地理信息系统中大数据的应用分析

2022-03-18高金龙

科海故事博览 2022年21期

高金龙

（山东国建土地房地产评估测绘有限公司，山东济南 250101）

现阶段，大数据技术的发展为地理信息行业的进步提供巨大的推动作用。大数据技术自身具备一定的优势和特点，能够有效应用在地理信息系统中，并为地理信息系统的完善提供关键基础。因此，需要加强对大数据的认识和了解，加强大数据在地理信息系统中的应用，凸显大数据的关键价值[1]。

1 大数据

“大数据”一词最早于20 世纪80 年代由美国未来学家AlvinToffler 在其著作中提出，不过，到目前为止还没有一个公认的定义。大数据已经超越了GIS 领域在传统数据挖掘技术的能力范围，并且虚拟现实和互联网的快速发展使得大数据逐渐呈现出数据海量性、复杂性等特征。同时，“互联网+”的提出更加快了网络信息的发展和增长的步伐。2017 年，刘先林院士就在其发表的论文中对“互联网+”时代GIS 的智能特征进行了论述并对其展望，指出“互联网+”时代GIS 主要有作业范围更广、重复采集频率更高、粒度更小、分辨率更高、精度更高、后处理更智能化、与大数据相融合和增强型GIS 对3DGIS提出了更高的要求。可见，互联网对于GIS 行业的发展起着非常重要的推动作用，其为GIS 带来了许多的机遇。然而，互联网对GIS 的挑战也在逐步增加。

2 地理信息系统概述

地理信息系统在应用过程中，主要依靠计算机硬件设施通过对地表空间数据的采集，收集整理，从而形成关于地标信息数据的资料库。各行各业的发展都离不开地理信息系统所建立的数据资料库，测绘行为更是离不开地理信息系统的支持。由此可见，地理信息系统的完善为测绘地理信息的高效推进做出了巨大贡献。另外，地理信息系统收集的数据涉及的范围非常广泛，其所收集的数据具有明显的特征，这些特征通常表现为数据关联性强，数据丰富。

3 测绘地理信息服务在大数据时代面临的机遇和挑战

首先，收集数据的途径明显拓展。数据是提供测绘地理信息服务的基础，在传统的测绘地理信息中，需要由人工广泛收集数据，不仅效率低而且不能保证数据的精确性，更重要的是难以实现大量数据支持。而应用大数据技术，即使在脱离人工的条件下也可以快速准确地收集大量数据，极大地提升了测绘地理信息服务水平。其次，提升了信息需求。结合前文的分析可以得知，在信息技术不断发展的背景下，测绘地理信息服务开始走入人们的日常生活，人们对此也越来越关注，而且当前政府机构针对测绘地理信息管理制定了很多有效政策，使其在民生方面的作用得到了进一步发挥。在信息爆炸式增长的今天，人们对信息的需求越来越大，由此提升了信息的消费量，带动了测绘地理信息服务的发展，使其发展空间得到了极大的拓展。最后，促进工作效率的不断提升。应用大数据技术不仅可以快速收集大量数据，而且还能快速分析整理有用数据，改变了人工分析整理数据的传统模式，极大地提升了工作效率[2]。

4 大数据技术在地理信息系统中应用的改善措施

4.1 提升数据存储效率

信息化技术的发展，为大数据技术的广泛应用提供了重要基础。在很多行业，大数据的有效应用，为其发展合理缩减了运行成本，并提升了数据信息的存储效率和存储数量，为后续工作的开展带来了很大的帮助。在地理信息系统中，单个计算机磁盘能够拥有30TB 的容量，为地理信息处理工作的开展打下坚实的基础，并为地理信息系统的发展提供巨大的空间。然而，由于地理信息系统功能相对较多，且数据内容和数据形式较为多样化，在数据处理上有一定的难度。为了能够实现大数据的有效应用，还要提高地理信息系统中的数据存储效率，保证地理信息系统自身的存储容量，并实现对地理信息系统中数据的整合。首先，需要提高地理信息系统中硬件设备的性能，根据设备运行状况，进行升级和优化，从而增加数据信息的存储空间，满足大数据时代地理信息系统数据处理的要求和标准。其次，对现有软件进行改善和优化，从数据处理工作进行着手，提高单位空间下数据的存储量，并通过数据压缩等形式，在相同存储条件下提升数据存储量。

4.2 在地理信息服务与城乡规划中的应用

1.在明确城乡规划目标和要求后，管理部门要召开评审会，听取有关专家意见建议并及时更改。

2.在当前的规划审查工作中，规划审查员利用计算机信息技术将规划与软件程序相结合，提高规划审查水平。

3.将项目和检查结合起来，即实地勘察，这使得规划技术主管的工作更加精细。为了提高评估效率，可以利用无人机技术进行高效率的评估，通过移动网络和实地调查等方法对地理大数据技术进行测量。

4.3 积极拓展资源

相关企业应积极拓展内部资源，不断增加资源储存量，提升储存、分析、整理资源的能力，同时将内部资源安全对接网络资源，并要不断聚集重点资源，然后将相关资源高效应用到测绘地理信息服务当中，以充分发挥信息资源的作用。如果企业本身实力有限，不能达到以上要求，可以和相关企业或者社会组织、政府机构等开展合作，共同挖掘资源并共享资源。另外，要在整体优化的基础上对资源的分配和使用进行统筹规划，并通过多方联系对资源体系加以完善。

4.4 提升数据库可伸缩性和可扩展性

目前，地理信息系统逐渐朝向现代化的方向发展，且地理信息系统中的数据量也在快速增长，对数据转换以及管理等工作提出了更高的要求和标准，要保证地理信息系统数据的可伸缩性以及可扩展性。对于地理信息系统而言，如果采用较为传统的方式进行数据的管理，需要针对当前数据库的信息进行拓展并分析。在地理信息产业发展进程中，关系型数据库使用较多，对其进行升级和优化，为地理信息系统数据库的升级提供重要保障。还要对数据进行升级，并根据相关要求和标准等，对数据库中现有内容进行区分。这一系列的操作不仅会消耗一定的时间成本，可能还会造成资源的浪费。另外，在地理信息系统中，还要加强对服务器本身状态的关注，保证服务器自身的性能符合相关工作的实际需求。在地理信息系统中，非结构化数据信息相对较多，从而造成程序的独立性受到了不同程度的影响。为了能够及时处理好此类情况，需要对地理信息系统进行科学有效的处理。如果使用非规范化的处理方式，可能会增加数据维护难度。将大数据应用于地理信息系统中，要保证地理信息数据库的拓展，并提升其整体性能。

4.5 地理信息系统的防控体系

很多行业都存在安全漏洞，地理信息系统环境下大数据平台数据信息也难以避免。我们国家相对其他发达国家，大数据平台建立兴起较晚，存在一些数据泄露、数据库被盗取、视频及图像被窃取等安全隐患。在当前大数据平台的安全防护架构中可以了解到，区域界线防护主要通过部署防火墙、IDS 及ACL 等设置来实现，导致无法将边界防护能力部署到接入层，结果就是感知层海量数据监控设备只能依靠自身能力对抗潜在风险。由于大数据平台下地理信息系统安全领域尚未完善，不能采用传统网络安全的解决方式，如购买杀毒安全软件以达到立竿见影的效果来保障视频监控网络的安全。建议开展对大数据环境下的信息边缘安全保障体系的相关技术研究，期待采用新方式、新技术，为下一代大数据平台安全发展绘制切实可行的技术蓝图。

