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所属栏目:电子技术论文
发布时间:2013-11-22 15:16:53  更新时间:2013-11-22 15:51:52

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  在当今信息化快速发展的时代,对地名信息的关注和索取要求越来越高,现有数字地名信息产品仅侧重于地名管理或地名普查某一领域。

  摘要:随着云计算技术的深入应用,面向区划地名提供云服务将成为当前研究的热点。本文综合运用云GIS与大数据技术,提出区划地名云服务平台,构筑云计算架构体系,创新区划地名信息服务模式。

  关键词:云计算,区划地名,云服务

  随着云计算、大数据等技术的发展,地名管理部门强烈需求以更友好的方式,高效率、低成本的使用区划地名信息资源。此时,针对这一需求,本文提出建设区划地名云服务平台,串接地名普查、区划管理、地名业务和公众服务的地名全业务领域,旨在快速、经济的搭建信息系统,实现云计算、大数据和3S技术的优势整合,使用户集中精力关注业务,提升工作效率、服务水平。

  1云GIS与大数据

  1.1云GIS

  近年来,云计算技术正在改变GIS的传统方法和模式。云GIS是基于云计算的理论、方法和技术,扩展GIS的基本功能,从而进一步改进传统GIS的结构体系,以实现海量空间数据的高性能存取与处理操作,使其更好地提供高效的计算能力和数据处理能力,解决地理信息科学领域中计算密集型和数据密集型的各种问题[1]。

  云GIS具备的特点:一是可伸缩性,资源可整合,不断扩充,应用可定制;二是松耦合性,功能模块能够动态有效的自适应,可以随意组合;三是可重复性,功能模块可随业务的变化灵活定制。

  将云计算技术引入区划地名信息服务,可以将零散资源整合成极大规模的区划地名云,既可轻松实现无限存储、超级运算、高效快速传输、资源共享等传统技术无法实现的功能,又可以实现多种资源的便捷获取和全面共享。

  1.2大数据

  大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集[2]。

  大数据具备的特点:一是数据规模大:很难给出一个绝对的数字标准来确定大小,可能用一些模糊的感觉来相对比较;二是数据结构复杂度高:结构化、半结构化和非结构化数据并存;三是数据关联度高:数据关联度的高低关系到数据的可挖掘程度,如果数据关联度低,无论数据量如何大,结构如何复杂,也形成不了大数据。

  将大数据技术引入区划地名信息领域,可以解决区划地名数据云中地图、遥感、图形、图像、文本等多源异构数据的有效集成问题,实现相关的智能分析与应用。

  2基于云平台的区划地名云服务架构

  2.1总体架构

  区划地名云服务平台将遵循“平台即服务”的思想,结合云计算、大数据、3S等先进技术,攻克地名地址空间位置智能解析、地名地址数据清洗与融合、地名普查快速采集等关键技术,构筑云计算基础架构体系,提供完整的区划地名流程化服务和各种底图数据支持,支持几千个节点同时工作、随时填报数据和灵活多级汇总;为客户提供安全、自助、部署和管理流程化和自动化、动态可弹性扩展资源的服务(如图1)。

  2.2区划地名云服务数据中心

  区划地名云服务数据中心,高度集成结构化区划地名属性数据和以图形为主的非结构化数据,通过虚拟化技术将计算资源、区划地名存储资源和网络资源,构建动态、按需的调整和扩展系统所占用的资源池;形成区划地名数据管道,形成规模化的统一数据平台。区划地名大数据将“全、准、快、廉”区划地名信息与图形信息组织挖掘,为构建各种个性化的区划地名应用与服务提供数据支持。

  区划地名资源池,涵盖遥感资源、地图资源、地名地址资源、POI(兴趣点)资源、公众自发资源、计算资源、应用部署资源、存储资源、网络资源等。

  2.3区划地名云服务平台

  区划地名云服务平台遵循“平台即服务”的思想,创新性地依托遥感、矢量、地名地址数据成果作为基础,构筑云计算基础架构的数据获取、更新、交换和服务体系,实现地名信息资源随时获取、按需使用、随时扩展,提供安全、自助、部署和管理流程化和自动化、动态可弹性扩展资源的服务。

  平台以云计算的模式提供区划地名信息服务,改变用户传统的GIS应用方法和建设模式:对于有应用需求的用户,轻松在线接入应用,灵活租用应用;对于有数据需求的用户,便捷使用在线数据资源,省去维护和更新数据的麻烦。

  平台提供地名数据处理服务、基于遥感的数据更新服务、数据映射服务、数据融合服务、地名查询服务、地名地址匹配服务、地名统计服务、地名数据交换服务、数据访问及存储服务、运维管理服务等一系列服务(如图2)。

  3结语

  云GIS、大数据是新的信息产业技术革命的一种表现形式,基于云GIS、大数据等技术建设区划地名云服务平台,是未来地理信息行业的发展方向,有助于提高区划地名服务的水平和质量。

  参考文献

  [1]林德根,梁勤欧.云GIS的内涵与研究进展[J].地理科学进展,2012,31(11):1519-1528.

  [2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146-169.



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