遥感大数据的自动分析.docx

遥感大数据的自动分析在通常的情况下，大数据主要是指一些结构化比较特殊、比平常数据较难处理的大规模数据。它具有规模大、体积大、时效强、潜在的价值大等特点。综合而言，大数据时代作为一个比较错综复杂、融合多个专业、多个领域的一个新型的交叉学科，逐渐出现在人们的视野，受到人们的广泛关注。随着当今科学技术的发展和进步，在遥感和地质勘测领域人们对地球的观察和勘测能力也在迅速的提升。从当今时代背景下，不同的分辨率、不同的分析角度、不同时间段的遥感数据进行综合整理，逐渐向多元换化的方向发展，甚至呈现出明显的大数据特色【久然而，有点遗憾的是，遥感技术处理信息的效率较低，它主要是对遥感技术中的比较隐蔽的信息进行搜集的工作，进一步挖掘遥感技术其它的可能性。因此,需要对于遥感技术的处理工作以及挖掘工作进行综合处理，进一步从技术和智能化的角度去搜集更多关于遥感技术的相关资料，进一步实现遥感技术的更新升级，逐渐突破以往遥感技术中的“大数据，小知识”的局限性冏。在当今社会时代的发展进程中，需要不断借助相关科学技术手段和方法进一步的分析研究遥感技术在现实发展过程中的运用，这对于该技术以后的发展有非常重要的影响。1遥感大数据的表达随着大数据技术的不断发展和完善，现代的人们对于大技术的了解也更为深入和透彻，它的含义也在不断的扩展和延伸。其含义的复杂性、使用技术手段的多样性等特征已经使传统大数据的表现方式慢慢跟不上时代发展的脚步。同一地物的观测数据可以从不同角度、不同方位得到空间投影，遥感技术的发展也离不开大范围数据的支持和完善。遥感大数据主要依据不同分辨率、不同层次的数据为模型，进一步研究这些数据模型之间的关系。对于遥感技术来说，研究的内容主要包括以下几个方面：要干大数据技术的多元化的特征；将多样的数据类型进行综合整理统一规范化【5】。2遥感大数据的检索遥感技术主要是依靠庞大繁多的数据发展起来的，为了从这些数据中找到有用的数据信息需要专业人员进行仔细认真的整理，从中找到一些关联性比较高的数据综合在一起。然后对这些数据进行有效的整理，进一步对其分析探讨，从而实现对这些数据资料的高效利用。如果仅仅对遥感技术的某种类型数据进行检索的话，可能已经跟不上当今社会的发展脚步。就目前而言，发展知识驱动的遥感大数据检索方法是有效途径之一，主要包括：（1）场景检索程序的构建：首先需要采集大量的遥感数据信息，在这些数据信息的基础上，按照这些数据自身的特点，来构建相匹配的场景与建立满足人们需求的检索服务链。（2）融入用户感知信息的知识更新方法：借鉴相关高科技技术手段，逐渐养成一种自主学习的习惯，是用于图像检索的重要手段。3遥感大数据的理解在当今的时代背景下，遥感大数据科学的发展主要是依靠现在高科技手段逐渐发展起来的，主要是为了促进遥感大数据技术更好的为当今社会服务，更好后的实现向知识方面的转变。人们对于当前的遥感大数据技术的理解处于比较初始化的阶段，但在的大数据技术逐渐实现了由“面向像素”到“面向对象”的处理方式的过渡，能够更好的实现对相关数据的提取和区分网。由于不同数据之间在语义方面存在着一定的区别，以至于用户会混淆目标与数据之间的关系，从而造成人们对场景信息认识不足的问题。为了克服这个问题，研究人员在大数据技术的技术上，进一步对其内容和场景进行研究，其研究内容主要有：特征一目标一场景语义建模；遥感大数据的场景多元认知。4遥感大数据云遥感技术云主要是利用计算机中的云技术将各种数据信息进行有效整理，从而建立一种新型的服务模式，为用户提供更高级的综合遥感资源一体化的服务。遥感云将工作人员综合起来的有效信息用出具处理的方法以及运用相关理念进一步综合，通过一定的技术手段，将数据资料存储在特定的计算机上软件中，从而为用户提供更满意的服务。