数字空间服务支撑平台关键技术研究与实践

孙 丽， 殷 年， 陈江华

(合肥市测绘设计研究院，安徽 合肥 230061)

0 引 言

智慧城市数字空间建设是支撑智慧城市运营的重要基础设施，作为智慧城市建设的重要组成，已经在智慧城市建设和城市运行管理中得到了广泛深入应用，发挥了基础支撑作用，极大地提高了城市管理能力和水平。推动智慧城市数字空间建设，对于实现科学化的城市规划建设、精细化的城市运营管理、智慧化的信息服务将起到不可或缺的作用。本文通过采集、汇聚、融合地理信息时空大数据，打造以数据(信息)服务及空间可视化场景为支撑的数据服务和信息应用支撑体系，促进城市数据资源融合，从而为政府宏观决策、应急管理、社会公益服务提供信息综合数字空间服务，为城市发展提供有力的辅助决策支持，推动城市治理体系和治理能力现代化，为政府提升社会治理能力、优化民生服务、推进产业创新发展提供数据支撑，推动多个行业委办局联动和智慧示范应用落地，为新型智慧城市建设奠定基础。

1 数字空间服务支撑平台关键技术路线

1.1 基于空天地一体化信息获取手段构建地理时空大数据技术

利用空天地一体化信息获取技术，通过传统测绘与新型测绘相结合的技术手段，实现传统测绘产品和新型测绘产品的高效生产，满足地理时空数据生产的要求，形成标准统一的数字空间基础地理数据库，并在统一的标准规范和信息安全框架下，建设数字空间的应用和服务，形成整合和支撑各应用系统的能力。

1.2 基于可视化业务建模引擎的众源数据自动在线融合技术

为了持续、实时、高效地进行众源数据的抽取和汇聚，本文基于可视化业务建模引擎的众源数据自动在线融合技术，接入了多源、异构和实时的各类业务专题数据，可视化业务建模引擎基于平台服务对象的业务情况设计，面向业务用户提供了常用、成熟的算法和模型，通过服务接口、连接数据库的方式接入外部系统中的数据，也能接入以文本、文件形式存放的数据，同时还能接入物联网、传感网的感知数据、实时数据，构建了集任务设计、任务调度、计算执行于一体的作业组件与实时计算，通过流程的可视化任务定制，实现了众源数据的自动在线融合，挖掘数据的价值。

1.3 基于Hive+Cloudera Manager的时空地理数据混合存储技术

本文基于Hive+Cloudera Manager的时空大数据混合存储技术，通过Cloudera Manager搭建了一套时空大数据存储、处理的集群平台，统一管理所有集群节点，实现负载均衡和高可用。通过采用基于Hive的众源异构数据混合存储模式，来规范化数据存储，自动创建最优的空间数据索引，并优化和扩展DDL、DML支持，解决了传统数据存储模式下的海量数据管理、高并发读写以及扩展性的瓶颈问题，将平台汇聚的海量的基础地理信息、公共专题和物联感知数据进行了高效存储，具有可扩展性、延展性和良好的容错性，并对外提供查询服务，同时满足了离线数据的挖掘需求。

1.4 基于有限状态机的政务地理信息过程控制技术

建立了基于有限状态机的政务地理信息协作采集更新模型，为各部门采集政务地理信息资源提供工具，不仅能够采集位置信息，还能够根据各行业的需求采集属性信息，采集的各类数据汇聚到平台后可对外共享。实现了政务地理信息要素的“一站式”采集、校核、更新、共享、发布以及采集过程历史回溯、规定时效内的更新操作等。

2 地理时空大数据库设计

本文通过利用航空摄影、地面车载扫描、地面测量及地下探测等方式，获取城市范围内卫星及航空摄影遥感影像、数字正射影像图、数字高程模型、数字线划图、三维模型等传统地理信息数据，以及实景影像、倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据，并进行处理、编码、分析和建库，形成标准统一的数字空间地理数据库；同时汇聚人口、国土规划、宏观经济和建筑物等专题信息，构建统一的人口库、宏观经济库、建筑物数据库等专题数据库；通过地址匹配和编码技术，构建数字空间的相互关联关系，为城市交通、环境、能源、经济行为和城市文化生活等大数据的可视化、分析和应用。时空大数据库管理的主体是地理大数据，本文时空数据库按照空间维度、时间维度、专题维度三个维度进行组织，并充分考虑空间和属性如何关联、现状与历史如何关联，以及二维与三维如何关联，经数据汇聚、空间处理、数据检查、数据入库等工作业务流程，完成数据建设。业务流程如图1所示。

图1 地理时空大数据库建设业务流程设计

3 “数字空间”服务支撑平台建设

3.1 平台总体设计

“数字空间”服务支撑平台是在基础设施层和地理时空大数据库的基础上，将GIS数据资源、GIS平台资源进行深度整合，面向业务用户直接提供各种类型的云服务，为各类用户提供数据支持。平台服务系统总体上基于ArcGIS技术体系进行开发，主要满足时空大数据交换、组织、管理、发布、服务、应用、运维等需求。其总体架构如图2所示。

图2 智慧城市数字空间服务支撑平台总体设计

3.2 平台功能设计

(1)运维管控子平台：基于服务共享与运维管理解决方案执行统一监管、多方参与的资源运行维护机制，涵盖基础设施层、数据层、平台层、应用层等资源在内的综合运维。

(2)数据交换及共享子平台：提供各业务系统、智慧城市建设相关系统之间的数据交换的支持能力，提供数据交换服务；实现信息资源的数据交换和整合，实现已注册的业务系统的数据互通；通过数据整合功能采集外部数据，通过数据比对、清洗、转换、异常处理等整合服务，实现数据信息资源的更新。

(3)信息资源服务中心建设：负责资源汇集、发布、信息产品订阅的信息资源服务。用户可以在线查询、申请平台的各类信息资源，还可通过服务注册的方式共享发布自己的资源及服务，含信息资源编目、资源目录管理、在线资源查阅、数据共享发布等内容。

(4)应用服务中心建设：应用服务中心通过门户网站为政务、公众以支持多种形式终端的方式提供应用服务；以二维、三维、虚拟现实、全景等多种方式的可视化展现及服务；同时提供向导式的应用搭建模板，为应用发展提供肥沃的“生长土壤”，满足开发丰富GIS应用系统的需求。

(5)时空大数据运营分析：大数据挖掘运营提供了一个基于大数据的智慧城市服务，提供数据内在关系和价值的分析挖掘工具，包括多种算法和挖掘分析模型，形成数据挖掘知识，对导入的各类数据根据数据挖掘分析场景从模型库中选择对应的大数据工具集进行组装，并将结果发布到行业。

4 结束语

本文的研究成果已经成功应用于合肥市相关园区智慧城市建设项目中，实现了地理时空大数据采集建库、基于数字空间服务支撑平台的地理时空大数据服务，并逐步推动了平台在各业务部门的落地应用，后期将进一步深化各类智慧应用体系的数据服务共享，重点围绕辅助政府科学决策、信息化管理等方面拓展平台应用功能，提高平台应用的广度和深度。