大数据在地理信息系统的应用

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:
就像许多流行的短语一样,“大数据”的概念有多种定义。从地理信息系统(GIS)的角度来看,无论是在数量和复杂性方面,大数据描述的数据集如此之大,他们需要管理,处理和分析的先进工具和技能。如此巨大的数据集可以是一个大量的工作,但功夫不负有心人。地理空间大数据提供了详细信息,并提供跨多个学科和应用的即时和长期价值的信息。
  
地理空间大数据可以包括来自传感器和数据采集方法的各种各样的信息。可以采用手持式或调查级全球导航卫星系统/专用计算机领域,甚至是智能手机来获得地点和特点及其相关属性。与其它技术相比,这些数据集规模较小,但它们却提供非常高水平的精度和细节,并且可以迅速地更新。移动测绘系统采用了激光雷达,成像,全球导航卫星系统和其他传感器的组合捕捉大量的三维信息。然后,从机载和卫星平台的数据收集的从图像和激光雷达到多光谱遥感数据被融合到开发全面的模型和数据库。
  
收集地理空间大数据能力不断增长。根据一家欧洲咨询公司2014年的一份报告,350个新的地球观测卫星预计将会持续工作10年的时间,无人机系统(UAS)提供灵活的,具有成本效益的工具来收集图像。而地面三维扫描仪和摄影机在有着更多细节要求或能见度有限发挥作用的领域可以获得全面信息。
  
试图利用巨大的容量和多样性地理空间的大数据就像是从消防水带喝水。为了处理大量的数据,现代软件将图像处理,点云管理,摄影测量等技术集成到现有的地理空间工作流程中。并提供专门的新的解决方案,如采用自动三维建模和特征识别从大图像和点云提取专门的信息,进一步提高大数据的价值。
  
大数据在地理信息系统中的作用
  
大多数人认为地理信息系统(GIS)是地图的基础。但它远不止于此。地理信息系统可以是相关、可视化和分析大数据所提供的位置、属性和信息的平台。通过将一个资产的位置与其他属性相关联,可以更好地管理该资产。关键在于收集和管理信息。
  
在大面积的勘察中,地理信息系统专业人员可以从多个来源提取数据。例如,考虑地理空间技术在分析在农村和城市环境的森林健康的作用。原始数据可以来自卫星遥感影像,以及机载激光雷达和航空摄影。从手持GIS数据采集器的数据提供了详细的作为检查点和地面的真实数据的航空摄影数据。当融合和分析,集成数据提供了冠层,树种,伤害,健康评估以及与树木覆盖的热量和能源使用的评估范围的信息。在农村地区,林农可以使用该信息来评估树的大小,健康状况,以及潜在的收获价值。
  
大数据也提高了地理信息系统(GIS)的时间组成部分。初始数据采集允许用户可以在特定时间点检查的特点和条件。随后的集合提供的信息来分析随着时间的推移资产的行为。变化检测等软件的TrimbleeCognition®先进的分析软件可以检查大型数据集自动识别新功能和变化。快速采集和地理空间数据的自动处理,提供在时间敏感的应用,包括工程,土地管理,交通运输,农业,建筑,远程信息处理和更多的新的效率。
  
大数据的新来源
  
许多没有能力来收集这种数据的组织可以从航空和卫星的数据中受益。因此,他们经常求助于航空摄影和图像处理的服务提供商。从卫星系统,如陆地卫星图像是免费提供的成本,但可能缺乏对许多许多地理信息系统(GIS)应用所需的分辨率。
  
Trimble数据市场成为了一个新的选项,使用户能够查看和地理空间数据的可用于给定的位置各式各样选择。从各种公共和私人市场提供的数据,包括政府图和地形模型、陆地卫星的图像,高分辨率的商业卫星照片。频繁更新的图像使用户基于时间的分析能够进行自然或内置功能。
  
不断扩大的供应和使用大数据,为地理空间专家带来了新机遇。随着技术的发展,地理信息系统将新增从一个增加的各种资源处理更多的数据能力。例如,UAS正在打开的可能性机构从自身环境中收集数据。他们可以注入数据到其他大数据集进行可视化和高度定制的分析。
  
越来越多的行业客户正在认识到地理信息的价值,并寻求将其整合到他们的业务中。不断上升的需求将提高收集和共享地理空间和相关信息的效率。
  
地理空间专业人士具备选择和集成最适合产生所需的信息和数据结果技能和工具。通过与他们的客户和利益相关者密切合作,地理空间专家可以成为值得信赖的顾问和他们的客户的信息流关键部分。
原文发布时间为:2016年10月8日
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
123 1
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI与大数据在IT运维中的应用探索####
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据分析技术如何革新传统IT运维模式,提升运维效率与服务质量。通过具体案例分析,揭示AI算法在故障预测、异常检测及自动化修复等方面的实际应用成效,同时阐述大数据如何助力实现精准运维管理,降低运营成本,提升用户体验。文章还将简要讨论实施智能化运维面临的挑战与未来发展趋势,为IT管理者提供决策参考。 ####
|
21天前
|
存储 机器学习/深度学习 大数据
量子计算与大数据:处理海量信息的新方法
量子计算作为革命性的计算范式,凭借量子比特和量子门的独特优势,展现出在大数据处理中的巨大潜力。本文探讨了量子计算的基本原理、在大数据处理中的应用及面临的挑战与前景,展望了其在金融、医疗和物流等领域的广泛应用。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
云计算与大数据技术的融合应用
云计算与大数据技术的融合应用
|
2月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
67 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 大数据
量子计算与大数据:处理海量信息的新方法
【10月更文挑战第31天】量子计算凭借其独特的量子比特和量子门技术,为大数据处理带来了革命性的变革。相比传统计算机,量子计算在计算效率、存储容量及并行处理能力上具有显著优势,能有效应对信息爆炸带来的挑战。本文探讨了量子计算如何通过量子叠加和纠缠等原理,加速数据处理过程,提升计算效率,特别是在金融、医疗和物流等领域中的具体应用案例,同时也指出了量子计算目前面临的挑战及其未来的发展方向。
ly~
|
2月前
|
供应链 搜索推荐 安全
大数据模型的应用
大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域,它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测,助力金融机构做出更加精准的决策;在医疗领域,大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发;在交通领域,该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理,从而提升整体交通效率;电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化,增强用户体验与企业效益;此外,在能源和制造业中,大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面,全面推动了行业的智能化转型与升级。
ly~
144 2
ly~
|
2月前
|
供应链 搜索推荐 大数据
大数据在零售业中的应用
在零售业中,大数据通过分析顾客的购买记录、在线浏览习惯等数据,帮助零售商理解顾客行为并提供个性化服务。例如,分析网站点击路径以了解顾客兴趣,并利用历史购买数据开发智能推荐系统,提升销售和顾客满意度。此外,大数据还能优化库存管理,通过分析销售数据和市场需求,更准确地预测需求,减少库存积压和缺货现象,提高资金流动性。
ly~
409 2
|
25天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
209 7
|
25天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
39 2