室内外多维时空数据融合及其在PGIS中的应用

全息位置地图由于其多时态、多主题、多层次、多粒度的信息特征,近年来结合公安警用地理信息系统（PGIS）领域开展了研究和应用。本文针对室内外一体化多维应用场景的特点,重点研究了室内外一体化多维时空建模的数据采集、数据融合和建模方法,提出了全息位置地图多维动态场景的构建技术;以公安部“新一代警用GIS关键技术及其应用”项目为背景,对常州城际火车站及周边进行了室内外多维时空数据融合建模,为新一代PGIS的位置地图建设提供重要示范。     

PGIS支持下的警务信息地图位置采集方式探讨

随着PGIS平台在全国公安机关的广泛推广和深入应用,迫切需要将已有MIS业务系统与PGIS实现整合,而其中最为重要的就是如何实现基于PGIS的警务业务信息空间化问题。本文即以南京市公安局相关信息系统为例,对PGIS支持下的警务信息空间位置采集方式进行了探讨。对警务业务系统中相关信息的空间位置采集方式进行了流程设计、数据库模型研究以及业务功能实现。结果表明,这种采集方式不仅保证原有警务业务系统的稳定性以及警务业务信息空间位置采集的实时性,而且通过充分利用PGIS已有服务和功能,为PGIS与警务业务系统的充分融合提供了一定的示范作用。     

犯罪制图--地理信息技术应用新领域

对犯罪制图的概念、发展历史、现状与趋势进行介绍与综合评述,旨在帮助读者了解国外在该学科领域的发展应用状况,以及犯罪制图在警务应用这一领域的重要意义与广阔应用前景;同时也希望能引起国内从事GIS、犯罪学方面的研究人员对这一分支领域的研究兴趣和重视。     

智慧城市时空数据三维可视化设计与关键技术

随着数据内容的不断增加,特别是新型测绘产品数据的扩展延伸,智慧城市时空大数据的三维可视化面临着新的机遇与挑战.针对时空大数据三维可视化所面临的数据集成、数据组织优化以及资源合理分配等问题,设计了面向三维可视化的时空大数据集成内容及其相应框架,并针对数据集成存储、细节层次构建和计算资源调度等关键技术开展了研究,为构建多源、高效的智慧城市时空大数据平台奠定了三维可视化基础.     

地理时空大数据管理与应用云平台建设

针对当前国内地理时空大数据生产管理与应用面临的数据存储组织难、数据吞吐处理难、数据集成应用难和数据生产全过程管理难等问题,同时从地理实体产生消亡全过程管理与地理数据生产服务全过程管理两个角度出发,研究了地理时空大数据全生命周期管理与应用的相关方法;并基于云计算、GIS及SOA等技术,构建了智能高效的云GIS管理平台,实现了地理时空大数据全生命周期的高效管理与智能应用。     

基于PGIS的社区警务管理系统研究和实践

本文针对基层社区警务工作的特点和需要,分析了国内外相关领域的研究进展,论述了利用GIS技术来实现社区警务工作精细化管理的技术路线,并依托公安部PGIS平台,设计和实现了社区警务管理系统的系统原型,探讨了GIS技术在社区警务应用中的若干技术问题。     

地理大数据挖掘研究进展与挑战

大数据时代,全面涵盖人类活动与地理环境信息的地理大数据为更全面认识“人-地”关系提供了新的机遇。数据挖掘是地理大数据产生“大价值”的关键。与传统目的性采样数据(或“小数据”)相比,地理大数据具有更细的时空粒度、更广的时空范围、更丰富的人地关系信息、更高的时空有偏性及更低的时空精度。地理大数据的独特性使得地理大数据挖掘面临新的挑战。本文首先对地理大数据挖掘与空间数据挖掘的区别与联系进行分析;然后,对当前地理大数据挖掘方法、应用及软件的研究进展进行回顾和总结;最后,对地理大数据挖掘面临的挑战和发展趋势进行了展望。通过对地理大数据挖掘研究进展进行系统的分析,有望为地理大数据挖掘理论与方法的完善提供一定的参考和借鉴。     

时空大数据处理的需求、应用与挑战

时空信息不仅是大数据的重要组成部分,更可被看成是大数据本身。从大数据时代时空信息处理面临的新需求出发,包括时空信息处理需要大数据平台、大数据库、新的快速计算模型和分析方法,以及时空信息安全和标准化等,阐述了时空信息和大数据相辅相成的紧密联系,并对当今时空大数据的应用和挑战举例分析,描述了现今时空大数据的典型应用及其处理技术存在的问题,并对如何解决和将来的发展方向提出了新的思路。     

时空数据转换服务系统设计与应用

目前时空大数据的应用越来越广泛,但在非时空数据转换为时空数据时,存在人工依赖程度高、转换效率低等问题,且实现异构海量时空数据高效存储也是当前亟待解决的问题之一.通过重庆市时空大数据服务平台的建设实践,总结提出了4种时空数据转换模式;并通过研究流程转换自动化、时空大数据存储、时空大数据计算、时空大数据分析等关键技术,实现了从数据接入、转换、管理、分析、服务到数据应用的自动化全流程服务.     

时空信息与数据科学专题导言

<正>新型感知手段、人工智能和大数据技术的快速发展,从时空数据获取、管理、分析和展示等不同维度深刻地催动地理空间信息技术和方法的变革。时空信息与数据科学作为交叉学科领域,涉及地理信息系统、遥感技术、地球观测技术、大数据分析技术、计算机科学、人工智能等多个学科和技术的交叉与融合。为推动时空信息与数据科学的全面发展和深入应用,支撑数字中国战略,同时庆祝我国空间信息与数字技术专业设立20周年和《地理空间信息》创刊20周年,组织了“时空信息与数据科学”专题。