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摘要：随着我国各行业的发展，测绘技术在各行业中发挥了巨大的作用。越来越多的部门开始将测绘技术应用到各自的领域中，各行业测绘使用的过程对于数据的需求是不同的，随着互联网以及物联网的发展，人们在日常工作、生活与学习的过程中积累了大量的数据，对大数据背景下来保障测绘对于数据的需求进行了研究。
关键词：大数据;测绘;数据挖掘;信息提取
1引言
随着我国科学技术的不断进步与社会事业的不断发展，各行业所积累的数据已经使我们步入大数据时代。人们生活与工作各个领域中的数据正在呈现指数级的增长趋势，在每个人每天的日常生活与工作的过程中几乎都在产生着数据，包括短信、语音和视频等等，数据量的级别也从原来的G到达目前的E级别。当人们还处于互联网、云计算以及网络中的时候，人们就一直在不知不觉的产生数据。在数据较为丰富以及数据短缺的时代，通过对于大数据进行处理人们能够在其中获得各种各样所需要的数据，通过物联网可以将目前互联网以及各种传感器网络等各种数据联系综合起来，并建立虚拟计算设备，来实现对于资源的共享和操作。随着我国技术的不断进步，在大数据时代测绘对于数据的需求也在发生着变化。
2大数据与新时期测绘对数据的要求
在2009年大数据概念逐渐在互联网行业中流行开来，大数据本身并不是一项新的技术，也不是单纯的对于数据的累积，大数据的作用在于其中所存在的丰富的信息资源。目前学术界较为统一的认识是： 大数据只有具有有效的处理方式才能够为决策提供服务，才能够从其中获得更多的信息。大数据是指数量巨大的数据资料，数据量之大导致其无法使用目前主流的软件来对其进行处理，并且在较短的时间内来对大数据中存在的数据进行提取为决策提供支持。数据量巨大是大数据时代的典型特征，数据的种类多是大数据的又一个典型特征，其中既有结构数据也有非结构数据，数据更新速度快是大数据时代的重要特征，但是大数据还存在的一个问题就是信息的密度比较低，信息在大数据中的分布较为分散。
2.2测绘保障的新要求
角色的转变。传统的测绘服务都是哪里需要服务就为其提供，属于典型的保守思想，像我国测绘数据的一些生产部门，往往都是各司其职，但是在生产的过程中往往没有和真正的实用结合在一起，测绘数据与实践应用存在着很大的差距。在后面的应用中很多专家提出将测绘的数据直接服务不对，将研究的成果在部队中进行推广。在大数据时代测绘出现了很多新的需求，这些需求需要测绘部门主动的提供服务，在这种情况下就必须要考虑大数据时代对于测绘数据保障的特殊性。
职能转变。当前大数据背景下，仅仅为用户提供测绘数据是远远不够的，利用好大数据，在大数据中提取有用的信息，并且最终为用户服务是目前测绘部门职能转变的重要方向之一。而传统的测绘职能，仅仅是向用户提供海量的数据，多是考虑数据的多样性与完整性，却忽视了数据最终的用途也就是数据的目的和归宿，而目前测绘部门的做法仅仅是为用户提供数据，由用户自身去发掘其中的信息。
测绘方法的转变。在大数据时代测绘的方式也在逐渐发生着变化。各行各业对于测绘的需求也是逐渐增多，测绘保障所涉及的范围越来越广，包括国土资源调查、海洋、农业、林业以及军事等各个方面都有着较为广泛的用途，出现了各种各样的地理信息平台，测绘的方式较之传统发生了很大的变化，各个领域中的测绘数据保障都不相同，因而在大数据时代为了测绘保障必要要考虑大数据时代的特点。
3大数据对测绘数据保障的重要影响
3.1数据快速提取，实现数据的多样化、动态化，提供实时保障
在大数据时代，我国数据的种类以及数据的量都在不断的增多，数据来源的渠道也是多样的。比如物联网所使用的各种传感器所获取的各种语音、视频以及文本信息等，都可以进行实时的动态的更新。如网络摄像机可以实时的传输各种视频数据，移动终端能够实时的获取位置信息，各种智能设备可以实时监测设备的运转状况。网络用来进行数据传输，在大数据时代要研究实时获取数据的方法，来为测绘工程提供数据保证，同时提高测绘的精度与效率。而数据获取的方法与数据信息提取的方法对于测绘数据的保障至关重要。
