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地理空间大数据中心建设整体解决方案目录一、前言 (2)二、需求分析 (2)三、整体架构设计 (3)3.1 数据采集层 (5)3.2 数据处理层 (6)3.3 数据存储层 (7)3.4 数据服务层 (9)四、关键技术及产品选型 (10)4.1 数据采集技术 (12)4.2 数据处理技术 (13)4.3 数据存储技术 (14)4.4 数据服务技术 (16)五、实施方案 (17)5.1 项目实施流程 (19)5.2 项目实施步骤 (20)5.3 项目实施注意事项 (22)六、风险评估与应对措施 (23)七、效果评估与持续改进 (25)八、总结与展望 (27)一、前言随着信息技术的快速发展，大数据已成为推动社会进步和产业升级的重要力量。
在地理空间领域，大数据中心建设是应对地理信息数据爆发式增长、提升地理空间信息服务能力、实现地理信息资源高效管理与应用的关键举措。
地理空间大数据中心不仅是收集、存储和处理各类地理空间数据的重要平台，也是开展地理空间分析、提供决策支持和服务社会的重要载体。
二、需求分析随着信息技术的迅猛发展，地理空间大数据已经成为国家基础性、战略性资源，对政府决策、社会公益、企业运营等方面具有重要的应用价值。
我国地理空间大数据中心建设面临着数据规模庞大、数据处理能力不足、数据应用层次不高等问题，亟需构建一个高效、智能、安全的地理空间大数据中心整体解决方案。
海量数据存储与管理：针对地理空间大数据的海量特性，需要建设大规模的数据存储系统，采用分布式存储、云存储等技术手段，实现数据的弹性扩展、高效管理和稳定运行。
高效数据处理与分析：为满足实时性、准确性等要求，需要构建高性能的数据处理和分析平台，利用大数据计算框架（如Hadoop、Spark等）和机器学习算法，实现对地理空间数据的快速处理、深度挖掘和智能分析。
数据共享与交换：在保证数据安全和隐私保护的前提下，需要建立统一的数据共享交换平台，促进政府部门、企事业单位之间的数据互通有无，推动地理空间大数据的应用和价值释放。
国家防汛抗旱指挥系统工程是关系我国国民经济可持续发展和人民生命财产安全的战略性水利基础设施，作为“金水工程”龙头项目，其工程规模大、覆盖范围广、影响力巨大。
国家防汛抗旱指挥系统二期工程（以下简称二期工程）经过几年的建设，已完成初步设计的建设任务和建设目标，基本完成各流域机构和省（自治区、直辖市）本级工程验收，正在准备整体工程竣工验收；视频监控平台、洪水预报系统、防洪调度系统和综合信息服务系统等建设成果在近几年的防洪减灾中发挥了重要作用，下面详细阐述为这些应用提供支撑的地理空间数据平台的系统设计、技术实现和成果应用。
1地理空间数据平台的建设1.1建设内容和结构国家防汛抗旱指挥系统二期工程地理空间数据库项目的主要建设内容（图1）包括：建设中央、流域和省3级共40个地理空间数据库；统一组织开发用来辅助各级机构建立地理空间数据库并实现上下级数据同步和更新维护功能的空间数据更新维护系统；统一组织开发用于发布中央、流域和省级3级空间数据、对发布的服务进行管理、为各级业务应用系统提供服务的地理空间服务国家防汛抗旱指挥系统中地理空间数据平台的设计和实现孙洪林（水利部国家防汛抗旱指挥系统工程项目建设办公室，北京100053）摘要：国家防汛抗旱指挥系统工程是关系我国国民经济可持续发展和人民生命财产安全的战略性水利基础设施，作为“金水工程”龙头项目，在近些年防洪减灾中发挥了重要作用。
介绍了国家防汛抗旱指挥系统二期工程地理空间数据平台的总体框架、建设内容、分工与职责划分，重点描述了地理空间数据平台的系统设计、技术实现和成果应用，给防汛抗旱工作业务和技术人员提供借鉴和参考作用。
关键词：防汛抗旱；指挥系统；地理信息；空间数据中图法分类号：TV877文献标识码：B文章编号：1673-9264（2020）11-46-06DOI:10.16867/j.issn.1673-9264.2020029孙洪林.国家防汛抗旱指挥系统中地理空间数据平台的设计和实现[J].中国防汛抗旱，2020，30（11）：46-50，69.SUN Honglin.Design and implementation of geospatial data plat⁃form in national flood control and drought relief command system[J].China Flood &Drought Management ，2020，30（11）：46-50，69.（in Chinese ）收稿日期：2020-02-14作者信息：孙洪林，男，正高级工程师，E-mail：*************.cn。
