大数据与环保
大数据在环保领域的应用分析
大数据在环保领域的应用分析近年来，大数据技术在各个领域中得到了广泛的应用，其中环保领域也不例外。
大数据技术的应用让环境保护变得更加高效、精确和可持续。
本文将从大数据技术在垃圾分类、水资源管理和环境监测等方面的应用上进行分析和探讨。
一、垃圾分类垃圾分类已经成为了许多城市环保工作中的重要组成部分。
在垃圾分类中，大数据技术和智能系统可以提高垃圾分类的准确率和效率。
通过在垃圾桶上安装传感器，大数据技术可以进行记录和分析，以便及时了解各类垃圾的具体种类和数量。
通过对数据的分析，智能系统可以实现人工智能识别垃圾分类的不同种类，从而实现垃圾分类的自动化操作。
这种智能化的垃圾分类技术不仅可以提高垃圾分类效率，降低环境污染，还可以为城市的可持续发展做出贡献。
二、水资源管理大数据技术在水资源管理方面的应用对保护水资源和保障人民饮水安全有着重要的作用。
通过在不同的水源地安装传感器，可以实时监测是否存在水污染现象。
借助大数据分析技术，可以实现水资源状况的监测和预测，以便及时采取应对措施。
例如，在大暴雨、台风等特殊气象情况下，可以实时监测各个水源地泄洪情况，从而保障当地人民的生命财产安全。
三、环境监测环境监测在环境保护中也是至关重要的。
通过大数据技术可以实现环境监测的自动化操作。
传感器可以实时感知大气、水、土壤等环境参数信息，同步对数据进行收集和记录。
通过大数据分析，可以精准地分析环境状况的发展趋势，以便及时采取应对策略。
例如，通过收集城市噪音、空气质量、光污染等数据，可以准确地分析出城市的环境情况。
总之，大数据技术在环保领域的应用为环境保护工作带来了更加精准、高效的措施。
在未来，随着大数据技术的不断发展，它将在环境保护中扮演更加重要的角色。
同时，我们也需要不断优化大数据技术的应用策略，并将其更好地融入到环保工作中，从而更好地保护我们的环境。
大数据技术在环境保护中的应用
## 大数据技术在环境保护中的应用随着环境问题日益突出，大数据技术正在成为推动环境保护和可持续发展的重要工具。
通过收集、整合和分析庞大的环境数据，大数据赋予了环境保护更高效的监测、更精准的预测以及更有效的管理手段。
以下是大数据技术在环境保护中的应用。
### 1. 环境监测与预警大数据分析可以帮助实现环境监测的智能化和预警。
通过对空气质量数据、水质监测数据、噪音数据等进行深入分析，系统可以实时监测环境状况，并预测潜在的环境问题和风险。
大数据分析还可以帮助政府和环保机构制定相应的应急响应措施，提高环境管理和污染防治的效率。
### 2. 资源管理与节能减排大数据技术可以支持资源管理和节能减排。
通过对能源消耗数据、碳排放数据、资源利用数据等进行深入分析，系统可以评估资源利用效率和环境影响，并提供节能减排的建议和措施。
大数据分析还可以帮助企业实现能源管理的智能化和资源的可持续利用，促进低碳经济和绿色发展。
### 3. 自然灾害预警与风险管理大数据分析在自然灾害预警和风险管理方面发挥着重要作用。
通过对气象数据、地质数据、卫星影像数据等进行深入分析，系统可以识别潜在的自然灾害风险，并提供预警和应急响应。
大数据分析还可以帮助政府和社会机构制定风险管理策略和灾后重建规划，提高灾害防治和应急救援的效率。
### 4. 生态保护与物种监测大数据技术可以支持生态保护和物种监测。
通过对生态数据、遥感影像数据、物种分布数据等进行深入分析，系统可以评估生态系统的健康状况和物种多样性，并提供生态保护的建议和措施。
大数据分析还可以帮助保护区管理和野生动物保护，推动生态文明建设和生物多样性保护。
### 5. 智慧农业与可持续发展大数据分析在智慧农业和可持续发展方面发挥着重要作用。
通过对农田管理数据、气象数据、土壤水分数据等进行深入分析，系统可以帮助农民实现精准灌溉、合理施肥和病虫害防控，提高农作物的产量和质量。
大数据分析还可以支持农业的可持续发展，促进农村经济的绿色转型和农业生态的保护。
大数据在环境保护中的创新应用
大数据在环境保护中的创新应用在当今时代，环境保护已经成为全球共同关注的重要议题。
随着科技的飞速发展，大数据正以其强大的力量为环境保护带来前所未有的创新和变革。
