數(shù)字城市與智慧城市

1數(shù)字城市的概念城市化和城市現(xiàn)代化建設(shè)是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?。城市化進(jìn)程加快和城市化率不斷提高,推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)社會發(fā)生根本性變革。進(jìn)入21世紀(jì)以來,信息化對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的影響日益深遠(yuǎn)。城市化與信息化的融合,推動(dòng)著城市向現(xiàn)代化邁進(jìn)。為解決城市現(xiàn)代化發(fā)展中的一系列問題,過去十年來,地理信息領(lǐng)域從“數(shù)字地球”的角度提出“數(shù)字城市”的概念。近年來,學(xué)者們進(jìn)一步提出“智慧城市”的概念,認(rèn)為城市的未來發(fā)展將在各種IT技術(shù)的支持下,保障物質(zhì)流、信息流、資金流的自動(dòng)、實(shí)時(shí)、安全地流動(dòng),實(shí)現(xiàn)城市管理的智能抉擇與市民生活的智能服務(wù),保障城市的社會、經(jīng)濟(jì)、民生的和諧發(fā)展。1.1城市虛擬等技術(shù)的內(nèi)涵數(shù)字城市狹義上指以計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)和大規(guī)模存儲技術(shù)為基礎(chǔ),以寬帶網(wǎng)絡(luò)為紐帶,運(yùn)用遙感、全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、仿真一虛擬等技術(shù),對城市進(jìn)行多分辨率、多尺度、多時(shí)空和多種類的三維描述,即利用信息技術(shù)手段把城市的過去、現(xiàn)狀和未來的全部內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行數(shù)字化虛擬實(shí)現(xiàn)。數(shù)字城市廣義上指城市的信息化。它既是城市信息化總的概述,又是城市信息化的目標(biāo),即用數(shù)字化的手段來處理、分析和管理整個(gè)城市,促進(jìn)城市運(yùn)行的通暢和協(xié)調(diào)。“數(shù)字城市”是現(xiàn)代信息技術(shù)對城市社會經(jīng)濟(jì)信息進(jìn)行的全面整合,實(shí)現(xiàn)城市各種信息的共享與服務(wù)。1.2城市部件實(shí)時(shí)感知與融合智慧城市是基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)以及社交網(wǎng)絡(luò)、智能搜索、智能分析等工具和方法,實(shí)現(xiàn)城市信息全面透徹的感知、寬帶泛在的互聯(lián)、以及智能融合的應(yīng)用。無所不在的傳感網(wǎng)絡(luò)將實(shí)現(xiàn)城市部件的實(shí)時(shí)感知與自主聯(lián)網(wǎng),地理信息系統(tǒng)將水、電、氣、交通、環(huán)境等基礎(chǔ)信息與特定時(shí)空下的城市事件緊密關(guān)聯(lián)、實(shí)時(shí)融合,將全面滿足城市人與物的聯(lián)通、管理、響應(yīng)的需要。在這個(gè)環(huán)境中,各種傳感器能夠方便接入城市信息網(wǎng)絡(luò),確保來自任何空間位置的信息源(Anyresource),能在任何時(shí)候(Anytime)經(jīng)過接入、關(guān)聯(lián)、融合等處理后發(fā)送并服務(wù)于在任何地點(diǎn)(Anywhere)且有相應(yīng)權(quán)限的數(shù)據(jù)管理與更新服務(wù)器(Anyone),實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、物與物之間按需進(jìn)行信息獲取、傳遞、存儲、認(rèn)知、決策等。1.3智慧城市模式:信息獲取+實(shí)時(shí)監(jiān)控智慧城市的本質(zhì)是建設(shè)全新的城市“大腦”系統(tǒng),具有三大基本特征:①透徹的感知;②廣泛的互聯(lián);③高度的智能。與數(shù)字城市相比,智慧城市表現(xiàn)為:①由數(shù)字城市時(shí)代靜態(tài)信息的獲取為主轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔鄢鞘袝r(shí)代實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息獲取、實(shí)時(shí)監(jiān)控;②由數(shù)字城市時(shí)代的“物理城市”與“數(shù)字城市”的相對獨(dú)立轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔鄢