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时空数据是智慧城市各个领域实现智能化的关键性支撑技术,智慧城市的建设离不开时空数据。本文以智能应用为导向,提出了时空数据的组织模型,构建了智慧城市时空大数据计算、分析、服务框架,实现了时空数据全生命周期的高效管理与智能应用。 相似文献
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城市大数据信息图谱相较于传统地图信息平台而言,具有可定位、可视化、实时监测的特点;同时,将城市信息图谱平台精确落实到空间地块,则能实现从表层到深层对城市各系统、各单元的全面、综合的信息表达与联动分析。基于此,本文通过大数据采集、人机互动技术及谷地软件等方法,形成从建筑单体-用地地块-道路红线-街区单元-地形地貌的三维建筑精度的城市空间数据库,进而建构出城市多源大数据全信息复合数据库,这一数据库涵盖城市绿化系统、城市市政系统、城市微气候系统、城市产业系统、城市人车系统以及城市意象系统。在此基础上,通过Arc GIS平台将空间形态数据库与复合数据库进行空间耦合,形成基于统一空间坐标系的城市空间大数据信息图谱的基础模型;根据城市规划、城市设计与管理需要进行多对象的大数据组合与相关性分析,获得多源数据融合特征综合信息,进而优化规划和设计的科学决策。 相似文献
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城市住宅价格时空格局及演变特征是衡量城市房地产市场发展均衡性的重要指标。针对海量的互联网实时房产数据,本文构建了一种长时序时空大数据挖掘方法。首先,利用挂牌数据和成交数据,进行了泛在网络地产数据的可用性验证;其次,提出了“混合像元”的多尺度栅格模型,以构建基于栅格系统的房产统计特征描述,形成了多源网络房产数据融合方法;然后分别采用莫兰指数和地理探测器分析房价的空间自相关性和分异性,并基于P-Bshade和邻近栅格时空插值算法解决了稀疏房产数据的融合与插值问题,构建了长时序房地产时空栅格数据库;最后,以北京六环范围内为研究区域,通过栅格区划算法进行了二手房价格时空演变格局的挖掘分析。 相似文献
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大数据已成为继云计算、物联网之后新的IT热词。大数据与每个人的生活息息相关。地质资料数据包括了基础地质、矿产、地球物理、地球化学等丰富的信息,对国家、社会具有巨大的潜在应用价值和保存价值。地质资料管理与服务如何与大数据技术更好地结合,产生更大的价值,值得研究。以基层地质资料馆为例,分析地质资料管理与服务的现状及需求,探索如何借鉴大数据思维,改进地质资料管理与服务工作,实现地质数据高效管理,有效地挖掘,使宝贵的地质资料数据发挥出更大的社会使用价值。 相似文献
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随着遥感数据获取能力的日益增强,一方面导致遥感数据的多元化和海量化,使“存不起”的问题日益突出,另一方面由于缺少有效和高效的存储管理方法,难以及时发现终端应用所需的数据,使结果“存而无用”。本文围绕巨量、高吞吐、空间结构化的遥感影像数据及其基础土地信息产品的存储与管理问题,提出采用大数据架构的遥感资源存储管理方法,并基于MongoDB数据库实现了原型系统;通过使用PB量级数据进行试验,证明了该方法满足大数据时代对遥感矢栅数据的存储管理需求。 相似文献
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多重空间数据因其可用性及几何和主题方面的质量差异,催生了针对数据挖掘方法研究的新系统开发,其中包括了异构空间数据结构分析与改进的处理进程。本文介绍了空间数据融合系统（ DAFU）的概念、架构与功能性方面的内容,DAFU能够有效使用异构空间数据信息并可进行地理数据的个体使用。 相似文献
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