地理位置为基础的海量数据。
它被广泛应用于城市规划、物流和公共安全等领域。
时空大数据的来源非常多，例如从GPS设备、个人手机、社交媒体以及公共交通记录等方面都可以收集到时空大数据。
二、时空大数据的挖掘在时空大数据的挖掘过程中，我们主要分为以下几个环节：1. 数据采集时空大数据的采集是实现数据挖掘的前提。
这需要我们在数据仓库中建立一个时空数据模型。
模型需要包含时间、空间两个维度。
时间维度需要确定时间区间，例如年、月、日；空间维度需要确定区域范围，例如国家、省、市、县等。
2. 数据预处理预处理是数据挖掘的重要环节。
在数据预处理中，我们将数据进行去噪、缺失值处理、异常值检测等操作。
3. 数据可视化通过数据可视化，我们可以更直观地查看和分析数据。
例如，我们可以通过电子地图展示出交通拥堵的情况、人口密度等。
4. 数据挖掘算法在这一步中，根据数据特点和目标需求，选择合适的数据挖掘算法进行分析。
例如，分类、聚类、关联规则挖掘等。
三、时空大数据的应用时空大数据被广泛应用于物流、城市规划、公共安全等领域。
以下分别从这些角度进行介绍。
1. 物流时空大数据对物流业来说至关重要。
通过时空大数据的挖掘，我们可以了解到货物的来源、去往方向、运输量、运输时间等信息。
这些信息可以帮助企业优化物流运转效率。
2. 城市规划时空大数据可以帮助城市规划师更好地了解城市中不同区域的交通流动情况、人口密度等信息。
例如，我们可以通过可视化地图展示出不同时间点不同道路的交通拥堵情况，这将有助于城市规划师更好地规划城市道路。
3. 公共安全时空大数据可以帮助公共安全机构更好地了解人员流动情况、案件发生情况等。
- 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)。
数据获取与存储
数据挖掘
数据可视化
数据融合
筛选
分析
挖掘
可视化
融合
大数据
数据集
分类/群聚
模式规则
可视化
融合信息
时空观思维：数据的现状描述表达→诊断→治病下药→知识服务
19
支撑技术与创新
u 通过优化调度云环境中的数据、计算与绘制资源，从而支撑多模态、全 空间时空数据自适应可视化
云环境 任务驱动的 自适应可视化引擎
volume 巨量性 value 低值性
时空大数据概念
城市运行产生大量信息
80%以上的城市信息与空间地理位置相关
交通 纳税 法人 手机 视频 定位
室内导航
室内模型
BIM
产权
InSAR 倾斜摄影 增强现实
户籍
时空轨迹 视频监控
人口活动
社保
手机信令
地下管线
……
地理空间
时空大数据概念
支撑技术与创新
性别、年龄、民族、职业、 工作单位、社保、户籍情 况、……
各种人口属性 (来源:出租屋登记/户籍登记/房产登记/…)
编码、名称、地址、基底面积、 建筑面积、分类用途、结构、 层数（地上、地下）、建筑年代、 停车位、业主（物业公司）名、 审批信息．．．
50多个建筑属性指标
现场照片
三维模型
支撑技术与创新
空间分布广
相关政策 信息量大
费用计算复杂。
结合GIS技术实现“三旧改造”空间信息的查询与管理，监控改造项目的总 流程，并实现三旧改造情况的统计汇总。
50
典型应用案例
Ø 为合理设置安 置房数量和位 置、制定补偿 标准提供了决 策支持。 Ø 降低改造成本 ，加快拆迁的 速度。
51
典型应用案例
52
智能化管理平台建设
设置检测规则：渣土车检测 设置车道线、停止线、标记线 设置渣土车检测参数 当检测到渣土车出现时，弹出 报警提示 对渣土车进行自动抓图 对渣土车进行车牌识别
40
支撑技术与创新
云平台下：集中统一管理、分层分级共享
有利于时空大数据的实时共享、信息对称、同步更新，防止信息孤岛和重复建设。
