谭芳宁
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摘要：目前在大数据的时代数据库当中，地理信息技术时刻都会产生很多数据信息，人们对于地理信息方面的需求量也变得更大。因此这些数据不但能够让人们的生活更加方便，同时也迎来很多挑战，对行业发展造成一定的影响，因此，必须要和测绘地理信息服务相互结合起来，分析数据，改变比较落后的服务方式，将测绘地理信息的挑战变成机遇。基于此，本篇文章对大数据技术在测绘地理信息中的应用进行研究，以供参考。
关键词：大数据技术；测绘地理信息；应用
引言
对于测绘地理信息服务，是指通过信息技术与资源优势，为资源调查、通讯、军事、航天、电力、环保、基建、公共应急、城市规划以及管理决策等提供信息服务。在信息技术快速发展背景下，应用大数据技术，转变测绘地理信息模式，促使其作用得到有效发挥。测绘地理信息产业是以开发利用测绘地理信息资源为核心，以服务经济建设、国防建设、社会发展和生态保护为职责，是国家高技术产业和战略性新兴产业。新发展阶段之新，既在于内外发展环境的深刻变化，更在于发展需求和发展目标的本质提升。测绘地理信息产业必须准确把握新发展阶段，贯彻新发展理念，充分认识行业发展的优势和短板，抓住机遇，应对挑战，在服务构建新发展格局，保障经济社会高质量发展进程中，实现行业自身的高质量发展。
1大数据技术
在过去常规技术无法在一定时间内对数据进行整合与处理，大数据作为一种新型处理模式，能够以超强决策力和优化能力对大量的信息进行处理。当今社会，大数据技术的意义，不在于整合掌握大量的信息，而是对这些数据信息进行专业化的处理，这更像是一种加工能力。大数据有着存取速度快、容量大、资源丰富、类型多的优势，现今被广泛应用于各行各业。大数据具有真实性和多样性的双重特征，真实性主要就是所获得的信息数据具有极高的准确性，可以将大数据所具备的优势充分体现出来，多样性是指可以通过大数据获得多样化的信息，所获得的数据种类相对比较丰富，以多样化的方式展现这些数据。低价值密度特性则是所获取的信息具有较高的价值，基本不涵盖毫无意义的信息。没有价值的信息会覆盖具有运用价值的信息，需要人们正确分辨不同信息，合理进行应用。通过收集和剖析数据，进而对数据中所隐含的价值有所了解。
2挑战
2.1数据智能处理能力需要提高
大数据技术推动产业加速发展，移动测量车、智能手机等智能终端的广泛应用，测绘地理信息获取更加泛在，衍生出“全民测绘时代”，已经积累了大量实时的自愿者地理信息，对信息处理质效提出了更高要求，同时也加大了保障数据质量和信息安全的难度。传统的测绘地理数据智能化处理水平偏低，在测绘地理数据快速获取、协同更新、快速应用的需求背景下，对信息服务途径、服务周期的影响更加凸出。时空大数据是提高测绘地理数据智能化水平的有效途径，但当前建设的时空大数据平台多存在公共专题、物联网设施感知数据难、现势性不强、更新不及时、自我学习不充分、服务对象不聚集等问题。
2.2信息安全风险增加
用户方面的私密信息安全的问题已经受到了相关工作人员的重视。以互联网的时代作为背景，用户需要输入自己的各项新的信息或是相关的位置信息，如果不采取比较合理的保护措施，很有可能会产生用户私密信息被泄露的情况。在目前的大数据时代背景下，有关工作人员要使用比较先进的技术，加密处理用户的私密信息，避免不法分子获取相关信息。也要提升用户私密信息方面的安全性，给用户提供一个更加优质以及高效的测绘地理信息的服务。
3大数据技术在测绘地理信息中的应用
3.1地理信息数据的储存和管理
大数据时代背景下，大数据技术实践中应用地理信息数据涉及到的内容有很多，不仅涉及到各种不同类型的图形、数据库等具有结构化特征的数据内容，而且还涉及文档内容、表格等具有非结构化特征的数据信息。针对结构化特征的数据进行处理时，要构建数据处理平台，对数据进行分类管理，以此来达到良好的处理效果。在这一基础上，可以通过Hadoop分布式的处理平台作为基础，对HDFS进行科学合理的应用，有利于实现数据集群的合理构建。数据管理集群的节点数量通常情况下可以直接与现有的数据量规模、近期的需求情况等进行科学合理的配置，以此为基础，有利于实现所有节点协同工作的集中化处理，以此来保证各项数据信息的储存、计算等各项工作真正落到实处。与此同时，可以通过对Hbase数据工厂的科学合理应用，实现对大量半结构化、各种非结构化数据的针对性的分析和处理。针对已经生成结构化的数据，可以直接储存到对应的Hadoop数据库中，以此来保证数据信息的合理性、可靠性以及安全性。除此之外，要对Hive的数据仓库展开科学合理的布设和应用，该数据仓库的设置目的就是为了实现对结构化数据合理的管理和控制。由此可以看出，Hive、Hbase在实践中的联合式应用，有利于实现结构化、非结构化这两种不同类型地理信息数据的集群式管理，同时还可以保证储存的可靠性。最后，通过对MapReduce的应用，实现分布式的计算和分析，通过Hadoop集群当中的并行计算方式，实现对现有大量数据针对性的处理。在此基础上，有利于形成一个基础的框架模式，以此来保证地理信息档案对应的大数据处理平台能够得到合理构建和落实。
3.2促进测绘地理信息服务的技术创新
对于国家来说，测绘地理信息服务是非常重要的战略资源，因此政府要高度重视起来，在资金和人才投入的各方面加大力度。只有通过这样的方式才能够促使技术获得进步，而地理信息产业在中国仍然是一个比较新型的产业，处于发展的初级阶段，具有极其广阔的前景。只有不断的进行数据挖掘及管理，还有其他技术方面获得突破，才能够促使我国的测绘地理信息服务获得更多发展。
4服务数字经济发展
测绘地理信息是数字经济的新引擎。在推动数字产业化上，可充分挖掘测绘地理信息在大众消费市场的应用需求，深度融合5G、大数据等技术，创新应用场景和产业生态，推动智慧交通、智慧能源、大健康等产业实现突破式发展。在推进产业数字化转型方面，需积极参与实施“上云用数赋智”行动，融合发展智慧物流、新零售、智慧农业等。测绘地理信息融合数字经济，有望催生基于高精度时空大数据的公共安全与大健康产业、基于5G和人工智能的智能驾驶和机器人、通导遥一体化的空天信息实时智能服务等多个万亿级产业市场。
结束语
大数据时代背景下大数据技术的引进和应用，对测绘地理信息工作的展开具有非常重要的影响。大数据技术的应用，不仅有利于实现对测绘地理信息各种海量数据储存、处理以及分析和管理等问题的妥善处理，而且有利于保证各种不同类型数据信息处理效率和质量的提升。在保证自身分析能力、服务水平提升的同时，推动地理信息行业稳定、高质量发展，满足时代提出的个性化需求。
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