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221.
回顾了国家基础地理信息中心计算机和网络发展的初创、奠基、发展3个主要阶段,并对每个阶段的主要系统架构、技术特点和设备配置进行了全面分析与总结。认为中心初创时期主要实现了单机到网络时代的跨越,奠基时期主要实现了网络到高速网络的跨越,发展时期主要实现了高速网络到云计算/大数据时代的跨越。基于上述3个跨越,中心具备了强大的科学计算、数据库管理、存储备份、核心机房保障和运行维护能力,能够保障国家基础地理信息系统安全稳定运行。同时,在总结目前计算机和网络系统不足的基础上,提出了完善大数据快速处理、大数据分析、大数据存储管理、大数据异地容灾和大数据快速发布能力的未来建设展望,说明了技术发展的方向。  相似文献   
222.
智慧网格化社区协同服务平台研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
刘丹  裴颖  李闯 《测绘通报》2015,(12):98-100
近年来,社区信息化建设正在逐渐变得数字化、智慧化,智慧网格化社区协同服务平台将在社会服务管理中起到优化的至关重要作用。本文基于地理信息系统技术,以云计算等高新技术为支撑,整合了社区服务对象数据,实现了网格化资源管理。在网格化智慧社区管理与服务平台支撑之上,建立了街道、社区两级互联互通的政务应用系统,形成了较为完善的智慧社区信息化体系,并逐步形成智慧社区一张图。  相似文献   
223.
本文通过对云计算环境下海量地震数据存储业务需求的分析,构建了一种可扩展的、具备一定负载均衡能力的高性能云存储体系,并针对地震数据存储质量问题进行了测试与分析,给出了相应的实现方法和实施策略,并在搭建的云存储平台上,验证了云存储体系可扩展性及负载均衡等问题的可行性。  相似文献   
224.
基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据密集型的地学研究离不开数据资源和信息平台的支撑,因此,实施地球系统科学数据共享具有重大意义。早期地球系统科学数据共享服务主要以政府行为为主,集中数据汇交,存在数据服务负载不均衡、数据整合模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着Web 2.0理念的提出,以及云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。本文提出基于云计算的地球系统科学数据共享概念模型。通过提供基础设施即服务(IaaS)、数据资源即服务(DaaS),以及数据功能即服务(SaaS)实现共享服务模式的转变,将死板的数据转为灵活的服务。在“数据云”中,用户既是数据的使用者也是数据资源的提供者,通过提供数据发布、数据需求发布、数据发现与共享、需求发现与反馈等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续整合。最后,构建了原型系统用于验证该框架,形成了一个“人人都是数据的提供者,人人都是数据的使用者”的数据共享服务环境。  相似文献   
225.
机载LiDAR数据处理计算量大,处理算法繁多,传统的基于单机、串行计算的数据处理方式已难以快速响应大量用户对产品个性化的需求。本文在论述虚拟LiDAR数据产品概念的基础上,提出了基于云计算的LiDAR数据产品处理方式,并通过试验证明了该方法的有效性及可行性。  相似文献   
226.
云计算作为一种革命性的计算模型在很多行业都成为重要的技术趋势。将云计算应用于空间地理信息领域所形成的空间云计算也逐渐成为整个空间地理信息行业的主流技术。位置服务利用当今高速发展的互联网和多样化的移动终端向用户提供基于位置的信息和娱乐服务。空间信息数据是位置服务平台的重要组成部分,本文首先介绍云计算相关概念,根据对目前位置服务平台存在的问题的剖析提出了基于云计算的位置服务平台建设的思路和平台架构,最后分析了该平台的特点和所形成的产业链。  相似文献   
227.
李丰丹  刘畅  刘园园  吕霞 《地质论评》2019,65(Z1):317-320
正通过构建以信息空间和物理空间相融合的地质调查智能空间,为构建以"需求+数据+知识+智能驱动"为一体的数据管理、数据处理、数据服务等地质调查工作环境,提供空间数据自适应感知、非结构化数据挖掘服务、地质知识的流程化和智能化应用等,探索地质调查智能空间工作模式,取得有效应用效果。  相似文献   
228.
