大数据在测绘地理信息中的应用

大数据在测绘地理信息中的应用

龙明建

广西南宁大龙勘测设计有限公司 摘要： 测绘地理信息包括工程测量、数字测图、地理信息数据采集与分析等诸多工作。为了提升测绘地理信息工作水平，有必要将大数据与测绘地理信息工作进行深度结合，为工作的顺利推进提供可靠的支持。通过高效完成测绘地理信息工作，可以推动区域健康发展，提高广大人民群众的生活质量。

关键词：大数据；测绘地理；信息；应用

1大数据及其处理方式概述

1.1大数据介绍

在社会经济快速发展的背景下，互联网技术融入了人们的生活中，成为人们生活的重要组成部分。随着互联网技术的发展，人们每天面对的信息数据大幅度增加，在信息数据的积累下，形成了大数据。可见，大数据是海量的信息数据。

1.2处理方式

为了提高大数据处理水平，可以将大数据技术应用在信息处理中，深度挖掘信息价值，进而确保信息处理效率与质量。大数据技术的处理方式如下：首先，采集与存储数据。利用多个数据库，全面地采集数据信息，并且将所采集的数据信息进行存储。其中，可以应用Cloudant开展数据信息的采集工作。其次，导入数据与预处理数据。导入数据，同时预处理数据，以为后续数据的分析研究等提供支持。再次，分析与统计数据。采用分布式数据库分析与统计数据信息，保证数据信息处理水平。最后，挖掘数据价值。设计主题，应用计算机技术处理数据信息，合理地挖掘数据信息价值，提升数据信息应用水平，满足用户需求。

2测绘地理信息大数据的特征与大数据对测绘地理信息工作的影响

2.1测绘地理信息大数据的特征

在大数据时代下，测绘地理信息被赋予了大数据特征。文章主要从四个方面分析了测绘地理信息大数据的特征。一是数据量巨大。随着社会的发展，影像技术不断提高，应用现代影像技术可以保证影像的分辨率。但是在影像的分辨率提高的情况下，影像占据的空间将会扩大。若是经过一段时间不加以删除、整理数据信息，那么所产生的数据量将会十分巨大。二是数据多样化。在大数据快速发展的背景下，数据类型愈加多样化。当前，测绘地理信息数据大体分为四大类，即结构化数据、半结构化数据、准结构化数据和非结构化数据。在这四大类型的数据下，还继续细分。可见，数据类型是多种多样的。三是数据更新速度快。为了完成项目，满足项目建设需求，就需要加快数据更新速度，以提升项目建设水平。四是低密度。在大数据时代下，每天会产生多种多样的数据，并且所产生的数据量也比较大，而在多样以及大量的数据下，很多数据不具备参考价值。

2.2大数据对测绘地理信息工作的影响

大数据对测绘地理信息工作的影响包括以下三点。一是提高工作能力。在新的发展阶段，测绘地理信息企业需要全面地提高自身的工作能力，以便更好地满足客户的需求，赢得客户的信任。为了实现该目标，测绘地理信息企业可以应用大数据开展测绘地理信息的存储、管理、利用等多项工作。二是构建新的工作模式。大数据为人类生产、生活带来了便利。测绘地理信息企业需要认识到大数据对于提高自身发展水平的意义，积极地应用大数据构建新的工作模式，进而科学指导测绘地理信息处理工作。三是升级信息系统。随着用户对测绘地理信息工作要求的提升，测绘地理信息企业需要优化发展自我。其中，可以通过利用大数据完成信息系统的升级改造，提高自身工作效率与质量。若是测绘地理信息企业不注重应用大数据优化信息系统，就容易制约自身可持续发展。可见，测绘地理信息企业需要认真地研究大数据与信息系统改造升级的关系，增强大数据利用能力，以打造优质的信息系统。

3测绘地理信息的发展现状

在社会快速发展的背景下，3S技术的发展速度加快，发展水平不断提高。通过将3S技术应用在测绘地理工作中，有利于提高测绘水平，保证土地规划管理效果。不过，随着对测绘地理行业要求的提高，应用传统的技术并不能充分地满足工作需求，不利于提高工作质量。过去，主要依靠人工过采集地理信息，而今主要依靠传感器获得地理信息。相比较人工而言，应用传感器可以获得更多的地理信息。在互联网时代下，工作人员也容易获得大量的地理信息。在获得的地理信息大幅度增加的背景下，信息存储与管理成为难题，即传统的计算机难以满足当前地理信息存储与管理要求。随着高分卫星遥感、无人机倾斜摄影、激光雷达等技术的发展，工作人员可以获得高质量的测绘地理信息数据。与此同时，测绘地理信息数据的类型不断增多。为了提高测绘地理信息数据的处理水平，主要应用计算机进行信息数据处理工作。但是计算机的信息数据处理能力并未得到提高，难以处理高质量的信息数据。

4大数据在测绘地理信息中的应用要点

4.1地理信息数据的存储和管理

地理信息数据类型不是单一的，而是多种多样的，由于地理信息数据类型具有多样化的特征，这会加大地理信息处理难度。为了提高地理信息分类处理水平，可以采用HDFS创建数据管理集群，同时利用集群中的大量节点协同推进信息数据的存储与管理工作，从而优化处理各种类型的信息数据。结构化的数据与非结构化的数据是地理信息数据的组成部分。为了进一步提高结构化数据以及非结构化数据的处理水平，可以创建Hive数据仓库和Hbase数据仓库。在存储完地理信息数据后，还需要做好数据的计算处理工作，其中可以应用Mapreduce、Hadoop集群等计算数据。

4.2测绘地理信息时空数据运算、处理

通过对测绘地理信息进行时空数据运算、处理工作，有助于提升测绘地理信息行业发展水平。通过将大数据应用在测绘地理信息时空数据运算、处理工作中，不仅可以提高工作效率，而且可以保证工作质量。因此，需要加大大数据在测绘地理信息时空数据运算、处理中的应用力度。其中，可以选择多元、多分率、多区域影像数据，并分别开展影像处理试验、数据入库试验、向前数据库集构建试验。经过反复试验，不断地改进大数据在测绘地理信息时空数据运算、处理工作中的应用方式、要点。与此同时，还需要借助专业化软件辅助大数据技术推进测绘地理信息时空数据运算、处理工作。

4.3大数据技术在地理信息数据挖掘中的应用

挖掘地理信息数据的价值，才可以更好地提升区域规划水平，助力区域经济发展。为此，一定要注重挖掘地理信息数据价值。应用大数据技术既可以完成测绘地理信息的搜集、整理工作，又可以完成测绘地理信息的分析、研究工作，这样就容易发挥测绘地理信息价值。为了保证地理信息数据处理效果，可以应用大数据技术挖掘地理信息数据价值。全球夜光遥感影像资料属于有价值的资料，为了挖掘全球夜光遥感影像资料的价值，就需要应用大数据技术全面地分析全球夜光遥感影像资料，从中寻找具有价值的数据信息，之后将全球夜光遥感影像资料与地理规划工作进行结合，从而提升地理规划水平。

5结语

综上所述，在现代社会下，大数据深刻地影响人们的生产、生活，使人们的生产、生活发生了翻天覆地的变化。为了促进测绘地理信息行业的发展，有必要以大数据技术指导测绘地理信息管理工作，深度地挖掘测绘地理信息的价值，为区域规划发展等提供可靠的支持。大数据在测绘地理信息中的应用属于一项复杂的工作，为了降低大数据的应用难度，可以构建专业化技术团队，进一步优化工作。

参考文献

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