时空大数据平台能力汇总

合集下载

时空大数据的分析与挖掘

时空大数据的分析与挖掘

时空大数据的分析与挖掘随着互联网和移动通信技术的日新月异,数字化社会的数据规模持续增长。

在此基础上,时空大数据应运而生。

时空大数据是指依靠综合传感、定位、通信、计算、存储和数据挖掘等技术手段所获得的具有时空特征、涉及多个领域、多个层次、多个时段的海量数据。

如何利用这样的数据资源进行分析和挖掘,是21世纪的挑战和机遇。

一、时空大数据的特点时空大数据与传统数据相比,具有以下特点:1.数据规模庞大:时空大数据的数量级非常大,超过一千亿条以上。

由于其容量巨大,非常难以高效地处理和存储。

2.数据类型多样:时空大数据来源广泛,可以是气象、地理、交通、通信、社交网络等各个领域的多维数据信息。

3.数据时效性强:时空大数据因其具有时效性,对数据实时性、准确性要求非常高。

4.数据空间分布广泛:时空大数据的采集需要分布式传感、地理定位等技术的支持。

因此,数据在时间和空间上的分布是不均匀的,例如人口、交通等在城市中心区域的数据要比郊区的数据密度更高。

二、时空大数据的应用1.智慧城市:城市大数据是由城市规划、环境、交通、社会安全、教育和旅游等众多领域的数据信息综合分析而得到的数据状态。

智慧城市是以人为本,将技术与城市管理相结合的新型城市模式。

在这个新型城市中,通过与人工智能、物联网技术相结合,可以实现城市的智能化、高效化、可持续化和公平化。

2.交通运输领域:交通运输体系是城市生命线之一,是社会发展的重要基础。

时空大数据可以帮助交通运输监测、预测、规划和运营,提高交通运输系统的安全性、可靠性和效率,并促进运输管理优化、资源配置合理化、运输体系智能化。

3.应急管理体系:时空大数据可以用于防灾减灾、精准救援和灾后重建等方面。

例如在地震、洪涝等灾害发生时,时空大数据技术可以快速、精准地定位灾区,提升救援效率,并指导灾后重建工作。

三、时空大数据的分析方法1.数据预处理:时空大数据往往是异构分布、不完整、缺失、冗余和噪声等多方面问题,因此需要对时空大数据进行清洗、去重、规整和压缩等预处理。

什么是时空大数据(一)

什么是时空大数据(一)

什么是时空大数据(一)引言概述:时空大数据是指通过对时间和空间信息进行采集、储存、管理、分析和应用,获取大规模、多维度、高精度的时空数据的技术和方法。

时空大数据的应用范围广泛,涉及领域包括城市规划、交通管理、环境监测、气象预测等等。

本文将为大家介绍什么是时空大数据的基本概念和特点。

正文内容:一、时空大数据的定义和基本概念1. 时空大数据的定义2. 时空数据和时空大数据的区别3. 时空大数据的基本特点4. 时空大数据的来源和获取方式5. 时空大数据的应用领域和发展前景二、时空大数据的数据特点和处理方法1. 多维度的数据信息2. 高维度的数据量和数据密度3. 多样化的数据形式和格式4. 时空数据的时序性和地理性5. 时空数据的随机性和动态性6. 时空大数据的数据挖掘和分析方法三、时空大数据的存储和管理技术1. 时空数据的存储模式和结构化方法2. 时空数据的索引方法和优化策略3. 时空数据的压缩和加密手段4. 时空大数据的备份和恢复策略5. 时空大数据的安全和隐私保护技术四、时空大数据分析和应用的关键技术1. 时空大数据的数据预处理和清洗方法2. 时空大数据的特征提取和选择技术3. 时空大数据的聚类和分类算法4. 时空大数据的关联分析和推荐算法5. 时空大数据的可视化和交互分析方法五、时空大数据的挑战和发展趋势1. 时空大数据的隐私保护和安全性问题2. 时空大数据的数据共享和开放性3. 时空大数据的数据质量和一致性问题4. 时空大数据的算法效率和计算复杂性5. 时空大数据的跨领域和跨学科合作总结:本文介绍了时空大数据的定义和基本概念,分析了时空大数据的数据特点和处理方法,讨论了时空大数据的存储和管理技术,阐述了时空大数据分析和应用的关键技术,提出了时空大数据的挑战和发展趋势。

