地理信息产业大数据调研报告.docx
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地理信息产业大数据调研报告
地理信息产业大数据调研报告
1地理信息产业大数据应用现状
地理信息产业是21世纪的朝阳产业，属于高新技术产业，以现代测绘技术、信息技术为基础，结合计算机技术、通信技术和网络技术形成的综合性产业。
具体包括空间地理科学技术、信息科学技术、航天航空科学技术，是遥感技术、地理信息系统、卫星定位系统与测量技术应用的产业化结果，是国民经济信息的重要组成部分。
2014年1月22日，国务院办公厅以国办发（2014）2号印发了《关于促进地理信息产业发展的意见》，这一意见的提出，预示着地理信息产业在新一轮的行业整合方面将面临重大机遇。
同年7月，国家正式印发《国家地理信息产业发展规划（2014-2020）》，对于推进我国地理信息产业的蓬勃发展具有重要指导意义。
该规划强调到2020年，中国地理信息有关政策法规体系基本建立，结构优化、布局合理、特色鲜明、竞争有序的产业发展格局初步形成。
科技创新能力显著增强、核心竞争力的龙头企业和较好成长性的创新型中小企业，拥有一批具有国际影响力的自主知名品牌。
产业保持年均20%以上的增长速度，2020年总产值超过8000亿元，成为国民经济发展新的增长点。
我国地理信息产业发展经历了一个比较曲折的过程。
在20世纪90年代之前，我国测绘和地理信息的发展注重于为政府管理和国家安全提供服务，市场在测绘地理信息资源配置中没能发挥基础性作用。
因此，地理信息产业发展受到限制。
上世纪末，我国社会主义市场经济体制不断完善，卫星遥感、卫星定位和地理信息系统等技术应用不断业务化，在国民经济和社会发展各领域中应用不断深入，并加速向人民群众的日常生活渗透。
地理信息产业快速发展的条件基本具备。
在这一背景下，国家测绘局开展了第一次测绘发展战略研究，正式提出发展地理信息产业。
此后相继开展了促进地理信息产业发展的政策研究，形成了一系列促进我国地理信息产业发展的具体思路和措施。
在国家测绘局和有关部门的大力支持下，地理信息产业获得快速发展。
据行业协会不完全统计，截至2013年底，企业达2万多家，从业人员超过40万人，年产值近2600亿元。
2006年以来年均增长速度超过25%，形成了一批具有一定市场竞争能力的地理信息硬件、软件和数据产品。
地理信息在国土资源、环保、电力、公安、交通、水利、铁道、民政、农业、林业、公共应急等领域得到广泛应用，并和汽车、手机及其它多种导航终端结合，将应用和服务延伸到了社会大众衣食住行的各个方面。
地理信息技术不仅已成功应用于水利环保、能源矿产、气象环保、国土房产等行业中，而且成为国家数字城市与智慧城市建设的核心平台。
目前，我国各行业对地理信息需求旺盛，地理信息企业不断壮大，地理信息产业园区开始出现，已有八家企业在国内外上市，一些企业开始并购重组迅速发展，并“走出去”参与国际市场竞争。
“十二五”期间，我国工业化、信息化、城镇化、市场化、国际化深入发展，推进经济发展方式转变，实现经济社会科学发展成为我国“十二五”主要任务，对地理信息服务提出了新的更高的要求。
云计算、物联网等高新技术应用不断深化，其与现代地理信息技术的融合日趋紧密，推动不断产生新的地理信息服务。
地理信息产业发展也进入了全面构建数字中国的关键期、测绘产品社会。
地理科学面对的是一个复杂巨系统，地理信息是天然的大数据。
1986年钱学森院士在现代人类知识体系将地理科学归结为自然科学与社会科学之间的桥梁科学,研究整个地球表面同人类息息相关的大气对流层、岩石圈上部、水圈、生物圈和人类圈环境。
所以上至卫星遥感数据、下至地震传感数据，以及我们常见的统计、环境、水利、资源、土地等领域数据都属于地理数据，所以地理信息技术需要处理的范围广，数据源多，数据类型多样，其数据量巨大是不言而喻的。