4.6 在构建大型数据处理平台中的应用

地图的内容比较多，信息量比较大，包括测量信息、航拍信息和测量工作信息等，信息存储格式多样，有文字的形式和图片的形式。其中的一些信息（如表达式、音频格式和视频格式）的年代相对陈旧。大数据的应用改善了这一问题，构建完整的大数据管理平台，对不同的信息数据进行分类，利用先进的数据处理技术对数据进行分类存储，并根据实际需要进行适当的数据计算，可以实现对不同结构信息的科学处理。

4.7 存储资源池建设

随着用户需求的不断提升，必然要求利用大数据技术、IT 技术和物联网技术等高新技术，为海量地理数据的存储、处理、开发利用等提供新的视角，使地理信息服务向智能化、个性化、娱乐化发展，提升地理信息获取智能化水平。

1.海量存储资源池。针对日常作业任务中产生的大量过程数据以及最终的档案成果数据，应该选择扩展性强、成本低、高冗余的存储类型，而集群式分布式存储系统可以很好地满足上述条件。集群分布式存储系统采用分布式架构，具有良好的横向扩展能力，存储性能和容量随着存储节点的增加而线性增长，并能提供多种服务接口，且具有对数亿级的非结构化文档进行快速的读取和检索的能力。同时通过万兆交换机实现高性能服务器及分布式存储的互联。该系统在内存、硬盘以及插槽等方面需具有良好的扩展性,不仅能够满足档案、灾备等对海量的数据存储需求,同时也可以满足虚拟化及高性能计算的存储要求，同时良好的扩展能力可以满足不断发展的业务需求。

2.核心数据库。随着越来越多的服务数据、专题应用数据等数据库的建设，综合地理信息数据需要实现多来源、多类型、多尺度、多时相地理信息的混合存储、统一管理和集成展现。而采用FC-SAN（存储区域网络）通过将存储设备、连接设备和接口集成在一个高速网络中，可使存储空间得到更加充分的利用，并且安装和管理更加有效。FC-SAN 针对关键任务数据库应用提供了很好的优化，其中包括响应时间、可用性和可扩展性等方面。其中的性能、数据一致性和可靠性可以确保关键数据的安全。高可用性和故障切换环境可以确保更低的成本、更高的应用水平。

3.低延时应急服务。测绘技术和测绘成果作为准确掌握突发事件灾情险情的重要手段，是实施减灾救灾的基础依据，而优化多源灾害信息获取能力，提升数据处理环境和处理效率，需要通过构建高性能的计算及存储环境方能满足实时的要求。全闪存高性能存储可解决海量数据处理、大数据分析、大数据挖掘及数据库等核心应用问题，用更短的数据处理时间获得更加精确的监测数据，为应急抢险救援提供更加高效、精准的监测信息，提高应急测绘保障服务能力。全闪存高性能存储具备大容量、高性能、高可靠性等诸多优点，并可以与已部署的混闪存储进行集群部署，实现存储空间的统一管理，实现数据平滑迁移，不影响现有业务，实现存储容灾。

5 大数据在GIS 中的应用展望

地理时空大数据在未来还会继续以爆炸式增长，未来Linux 与云计算将快速发展，IT 行业最终将会成为社会基础建设的重要部分。同时ARM 的低功耗计算平台将会突飞猛进发展，并且推动物联网的快速发展。智慧城市将成为这一时代的大浪潮，位置信息、GIS 服务信息将会变成城市中不可缺少的一部分。王尔琪等研究者在2015 年的论文中对未来GIS 发展的技术趋势进行了展望，除了云计算和低功耗计算平台外，还有移动应用、数据开放、大数据分析、“地理智慧”、三维技术、开源软件、社会化软件等领域的快速发展会带动GIS 行业的融合性，使地理科学研究者、地理爱好者和地理信息服务的使用者都参与到地理信息的认知、挖掘的过程中来。在2015 年，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》，部署了大数据的发展与管理工作。未来大数据将推动产业发展，促进大数据的共享和利用，这将成为GIS 领域高速发展的一个良好契机。