大数据时代下GIS的应用.pdfVIP

劳 动 保 障 世 界 理论探讨 大数据时代下GIS的应用 董素素 薛建军 ( 浙江越秀外国语学院，浙江 绍兴 312000 ) 【摘 要】如今是互联网的社会，也是大数据的时代，大数据计算不仅使世界认识到数据的重要性，更引发了许多行业根本上的变 革。因之需求，空间数据管理、分析以及可视化的GIS系统必须在大数据时代做出改变和调整。因此，为实现可视化的、循环交互的 GIS分析法，结合三维空间的地理学概念，开发的基于GIS平台的计算机分析组件，对基于GIS系统的地理时空间研究有着重要意义。 【关键词】大数据；GIS；分析 随着移动互联网的发展，“大数据”这个名词逐渐被我们所熟 2.数据的融合分析与挖掘。传统的空间分析多考虑匹配度或准 知。GIS作为一种地理信息系统，它可以对地球表层部分的地理分布数 确度的高低。而现在的空间数据比原先的多了一个空间维度，以及在 据进行采集、储存、运算、分析，利用大数据的计算，使传统GIS融人 不同空间上数据挖掘的配合，所以想要更好的提取信息（尤其是隐藏 大数据中，顺应移动互联网的发展趋势。 的、非显见的规律），必须要和数据挖掘功能相结合。我们平时的公 一、传统GIS面临的挑战 交刷卡数据，自行车租用数据，手机定位数据都是典型的城市大数 1.关系型数据库面临挑战。现有的GIS多依赖关系型数据库，但 据，但是其中任何一种单独数据都无法全面客观地描述城市交通等信 是由于海量数据管理、高井发读写以及扩展性等方面的缺陷，现在的 息。为了克服数据存在的噪音，我们需要对多种数据进行融合。现在 关系型数据库井不能很好的适应系统的需要。 的智能手机在打开GPS的基础上结合WIFI、陀螺仪、气压计等就可以同 2.静态数据库不适应海量数据。在过去，数据库主要以静态数据 时进行室内外及高程定位。这是因为对多源数据进行了融合分析和数 为主，相比于现在互联网社会激增的数据需求量，这种空间数据库已 据挖掘。确定性的地理计算包括GPS监测滑坡形变，缓冲区分析等，随 经逐渐不能满足社会的需求。 着空间数据挖掘算法的发展，以前只能分析定量数据的数据，现在可 3.不确定性与价值发现。由于空间数据中的系统具有不稳定性， 以处理不确定性间题以及发现其内在规律，如预测何时、何处、是否 它的统计方法多是以推测整体为主，所以空间数据中存在着不确定性 会发生滑坡等。随着空间数据挖掘算法的发展，我们可以通过相关数 的间题。大数据的真正价值在于搜集数据的准确性，可是海量数据的 据对地理国情进行动态测绘、统计，充分发挥空间数据挖掘的作用， 存在，容易导致很多误导性间题产生，错误性信息也随之出现，这些 同时通过对生态以及人类活动的基本情况相关数据的挖掘，更深层次 信息会增加整体样本数据的偏差性，可能会忽略一些急需解决的间 地发现人与自然的相互关系，为社会低碳、绿色、可持续发展的生活 题，导致结果发生偏差甚至错误。但是，目前的数据缺少对不稳定、 方式提供重要依据，极大改善我们的生活环境。 不确定性因素的调查。针对海量数据中的错误性信息的辨别度以及空 三、GIS的运用与发展 间统计能力都不高，为了更好的顺应大数据社会的需求，需要进一步 传统的GIS系统直接以点、线、面等符号来表达，没有对信息进 探究空间数据挖掘算法。 行深层挖掘分析，达不到精准推送消息的目的，反而模糊了其自身的 二、大数据时代下的GIS 特点，对于分析抽象的网络数据时，似乎就表现的有点力不从心了。 空间数据管理、空间数据分析以及空间数据可视化的特征是GIS 在“3S”地理系统运用中，相比于GPS和RS，GIS的功能主要在于空间 ［1］ 数据管理、空间数据分析以及空间数据可视化。其中，最重要的是可 系统与其他信息系统的主要区别 。这些特征井没有随着大数据、云 计算的出现而发生彻底的改变，而是对过去的GIS系统提出了挑战，随 视化功能，GIS将这些数据映射到空间基准下统一进行管理、