浅析地理信息与位置大数据在地图编制中的应用

韩　平，张建武，王佑武（61243部队，新疆　乌鲁木齐　830060）



浅析地理信息与位置大数据在地图编制中的应用

韩平，张建武，王佑武
（61243部队，新疆乌鲁木齐830060）

摘要：简述了大数据及其特点，分析了地图编制中常见的问题困难，提出了利用地理信息与空间大数据开展地图编制的方法和工作流程，进一步探讨了大数据在全球地图编制中的应用，为充分利用大数据思维高效开展全球地图编制提供借鉴。

关键词：大数据;地图;编制

1　概述

大数据时代的到来对人们获取数据、分析数据和利用数据的能力提出了新的挑战，为人们利用数据获取最大的有用价值提供了前所未有的空间和潜力。大数据时代的来临，也预示着测绘地理信息行业进入了一个全新的时代，给测绘地理信息时代的发展带来了前所未有的机遇和挑战。大数据及其技术的应用，也为快速高效解决地形图编制中资料缺乏等困难提供了思路和方法。本论述主要就利用地理空间信息与位置大数据制作地图的方法进行浅析。

2　大数据及其特点

2011年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative），旨在提升利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力，并将为此投入两亿美元以上资金。2011年10月，美国著名咨询管理公司麦肯锡表示：“数据，已经渗透到当今的每一个行业和业务职能领域，称为重要的生产要素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。大数据的概念在物理学、生物学、环境生态学以及军事、金融通讯等行业的存在已有时日，但近期却随着互联网和信息行业的发展引起人们的重大关注[1]。

那么，到底什么是“大数据”呢？在百度百科、维基百科等搜索引擎网站中，大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯。具有四个方面的特征：一是数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别;二是数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等各种类型数据;三是价值密度低，商业价值高;四是处理速度快，遵循“1s定律”，即可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。“大数据”的四大特征概括起来即4个“V”，即Volume（容量）、Variety（种类）、Value（价值）、Velocity（速度）[2]。

3　空间信息与位置大数据在地图编制中的应用

目前，经过多年的努力发展，虽然测绘地理信息系统已积累了大数据量级别和多种类的地理信息数据，包括全国矢量数据、影像数据及重力、三角、水准和GNSS大地测量成果等，但在地理信息覆盖范围上偏重于国内，尤其缺少全球地理信息数据。在获取手段上，主要利用国产遥感卫星测量系统无控制方式获取，手段单一，且时空特征、属性特征、精度特征都无法满足要求，而空间信息与位置大数据能有效弥补这些不足。因此，充分利用大数据及其技术方法，依靠互联网等载体，广泛获取所需区域空间信息与位置大数据，能够极大提高地形图编制的质量和效率。

3.1数据种类及特点

空间信息与位置大数据包括地理数据、轨迹数据、空间媒体数据等。其中，地理数据可以分为地图数据、遥感数据、大地基准数据，其特点是体量大、较规则化、变化缓慢。遥感数据包括光学影像数据、雷达激光扫描数据等，其特点是数据量大，种类多，数据增长规律不同，数据更新频度不同，安全性要求高。大地基准数据包括时间基准数据、重力基准数据等。轨迹数据是通过GNSS、RFID等测量手段以及网络签到等方法获得的用户活动数据，包括个人轨迹数据、群体的轨迹数据、交通轨迹数据、物流数据等。特点是数据体量大、信息碎片化、准确性低，可以用文本模式描述，有半结构化的轨迹数据，附带其他的用户信息和社会语义。空间媒体数据，包含空间位置与时间因标记的数字化文字图像图形、声音、视频影响和动画等媒体数据，主要来源于移动社交网络、微博、微信等新兴互联网应用。特点是数据来源混杂、非结构化为主，数据异构性大，实时性非常强[3]。

3.2地理信息类大数据应用的常见问题

“地理信息”是指自然地理要素或地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性信息的总称，因具有空间位置特征，通常又被称为“地理空间信息”或“空间信息”[4]。目前，全球地图编制通常包括两类：一是全球地形图、地理图的编制与更新。包括重点地区大比例尺地形图、系列比例尺地形图、全球或局部地区军事地理图等。重点表示空间基础地理信息，反映区域自然环境地形特征和地物信息。二是全球专题地图（集）类编制。突出反映一种或多种专题要素空间分布及其规律的地图，形式多样，需要大量专题信息支撑。

过去，相比国内地图编制，由于缺少稳定可靠的资料来源，缺乏编制规范与标准以及相关地图产品作参考，国外地区地图的编制要困难许多。随着互联网技术发展，大数据和云计算的全面应用，与空间地理位置相关的大数据给国外地图编制出现了新的转机。但目前仍存在许多瓶颈和待解决的问题。主要为：一是空间地理大数据的定位与评价，面对海量网络资源，如何快速准确定位到所需专业信息资料，并针对特定需求进行数据分析判断，得出评价结果，从而确定大数据选择方案，是首要解决的问题;二是空间大数据的挖掘与处理问题，除部分可以直接应用的地理信息产品外，大部分空间大数据中包含有非专业信息和干扰信息，需要进行数据挖掘，提取和转化为空间可视化和专题地理信息。同时，针对多源异构地理数据的处理工作也是重点之一；三是缺乏国外资料应用规范与标准。由于国外资料到现行标准化规范化的地图产品，还需要相应的应用规范与标准，包括空间基准统一、地理编码体系转化、要素分类分级的重构等。

