王赛

地理信息系统，又称为“地学信息系统”，属于一种特定的非常重要的空间信息系统。在计算机软硬件系统的支持条件下，可实现对整体或者部分地球表层，涵盖大气层的空间相关分布数据进行有效处理，包括分布数据的采集、储存管理、运算分析、显示及描述等。在测绘工程领域，地理信息系统的应用价值颇高。与此同时，随着网络信息时代的快速发展，大数据的趋势越来越明显，且在人们日常生活及工作学习当中，大数据发挥了至关重要的作用。而将大数据应用到地理信息系统当中，也能够发挥出非常重要的作用。因此，本文以大数据在地理信息系统中应用的意义为切入点，分析大数据在地理信息系统中应用面临的挑战问题，并提出應用的优化措施，以此使大数据地理信息系统之间的融合应用价值能够得到全面提高。

大数据 地理信息系统 意义 挑战问题 优化措施

Research on the Application of Big Data in GIS

WANG Sai

（China Construction Eighth Engineering Bureau Co.， Ltd.， Shanghai， 200120 China）

Geographic information system， also known as "geoscience information system"， belongs to a specific and very important spatial information system. With the support of computer software and hardware system， it can effectively process the spatial related distribution data of the whole or part of the earth's surface and covering the atmosphere， including the collection， storage management， operation analysis， display and description of distribution data. In the field of Surveying and mapping engineering， GIS has high application value. At the same time， with the rapid development of the network information age， the trend of big data is becoming more and more obvious， and big data has played a vital role in our daily life， work and study. The application of big data to GIS can also play a very important role. Therefore， this paper takes the significance of the application of big data in GIS as the starting point， analyzes the challenges faced by the application of big data in GIS， and puts forward the application optimization measures， so as to comprehensively improve the application value of the integration between big data and GIS.

Big data; Geographic information system; Significance; Challenges; Optimization measures

近些年来，在社会经济稳步发展的背景下，我国各行各业均呈现了较为快速的发展态势。与此同时，在网络信息技术背景下，企业发展也面临着新兴系统、技术方面的冲击及影响。其中，地理信息系统在测绘工程领域能够发挥出显著的价值作用，而大数据技术则具备筛选、分析、处理海量信息数据的能力。若将大数据与地理信息系统相结合，既可以保证地理信息的完整性、真实性及时效性，又能够进一步提高测绘工作的效率及质量。由此可见，从地理信息系统在工程领域应用价值效果提升角度考虑，本文围绕“大数据在地理信息系统中的应用”进行分析研究价值意义显著。

1.1使地理信息完善、精细化

在地理信息系统当中，对大数据进行及时合理科学的应用，可以使系统对数据的采集能力大大增强，同时提升数据采集的速度，进而有助于获得完整、有效、精细化的数据信息。值得注意的是，基于测绘工程领域，地理信息系统的价值作用显著，而在融合应用大数据技术的基础上，有助于使测绘工程的测量精准度及效率得到协同提升。并且，通过大数据的应用，在对信息数据进行高效采集、分析处理的基础上，可以系统性地掌握地理信息，结合地理信息数据，对地理信息的变化、发展趋势进行分析归纳总结，有助于相关部门作出合理科学的决策。如图1所示，在地理信息系统当中，大数据的融入可采集完善、精细化的地理信息，进一步通过数据处理，可获得相关工作所需的数据信息，从而为制定合理科学的决策提供有效凭据。

1.2促进系统升级，带动企业发展

传统测绘工作模式下，因缺少现代化科学技术的支持，使得测绘工作效率、质量及安全性均难以得到有效保障。而在地理信息系统的应用下，则为测绘工程项目的高效开展提供了系统支持。同时，在融合应用大数据技术的基础上，则可以促进地理信息系统的优化升级，根据系统的性能、质量，同时结合测绘工程企业的具体测绘工作任务，通过大数据技术与地理信息系统的合理科学应用，采集真实可靠、实用性高的信息数据，提高测绘工作质量，带动测绘工程相关企业稳步、可持续发展。

2.1数据类型多样化问题

基于地理信息系统层面分析，数据来源的渠道繁多，同时数据的多样化特点鲜明，这使得数據分析处理工作的难度大大增加。同时，数据获取方式的不同，使数据的形式与内容也有所不同，在地理信息系统数据类型多样化的影响下，数据格式繁多，则会大大增加系统转化数据形式的工作量，且工作专业要求也大大提高。

2.2数据存储量巨大问题

在工程领域，地理信息系统能够产生海量的数据信息，这样便会出现数据存储量巨大的问题，此类问题主要表现为：其一，数据占用字节数比较多;其二，数据单位个数多等。与此同时，随着工程行业的发展，以及大数据在地理信息系统中的融合应用，其数据产生量会呈现几何增长态势，这样既增加了数据存储的难度，又使数据存储的要求越来越高。并且，随着系统数据存储量的不断增多，在分析处理、管理不力的情况下，还难以保证数据信息的时效性及可用性，进而会弱化地理信息系统的实用价值。