地球表面的信息量巨大，感知手段多样。
目前的遥感数据处理能力已经不可想象，更别说考虑多波段、多时相、多产品、历史数据、中间数据、重叠区、雷达、点云数据等问题。
遥感数据之外，北斗定位系统的建立、移动互联网和物联网的快速发展也会导致包括来自车辆、风力、雨量、温度、湿度等各种传感器以及个人网络活动的高频空间关联信息的数据洪流涌入，并且要求快速处理响应。
地理信息数据涉及领域广泛，多渠道的数据积累形成海量数据。
数据总量较大甚至巨大，通常以GB、TB或PB为基础单位。
数据类型繁多，数以千计，包含结构化、半结构化甚至非结构化数据，且非结构化数据所占份额越来越大。
数据产生速度飞快，主要基于手持移动终端、互联网、物联网、车联网等平台产生。
数据是潜在待挖掘的资源，基于“价值密度与数据总量呈反比”规律，大数据的价值密度较低。
由此可见，不论是大数据还是地理信息行业，无论是涉及到先相关的技术研究还是应用，都紧紧围绕“地理信息数据”为中心，确立其核心地位。
1.1地理信息资源为大数据提供重要依据
地理信息资源涉及各行各业，有多种类型的空间数据。
主要包含地图（矢量和栅格）、影像数据、派生数据、公众数据、开源数据、标签数据、元数据、分类和未分类数据、视频和传感器数据等。
地理信息数据的获取途径主要包含以下几种：
（1）人工获取资源
外业采集人员通过野外测量、以手工绘图的形式记录信息
（2）机器获取资源
通过卫星、航空大飞机、无人机对地观测获取低、中、高精度影像资源信息。
可以通过激光雷达扫描、光谱成像、视频摄像、传感器感知等手段获取丰富的数据源。
（3）人机交互合作获取
通过网络手段上传文字、图片、视频等数据、地理名词语义搜索与提取、个人终端定位数据收集、个人导航数据和车联网数据累计，各种建设引起的数据库更新
（4）其他方式获取的数据
其他领域、利用其他的方式获取的数据信息。
1.2空间数据的挖掘是大数据应用的组成部分
数据挖掘通过分析数据，便于从大量数据中寻找其规律，这种规律将形成新的知识，发挥其应有的价值。
传统的空间数据分析方法主要通过基于空间数据的分析运算、基于空间数据和非空间数据的联合运算等。
后来逐渐发展，对地理空间本身特性的深层次分析，对空间决策过程的模拟、对复杂多因子空间系统时空演化的模拟和预测等。
例如在城市规划方面，通过对地市基本地物、气候环境等自然数据和经济、人口等社会人文信息的联合挖掘，可以对城市规划提供强有力的支撑，为城市的智能管理与科学发展给出合理关联意义，预测数据相关对象的发展趋势，这与大数据的应用方向不谋而合。
空间数据挖掘是凸现大数据价值、盘活大数据资产和有效利用大数据的重要思想和技术。
从数据中提取信息，从信息中挖掘知识，在知识中萃取数据智能，提高自学习、自反馈和自适应的能力，实现人机智慧。
这也正是大数据应用的根本内生动力，即“数据即资源”。
大数据下的地理信息已经得到了广泛应用,服务于我们的生活、工作中，并带来便利。
电子地图、卫星导航、遥感影像，这些地理信息产业链上的新生事物正在创造奇迹，效益已经显现。
2大数据在智慧环保中的应用
自从2008年11月IBM提出“智慧地球”的概念后，国内外智慧城市的建设风起云涌，与此同时智慧环保，智慧交通，智慧医疗，智慧物流，智慧交通等各细分行业也开始了相应研究，将“智慧”技术应用于各个领域。
智慧环保是结合物联网技术，超级计算机和云计算技术，对大气，水体水源，噪声，放射源，废弃物等进行感知、处置和管理，建设成为一个集智能感知能力，智能处理能力和综合管理能力于一体的新一代网络化智能环保体系，达到“测得准，传得快，算得清，管得好”的总体目标，旨在推进污染减排，加强环境保护，实现环境与人，经济乃至整个社会和谐发展。
智慧环保的总体架构包括：
感知层，传输层，智慧层和服务层。
