大数据环境下GIS技术发展研究

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大数据环境下GIS技术发展研究

作者：沈松雨

来源：《科技创新与应用》2015年第10期

摘 要：大数据环境下GIS处在数据体量大、数据急剧膨胀、数据源多样、数据不精确、数据价值密度低的环境。描述大数据环境下GIS数据显著特征；探讨大数据环境下GIS技术在数据采集、存储、分析处理等三个方面存在的挑战；展望面对这些挑战GIS技术应存储去结构化、计算内存化、分析去模型化、地图全息化发展趋势。 关键词：大数据；GIS；Hadoop；Spark；去模型化 引言

随着移动互联网、智慧城市、物联网、云计算等前沿科学技术的快速发展，数据采集方式也不断扩展，越来越多的物体成为传感器，诸如手机、手环、手表、眼镜等越来越多的日常用品成为数据的生产工具。在此背景下，数据量呈爆发式增长。2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[1]。2014年中国所产生的数据则相当于2012年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 1 GIS空间数据的大数据特征

具体什么是大数据不同的组织给出的定义也不尽相同，普遍来说大数据指的是无法通过现有的软件工具采集、存储和分析处理的数据集合。业界通常用5V（Volume、Variety、Velocity、Veracity、Value）特征[2]来概括大数据的显著特征。爆发式增长的数据中80%与空间位置有关，这些GIS空间数据的大数据特征同样可以用5V来概括。

Volume（数据量）：即数据体量大，大量TB级以上数据需要采集、存储、分析处理，如一个地级市的基础地理信息数据。

Velocity（速度）：即数据产生的速率很快，目前数据正以ms甚至微秒计的流数据源源不断地快速产生，因此对数据处理的实时性要求也越来越更高。

Variety（多样性）：即数据具有多样性，它包含各种结构化和非结构化数据，比如属性数据、矢量数据、遥感影像等栅格数据。

Veracity（真实）：即数据具有不精确性，因为数据存在噪音、歧义甚至是缺失，从而导致数据信息模糊，给数据的处理带来诸多不利影响。

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