城市地理空间大数据高性能计算关键技术综述

吴瑞龙，何华贵，王明省，张鹏程，龚磊，曲宁

(广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060)

1 引 言

城市地理空间大数据是指包含位置信息的特定类型的大数据，位置信息在大数据时代扮演着重要的角色，目前大多数数据本质上是空间数据，通过无处不在的位置感知传感器如卫星、GPS等[1～3]，地理空间大数据在气候科学、灾害管理、公共卫生、精准农业和智慧城市等广泛领域的科学发现提供了巨大机遇[4，5]。如何从大数据中高效、及时地提取有意义信息的能力显得尤为重要，由于大数据的“5V”特性：数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)、准确性(Veracity)、价值(Value)，以及地理空间数据的内在时空特征[6，7]，高效提取这些有意义的信息和模式具有挑战性，尤其对于地理空间大数据而言，前四个特征必须在动态时空的背景下处理，才能从大数据中提取“价值”，这就给地理空间大数据带来了进一步的挑战[8]。高性能计算(HPC)其基本思路是对问题进行分而治之，为大数据分析提供了一个基本可行的解决方案[9～11]，HPC处理地理空间大数据可以帮助我们在时间和空间约束条件下做出更快更好的决策，如自然资源调查监测、国土空间规划、遥感影像在线服务、应急响应等[12～15]。

2 地理空间大数据来源

(1)对地观测

地球观测系统利用远程传感器生成大量不同的、动态的、地理分布的地理空间数据，随着其越来越高的空间、时间和光谱分辨率[16]，遥感成为全球范围内收集对地观测数据的主要手段之一，近年来无人机遥感为大数据采集开辟了另一条渠道，以其高机动性、灵活性、时效性强等优势被广泛应用于自然资源调查监测、气象、测绘、应急等领域，成为城市地理空间大数据的重要数据来源[17，18]。……