随着时空大数据的快速发展,它将在各个领域发挥重要作用,对社会经济发展产生深远影响。

数字赋能城市精细化管理——济源示范区智慧城市时空大数据平台建设纪实

数字赋能城市精细化管理——济源示范区智慧城市时空大数据平台建设纪实

数字赋能城市精细化管理——济源示范区智慧城市时空大数据平台建设纪实□ 孙璐 刘思远“项目全面完成试点建设任务,同意通过验收。

”9月20日,自然资源部验收组专家在听取平台的相关汇报后表示。

济源产城融合示范区(以下简称济源示范区)是自然资源部组建后批复的首个国家级全域产城融合示范区智慧城市时空大数据平台建设试点城市。

平台于2019年9月启动建设,汇聚全区统一的时空大数据三维“一张图”,开发出适合不同受众的版本,对接智慧国土、智慧公安等典型应用系统,助力推动城市智能化管理,提升城市治理能力。

汇聚“一张蓝图”“通过平台不仅可以直观地看到地面的设施,而且可以了解深埋在楼宇间、地下的管线和人口、企业等各类数据。

”济源示范区自然资源和规划局地理信息科科长王佩霞介绍道。

文化城、篮球城、世纪广场……进入实景三维地图,一座由数据映射出的虚拟城市跃然眼前,整个城市空间以实景三维形式在屏幕上一览无余。

透过电脑屏幕,密密麻麻的地名地址信息布满地图上,高分辨率遥感影像地图覆盖全区域,放大后,可清晰地掌握房屋、道路等多尺度、多类型、多时相的地理信息数据。

平台建成覆盖全域7大类900余小类横跨13个部门的时空大数据资源池,接入国土空间规划“一张图”实施监督信息系统、智慧城市决策会商系统等8个示范应用,涉及基础时空、公共领域、自然资源、物联网实时感知、安局全警合成作战一体化指挥调度系统,立即调度离报警群众最近的警车向事故地出警,顺利解决群众的求助。

“平台可以实时向公安部门提供高清影像电子地图、详细的地名地址等地理信息数据,能直观智能地显示城市状况,有效辅助办案,为城市治安、公共安全服务提供便利。

”王佩霞说。

此外,平台还应用于智慧教育。

在平台数字地图上制作招生信息“一张图”,通过公众版向市民发布公示,有效避免家长对招生信息的误判、误读。

截至目前,平台还对接济源示范区智慧政务、智慧城管、智慧环保、智慧应急、智慧住建等典型应用系统,提供数据服务。

省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效

省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效

省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效文 | 李亚平1 魏国2 吴凯2 赵晓梅2 张静2 孟奇21.中科院空天信息创新研究院2.内蒙古自治区军民融合发展研究中心随着“数字经济”时代的到来,数据已经成为第五大生产要素,正在逐渐形成流通和交易制度。

随着北斗导航的大众化、规模化应用,北斗用户终端以及服务于北斗用户终端的信息系统所产生的海量数据是一种具有特殊意义的数据,也具有重要挖掘价值,已经被政府和行业重点关注。

近年来省级北斗时空大数据底座建设被作为推动北斗产业发展和规模化应用的重要举措,正在加速推进。

本文针对省级北斗时空大数据底座建设的背景、现状、关键技术、预期成效以及面临的挑战进行了初步探索研究,为未来省级北斗时空大数据底座建设提供参考。

一、省级北斗时空大数据底座建设概念与建设现状1. 省级北斗时空大数据底座概念时空大数据是指基于统一的时空基准(空间参照系统、时间参照系统),存在于空间与时间中,与位置直接(定位)或间接(时空分布)相关联的大规模海量数据集,由“基础地理时空数据”和“部门行业专题数据”融合而成[1]。

省级北斗时空大数据底座是时空大数据平台和国家北斗大数据中心省级分中心融合的产物,主要完成以北斗导航为时空基准的省级基础地理数据和行业应用中动态要素数据的汇聚、处理、管理、共享分发,把省级各种分散的(点数据)和分割的(条数据)时空大数据汇聚到一个特定的自主可控的平台上,并使之发生持续的聚合效应。

