下载文档原格式
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 ）。
地理时空大数据管理与应用云平台建设研究摘要：天地空立体观测与移动互联网技术的蓬勃发展使得地理数据的获取周期越来越短，精度更高，手段更丰富。
目前，地理大数据已经广泛应用在了各行各业，如出行服务、物联网等。
基于此，本文就地理时空大数据管理与应用云平台展开研究，对其功能优势与建设思路进行分析探讨，以期能够引起有关部门及工作人员的重视，为地理时空大数据管理与应用云平台建设提供参考。
关键词：应用云平台；大数据管理；地理时空引言：首先要澄清，并非数据量大就是地理时空大数据，大数据打开了一条“由人到地”的研究路径。
大数据提供的社会感知手段和传统遥感数据相结合，有助于我们更全面理解地理环境。
地理时空大数据同时观察到两个层面的分布以及交互模式，有助于我们理解MAUP问题。
不同类型大数据都不是经过严谨的抽样设计采集的，存在一定代表性问题。
1地理时空大数据管理与应用云平台的优势1.1共享数据服务地理时空大数据管理与应用云平台为用户提供方便快捷、高性价比的大数据获取渠道，解决合作用户展开数据分析相关工作时数据获取困难和成本难以控制的难题。
1.2城市级时空数据计算地理时空大数据管理与应用云平台支持城市级海量数据实时分析计算、动态渲染，为物联网、社交网网络、人口、环境等方向的数据分析提供轻量化部署的实时计算支持。
1.3分析模型智能构建地理时空大数据管理与应用云平台包含常用的大数据算法模型和时空计算模型，简单交互即可实现复杂的模型计算。
1.4物联网数据接入及可视化分析地理时空大数据管理与应用云平台全链路覆盖了物联网中设备数据生成、管理（存储）、清洗、分析及可视化等环节。
物联网数据的接入不再受各种数据接口开发的困扰，有效降低数据分析门槛。
1.5实时接入动态型的数据地理时空大数据管理与应用云平台支持静态和时空动态、支持海量的时空数据的实时渲染。
基于时空大数据引擎，可实现百万甚至亿级的点、线、面数据的实时动态渲染。
1.6智能化时空数据探索分析在地理时空大数据管理与应用云平台基础上为研发的哈勃（Hubble）时空大数据引擎，可以大量存储点、线和多边形数据。
地理信息共享平台的设计与实现在当今数字化时代，地理信息的重要性日益凸显。
无论是城市规划、交通管理、环境保护还是应急救援等领域，准确、及时和全面的地理信息都是决策制定和执行的关键依据。
为了满足各领域对地理信息的需求，提高地理信息的利用效率和价值，构建一个高效、便捷、功能强大的地理信息共享平台成为了必然趋势。
一、地理信息共享平台的需求分析在设计地理信息共享平台之前，首先需要对其需求进行深入的分析。
这包括了解用户的需求、数据的来源和类型、功能的要求以及性能的期望等。
用户群体涵盖了政府部门、企业、科研机构和普通公众等。
政府部门可能需要利用地理信息进行城市规划、资源管理和公共服务的优化；企业可能关注市场分析、物流配送和设施选址等方面的地理信息；科研机构则需要地理信息来支持学术研究和项目开发；普通公众可能在出行、旅游和日常生活中需要获取相关的地理信息。
数据来源多种多样，包括卫星遥感数据、航空摄影测量数据、地面测量数据、地理国情普查数据、电子地图数据等。
这些数据具有不同的格式、精度和坐标系，需要进行统一的处理和转换。
功能方面，地理信息共享平台应具备数据浏览、查询、检索、下载、分析、制图等基本功能，同时还应支持数据的上传、更新和共享，以及用户管理、权限控制和数据安全保障等功能。
性能方面，平台应能够快速响应用户的请求，保证数据的实时性和准确性，同时能够支持大量用户的并发访问。
二、地理信息共享平台的总体设计基于需求分析的结果，进行地理信息共享平台的总体设计。
总体设计包括架构设计、数据库设计和功能模块设计等。
（一）架构设计采用多层架构，包括数据层、服务层和应用层。
数据层负责存储地理信息数据，服务层提供数据访问、处理和分析的服务，应用层则为用户提供各种应用界面和功能。
（二）数据库设计建立一个综合性的地理信息数据库，对不同来源、格式和类型的数据进行整合和管理。
数据库应采用关系型数据库和空间数据库相结合的方式，以满足数据存储和查询的需求。
gee 点提取栅格值GEE（Google Earth Engine）是一个强大的云平台，用于存储、处理和分析地理空间数据。
在GEE中，可以使用一系列的API函数来提取栅格值。
首先，您需要导入GEE库并创建一个地理空间区域（Geometry）对象，以指定您要提取栅格值的区域。
例如，如果您想提取某个点的栅格值，可以使用以下代码：javascript// 导入GEE库var ee = require('users/google/earthengine:ee');// 创建一个点的地理空间区域var point = ee.Geometry.Point(lon, lat);// 定义一个图像对象var image = ee.Image('image_id');// 提取点的栅格值var value = image.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.first(),geometry: point,scale: 30});// 打印栅格值print('栅格值:', value);在上述代码中，'image_id'是您想要提取栅格值的图像的ID。
reduceRegion函数用于在指定的区域内对图像进行降维操作，这里使用了Reducer.first()函数来获取第一个像素的值。
geometry参数指定了要提取栅格值的区域，这里使用了之前创建的点对象。
scale参数指定了分辨率，这里设置为30米。
如果您想提取一个区域的栅格值，可以使用以下代码：javascript// 创建一个区域的地理空间区域var region = ee.Geometry.Rectangle(minLon, minLat, maxLon, maxLat);// 提取区域的栅格值var values = image.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.mean(),geometry: region,scale: 30});// 打印栅格值print('栅格值:', values);在上述代码中，minLon、minLat、maxLon和maxLat分别表示区域的最小经度、最小纬度、最大经度和最大纬度。