大数据的应用不再局限于传统的领域，而是逐渐渗透到环境保护的方方面面，为解决环境问题提供了新的思路和方法。
大数据在环境监测方面发挥着至关重要的作用。
传统的环境监测往往依赖于有限的监测站点和人工采样，这种方式不仅效率低下，而且难以获取全面、准确的环境数据。
而大数据技术的出现改变了这一局面。
通过在环境中广泛部署传感器、卫星遥感等设备，可以实时收集大量的环境数据，包括空气质量、水质、土壤状况、气候变化等。
这些数据源源不断地传输到数据中心，经过分析和处理，能够为我们提供更加精细、全面的环境状况画像。
例如，空气质量监测不再仅仅依靠几个固定的监测站点。
现在，通过在城市各个角落布置的小型传感器，可以实时获取每个区域的细微空气质量变化。
这些传感器收集到的数据包括 PM25、PM10、二氧化硫、氮氧化物等污染物的浓度。
同时，结合卫星遥感数据，能够监测到更大范围的大气污染情况，甚至可以追踪污染物的来源和扩散路径。
在水质监测方面，大数据同样带来了巨大的突破。
安装在河流、湖泊、海洋中的传感器可以实时监测水温、酸碱度、溶解氧、化学需氧量等指标。
这些数据的快速获取和分析，有助于及时发现水质的异常变化，为采取相应的治理措施提供依据。
大数据还在环境预测和预警方面表现出色。
利用历史环境数据和先进的数据分析算法，可以对未来的环境变化进行预测。
比如，通过分析多年的气象数据、污染物排放数据以及地理信息等，能够预测空气质量在未来一段时间内的变化趋势。
这使得相关部门可以提前采取措施，如调整工业生产计划、限制车辆出行等，以减轻环境污染的程度。
对于自然灾害的预警，大数据也发挥着重要作用。
通过整合气象数据、地质数据、水文数据等多源数据，可以对洪水、山体滑坡、泥石流等自然灾害进行更加准确的预测和预警。
环境保护利用大数据分析解决环境污染问题
环境保护利用大数据分析解决环境污染问题在当今社会，环境污染已成为全球关注的焦点问题之一。
随着工业化和城市化的快速发展，环境污染问题变得愈发严重。
然而，随之而来的是大数据技术的兴起，这为解决环境污染问题提供了新的机会。
本文将探讨利用大数据分析来解决环境污染问题的潜力和方法。
一、大数据在环境保护中的应用潜力大数据是指以庞大、高速和多样化的数据集合为基础，通过特定的分析方法来揭示隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
在环境保护领域，大数据具有以下潜力：1. 实时监测和预警：利用传感器设备和物联网技术，可以快速收集大量的环境数据，包括空气质量、水质情况等。
通过大数据分析，可以实时监测环境污染的情况，并预测未来可能出现的问题。
2. 精准定位污染源：通过大数据分析，可以将环境数据与地理信息系统相结合，准确地定位污染源的位置。
这样，环保部门可以有针对性地制定控制污染的方案。
3. 环境治理与规划：大数据分析可以提供对环境污染状况和源头进行深入分析的能力，为环境治理和规划提供科学依据。
例如，可以通过分析大数据来优化工业布局，减少污染物排放。
二、大数据分析在解决环境污染问题中的具体应用1. 空气污染治理：借助大数据分析，可以对空气质量监测数据进行实时分析，并根据结果制定对应的应急措施。
例如，如果监测到某个地区空气质量下降，可以立即采取限行措施或调整工业排放标准。
2. 水体污染防治：通过大数据分析，可以对水质监测数据进行细致分析，识别出水体污染的原因和来源。
同时，可以结合历史数据和地理信息，制定针对性的水污染防治方案，保护水资源的安全和可持续利用。
3. 垃圾分类管理：利用大数据分析，可以对垃圾产生的规律进行研究，提供科学指导，制定垃圾分类管理措施。
比如，通过分析居民垃圾产生的数量和种类，可以为居民提供个性化的垃圾分类指导，提高垃圾分类的效率和质量。
三、大数据分析面临的挑战与解决方案尽管大数据分析在解决环境污染问题方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战：1. 数据收集和处理：大数据分析需要大量的环境数据进行支撑，包括传感器数据、遥感数据等。
大数据和数据分析在环境保护中的应用
