阅读《时空大数据与云平台 理论篇》_走进云的世界_1.2.3 时空大数据特征

【摘要】 本书摘自《时空大数据与云平台 理论篇》一书中第1章，第2节，作者是吴信才。

1.2.3 时空大数据特征

几乎所有的大数据，都需要而且可以与时空数据融合。

时空大数据是一种结构复杂、多层嵌套的具有空间和时态特性的多维数据，它有效 记录了事物的空间位置和时空变化过程，并准确地表达了事物的历史、当前和未来状态，如城市变迁、疾病扩散、环境变化、地质演化、移动对象位置变更等。

时空大数据作为大数据行业一个重要分支，是指同时具有时间和空间维度的数据， 现实世界中的数据超过80%与地理位置有关。时空大数据包含对象、过程、事件在空间、 时间、语义等方面的关联关系。空间性是时空数据区别于其他数据的标志性特征。

由于时空大数据的固有特点，因此呈现出多维、语义、时空动态关联的复杂性。特 别是随着智慧城市和物联网的迅猛发展，无所不在的传感器网将产生极其大量的数据， 使得世界进入真正的大数据时代，其中大量的与时空位置有关的时空大数据需要被存 储、分析和处理。由于应用范围的日益广泛，时空大数据成为了大数据领域越来越重要 的分支之一。作为典型的特定领域内的大数据，它具有大数据的主要特点：数据规模极 大、数据间关联性复杂、类型多样化、时效性高等。同时，时空大数据还具有空间信息 领域内的特征，具体特征包括以下七点。

(1)无所不在 (ubiquitous)。 一方面，在大数据时代，数据获取将从空天地专用传 感器扩展到物联网中上亿个无所不在的非专用传感器。例如，智能手机，它就是一个具 有通信、导航、定位、摄影、摄像和传输功能的时空数据传感器；又如城市中具有空间 位置的上千万个视频传感器，它能提供PB 和 EB 级连续图像。这些传感器将显著提高 数据获取能力。另一方面，在大数据时代， GIS 的应用也是无所不在的，它已从专业用 户扩大到全球大众用户。

(2)多维动态 (multi-dimension and dynamics)。 大数据时代无所不在的传感器网以 日、时、分、秒甚至毫秒计产生时空数据，使得人们能以前所未有的速度获得多维动态 数据来描述和研究地球上的各种实体和人类活动。例如，智慧城市需要从室外到室内、 从地上到地下真三维高精度建模，基于时空动态数据的感知、分析、认知和变化检测在 人类社会可持续发展中将发挥越来越大的作用。通过这些研究， GIS 将对模式识别和人 工智能作出更大的贡献。

(3)互联网+网络化 (internet+networking)。 在越来越强大的天地一体化网络通信技 术和云计算技术支持下，形成互联网+空间信息系统，将时空大数据从专业应用向大众 化应用扩展。原先分散的、各自独立进行的数据处理、信息提取和知识发现等将在网络 上由云计算为用户来完成。

(4)全自动与实时化 (full automation and real time)。在网络化、大数据和云计算的 支持下，地球空间信息学有可能利用模式识别和人工智能的新成果来全自动和实时地满 足军民应急响应用户和诸如飞机与汽车自动驾驶等实时用户的要求。

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