大數據在自然資源中的應用

劉玉珠，葉 茂，董萬虎，張 錦

（1.浙江省測繪科學技術研究院，浙江 杭州 310030；2.中國地質大學 地理與信息工程學院，湖北 武漢 430074）

自然資源是指具有經濟價值或者可以產生一定 社會價值的自然要素[1]。由于自然資源在空間分布上不均勻，在時間尺度上變化明顯等特點，所以對于自然資源的監測和分析一直是自然資源方面研究的重點和難點[2]。利用大數據技術可以快速從各類大數據環境中得到所需要的數據[3]。從處理數據的基本流程的角度來看，大數據與傳統數據沒有明顯的區別，大數據與傳統數據的主要差異在于大數據的數據獲取途徑十分多樣，數據種類豐富，數據量巨大。另外，大數據相較于傳統數據對于數據的各個方面也有著新的要求。自然資源數據本身就具有非常高的實效性，并且通過多年的自然資源數據的積累，自然資源數據量豐富，有遙感圖像、測繪地圖、文字記錄等多種形式[4-7]。自然資源數據所具備的特點符合大數據技術的各項要求，可以通過將大數據技術應用到自然資源的監測和分析中，建立有效的自然資源監測和分析體系，優化自然資源監管效率，提高自然資源的利用率。

1 大數據

業界大數據歸納出4個特征稱之為4V（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity）：①海 量的數據是最為突出的特征；②數據的類型多樣，數據的來源也多種多樣，不僅僅只有傳統的數據種類和數據獲取手段，還包括了網絡信息、空間信息等；③商業價值高，大數據具有非常高的商業價值潛力，對于大數據的數據挖掘和數據分析可以有效的發揮其商業價值。當然與之相對應的是其價值密度低，沒有有效的管理和分析就無法發揮大數據的價值； ④數據的處理速度十分迅速，由于大數據本身具有一定的實效性，往往有些數據只有在一定的時間范圍內可以發揮作用，這就要求大數據需要較快的數據處理、分析的速度。

對于大數據來說，最大的技術難點是如何從海量的數據中獲取有價值的數據，并對數據進行分析和利用。因此，大數據的發展需要網絡架構和數據處理技術的發展作為支撐。大數據經過多年的發展，已經在當今這個數據爆炸的時代獲得位置。大數據的優勢在于可以分析出數據的真實內涵，并為相關部門和企業的決策提供支持。因此，大數據并不是指軟件或者硬件的組合，大數據真正意義上的本質是可以幫助用戶發現數據背后的價值。大數據產業發展的關鍵是結合不同的行業、不同的領域發揮大數據的作用。

2 自然資源大數據

將大數據應用到自然資源的日常管理中，是我國的實際國情所決定的。以往我國的自然資源管理體系松散，有關自然資源的部門繁多，各個部門之間的數據無法有效共享，造成了自然資源無法被高效管理和利用。日前，國務院機構改革方案落地，組建新的自然資源部統一管理國土、海洋、森林、礦產等自然資源。中國960萬km2的陸地和300萬km2的海洋國土上，土地、水、森林、草地、礦產等絕大多數自然資源的調查、開發利用空間規劃以及監管均由這個新部門負責。自然資源部正式組建解決了數據共享的體制問題，以自然資源部為依托可以有效的將國土、海洋、森林、礦產等自然資源有關的數據相互整合。自然資源數據形式多樣、分布分散、數據量巨大，有著極高的潛在商業價值。通過大數據技術可以將多種類型、不同來源的自然資源數據有效整合，并發掘海量的自然資源數據深層信息。將大數據應用到自然資源中，從政府層面來說，可以提高政府在自然資源方面的決策能力，優化自然資源的監管，提高政府的服務能力。從市場角度來說，可以更加顯著的提高自然資源市場的活力。自然資源大數據是目前自然資源領域的前進趨勢[8-9]。