刘涵  宫鹏 《遥感学报》2021,25(1):126-147
粮食安全、高质量人居环境建设、生物多样性保护、星球健康等社会可持续发展目标和对地球系统的理解、模拟与管理都迫切需要多尺度、长时序、辐射和几何精度高且一致性强的遥感观测数据集和针对用户需求的、信息主题灵活的制图产品。但是由于技术和成本限制,传统的遥感卫星难以提供同时具有高空间分辨率、高时间频率和高质量的观测数据。现有的制图和反演方案多是针对于单一传感器系列,难以充分挖掘和联合利用多源异构遥感大数据的信息潜力,造成观测时段和分辨率有限、时空一致性和可比性较差。因此,遥感领域迫切需要新的技术范式。本文基于前沿的云计算、人工智能、虚拟星座、时空融合重建等技术,针对现有遥感大数据特别是国产卫星数据,提出一套智慧遥感制图(iMap)框架。该框架从用户需求出发、问题驱动,能够大大改善当前遥感数据产品难以满足农林管理、国情监测、生态环境保护、防灾减灾、城市建设等用户的多样化、高精度地表监测需求的现状。在该框架的指导下,基于亚马逊云计算(AWS)高性能、高弹性、可扩展的分布式计算资源,搭建了在线实时、自动化、无服务器、端到端的遥感大数据生产链和并行制图系统,并生产了首套21世纪中国全境逐日无缝数据立方体(SDC)及逐年逐季节土地覆盖和土地利用制图产品。逐日SDC综合利用Landsat和MODIS卫星数据构建虚拟星座,并通过多源时空数据融合重建技术研制得到无云无缝、高精度的反射率产品,作为分析就绪数据(ARD),为高精度定量遥感反演和制图打下根基。基于这一SDC,完成了逐年逐季节地表制图。逐年平均精度超过80%。在制图过程中,基于多套多层土地覆盖和土地利用分类体系,运用有限样本稳定分类理论,迁移使用全季节普适样本库,采用自动机器学习(AutoML)策略集成优化多种分类器,并结合时空一致性变化检测和后处理技术。这两套制图产品证明了本文提出的智慧遥感制图框架的可行性和有效性。未来将进一步完善和发展该框架,以开放和灵活的理念,为促进中国遥感进一步发展提供新的思路。  相似文献   
229.
基于Google Earth Engine(GEE)遥感云平台,利用2000—2019年MODIS积雪产品资料提取和计算新疆积雪终日信息,利用趋势分析,变异系数等方法分析了新疆积雪终日时空变化特征和变化趋势。结果表明:(1) 新疆积雪终日以天山为界,天山以北长于南部,山区为积雪终日的高值区,盆地为积雪终日的低值区。北疆准噶尔盆地和伊犁河谷积雪终日在75~114 d之间,南疆塔里木盆地在0~31 d之间属于低值区。阿尔泰山脉、天山山脉和昆仑山脉区域在224~365 d之间属于高值区。(2) 南疆和北疆积雪终日有明显的时空差异,2000—2019年北疆准噶尔盆地和高海拔山脉地区积雪终日有明显的推迟趋势,推迟幅度达到14 d,占新疆总面积的8%。南疆塔里木盆地和东疆区域有明显的提前趋势,提前幅度达到16 d约占新疆总面积的44%。塔里木盆地和准噶尔盆地具有相反的变化趋势。(3) 新疆积雪终日年际变化差异显著,天山中段和北疆积雪终日出现不稳定状况,天山中段2002—2009年总体上呈现“M”型的特点,即多年积雪消融日年均值中出现明显的波峰和波谷,北疆2009—2019年积雪终日有较大的年际变化呈现出不稳定状况,出现明显的波峰和波谷,年际变化较大。  相似文献   
230.
文章系统地阐述了虚拟化相关基本知识,全面介绍了服务器虚拟化技术发展及其在海洋环境应用方面的现状,分析了目前海洋环境信息系统建设中存在的问题及解决方法,重点研究了将服务器虚拟化技术应用到海洋环境信息管理中的方法,并据此展望了建设支撑海洋环境信息业务的低成本试验和运营环境的应用前景。  相似文献   
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