2019年易智瑞空間大數據平臺以智能引擎、引智慧應用.pdf

1、易智瑞空間大數據平臺，以智能引擎、引智慧應用易智瑞空間大數據平臺，以智能引擎、引智慧應用業務重組時空大數據平臺分析計算洞察挖掘趨勢預測自然資源雙評價連接賦能社會感知量子計算人工智能移動互聯智慧社會模型構建數據融合知識引擎數字孿生智能化空間大數據時代已經來臨5G邊緣計算AR深度學習空間大數據來源及爆發式增長城市級手機信令數據，每天超過10億條城市級車輛運行軌跡數據，每天超過1億條國家級國土三調矢量數據超過1TB省級氣象觀測數據，每月超過2億條省級生態紅線數據單個要素節點數超過100萬個某市測繪院遙感影像數據累計超過3PB 基礎測繪數據：DLG、DRG、DOM、DEM 專題測繪數據：國土、農業、林

2、業、環保等行業地理數據 影像數據：衛星、航飛、無人機、監控視頻 位置事件：車輛軌跡、智能手機采集、災害事件、外業工單 互聯網數據：網頁數據、社交網絡數據、用戶行為日志 物聯網-傳感器數據：氣象監測站、重力感應儀、智能管線監測全新的大數據平臺數據治理和管理業務分析和應用智能化支撐決策易智瑞空間大數據 10.7，五大服務器產品，全面連接數據與業務GIS 服務器矢量大數據分析實時大數據分析影像大數據分析數據科學服務器影像數據矢量數據表格數據實時數據數據匯聚數據融合數據管理分析挖掘模型構建洞察預測應用場景1.智能數據接入；2.智能分析計算；3.智能使用方式業務應用多源數據空間大數據平臺智能化、全域空間

3、數據接入和管理全面對接主流數據源影像數據遙感影像FMV無人機數據實時數據歷史數據全類型時空數據接入多結構Parquet/ORCCSV/TSV/TXTshp1矢量大數據分析標準空間分析柵格大數據分析深度學習框架機器學習GeoAI數據豐富匯總數據分析模式管理數據臨近分析查找位置網絡分析數據管理空間分析地統計分析智能化分析工具：1300+影像管理影像分析動態影像服務柵格計算CNTKpandasTensorFlowscikit-learnPython分類聚類隨機森林回歸柵格函數鏈經驗貝葉斯地理處理工具1000+矢量大數據分析工具25+數百個柵格大數據分析工具機器學習工具近百個R2數據豐富匯總數據矢量大

4、數據分析：全新能力、全新應用方式鄰近分析點聚合要素連接軌跡追蹤屬性匯總范圍內匯總構建多變量網格從多變量網格豐富數據創建緩沖區模式分析密度計算熱點分析空間聚類查找位置查找相似位置事件檢測地理編碼分布式計算流程化應用工具組合API for Python邏輯判斷離線計算業務工作流拓撲檢查NewRunPythonScriptNew數據治理.疊加分析.事件檢測.機器學習.洞察預測.全方位分布式計算數據管理拷貝數據字段計算追加數據空間疊加裁剪數據邊界融合數據合并 六大類 25+工具 數百個算子 10.7新增：7個描述數據集隨機森林分類回歸廣義線性回歸描述數據集工具：以全局的視角洞察時空數據快速描述海量空間

5、數據結構，深刻洞察數據價值宏觀描述數據分布態勢細粒度偵查數據結構深入解構數據時間、空間、屬性信息洞察3億條數據，僅需50秒New數據治理拓撲檢查工具：為海量空間數據做體檢高效應對千萬級矢量數據拓撲檢查傳統方式（秒）大數據（秒）500萬120026050010001500耗時大數據VS傳統方式效率提升40倍New數據治理智能化空間大數據使用方式桌面端Web端移動端3Rest API、Python APINotebook Server 三種模式：Rest/Python API Notebook Server 可視化建?？梢暬?三種終端：桌面端 Web端 移動端 可視化建模 柵格函數編輯 構建影

6、像分析工作流創建新的柵格函數鏈共享給組織內成員發布Image Service全流程Web端構建業務模型像在桌面里使用ModelBuilder一樣，在Web端拖拖拽拽，完成工作流創建New智能化空間基礎設施事務計算型應用傳統需求，向分布式計算轉移：土地利用現狀分析土地利用變化監測建設用地審批分析生態紅線與基本農田壓蓋數據量大、運算復雜輔助決策型應用多源數據融合分析氣象災害等級評價農作物生長適宜性分析基于手機信令數據分析挖掘洞察預測型應用人員出行軌跡分析犯罪事件分析預測車船到港時間預測農作物生育期預測空間大數據三大典型應用場景全面支撐國土空間規劃應用 項目合規性分析符合主體功能區規劃分析符合土地利