大数据和数据分析在环境保护中的应用近年来，随着科技的不断发展，大数据和数据分析已经成为了各行各业的关键工具。
在环境保护领域，大数据和数据分析的应用也日益重要。
本文将探讨大数据和数据分析在环境保护中的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、大数据在环境保护中的应用大数据的应用在环境保护中具有广泛的潜力。
首先，大数据可以帮助监测和预测环境污染。
通过收集和分析大量的环境数据，我们可以及时发现和监测污染源，预测污染的扩散范围和影响程度。
这样一来，环境保护部门可以更加精确地制定应对措施，减少污染的危害。
其次，大数据可以帮助优化资源利用和能源消耗。
通过对大数据的分析，我们可以了解不同地区和不同行业的能源消耗情况，并找出能源利用效率较低的领域。
在此基础上，我们可以提出相应的政策和技术措施，促进资源的合理利用和减少能源的浪费。
另外，大数据还可以帮助提高环境监测和预警的效率。
传统的环境监测方法往往需要人工采样和实验分析，费时费力。
而借助大数据和传感器技术，我们可以实时监测环境参数，快速发现异常情况，并及时采取措施。
这样一来，环境问题可以得到更早的发现和解决，减少了对环境的损害。
二、数据分析在环境保护中的应用数据分析是大数据应用的核心环节，它通过对数据的挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识。
在环境保护中，数据分析的应用可以帮助我们更好地理解环境问题，制定科学的环保政策。
首先，数据分析可以帮助我们分析环境污染的原因和影响因素。
通过对大量的环境数据进行统计和分析，我们可以找出导致环境污染的主要原因，如工业排放、农业活动等。
在此基础上，我们可以采取相应的措施，减少污染源的排放，保护环境。
其次，数据分析可以帮助我们评估环境政策和措施的效果。
通过对环境数据的对比分析，我们可以评估环境政策的实施效果，找出存在的问题和不足之处。
这样一来，我们可以及时调整政策，提高环境保护的效果。
另外，数据分析还可以帮助我们预测环境变化和趋势。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以预测未来的环境变化，如气候变化、水资源变化等。
大数据在环境保护中的应用有哪些
大数据在环境保护中的应用有哪些在当今时代，环境保护已经成为全球共同关注的重要议题。
随着科技的飞速发展，大数据技术的出现为环境保护带来了新的思路和方法。
大数据在环境保护中的应用日益广泛，为我们更好地了解和解决环境问题提供了有力的支持。
首先，大数据在环境监测方面发挥着重要作用。
传统的环境监测往往局限于有限的监测站点和时间段，难以全面、实时地反映环境状况。
而通过利用传感器、卫星遥感、物联网等技术，可以收集大量的环境数据，包括空气质量、水质、土壤状况、噪声水平等。
这些数据的实时采集和传输，能够让我们更及时地掌握环境变化的动态。
例如，在空气质量监测中，分布在城市各个区域的传感器可以每小时甚至更短的时间间隔上传数据，形成一个密集的监测网络。
通过对这些数据的分析，可以精确地确定污染的来源、扩散趋势，从而为制定针对性的减排措施提供依据。
其次，大数据有助于进行环境风险评估和预警。
通过整合历史环境数据、地理信息、气象数据以及污染源信息等，利用数据分析模型，可以预测可能出现的环境风险。
比如，在洪水、干旱、森林火灾等自然灾害的预警中，结合地形、降雨量、河流水位等大数据，可以提前发出警报，为人员疏散和灾害应对争取宝贵的时间。
对于工业污染事故，通过分析企业的生产数据、排放数据以及周边环境敏感点的信息，能够评估潜在的环境风险，并在事故发生前采取预防措施，降低损失。
再者，大数据在生态保护领域也有显著的应用。
在生物多样性保护方面，利用大数据可以追踪物种的分布、数量变化以及栖息地的状况。
通过收集野生动物的活动轨迹、植物的生长状况等数据，能够更好地制定保护策略。
例如，对于濒危物种的保护，通过长期监测其种群数量、繁殖情况等大数据，可以评估保护措施的效果，及时调整保护方案。