实现智慧环保需要以下几项关键支持技术：
（1）物联网技术
环保物联网技术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。
（2）云计算技术
云计算技术是网络计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。
（3）智能GIS技术
采用了多维GIS融合技术，将“时间维、空间维和仿真技术”相结合的三维GIS平台，真正实现“物联网前端感知、应用时态分析、管理虚拟仿真、多维GIS空间分析”一体化的GIS可视化应用创新模式，将三维GIS的发展带入了多维GIS时代。
（4）“天地空”一体化遥感监测技术
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，也是智慧环保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环保实现的重要基础支撑技术之一。
（5）海量数据挖掘技术
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。
目前常用的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。
（6）环境模型模拟技术
地理信息系统与环境模型进行集成应用为环境决策提供技术支持已经成为环境保护决策的重要发展趋势。
环境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，模拟其物理原型的数学模型。
图2-54智慧环保体系架构
大数据和环保结合解决数据存储、管理、加工处理、共享、分析过程中存在的一系列问题，有效提高环境信息化水平，通过大数据分析，人们可预测和洞察未来会发生的事情。
（1）帮环保部门更好地预测未来走向
大数据通过挖掘分析，科学的建立评估和预测预报模型，让环保管理者可预测未来发展趋势，降低环境管理风险，能够在管理调整尚未展开之前给出相关确定性的答案，让管理措施做到有的放矢。
（2）帮环保部门更好地管理污染源企业
通过大数据技术，可以实现污染源企业的精准锁定，在污染源的生命周期过程中，每个节点所需要的每一类数据的挖掘方式、具体情况等，都可以进行搜集分析，形成基于污染源管理的数据资源分布可视图。
（3）帮环保部门更好地做好公众服务
社交信息数据、公众互动数据等帮助环保部门进行公众服务的水平化设计和碎片化扩散。
经济学家RichardH.Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。
”环保部门可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。
图2-55污染气象条件指数预报
2013年以来，中国雾霾天数创52年之最，PM2.5成为今年最热门的环境名词。
大气污染，固体垃圾排放和水污染已经让我们的天空不再蓝、空气不再清新、河流不再清澈，过去唯“经济发展”的管理习惯与环境保护意识的淡薄已经让现在的我们尝到了恶果，过度的污染和环境破坏已成为影响居民健康安全的重要因素，所以推动环境保护相关的法规政策出台，加强对于资源节约、废物减排和治理污染技术的研发和执行已经迫在眉睫。
借助大数据采集技术，将收集到大量关于各项环境质量指标的信息，通过传输到中心数据库进行数据分析，直接指导下一步环境治理方案的制定，并实时监测环境治理效果，动态更新治理方案。
通过数据开放，将实用的环境治理数据和案例以极富创意的方式传播给公众，通过一种鼓励社会参与的模式提升环境保护的效果与效率。
