【摘要】大数据为政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。针对十九大提出的自然资源调查监测的要求，从数据体系、技术能力和应用需求等方面分析了自然资源调查监测和地理空间大数据的关系，提出了由全天候立体化监测网、自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台组成的自然资源调查监测地理空间大数据技术架构。同时，指出地理空间大数据服务自然资源调查监测面临获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面主要挑战。

　　【关键词】地理空间大数据;自然资源调查监测;数据仓库;大数据服务平台

　　正文

　　0　引　言

　　党的十九大明确了自然资源管理的“两个统一”，即“统一行使全民所有自然资源资产所有者职责，统一行使国土空间用途管制和生态保护修复职责，着力解决自然资源所有者不到位、空间规划重叠等问题，实现山水林田湖草整体保护、系统修复、综合治理”。自然资源调查监测作为自然资源管理的基础性工作，旨在全面查清自然资源空间分布、质量状况，形成全面完善的自然资源管理的基础数据，这些都离不开测绘地理信息技术和数据的支撑。地理空间大数据技术是新型测绘地理信息技术，能够有力的支撑和服务自然资源调查监测。本文通过分析地理空间大数据和自然资源调查监测之间的关系，提出了基于地理空间大数据的自然资源调查监测技术体系。

　　1　自然资源调查监测

　　1.1 自然资源的基本概念

　　资源是自然界中能为人类直接利用，并带来物质财富的部分。自然资源是指在一定时间条件下，能够产生经济价值，提高人类当前和未来福利的自然环境因素的总称，具有有效性、有限性、稀缺性、整体性、时空分布的不均匀性和多用性等基本特征。

　　自然资源可分为气候资源、水资源、生物资源、土地资源、矿产资源和海洋资源等;根据不同的利用方向分为农业资源、工业资源、能源、旅游资源等。

　　1.2 自然资源调查监测的目的和任务

　　自然资源调查监测的目的：一是为自然资源管理提供基础数据;二是为自然资源分析评价提供基础图件和属性数据;三是动态监测自然资源的变化;四是为制定国民经济规划、各种功能区规划提供重要的数据依据。

　　自然资源调查监测任务：一是要清查自然资源的数量(类型面积及其分布、空间布局);二是要查清各类自然资源的基本特性和质量状况;三是分析自然资源利用存在的问题，进行自然资源的保护与修复;四是编制自然资源调查的成果记录。

　　2　地理空间大数据与自然资源调查监测的关系

　　大数据带来了科学范式的变化，进而实现“数据→信息→知识→决策支持”到“数据→知识→决策支持”的转变，将会在社会经济的各个领域发挥不可替代的重要作用，给政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。地理空间大数据在统一的地理空间大数据框架下，利用大数据和地理信息技术，实现对海量、异构、多语义、时序、多尺度数据的采集、存储、管理、共享、关联分析和可视化展示，从中产生新知识、创造新价值、提升决策能力，将成为地理空间大数据服务的重要方式。从自然资源调查监测的目的和任务需求来看，它与地理空间大数据有着天然的联系，主要体现在以下方面：

　　2.1 自然资源调查监测助力构建地理空间大数据的数据体系

　　无论是清查自然资源的类型、面积、空间分布、空间布局，还是查清其基本特性和质量状况，亦或是自然资源的保护和修复，在原始资料准备阶段需依托以下几种类型数据：航空航天遥感数据、基础地理信息数据、地理国情普查及监测数据、各类地面传感器数据、各类专题统计分析数据、多源地理空间数据等。

　　航空航天遥感数据。即通过航空、航天遥感获得的数据，是自然资源调查监测的主要数据源。按搭载在遥感平台的传感器可以分为可见光-近红外、热红外、微波、LiDAR等。按照空间分辨率或极化方向，通过传感器又可获得不同类型的遥感数据。可见光-近红外、热红外、微波数据可实现对自然资源的几何特征探测和机理特征反演，LiDAR数据是记录自然资源的几何特征的另一有效手段。

　　基础地理信息数据。基础地理信息数据以4D产品为代表，是应用范围最广泛、共享需求最大的地理空间数据。1:50 000的DOM、DLG数据成果已形成年度更新机制。基础地理信息数据为自然资源调查与监测提供了有效的地理数据框架和本底数据。

