智慧徐州时空信息服务模型研究

黄 强，王亚军，楚 亮，王守东

（1.徐州市国土资源局，江苏 徐州 221000；2.武大吉奥信息技术有限公司，湖北 武汉430223）

徐州作为全国的老工业基地和江苏省的农业大市，虽然在“十一五”和“十二五”初期迎来了经济社会的快速发展，但发展中暴露出的一些问题仍不容忽视。例如，产业结构偏重，转型升级任务艰巨；信息化水平相对滞后，城乡发展不均衡；政务协同缺乏支撑，管理服务有待升级；基础网络亟需完善，数据资源散落孤立等，在新的历史时期，这些问题将制约徐州市的跨越发展。信息技术的成熟，特别是智慧城市的建设，为解决这些问题提供了可行的办法，是解决人口、资源、环境、经济等问题的良药[1]。

智慧徐州时空信息基础设施和时空大数据库建设是数字徐州地理空间框架的升级和提档，是智慧徐州建设的重要组成部分和基础内容。它构建了统一的多尺度、多类型、多时态的全市时空信息融合服务平台，为全市60多个部门300多个应用系统提供了时空信息服务，促进了区域内各部门信息资源的汇聚以及共享共用，夯实了智慧徐州数据基础。

1 智慧徐州时空大数据体系

1.1 时空大数据的涵义

互联网、物联网技术的发展以及各种传感器的应用，使得获取的描述自然和人类活动的数据量与日俱增，呈现海量性、动态性等特点。其中用于表达地理客观世界，与时空位置有关的各种实体和过程状态数据称为时空大数据，包括地理实体对象、过程、事件在空间、时间、语义等方面的关联关系[2]，具有多维度、动态、多尺度、多源、多类型等特性[3-4]。

1.2 时空大数据库体系

在北斗时空基准下，借助互联网、云计算、物联网等信息技术，实时接入动态感知信息，以位置服务为纽带，聚合时间和空间要素，形成时空信息。其主要包括矢量、影像、高程、地名地址、电子地图、实景三维、公交、路网、物联网节点和专题、图文以及视频等数据。时空大数据库可分为时空信息框架数据库、政务时空信息数据库和公众时空信息数据库。智慧徐州时空大数据库体系结构见图1。

图1 智慧徐州时空大数据库体系结构

1）时空信息框架数据库，是在基础地理信息数据库的基础上，通过对数据的进一步加工整理而建成的面向对象、结构化并适于网络表达的数据库。该数据库全面对接徐州市资源目录，并按类进行分层。

2）政务时空信息数据库，是对基础数据和业务专题数据进行一定的数据抽取、处理和建库后形成的数据库。其存储的数据可分为3大类：①基础数据，主要包括地理实体、电子地图、地名POI、三维模型发布数据、可量测实景影像发布数据、公交数据、路网数据、元数据等；②各委办局存储的业务专题数据，主要包括空间数据和非空间数据，如人口、法人、宏观经济、城乡规划和国土资源等；③地理空间数据、物联网传感器数据和应用专题数据，这些数据通过数据接入、抽取、清洗、转换等流程实现对各委办局业务专题数据（空间和非空间数据）、物联网传感器数据（空间数据和非结构化数据）和外部系统各种数据的抽取，融合形成智慧时空信息数据成果，以及整个服务平台对外共享、交换、发布的服务、数据、应用的元数据。

3）公众时空信息数据库，是在政务时空信息数据库的基础上，通过综合、建库处理形成的，可供行业部门以及社会公众共享的非涉密数据库。数据库中主要包括地理实体、电子地图、地名POI、可量测实景影像发布数据、公交数据、路网数据、元数据等。

1.3 时空大数据的组织与管理

以地理实体为基本单元，整合人口、法人、空间地理、宏观经济、信用和专题政务信息等基础性信息资源，融合各行业对空间管理对象的表达与分类标准，对现实地理对象进行分类，赋予唯一的地理实体编码，进行全生命周期的管理。数据组织模式见图2。

图2 基于地理实体构建的时空大数据组织模式

在多时态矢量要素数据库中，为提高数据库访问效率，将当前数据与历史数据分开存放，即分为历史空间数据库和当前空间数据库。历史空间数据库记录现实世界中的对象在有效时间轴上的一系列状态变化（有效时间是指对象的生命周期）；当前空间数据库中存储最新基态数据，在历史空间数据库中保存历史基态数据序列。以基态数据为参照记录存储历史数据，每一个基态数据对应一个历史数据图层，存储该基态与前一基态之间的变化数据对象（基态由基态数据图层和变化数据图层两部分组成）。

当要素的空间或属性数据发生变化，需要更新数据时，若是局部范围、部分要素更新，则将新的数据增量更新到当前最新基态数据库，被更新的矢量要素数据转存到相应的历史数据图层；若是大范围、全要素的更新，则将新数据完全替代当前基态数据，原来的数据就变为历史基态数据转移到历史数据库中。

2 智慧徐州时空信息服务模型

2.1 多源异构时空数据的融合与管理

大部分数据都与空间位置相关，通过空间位置关联能够建立能源、环保、医疗、物流、交通、城市安全等数据的多层次多元信息融合框架和融合服务模型，实现对异构数据快速、高效的融合和空间挖掘。如图3所示，首先以空间基础数据、空间社交网络、城市网格化社会创新管理、国土资源土地调查与利用、实时交通与环境、以及基于遥感、物联网获取的观测数据等为基础，形成综合空间结构、拓扑、层次关系的多源数据时空关联模型；然后基于空间位置的多源异构信息融合服务接口和网络实现机制，实现对多源数据快速、高效的融合处理；最后利用可扩展的高效分布式时空数据存储与管理技术，通过时空数据库访问接口和面向应用主题的共享与数据交换模型，实现时空、专题和动态的多维度联合查询和时空特征的数据分析。