在这场与雾霾治理战争中，利用遥感的大尺度连续监测/导航的精准定位及地理信息的分析溯源和展示，可以追溯雾霾的发生轨迹、确定雾霾的重要污染源分布并预测雾霾的演变趋势，实现雾霾的监控与预报，前生后世的管理，从而最大程度的改善雾霾产生的环境，缩短打赢治霾战争的周期及降低反复发生的几率。
图2-56移动端环保
公众还可以通过移动端上传自身周围环境数据，加上GPS、无人机、卫星、雷达、激光扫描仪、气象监测站与环境监测站生成大量的专业数据，整合这些碎片化的信息，基于数据分析将产生更大价值的数据服务，反过来能为用户提供更好的服务。
2.1环境大数据的布局
布局环境大数据，就是要整合数据获取、数据分析及数据应用所关联的一系列环节。
针对环境大数据布局提出的实施方案。
如下图所示。
大环保网作为环境数据聚集平台，可穿戴式设备、移动端入口，政企项目以及广泛合作的第三方内容提供商，共同构建环境大数据生态系统。
大数据给予了平台服务提供信息支持，而服务的落地也有利于有效信息不断被采集，形成数据循环。
图2-57环境大数据布局
2.2环境大数据获取渠道
从数据采集来源上讲，包括移动端、可穿戴式设备、大环保网的线上行为获取用户的相关信息及操作轨迹，以及大量的线下数据：
各项目运行产生的环境数据；与外部研究机构、科研院所合作获取的环境数据。
同时将线上线下数据采集汇聚到数据中心，产生的分析型数据将会反哺线上，带来更精准的使用价值。
✧线上数据
手机内置传感器、可穿戴设备的发展使得环境检测可以不完全依靠专业而笨重的仪器。
例如，手机麦克风测噪声，智能口罩内置离子感应器测PM2.5。
通过UGC、众包模式，利用手机及可穿戴设备，采集环境数据。
✧线下数据
项目运行产生数据，即为环保部门、企业所建设的项目在日常运营过程中会生成大量的环境监测数据。
整合这些项目的监测数据获取渠道，不但能获得大量有价值数据，而且经过对聚集的数据进行分析产生有价值的服务数据，也能促进项目的开发建设。
第三方数据包括内容服务商提供的天气数据；研究机构、科研院所新的理论技术方法。
2.3环境大数据的获取及应用场景
目前在空气质量预报中，污染源是最基础和最重要信息。
但是调查污染源是十分耗时耗力的工作，环境大数据的构建能较好的解决这一问题。
✧政府用户在大环保网上公布的重点监控企业排放信息。
✧移动端用户上传的小规模污染源。
✧遥感应用中心提供的在秸秆焚烧、沙尘季节的卫星遥感监测数据。
数据中心获取这些数据后，经过模型计算，为用户发布更准确的空气质量预报。
图2-58秸秆焚烧火点监测
图2-59空气质量卫星遥感监测系统
2.4环境大数据建设
依据各类数据标准与规范，通过数据交换、整合、导入、录入等手段，全方位收集环境监测、监督、管理中使用的各种基础类、背景类、业务类的数据资料，并对这些资料进行规范化、标准化处理加工，形成体系完整、时间跨度长、专业覆盖全面、科学系统的环境信息资源体系，为环境监管、治理、规划、决策等提供最强大数据服务和信息共享支撑。
建设流程大体分五个步骤：
一是环境资源信息标准规范建设，包括环境监测信息资源共建共享管理办法，环境监测信息资源共建共享技术规范，污染源统一编码规则，环境质量基础信息编码规则与编码方法，元数据库数据字典，环境数据中心基础数据库数据字典，环境数据转换与清洗规则，其他相关的管理办法和技术规范等。
二是环境资源目录建设，清点梳理数据业务过程中涉及到的环境信息，科学编码，分类分级，划分资源责任单位，建立资源与业务的有机关联。
三是环境基础数据平台建设，设计创建环境基础数据平台，收集整理环境元数据、标准基础数据并入库。
四是交换共享平台建设，建设环境信息传输、交换、处理、共享和监管的统一平台。
五是环境资源信息应用建设，基于整合处理后的环境数据进行分析和展示，为环境管理提供科学的辅助决策。
图2-60环保大数据建设体系（省级）
伴随着大数据时代的到来，人们的需求逐渐从数据存储、数据处理、数据应用和数据运维服务过度，同时传统的环保行业对于数据的处理模式已然不适应新一代数据中心的发展需要。