　　地理国情普查及监测数据。依托第一次全国地理国情普查，形成了地理国情普查成果，是地理国情监测的本底数据，涵盖了自然和人文地理国情要素。基础性地理国情监测实现了地理国情普查成果的年度更新，专题性地理国情监测和地理国情监测分析获得了重点监测内容的持续性监测成果。地理国情普查及监测数据依据“所见即所得”的生产原则，真实记录了自然资源变化的基本过程。

　　各类地面传感器数据。以地面传感器为数据采集的工具，可实现数据的常年获取，如基于CORS的大地测量数据、空气污染监测数据、水文数据等，该类型数据的获取频率高、数据结构简单且价值密度低、数据量大。各类地面传感器数据为自然资源调查监测提供了真实的点位监测数据。

　　各类专题统计分析与调查数据。根据特定目的或工作职责，由特定部门或机构，开展调查、统计与分析形成的数据资料，如经济普查、土壤污染调查、统计年鉴等资料。这些数据为自然资源调查监测提供了较为全面的专项监测结果。

　　众源地理空间数据。依托互联网或物联网而得到的地理空间数据，该类型数据在当前自然资源调查监测中应用较少，但极具潜力，依托该类型数据进行行为信息挖掘，可以发现短时期内剧烈变化的自然资源信息或其他规律性特征。

　　上述数据类型的异构、多类型、海量、多尺度等特征满足地理空间大数据的内在要求。因此，借助自然资源调查监测工作将推动地理空间大数据的极大丰富，形成数据体系较为系统的地理空间大数据仓库。

　　2.2 自然资源调查监测需要地理空间大数据的技术能力

　　随着自然资源管理应用需求的快速变化和大数据技术的不断进步，自然资源调查监测在数据收集与处理、数据存储与管理、数据分析与计算和数据表达与可视化方面都提出了新的要求。

　　数据收集与处理。自然资源调查监测的数据来源极其广泛，数据的类型和格式多种多样，同时呈现爆发性增长的态势，数据收集需要从不同的数据源实时地或及时地收集不同类型的数据并发送给存储系统或数据中间件系统进行后续处理。自然资源调查监测数据多数来源于现实世界，容易受到噪声数据、数据值缺失与数据冲突等影响，开展数据清洗、数据归约、数据转换等数据处理工作，有利于提高自然资源调查监测数据源的质量。如自然资源调查监测对全天候立体化数据快速获取技术、网络化传输、整合与同化等技术需求。

　　数据存储与管理。与传统海量数据最大的区别在于，自然资源调查监测更强调数据的异构性、众源性、动态性，而不仅仅是数据规模。按照集中式和分布式的混合存储架构的地理空间大数据存储框架，可以按照应用需求和数据特征，选择不同的存储方式和组织管理形式，进而满足自然资源调查监测数据存储要求。如面向结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，可综合采用传统关系数据库、共享文件系统、NoSQL数据库、分布式文件系统等存储和管理技术。

　　数据分析与计算。自然资源调查监测需要实现自动快速处理众源异构海量信息，突破众源、异构自然资源信息融合、分布式集群快速处理等关键技术。通过地理空间大数据与自然资源调查监测数据源的深度融合，为自然资源调查监测提供多维、动态的观测数据集。根据自然资源统计分析要求，实现全面反映统计对象数量特征、空间分布、空间关系和演变规律。地理空间大数据分析技术包括已有数据信息的分布式统计分析技术，以及位置数据信息的分布式挖掘和深度学习技术，利用地理空间大数据分析技术可实现高性能数据并行计算和统计分析工作。

　　数据表达与可视化。虽然自然资源调查监测获得的现状信息，可通过传统数据表达和可视化技术，从数据库或数据集的数据中进行抽取、归纳和组合，通过不同展示方式提供给用户。但是，在时间序列变化、动态趋势性分析、多维信息展示、数据关系可视化方面，需要利用地理空间大数据的数据信息的符号表达技术、数据渲染技术、数据交互技术和数据表达模型技术等可视化技术，实现自然资源调查监测成果转化为用户所需要的信息。