3 自然資源大數據平臺建設

3.1 整體架構

如圖1所示，自然資源大數據平臺技術整體架構分為5個層次：數據源、數據存儲、分析計算、數據展示和用戶層。

圖1 整體架構圖

數據源部分表示各種來源和不同種類的資源資源數據，并利用DataX、DbSync和Timetunel技術將自然資源數據快速傳遞到下一層。

數據存儲部分是對各種自然資源大數據進行存儲，在數據存儲過程中主要使用關系型數據庫MySQL和存儲集群Hadoop Hbase。

分析計算部分是指在這一部分，利用統計分析、數據挖掘、深度學習以及GIS等多種計算分析手段對數據進行系統、全面的分析。

數據展示部分將數據的分析結果通過各種方法傳遞給用戶，用戶可以通過數據展示部分查詢數據及數據分析計算的結果。用戶使用需注冊賬號，每個用戶只有唯一的賬號來獲取數據。

用戶層指自然資源大數據面向的各種類型的用戶。

3.2 大數據評價分析

對自然資源數據進行評價分析后主要有3種數據。第一種是基礎數據，基礎數據指與自然資源相關的主管部門在日常工作中獲取的自然資源相關成果，包括高精度的地形圖、大范圍的遙感圖像及各種記錄自然資源信息的文字文檔等。第二種是統計數據，統計數據是指對基礎的自然資源數據進行各種技術手段如數學方法、GIS等的處理之后得到的數據，這部分數據主要反映了自然資源在宏觀層面上的數量情況，如礦產總量、河流總長、森林面積等。第三種數據稱為分析預測數據，這部分數據就是將自然資源數據通過分析、對比之后得到的自然資源的動態變化信息，并可以通過分析自然資源數據的變化規律對未來自然資源的變化情況進行預測，如耕地面積的增減、海岸線的變化等。

3.2.1 自然資源數據統計分析

自然資源數據統計分析利用不同種類的數據處理方法對自然資源數據進行分類、統計、分析、評價等，不但從宏觀上反映自然資源數據的數量信息，也從客觀上展現了自然資源的各種特性。自然資源數據經過統計分析后可以使原本雜亂、無規律的數據被相互整合，對外顯示出一個統一的信息。用戶可以在原本龐大的自然資源數據中得到所需要的那一部分自然資源數據。

3.2.2 自然資源數據挖掘

自然資源數據挖掘就是從自然資源數據中提取潛在的、有應用價值的信息的過程，提取出來的信息可以與自然資源相關也可以與自然資源無關。自然資源數據挖掘的方法包括自然資源數據聚類、自然資源數據關聯規則等。利用自然資源數據挖掘的方法可以從蘊含著各種信息的自然資源數據中發現相關規律并分析相關的內涵。自然資源數據挖掘可以為有關自然資源重要的決策提供技術支撐、數據支持。

3.2.3 自然資源數據動態分析

自然資源數據動態分析有3種：第一種稱為新舊自然資源數據變化對比分析，利用如高分辨遙感圖像等數據將現在和過去的自然資源數據進行比較，發現自然資源數據的動態變化情況；第二種是模型分析，利用不同時期的海量自然資源數據構建自然資源動態變化模型，直接通過模型得到自然資源的變化。第三種是預測分析，預測分析是指在建立模型的基礎上分析自然資源數據的變化規律，并快速、準確地對自然資源數據的下一步變化情況作出預測。

3.3 關鍵任務

首先是自然資源數據標準的統一。自然資源大數據平臺建設的關鍵是數據的整合、交流。由于過去各個關于自然資源的部門相互獨立，各個部門之間數據沒有一個統一的標準，不同部門的數據格式各異，這給自然資源數據的融合造成了極大的困難。自然資源大數據平臺建設的第一步就是統一自然資源數據的標準，這是自然資源大數據平臺的關鍵部分。只有先 統一自然資源數據的標準，才能使龐大的自然資源數據統一到數據庫中互相融合，也便于集中管理。

其次是加強企業的參與。自然資源大數據平臺的建設離不開企業的參與，企業是市場經濟的主體，而市場在資源配置中起著決定性的作用。只有有效的利用企業在自然資源大數據方面的技術優勢，通過各種方式讓企業參與到自然資源大數據平臺的建設中來，才能更好地完善自然資源大數據平臺。同時還應該注重企業、社會、政府之間自然資源數據的交流、共享，充分利用如快遞、電商等網路平臺的空間位置數據，豐富自然資源大數據平臺的數據來源。企業的有效參與，可以幫助自然資源數據得到更多更廣的應用，同時加速自然資源大數據平臺的建設。

最后是成果的管理和應用。自然資源大數據平臺的建設是由政府主導企業和社會各界共同參與的，自然資源大數據平臺的成果也是由政府、企業及社會共享。由于自然資源數據的特殊性，自然資源大數據平臺應由政府統一管理，政府擁有自然資源大數據平臺的所有權限，充分發揮自然資源大數據平臺的優勢幫助政府制定自然資源的相關政策,同時向市場和社會公眾開放部分自然資源大數據平臺的權限，積極探索自然資源大數據平臺的商用可能。

4 結 語

隨著自然資源數據的積累和各種自然資源數據分析手段的發展，自然資源進入到了大數據時代。將大數據技術應用到自然資源中可以有效的提高自然資源數據的管理效率，降低管理成本。開展自然資源大數據建設技術研究，對各種自然資源數據進行收集、整理，探索自然資源大數據建設中的關鍵技術，對自然資源進行分析、評價，并建設自然資源大數據管理與應用系統，提升自然資源大數據的管理、分析能力，促進自然資源管理工作的可持續發展，推進供給側結構性改革，培育適應經濟社會發展需要的主導產業。自然資源大數據技術可以為其他有關自然資源的研究提供技術支撐，并為今后的自然資源研究提供新的研究思路。