遥感大数据自动分析与数据挖掘研究

韩熙 重庆数字城市科技有限公司

引言

遥感技术是大数据背景下，获得数据资源最重要的途径，在社会经济发展中发挥着重要的作用。但随着对数据数量的要求越来越大、种类越来越多，对于遥感大数据自动分析和数据发掘的要求也越来越高。所以，寻找遥感大数据自动分析和数据发掘未来发展的方向，是至关重要的。

一、建立统一清晰的自动分析系统

计算机网络技术的发展和深入，虚拟空间中的手机软件、搜索引擎、视频系统、卫星监测等系统，里面包含的数据量越来越大。遥感大数据作为大数据中最重要的组成部分，遥感大数据可以根据数据的成像方式、波段、分辨率等对数据进行分析和解读。对于虚拟空间中产生的大量数据进行分析，从而发挥其应用价值促进社会经济发展。而大部分地遥感大数据分析还存在着一些问题，遥感大数据自动分析中数据应用的发展速度，跟不上大数据数量的增加速度。其中的传感器系统存在单一性的缺陷，对于不同类型数据的选择和理解缺乏自主能力。缺乏对有用数据进行筛选，从而导致大量的模糊数据传输到储存空间中，浪费了大量的储存空间，阻碍了数据应用得发展速度。而且对于数据深层信息的挖掘程度不够，缺乏对不同类型数据进行全面地分析。这也是遥感大数据自动分析和数据挖掘在以后发展中，所需要突破的重点。因此在构建遥感大数据自动分析系统时，可以从数据的表达、检索、理解和创建云系统等四个方面进行探究，构建操作方便的遥感大数据自动分析系统。例如针对遥感大数据自动分析系统中，存在的发展速度慢、缺乏深层次信息挖掘等问题，构建统一清晰的自动分析系统。主要在数据表达、数据检索、数据理解、数据云系统四个方面进行阐述。在数据表达方面：构建遥感大数据自动分析系统时，应该选用更加直观的表达形式。如在未知地形进行观测时，可以设计对同一地理环境的不同时间、不同空间、不同观测位置等多个方面进行投影。对生成的遥感大数据进行分析和理解，进而形成专业的光谱、纹理、结构等信息。提高遥感大数据自动分析系统对数据分析的专业程度；在数据检索方面：构建遥感大数据自动分析系统时，可以把互联网信息技术加入系统中，在系统中加入检索功能。在用户登录自动分析系统时，通过输入想要查找的关键词，遥感大数据自动分析系统通过系统内部的智能检索，对系统中有关信息的相关的图片、文字等信息进行分析对比。通过智能检索的方式，把不好理解的大数据，转化为可以理解的数据模型，提高用户对信息的理解；数据理解方面：构建系统时，操作人员把分析目标、数据特点等进行收集，再统一进行处理。加强对于数据语义的理解，对多种类型的数据进行多层次、多方式、多方位的讲解，通过多元化的方式进行数据输出；数据云系统方面：构建遥感大数据自动分析系统时，在系统中嵌入云服务平台。把收集到的大数据，通过分析归类，分成不同的数据板块。在用户使用时，给用户提供更加全面的数据输出。

二、建立更加全面智能化的遥感大数据挖掘

数据挖掘的含义是：通过科学严谨的算法，在海量的大数据中挖掘隐藏在数据中信息的过程。这一过程中所需要的程序非常多，对专业要求也非常高。相对于遥感大数据自动分析系统来说，数据挖掘的构建更加困难。其中包含着：数据的获取和储存、对数据的处理和分析、把数据转化为可视化、数据融合这四个方面。因此可以根据这几点数据挖掘的要求，构建出合理有效地遥感大数据挖掘方式。还可以在构建中加入智能化程序，使数据的挖掘和分析更加智能化。

例如在构建更加全面智能化的遥感大数据挖掘方面。构建遥感大数据挖掘时，根据通过数据获取和储存、数据分析、可视化、融合的挖掘过程来进行构建。利用可视化的数据挖掘特点，用更加直观地表现形式，简化用户理解的过程。可以使用视频、图片、文字等结合专业化知识的模式，通过故事、寓言等形式，将用户所需要的数据信息，更加直观地展现出来。在进行遥感大数据挖掘时，还可以运用综合挖掘的方式。如可以把GIS数据和其他大数据相结合。在这基础上使用非接触式成像形成数据的方式，对数据进行综合挖掘。从而合理运用遥感大数据挖掘，切实为生产和生活提供便利。如可以把遥感大数据挖掘运用到视频监控系统中，通过这样可视化的转换模式，让数据信息更直观地表现出来。在进行遥感大数据挖掘时，要拥有大范围多类型的眼光。充分挖掘数据的潜在价值，可以使用C4.5、SVM、EM 等算法，对一些无关紧要的数据进行潜在价值挖掘。如利用卫星检测技术对范围内的夜光进行总结，并绘制夜光趋势图。分析这一范围内的夜光波动数值，根据这些数值，分析出范围内经济的发展程度和增长规律。通过对大数据进行潜在价值挖掘，更好地利用大数据挖掘的作用，发现更多有价值的信息。

三、总结

在进行遥感大数据自动分析与数据挖掘的探究时，要根据其实际应用功能和方式，基于现在所发现的问题，加入新兴的高科技产品，从而达到优化和发展的目的。从实际情况出发，提高数据分析和数据挖掘的应用价值，更好地促进社会经济的发展。