　　伴随着大数据技术的日益成熟，地理空间大数据技术可满足完整的自然资源调查监测需求。通过提升自然资源调查监测的分析处理、知识发现和决策支持能力，进而深化自然资源调查监测应用工作。

　　2.3 自然资源调查监测催生地理空间大数据的应用需求

　　自然资源调查监测是机构改革后测绘地理信息领域供给侧结构性改革的关键突破口。自然资源调查监测的开展推动测绘地理信息工作从静态测绘向自然资源动态分析、从被动提供向主动服务转变，推动测绘地理信息领域更加直接承担国家重大改革任务，深度参与国家重大战略实施。服务范围更加广泛，更加有针对性和个性化。因此，自然资源调查监测是以应用需求为出发点，围绕国家和地方社会经济发展的重点，在国家重大战略和重大工程、国土空间开发、生态文明制度体系建设、社会治理和民生保障方面发挥自然资源监测和统计分析的作用。

　　自然资源调查监测为地理空间大数据应用开辟了广阔的应用前景。按照自然资源调查监测的定位，地理空间大数据可充分发挥在众源、异构、海量数据收集、存储、管理、处理、分析、计算和可视化等方面的技术优势，服务自然资源管理与决策目标。如围绕京津冀协同发展，利用自然资源调查监测数据为生态保护红线划定、交通网络规划、北京非首都功能疏解等提供决策依据;围绕精准扶贫脱贫，利用地理空间数据、业务数据建立精准移民搬迁大数据平台，可为识别搬迁户对象，跟踪搬迁项目进展、落实搬迁绩效考核等提供信息服务。

　　3　地理空间大数据服务自然资源调查监测

　　在地理空间大数据架构下，按照自然资源调查监测的工作要求，构建全天候立体化监测网、建设自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心、开设自然资源调查监测大数据服务平台，在云化环境下构建自然资源调查监测从“采集—存储—加工—服务”的全流程地理空间大数据技术体系。

　　3.1 全天候立体化监测网

　　一方面建立基于传感器的“天基—空基—地基”地球观测数据一体化获取网络，另一方面，利用基础地理信息数据、常态化数据交换获得各类专题统计分析与调查数据和互联网上的众源地理空间数据，形成满足自然资源调查监测的全天候立体化监测网，提升对监测区域的全天候和众源数据获取能力。

　　3.2 自然资源调查监测大数据仓库

　　面向众源、异构、动态性自然资源调查监测数据源的共建共享与集成应用，基于互联网和大数据存储等技术，实现自然资源调查监测数据源的分布式存储、一体化管理、统一的数据存取访问接口等，为自然资源调查监测在领导决策、部门管理和社会化应用方面提供数据资源保障。

　　3.3 自然资源调查监测大数据计算中心

　　运用分布式计算、人工智能、机器语言和分析挖掘等知识，实现自然资源调查监测的高效处理和深度学习与计算，提供数据清洗，高性能计算、分布式智能解译与变化监测、数据分析与挖掘处理、深度学习与深度增强学习、自然语言理解、人类自然智能与人工智能深度融合等能力。

　　3.4 自然资源调查监测大数据服务平台

　　面向社会公众、政府部门、行业用户，按照不同的管理层级，通过统一认证和权限分配，提供门户网站服务、平台服务、应用服务。门户网站服务是基于大数据可视化技术，为用户提供直观、便捷、高性能、可交互的自然资源信息服务。平台服务是以服务接口的形式提供自然资源调查监测大数据计算中心所涵盖的技术能力，如数据处理服务、影像解译服务、数据分析服务、应用服务管理等。应用服务是面向具体的应用(如生态保护与修复、国土空间开发监测)按照一定的业务逻辑而提供的解决方案级服务。

　　4　地理空间大数据服务自然资源调查监测面临的主要挑战

　　围绕地理空间大数据服务自然资源调查监测的技术架构，依然面临地理空间大数据在获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面存在的问题。