因此,省级北斗时空大数据中心底座可以定义为汇聚省级北斗连续运行参考站(CORS)站网数据、北斗用户终端数据、省级基础时空数据,利用北斗系统的导航、定位、授时、短报文四大服务,打造具备省级泛在、智能、可信的定位、导航与授时(PNT)服务能力的基础服务平台。

其核心要素包括地基增强感知网、北斗大数据中心(基础设施、数据中台)、灾备中心、北斗位置服务云平台、基础地图、标准规范体系、行业示范应用共性插件(业务中台)。

智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲

智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲

智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲一、引言随着信息技术的不断发展和智能化时代的到来,智慧城市已成为时下城市发展的重要战略。

而构建智慧城市的关键在于对城市的时空大数据进行有效的管理与分析,以此为基础建设云平台。

本文将就智慧城市时空大数据与云平台建设的相关技术进行探讨,提出技术大纲。

二、智慧城市时空大数据技术1. 数据采集与存储技术智慧城市中,各类传感器和设备将大量产生数据,如交通流量、环境监测等。

为了实时获取这些数据,需要构建可靠的数据采集系统,并通过云端技术将数据存储在云平台上。

2. 数据预处理技术时空大数据需经过预处理,包括数据清洗、噪声剔除、数据融合等,以消除数据中的冗余和错误,提高数据质量和准确性。

3. 数据挖掘与分析技术智慧城市时空大数据中包含了各类有价值的信息,如城市交通拥堵、人口流动等。

通过数据挖掘与分析技术,可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势,为智慧城市决策提供科学依据。

三、云平台建设技术1. 云计算技术云计算是支撑智慧城市建设的重要技术基础。

通过云计算技术,可以实现对海量数据的存储、处理和分析,提供较高的计算效率和可靠性。

2. 数据安全与隐私保护技术智慧城市时空大数据中涉及大量居民个人信息,保护数据安全和隐私成为云平台建设的重要任务。

通过加密、权限控制等技术手段,确保数据在传输和存储过程中的安全。

3. 可视化与用户界面技术云平台应提供用户友好的可视化界面,使城市管理者和居民能够直观地了解城市的运行情况和问题,并能进行智能化的决策。

四、智慧城市时空大数据与云平台建设技术应用案例1. 交通优化基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术,可以实时监测交通流量和拥堵情况,通过智能控制信号灯和路由导航等手段,提高交通效率和减少拥堵。

2. 环境保护借助智慧城市时空大数据与云平台建设技术,可以收集和分析环境监测数据,实现对环境污染的实时监控和预警,并制定相应的环保措施。

3. 突发事件响应智慧城市时空大数据与云平台建设技术可用于突发事件的响应和控制,通过实时监测和数据分析,快速获取事件信息并采取相应的应对措施。

新一代时空大数据平台GMSS介绍

新一代时空大数据平台GMSS介绍
信 息 技 术
DOI: 10.16661/j.c n k i.1672-3791.2017.31.031
2017 NO.31 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
科技资讯
新一代时空大数据平台GMSS介绍①
樊文有1,2 闫从文2 徐进1 宫巧1 (1.北京天耀宏图科技有限公司 北京 100089;2.中国地质大学 湖北武汉 430074) 摘 要: 近年来, 地理信息产业迎来新的发展契机, GIS全面向网络化转型, 处理海量数据, 与云计算结合, 迈向互联共享, “GIS+云+大数据+互联网” 势不可挡。 本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题, 阐述了GIS与云计算结合的必要性, 并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。 关键词: GMSS GIS 云计算 大数据 互联网 中图分类号: 文献标识码: 文章编号: P208 A 1672-3791(2017)11(a)-0031-02
中空间大 数 据 带 来 的 各种问 题 [ 6 ] 。 云 GI S 平台 提 供 一种 稳 定、 高 效、 低 成 本的 支 撑应 用架构, 将成 为下一 代GI
1
GIS与云计算、 大数据
云 计 算是 继 分布 式 计 算、 并 行 计 算 和网格计 算之 后出 现 的一种 新兴 的计算 模 式, 它 将计算任务分布在大 量计算 机构成的资源池上, 使用户能够按 需获取计算力、 存储空间 和信息服务。 如 今我们已身处 一 个 大 数 据 时代, 大 约 8 0%的 数 据 都 与空间位 置有关。 空间数 据 具 有空间性、 时间性、 多维性、 空间关系复杂 等 特 性。 空间大 数 据 没有 改变GI S 的基 本 特 征, 但 是 对传 统GI S 提出了巨大 的 挑 战。 在 架构层面, 大数 据体量大、 速度快、 模态多等特 性带来的挑战终将引起GIS 数 据 存储与管 理 的质变, GI S 大 数 据相 对 于 普 通大 数 据空 间维度, 需要创新数据挖掘的策略和方法。 时 空大数 据给 GIS 带来了挑战, 而云计算则给 GIS 带来 了新发展契 机。 首先, 在 空间数 据存储方面, 云计算的高可 靠、 高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供 可靠、 安全的数据存储中心 [6]; 其次, 在地理数据计算方面, 云计算基于虚 拟 集 群的可伸缩 数 据处 理 技 术, 可满足海量 地 理数 据高性能计算; 最后, 在 地 理信息服务方面, 云计算 具 有松 耦合, 数 据、 功能、 服务的全共享, 服务可聚合、 可迁 移 等 特点, 可解 决传统GIS 缺乏统一的平台、 地理信息资源 难以共享以及 “信息孤岛” 等问题 [2] 。 云GIS就 是基于云计算的理论、 方法和技术, 改 进传统 GIS 架构体系, 以实现海量空间数 据的快 速存取与处理, 提 高计算能力和 数 据处 理能力, 解 决 地 理 空间信息科 学领域

