海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展

萬(wàn) 輝， 李華光， 朱曉華， 徐明強(qiáng)

(東海航海保障中心 上海海圖中心， 上海 200090)

空間地理信息技術(shù)正在飛速發(fā)展，極大程度地影響著我們的思維、生產(chǎn)和生活，如外賣(mài)點(diǎn)單、共享單車和無(wú)人駕駛汽車等，人們的生活習(xí)慣在變，伴隨著思維方式也在變。空間大數(shù)據(jù)也在推動(dòng)海洋領(lǐng)域的應(yīng)用變革。世界各國(guó)都在積極地投入基于海洋空間大數(shù)據(jù)的“數(shù)字海洋”“智慧海洋”建設(shè)，如美國(guó)和加拿大制定的“海王星”計(jì)劃、日本的“ARANA”計(jì)劃、非洲沿海 25 國(guó)的“非洲近海資源數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)”以及中國(guó)的“iOcean”平臺(tái)等。[1]

隨著多種對(duì)海觀測(cè)手段、大數(shù)據(jù)處理和計(jì)算科學(xué)關(guān)鍵技術(shù)的突破，海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的采集量呈現(xiàn)急劇增長(zhǎng)的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多來(lái)源、多種類和多維度等特征。海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)時(shí)間耦合、地理關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，是具有時(shí)空關(guān)聯(lián)特征的典型大數(shù)據(jù)。海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)從空間、時(shí)間和屬性層面完整地描述海洋時(shí)空地理數(shù)據(jù)的綜合現(xiàn)象，時(shí)間維記錄海洋地理現(xiàn)象的時(shí)間變化，空間維記錄海洋地理現(xiàn)象的空間變化，屬性維則記錄時(shí)空地理同業(yè)務(wù)相結(jié)合的多維關(guān)系特征。大數(shù)據(jù)特性中數(shù)據(jù)多元化和高價(jià)值是兩個(gè)重要的特性:多元化使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理等環(huán)節(jié)成為海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)研究方向；高價(jià)值則需要從大量、復(fù)雜及多源的信息中快速提取、挖掘出潛在的價(jià)值內(nèi)容，是海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的核心方向。[2]

海洋空間數(shù)據(jù)正在從數(shù)據(jù)資料向數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)型，帶動(dòng)海洋新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。各海洋相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域會(huì)產(chǎn)生富有價(jià)值的數(shù)據(jù)，如何從浩瀚的海洋數(shù)據(jù)中發(fā)掘真正的價(jià)值數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)海洋資源的價(jià)值效應(yīng)，服務(wù)國(guó)家海洋的戰(zhàn)略發(fā)展迫在眉睫。從海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)組成和海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)角度展開(kāi)分析研究，探索海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)助力全球智能航海保障體系建設(shè)、E-航海戰(zhàn)略支撐、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality,AR)海洋環(huán)境仿真及海洋空間情報(bào)預(yù)警決策等應(yīng)用，并提出未來(lái)海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要方向和關(guān)鍵問(wèn)題。

1 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)組成

海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)利用先進(jìn)的海洋觀測(cè)技術(shù)和專業(yè)的高精度傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)多元化、立體化和實(shí)時(shí)化的海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)采集；通過(guò)分類數(shù)據(jù)特征，分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立空間情報(bào)信息數(shù)據(jù)模型和服務(wù)模型，實(shí)現(xiàn)特定對(duì)象、特殊場(chǎng)合和典型應(yīng)用的深度數(shù)據(jù)服務(wù)。海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)融合空間、數(shù)據(jù)服務(wù)空間等3部分組成，見(jiàn)圖1。[3]

圖1 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意

1) 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間是以海洋空間地理信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，關(guān)聯(lián)航測(cè)遙感、海洋水文氣象、海洋資源、航行安全和船舶等多來(lái)源、多種類、多維度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而形成的海量綜合數(shù)據(jù)體。利用單波束測(cè)深、多波束測(cè)深系統(tǒng)和機(jī)載激光全覆蓋測(cè)深等水深測(cè)量技術(shù)采集海洋空間外業(yè)測(cè)繪數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)專業(yè)海圖制圖軟件生成海洋空間地理信息數(shù)據(jù)產(chǎn)品；利用潮汐水文站、航海燈浮標(biāo)、無(wú)線電標(biāo)等承載水文氣象傳感器實(shí)現(xiàn)海洋氣象環(huán)境的動(dòng)態(tài)感知；利用聲吶掃測(cè)、機(jī)載航測(cè)和衛(wèi)星遙感等手段，獲取不同角度、不同作用的海洋遙感影像數(shù)據(jù)[4]；利用船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System，AIS)岸基、天基設(shè)施和船載AIS設(shè)備完成船舶靜態(tài)、動(dòng)態(tài)信息的實(shí)時(shí)采集；采用數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)航行安全數(shù)據(jù)的匯集。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間采集信息見(jiàn)表1。

