淺談大數據對測繪保障的影響

黃太明

摘要：隨著我國各行業的發展，測繪技術在各行業中發揮了巨大的作用。越來越多的部門開始將測繪技術應用到各自的領域中，各行業測繪使用的過程對于數據的需求是不同的，隨著互聯網以及物聯網的發展，人們在日常工作、生活與學習的過程中積累了大量的數據，對大數據背景下來保障測繪對于數據的需求進行了研究。

關鍵詞：大數據;測繪;數據挖掘;信息提取

1引言

隨著我國科學技術的不斷進步與社會事業的不斷發展，各行業所積累的數據已經使我們步入大數據時代。人們生活與工作各個領域中的數據正在呈現指數級的增長趨勢，在每個人每天的日常生活與工作的過程中幾乎都在產生著數據，包括短信、語音和視頻等等，數據量的級別也從原來的G到達目前的E級別。當人們還處于互聯網、云計算以及網絡中的時候，人們就一直在不知不覺的產生數據。在數據較為豐富以及數據短缺的時代，通過對于大數據進行處理人們能夠在其中獲得各種各樣所需要的數據，通過物聯網可以將目前互聯網以及各種傳感器網絡等各種數據聯系綜合起來，并建立虛擬計算設備，來實現對于資源的共享和操作。隨著我國技術的不斷進步，在大數據時代測繪對于數據的需求也在發生著變化。

2大數據與新時期測繪對數據的要求

在2009年大數據概念逐漸在互聯網行業中流行開來，大數據本身并不是一項新的技術，也不是單純的對于數據的累積，大數據的作用在于其中所存在的豐富的信息資源。目前學術界較為統一的認識是： 大數據只有具有有效的處理方式才能夠為決策提供服務，才能夠從其中獲得更多的信息。大數據是指數量巨大的數據資料，數據量之大導致其無法使用目前主流的軟件來對其進行處理，并且在較短的時間內來對大數據中存在的數據進行提取為決策提供支持。數據量巨大是大數據時代的典型特征，數據的種類多是大數據的又一個典型特征，其中既有結構數據也有非結構數據，數據更新速度快是大數據時代的重要特征，但是大數據還存在的一個問題就是信息的密度比較低，信息在大數據中的分布較為分散。

2.2測繪保障的新要求

角色的轉變。傳統的測繪服務都是哪里需要服務就為其提供，屬于典型的保守思想，像我國測繪數據的一些生產部門，往往都是各司其職，但是在生產的過程中往往沒有和真正的實用結合在一起，測繪數據與實踐應用存在著很大的差距。在后面的應用中很多專家提出將測繪的數據直接服務不對，將研究的成果在部隊中進行推廣。在大數據時代測繪出現了很多新的需求，這些需求需要測繪部門主動的提供服務，在這種情況下就必須要考慮大數據時代對于測繪數據保障的特殊性。

職能轉變。當前大數據背景下，僅僅為用戶提供測繪數據是遠遠不夠的，利用好大數據，在大數據中提取有用的信息，并且最終為用戶服務是目前測繪部門職能轉變的重要方向之一。而傳統的測繪職能，僅僅是向用戶提供海量的數據，多是考慮數據的多樣性與完整性，卻忽視了數據最終的用途也就是數據的目的和歸宿，而目前測繪部門的做法僅僅是為用戶提供數據，由用戶自身去發掘其中的信息。

測繪方法的轉變。在大數據時代測繪的方式也在逐漸發生著變化。各行各業對于測繪的需求也是逐漸增多，測繪保障所涉及的范圍越來越廣，包括國土資源調查、海洋、農業、林業以及軍事等各個方面都有著較為廣泛的用途，出現了各種各樣的地理信息平臺，測繪的方式較之傳統發生了很大的變化，各個領域中的測繪數據保障都不相同，因而在大數據時代為了測繪保障必要要考慮大數據時代的特點。

3大數據對測繪數據保障的重要影響

3.1數據快速提取，實現數據的多樣化、動態化，提供實時保障

在大數據時代，我國數據的種類以及數據的量都在不斷的增多，數據來源的渠道也是多樣的。比如物聯網所使用的各種傳感器所獲取的各種語音、視頻以及文本信息等，都可以進行實時的動態的更新。如網絡攝像機可以實時的傳輸各種視頻數據，移動終端能夠實時的獲取位置信息，各種智能設備可以實時監測設備的運轉狀況。網絡用來進行數據傳輸，在大數據時代要研究實時獲取數據的方法，來為測繪工程提供數據保證，同時提高測繪的精度與效率。而數據獲取的方法與數據信息提取的方法對于測繪數據的保障至關重要。

3.2數據深度挖掘，對多元數據進行融合分析，提供信息保障

大數據與海量數據類似但不等同與海量數據，二者在某些方面存在著不同，如在數據挖掘的方法及挖掘的層次上就有所差別。在目前大數據時代下，傳統的硬件以及軟件都已經無法滿足大數據時代對于數據處理的需求。可以通過使用分布資源的方式來為大數據的挖掘提供資源上的幫助。在大數據時代數據資源的種類比較復雜，這給數據的融合，信息的提取等工作帶來了很大的難度。大數據時代的數據具有量大、類多信息含量較低等特點，因而所得到的數據往往是片面的不合理的，很多數據都帶著個人的情感因素，價值密度較低，需要對數據進行篩選、挖掘與分析，因而大數據的數據多元化特點為測繪提供了信息保障。

3.3數據仿真建模，建立統一的基礎框架體系，提供智能保障

在我國目前的大數據時代，在我國物聯網以及云計算與衛星數據等各種資源的支持下，可以對所監測的目標進行快速的識別、監測，快速的獲取被監測目標的各種信息。大數據的開放性、多元性、價值密度低需要建立數據統一管理與存儲的體系，然后開發數據提取的方法，最終在大數據中提取有用的信息。在大數據時代，必須要做到數據服務的以人為本也就是將大數據為測繪提供服務的落腳點放到人上來，最終為測繪提供必要的智能保障。

結束語

在大數據時代，不僅為測繪部門帶來了機遇同時也帶來了挑戰。本文對大數據時代對于測繪的影響進行了分析，包括大數據時代測繪對于數據的新要求，也就是服務的主動性、知識性以及智能性;從數據的獲取、挖掘以及信息提取等方面為測繪提供數據保障。在大數據時代測繪對于大數據的要求還不局限于于此，還包括數據加密以及模式識別等一系列的方法等。

參考文獻

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