时空大数据的特点和应用(二)2024

时空大数据的特点和应用(二)2024

时空大数据的特点和应用(二)引言概述:时空大数据是指基于时间和空间信息所产生的大规模数据集合。

随着科技的不断进步和人类对大数据的需求增加,时空大数据的重要性也日益凸显。

本文将从以下五个大点来阐述时空大数据的特点和应用。

正文:一、时空大数据的特点1.数据量巨大:时空大数据是由大量的时间和空间信息构成,数据量庞大,造成了数据管理和分析的挑战。

2.数据多样性:时空大数据包含多种类型的数据,如GPS轨迹数据、卫星遥感数据、传感器数据等,多样性使得数据处理更为复杂。

3.数据高维度:时空大数据涉及的数据维度往往很高,需要采用特定的方法和算法来进行处理和分析。

4.数据实时性:时空大数据是实时生成的,需要实时处理和分析,以满足实时决策和应用需求。

5.数据隐私性:时空大数据可能包含个人隐私信息,需要进行隐私保护和安全性控制。

二、时空大数据的应用领域1.智能交通:利用时空大数据可以分析交通流量、交通拥堵情况,优化交通导航和路况预测系统。

2.环境监测:通过分析时空大数据,可以实时监测大气污染、水质变化、地质灾害等环境信息,提供环境管理和预警决策支持。

3.城市规划:借助时空大数据,可以分析人口分布、城市用地利用状况等信息,为城市规划和建设提供决策参考。

4.灾害管理:时空大数据可以用于预测和管理自然灾害,如地震、台风等,提高灾害应对能力和减少人员伤亡。

5.社交网络:利用时空大数据可以分析人际关系网络、用户行为模式,为社交媒体推荐系统和广告定向提供支持。

三、时空大数据的挑战和问题1.数据清洗和校正:时空大数据中存在噪声和错误数据,需要进行清洗和校正,以提高数据质量和准确性。

2.数据存储和管理:时空大数据的存储量庞大,需要采用合适的存储结构和管理策略,提高数据的访问效率和可靠性。

3.数据分析和挖掘:时空大数据的高维度和多样性使得数据分析和挖掘变得更为复杂,需要开发创新的算法和模型来处理和分析数据。

4.隐私保护和安全性:时空大数据可能包含敏感信息,需要采取隐私保护和安全性措施,防止数据泄露和滥用。

为城市管理装上“智慧大脑”——智慧济源时空大数据平台应用纪实

为城市管理装上“智慧大脑”——智慧济源时空大数据平台应用纪实

为城市管理装上“智慧大脑”——智慧济源时空大数据平台应用纪实□ 孙璐 刘思远“平台建成以来,有效解决了数据共享难、更新难的问题,应用领域和范围逐渐增多,为各行业、领域提供了及时的测绘地理信息服务支撑。

”近日,说起智慧济源时空大数据平台,济源产城融合示范区自然资源和规划局地理信息科科长王佩霞说。

自2021年平台建成以来,示范区自然资源和规划局积极汇聚时空数据“一张图”,做到“一个部门统建、所有部门共享”,解决了以往时空数据共享难、更新难的问题,打通了信息孤岛,拓展了智慧化应用场景,在助力城市智能化管理、提高城市治理能力、提升便民服务水平等方面取得显著成效。

服务警车调度“打开平台中的公安局全警合成作战一体化指挥调度系统,全市警车实时位置以热力图方式动态展示,滑动鼠标放大地图,可详细查看每一辆警车的运行情况。

”王佩霞说。

“我的车被追尾了,请你们赶快过来。

”7月5日15时44分,示范区沁园派出所接到群众报警,派出所民警打开系统,立即调度离报警群众最近的警车向事故地出发,顺利解决了群众的求助。

为更好服务城市管理,平台以公安内网专线部署形式,向公安部门提供最新的地理信息数据底座,包括高清影像地图、大比例尺矢量电子地图、实景三维地图和详细的地名地址等。

“这些地理信息数据,能直观地显示城市状况,有效辅助办案,为城台实景三维地图,实时查看全域的道路积水、房屋等动态情况。

工作组还运用平台对全域地质灾害安全隐患点附近区域进行大数据预警分析,结合“一村一警”“一网两长”等巡查机制,在实景三维地图上对处在安全隐患区域的每一户群众和每一段可能发生滑坡、塌陷等危险路段,开展排查、疏散、调度等工作。

“各部门政务数据汇聚在平台上,使之成为新型智慧城市的‘大脑’,为公共应急事前预警、事中决策、事后处置提供科学依据。

”工作组负责人说。

此外,示范区还印发了关于推广应用智慧济源时空大数据平台的通知,提出各部门在信息化建设中要遵循“避免重复建设、充分利用已有资源”原则,涉及地理信息数据和应用服务的,将时空大数据平台作为统一的空间定位基础,避免地理信息数据的重复采购。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

