浅谈智慧城市时空大数据与云平台的建设内容和技术

杨双

深圳市智绘科技有限公司 广东深圳 518052

智慧城市是实现城市可持续发展的新途径，新形式和新模式，系统实施国家新型城镇化发展战略，推进城市发展模式转型升级这也是一个项目。随着大数据，云计算，移动互联网，物联网，人工智能等信息技术应用的深入，智慧城市创新政府管理工具，建立新的公共服务模式，从而打造城市治理能力得到了极大改善。换句话说，它为人们创造更好的生活，促进城市和谐和可持续增长提供了有利条件。时空大数据和云平台是智慧城市建设的基础，是构建新智能城市的重要时空基础设施，是城市信息资源共享，交流和协调的桥梁。

1 技术路线

1.1 时空大数据建设

大数据是重要的城市信息基础设施，是建设智慧城市的关键。在城市的大数据中，时间和空间维度的相关数据称为时空大数据。一方面，时空大数据是大数据的重要组成部分，另一方面，时空大数据通过地理位置信息，人口，法律实体，宏观经济，其他部门和工业数据进行整合和共享。

基于数字城市地理空间框架，时空大数据不断丰富数据内容，扩展数据范围，提高数据准确性，增强时空特征，实现空间为了按照三维“时空属性”进行构建。整合和整合整个城市的信息，重点关注地理空间信息，人口，企业，建筑等，在“全生命周期管理”和“属性关系”的要素，即大规模形成一个多层时空数据库。增强对传感器信息，位置信息，Internet信息和公共信息等新数据的访问。

1.2 时空信息云平台建设

时空信息云平台以灵活的用户，按需服务和智能服务为核心理念，针对各种用户和各种需求，构建云服务平台，实现无处不在的网络，多层次，多层次可以构建时空信息共享服务系统。一组服务资源池，集成数据服务，接口服务，功能服务，基础结构服务和知识服务，以提供一站式自助服务功能[1]。具有各种服务功能的服务引擎，可以呼叫数据和插图的服务引擎，在线知识和服务，正向和反向名称匹配，空间位置信息，空间信息的地理地址引擎主题数据提供基于时空大数据挖掘，业务流程自动化和建立基于服务流的服务链定制可视化的在线空间化功能，业务流引擎，分析，建模，优化，管理，业务流程集成。

1.3 云支持环境建设

云支持环境组合将云，网络和终端基础架构从服务器集群结合到云，采用云计算架构，建立统一资源池，智能灵活的存储和计算资源实现调度功能以建立无处不在的网络[2]。网络，政府网络和互联网数据同步和交换机制形成集中式基础设施，按需灵活使用资源，以及高度可用的动态混合云的集成管理，以及安全管理机制提高灾难恢复的可靠性。

1.4 智慧应用建设

智能演示应用侧重于以需求为导向，以问题为导向，解决人们的生活问题，实现信息共享和业务集成，具有应急领域，具有迫切需求和良好的功能，可以进行演示建设基于时空大数据和云平台选择和增强大数据挖掘功能。基于时空大数据增强深度挖掘分析和智能决策服务。智能土地安全应用实现智能化土地利用的实时识别，遥感图像实时，自动解释，陆地移动，智能土地流量管理，视频监控实现土地数据采集自动化，手机信号等数据访问，管理和分析，时空监管大数据分析，实现交通流量的智能交通应用，实时交通信息采集，交通管理商业智能，交通决策智慧，家庭信息访问实时智能养老应用自动化实现，社区业务处理自动化，智能社区综合管理服务，旅游信息综合信息，智能旅游应用实现旅游资源联合运营全面整合[3]。

2 关键技术

2.1 多源异构数据的构建

集成了自动访问，服务自治下的共享交换，现场级访问控制，智能数据流监控和其他技术，以及“资源管理，智能访问，共享协作和安全运营”的共享交流平台。

2.2 互联网应用的实施

构建基于数据仓库的大数据引擎，以实现大数据管理，搜索查询和互联网应用程序的快速发布。时空大数据引擎基于GeoHash的非空间数据计算模型等突破了矢量数据的线性渐进传输，“云计算+终端渲染”分布式图形计算模型等。一种时空大数据引擎，可实现高效的数据管理和服务。

2.3 学习技术

空间语义推理，准确的名称标注，自然语言的准确分词，机器自学等技术，研发语义分析，解决大规模非空间数据的空间分析和管理问题可控匹配，使用容错地理编码系统[4]。

2.4 详细的学习方法

基于深度学习，遥感图像的智能提取，深度学习方法的使用，多组标记样本的训练，多层神经网络的构建，建筑物等各种物体的自动判别提取模型的构建。各种物体的实时定量识别和智能监控。

3 结语

智慧城市时空大数据和云平台建设包括航空摄影，基础地理数据集成，时空信息云平台软件开发，云支持环境建设，标准机制建设等大规模综合地理。智能城市时空大数据和云平台建设，政府公共数据，各委员会特殊数据，互联网和物联网等实时传感数据被集成到各类时空大数据云服务中 数字城市作为载体形成的。