3.2数据深度挖掘，对多元数据进行融合分析，提供信息保障
大数据与海量数据类似但不等同与海量数据，二者在某些方面存在着不同，如在数据挖掘的方法及挖掘的层次上就有所差别。在目前大数据时代下，传统的硬件以及软件都已经无法满足大数据时代对于数据处理的需求。可以通过使用分布资源的方式来为大数据的挖掘提供资源上的帮助。在大数据时代数据资源的种类比较复杂，这给数据的融合，信息的提取等工作带来了很大的难度。大数据时代的数据具有量大、类多信息含量较低等特点，因而所得到的数据往往是片面的不合理的，很多数据都带着个人的情感因素，价值密度较低，需要对数据进行筛选、挖掘与分析，因而大数据的数据多元化特点为测绘提供了信息保障。
3.3数据仿真建模，建立统一的基础框架体系，提供智能保障。
在我国目前的大数据时代，在我国物联网以及云计算与卫星数据等各种资源的支持下，可以对所监测的目标进行快速的识别、监测，快速的获取被监测目标的各种信息。大数据的开放性、多元性、价值密度低需要建立数据统一管理与存储的体系，然后开发数据提取的方法，最终在大數据中提取有用的信息。在大数据时代，必须要做到数据服务的以人为本也就是将大数据为测绘提供服务的落脚点放到人上来，最终为测绘提供必要的智能保障。
结束语
在大数据时代，不仅为测绘部门带来了机遇同时也带来了挑战。本文对大数据时代对于测绘的影响进行了分析，包括大数据时代测绘对于数据的新要求，也就是服务的主动性、知识性以及智能性;从数据的获取、挖掘以及信息提取等方面为测绘提供数据保障。在大数据时代测绘对于大数据的要求还不局限于于此，还包括数据加密以及模式识别等一系列的方法等。
参考文献：
[1] 马宏斌，王柯，马团学. 大数据时代的空间数据挖掘综述[J]. 测绘与空间地理信息. 2014（07）
[2] 方锦清. 大数据浪潮冲击下网络科学与工程面临的挑战与机遇[J]. 自然杂志. 2013（05）
[3] 蒋勋，刘喜文. 大数据环境下面向知识服务的数据清洗研究[J]. 图书与情报. 2013（05）
关键词：大数据;测绘;数据挖掘;信息提取
1引言
随着我国科学技术的不断进步与社会事业的不断发展，各行业所积累的数据已经使我们步入大数据时代。人们生活与工作各个领域中的数据正在呈现指数级的增长趋势，在每个人每天的日常生活与工作的过程中几乎都在产生着数据，包括短信、语音和视频等等，数据量的级别也从原来的G到达目前的E级别。当人们还处于互联网、云计算以及网络中的时候，人们就一直在不知不觉的产生数据。在数据较为丰富以及数据短缺的时代，通过对于大数据进行处理人们能够在其中获得各种各样所需要的数据，通过物联网可以将目前互联网以及各种传感器网络等各种数据联系综合起来，并建立虚拟计算设备，来实现对于资源的共享和操作。随着我国技术的不断进步，在大数据时代测绘对于数据的需求也在发生着变化。
2大数据与新时期测绘对数据的要求
在2009年大数据概念逐渐在互联网行业中流行开来，大数据本身并不是一项新的技术，也不是单纯的对于数据的累积，大数据的作用在于其中所存在的丰富的信息资源。目前学术界较为统一的认识是： 大数据只有具有有效的处理方式才能够为决策提供服务，才能够从其中获得更多的信息。大数据是指数量巨大的数据资料，数据量之大导致其无法使用目前主流的软件来对其进行处理，并且在较短的时间内来对大数据中存在的数据进行提取为决策提供支持。数据量巨大是大数据时代的典型特征，数据的种类多是大数据的又一个典型特征，其中既有结构数据也有非结构数据，数据更新速度快是大数据时代的重要特征，但是大数据还存在的一个问题就是信息的密度比较低，信息在大数据中的分布较为分散。
2.2测绘保障的新要求
