云計算與大數據技術在測繪地理信息中的應用

張殿康

（東營億緯測繪地理信息有限公司，山東 東營 257000）

0 引 言

目前，測繪地理信息主要涉及工程測量、數字測圖等內容。傳統測繪地理信息管理主要采用人工手段，信息采集效率不高，部分信息資源被嚴重浪費。通過配合使用云計算與大數據技術，能夠進一步擴大信息采集覆蓋面積，確保測繪地理信息能夠在提升各行業空間規劃水平中發揮出重要作用[1]。

1 云計算與大數據技術概述

1.1 云計算技術

云計算技術是一種分布式計算手段，主要借助網絡云將巨大的數據處理程序轉變為無數個小程序，然后利用多服務裝置組成的系統對這些小程序展開全面分析，并將分析結果最終反饋給用戶。在云計算技術早期發展階段，主要借助分布式計算完成任務發布、計算結果合并等內容。通過有效使用云計算技術，能夠在極短的時間內完成巨大數據體處理工作，為各領域生產經營建設提供強大的網絡服務?，F階段，云計算已從原有的單一分布式計算手段轉變為集分布式計算、效用計算、并行計算、網絡存儲以及虛擬化等功能于一體的管控模式，最大限度地擴大了計算空間，提高了計算結果的全面性與精準度[2]。

1.2 大數據技術

現階段，大數據技術被廣泛應用在各領域生產經營建設過程中。大數據的起始計量單位巨大，數據種類豐富，包括日志、音頻、圖片、地理位置等信息，對信息采集及處理能力的要求較高?，F有物聯網技術發展速度進一步加快，內部信息量巨大但價值密度持續下降，需要借助功能強大的機器算法提煉出有價值的信息，從根本上提升信息資源利用率。與傳統數據處理技術相比，大數據技術的時效性特征更加顯著。在大數據時代下，各領域應當著重提升數據管控水平，積極挖掘數據資源的應用空間與應用潛力[3-5]。

2 測繪地理信息技術種類

現階段，科學技術發展速度不斷加快，測繪地理信息技術也衍生出了更多種類，為提高測繪質量、擴大測繪覆蓋面、提升測繪結果精準度奠定了堅實的技術基礎。通過將云計算技術與大數據技術結合在一起，能夠進一步提升測繪地理信息應用水平，確保測繪地理信息能夠在具體應用期間充分發揮出應有作用。

2.1 時空大數據處理技術

當前各類規劃工作的任務量巨大，測繪期間涉及到不同時段、多維時空數據。為從根本上提升數據利用率，需要配合使用多維時空大數據技術，如多源異構時空數據融合技術、三維建模技術以及影像信息智能技術等。多源異構時空信息技術需要在同一時空參考系統下對時空數據進行分類編碼，實現不同地理實體數據的轉換，為后續規劃及測繪圖紙編制提供統一數據形式。三維自動建模技術可以將多元數據自動融合并建立起三維模型，使測繪結果更加具象化。影像信息智能提取技術主要是對遙感影像目標進行自動檢索、要素智能識別與提取，為空間規劃編制以及空間管理工作提供重要數據支撐[6-8]。同時，利用時空大數據處理技術還可以輔助構建社會感知網絡與空天地一體化網絡體系，使規劃工作整體趨向于全維度空間轉變。

2.2 時空大數據分析技術

時空大數據分析技術主要是配合使用地理信息系統（Geographic Information System或 Geo-Information system，GIS）模型及GIS各專題專項分析模型對網絡大數據進行挖掘與分析，切實提高測繪水平，保障數據應用效果。時空大數據模型建設工作需要設計數據庫、數據分析技術，配合使用數據分析、評價、模擬與預警手段，對時空數據進行充分挖掘，從根本上提高空間數據利用率。在時空大數據分析體系規劃過程中，需要著重關注規劃分析模型的編制工作，評估地區資源環境承載力、國土空間開發適宜性。在規劃審批階段應用時空大數據分析技術時，應當構建空間指標審查模型，確保審查工作能夠高效可靠開展。

2.3 多維動態可視技術

多維動態可視化技術融合了傳統技術體系，配合使用了GIS、數字沙盤、多媒體以及全景視頻等技術手段，從根本上提升了空間信息數據的傳輸效率，使國土測繪信息能夠更加直觀地展現在工作人員面前，便于工作人員直觀了解到地理空間現狀、變化規律等信息。多維動態可視化技術主要包括視覺表達、數據分析、精細化管控等環節，可服務于各項規劃項目。通過在多維動態可視系統設計期間配合使用移動網絡客戶端，也可以將測繪結果及時向公眾公開共享，進一步提升公眾對國土空間治理工作的參與積極性[9]。

