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Array|MapGIS平台技术全面创新 赋能新基建！( 二 )


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大武水源地水流模型+地质模型动态裁剪
以地理大数据 ， 深度挖掘空间价值
IT新技术的融入 ， 不断丰富和提升地理智慧的内核 。尤其在天然具有大数据属性的GIS领域 ， 大数据与GIS的结合正在改变传统地理研究与分析方法 ， 也在改变GIS的服务形态 。MapGIS也一直致力于创新融合大数据技术 ， 更好地挖掘空间大数据的潜在价值 。MapGIS 将GIS与大数据技术结合 ， 基于Hadoop、Spark等分布式计算框架 ， 实现地理大数据的高效存储、分析与可视化表达 ， 全面提升地理大数据能力 。同时 ， 还基于业务进一步丰富应用场景 ， 提升用户的空间数据治理能力 。
数据存储一直是大数据需攻克的难题之一 。MapGIS平台集成了PostgreSQL、ElasticSearch、MongoDB以及HBase分布式数据库存储引擎 ， 构建了基于混合数据库的地理大数据分布式存储产品MapGISDataStore 。MapGIS DataStore能够有效实现各类空间、非空间数据的一体化存储和管理 。利用向导快速构建分布式集群环境 ， 提供高可用和高性能的大数据存储方案 ， 为地理大数据分布计算和服务提供有力支撑 。
在分布式存储的基础上 ， MapGIS深度融合Spark分布式计算框架 ， 提供矢量大数据分析、影像大数据分析、实时大数据分析以及文本大数据分析多种方法 ， 打破传统单机静态分析模式 ， 创建了新型动态时空分析的应用 。该技术也帮助某省在现阶段土地调查中 ， 分析十年间各类土地变迁情况和全省基本农田压占情况 ， 其将二调成果大概960万图斑和三调成果大概1800万图斑进行土地利用流向分析 ， 可评估三调初始建库成果的准确性 ， 也可作为后续掌握完整的土地变迁情况提供决策支持；另外基本农田作为三大红线 ， 可将基本农田200万图斑和三调成果1800万图斑叠加 ， 通过现状对比挖掘分析出基本农田被各地类的压占情况 ， 为后续基本农田保护提供决策依据 。
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土地利用流向分析
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基本农田被各地类压占的情况分析
在大数据的可视化表达方面 ， MapGIS集成多种大数据可视化引擎 ， 提供热力图、散点图、聚类图、密度图、蜂窝图和时空立方体等多种多样化的表达方式 ， 支持炫酷、动态和直观的可视化展示效果 。在针对大数据实时渲染时 ， 采用渐进式传输机制 ， 通过可视域分级调度策略和异步绘制 ， 实现大数据分级渲染技术和多样式矢量瓦片渲染技术有效提升大数据渲染能力 。
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大数据多样式表达
以智能GIS ， 提升行业生产力
在智能GIS发展上 ， MapGIS平台把智能技术的理念引入 ， 将GIS空间运算能力与人工智能技术相融合 ， 通过多层的深层的神经网络构造 ， 去更好的效仿人脑 ， 从而进行空间信息领域复杂数据的解释与分析 。MapGIS IGServer-S集成了TensorFlow、CNTK等深度学习框架 ， 搭建了一套完整的深度学习流程 ， 在遥感影像信息提取与智能分析等方面取得了新的创新进展 。
针对高分辨率遥感影像信息提取 ， MapGIS利用深度学习框架并基于GPU分析 ， 能够从遥感影像上自动识别水体、植被、建筑物、道路等 ， 获取到高精度的地理实体信息 。另外 ， 数据监控的系统当中引入了半自动的矢量化工具 ， 可以实现自动追踪 ， 整个的提取过程效率提升达到了90%以上 。


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