2) 特征融合利用異構(gòu)數(shù)據(jù)間潛在關(guān)系，通過(guò)提取數(shù)據(jù)特征參數(shù)，識(shí)別內(nèi)容和噪聲，在特征相似性分析的基礎(chǔ)上，基于組合特征選擇的特征融合策略，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容融合提取。[5]決策融合根據(jù)決策設(shè)計(jì)，從內(nèi)容、特征兩個(gè)方面歸納決策需求，結(jié)合海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)環(huán)境，識(shí)別出決策融合的具體目標(biāo)和問(wèn)題，進(jìn)而構(gòu)建決策應(yīng)用數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層、語(yǔ)義層和服務(wù)層數(shù)據(jù)融合。[6]數(shù)據(jù)融合空間可采用特征融合、決策融合策略對(duì)海量的異源數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、加工和處理，形成標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化或定量分析數(shù)據(jù)；采用文獻(xiàn)[7]大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)在線或離線數(shù)據(jù)進(jìn)行并行融合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度分析應(yīng)用；地圖拼接方法是從待拼接的地圖中提取局部不變特征作為配準(zhǔn)參數(shù), 建立相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，借助隨機(jī)抽樣一致性算法分析初始拼接參數(shù)，迭代最近點(diǎn)算法求解，實(shí)現(xiàn)基于圖像配準(zhǔn)下的柵格和矢量地圖可靠、快速拼接。[8]采用像素配準(zhǔn)、柵格拼接和矢量拼接等地圖拼接算法形成海陸一張圖服務(wù)模型，提供全球、全海域一體化地理信息數(shù)據(jù)；利用MCSVM提取數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建信息元啟發(fā)式優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)優(yōu)化、分類和定向推送服務(wù)[9]；利用線性獨(dú)立函數(shù)構(gòu)造新型智能神經(jīng)元，基于智能神經(jīng)元組成廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)更快收斂、更高精度的預(yù)測(cè)、決策服務(wù)。[10]通過(guò)采用MCSVM和智能神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、預(yù)警、分類和決策模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)價(jià)值數(shù)據(jù)的挖掘、分析服務(wù)。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間采集信息分類表

3) 數(shù)據(jù)服務(wù)空間提供對(duì)外部系統(tǒng)交互、溝通的渠道，通過(guò)對(duì)深度融合和算法分析后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行發(fā)布或接口開(kāi)放等形式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享交換服務(wù),如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)(基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù))、地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)空間分析服務(wù)、海洋AR環(huán)境仿真服務(wù)、決策信息服務(wù)等,能接收外部系統(tǒng)推送、反饋的信息，豐富數(shù)據(jù)空間內(nèi)容，優(yōu)化數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間為數(shù)據(jù)融合空間提供數(shù)據(jù)源支撐，數(shù)據(jù)融合空間模型算法的計(jì)算結(jié)果的反饋信息又能反向拓展，完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)空間內(nèi)容；數(shù)據(jù)服務(wù)空間依賴數(shù)據(jù)融合空間特定的分析算法和輸出模型來(lái)對(duì)外提供服務(wù)，同時(shí)也接收外部數(shù)據(jù)來(lái)完善自身數(shù)據(jù)空間內(nèi)容。數(shù)據(jù)降噪融合支撐、衍生、優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)優(yōu)化能夠帶動(dòng)融合流程優(yōu)化，創(chuàng)新服務(wù)可提升數(shù)據(jù)的流動(dòng)性。三者間相輔相成、互為支撐，形成一個(gè)有機(jī)的大數(shù)據(jù)服務(wù)體系。

2 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

實(shí)現(xiàn)海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用，需要掌握數(shù)據(jù)降噪融合、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)共享服務(wù)等核心關(guān)鍵技術(shù)。

2.1 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)降噪融合技術(shù)

