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地质调查大数据研究的主要问题分析
引用本文:严光生,薛群威,肖克炎,陈建平,缪谨励,余海龙.地质调查大数据研究的主要问题分析[J].地质通报,2015,34(7):1273-1279.
作者姓名:严光生  薛群威  肖克炎  陈建平  缪谨励  余海龙
作者单位:1.中国地质调查局,北京 100037;2.中国地质调查局发展研究中心,北京 100037;3.中国地质科学院矿产资源研究所,北京 100037;4.中国地质大学(北京),北京 100083
基金项目:国家自然科学基金项目(批准号:41372066)和中国地质调查局项目(编号:1212011121243)
摘    要:地质调查大数据包含地质调查工作中产生的多来源、多模态地质数据,以及公共服务与支撑管理产生的数据。一些与数据和计算有关的地质问题,限于当时的信息技术条件,没有得到很好的解决,解决这类地质问题及信息数据共享问题是地质调查大数据处理技术的基本目标。在地质调查大数据处理技术中,应当积极开展多类型地质数据采集器、新型非易失性存储技术、分布式计算、内存计算技术产品开发与应用,然后集中开展、深度分析与挖掘、可视分析技术产品开发与应用,最终形成地质调查大数据处理技术体系与产品线,以产品应用推动资源共享,提升地质调查信息化服务品质。

关 键 词:地质调查  大数据  地质数据采集器  分布式计算  内存计算  深度挖掘

An analysis of major problems in geological survey big data
YAN Guangsheng,XUE Qunwei,XIAO Keyan,CHEN Jianping,MIAO Jinli,YU Hailong.An analysis of major problems in geological survey big data[J].Geologcal Bulletin OF China,2015,34(7):1273-1279.
Authors:YAN Guangsheng  XUE Qunwei  XIAO Keyan  CHEN Jianping  MIAO Jinli  YU Hailong
Affiliation:1. China Geological Survey, Beijing 100037, China; 2. Development and Research Center, China Geological Survey, Beijing 100037, China;3. Institute of Mineral Resources, Chinese Academy of Geological Sciences, Beijing 100037, China;4. China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China
Abstract:Geological survey big data include geological data produced by multi-source and multi-mode from geological survey as well as data from public service and management support. Under the technical condition of limited information, some geological problems based on data and computation have not yet been solved perfectly. The resolution of these problems and the sharing of data constitute basic objectives of the processing technique of geological survey big data. In the processing technique of geological survey big data, geological data acquisition unit, non-volatile memory, distributed computation and in-memory computing should be applied first, followed by deep discovering and visual analytics. The architecture and product line for the processing technique of geological survey big data will eventually ensure informationization service quality of geological survey.
Keywords:geological survey  big data  geological data acquisition unit  distributed computation  in-memory computing  deep discovering
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