地名地址规范化处理 数据质检
56
数据清洗
57
数据融合
58
数据入库
59
分析模型库
知识服务
60
知识服务
推演模型库
61
业务知识链
能力描述 要素服务(WFS)支持用户在分布式的环境下通过HTTP对地理要素进行插入,更新,删除,检索和发现服务。该 服务根据HTTP客户请求返回要素级的GML(Geography Markup Language、地理标识语言)数据,并提供对要素的 增加、修改、删除等事务操作,是对Web地图服务的进一步深入。WFS通过OGC Filter构造查询条件,支持基于 空间几何关系的查询,基于属性域的查询,当然还包括基于空间关系和属性域的共同查询。
WFS提供如下操作: GetCapabitities:返回服务级元数据,它是对服务信息内容和要求参数的一种描述。 DescribeFeatureType:生成一个Schema用于描述WFS实现所能提供服务的要素类型。Schema描述定义了在输入 时WFS实现如何对要素实例进行编码以及输出时如何生成一个要素实例。 GetFeature:可根据查询要求返回一个符合GML规范的数据文档。 LockFeature:用户通过Transaction请求时,为了保证要素信息的一致性,即当一个事务访问一个数据项时, 其他的事务不能修改这个数据项,对要素数据加要素锁。 地图服务(WMS)利用具有地理空间位置信息的数据制作地图。其中将地图定义为地理数据可视的表现。能够根 据用户的请求返回相应的地图(包括PNG,GIF,JPEG等栅格形式或者是SVG和WEB CGM等矢量形式)。WMS支持 网络协议HTTP,所支持的操作是由URL定义的。 WMS提供如下操作: GetCapabitities:返回服务级元数据,它是对服务信息内容和要求参数的一种描述。 GetMap:返回一个地图影像,其地理空间参考和大小参数是明确定义了的。 GetFeatureInfo:返回显示在地图上的某些特殊要素的信息。 目录服务(CSW)用来协助用户在已有的 Web 服务中搜索、发现及注册空间数据和服务元信息(元数据)的网 络目录服务协议。 目录中的元信息(元数据)是指可以被人类或计算机软件查询并呈现的资源的规格参数,是关于资源的不同类 型的描述信息,可用于资源的评估和进一步的信息处理。资源的元信息在 CSW 服务中以记录的形式存在,一条 记录就代表了一个资源的元信息,资源可以是空间数据或者空间服务,甚至指定 URI 地址的任何 MIME 类型的 文件。 CSW提供如下操作: 地名地址要素服务(Web Feature Gazetteer Services简称WFS-G),主要是提供地名、地址数据的查询、检 索功能。 WFS-G提供如下支持 GetCapabilities请求用于查询WFS-G服务的能力信息,包括支持的操作、支持的格式、空间坐标、包含的资源 等。它主要的目的是使客户端在使用GetFeature请求前可以对WFS-G服务有一个基本的了解,从而可以设置正确 的参数。 用于生成一个 Schema 描述,该 Schema 描述了 WFS-G 服务提供的要素类型(Feature Type),以及要素类 覆盖服务是面向空间影像数据,它将包含地理位置的地理空间数据作为"覆盖(COverage)"在网上相互交换, 如卫星影像、数字高程数据等栅格数据。
根据城市管理需要提供的其置信息,获取位置对应的详细空间地理描述信息,包括所属省份、城市、区县,附近显著POI的距 系统结合门址库、海量POI数据、道路、多级行政区划等空间地理数据,通过文本语义分析,将文字性的地址信 根据设置的起点、终点和途经点(最多支持4个),并结合导航策略,在路网中计算合理的地理路径信息,支持 的导航策略包括:最短路线、多走高速、少收费、推介,返回路径的空间地理信息和导航引导信息。 通过单个或多个关键字,超市、美食、酒店、公交站等多级类别,中心点+半径、矩形、多边形、线路+缓冲半 静态地图服务通过返回一张地图图片响应http请求,使用户能够将地图以图片形式嵌入自己的网页中。用户可 以指定请求的地图位置、图片大小、以及在地图上添加覆盖物,如标签、标注、折线、多边形。静态地图较之 时空专题数据源,除了提供地图可视化外,还提供专题数据多维度搜索接口,方便快速拾取应用关心的数据 由JavaScript语言编写的地图接口,能够在网站或移动端中构建功能丰富、交互性强的地图应用程序。除了基 础的地图接口之外,还提供了诸如地点搜索、路线规划、定位、地址解析、行政区查询服务。 由JavaScript语言编写的地图接口,能够在网站或移动端中构建功能丰富、交互性强的三维地图及场景应用程 序。提供坡度坡向计算、剖面分析、可视性分析、阴影分析、水淹分析等三维分析工具。 用于构建安卓移动设备的原生地图应用程序。可与丰富的地图资源结合,实现地图显示、地图旋转、地图叠加 物、地理编码、路径选择、数据可视化等多种离线和在线的GIS空间分析能力。 您可以使用该套 SDK开发适用于iOS系统移动设备的地图应用,通过调用地图SDK接口,实现添加叠加物、地理 汇总落入区域面内的点,并计算点的个数、属性字段值的总和、最小值、最大值、均值、方差、和标准差等统 建立点、线、面之间的拓扑关系连接 根据坐标点及路网,排除及纠正异常点位,构建目标运行轨迹 分类统计点、线、面要素的属性字段值的总和、最小值、最大值、均值、方差、和标准差等统计数据。 范围内汇总工具可计算输入图层与边界图层重叠区域的统计数据。