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mongodb适合存储遥感数据吗?
太伯爵
2019-01-03 02:46:49
老师让做毕业设计(高分遥感数据管理系统)mongodb适合存储遥感数据吗?
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mongodb适合存储遥感数据吗?
老师让做毕业设计(高分遥感数据管理系统)mongodb适合存储遥感数据吗?
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太伯爵
2019-04-09
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现在已经了解到了,mongodb是可以直接存储矢量数据,但是栅格数据是无法支持的。当然你要存储文件mongodb也是支持的;总的来说还是postgresql数据库支持遥感数据比较好,不管是栅格数据还是矢量数据都有很很好的支持。因为本人偏向前端所以使用nodejs和mongodb(以前学习的时候这两个老是连载一起学习,所以选择了这个技术端),如果推荐还是java和postgresql数据库的支持比较好。
spdata
2019-03-28
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遥感数据 最好用tsdb来存储,加入你的测点数量少于1万,那用mongodb来存,性能上是可以满足的,但占用磁盘比较多。如果用tsdb来存的话,磁盘占用能降低到1/10以内(相对用mongodb存储而言)。
浅析GIS大
数据
.doc
浅析GIS大
数据
作者:尤文辰 徐跃通 高尚 来源:《电脑知识与技术》2013年第24期 摘要:随着地理信息
数据
的迅速增加,GIS
数据
呈现出
数据
量大、
数据
种类多和
数据
结构复杂的特点。该文从大
数据
的角度对GIS
数据
呈现的三个特征进行了具体的分析 ,并在此基础上提出GIS大
数据
存储
和处理的新的要求。最后介绍了
MongoDB
这一NoSQL数 据库的特性,简要分析了利用
MongoDB
数据
库的特性来解决GIS大
数据
问题的方法,并简 单地借助于python语言用
mongoDB
对ESRI Shapefiles进行了
存储
。 关键词:GIS;大
数据
;
mongoDB
;python;开源GIS 中图分类号:TP208;TP392 文献标识码:A 文章编号:1009- 3044(2013)24-5399-04 1 概述 随着人类对客观世界认知的提高与技术水平的不断进步,所获取的描述客观世 界的
数据
呈爆炸式增长,大
数据
已经成为了Google、亚马逊等大公司的竞争资本,通过 大
数据
的有效利用和深入分析,可以挖掘巨大的商业价值和社会价值。根据维基百科[1 ]的定义,大
数据
是由巨大且复杂的
数据
集组成的集合,且这些
数据
集因其巨大和复杂而 难以用现有的
数据
库管理工具和传统的
数据
处理程序来进行处理。近些年我国开展的土 地调查、数字城市建设等项目,取得了丰硕的成果,收集了大量的测绘
数据
和自然、人 文
数据
,在今后大力开展的测绘工作中,还将获得更加丰富的地理信息
数据
,与此同时 ,如何有效地
存储
、管理和利用这些地理信息
数据
成为需要解决的问题。 2 GIS的定义 GIS(Geographic Information System)是地理信息系统的简称。陈述彭认为地理信息系统是以定位
数据
库为基础,具 有多层次
数据
结构,多功能分析能力的空间型信息系统[2],李德仁从多级格网理论[3] 的角度出发,认为GIS
数据
存储
的形式为不同尺度的空间
数据
库[4]。综上所述,GIS是以 计算机软硬件为基础,结合地理学、测绘学、地图学、计算机科学、运筹学等多门学科 的,以获取、
存储
、管理、展示、分析地理空间
数据
为主的计算机系统,可以用于区域 规划、决策分析等。 3 GIS
数据
的特征 从定义可看出,
数据
是GIS的血液。从通过图件扫描、格式转换、实地测绘等方 法的
数据
获取,到采用各种先进
数据
库技术对
数据
进行
存储
、管理,再到利用计算机图 形学、地图学等综合可视化技术对
数据
进行展示,以及最终以
数据
为基础的借助于计量 地理学、拓扑学、图论等学科的决策分析等,这些过程都是以
数据
为核心的。随着GIS的 发展,其
数据
呈现出数量大、种类多和结构复杂的特征。 3.1 数量大 GIS的
数据
量大具有两层含义,第一层含义是指
数据
占用的字节数多,这主要是 针对栅格
数据
及多媒体
数据
而言的。比如"天地图"在2011年正式上线的时候,集成了海 量的基础地理信息资源
数据
[5],总
数据
量约有30TB,处理后的瓦片数近30亿。资源三号 测绘卫星是中国第一颗民用高分辨率光学传输型测绘卫星[6],截止到2013年6月底,在 运行的不到一年半的时间中,总共存档卫星影像37万多景,
数据
量达到249TB。而GIS空 间
数据
产生的商业价值每年正以15.5%的速度增加,是GIS软件和服务的两倍[7]。GIS数 据量大的第二层含义是指
数据
单位个数多。比如"天地图"各类地名和POI(Point of Interest,兴趣点)有1100多万条, 2011年8月竣工的国家西部1 50000地形图空白区测图工程和国家1 50000基础地理信息数 据库更新工程两个国家级重大测绘工程[8],成果有20多万航片和8000多景卫星
