地理空间大数据可以包括来自传感器和数据采集方法的各种各样的信息。可以采用手持式或调查级全球导航卫星系统/专用计算机领域,甚至是智能手机来获得地点和特点及其相关属性。与其它技术相比，这些数据集规模较小，但它们却提供非常高水平的精度和细节，并且可以迅速地更新。移动测绘系统采用了激光雷达，成像，全球导航卫星系统和其他传感器的组合捕捉大量的三维信息。然后，从机载和卫星平台的数据收集的从图像和激光雷达到多光谱遥感数据被融合到开发全面的模型和数据库。
收集地理空间大数据能力不断增长。根据一家欧洲咨询公司2014年的一份报告，350个新的地球观测卫星预计将会持续工作10年的时间，无人机系统（UAS）提供灵活的，具有成本效益的工具来收集图像。而地面三维扫描仪和摄影机在有着更多细节要求或能见度有限发挥作用的领域可以获得全面信息。
试图利用巨大的容量和多样性地理空间的大数据就像是从消防水带喝水。为了处理大量的数据，现代软件将图像处理，点云管理，摄影测量等技术集成到现有的地理空间工作流程中。并提供专门的新的解决方案，如采用自动三维建模和特征识别从大图像和点云提取专门的信息，进一步提高大数据的价值。
大数据在地理信息系统中的作用
大多数人认为地理信息系统（GIS）是地图的基础。但它远不止于此。地理信息系统可以是相关、可视化和分析大数据所提供的位置、属性和信息的平台。通过将一个资产的位置与其他属性相关联，可以更好地管理该资产。关键在于收集和管理信息。
在大面积的勘察中，地理信息系统专业人员可以从多个来源提取数据。例如，考虑地理空间技术在分析在农村和城市环境的森林健康的作用。原始数据可以来自卫星遥感影像，以及机载激光雷达和航空摄影。从手持GIS数据采集器的数据提供了详细的作为检查点和地面的真实数据的航空摄影数据。当融合和分析，集成数据提供了冠层，树种，伤害，健康评估以及与树木覆盖的热量和能源使用的评估范围的信息。在农村地区，林农可以使用该信息来评估树的大小，健康状况，以及潜在的收获价值。
大数据也提高了地理信息系统（GIS）的时间组成部分。初始数据采集允许用户可以在特定时间点检查的特点和条件。随后的集合提供的信息来分析随着时间的推移资产的行为。变化检测等软件的TrimbleeCognition?先进的分析软件可以检查大型数据集自动识别新功能和变化。快速采集和地理空间数据的自动处理，提供在时间敏感的应用，包括工程，土地管理，交通运输，农业，建筑，远程信息处理和更多的新的效率。
大数据的新来源
许多没有能力来收集这种数据的组织可以从航空和卫星的数据中受益。因此，他们经常求助于航空摄影和图像处理的服务提供商。从卫星系统，如陆地卫星图像是免费提供的成本，但可能缺乏对许多许多地理信息系统（GIS）应用所需的分辨率。
Trimble数据市场成为了一个新的选项，使用户能够查看和地理空间数据的可用于给定的位置各式各样选择。从各种公共和私人市场提供的数据，包括政府图和地形模型、陆地卫星的图像，高分辨率的商业卫星照片。频繁更新的图像使用户基于时间的分析能够进行自然或内置功能。
不断扩大的供应和使用大数据，为地理空间专家带来了新机遇。随着技术的发展，地理信息系统将新增从一个增加的各种资源处理更多的数据能力。例如，UAS正在打开的可能性机构从自身环境中收集数据。他们可以注入数据到其他大数据集进行可视化和高度定制的分析。
越来越多的行业客户正在认识到地理信息的价值，并寻求将其整合到他们的业务中。不断上升的需求将提高收集和共享地理空间和相关信息的效率。
|