3.3地理空间大数据的应用方法与流程

在现有大数据背景下编制全球地图，在获取多源异构地理空间数据基础上，参照国家基本比例尺地图修测规范[5]、专题地图信息分类与编码[6]等国家现行地理信息产品生产标准与规范，需要用到多种方法与技术手段。根据其数据不同分类，通常应用方法包括以下三类。

3.3.1全球地图通用产品和基础地理信息的应用

目前，通过互联网和一些公开渠道能够获取到一些全球通用地图产品，如国家基础地理信息中生产的全球基础地理底图数据库、美国Delorme公司生产的全球DAE数据、全球VMAP数据、美制航空图、苏制小比例尺地形图等。这些通用地图产品，具有较高精度和可靠性，但一般现势性较差，可作为地图编制的基础数据和参考底图，经数据基准转换后直接使用。

另外，基础地理信息产品较为丰富，如全球SRTM和ASTER DEM数据、Google影像和线划图数据、我国资源、高分和天绘卫星影像系列产品等。这些数据全球覆盖面广、更新及时、现势性强、应用方便。辅助以影像定位纠正、影像判绘等技术，能够广泛应用到全球地图的地貌要素生成、地理定位和部分属性信息的编制与更新工作中。而且随着对地观测领域内多种传感器的发展，海量多源遥感数据获取能力的提高，专业化的数据获取与多源遥感数据的综合应用呈现出精细化分工和协同式综合处理需求并存的发展模式[7]。

3.3.2各要素层或专题类信息的应用

此类信息最为复杂，种类繁多，良莠不齐。除分开出版的专题地图产品，如各国或地区交通图、政区图、旅游图等，以及部分专业信息，如行政区划、航空航海、地磁信息外。其余大部分信息需要通过通用或专业资源网站获取，如维基百科等。要满足现行标准地图产品编制需要，需进行资料的深入分析与改化，主要解决几方面问题：一是数据可靠性分析与比较，可通过建立和分析其各种资料的元数据信息，使其数据来源、空间基准、现势性、详细程度等基本信息符合特定地图编制需要。通过相同类信息的分析比较，选择最优资源或相互补充应用；二是解决资料尺度问题。包括时间尺度和空间尺度。不同类型的地图对资料尺度都有相应的要求。资料与成图尺度相差过大，会给编制过程增加制图综合困难；三是各类地理要素信息的处理与改化。包括数据基准和格式转换，以及属性信息编码和要素分类分级等的改化等。

3.3.3地名类信息的应用

地名类信息作为空间地理信息的重要组成部分，在地图编制中显得尤为重要。首先因为全球使用语言不同，绝大部分国外地名信息需要翻译后才能使用。同时，由于人文类地名信息更新变化较大，面对多种来源的地名类信息，如何在区分正误基础上确保地名的现势性，是制图人员面临一个难题。目前采用的方法，除采用专业人员翻译和相应翻译软件和标准规则，使用官方权威资料如全球地名库外，传统的同名资料的相互比较和印证方法还必不可少。围绕大数据信息的应用，地图编制基本流程如图1所示。

图1　编制流程

4　结束语

大数据及其获取方法的研究应用能够有效解决全球地图编制中的重难点问题，本论述只从不同类别地理信息的获取及应用方面做了较为粗浅的论述，为适应地理空间大数据发展趋势和全球地图编制需求，还应对大数据在全球地图编制中的应用做进一步探讨。一是应建立大数据地理信息发布机制。针对海量多源异构数据，凡是与地理位置相关的大数据来源与基本信息，均应建立统一检索目录，形成更新和信息发布机制，达到信息共享目的；二是建立地理信息大数据的分析评价模型和应用改化模型。应整合现有数据应用方法，建立统一的分析评价模型和数据应用改化模型，提高大数据的标准化和规范化应用；三是根据大数据来源和时间分辨率的复杂性，应扩充现有地图要素属性结构，记录资料来源、可靠性分析结果以及时间信息等；四是需加强空间大数据的挖掘，从数据中提取信息，从信息中挖掘知识，在知识中萃取数据智能[8]，在提高应用质量的同时，强化了应用效率。

参考文献：

[1]沈清华.大数据时代背景下的测量数据获取手段[EB/ OL].http://www.pythontip.com,2014-03-04.

[2]熊伟.迎接测绘地理信息“大数据”时代[EB/OL].http:// www.fazhan.sbsm.gov.cn,2013-05-04.

[3]刘经南.大数据时代的泛在测绘与位置服务[EB/OL]. http://www.news.ccidnet.com,2013-09-25.

[4]周顺平，徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].理论研究，2014，21(1):45-50.

[5]GBT 13989-2008国家基本比例尺地图修测规范[S].北京:中国标准出版社，2008.

[6]GBT18317-2009专题地图信息分类与编码[S].北京:中国标准出版社，2009.

[7]宋维静，刘鹏，王力哲.遥感大数据的职能处理：现状与挑战[J].工程研究，2014，6(3):259-265.

[8]王树良，丁刚毅，钟鸣.大数据下的空间数据挖掘思考[J].中国电子科学研究院学报，2013，8(1):8-17.

中图分类号：P283