海量數(shù)據(jù)的積累會(huì)帶來(lái)噪聲、異常和異構(gòu)數(shù)據(jù)的增加，降噪去維和數(shù)據(jù)融合成為數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)采用基于hadoop的分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，將異源、多維、復(fù)雜(結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)key/value基本單元數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)于就近的計(jì)算機(jī)分布式節(jié)點(diǎn)，便于數(shù)據(jù)的快速檢索、提取。采用布隆過(guò)濾器(Bloom Filter,BF)[11]和對(duì)稱(Symmetric Information Bottleneck,SIB)壓縮算法[12]，減少冗余數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)的體量，提升降噪融合效率；采用方差過(guò)濾、懲罰項(xiàng)特征選擇、樹(shù)模型特征選擇等方法來(lái)減少數(shù)據(jù)的特征數(shù)量，提升模型泛化能力，減少過(guò)擬合，增強(qiáng)對(duì)特征和特征值之間的理解，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維去噪處理；對(duì)動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)(如雷達(dá)、全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)等)融合采用回歸分析和卡爾曼濾波方法，消除冗余信息，去除噪聲和異常值[13]；利用推理方法對(duì)數(shù)據(jù)空間感知的多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代融合，提升數(shù)據(jù)融合精度、準(zhǔn)確度。結(jié)合特定的業(yè)務(wù)需求，以證據(jù)理論為基礎(chǔ)，建立連接模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的篩選、甄別和交互；分析海陸空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建立海陸空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，結(jié)合相應(yīng)的空間邊界特征融合、柵格和矢量拼接算法，實(shí)現(xiàn)海陸空間數(shù)據(jù)一體化融合。

2.2 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)

海洋情報(bào)大數(shù)據(jù)挖掘分析包括海量數(shù)據(jù)離線計(jì)算、在線分析和空間分析等。采用Elastic Search檢索、MapReduce編程模型，實(shí)現(xiàn)離線數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)讀取、容錯(cuò)、分布和負(fù)載均衡的并行計(jì)算。MapReduce將數(shù)據(jù)按映射、清洗(Shuffle)、化減(Reduce)等3個(gè)階段進(jìn)行執(zhí)行，目的是分解任務(wù)到各節(jié)點(diǎn)，可通過(guò)大量機(jī)器進(jìn)行并行計(jì)算，減少整個(gè)操作的時(shí)間。采用Spark Streaming方法實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)存的分布式計(jì)算，通過(guò)DataFrame將數(shù)據(jù)保存為行的集合，對(duì)應(yīng)行中的各列都被命名，非常方便地查詢、繪制和過(guò)濾實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)；通過(guò)Spark Graphx方法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖流的計(jì)算能力。[14]整個(gè)Spark函數(shù)生態(tài)具備快速、便捷地實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)的處理、分析和輸出能力。ArcGIS GeoEvent可對(duì)接入的流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，包括過(guò)濾、閾值監(jiān)控、拓?fù)溥\(yùn)算、地理圍欄、字段計(jì)算、緩沖分析和投影轉(zhuǎn)換等處理。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入之后，可輸出為ArcGIS的要素服務(wù)、流服務(wù)、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)聚合的要素服務(wù)等，可文本、短信、郵件等方式提醒輸出，也可是Web Socket、CSV等本地文件或者是HDFS等分布式文件系統(tǒng)輸出。

