大数据技术在测绘地理信息的应用

摘要：由于传统技术无法满足目前地理信息前沿科技的要求，因此探索大数据技术在测绘地理信息中的合理应用，对推进测绘地理信息技术的发展具有重要意义。

关键词：大数据技术；测绘地理信息；应用对策

大数据技术的广泛应用，在很多领域具有非常重要的影响。当前，信息获取的手段越来越丰富，信息量也越来越大，对整个社会的发展具有一定的推动作用。但对信息科学合理的应用和有效储存、管理也是目前各行业需要着重思考的问题。大数据技术在具体应用中，为诸多领域提供了可靠的发展空间，测绘地理信息不仅有利于经济建设，而且有利于推动社会发展，因此，要保证测绘地理信息的准确性、可靠性，就要认识到大数据技术应用的必要性。

1测绘地理信息发展现状及现存问题

1.1测绘地理信息发展现状

近年来，经济发展水平不断提升，各种先进技术在各领域中的应用相对比较广。3S技术的应用，实现了对传统测绘技术的改进和优化，推动了测绘地理行业的信息化建设和发展。与此同时，测绘的生产主体模式也逐渐发生了根本性的变化，大量外业测量工作在具体开展中被业内的地理信息处理逐渐取代。可见，测绘地理信息服务范围在不断扩大。

1.2测绘地理信息存在的问题

测绘地理行业中，传统技术应用效率、测绘结果无法满足实际要求。针对目前存在的各种问题，提出针对性的解决对策，以此来保证测绘地理信息的准确性、有效性。1）测绘地理信息通常会被采集到各种不同类型的传感器中，以此来实现快速合理的获取和应用。通过静态空间的数据方式，逐渐转变成动态化的时空信息，特别是在当前物联网时代背景下，无论是数据获取还是在生产方式等方面，都已经呈现出明显的变化趋势。直接造成数据量越来越大，虽然计算机硬件以及对应的储存设备在实际应用中也在不断提升，但还是无法满足数据管理以及储存各方面的需求。2）不同类型的先进技术手段在很多领域中被挖掘和利用，包括高分卫星遥感技术、激光雷达等各种不同类型的技术手段。由于目前测绘地理信息对信息数据质量的要求在不断提升，数据种类也在逐渐朝着多样化的趋势发展，大量的人工作业模式也逐渐朝着自动化的趋势发展。此时，计算机在各项业务的具体处理方面经常会出现严重不协调的问题。在现代化社会发展背景下，对各种不同类型的信息产品提出的需求非常大。测绘地理信息的服务范围也在不断扩大，导致边缘模糊状态比较严重，甚至还会引起跨界[1]问题。这种形势下如果一直沿用传统的测绘技术、测绘成果，很难满足现代化社会发展的个性化需求。测绘地理信息数据的产生、收集以及应用，要能够体现全局性的特征，所以对数据实时有效的分析和处理能力提出了更高的要求。

2测绘地理信息中对大数据技术的合理应用

信息社会对大数据技术提出的要求越来越高，对各种不同类型的海量数据展开科学合理的储存、管理以及计算，都是比较常见的处理手段。在实践中，针对各种不同类型的数据信息展开处理时，通常情况下需要利用TB级或者更大量级的数据进行妥善处理，这些都是传统数据处理技术根本无法完成的任务。大数据技术在实际应用中，会涉及分布式计算等，打破了测绘地理信息的发展瓶颈。

2.1地理信息数据的储存和管理

大数据时代背景下，大数据技术实践中应用地理信息数据涉及到的内容有很多，不仅涉及到各种不同类型的图形、数据库等具有结构化特征的数据内容，而且还涉及文档内容、表格等具有非结构化特征的数据信息。针对结构化特征的数据进行处理时，要构建数据处理平台，对数据进行分类管理，以此来达到良好的处理效果。在这一基础上，可以通过Hadoop分布式的处理平台作为基础，对HDFS进行科学合理的应用，有利于实现数据集群的合理构建。数据管理集群的节点数量通常情况下可以直接与现有的数据量规模、近期的需求情况等进行科学合理的配置，以此为基础，有利于实现所有节点协同工作的集中化处理，以此来保证各项数据信息的储存、计算等各项工作真[2]正落到实处。与此同时，可以通过对Hbase数据工厂的科学合理应用，实现对大量半结构化、各种非结构化数据的针对性的分析和处理。针对已经生成结构化的数据，可以直接储存到对应的Hadoop数据库中，以此来保证数据信息的合理性、可靠性以及安全性。除此之外，要对Hive的数据仓库展开科学合理的布设和应用，该数据仓库的设置目[3]的就是为了实现对结构化数据合理的管理和控制。由此可以看出，Hive、Hbase在实践中的联合式应用，有利于实现结构化、非结构化这两种不同类型地理信息数据的集群式管理，同时还可以保证储存的可靠性。最后，通过对MapReduce的应用，实现分布式的计算和分析，通过Hadoop集群当中的并行计算方式，实现对现有大量数据针对性的处理。在此基础上，有利于形成一个基础的框架模式，以此来保证地理信息档案对应的大数据处理平台能够得到合理构建和落实。

2.2测绘地理信息时空数据的运算和处理

计算机技术在实际应用中整体处理能力普遍有所提升，间接为测绘地理信息的效率、质量提升提供了保证。大数据分布处理技术在具体应用中最为明显的优势是可以实现对大规模数据的批量化处理，处理速度相对比较快。无论是图结构数据的图计算，还是全局数据的查询和计算分析等，不同类型结构地理信息数据的应用，有利于工作效率[4]和质量提升。某专家在实践中，通过对多源、多时相等各种不同类型的数据展开合理的处理，并进行数据入库等各种不同类型的试验操作。发现在实践中数据源为资源3号的2卫星影像，其自身的对应面积为270000km，通过应用PixelGrid-SAT软件可以实现DEM、DOM等成果的制作和分析，还可以实现对DSM的提取、纠正等各种操作，以此来保证信息获取、处理过程的时效性，高质量地完成测绘地理信息的处理。

3结语

大数据时代背景下大数据技术的引进和应用，对测绘地理信息工作的展开具有非常重要的影响。大数据技术的应用，不仅有利于实现对测绘地理信息各种海量数据储存、处理以及分析和管理等问题的妥善处理，而且有利于保证各种不同类型数据信息处理效率和质量的提升。在保证自身分析能力、服务水平提升的同时，推动地理信息行业稳定、高质量发展，满足时代提出的个性化需求。081HuabeiNaturalResources华北自然资源论文

参考文献：

[1]邬明权,王标才,牛铮,黄文江.工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展[J].地球信息科学学报,2020,22(07):1408-1423.

[2]黄军政.大数据及其对测绘地理信息工作的启示[J].工程建设与设计,2020(12):245-246.

[3]罗国辉,黄斌.研究大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].居舍,2019(01):175.

[4]陈臣.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战分析[J].西部资源,2018(05):148+152.

作者:李玲 单位:山西省煤炭地质115勘查院