智慧城市時空大數據體系研究

范 江

(福州市勘測院 福建福州 350108)

0 引言

數字城市地理空間框架的建設，豐富了城市地理信息，促進了信息資源的共享，推動了城市經濟社會的科學發展，取得了令人矚目的成績。福州市在2014年完成了數字福州地理空間框架的建設，建立了城市各行各業信息化建設的基礎平臺，在城市建設管理信息化中發揮了重要作用。但是，在數字城市地理空間框架多年的推廣應用過程中，也暴露出了一些不足[1-2]，用戶對地理空間框架提出了實時性更強、體驗性更好、移動性更大和智能化程度更高的新要求[3]。比如，無線射頻、視頻等物聯網節點不能與地理信息有機結合，無法便捷地提取其信息；弱GIS應用部門專業人才不足；目前已建成通用的地理信息公共平臺，盡管反映了各部門的共性需求，但缺乏個性化的平臺定制能力及專業的數據挖掘分析的能力。

我國政府高度重視智慧城市的建設，中共中央、國務院、各級部委及國家測繪地理信息局等發布了多項政策文件，以促進智慧城市的建設[4-6]。“智慧城市”是“數字城市”的全面升級，依托云計算、物聯網等現代信息技術，實現城市的智慧管理及服務。“智慧城市時空信息云平臺”是智慧城市信息建設的基礎與核心，是數字城市地理信息公共平臺的升級目標，其采用云GIS模式，通過分布式存儲、協同計算、共享服務等功能，建立數據與用戶之間的智能推送和反饋機制，實現信息資源從分散到云集中、從空間查詢統計到大數據分析、從固化服務到按需服務等功能的飛躍[7]。“時空大數據”是智慧城市的基礎支撐，在數據類型、數據尺度、數據維度、數據態性等方面，具有更多重特點[8]，因此，有必要統一時空大數據的匯聚、存儲、處理、融合和服務化方式，形成智慧時空大數據體系研究方案，為數字城市地理空間框架數據向智慧城市時空大數據的升級提供解決方案，為促進地理信息公共平臺向智慧時空信息云平臺的提升提供基礎支撐。

1 時空大數據體系構成

時空大數據作為智慧城市的公共數據庫，在整個體系設計上，必須豐富時空大數據。隨著信息化測繪體系和新型基礎測繪體系逐步形成，數據獲取手段的豐富與提升，在原來靜態地理信息數據基礎上，不僅要增加不同版本的歷史數據，還要及時提供動態的實時數據，同時要擴展精細的物聯網智能感知設備位置數據及其流式數據，甚至遠景規劃地理信息。時空大數據體系結構如圖1所示。

圖1 時空大數據體系結構

匯聚區主要完成靜態地理信息數據與物聯網動態數據匯聚。可通過在線交換，或通過有線或無線網絡接入，通過多層次服務方式動態追加到大數據。

處理區主要對匯聚區的數據進行統一格式、統一時空基準和空間化處理，形成統一格式、統一時間基準、統一空間基準的時空數據。

管理區包括時空大數據的管理、數據挖掘、統計分析等管理操作，實現動態數據獲取、管理、分析量測、模擬推演、大數據挖掘等模塊。

2 時空大數據存儲與組織

2.1 時空大數據存儲

數字城市時期管理的地理空間數據主要為靜態形式的數據，一般采用關系型數據庫(如Oracle、SQL Server)結合空間數據引擎(如ArcGIS SDE)進行存儲管理，但此類數據存儲方案無法滿足非結構化數據，特別是智能感知實時大數據的存儲管理[9]。

ArcGIS DataStore時空數據存儲軟件整合了關系型數據庫、NoSQL文檔型數據庫以及Hadoop HDFS分布式數據存儲引擎，可存儲結構化空間數據、柵格數據、瓦片地圖數據、智能感知實時大數據、三維數據、文檔型數據等，實現了結構化和非結構化數據的統一高效存儲，可作為時空大數據存儲的一種解決方案。

2.2 時空大數據組織

結合國家技術大綱要求以及福州的實際情況，本文將時空大數據劃分為基礎時空數據、公共專題數據、政務專題時空數據和智能感知數據。

(1)基礎時空數據

基礎時空數據除了矢量數據、影像數據、地理實體數據、地名地址數據、地址編碼數據、高程模型數據、新型測繪產品數據、三維模型數據以及元數據信息等。

(2)公共專題時空數據

公共專題時空數據依托基礎時空數據，采用全空間信息模型，包括法人數據、人口數據、網格數據、城管部件數據、興趣點數據、地理國情普查數據、宏觀經濟數據等。

(3)政務專題時空數據

政務專題時空數據包括道路交通類數據、社會發展類數據、公共安全類數據、文化休閑類數據、衛生健康類數據、民生服務類數據、機構團體類數據、教育科技類數據、空間規劃類數據、其他政務專題數據等。

(4)智能感知數據

智能感知數據，是通過物聯網獲取的實時動態數據，帶有時間標識。其包含實時位置、視頻、影像以及氣象、交通、環保、氣象的檢測數據。

3 數據升級

3.1 地理空間框架基礎數據升級

將矢量、影像、地理實體、地名地址、三維模型、新型測繪產品等基礎數據構建統一時間序列，形成有序的時空數據資源，需對其進行時空標識，即注入時間、空間和屬性“三域”標識。時間標識注記該數據的時效性，含歷史數據標識；空間標識注記空間特性，屬性標識注記隸屬的領域、行業、主題等內容，以便捷后續的時空大數據的整理和序化。