图3 基于空间位置的多源异构数据融合与管理

2.2 服务协同理论驱动的多源异构时空信息融合服务模型

目前，国内时空信息云平台的建设没有统一的标准规范，各城市使用的软件也不相同（GeoGlobe、NewMapGIS、ArcGIS和Skyline等），形成了众多互相隔离的信息孤岛，导致时空信息服务的用户范围狭窄、接口无法完全兼容、功能难以有效协同，制约了时空信息服务的专业化纵向突破与平民化横向拓展。

本文在研究多源异构时空数据融合方法的基础上，提出了服务协同理论驱动的多源异构时空信息融合服务模型，以空间位置关联为基础，根据大部分数据都与空间位置相关的共性，建立能源、环保、医疗、物流、交通、城市安全等数据多层次多元信息融合框架和融合服务模型，实现对异构数据快速、高效的融合和空间挖掘。如图4所示，采用“集中注册—统一运维—全面监控”的异构服务协同管理机制，突破了服务接口统一、数据模型转换、空间编码匹配、服务质量管控、服务检索和推荐等关键技术，实现了不同级别、不同架构时空信息云平台服务的互联互通和时空信息资源的统筹利用。

图4 多源异构时空信息融合服务模型

1）服务的统一化注册运维。通过异构方式，分析各种服务的接入形式，以资源的方式管理服务信息。

2）服务的统一化代理与控制。代理控制通过反向代理机制，为各种服务提供统一的代理接口，同时在代理接口中分析不同的服务使用方式，针对服务的共性与特性进行服务使用的权限控制。

3）服务的统一化监控与统计。利用代理控制的统一管理入口、插入服务的统计与监控接口，实时记录服务的请求、响应次数以及流量等信息，以分析服务的健康度和效率。

智慧徐州时空信息云平台通过平台门户统一对外提供服务（图5）。平台采用J2EE体系框架，支持对轻量级数据源、关系型数据库、分布式数据库（不包含矢量）等多种数据源的访问，并能通过浏览器中的访问服务管理页面完成对应用服务器上服务的创建、配置、监控、授权等运维管理功能。一般用户可直接调用通用平台，享受在线地图服务；个性用户可在线向云平台提出需求，如关键字、核心词、自然语言描述和语音等，云服务系统实时侦测后进行规范处理，并驱动应用需求知识库和资源特征库实施模糊匹配，自动选取符合要求的数据服务、基础设施服务以及软件服务，并将功能与服务集成为个性化的专业平台，寄存在相应逻辑区，在线提供服务；任务用户可在线自定义流程，享受数据处理服务，如自动制图、地理编码等；开发用户可在线调用服务接口和应用开发接口，甚至智能装配。

图5 时空信息数据服务流程图

3 智慧徐州时空信息云平台应用模式

智慧徐州时空信息云平台应用模式可分为在线服务与前置服务系统两种。服务模式以按需服务为核心，在线服务主要通过互联网、政务内网将平台的数据、服务、应用提供给用户使用，包括软件即服务、平台即服务、数据即服务3种模式；当用户的系统应用环境需保密或网络不通畅时，则可采取前置服务系统进行服务应用[5-7]。

1）软件即服务。用户可通过资源订阅对资源中心的数据、服务、应用进行使用申请，通过网络即可获得软件服务。

2）平台即服务。不仅平台的建设者可在平台上部署、公开、授权使用数据与服务，平台中其他委办局用户也可租用平台环境上传、发布自己的数据，利用平台的二次开发功能定制需要的服务功能或应用系统。

3）数据即服务。时空数据成果按应用专题进行目录化组织、公开，并通知给平台中的所有用户。用户无需考虑这些数据的来源，直接按需对数据进行订阅、使用即可。

4）前置服务系统。通过前置服务系统可快速复制平台中的数据和服务，以离线的方式向相关行业提供地理信息服务，完善平台的整套服务体系。

4 结 语

智慧徐州时空大数据库是智慧徐州的信息资源集散地，融合人口、法人、空间地理、宏观经济和信用等基础信息资源，构建了多源异构时空信息融合服务模型，以智慧时空信息云平台为信息资源汇聚、共享、交换的桥梁，建立经济社会、自然资源等信息汇集、管理、服务以及大数据分析的信息资源库和应用服务平台，为徐州市的新型智慧城市建设提供核心基础支撑。

[1] 杨瑛.新标准观指引下的智慧城市顶层设计[J].电子政务,2016(3):27-34

[2] 李德仁,马军,邵振峰.论时空大数据及其应用[J].卫星应用,2015(9):7-11

[3] 李德仁,苗前军,邵振峰.信息化测绘体系的定位与框架[J].武汉大学学报(信息科学版),2007,32(3):189-192

[4] LI W W, YANG C W, YANG C J. An Active Crawler for Discovering Geospatial Web Services and Their Distribution Pattern:a Case Study of OGC Web Map Service[J].International Journal of Geographical Information Science,2010,24(8):1 127-1 147

[5] 李维森.数字中国的建设与智慧城市的探索[J].地理信息世界,2013(2):1-5

[6] 李成名,刘晓丽,印洁,等.数字城市到智慧城市的思考与探索[J].测绘通报,2013,15(3):1-3

[7] 李成名,李兵.从数字城市走向智慧城市[J].地理空间信息,2013,11(增刊):8-10