而随着大数据技术的不断发展，一种全新的环保行业数据解决方案成为了可能。
大数据的技术逐渐趋向成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。
我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
3大数据在互联网地图中的应用
3.1地图与大数据的结合发展
现在人们的各种行为,85%都与空间地理位置有关,地图与人们的生活息息相关。
电子地图种类繁多，如互联网地图、导航电子地图、街景地图、地形图、栅格地形图、遥感影像图、高程模型图及各种专题图等。
现代地图已经不仅是一种简单的信息传递，还是一种信息的增值，增值的数据应用于各行各业，服务于公众。
地图大数据可以从现代地图中收集与整理信息，结合数据分析与挖掘技术,建立数据预测模型，建立基于LBS（位置服务）系统平台，应用于不同行业，如移动、电信、联通、电力、环保、公安、城管、石油石化、银行、林业、水利、旅游，交通烟草物流等行业。
3.2互联网地图大数据助力人们传统行为方式
1、求婚方式改变
2014年11月25日,由腾讯发布的一条新闻，关于日本东京的高桥靖花费半年时间，主要采用徒步，偶尔使用自行车、汽车、轮渡等出行方式，游遍日本，用GPS记录下自己的全程足迹,完成了一副“MARRYME”的GPS图像和一幅一箭穿心的图注，并把通过GPS记录下的足迹记录上传到Google地图上，连点成线，最后用这幅GPS画作向女友求婚，最后成功抱得美人归，同时还获得了吉尼斯世界最大GPS画作的“奖励”。
这种利用地图，规划路线，戴上GPS，开始行走，把足迹记录上传到Google地图上，采用空间数据定位与集成管理，并通过GIS、GPS、RS、物联网技术，将各类数据叠加到地图与地理空间位置上进行信息集成，最后连点成线显示出一幅求婚图像。
图2-61“MARRYME”的GPS地图
2、出行方式改变
打车难一直是困扰广大北京市民出行的一大难题，一方面，乘客抱怨打车难，另一方面，司机烦恼收入少。
有人说，要靠增加出租车数量来缓解打车难的问题，但是增加出租车的数量真的能解决问题吗？
答案是否定的，那只会使道路变得更加拥挤。
面对窘境，能否在乘客费用、司机收入、道路压力之间找一个平衡点呢？
“滴滴打车”和“快的打车”App改变了传统打车方式，建立培养出大移动互联网时代下引领的用户现代化出行方式。
2013年，“滴滴打车”和“快的打车”与入口级应用运营商高德地图、XX地图达成合作，开启了与地图类应用合作联运新模式，此类软件连接乘客与出租车的位置定位，都是基于电子地图基础上，进行功能策划、平台应用开发，从而改变了传统打车市场格局，颠覆了路边拦车概念，利用移动互联网特点，将线上与线下相融合，从打车初始阶段到下车使用线上支付车费，画出一个乘客与司机紧密相连的o2o完美闭环。
同时，人们在使用打车软件，理论上会形成庞大的数据量，这些数据，可以把每个人的地理坐标，工作地点，家住在哪儿，希望去哪儿都做出可靠的统计。
因为，当人们在使用打车软件时，真实的地理信息都毫无保留的透露给打车软件。
通过这些数据，人们的消费习惯、消费半径、消费能力将会清晰地展示在商家面前。
如何获取数据，如何分析运用数据，如何在庞大的数据中挖出真金白银，将是未来商家研究的重点课题。
如此看来，现在的出租车抢的是用户，而未来抢的是大数据。
探讨这些新地图应用，都是通过空间位置信息，结合人们行为，建立功能平台，发布和共享地图信息，改变人们思维方式和行为方式。
在互联网平台下发布与共享这些海量大数据，要求地图信息数据全、精、准、新等。
展望互联网电子地图发展趋势，未来的电子地图会结合公众行为大数据，利用数据分析与挖掘技术，云计算，物联网，让更多的信息显示到电子地图上，从而有助于改变和影响政府决策和方针，改变和影响着企业的经营决策和经营方向，改变和服务着人们的行为习惯等方方面面。
