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大数据资讯之遥感大数据挖掘过程和应用前景

数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索其隐藏信息的过程,是目前大数据处理的重要手段和有效方法,可以从遥感大数据中发现地表的变化规律,并探索出自然和社会的变化趋势。今

数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索其隐藏信息的过程,是目前大数据处理的重要手段和有效方法,可以从遥感大数据中发现地表的变化规律,并探索出自然和社会的变化趋势。今天继续为大家带来大数据在遥感领域的落地应用,正在学习大数据的感兴趣的同学们一定不要错过。

1遥感大数据挖掘过程
对大数据进行数据挖掘整个过程包含数据获取与存储、数据处理与分析、数据挖掘、数据可视化及数据融合等,这些过程都具有大数据的特点。而相较于数据检索和信息提取而言,数据挖掘的难度更大,它依赖于基于大数据和知识库的智能推理等的理论和技术支撑。遥感大数据的数据挖掘具体过程为:首先是数据的获取和存储,存储从各种不同的传感器获取的海量、多源遥感数据并利用去噪、采样、过滤等方法进行筛选整合成数据集;然后对数据集进行处理和分析,如利用线性和非线性等统计学方法分析数据并根据一定规则对数据集分类,并分析数据间及数据类别间的关系等;接着对分类后的数据进行数据挖掘,利用人工神经网络、决策树、云模型、深度学习等方法探索和发现数据间的内在联系、隐含信息、模式及知识;最后可视化这些模式及知识等,用一种直观的展示来方便用户理解,并将有关联的类别进行融合,方便分析和利用。

大数据资讯之遥感大数据挖掘过程和应用前景

2遥感大数据的潜在应用
遥感大数据挖掘不仅能用于挖掘地球各种尺度的变化规律,而且能用于发现未知的,甚至与遥感本身不相关的知识,其中一个典型的应用是用夜光遥感技术发现夜光和战争之间的关系。例如,借助美国国家海洋和大气管理局免费公布的相关卫星数据,可以绘制出169个国家的夜光趋势图,通过统计分析得到全球夜光波动指数,发现每年夜光波动程度与当年全球发生武装冲突数量的相关度很高,相关系数达到0.7以上。如果利用数据挖掘的方法把所有国家按照夜光波动进行分级,夜光波动最大的一类国家,在近20年内发生战争的几率为80%,夜光波动较大或者极大的53个国家中,有30个遭受战争侵扰。因此,可以得出结论:夜光突然减少,一般情况下对应着战争爆发和因海啸等天灾造成的居民大规模迁徙;夜光突然增加,一般意味着战争结束以及战后、灾后重建。一个国家的夜光波动越大,说明在该段时间发生战争的可能性越大。

未来10年,我国遥感数据的种类和数量将飞速增长,对地观测的广度和深度快速发展,亟须开展遥感大数据的研究。然而,卫星上天和遥感数据的收集只是遥感对地观测的第一步,如何高效地处理和利用已有的和这些即将采集的海量多源异构遥感大数据,将遥感大数据转化成知识是主要的理论挑战和技术瓶颈。研究遥感大数据的自动分析和数据挖掘,能为突破这一瓶颈提供有效的方法,有望显著提高对遥感数据的利用效率,从而加强遥感在环境遥感、城市规划、地形图更新、精准农业、智慧城市等方面的应用效力。因此,重视和抓紧遥感大数据的研究不仅具有非常重要的学术价值,而且具有重要的现实意义。
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