角色的转变。传统的测绘服务都是哪里需要服务就为其提供，属于典型的保守思想，像我国测绘数据的一些生产部门，往往都是各司其职，但是在生产的过程中往往没有和真正的实用结合在一起，测绘数据与实践应用存在着很大的差距。在后面的应用中很多专家提出将测绘的数据直接服务不对，将研究的成果在部队中进行推广。在大数据时代测绘出现了很多新的需求，这些需求需要测绘部门主动的提供服务，在这种情况下就必须要考虑大数据时代对于测绘数据保障的特殊性。
职能转变。当前大数据背景下，仅仅为用户提供测绘数据是远远不够的，利用好大数据，在大数据中提取有用的信息，并且最终为用户服务是目前测绘部门职能转变的重要方向之一。而传统的测绘职能，仅仅是向用户提供海量的数据，多是考虑数据的多样性与完整性，却忽视了数据最终的用途也就是数据的目的和归宿，而目前测绘部门的做法仅仅是为用户提供数据，由用户自身去发掘其中的信息。
测绘方法的转变。在大数据时代测绘的方式也在逐渐发生着变化。各行各业对于测绘的需求也是逐渐增多，测绘保障所涉及的范围越来越广，包括国土资源调查、海洋、农业、林业以及军事等各个方面都有着较为广泛的用途，出现了各种各样的地理信息平台，测绘的方式较之传统发生了很大的变化，各个领域中的测绘数据保障都不相同，因而在大数据时代为了测绘保障必要要考虑大数据时代的特点。
3大数据对测绘数据保障的重要影响
3.1数据快速提取，实现数据的多样化、动态化，提供实时保障
在大数据时代，我国数据的种类以及数据的量都在不断的增多，数据来源的渠道也是多样的。比如物联网所使用的各种传感器所获取的各种语音、视频以及文本信息等，都可以进行实时的动态的更新。如网络摄像机可以实时的传输各种视频数据，移动终端能够实时的获取位置信息，各种智能设备可以实时监测设备的运转状况。网络用来进行数据传输，在大数据时代要研究实时获取数据的方法，来为测绘工程提供数据保证，同时提高测绘的精度与效率。而数据获取的方法与数据信息提取的方法对于测绘数据的保障至关重要。
3.2数据深度挖掘，对多元数据进行融合分析，提供信息保障
大数据与海量数据类似但不等同与海量数据，二者在某些方面存在着不同，如在数据挖掘的方法及挖掘的层次上就有所差别。在目前大数据时代下，传统的硬件以及软件都已经无法满足大数据时代对于数据处理的需求。可以通过使用分布资源的方式来为大数据的挖掘提供资源上的帮助。在大数据时代数据资源的种类比较复杂，这给数据的融合，信息的提取等工作带来了很大的难度。大数据时代的数据具有量大、类多信息含量较低等特点，因而所得到的数据往往是片面的不合理的，很多数据都带着个人的情感因素，价值密度较低，需要对数据进行筛选、挖掘与分析，因而大数据的数据多元化特点为测绘提供了信息保障。
3.3数据仿真建模，建立统一的基础框架体系，提供智能保障。
在我国目前的大数据时代，在我国物联网以及云计算与卫星数据等各种资源的支持下，可以对所监测的目标进行快速的识别、监测，快速的获取被监测目标的各种信息。大数据的开放性、多元性、价值密度低需要建立数据统一管理与存储的体系，然后开发数据提取的方法，最终在大數据中提取有用的信息。在大数据时代，必须要做到数据服务的以人为本也就是将大数据为测绘提供服务的落脚点放到人上来，最终为测绘提供必要的智能保障。
结束语
在大数据时代，不仅为测绘部门带来了机遇同时也带来了挑战。本文对大数据时代对于测绘的影响进行了分析，包括大数据时代测绘对于数据的新要求，也就是服务的主动性、知识性以及智能性;从数据的获取、挖掘以及信息提取等方面为测绘提供数据保障。在大数据时代测绘对于大数据的要求还不局限于于此，还包括数据加密以及模式识别等一系列的方法等。
参考文献：
[1] 马宏斌，王柯，马团学. 大数据时代的空间数据挖掘综述[J]. 测绘与空间地理信息. 2014（07）
[2] 方锦清. 大数据浪潮冲击下网络科学与工程面临的挑战与机遇[J]. 自然杂志. 2013（05）
[3] 蒋勋，刘喜文. 大数据环境下面向知识服务的数据清洗研究[J]. 图书与情报. 2013（05）