地下管线 规划数据 国土数据 林业数据 环保数据 建委数据 园林数据 发改数据 市级地图 区级地图 镇级地图
主要挑战/ 自动视频识别 物联网+虚拟现实+物理世界
支撑技术与创新
各行业与空间地理信息整合
三维与视频信息整合
支撑技术与创新
图像识别
周界检测 入侵检测 遗留物检测 提高使 用效率 降低人力 物力成本 人脸识别 行为检测 人流密集度分析 转变监控 模式
智能视频分析是视频监控应用 的扩展，大大提高视频监控的 使用效率。 有效降低人员的劳动强度、 以及视频存储的压力。 监控模式的改变，实现从事 后追踪到实时预警的转变。
有利于时空大数据的实时共享、信息对称、同步更新，防止信息孤岛和重复建设。
以地下管线数据为例
工业 通信 排水 热力 燃气 给水
工业 通信 排水 热力 燃气 给水
市级水务部门 查看全市 给排水数据
区级水务部门 查看该区 给排水数据
43
支撑技术与创新
u 多源异构时空大数据融合理论方法
研究难题1 l 多源异构时空大数据的一体化集成与融 合 解决方法 l 异构数据可逆映射、重构与转换 l 多维异构空间数据聚合 l 异构空间数据高效存储与处理 技术突破 l 实现异构时空大数据的多层次映射集成 技术
总的来说，大数据时代，GIS更加的智能
打通人，处理过程，事 和数据之间的关联，使能各类应用
参与系统 System of Engagement
提升协作 和沟通的效率
帮助组织机构 理解 . . .
记录系统 System of Record
洞察系统 System of Insight
Web GIS
支持多种类型的系统
2010年新增违章用地模拟精度 属性 值 1757 2010年真实新增违章用地 1504 2010年模拟准确 2010年新增违章用地模拟精度 生态控制线（已扣除用地红线）
2025 年生态 85.6% 控制线 预警 单位：公顷
典型应用案例
高压电网与建筑用地 存在重叠区域
增城市利用该技术，在 不增加用地指标的基础上， 整合出适合建设的地块173 公顷，创造显著的经济效益， 实现了土地集约化利用。
实时绘制任务 展示性可视化任务 传统高性能 可视化设备 可视化绘制元素
多模态场景数据
绘制资源
计算资源
并行文件系统 并行混合索引 场景数据集
数据检索与 I/O
时空分析 分析性可视化任务 轻量化 可视化设备 全空间增强现实 数据优化与适配
消息分发 动态构建场景 数据集
数据异步 I/O
服务端 协同绘制
交互式探索 探索性可视化任务 新型全空间 增强现实设备
u 按需提供GIS的计算和存储能力
资源可池化 云GIS资源池的配置和管理功能根据自身情 况，合理的对GIS资源池进行资源规划 用户可租用 支持多租户机制为每个用户提供相互独 立的工作空间权限访问策略控制机制安 全的多租户和可控的基础架构的共享 站点可调度 GIS Server站点智能化管理动态的调 整GIS Server站点内的计算节点个数 应对可预见或不可预见的访问负载 使用可监控 云GIS服务的监控管理快速了解GIS 服务的运行和工作状态，服务内容 可实时预览查看 服务可度量 基础设施资源的情况统计和报表度量的功能 了解业务系统运行所需基础设施资源的情况 和规律对用户使用资源的情况进行统计量化 分析
/ 调优方案 演化预测
消息分发 资源协同调度 动态构建场景 数据集
数据异步 I/O
服务端协同绘制
高性能并行 计算
多样化可视化应用
多层次可视化任务
自适应调度与适配机制
存储、绘制与计算资源
20
支撑技术与创新
基于语义级视觉变量的全空间移动增强 现实
