智慧城市中海量时空大数据的级联更新方法

智慧城市中海量时空大数据的级联更新方法

广东省外语艺术职业学院 吴英男

【期刊名称】电子世界

【年(卷),期】2019(000)008

【总页数】4

In the aspect of cascade update of multi-scale massive spatialtemporal data, this article formulates the rules for discovery,recognition and cascade update of data change information, develops relevant model algorithms, provides technical support for cascade update of cross-scale spatial data, and applies them to the update and maintenance of vector spatial-temporal data in smart cities,thus improving the efficiency of government decision-making and emergency command based on spatio-temporal big data.

本文在多尺度海量时空数据的级联更新方面，制定数据变化信息发现、识别和级联更新规则，开发相关模型算法，为跨比例尺空间数据级联更新提供技术支撑，应用到智慧城市的矢量时空数据更新维护中，提升了基于时空大数据进行政府决策和应急指挥的工作效率。

引言：随着天空地海一体的传感器网技术、人工智能技术、“互联网+”技术的发展，地理时空大数据服务在社会生活中的作用日益广泛。智慧城市中，政府部门在区域发展规划、文物保护、森林防火、应急抢险救灾等诸多方面都离不开时空大数据和地理信息服务，而海量时空大数据的快速及时更新是保持智慧城市鲜活性的重要保障。

目前智慧广州正在建设的时空大数据主要是在多尺度基础地理信息数据库基础上，丰富扩充带有时间标识的地理信息数据和全景影像、激光点云等新型产品数据，同时整理扩充智能感知实时数据、空间规划数据等形成静态和动态并存的地理信息数据。

一、时空数据内容及更新方式

对于不涉及尺度变化的海量时空数据更新相对简单，只需对更新区域采取掏出和填入操作即可，但对于多尺度多分类的海量时空数据来说，由于要保证多尺度空间数据语义、结构、形式表达的一致性，所以更新方式相对复杂，需要建立多尺度空间数据的目标匹配、变换检测和更新融合等相关模型才能实现智能化级联更新如表1所示，因此这也是本文研究的重点。

二、总体框架设计

根据项目总体需求与技术路线，软件采用软件工程中MVC（Model，View，Control）软件架构模式进行开发，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），具体架构如图1所示。