遥感大数据自动分析与数据挖掘

文/张玲玲

现代信息技术的发展带动了数据传输模式的变革，遥感大数据作为一种现代化的遥感技术处理技术，能够适应复杂情况下的信息处理要求，并从海量的遥感数据中提取关键信息，这些关键信息将会成为支撑遥感功能开展的关键。因此可以认为，遥感大数据体现了大数据技术的一般特征，具有明显的技术先进性优势。

1 遥感大数据的自动分析

从大数据的角度来看，遥感大数据的核心就是在现有的海量遥感信息中，完成遥感观测数据向知识化转变的过程，通过构建一个具有完整语义的大数据模块，这样才能满足后续的数据挖掘需求。

1.1 遥感大数据分析模式下的信息表达

在正常的环境下，遥感所能提取的信息总量巨大，并且随着遥感观测内容的增加，各种复杂的数据语义出现，传统的信息表达模式已经无法适应大数据环境下的运行要求，这在一定程度上推动了大数据环境下的遥感信息表达，并且随着相关技术的发展，其信息表达已经呈现出了以下的几种特征：

（1）在遥感大数据的信息表达中，大数据的信息在提取环节已经呈现出多元离散的特征，这是因为大数据背景下需要被识别、提取的信息数量巨大，所以面对这种信息处理需求，需要通过多数据源、多时空谱的遥感影像特征来获得其中的关键数据，最终构建面向大数据的多元特征信息提取模式。

（2）遥感大数据在多元特征的归一化表达上也体现出了明显的不同性。从现有经验可以发现，遥感大数据环境下的信息识别已经发生变化，为了可以适应未来遥感工作的需求，在大数据环境下需要将各种多元特征的遥感信息通话到大数据的应用间，这种方法有助于减少遥感大数据之间的高位混合特征空间的维数水平。

1.2 遥感大数据的自动化检索

在自动化数据处理的环境下，遥感大数据应用正在朝着自动化管理的要求方向发展，在自动化检索模式下，遥感方法下所采集的各种交通网络以及地籍、大地控制等专项数据的处理要求发生变化，依靠各种自动化检索的需求，能够快速从中提取关键数据，在数据处理过程中，现有的地理信息与遥感数据服务链之间具有动态的数据处理能力，这样才能实现数据处理的服务协同优化。

根据自动化检索的要求，为了确保可以从海量遥感数据获得满足用户兴趣爱好，针对其中的遥感数据模块完成各项检索与管理，这样可以保证遥感大数据的利用效率。而随着相关技术的发展，遥感大数据中可以储存大量的观测数据，数据所具有的相似性、冗余性会产生一定的冗余信息，通过这些信息需要从中寻找遥感数据的差异性，最大程度上保证信息处理要求。

1.3 遥感大数据的数据理解

实现遥感大数据的转换过程中，需要遵照现有的大数据自动分析过程，在数据处理过程中（尤其是针对其中的底层数据）需要根据自动化检索的要求，确定数据发掘与数据理解的目标。根据这种特殊性，技术人员只需要将遥感大数据的各种数据特征及其分析目标情况作出识别，保证了遥感大数据的语义理解能力。除此之外，在遥感大数据的数据理解环节中，需要从遥感的多元数据分析要求入手，通过多场景以及多尺度的数据处理要求，实现多元语义的大数据理解。

2 遥感大数据的数据识别

从遥感大数据处理的角度来看，数据挖掘可以通过特定的算法来提取其中的隐藏信息，这被认为是大数据处理的重要内容。根据现有遥感大数据处理要求，可以根据遥感大数据的地表处理要求，并探索出其中的特征。

2.1 遥感大数据的挖掘过程

在遥感大数据挖掘过程中，整个过程包含着数据分析、可视化、融合等过程，这些环节中都具有鲜明的大数据特征。在数据挖掘过程中，在通过对大数据资源库进行筛选后，从中提取大量的数据集；通过对不同数据集的分析，可以形成以不同特征为核心的数据集群，在这些数据集群中，会根据大数据管理的要求，生成不同的评判标准，这样就可以为接下来的数据处理标准作出数据控制。之后，通过数据挖掘的方法，以不同的规格标准从中获得不同的大数据信息；在之后的数据可视化改进中，可以按照现有可视化规则，完成数据与信息的知识融合。

按照上述遥感大数据挖掘过程，可以通过可视化的模式，通过一种直观的展示方法，简化用户的理解流程，这样用户就可以直接获得想要的遥感信息，并直接从中提取核心资料。按照这个要求，遥感大数据后的数据挖掘应该体现出遥感信息控制的要求，能够通过不同的检索标准予以改进。

2.2 遥感大数据的综合挖掘

在数据的综合挖掘过程中，遥感大数据可以在地物环境形成多方面、多层次的信息，一方面，这些信息与GPS、GIS 数据之间存在着理想的共享关系，通过彼此之间的优势互补，可以最大程度上保证数据分析能力。同时，遥感大数据中应该包含各种非接触式的成像数据，这些数据都可以作为数据挖掘的关键点。

从目前相关技术的发展情况来看，智慧城市已经在我国蓬勃开展，根据智慧城市的建设要求，在城市建设过程中会产生大量的数据信息，这些信息都可以作为遥感数据的关键点，而在这种情况下，遥感大数据将会通过海量的监控视频信息、城市规划信息等展现出来，在这种情况下，工作人员在综合挖掘过程中，就可以从其中的时空序列出发，从中提取各种有用的性资料，在操作过程中可以通过聚类法、归纳法等，对遥感大数据资料做分析，实现对时空视频序列的深入挖掘。

3 结论

遥感大数据的自动化机器数据挖掘代表了遥感技术的未来发展发现，对于相关工作人员而言，在未来数据处理过程中，需要从遥感功能的需求出发，对大数据处理、识别环节作出改进，这样才能最大程度上满足使用需求，并且在未来智慧城市建设过程中，遥感大数据发挥着重大作用，所以需要得到相关人员的关注。