2.3数据处理难度较大问题

对于大数据来说，具有明显的非结构化特点，这一特点使数据处理工作的难度较大。同时，因数据收集、存储无法采取固定或有序的结构进行处理，使得不同数据的存储方式存在较大的差异。值得注意的是，地理信息系统当中空间数据的二进制存储方式、文本化存储方式，均为过去常用的存储方式。而在大数据时代背景下，地理信息系统的数据存储及处理难度大大增加，需结合地理信息实际情况，在优化勘察分析周边自然信息的基础上，针对获取的地理信息数据进行精细化系统分析、处理。如果信息处理技术人员专业水平不足，便难以保证数据处理工作的效率及质量。

3.1对多样的数据类型给予充分支持

地理信息数据的来源非常广泛，同时数据信息类型较多。基于大数据环境下，地理信息系统有必要针对相关数据信息进行规范化、标准化、科学化处理，从而使数据信息的完整性及有效性得到有效提升。以往，地理信息系统数据在规范化处理过程中，需采取数据转换的方式，使数据结构实现统一性的目标。但是，随着数据类型越来越多，这种处理方式存在一定的局限性，会大大增加数据转换处理的工作量。因此，便需要对多样的数据类型给予充分支持，即利用原始的非结构性数据存储系统相关数据，同时确保多类型的数据存储得到充分支持，进一步使地理信息系统的稳定性得到有效提升，使地理信息系统相关工程工作能够顺利、有序开展。

3.2提高数据存储效率

上述提到，将大数据应用到地理信息系统当中，会面临数据存储量巨大的挑战性问题。为了解决此类问题，则有必要提高数据存储效率。一方面，需促进地理信息系统当中硬件设备性能的提升，以设备的实际运行情况为依据，对设备进行升级改造优化处理，使数据信息的存储空间得到有效扩展，进一步使大数据时代背景下地理信息系统对数据处理的标准及要求得到有效满足。另一方面，针对地理信息系统中现使用的软件进行优化完善，基于数据处理层面入手，使单位空间下的数据存储量得到有效提升，进一步采取数据压缩等方法，基于存储条件保持一致的情况下，促进数据存储量的提高。总之，需提高数据存储效率，使大数据在地理信息系统中的应用价值有效发挥出来，进而提高诸如地理信息系统测绘等工作的效率及质量。

3.3提升大数据快速处理能力水平

考虑到地理信息系统的规范性及科学性得到有效提高，需将数据处理的关键作用充分展现出来，即基于地理信息系统当中，需重视数据存储技术有效性的提高，进一步使数据分析处理能力水平得到有效提升。从地理信息系统数据库角度来看，可把数据存储设置为BSON格式，以此使数据传输、存储的效率得到全面提升，使受外界因素的干扰得到有效降低，进一步促进大数据快速处理能力水平的提升，使地理信息系统的稳定性得到有效增强。值得注意的是，在大数据快速处理能力水平得到有效提升的基础上，地理信息系统相关工作便能够顺利、高效开展，从而使测绘等工作面临的数据处理层面的问题得到有效消除。

3.4保证数据库具有可伸缩性及可扩展性功能

从现状来看，地理信息系统的现代化发展趋势尤为明朗，同时地理信息系统当中的数据量增长数据非常快，这样便使得数据转换、数据管理工作标准要求越来越高。为了满足数据工作相关要求，则需保证数据库具有可伸缩性及可扩展性功能。一方面，需认识到基于地理信息系统当中，倘若使用传统方法进行数据管理，则需针对目前数据库当中的信息进行拓展分析。同时，随着地理信息产业的持续发展，关系型数据库的使用越来越广泛，因此需对此类型的数据库进行升级、优化处理，使地理信息系统数据库在未来的使用价值得到提升。另一方面，从地理信息系统层面分析，需重视服务器状态的分析，确保服务器的性能与地理信息系统相关工作的实际需求相符。由于地理信息系统当中存在较多的非结构化数据信息，使系统程序的独立性受到较大程度的影响，为有效解决该问题，需优化处理地理信息系统，在升级改造系统的基础上，使地理信息数据库的拓展功能有效发挥出来，进而使数据库能够为地理信息系统的高效、稳定、安全性运行提供充分有效的保障支持。

综上所述，大数据在地理信息系统中的应用意义突出，但受到数据类型多样、数据存储量巨大、数据处理难度大等挑战性问题的影响，使大数据在地理信息系统中的应用价值难以有效发挥出来。因此，需采取有效优化措施，充分支持多样的数据类型，提高数据存储效率及大数据快速处理能力水平，并保证数据库具有可伸缩性及可扩展性功能等，以此使大数据在地理信息系统的应用价值得到全面提高，进一步为地理信息系统工程测绘行业的稳步、可持续发展奠定坚实的基础。

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