遙感大數據特點及其相關技術分析

王 瑾

（山西水利職業技術學院， 山西 運城 044000）

0 前言

隨著遙感技術的日益發展，遙感數據開始向多元化和海量化發展，從各種遙感平臺所獲得的遙感數據量急劇增加，遙感數據已進入大數據時代。基于這種時代背景，單純地依靠傳統數據處理方式已經無法充分滿足人們對數據的現代化處理需求，因此使用大數據中的自動分析與數據挖掘技術可以加強遙感數據的分析與應用效果。遙感數據的大數據處理技術已經開始成為新的學科發展趨勢，受到了人們的廣泛關注。

1 遙感大數據的相關內容與特點解析

第一，外部特點。首先，遙感大數據具備海量的特點。隨著遙感技術水平不斷提高，目前對地觀測遙感衛星單星日數據獲取量以TB級計算，這些基于單位時間的范圍內獲取的日益龐大的數據，造成了存儲、分析、管理上的許多困難。其次，數據異構特征。在數據的生成過程中，會使用到業務系統，不同的業務系統之間會展示出不同的狀態，因此需要不同的數據中心將數據提供，還可以從邏輯結構與組織方式的方面展示出更多的特征。再次，數據多源特征。主要表現為數據的來源與獲取手段方面，可以擁有更多形式的信息獲取方式。如遙感數據的獲取平臺包括資源衛星、無人機、車載雷達等，傳感器種類包括全色、多光譜、高光譜、微博、紅外、激光雷達等，這些不同途徑，不同格式，不同尺度的數據加劇了數據處理的難度。第二，內部特點。首先，高維度特點。遙感大數據技術中的數據類型復雜且繁多，就會使數據中的維度不斷提升，主要表現為時間維度、空間維度等。其次，尺度性高特點。尺度性高也作為遙感大數據技術的主要特點，在獲取數據的過程中，可以將不同類型的遙感技術與其相對應的技術水平作為基礎，對數據類型準確劃分，從空間與時間方面展示出數據多尺度的特征。

2 遙感大數據自動分析技術

2.1 遙感大數據中的表達技術

大數據技術含有極高的復雜性，還會使用多元化的技術手段，若繼續使用傳統的大數據表現方式，將無法跟上時代的發展步伐。在開展相同地物數據觀測工作的過程中，使用遙感大數據可以使空間投影更加多維、多角度、多方位，這也作為促進遙感技術獲得發展的重要組成部分。遙感大數據技術會將分辨率與層次作為基礎，對數據構建模型，之后對數據模型與之間存在的關系進行對比、分析與研究。在實際應用遙感技術的過程中，需要對以下幾方面內容進行研究：第一，遙感大數據技術具備的相應特征。第二，對多種類型的數據進行綜合性的統一、規范整理。

2.2 遙感大數據檢索技術

海量的數據是遙感技術的發展基礎，為了將海量數據中的有效信息數據進行處理，需要專業的技術人員完成，將關聯性較高的數據進行綜合性的分析與處理。之后將對這些整理后的數據進行更深層次的分析與探討，從而加強數據資料的利用效率。若僅對遙感技術的某種類型數據進行檢索，無法順應時代的發展。根據目前的發展情況來看，遙感大數據的檢索技術若想獲得發展，需要將知識作為基礎，其中包含：第一，構建場景的檢索程序。首先會采集海量的遙感數據信息，將這些數據作為基礎，結合數據類型存在的特點，將其與場景互相匹配生成檢索服務鏈，從而滿足人們的數據需求[2]。第二，將用戶的感知信息融入其中。可以使用有效的技術與手段，提升學習習慣的自主性，從而對圖像數據進行檢索。

2.3 對遙感大數據的掌握與理解

目前我國的科技水平不斷提升，若想使遙感大數據獲得進一步發展，就需要利用高科技的技術與手段，從而使遙感大數據技術為社會提供更優質的服務，使遙感大數據技術不斷向知識方向進行發展。人們目前還沒有完全掌握遙感大數據技術的優勢，但實際應用大數據技術的過程中，數據處理方式已經開始由傳統的“面向像素”轉換為“面向對象”從而將相關數據進行更加高效的提取與準確區分。不同類型的數據會存在不同的語義，用戶在使用過程中不能充分理解數據之間存在的關聯性特點，就會發生場景信息認識不全面的情況。為了將該問題解決，相關技術人員要將大數據技術作為基礎，對內容與場景進行更加深入的研究，尤其對于以下幾方面內容應重點研究：第一，語義模型的構建， 主要包含數據特點、數據目標與數據場景。第二，對遙感大數據的場景形成多元化的認知。

3 遙感大數據的數據挖掘技術

3.1 數據挖掘流程

在對數據進行挖掘的過程中，會采用以下步驟：收集數據、索取數據、處理數據、數據分類、數據整合等，數據處理過程就會充分體現出大數據的特點。在對數據挖掘的過程中較為復雜與繁瑣，主要是采用高超的技術與手段還有大數據的相關知識，擁有廣闊的發展前景。對于遙感大數據的挖掘方面，會采用以下挖掘流程：第一，獲取相關數據資料，在整合完成之后將數據存儲在數據庫中，在這個過程中，會采用多元化的技術與手段將數據進行處理，如去噪、采樣、過濾等技術，最終形成新的數據集。第二，利用多元化的分析技術對數據集中數據進行分析與處理，之后將需求作為基礎對數據分類。第三，將分類之后的數據集進行瓦解，利用互聯網等相關技術。第四，利用決策樹的方式將數據之間存在的關系進行整理并分析。第五，選擇合理的方式與手段，將數據為用戶呈現，讓用戶更好地理解并掌握。

3.2 遙感大數據中的綜合數據挖掘技術

從一方面來看，在廣義的遙感大數據中，還與 GIS數據存在一定關聯性。從另一方面看，在遙感技術中還會處理較多非接觸式的數據，使人們可以掌握更加全面的地球知識與客觀規律，對自身所處的世界更加了解。

利用遙感答案數據對時空分布數據進行處理的過程中，不會以表面的形式將數據進行顯示，會將相關數據信息以智能化的方式進行挖掘并處理，還可以將時空分布視頻數據的特點充分利用，使正常行為與非正常行為更加智能、準確地區分，如人、車、物等，可以加強視頻數據的處理效果。因此在對時空數據挖掘時，需要處理更加綜合的數據。

3.3 遙感大數據對潛在應用的挖掘

我國的科技水平快速提升，遙感大數據作為其中的重要組成部分，將其優勢發揮的淋漓盡致，不僅可以將地球中變化規律進行挖掘，還可以不斷發現更多未知的新鮮事物，也被應用在人們的日常生活中。例如，利用全球多光譜遙感圖像進行遙感大數據分析，可以得到空間分辨率達到數米級別的土地利用和覆蓋變化信息，以此來對影響土地利用和覆蓋變化的因素進行診斷分析，對農業、生物多樣性、水資源、氣候變化、生物多樣性、礦產資源以及人類的地理分布與活動進行定量化分析，研究人類與自然的相互作用系統，為全球的土地利用和規劃提供科學支撐，并為可能出現的風險提供預警。

4 結語

使用遙感大數據技術，可以加強遙感技術應用的廣度與深度。未來在對遙感技術進行研究的過程中，應采用大數據的思維方式，將技術的研發重點落在數據分析與數據挖掘方面，從而擴大遙感大數據技術的使用范圍，將遙感大數據技術的優勢充分發揮，造福人類。