张 立

大数据环境下地理空间拓扑判定与分析策略的研究

张 立

（深圳职业技术学院 人工智能学院，广东 深圳 518055）

本文首先阐述了大数据环境下作为信息载体的数据表现出来的特点，随后详细分析了在大数据环境下地理空间拓扑分析相对于传统的地理空间拓扑分析的不同之处．为了给地理空间大数据分析与应用提供一些有益的借鉴和参考，文章结合多个大数据拓扑分析实例分别就大数据拓扑分析中最常见的点与点、点与线、点与面3种情况，探讨了如何设定拓扑判定规则和分析策略，如设置阈值做近似模糊处理、抽象简化空间对象改变拓扑分析的对象、依据行业规则或流程过滤脏数据、减少计算量以提高分析处理的时效性．

大数据；拓扑分析；地理空间数据；地理信息系统

随着移动互联网和智能手机终端的普及，数据的产生方式正在悄然发生变化，从最初的基于数据库的营运系统阶段发展到以互联网为依托的用户数据原创阶段，再到如今基于物联网传感器的感知式系统阶段．深入分析大数据环境下的信息载体——数据，不难发现其突出的几个特点：（1）数据体量庞大．IDC咨询机构提出的大数据摩尔定律表明人类社会产生的数据正以每年50%的速度在增长，预计到2020年全球拥有的数据量将达到35ZB；（2）数据类型繁多．大数据环境下的数据中非结构化数据约占九成，主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、连接信息、网络日志等；……