在森林资源管理中，卫星遥感数据可以提供大面积森林的覆盖情况、树木生长状况等信息，帮助管理者制定合理的采伐计划和森林保护政策。
此外，大数据还能够推动绿色能源的发展和优化能源消费结构。
大数据技术在环保领域中的应用案例
大数据技术在环保领域中的应用案例随着我国经济的快速发展，环境问题也日益凸显。
人们的环保意识逐步增强，各种环保措施也得到不断完善。
而这些措施中，大数据技术正在逐渐成为环保领域的一大利器。
本文将介绍大数据技术在环保领域中的应用案例。
一、污染治理减少污染、保护环境是当前环保领域的重点。
如何及时、精准地掌握企业的污染排放情况，是治理污染的关键。
此时大数据技术应用，便能发挥独特的优势。
以山东省为例，该省依托大数据平台，实现了对近5000家企业的污染排放监测。
通过传感器定位、在线监控、实时数据调取等技术手段，实现了对污染源的智能监管。
这一措施有效地控制了环境污染，极大地提高了环境的治理效率。
二、可持续发展环保领域中的可持续发展是一个重要的方向。
大数据技术在此方面的应用，能够帮助企业、政府等多方面达成可持续发展的目标。
以深圳市为例，该市针对城市供水再生和环保资源回收利用等方面，借助大数据技术加强了各项数据的收集、分析和利用。
此举改善了水资源利用效率，提高了水资源的可持续性，为圳民提供了可靠的水源保障。
三、垃圾分类垃圾分类是一项既需投入高额资金、又需要社会性认同的任务。
大数据技术能为此提供巨大的帮助。
以福州市为例，该市利用大数据技术实现了对可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾等不同类别的垃圾的分离和统计。
通过大数据分析，该市制定了科学有效的垃圾处理方案，提高了垃圾处理效率，推动了垃圾分类工作的顺利开展。
四、生态保护生态保护是环保领域中的重要方面。
大数据技术应用能够为生态环境的保护提供科学、精细的保障。
以云南腾冲市为例，该市利用大数据技术监测了全市22个湿地的水质、物种等生态指标，并实现了生态保护的动态调整。
通过智能监控和大数据分析，该市及时发现生态环境问题，采取了针对性的保护措施，有效地保障了生态环境的安全。
总体来看，大数据技术在环保领域中的应用越来越广泛。
这些应用案例不仅改变了我们的生活环境，更推动了环保领域的措施不断完善，提高了治理效率，为实现绿色低碳发展目标提供了更有力的保障。
大数据技术在环保领域的应用
大数据技术在环保领域的应用随着人们对环境问题的日益关注和技术的不断发展，大数据技术在环保领域的应用也逐渐掀起了一股新的浪潮。
在环保领域，大数据技术可以帮助我们更好地了解环境的变化，掌握环境的状况，加强环保工作的管理和控制，从而保护和改善我们的环境。
一、大数据技术在环境监测中的应用大数据技术在环境监测中的应用非常广泛，主要体现在以下几个方面：1、传感器数据采集：大数据技术通过安装传感器设备，可以对环境的一些物理量进行实时监测，如温度、湿度、氧气、二氧化碳等参数，实时采集数据并传输至云平台，为环境监测提供数据支撑和依据。
2、数据分析：大数据技术利用数据挖掘、机器学习等算法，对所采集到的数据进行分析和处理，通过对数据的挖掘和分析，得出环境的状态，识别出异常点并进行预测，从而提高环境监测的精度和有效性。
3、实时监控：大数据技术可以实现对环境的全面监控，对潜在环境问题进行实时监测和检测，及时发现问题，从而提高环境监测的可靠性和及时性。
二、大数据技术在环保管理中的应用大数据技术在环保管理中的应用主要体现在以下几个方面：1、环境模拟：大数据技术可以对不同环境情况进行模拟和预测，针对不同环境情况提出有针对性的环境保护措施，从而更好地保护环境。
2、排污监管：大数据技术可以对污染企业的排污设施进行在线监测，对污染企业的排污行为进行实时监管，并对排污数据进行集中管理和分析，从而提高污染监管的效率和可靠性。
3、行业监测：大数据技术可以针对某一行业进行大数据分析，了解该行业的经济、环境、社会和技术状况，从而对环境保护工作进行精准的规划和部署，提高环境保护工作的综合效益。
三、大数据技术在环保行动中的应用大数据技术在环保行动中的应用，主要体现在以下几个方面：1、环境普及：利用大数据技术，可以对环保知识进行普及和宣传，增强公众环保意识，提高公众对环境问题的认识和重视。
2、环保行动：利用大数据技术，可以组织公益活动和环保行动，为环保事业贡献一份力量，并通过大数据分析统计活动结果，为环保组织制定更好的策略和方案提供帮助。
大数据与生态环境情况汇报
大数据与生态环境情况汇报随着科技的不断发展和进步，大数据已经成为了当今社会发展的重要驱动力之一。
大数据的应用不仅在经济、医疗、教育等领域有着广泛的应用，同时也在环境保护和生态建设中发挥着越来越重要的作用。
本文将就大数据与生态环境情况进行汇报和分析。
首先，大数据在生态环境监测和预警方面发挥着关键作用。
通过传感器、监测设备等技术手段，大数据可以实时采集和分析环境数据，包括空气质量、水质情况、土壤污染等多个方面的数据。
通过对这些数据的分析，可以及时发现环境问题，并提前预警，为环境保护工作提供科学依据。
其次，大数据在生态环境保护规划和决策方面也发挥着重要作用。
通过对大数据的分析和挖掘，可以深入了解生态环境的现状和问题，为制定科学合理的环境保护规划提供数据支持。
同时，大数据还可以帮助政府和相关部门进行决策分析，为环境保护工作提供决策参考。
另外，大数据还可以在生态环境监督和执法方面发挥作用。
通过对环境数据的实时监测和分析，可以及时发现环境违法行为，加强对环境污染和破坏行为的监督和执法。
这将有助于提高环境执法的效率和水平，保护生态环境的可持续发展。
此外，大数据还可以在生态环境保护宣传和教育方面发挥作用。
通过对大数据的分析和可视化呈现，可以直观展示环境问题的严重程度和影响范围，提高公众对环境保护的认识和重视程度。
同时，大数据还可以帮助开展环境保护知识的普及和教育，提高公众的环保意识。
综上所述，大数据在生态环境保护和建设中发挥着越来越重要的作用，涉及到环境监测预警、保护规划决策、监督执法以及宣传教育等多个方面。
因此，我们应充分认识到大数据在生态环境中的重要作用，不断加强大数据技术在生态环境保护中的应用，为建设美丽中国、实现可持续发展贡献力量。
希望通过本次汇报，能够引起更多人对大数据在生态环境中的重要意义的重视和关注。
大数据在环境保护中的应用
大数据在环境保护中的应用如今，大数据在诸多领域中得到了广泛的应用，其中环境保护领域也不例外。
在全球环境问题日益突出的背景下，大数据技术在环境监测、资源管理、应急响应等方面的应用，为环保事业的发展提供了有力支持。
一、环境监测环境监测是环保行业的重要组成部分，是通过测量、记录和分析环境中各种物质、能量、声波等的含量、分布、变化和趋势等信息，以反映环境质量状况及其变化趋势。
传统的现场监测方式因为设备限制、数据量小、覆盖范围短等原因，监测的数据和精度都存在较大的局限性。
而大数据技术的出现则为环境监测工作带来了巨大的变革。
通过设备和传感器等技术手段，可以实时收集各种环境数据。
而在数据处理方面，大数据技术的上手，可以对收集到的海量数据进行自然语言处理、数据挖掘、分析预测和数据可视化等多个方面的处理。
通过对环境监测数据的分析和处理，可以快速掌握环境情况变化，减少环境问题的发生，为环保决策提供依据。
二、资源管理有效的资源管理是环保事业中必不可少的一环，其核心在于将有限的资源合理地分配和利用。
在过去的资源管理中，由于缺乏足够全面的数据，往往采取了“宁可浪费，也不敢缺乏”的方式来管理资源，这不仅会导致资源浪费，而且还会造成环境污染等问题。
而大数据技术的应用，则为资源管理工作提供了新的手段。
通过大数据技术的分析，可以对资源的产出、消耗、处理等过程进行全面的检测和监管。
同时，大数据技术可以为资源管理决策提供更加全面的数据，并为管理部门提供更加科学可行的政策建议，实现资源的合理利用。
三、应急响应环境事故和突发事件往往会对生态环境带来巨大的破坏和损失，而及时有效地应急响应则可以最大限度地将损失降至最小。
过去，应急响应工作往往是根据单一的来源数据进行判断，缺乏准确的综合分析。
而大数据技术的应用，在环境事故应急响应中，则可以实现全方位的数据收集和分析。