GoogleEarthEngine（GEE）-⾕歌地球引擎的⼤致Python⼊门欢迎关注各平台通⽤账号：⼀个有趣的灵魂W⾕歌地球引擎，在RSE（Remote Sensing of Environment）的热门版上有⼀篇⽂章有⼤致的介绍。
摘要的翻译：01Google Earth Engine是⼀个基于云的⾏星级地理空间分析平台，它使Google的巨⼤计算能⼒能够应对各种⾼影响的社会问题，包括森林砍伐、⼲旱、灾难、疾病、粮⾷安全、⽔资源管理、⽓候监测和环境保护。
作为⼀个集成平台，它在这⼀领域是独⼀⽆⼆的，它不仅为传统的遥感科学家提供了能⼒，也为更⼴泛的受众提供了能⼒，这些受众缺乏利⽤传统超级计算机或⼤规模商品云计算资源所需的技术能⼒。
简⽽⾔之，这个平台主要是为遥感服务。
02Earth Engine由⼀个⽀持多PB分析的数据⽬录和⼀个⾼性能、本质上并⾏的计算服务组成。
它通过⼀个可访问互联⽹的应⽤程序编程接⼝（API）和⼀个相关的基于web的交互式开发环境（IDE）进⾏访问和控制，该环境⽀持快速原型和结果可视化。
数据⽬录存放了⼤量可公开获得的地理空间数据集，包括各种卫星和航空成像系统在光学和⾮光学波长、环境变量、天⽓和⽓候预报和后播、⼟地覆盖、地形和社会经济数据集⽅⾯的观测。
所有这些数据都经过预处理，形成⼀个既可使⽤⼜可保留信息的表单，允许⾼效访问，并消除了与数据管理相关的许多障碍。
⽤户可以使⽤Earth Engine API提供的操作员库访问和分析公共⽬录中的数据以及⾃⼰的私有数据。
这些运算符在⼀个⼤型并⾏处理系统中实现，该系统⾃动细分和分配计算，提供⾼吞吐量分析功能。
⽤户可以通过瘦客户机库访问API，也可以通过构建在该客户机库之上的基于web的交互式开发环境访问API以上部分都是⼤致的介绍。
接下来要开始实⽤分析了：0、GEE可以使⽤JavaScript和Python两种语⾔扩展----这是⼤前提。
地理空间数据云 —MODIS 数据简介一、MODIS 陆地标准产品MODIS 陆地标准产品1、概况1999年2月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS ）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra 。
它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
2002年5月4日成功发射Aqua 星后，每天可以接收两颗星的资料。
搭载在Terra 和Aqua 两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS ）是美国地球观测系统（EOS ）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。
它具有36个中等分辨率水平 （0.25um~1um ）的光谱波段，每1-2天对地球表面观测一次。
获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。
本网站提供的MODIS 陆地标准产品来自NASA 的陆地过程分布式数据档案中心（The Land Processes Distributed Active Archive Center,LP DAAC/NASA ）。
包括：基于Terra 星和Aqua 星数据的地表反射率（250m,daily;500m,daily;250m,8days;500m,8day ）、地表温度（1000m,daily;1000m,8days;5600m,daily ）、地表覆盖（500m,96days;1000m,yearly ）、植被指数NDVI&EVI （250m,16daily;500m,16days;1000m,16days;1000m,monthly;、温度异常/火产品（1000m,daily;1000m,8days ）、叶面积指数LAI/光合有效辐射分量FPAR （1000m,8days ）、总初级生产力GPP （1000m,8days ）。