2.4 3S技術

3S技術主要包括全球定位系統（Global Positioning System，GPS）技術、遙感（Remote Sensing，RS）技術、GIS技術。其中，GPS技術能夠切實保障測繪結果的精準性與可靠度，幫助測繪人員全面收集空間信息資源，對國土空間展開精準定位及圖像控制點測量。RS技術的探測范圍更大，成圖速度更快，能夠在距離目標較遠或不接觸測量目標的情況下收集更加直觀實時的高精度遙感圖像?，F階段RS技術也陸續與數據處理4D產品有機結合在一起，被應用在規劃地圖與專項圖制作過程中，能夠幫助策劃人員綜合分析空間變化規律。GIS系統可以滿足數據輸入、存儲、運算等要求，輔助國土資源規劃工作人員做出更加科學合理的決策。

3 云計算技術在測繪地理信息中的應用

現階段，測繪地理云計算系統主要包括以下4種類型。一是專用云，借助第三方平臺開展管理工作，可布設在企業系統以及應急備用設備上；二是共用云，不同機構共享云端，可以完成共同任務或特殊執行任務，借助機構開展管理工作或利用第三方平臺進行數據管理，主要應用在企業管理與應急備用設備中；三是公用云，借助云服務產業提供云端服務，可滿足公眾及任意產業群體使用要求；四是混合云，能夠滿足數據及應用移動標準化、專業化處理要求，共同運行兩種或兩種以上的云端系統。

借助云計算技術，能夠為數據儲備中心提供更加安全可靠的數據存儲服務，避免測繪數據在采集與后期運用期間出現丟失等問題。同時，云系統的操作更加便捷，對用戶端設備要求低，操作更為靈活。測繪地理大數據難以使用單臺計算機處理，需要借助分布式計算架構和云計算分布式處理技術、分布式數據庫、云存儲與虛擬化技術等提高數據處理效率。通過分析云計算技術的可行性，發現云計算平臺更加符合測繪行業現有技術模式與發展要求，實現企業內部數據資源共享目標，從根本上提升測繪信息的應用價值。通過分析云計算技術管理效果，發現行業云內部設備資源需要有專業團隊維護，確保系統始終處于安全可靠的運行狀態?，F有測繪地理信息服務工作的特征更為鮮明，應當借助云計算技術實現地理空間大數據共享目標，有序推動地理信息服務行業智能化、現代化發展進程[10]。

4 大數據技術在測繪地理信息中的應用

大數據技術能夠對數據進行高效存儲、管理、計算以及分析，從根本上提升了原有信息的利用率。當前，地理信息數據主要包括各類數據庫等結構數據和文檔、圖表、影像等非結構化數據。由于地理測繪信息逐步呈現出多源異構特征，應著重建立起大數據處理平臺對數據進行有效存儲與管理。例如利用分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）平臺開展大數據分布式處理工作，建立數據管理集群，數據管理集群節點需要根據現有數據量規模以及測繪地理工作內容合理配置，實現集群節點協同作業目標。分布式文件系統內部計算機集群規?？梢园凑盏乩頊y繪信息服務工作實際開展要求進行靈活調整，具有較為顯著的兼容性和可拓展性，能夠滿足地理測繪工作信息動態管理要求。借助數據切換手段，可以使大規模數據文件得到更好的存儲與備份。除此之外，借助分布式文件系統制定系統冗余副本機制，可以在提高地理測繪數據安全性的基礎上，提升數據容錯性。在任意一部分出現問題或數據管控中心運行故障的情況下，副本文件及節點仍能為各行業提供正常的測繪地理信息服務。

利用大數據技術開展地理信息數據挖掘工作，可以對不同結構的地理空間數據展開全面分析，更為精準地判別測繪地理信息內容，為測繪及各行業規劃工作提供重要決策依據。

5 云計算與大數據技術在測繪地理信息中的應用管控

為充分發揮云計算與大數據技術在測繪地理信息行業中的應用優勢，相關管控部門需要做好云計算與大數據技術的標準化工作，切實提升數據整體管控水平。現階段，測繪地理信息行業建立了專門的大數據開發小組，以切實提升大數據處理水平，保障大數據技術應用效果。在大數據技術標準化管理工作開展時，定期組織大數據技術委員會就現階段測繪地理信息大數據應用情況進行全面研討，及時發現并解決大數據技術應用期間的各類問題，制定具備較強可操作性與靈活性的專題計劃，實現信息公開共享目標。在云計算技術應用期間，應制定統一地理空間信息應用標準，滿足地圖共享、數據共享、地理空間數據通用描述以及自動化傳感數據整合等要求。目前與云計算工作有關的應用標準日漸成熟，例如傳感器觀測標準、網絡要素服務標準、網絡地圖服務標準等。

6 結 論

現階段，云計算與大數據技術在測繪地理信息管理工作中的應用效果較為顯著。通過在測繪地理信息中應用云計算與大數據等高新型技術，能夠從根本上提升測繪信息資源的利用率，提高測繪工作的質量與效率，實現智慧測繪目標，為促進國民經濟發展奠定堅實的技術基礎。