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从“静”到“动”——解析智慧地图关键支撑技术

2014年07月31日作者:来源:中国环境报

  文章来源摘自《宇图》期刊,由中科宇图资源环境研究院刘锐、谢涛、胡秋红提供。

  智慧地图反映了集多种智能化先进技术为一体,以丰富、实时基础要素图层数据为支撑,以用户需求为导向的智慧型云服务模式,它克服了传统地图更新速度慢、反映不灵活等缺陷,为人与“地图”的快速、智慧交流与互动提供了可能,实现了由静态地图向动态地图的转变,是未来地图学发展的必然趋势。随着支撑技术体系的不断成熟,它将为我们建设“智慧地球”和“智慧城市”带来巨大的社会经济效益。

  从智慧地图形成产品链来看,如图所示,智慧地图的技术支撑体系主要包含以下四个层次,即数据采集、数据处理、数据挖掘分析和应用与服务。

  

  智慧地图关键支撑技术

  智慧地图要素图层数据采集技术

  “智慧地图”的实现需要基础数据图层的支撑,包括地理、气象、水利、影像、国情等各种行业、尺度、类别的数据,从目前数据采集手段来看,其支撑技术主要包含以下两个方面:

  (1)“天空地”一体化遥感监测技术

  遥感技术是指借助对电磁波敏感的仪器,在不与探测目标接触的情况下,记录目标物对电磁波的辐射、反射、散射等信息,揭示目标物的特征、性质及其变化的综合探测技术,包括主动和被动微波遥感技术、合成的光圈原理联合干涉测量技术、激光雷达技术、传感器技术等。利用包括地面遥感车、气球、飞艇、火箭、人造卫星、航天飞机和太空观测站等多个观测地球的平台相互配合使用,搭载各种用途的传感器,实现对全球陆地、大气、海洋等进行立体实时观测和动态监测,是未来获取地球表面和深部时空信息的重要手段,也是智慧地图获取基础数据的重要来源。天空地一体化遥感监测技术是智慧地图实现的重要基础支撑技术之一,它关系到基础要素图层的丰富度与精度。

  (2)物联网技术

  物联网是指通过各种传感设备(传感器、射频设备技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描等)采集声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种信息并与互联网、无线专网进行交互传输信息的一个巨大网络,能够实现物与物、物与人的网络连接、识别、管理和控制。具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网/铁路/桥梁/隧道/公路/建筑/供水系统/大坝/油气管道等各种物体中,并且被普遍连接,形成物联网。它实现了物体信息智能化识别、定位、跟踪、监控与管理,在智慧地图中,是数据实时获取、更新与管理的重要手段。物联网技术主要包括传感与RFID融合技术、物联网节点及网关技术、物联网通信与频管技术、物联网接入与组网技术、物联网软件与算法、物联网交互与控制、物联网计算与服务等。

  智慧地图数据资源处理技术

  (1)多源数据融合技术

  在智慧地图中,基础图层数据往往来源于不同的采集方式,具有不同类型、标准、格式,因此需要对海量多源异构数据进行统一整合处理,实现数据之间互操作、目标要素的整合提取或精细化挖掘等。所谓多源空间数据融合即是指对多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多分辨率空间数据进行融合,以实现对观测对象更好地理解,使目标信息更丰富,减少或抑制环境解译中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差,最大限度地利用多种资料的不同特性,改善信息提取的现势性和可靠性,有效提高多源数据的使用;例如 SAR图像和多光谱图像融合,提取具有多种分辨率率的细节专题图;多光谱空间数据融合处理,结合各光谱特性进行融合分析,挖掘深层次信息等。数据融合技术包括对各种信息源给出的有用信息的采集/传输/综合/过滤/相关及合成。

  (2)图像要素智能化提取技术

  随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需要,常常不要求其输出结果是一副完整图像本身,而是经一定处理后的图像,在经过分割和描述提取有效特征,进而加以判决分类,例如从影像中提取道路、水系等专题要素。除此之外,在智慧地图中,面向行业应用的数据挖掘往往也是需要跨行业、跨部门间精细化的基础数据,因此如何对图像进行细节要素的智能化提取也是智慧地图实现的关键技术之一。

  智慧地图数据挖掘分析技术

  智慧地图的重要特征之一即是面向行业应用提供专业化、科学的综合决策服务,包括已知或未知的影响因素、趋势信息等。而数据挖掘分析则是实现的重要步骤之一。其支撑技术主要包含以下两方面:

  (1)数据挖掘技术

  所谓数据挖掘是发现数据中有用模式的过程,通过大量观测数据的处理来确定数据的趋势和模式,与传统数据分析相比,其本质区别在于在无明确假设的前提下挖掘信息、发现知识,因此具有未知、有效和实用三个特征。海量数据的搜集、强大的多处理器计算机、数据挖掘算法作为支持数据挖掘的基础技术已逐渐发展成熟。目前常用数据挖掘方法包括神经网络法、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法和模糊集方法等等。

  数据表面模型DSM

  数字地面模型DTM

  (2)模型模拟技术

  地理信息系统与行业模型进行集成应用制作智慧化地图已经成为地图行业的重要发展趋势。模型模拟技术的最终目的是要还原一个实际系统的行为特征,模拟其物理原型刘的数学模型。如EFDC水质模型,通过构建多参数有限差分构建三维地表水动力模型,实现河流、湖泊、水库、湿地系统、河口和海洋等水体的水动力学和水质模拟,从而达到最佳模拟效果,为环境评价和政策制定提供有效决策依据。

  智慧地图应用服务技术

  智慧地图应用服务依托技术主要是云计算技术。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,将计算分布在大量的分布式计算机上,使用户将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。

  云计算可以认为包括以下几个层次的服务:基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。IaaS(Infrastructure-as-a- Service)表示基础设施即服务,消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。PaaS(Platform-as-a- Service)表示平台即服务,PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。SaaS(Software-as-a- Service)软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。

  云计算技术为实现智慧地图的智能化与人性化的服务模式提供了可能。通过云平台,智慧地图就可以实现终端用户的“按需索取”,使得地图服务更加普适化。


编辑:姚超

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