• 场景的真实化、非真实化与符号化的协同表达方法 • 基于语义级视觉变量的场景聚焦、变形、选择、突 出和简化等算法 • 场景的多尺度、多视点、多界面全空间自适应移动 增强现实方法
实现从矢量数据、高光谱影像、Lidar影像数据中准确识别和提取建筑物、路网、水系、 植被的时空变化信息。
45
支撑技术与创新
u地理空间数据跨尺度增量联动更新方法
研究难题3 l 针对如何同时保证空间数据库的现势性与尺度 一致性？ 解决方法 l 地理空间实体更新匹配（更新什么） l 地理空间信息传递技术（如何更新） l 地理空间信息综合更新（跨比例尺）
39
支撑技术与创新
• • • •
设置检测规则：无照经营 设置重点检测区域 设置检测时间段 当检测到摆摊事件，弹出报 警提示 • 对摆摊行为进行自动抓图
• 设置检测规则：黑摩的 • • • • 设置重点检测区域 设置检测时间段 当检测到黑摩的出现时，弹 出报警提示 对黑摩的进行自动抓图
•
• • • • •
人口与空间地理信息集成
支撑技术与创新
u 实现城市由静态信息向动态体征，由被动方式到主动方式，由事后处理到事前 预知，由具体事务到系统综合的创新发展，达到科学决策、精细及时的城市智 慧运行管理和企业敏捷高效、公众便利生活的新境界
基于不同类型遥感平台 获取的遥感信号，反演地 理空间特征，用于获取物 理景观分布及演化。 基于以人作为传感器 获取的行为模式，反 演地理空间特征，用 于揭示社会经济特征。 分析城市人群行为特征 人口流动态势、城市结构 变异，建立精确实时的人 地关系模型。
41
支撑技术与创新
云平台下：集中统一管理、分层分级共享
有利于时空大数据的实时共享、信息对称、同步更新，防止信息孤岛和重复建设。
以地下管线数据为例
工业 通信 排水 热力 燃气 给水
工业 通信 排水 热力 燃气 给水
市政府查看 地下管线 全数据
区政府查看 该区地下管线 全数据
42
支撑技术与创新
云平台下：集中统一管理、分层分级共享
21
支撑技术与创新
• 非空间信息/ 空间 信息的时空一致性 匹配融合方法 • 非空间信息/ 空间 信息在可视分析过 程中的相互作用与 影响 • 符合人类认知规律 的沉浸式环境多视 图布局方法
22
支撑技术与创新
人口与空间地理信息集成
静态人口集成 建筑图形与编码
440304008012110000 4 44030400100100004
技术突破 l 自适应空间数据综合更新理论方法与技术应用 体系
更新匹配 更新传递 跨比例尺更新
加快地理空间数据库的更新周期
46
典型应用案例
动态更新 采集 检查与转换
49
典型应用案例
三旧改造工作是城市集约节约发展的必然选择，盘活城市低效开发土地的 工作迫在眉睫。
Ø 三旧改造项目 监控
全流程 文件多 汇总统计与上报 精细化管理
56
结语
大数据用于描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据 ，并命名与之相关的技术发展和创新。面对新型城镇化的 信息化建设，将如何驾驭大数据，对我们又提出了新的挑 战。
人口密度分布
0
（人/平方公里） 60000
支撑技术与创新
机器监控 城 市 视 频 监 控 点 GIS 及时预警 自动提取 场景多样 行为复杂
GIS 视 频
可定位 可量测 可感知 可交互 可关联
27
建立数据基础：虚拟地理环境
建立数据基础：虚拟地理环境
建立数据基础：虚拟地理环境
智能化管理平台建设 建立数据基础：多源数据集成
53
典型应用案例
多源异构 数据一体化 整合技术 空间数据 自适应动态 更新技术 城乡规划 智能化审批 技术 利用元胞自动机（CA）对未来城市格局的模拟及人工神经网 络对违章用地的驱动力分析，得到可能被侵占的生态控制线用地， 提出预警。