用于计算图层的统计数据(总和、最小值、 最大值、平均值和标准差等)。同时系统会计算范围内的点数(点)、总长度(线)、总面积(面)。 邻近分析方法主要应用于研究中心体与周围一定距离的事物之间的关系。一般服务于创建缓冲区、查找最近点 从数据统计结果进一步获得数据的空间密度分布,因此也叫密度分析。密度计算工具是以要素为核心,计算一 热点查找是用来发掘数据特征在空间模式上是否存在任何统计显著性聚类的工具。 缓冲区分析是基于空间目标拓扑关系的距离分析。包含点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区分析。 叠置分析是在统一的空间坐标系下,将同一地区两个或以上地理要素图层进行叠置,产生空间区域的多种属性 特征的分析方法。包含点与点、点与线、点与多边形、线与线、多边形与多边形的6种叠置。 矢量数据叠置分析的基本方法有图层擦除、识别叠加、交集操作、对称差值、图层合并、修正更新。 计算点、线、面之间的相交、相离、包含等拓扑关系。 支持OBJ、DAE、GLTF/GLB等多种三维模型格式,支持三维模型数据的导入、处理、查询、浏览、分析等功能。 系统具备海量的物联网数据实时接入能力,结合地理空间信息,提供基于GIS的查询、展示、分析、统计等功能 平台支持CSV、SHP、数据库等多种格式或数据来源的导入功能,支持数据的查询、编辑、删除等功能,通过结 系统支持标准的GeoTIFF格式DEM数据,将数据导入、转换、处理、分块处理后,在三维系统中供显示、分析等 系统支持压缩、未压缩的GeoTIFF影像、带Geometry的PNG/JPEG等常用图片格式影像,支持海量、多文件的影 像数据处理,影像数据处理,采用web墨卡托分级存放,供二维、三维或者第三方平台使用。 将街景数据制作成页面形式GIS平台地图相结合。 系统支持行业通用的OSG格式倾斜摄影测量数据,支持LOD分级倾斜摄影数据,支持大数据量倾斜摄影测量数 据,支持数据校验、清洗、处理、分级、分块等处理,在三维系统中供显示、分析等。 平台支持CSV、SHP、数据库等多种格式或数据来源的导入功能,支持数据的查询、编辑、删除等功能,通过结 支持POINT/MULTIPOINT、LINESTRING/MULTILINESTRING、POLYGON/MULTIPOLYGON、COLLECTION等多种常用空间 数据元素,GEOJSON、WKT/WKB、SHP、TAB等多种矢量数据格式。 支持精细化BIM模型空间化处理、转换、存储,BIM在三维GIS系统中浏览、查询、分析等。 系统支持LAS格式大批量点云数据处理,提供点云数据校验、清洗、分级、分块等处理功能,基于分级、多文件 的存储体系,提供Database、HBASE等存储扩展能力,和三维展示、分析功能。 支持将不同格式或编码的数据转换成平台统一的数据格式 提供数据清洗、数据格式化、质量检查等一系列的数据处理过程,转换为符合业务需要的目标数据。 通过图层编辑直接进行点、线、面空间数据的增删改查操作。 对数据源进行内容提取、模型重构、规范化处理、脱密处理、一致性处理后形成的。在地名地址数据生产过程 跟据国标和公司的质量标准制定质量流程,按流程执行自检、互检、专检等步骤 数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代 将时空数据与时空数据、时空数据与属性数据、属性数据与属性数据进行横向与纵向的融合以生成新的数据 将上述产生的数据写入时空数据库,建立时空数据源 以时空大数据挖掘分析为基础,建立统计分析、特征提取、变化发现,以及神经网络、聚类分析、链接分析、 网络分析、判别分析、逻辑分析、人工智能等在线分析模型库,并管理分析模型,其中包括分析模型的增加、
序号
能力分类
能力
1
要素服务WFS(Web Feature Service)
2
地图服务WMS(Web Map Service)
时空数据服务
目录服务CSW
3
(Catalog Service
Web)
地名地址服务WFS-G
4
(Web Feature
Gazetteer Service)
影像覆盖服务WCS
5
(Web Coverage
WCS提供如下操作: GetCapabitities:返回服务级元数据,它是对服务信息内容和要求参数的一种描述。 DescribeCoverage:支持用户从特定WCS服务器获取一个或多个覆盖的详细的描述文档。 采用WEBGL硬件加速技术,支持海量三维模型数据、WMTS、WMS、地形、影像、GEOJSON、TOPOJSON、GLTF/GLB 等格式的矢量数据的展示,支持各种二三维的点、线、面、Marker等多种地图元素,支持比例尺、导航条、测 平台具备强大的ETL服务接口能力,提供实时位置信息数据的插入、查询功能,通过结合地理空间信息,可以在 通过构造矢量化的地理数据,系统提供包含、被包含、接触、相交、相离等空间关系分析、buffer缓冲区分析 、空间几何体的union、Difference、Intersection等,常用投影变换,线面数据转换,距离、面积计算等。 结合数字高程技术,可以实现剖面分析、开挖与回填、通视分析、淹没分析等地形相关分析。 基于道路数据构造空间网络结构,在网络结构中支持路径分析、连通性分析、流分析等。 通过导航数据中的节点、路段、交通规则等信息,构造空间网络结构,计算两点或多点之间的最短路径,返回
相关文档
最新文档