7、用總體規劃分析符合城鄉總體規劃分析符合生態功能區劃分析符合糧食生產功能區分析 差異性分析土地利用變化監測地理國情變化監測城規與土規差異性分析基期與末期基本農田對比分析 項目重疊分析與現狀地類重疊分析與建設用地項目分析與建設用地管制區重疊分析占用基本農田分析與土地供應項目分析與高標準基本農田項目重疊分析 行政審批分析基本農田占用現狀地類占用項目礦產資源壓蓋重復批地審查多源數據整理分析模型構建業務需求梳理業務系統集成四大典型應用：土地利用變化監測，新空間大數據時代的新挑戰2016年土地利用現狀數據2017年土地利用現狀數據（二）土地利用變化監測：同類型、多時相數據做疊加，計算出變化內容千萬級與千萬

8、級、億級疊加分析（一）土地利用現狀分析：千萬級國土數據、與一個多邊形疊加分析計算耗時：秒級VS土地利用變化監測分析，四大挑戰2016年土地利用現狀數據2017年土地利用現狀數據（二）土地利用變化監測：同類型、多時相數據做對比，找出變化內容開發復雜多次調用多次交互數據量大千萬級疊加千萬級千萬級疊加億級億級疊加億級統計耗時統計變化輸出報表計算較慢運算困難千萬億次計算量四大挑戰常規實現方式：2、堆硬件：40臺服務器計算1、分塊計算、手動合并耗時約7天時間長成本高基于智能化空間大數據模型重構利用Run Python高效構建業務模型Union疊加分析變化監測分析結果Caculate差異計算Python+

9、Spark報表生成2017年地類圖斑2016年地類圖斑土地利用數據變化地塊、統計報表大數據分析工具+Python+Spark模型四大優勢：中間結果寫入內存，極大提升計算效率利用pyspark，實現億級數據秒級統計空間分析和復雜統計，均由后臺服務器完成前端負責傳參數、結果呈現，大大提升業務集成效率易智瑞空間大數據助力智慧農業氣象應用林業監測作物管理作物生長發育監測風云氣象衛星數據土地利用數據氣象觀測數據矢量大數據分析影像大數據分析Python作物災害監測作物發育期監測作物產量產值預測作物生長適宜性評價格點數據時空大數據存儲作物生長適宜性評價評價因子：氣溫、降水、日照、土壤、無霜期、地形起伏等多種

10、因素觀測站離散、分布不均勻，氣溫和降水格點化數據精度有很大不確定性柵格數據地形數據矢量數據普通克里金插值常規柵格計算加權疊加常規建模方式降水數據氣溫數據日照數據DEM數據常規評價方式效率較低精度不高矢量+柵格大數據評價方式柵格數據地形數據矢量數據地理加權回歸大數據柵格計算大數據加權疊加降水數據氣溫數據日照數據DEM數據算法改進模型重構演示：丁雙龍農作物生長適宜性評價當數據量越來越大、數據結構越來越復雜如何高效探索數據之間關系，進行數據洞察、分析、預測？-人工智能應用易智瑞空間大數據平臺，實力打造GeoAI+空間大數據平臺EBK回歸預測訓練數據準備基于密度的聚類基于森林的分類與回歸機器學習交通事

11、故預測特征識別深度學習特征提取資產調查數據存儲大數據分析產品平臺產品大數據分析矢量大數據影像大數據實時大數據基于GeoAI+警情數據洞察預測多源數據融合、多工具組合、多種訓練方式警情數據坡度數據公交數據基于隨機森林分類和回歸預測人口數據路網數據地理空間賦能洞察挖掘預測地理賦能模型訓練參數調整趨勢預測警情數據與地理空間網格相關聯多源數據組織多維數據融合構建空間格網機器學習預測結果構建多變量網格演示：王彤交通大數據分析之大案牘術空間大數據時代幾點思考大數據分析應用的根本，是要解決業務問題辯證看待傳統分析與大數據分析模式多源數據融合，是未來大數據應用探索的關鍵點人工智能或者機器學習，是大數據應用的實現方式智能化空間大數據平臺，為智慧應用提供堅實基礎以空間數據流轉為支撐以智能引擎模型為核心以智慧業務應用為導向全面構建智能化空間基礎設施易智瑞空間大數據，助力數據科學時代新應用