　　4.1 全天候立体化数据采集技术

　　强大的数据采集能力是有效开展自然资源调查监测的基础保障。由于自然资源调查监测对异构、多类型、海量、多尺度数据的内在需求，导致获取的数据差别较大，不同数据类型之间耦合困难，难以综合利用，无法满足自然资源调查监测的要求。需要将自然资源调查监测顶层设计、多传感器协同观测、多源数据共享使用作为一个有机整体来研究，着力构建全天候立体化数据采集体系。自然资源类型多样，具有不同的自然属性特征和变化规律。需要研究自然资源与调查监测数据采集方法的关联规则，建立自然资源调查监测需求与地理空间大数据的统一描述模型和关联约束，实现满足自然资源调查监测需求的数据快速和精准采集。此外，传感器采集是自然资源调查监测的主要手段，突破传感器直接互联共享机制，确定多传感器之间的相互关系和交互机制，定义主要的接口和协议，将为自然资源调查监测数据融合提供有效途径。

　　4.2 地理空间大数据时空融合技术

　　自然资源调查监测汇集了不同类型、不同尺度、不同时间、不同语义和不同参考系统的地理空间大数据。如何科学描述、表达和揭示地理空间大数据的复杂关系以及相互转换规律，从根本上解决多源异构时空大数据的融合，已成为当下亟待解决的科学问题。需要进一步从整体上研究地理空间大数据时空融合的理论，深入研究多尺度空间数据相似关系理论以及相似性度量模型，不同时间和不同尺度点群、道路网和面状居民地目标的自动匹配算法，特别要重点研究基于地理本体的不同语义空间数据的一致性处理。

　　4.3 地理空间大数据深度学习与智能化发现技术

　　从卫星遥感监测的“同谱异物、同物异谱”的一个侧面，即可反映自然资源调查监测的复杂性和地域性特征。深度学习是人工智能的一个新领域，适用于大数据的处理。利用深度学习开展自然资源调查监测时，需要进一步加强基于物理模型的深度模型学习算法，并探索新的自然资源信息提取模型。智能型、知识化深度分析将有效提升自然资源调查监测能力，加快从数据向知识方向转变，为基于知识的智能空间决策提供辅助支持。

　　4.4 地理空间大数据可视化分析技术

　　可视化分析综合了人脑感知、假设、推理的优势与计算机对海量数据高速、准确计算的能力，通过可视交互界面，将人的智慧，特别是“只可意会，不能言传”的人类知识和个性化经验可视地融入整个数据分析和推理决策过程中成为最有潜力的方向。为满足自然资源调查监测中可以发现地理空间大数据潜在关联关系、综合感知地理空间大数据反映的态势并进行科学合理的推理预测与决策判断，需要深入开展地理空间大数据可视化分析研究，实现对自然资源现状及变化的有效描述、科学诊断、合理预测和优化决策。

　　4.5 地理空间大数据可靠性分析技术

　　针对自然资源的复杂性和时空动态性等特点，需要系统研究服务自然资源调查监测的地理空间大数据的数据采集、数据加工、数据分析和成果质量的可靠性度量、描述和控制方法。地理空间大数据可靠性分析将为实现可靠的自然资源调查监测提供理论与技术支撑。

　　5　结束语

　　本文从自然资源调查监测的目的和任务出发，从数据体系、技术能力和应用需求等方面阐述了地理空间大数据与自然资源调查监测的关系，揭示了地理空间大数据与自然资源调查监测有着天然的联系。

　　按照党中央部署成立的自然资源部，已将自然资源调查监测作为重要职责之一。为了实现自然资源管理从周期性调查向动态性监测的转型升级，围绕自然资源调查监测全过程，瞄准业务和决策管理需求，应充分发挥地理空间大数据对自然资源调查监测的技术支撑保障作用。为此，按照自然资源调查监测的工作要求，通过构建全天候立体化监测网、建设自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台，实现在云化环境下构建自然资源调查监测从“采集—存储—加工—服务”的全流程地理空间大数据技术体系。同时，围绕地理空间大数据服务自然资源调查监测的技术体系，指出了地理空间大数据获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面当前面临的主要挑战，以期推动地理空间大数据在自然资源调查监测中的应用。