未来场景下的大数据空间分析综述Big data spatial analysis in the future

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网技术的飞速发展，以及各行各业对大数据的需求，基于地理位置信息的大数据越来越受到重视。大数据空间分析领域也逐渐成熟起来。

随着人们生活水平的不断提升，城市规划、城镇建设、交通运输、信息化、电子商务、旅游产业、生态保护等诸多领域都在逐步融合大数据技术的先进技术，实现数据的跨界融合、信息共享、高效分析。同时，政策制定、法律监管、公共服务、安全保卫、社会治理、人口统计、经济指标等领域也会逐步采用大数据技术，提供精准、可靠的数据支持。

如此种种迹象表明，基于地理位置信息的大数据空间分析正成为继计算机图形处理、金融科技之后的下一个热门方向。人们可以利用大数据空间分析解决各种实际应用场景中的问题，例如道路通勤规划、交通拥堵预测、停车场布局优化、公共服务事项、安全防范、社会问题分析等。从而使得各行各业更好地融合大数据技术、提升效率、增强应对能力、促进公平竞争。

因此，如何通过知识发现、挖掘、分析和呈现大数据空间数据是未来空间大数据领域的一项重要任务。本文就基于以上背景，总结了大数据空间分析的发展概况及相关技术发展趋势，并对未来几年的大数据空间分析前景做出了展望性的预测和展望。

2.背景介绍

2.1 大数据空间分析概况

　　大数据空间分析是指利用大数据处理、分析和挖掘具有地理信息特征的数据，包括静态数据（图像、文本、音频、视频）、动态数据（传感器数据、GPS数据）等，借助空间信息进行复杂的空间关系建模、空间数据融合、空间查询、空间关联分析、空间聚类分析、空间异常检测等高级空间数据分析方法，以有效推断、分析、挖掘和预测复杂的空间现象。

2.1.1 数据源头

目前，大数据空间