各類基礎數據分要素級或圖層級為各類基礎數據添加“三域標識”，按表1的粒度要求進行序化處理。

表1 基礎數據時空標識的粒度

3.2 專題數據升級

選擇園林綠化數據作為案例數據，研究專題數據的升級方案，為數據增添三域標識即時間、空間和屬性標識，并進行數據重組。

(1)數據升級

園林綠化數據包括了點要素(如樹木、管理處)、線要素(如道路)、面要素(如綠地、濕地)，要分別對三類要素進行數據升級，添加“三域”標識。

點要素數據升級如表2所示。

表2 具有三域標識的專題數據點要素升級樣例

線要素數據升級如表3所示，面要素數據升級如表4所示。

表3 具有三域標識的專題數據線要素升級樣例

表4 具有三域標識的專題數據面要素升級樣例

(2)數據重組

對時空數據進行面向信息時代應用要求的數據重組工作，實現城市市域范圍的地理空間信息的對象化、實體化組織和一體化無縫拼接，以保證時空數據的可用性和適用性。具體重組工作，主要包括實體化處理、連通處理、拓撲處理和拼接處理等，通過這些處理后，應保證對于數據中所表達的任一現實世界客觀存在的地理實體，均有完整的數據對象與之對應。

其他專題數據可參考以上方式，對進行數據升級和數據重組處理，實現專題數據升級。

4 物聯網數據接入與輸出

物聯網中的實時大數據往往都與空間位置分布有直接或間接的關系，且都是非結構化數據或半結構化數據，傳輸的數據格式多種多樣如二進制流、JSON、文本等，數據傳輸的協議十分多樣，如HTTP、TCP/UDP Socket、Web Socket等。此外，一個城市所有的傳感器設備數以萬計，傳輸頻率高數據量大，傳統的技術手段已經無法很好地接收和處理。

ArcGIS GeoEvent Server是ArcGIS平臺提供的一種高效、實用的實時數據處理服務器，可以對接物聯網中各種類型的傳感器，并實現高效處理分析、存儲查詢、可視化及數據挖掘能力，可作為實現物聯網數據接入的一種技術手段。

物聯網數據接入與輸出流程如圖2所示，包括數據輸入環節、數據處理環節和數據輸出環節，分別對應ArcGIS GeoEvent Server自帶的輸入連接器、處理器和輸出連接器。

圖2 物聯網數據接入與輸出流程

(1)數據接入環節

在ArcGIS GeoEvent Server的輸入連接器中，選擇接入的實時流式數據格式，實現實時數據源的接入。常見的實時數據源包括車載GPS設備、移動設備、環境監測設備、網站以及社交媒體都能通過ArcGIS GeoEvent Server的輸入連接器實現接入。ArcGIS GeoEvent Server集成WebSocket、XMPP、TCP、SMTP、HTTP等主流數據傳輸協議，支持TXT、CSV、JOSN、KML等多種常用數據格式，共17種。

(2)數據處理環節

數據處理環節可使用ArcGIS GeoEvent Server的過濾器(空間過濾、屬性過濾)和Processors處理器，對接入的實時流數據進行分析處理。

(3)數據輸出環節

在ArcGIS GeoEvent Server的輸出連接器中，選擇要輸出的實時流式數據格式，實現實時流數據的輸出，其內置輸出連接器包括17種。同時結合地理信息系統可視化技術，進行直觀表現。

例如氣象感知設備上報的溫度、濕度、風向、風速、降水量信息通過對天氣傳感器的監測信息實時解譯分析。通過儀表盤等方式展示實時風速、溫度等實況，如圖3所示。實時路況信息可以通過傳感器對道路上的車流量進行實時監測，對信號解譯分析，按照不同顏色表示當前路況的擁堵情況如圖4所示。車輛動態監控信息利用車載GPS動態監測車輛的當前位置狀況，監測車輛的動態軌跡如圖5所示，并結合車輛上的視頻監控，實時解譯分析傳感信號，在地圖上直觀展示如圖6所示。同時針對解譯后的感知信息，可以通過熱力圖方式統計展示如圖7所示。

圖3 天氣實況監測信息

圖4 實時路況感知信息

圖6 車載路徑監測

圖7 新能源汽車OD熱點圖

5 結語

(1)基于“三層式”時空大數據體系結構，分別從匯聚區、處理區和管理區闡述時空大數據體系的構成；

(2)通過ArcGIS DataStore時空數據存儲手段，實現了結構化和非結構化數據的統一高效存儲；

(3)以基礎時空數據、公共專題時空數據、政務專題時空數據和智能感知數據四種數據類別來組織時空大數據；

(4)按照要素級或圖層級為矢量數據、影像數據、點云數據等添加“三域標識”，實現了地理空間框架基礎數據和專題數據的升級；

(5)通過ArcGIS GeoEvent Server數據處理服務器，實現了物聯網數據的接入、處理分析及實時可視化表達。