大数据的应用可以实时收集现场数据，然后将数据进行整合、分析和模拟，根据不同的情况，通过建立对应的预测模型，从而对应急响应过程进行全面预判，并采取对应的措施，有效地避免资源的浪费和重复投入。
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大数据与环保
现在国内大数据叫得很响，但是空谈比较多。
我不喜欢空谈大数据，我想看到大数据的应用实例。
2014/4/16 IEEE Spectrum Alert发表一篇文章，介绍将大数据用于环境保护。
开发了一个新的森林映射工具，当大片森林被砍伐、被破坏时，对监视者发出声响警告。
当森林中一颗树倒了，不但有一声响，而且，计算机发出一个警告，送给关心人士、研究人员和环境政策制定者。
这事可不易，要从杂乱无章的特殊格式的卫星数据里找到那块特定的森林，从图像上识别刚倒塌的那颗树，又要实时地送给相关人士以警告。
技术难点很多。
一个在线工具把大数据处理技术应用于卫星图像，发现森林采伐和受损的情况。
这工具叫Global ForestWatch（全球森林监视），是由世界资源研究所开发的。
用户可以探索全球地图，发现自2000年以来森林的变化趋势，而且考察森林情况，精度达到30米。
该地图的热带区域每16天更新一次。
用户可以选择警报，即当系统诊察到非法采伐或者森林火灾的时候对你发出警报。
该网站由谷歌地图引擎提供技术支持，由美国NASA和美国地质调查局的几颗卫星提供图像数据。
谷歌开发一个平台即集中千万亿字节的地球科学数据，并给研究人员简单直接的方式来使用这些数据。
谷歌地球引擎高级开发人员David Thau说：用户只要登录、取出这些数据、运行他们自己的算法就可以了。
谷歌地球引擎现在已经有几千研究伙伴。
谷歌森林监视是一连串项目的研究成果。
世界资源研究所的数据实验室早就有一个热点地区森林警报系统，基于NASA两个卫星Terra和Aqua上的中等分辨率的分光辐射度计所测量的数据。
美国马里兰大学一位地理科学教授Matthew Hansen与谷歌地球引擎合作，用NASA和美国地质勘探局的几个美国地球资源卫星，用于全球森林监视。
前者提供较好的时间分辨率，而后者提供很好的空间分辨率。
研究人员的算法用卫星的可见光和红外数据画出某一个地点的森林丢失情况的地图。
每一个卫星图像的像素记下它的颜色和红外信号特征，算法比较这些像素随时间的变化。
一个表示灯从绿变成棕色，就是一个坏消息。
但是如果天上有云，就需要设法去噪。
2008年地球资源卫星数据可以自由使用了，Hansen对每30米一个像素点，要考虑1430亿个像素点。
每月每年跟踪这些点，根据季节的不同，特征会有正常的变化，而且要区别农作物和林地。
合作者去年11月发表了对刚果一块森林的2000-2012年丢失150万平方公里森林的报告，他们在10000台计算机上计算了1百万CPU核小时。
在云计算中，研究人员要考虑计算任务在整个网络中的分布，而地球引擎的研究者只要用一个程序接口进入他们的问题，就自动地并行化了。
为了建造公用的全球森林监视网站，世界资源研究所
计划让大众都能取得这些大数据，希望政府部门、商业界、研究人员和各种利益团体都能用这个网站，以得到森林管理的较好图像。
通过这个报道，总结几点感想：
1．大数据在这里用上了，决定于三要素：卫星、David Thau和Matthew Hansen。
卫星提供数据，David Thau开发平台，Matthew Hansen做数据分析。
2．卫星是要用的。
我们经常听到我国卫星发射成功的消息，却很少听到卫星被用上了的消息。
我们的卫星发射技术的确已经过关，而且已经商业化。
我们自己也发射了许多卫星。
但是，较少听到卫星做了什么用、对国民经济起了什么作用、卫星数据是否可以供研究人员自由使用。
卫星收集了那么多数据，如果不用，那收集它干什么呢？如果只让少数人关起门来用，那么这种保密是要防止什么呢？
3．大数据的研究一定要有实际用处。
用大数据做森林监视就很好。
每年我国森林火灾和非法砍伐常有报道，如果能自动监测，而且实时给相关人员以警示，那多好啊！可这有一大堆工作要做。
IT人员要提供工具，方便专业人员处理这些数据；专业人员要研究他们自己的算法做出各种监视的判断。
这不容易啊！。