遥感
影像 ,地名近600万条,描绘了1.4亿个地理要素。另外,其他专业领域比如土壤
数据
、气象
数据
在全
数据
模式下[9]数量也是非常可观的。 3.2
数据
种类多 GIS的
数据
种类多样,从大的方面看,具有矢量
数据
、栅格
数据
、属性
数据
,以 及与地理位置相关的音频、视频等多媒体
数据
等;而从小的角度看,主要是因为
数据
来 源广泛和不同应用的需求而体现为
数据
格式多样,这里我们主要从
数据
格式多样来看GI S
数据
种类多。比如测绘方式产生的dxf
数据
,经常需要导入到GIS系统中,其他的还有扫 描得到的tiff或jpeg图像,具有空间坐标信息的GeoTIFF文件,数字制图中数字化后的E SRI shapefiles
数据
或MapInfo的TAB
数据
,格式转换后用于web的png、SVG或GeoJson
数据
等 。资源三号卫星TLC(三线阵相机)标准产品中的1A级产品(预处理级辐射校正影像产品 )包括的文件格式就有tiff、rpb、xml、jpeg等四种格式的15个文件。GDAL/OGR是地理 空间
数据
转换的类库,多用来读取地理空间
数据
,根据GDAL官方网站的资料
python项目基于时间序列分析的大气污染预测软件(django).zip
基于时间序列分析的大气污染预测软件是一个使用Python和Django框架开发的Web应用程序,旨在通过分析历史大气
数据
来预测未来的污染水平。该系统利用统计学方法如ARIMA(自回归积分滑动平均模型)或SARIMA(季节性自回归积分滑动平均模型),结合机器学习技术进行准确的时间序列预测。 主要特性和功能可能包括: 1. **
数据
收集与处理**:自动从环境监测站等来源收集大气污染
数据
,并进行预处理以供建模使用。 2. **预测模型构建**:根据历史
数据
构建并训练时间序列预测模型。 3. **多污染物支持**:能够分析和预测多种污染物(如PM2.5、PM10、NO2、SO2等)的浓度变化。 4. **动态预测**:提供未来短期和中长期的大气污染预测结果。 5. **用户界面**:允许用户查看历史
数据
、预测结果以及调整预测参数。 6. **报警系统**:当预测到污染水平将超过安全阈值时,系统会发出警告。 7. **报告生成**:自动产生包含分析和预测结果的报告,供专业人员进一步研究或公众参考。 8. **模型评估与优化**:通过对比实际
数据
和预测结果,评估模型性能并根据需要进行调整。 技术栈通常涉及: - Python编程语言:作为后端逻辑和
数据
处理的主要开发语言。 - Django框架:用于搭建稳定的Web服务和API接口。 - 前端技术:HTML, CSS, JavaScript以及可能的框架(如Bootstrap),用于构建用户界面。 -
数据
库技术:如MySQL、PostgreSQL或
MongoDB
,用于
存储
历史大气
数据
和预测结果。 - 统计和机器学习库:如Pandas、NumPy、Statsmodels、Scikit-learn等,用于
数据
分析和模型构建。 部署方式可能包括: - 本地部署:在环境监测机构或个人研究者的计算机上配置环境运行系统。 - 云服务部署:如果需要为更广泛的用户提供服务,可以将系统部署到云平台,如AWS、Azure或Google Cloud。 该系统对于环境保护部门、气象服务机构、公共卫生组织以及关注空气质量的普通民众都具有重要的应用价值。它可以帮助这些组织和个人更好地理解空气污染的趋势,制定应对措施,减少污染对健康和环境的影响。随着技术的发展,未来这个系统还可以整合更多的
数据
源(如卫星
遥感
数据
)、采用更先进的预测模型(如深度学习模型),并扩展至移动端应用,以提供更全面、便捷的服务。
SpringBoot+
MongoDB
+Vue前后分离
作为一个适用于敏捷开发的
数据
库,
MongoDB
的
数据
模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新。
MongoDB
是专为可扩展性,高性能和高可用性而设计的
数据
库。它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多
数据
中心架构。利用...
MonGoDb
C++开发 DEMO
1. 环境说明 系统: CENTOS 6.4 32位 2.准备 1). 安装BOOST库 2). 安装G++,GCC编译器 3). 安装
mongodb
-cxx-driver 关于以上准备请自行百度安装 再此推荐一篇文章:http://www.cnblogs.com/hump/p/4582557.html 3.代码: main.cpp: #include #inc
MongoDB
国内学术研究(部分)
1.《
MongoDB
在煤炭行业GIS
数据
存储
方面的应用》
mongoDB
的技术介绍占到了文章的60%,剩下的还能说些啥呢,呵呵。 2.《基于
MongoDB
的矢量空间
数据
云
存储
与处理系统》 做出了一个东西,VectorDB。在总结里,很老实地写了,“写入性能平庸”。我只是很想知道,他做实验的
数据
和程序,能否公开呢。还有,对于很高地并行读能力,能否继续深入解读一下呢? 优点:...
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