空间大数据助力数字中国 城市规划、精准扶贫、智慧农业最受益

2018-03-22 15:38:34    来源:赛迪网

摘要:“空间大数据”可重点应用在城市基础建设、社会治理和智慧农业中,打造科学的基础设施建设和城市规划,精准扶贫和精准农业。

  互联网时代或许将要过去,即将迎来人工智能或其他智能时代,但不论命名如何,核心都是数据成为重要生产要素,利用云平台、人工智能等手段挖掘数据价值,让数据成为城市大脑的中枢,让数字化转型从最初的行业变革扩展到社会民生。

  在诸多类型的大数据中,连通最多行业、可跨越时空、地域限制的非“空间大数据”莫属。正是由于“空间大数据”像水电气一般融入各行各业,所以今后的“数字中国”建设更需依靠底层数据的彻底打通,由此打造便民惠民的服务型政府,完善民生体系。

空间大数据助力数字中国     城市规划、精准扶贫、智慧农业最受益_地理信息新闻_勘测联合网

  重点领域:基础设施建设、社会治理、智慧农业

  空间大数据首先让人想到国土、规划等宏观层面事务,其实“空间大数据”还可与产业规划、民生应用,个人出行导航就是其中的高频应用场景。

  结合当前“数字中国”建设理念,行业内外认为,“空间大数据”可重点应用在城市基础建设、社会治理和智慧农业中,打造科学的基础设施建设和城市规划,精准扶贫和精准农业。

  比如,三维建模让城市规划事先得到真实模拟效果、减少“开拉锁”式工程,城市产业与空间大数据结合后可与人口大数据、法人大数据连通并实现精准扶贫,农业资源和产业发展在空间地图上的表达可让农业实时感知环境影响因素并实现灾害预警。

  空间大数据“入地”看规划 提高地下管廊利用率

  我国城市地下管廊纷繁众多但权属不一,各部门各自为政独立规划,极易发生规划冲突、互相影响事件,由于管廊直接供应用水、能源和通信等,这就对公共安全造成隐患。

  将地下管廊位置、分布和其他信息转换为空间大数据表达,则可在统一数据平台和“一张图”上展现所有管廊情况,借助未来多级政府部门的平台连通则可压缩各类审批流程,不同级别间数据共享。空间大数据分析平台还可实现地上地下一体化,用三维建模可视化地展示规划结果和维修保养过程。

  从空间数据处理的最新技术来看,北京佳格天地科技有限公司相关负责人介绍说,目前在PostGIS中,提供了更多对空间数据的支持,比如说透过 SQL 来查询指定地块的矢量数据,对各种不同座标系也能全部支持,这大幅度提高开发空间服务的效率。此外,因为 Postgres 提供了比其他关联式数据库更强大的效能,进而提升了在前端渲染时的用户体验。

  加入数字中国的重要通信基础——物联网技术后,管廊三维模型能更直观地展现管廊整个的运营状态和微观细节,实时更新数据,实现了主动监测、主动分析、主动预警、辅助决策等的智能化应用。

  贫困情况数据化“上图” 空间大数据实现精准扶贫

  利用最新最全的贫困户数据,结合地理位置进行可视化展现,对人口、公共服务、旅游等数据统一展现在贫困地图上,精准找出贫困原因和产业机会,建立“基础数据支撑平台、脱贫指挥调度平台、项目资金管理平台、扶贫工作巡检平台”四大平台,空间大数据让扶贫更加因地制宜,适合当地所需,提高实操性。

  产业大数据涉及多类型的丰富数据,结构化和非结构化数据掺杂,这就要求对源数据精确归类、贴上地图标签,以便让数据“上图”变为空间位置语言。

  同样可借助Postgres技术,除了可以储存一般的结构化数据外,还可以储存 JSON 类型的数据(用来处理非结构化数据),并且对这类数据提供了大量的方法,让增删改查变得更加容易。

  农业全流程搭车空间大数据 灾害预警减少损失

  农业大数据主要指来自作物种植面积与田块分布、水土资源状况、药肥使用情况、农机作业状况、粮食总产与单产、粮食物流加工与消费等领域的大数据,这些均可与空间位置信息联系。在“一张图”上展现农田种植面积、水资源、农产品产量及分布后,则可精准了解某一地区农业产业发展现状以及突出问题,结合其他产业分布和产业一张图,则可借助其他产业带动农业增速发展,整体发展农村经济,提供整体解决方案。

  据北京佳格天地科技有限公司相关负责人介绍,在智慧农业和农业大数据最为基础和核心的“地块管理”方面,可在高分辨率遥感影像上,根据耕地的纹理、种类等特征,实时地确定地块位置、识别地块分界、测算地块和种植面积,并在云端存储。

  在此基础上,可结合当地每一块地的地形、坡度、土壤综合性状以及历年的作物生长情况和产量数据。从土地管理、作物管理联动发展,不再“靠天吃饭”,而是“用天吃饭”,用空间大数据思维重新看待农业资源管理,与农业资源密切结合,精准定位到每寸土地最适宜的耕作方式。

  对于农业产业面临的补贴少、收益少问题,如何降低用户使用成本也成为智慧农业的课题之一。相关负责人说道,整体解决方案提供的绝非只是数据,而是透过各种可视化的工具让客户在最短的时间内获取有价值数据。

  未来,借助遥感影像、卫星数据、人工智能深度学习能力,还可多源头采集环境因素,相关负责人以病虫害管理为例讲到,汇集已有的物病虫害类型、针对性植保方案、特效农药等数据库,可结合不同土地、不同时期的作物生长变化制定最佳植保方案和病虫害预警方案,实现中国农业集约化、智能化生产。


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