图2-62地图在打车软件中的应用
4地理信息产业大数据发展趋势
大数据时代下，地理信息产业挑战与机遇并存。
不仅需要地理信息系统数据采集、筛选、存储、分析与显示技术的升级，而且要彻底扭转传统地理信息系统重视数据管理与显示，轻视数据分析的状况。
大数据的意义只有将地理信息产业的核心关注转移到用户价值上之后才能得到体现，否则大数据不如小数据，因为实现同样的价值前提下前者成本只会更高。
4.1地理信息发展职能的扩展
我国的地理信息产业发展经历了曲折的过程。
前期，测绘和地理信息的发展注重政府管理和国家安全提供服务，地理信息只是符号和数字的代名词，市场在资源配置、地理行业的需求方面受到限制。
现阶段，地理信息的使用者不仅局限于静态的、定期更新的信息，而更加倚重于公众参与更新的实时或准实时信息。
大数据中包含空间位置信息的数据量激增给地理信息的发展扩大了“交际圈”
人工智能技术的发展使得具有更接近人的思维和表达方式的语义信息也能在计算机系统中得到表达，这使得和地理范畴有关的语义信息在互联网上呈现爆炸性增长，这些信息使得地理信息厂商在位置服务领域找到新的突破点。
此外，物联网技术下的传感器数据、视频监控流媒体数据等，这些海量资源将有力拓宽地理信息产业发展的平台。
传统的地理信息技术需依据大数据的特征进行技术升级和改造，包括海量数据的预处理、高效分析与评价等，例如需要建立数据分析过程中的人机互动机制，提升分心结果的可视化水平等。
如果能在上述应用领域取得进展，那么对于一般海量事务性数据的数据挖掘，将产生可以借鉴的技术模型，从而在大数据环境下引领整个信息产业技术的进步。
综合上述几个事实和预期，地理信息行业要能够结合实际需要，顺应时代潮流趋势，在新资源领域主动承担责任，拓展行业职能，提升行业影响力。
4.2地理信息产业技术的升级
地理信息产业的技术始终走在IT技术的前端，从最初的计算机数字化制图，到多源异构型空间数据库的出现、，再到WebGIS、云GIS环境下地理信息服务的提出与实现，地理信息产业吸收现金数据的精华，为我所用。
大数据和地理信息产业技术的升级，有着特殊的“互生互促”的发展过程，即地理信息暗夜底层硬件的进步带来了大数据，大数据的出现，促使空间数据库和GIS软件等计算层面的技术休要革新与优化，与此同时行业外的数据分析经验也引进地理信息产业，使基于数据挖掘技术的服务有了更多的价值增长点。
大数据的环境下新技术的出现使国内的技术发展出现更多的追求目标，我们可以借助大数据这一战略资源，通过市场换技术的方式引进国外先进的软硬件技术，通过技术的吸收达到行业技术的跨越式发展。
4.3地理信息服务模式的变革
原有行业应用集成服务和商业模式都发生变革。
随着互联网技术的提高，BTOC商务模式在消费领域成为主要的发展模式，以信息为载体，在网络端将企业与客户直接串联，达到服务的精确化和高速化，这也是地理信息服务商发展的必由之路。
大数据的的服务对象不再局限政府部门或者对地理信息有特殊需求的企业和单位，而是面向所有对位置信息有需求甚至仅仅是有兴趣的个人，这使得服务端的需求呈现“大客户化”，数据庞大、类型众多的服务需求将严重挑战传统服务模式的承受度，使得服务商在服务资源的可伸缩性、服务效率的平衡性、服务类别的兼顾性上，都需要进行改革和创新。
大数据应用深度挖掘的规则和趋势，将地理信息被动式服务，逐渐升级为提供用户所需的产品信息和“数据挖掘后信息”，后者将是一项全新的服务单元，配合地理信息产业职能的扩展，提供吸引决策放需要的辅助性数据和信息，将自身也纳入到决策方之中，成为客户的新型伙伴。
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