2.3 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

利用科學(xué)可視化技術(shù)展示海洋空間情報(bào)數(shù)據(jù)，能夠從感知到認(rèn)知上利用可視化分析技術(shù)挖掘時(shí)空數(shù)據(jù)規(guī)律。[1]基于Java平臺(tái)的Pentaho大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)報(bào)表，分析圖表數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘等顯示，可接入亞馬遜Web服務(wù)(Amazon Web Services,AWS)、企業(yè)高性能分析服務(wù)、Hadoop等海量數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的圖表化、在線統(tǒng)計(jì)和實(shí)時(shí)更新顯示。空間可視化表達(dá)分為相對(duì)量化的、抽象的、離散的、連續(xù)的等類別，主要的方式有散點(diǎn)、熱力、氣泡、分組散點(diǎn)、立體柱狀、立體熱力、道路密度分級(jí)渲染、道路熱力渲染、飛線、靜態(tài)線、動(dòng)態(tài)網(wǎng)格密度、蜂窩網(wǎng)格密度等。文獻(xiàn)[15]是基于Javascript的Web圖形可視化技術(shù)，將基礎(chǔ)地圖模型、可視化組件和Leaflet、OpenLayers、MapboxGL地圖庫(kù)進(jìn)行集成、融合，能夠?qū)崿F(xiàn)上述空間圖表的可視化展現(xiàn)。基于ECharts粒子動(dòng)畫(huà)技術(shù)，利用大氣環(huán)流的數(shù)值預(yù)報(bào)模型，如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心數(shù)值預(yù)報(bào)、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心全球預(yù)報(bào)[16]，實(shí)現(xiàn)風(fēng)、雨、雷、電、云、霧、氣壓、溫度、濕度、能見(jiàn)度、涌浪、海浪、洋流等海洋氣象環(huán)境的動(dòng)態(tài)仿真、疊加顯示。基于電子海圖，利用OpenGL、Vega等比較成熟的三維圖形開(kāi)發(fā)軟件，實(shí)現(xiàn)海洋表面、海底地形和實(shí)體模型的仿真建模，形象、直觀地模擬海洋動(dòng)態(tài)場(chǎng)景[17]，從感知到認(rèn)知海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

2.4 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)共享服務(wù)技術(shù)

海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)最終的價(jià)值體現(xiàn)在挖掘分析的結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)外共享服務(wù)上，它包括離線數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing,OLAP)、即席查詢和自定義接口開(kāi)發(fā)。

離線數(shù)據(jù)采用Sqoop,DataX等大數(shù)據(jù)同步工具實(shí)現(xiàn)離線數(shù)據(jù)的共享交換。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如運(yùn)載貨物的船舶實(shí)時(shí)推薦，需要實(shí)時(shí)從情報(bào)大數(shù)據(jù)中獲取在港船舶、運(yùn)載能力、貨物情況等信息，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的綜合計(jì)算，將結(jié)果作為推薦數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出。可采用HBase、MongoDB、Redis等No Sql數(shù)據(jù)庫(kù)集群實(shí)現(xiàn)低延時(shí)和高時(shí)效的數(shù)據(jù)請(qǐng)求。OLAP分析通過(guò)建立規(guī)范的數(shù)據(jù)模型，采用文獻(xiàn)[18]、文獻(xiàn)[13]等查詢技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢的快速響應(yīng)。即席查詢由于無(wú)法建立通用的數(shù)據(jù)模型，采用分布式SQL查詢引擎Presto實(shí)現(xiàn)隨機(jī)快速查詢。

除了利用查詢模型、框架技術(shù)外，還可采用Webservice、Rest、Http等接口技術(shù)開(kāi)發(fā)自定義數(shù)據(jù)接口，用來(lái)對(duì)內(nèi)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、更新、查詢服務(wù)，提升數(shù)據(jù)接口的靈活性，同時(shí)確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)的安全性、穩(wěn)定性、可靠性和高可用性。

3 海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)探索

3.1 基于一張圖的全球智能航海保障服務(wù)

基于海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的全球海圖、矢量地圖和航測(cè)遙感等基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)，利用GIS數(shù)據(jù)柵格和矢量拼接算法、數(shù)據(jù)切片、機(jī)器學(xué)習(xí)和OGC共享接口技術(shù)，建立全球智能航海保障一張圖服務(wù)。一張圖服務(wù)采用統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)放、共享的頂層架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，避免相關(guān)服務(wù)系統(tǒng)的重復(fù)建設(shè)，提供從矢量到瓦片、從陸地到海洋、從近海到全球海域的一體化智能空間數(shù)據(jù)服務(wù)。構(gòu)建從遠(yuǎn)海到近岸層級(jí)遞進(jìn)的立體導(dǎo)助航數(shù)據(jù)智能服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)通航水域全面覆蓋的導(dǎo)助航分級(jí)服務(wù)；實(shí)現(xiàn)全球航海安全信息整合應(yīng)用，引領(lǐng)指導(dǎo)交通測(cè)繪行業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，航路測(cè)繪全域覆蓋，確保中遠(yuǎn)海測(cè)繪保障能力；實(shí)現(xiàn)主權(quán)水域全面覆蓋和全球重點(diǎn)水域通信信息適當(dāng)覆蓋的多元航海保障安全信息智能服務(wù)。

3.2 E-航海戰(zhàn)略支撐應(yīng)用

海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)收集了海洋空間、海洋水文氣象、航行安全、船舶、岸基等海上各類綜合信息，進(jìn)行融合加工、分析處理，結(jié)合船舶用戶實(shí)際需求，形成特定的海事服務(wù)集(Maritime Serrice Protfolios,MSP)，能夠?yàn)镋-航海戰(zhàn)略執(zhí)行提供重要的數(shù)據(jù)支撐服務(wù)。

1) 一張圖服務(wù)疊加船舶動(dòng)態(tài)應(yīng)用能夠降低未知航路對(duì)船舶航行的影響，增強(qiáng)船舶泊位到泊位的全程航行能力。

2) 海事安全信息的智能分類推送能夠轉(zhuǎn)變海事管理部門(mén)的工作方式(監(jiān)管即服務(wù))，增強(qiáng)海上信息服務(wù)、安全和保安能力。

3) 融合豐富的海洋氣象水文、環(huán)境資源數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)空環(huán)境模擬、反演、跟蹤，準(zhǔn)確掌握海況和資源分布，提升海洋環(huán)境資源的保護(hù)能力。

4) 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)共享接口實(shí)現(xiàn)船到船、船到岸、岸到船、岸到岸和岸到其他平臺(tái)間的數(shù)據(jù)交換，最終促進(jìn)實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶增強(qiáng)服務(wù)和對(duì)用戶按需服務(wù)的E-航海目標(biāo)。[19]

3.3 AR海洋環(huán)境仿真應(yīng)用服務(wù)

依托海洋基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數(shù)據(jù)、電子海圖和實(shí)時(shí)海洋氣象、船舶動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，利用異源數(shù)據(jù)降噪融合技術(shù)、空間地物AR仿真技術(shù)，建立多維海洋環(huán)境交互仿真模型，形成全球海洋三維數(shù)字地球，為用戶提供直觀的海洋環(huán)境仿真服務(wù)。二維海圖和三維影像分屏聯(lián)動(dòng)顯示，集成關(guān)聯(lián)海洋全要素(港口、碼頭、水深、島礁、沉船、航標(biāo)、管線、油氣平臺(tái)等)仿真模型，結(jié)合AR穿戴設(shè)備、船舶動(dòng)態(tài)模型，為船員提供更加直觀、形象的船舶航行態(tài)勢(shì)，輔助船員分析和預(yù)判復(fù)雜海洋環(huán)境條件下的船舶航行安全，確保用戶在不熟悉的水域、狹窄水道等區(qū)域的航行、靠泊安全。[20]融合實(shí)時(shí)海洋環(huán)境動(dòng)態(tài)模型，實(shí)現(xiàn)海洋生態(tài)、資源、環(huán)境的跨時(shí)空、全方位、多角度動(dòng)態(tài)監(jiān)控，及時(shí)掌握海洋生態(tài)資源分布，變化情況；實(shí)現(xiàn)大中尺度的海洋和大氣現(xiàn)象的快速診斷，掌控海洋氣象動(dòng)態(tài)，保障海上業(yè)務(wù)工作的正常開(kāi)展。集成高分遙感數(shù)據(jù)，綜合利用軍民數(shù)據(jù)、技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)，建立高分辨率的海洋三維環(huán)境視場(chǎng)，開(kāi)展在海岸地形建模、水深反演、海戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境仿真等應(yīng)用；結(jié)合交通戰(zhàn)備、軍工科技、民用服務(wù)等信息開(kāi)展綜合性數(shù)據(jù)挖掘，形成軍民融合科技互補(bǔ)，協(xié)同發(fā)展。[21]

3.4 海洋空間情報(bào)預(yù)警決策服務(wù)

利用自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析、可視化和人工智能等技術(shù)，促使海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)與周邊數(shù)據(jù)發(fā)生碰撞與聚核，形成價(jià)值綜合數(shù)據(jù)，通過(guò)建立專業(yè)化的數(shù)據(jù)預(yù)警、決策模型，化繁為簡(jiǎn)，讓大數(shù)據(jù)預(yù)警決策自動(dòng)化、智能化的服務(wù)海洋產(chǎn)業(yè)，使管理者在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)與問(wèn)題洞察方面獲得強(qiáng)力支撐。

1) 結(jié)合海洋空間情報(bào)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系、時(shí)間軸、問(wèn)題特征等因素，建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，提煉出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，對(duì)存在的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)出預(yù)警并及時(shí)提醒，如通過(guò)對(duì)船舶動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)發(fā)現(xiàn)船舶航行過(guò)程的安全隱患并及時(shí)告之安全人員，達(dá)到事故前解決問(wèn)題的目的。

2) 結(jié)合海洋空間信息、氣象信息實(shí)現(xiàn)對(duì)危險(xiǎn)區(qū)域預(yù)警、障礙物預(yù)警、海況預(yù)警等；立足于縱向時(shí)間軸，積累對(duì)頻繁問(wèn)題的判斷，擬合事件發(fā)展趨勢(shì)，形成決策指導(dǎo)，通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)，形成基于數(shù)據(jù)和分析之上的決策與結(jié)論，如通過(guò)航標(biāo)數(shù)據(jù)與船舶動(dòng)態(tài)的空間聯(lián)動(dòng)可形成航標(biāo)優(yōu)化配布的決策。

3) 深度結(jié)合海洋經(jīng)濟(jì)、海洋環(huán)境和航行安全等信息，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展、海洋生態(tài)演化、海洋氣象監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)、航行安全保障等各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的分類、聚類、預(yù)測(cè)和推算等決策服務(wù)。區(qū)別于傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)的預(yù)警決策模式，海洋空間情報(bào)預(yù)警決策服務(wù)使管理者能夠做出更加客觀、智能、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，服務(wù)更加可靠。

4 結(jié)束語(yǔ)

海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)未來(lái)將持續(xù)聚焦于海洋發(fā)展主題，以國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略為出發(fā)點(diǎn)，于新興大數(shù)據(jù)科技、質(zhì)量、應(yīng)用和安全角度深耕細(xì)作，突破大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)難點(diǎn)，確保海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的正態(tài)高速發(fā)展，帶動(dòng)海洋數(shù)據(jù)科學(xué)、產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展。

1) 智能機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)在處理(Trilion Byte,TB)級(jí)以上復(fù)雜數(shù)據(jù)的效率較低，數(shù)據(jù)分析精度難以隨著數(shù)據(jù)量提升而得到有效改進(jìn)。以機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)為代表的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)采用先進(jìn)的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，具有自行識(shí)別、自動(dòng)處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性，非常適合處理非線性、模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識(shí)和數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法隨著大數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)量的不斷累積，其自身通過(guò)不斷的自我學(xué)習(xí)，其預(yù)測(cè)分析能力、準(zhǔn)確度、效率都會(huì)得到顯著提升,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷豐富、完善和成熟，將十分適合解決非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)迭代挖掘分析問(wèn)題，引領(lǐng)大數(shù)據(jù)前沿分析技術(shù)的發(fā)展。

2) 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。海量數(shù)據(jù)帶來(lái)數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜和計(jì)算困難等問(wèn)題。研究一種可執(zhí)行的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)體系，定期開(kāi)展評(píng)估與監(jiān)控，對(duì)不合格數(shù)據(jù)，進(jìn)行常態(tài)的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)修正，多方位優(yōu)化改進(jìn)，為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。[22]

3) 萬(wàn)物智聯(lián)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)大發(fā)展。海上萬(wàn)物智聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，分析海上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、航運(yùn)物流效能提升等需求，深度結(jié)合海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)、技術(shù)資源，利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)融合技術(shù)，促進(jìn)海洋科技成果落地轉(zhuǎn)化，推進(jìn)智慧海洋、智能航運(yùn)等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)航運(yùn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

4) 強(qiáng)化海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)安全管理。海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要確保敏感信息傳輸與應(yīng)用的安全性。通過(guò)頂層設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)安全管理體系，采用風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)、脆弱性防控、風(fēng)險(xiǎn)溝通、風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)責(zé)機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)治理流程，構(gòu)建大數(shù)據(jù)安全防御體系，防范與化解數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。[23]

海洋空間情報(bào)大數(shù)據(jù)將緊跟科技步伐，圍繞海洋強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，構(gòu)建全球智能航海保障體系，深入探索天、地、海時(shí)空一體統(tǒng)籌發(fā)展，實(shí)踐“一帶一路”“長(zhǎng)三角一體化”“軍民融合”“極地開(kāi)發(fā)”等項(xiàng)目[24]，不斷提升技術(shù)與服務(wù)能力，力爭(zhēng)成為國(guó)家戰(zhàn)略執(zhí)行中不可或缺的數(shù)據(jù)、技術(shù)保障力量。