基于云GIS的地理国情统计分析方法研究

摘要

地理国情统计分析是从海量地理国情普查数据中获取深层地理国情信息的必要手段，我国正处于社会经济结构升级的转折期，也是国情快速、复杂变化的关键时期，全面而现势的地理国情信息对科学决策的制定和科学管理的规划至关重要。本研究针对当前地理国情统计分析应用割离、服务单一，且存在单机数据存储与处理方式低效的局限性，结合网络服务和高性能计算技术，旨在建立面向地理国情统计分析的灵活、高效处理方法，构建云GIS环境下弹性可扩的统计分析服务体系。本文主要研究内容和创新点包括以下几个方面:
　　(1)研制了地理国情统计分析多层次服务体系模型，通过多粒度服务的按需调用和随需组装，实现多种服务、资源的有效整合和弹性扩展，解决当前系统孤立、功能冗余、应用单一的问题，打破数据与信息壁垒，以高复用、高弹性、高可扩的服务支撑多样化的统计分析业务。
　　(2)针对海量、多源的地理国情普查数据，构建了基于HDFS和HBase的分布式存储模式，实现普查大数据的云端管理和维护，解决了现有单机关系型数据库存储和管理瓶颈，为统计分析提供高效数据响应。
　　(3)基于Hadoop云环境，设计了地理国情统计分析的并行化处理架构，利用MapReduce构建地理国情统计分析并行算法，解决普查数据的复杂空间分析与大规模要素空间统计的单机处理性能瓶颈，实现普查数据的高效处理与地理国情统计分析服务的准实时响应。
　　(4)综合运用多层次服务体系、分布式数据库以及并行统计分析算法，搭建集多源海量地理国情普查数据统一管理、高效数据处理、统计、分析和业务于一体的地理国情统计分析服务平台，并进行了客户端应用实例验证。实验与实例效果证明，本文提出的方案能够满足地理国情普查数据的可扩存储和大批量普查数据统计分析任务的灵活、高效执行。

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致谢

摘要

图索引

表索引

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究与应用现状

1．2．1 地理国情统计分析研究与信息化建设现状

1．2．2 地理国情普查数据处理研究现状

1．2．3 GIS大数据与云计算研究现状

1．3 当前研究存在的问题

1．4 主要研究内容

1．5 论文组织和章节安排

2 地理国情统计分析的多层服务体系设计

2．1 地理国情普查数据分析

2．2 开放集成的多层服务体系模型设计

2．2．1 SOA架构与Web Service技术

2．2．2 服务分类与分层原则

2．2．3 地理国情统计分析多层服务模型

2．3 地理国情统计分析多层服务体系

2．3．1 面向地理国情统计分析的高复用构件服务

2．3．2 灵活可扩的复合服务和产品服务

2．3．3 面向敏捷型业务的随需组合服务

2．4 本章小节

3 云环境下地理国情统计分析的并行处理方法

3．1 普查数据的集中式存储与处理方法

3．2 Hadoop云平台基础架构

3．2．1 HDFS分布式文件系统与HBase分布式数据库

3．2．2 MapReduce并行计算框架

3．2．3 云环境下地理国情统计分析的并行处理架构

3．3 地理国情普查数据的分布式存储

3．3．2 基于HBase的地理国情普查数据分布式存储

3．4 地理国情统计分析的并行处理算法设计

3．4．1 基于MapReduce的空间分析并行算法设计

3．4．2 基于MapReduce的基本指标统计并行算法设计

3．4．3 云环境下的地理国情统计分析并行实现机制

3．5 本章小结

4 系统应用实例

4．1 系统设计目标

4．2 系统架构设计

4．2．1 地理国情统计分析服务平台总体架构

4．2．2 平台功能模块划分

4．3 客户端应用功能实现

4．3．1 普查成果展示与查询模块

4．3．2 统计分析任务管理模块

4．3．3 地理国情普查要素基本统计模块

4．3．4 地理国情多维度综合统计分析模块

4．4 系统性能测试

4．4．1 系统软硬件环境与测试数据

4．4．2 测试结果

4．5 本章小结

5 总结与展望

5．1 研究总结

5．2 研究特色

5．3 研究展望

参考文献

作者简历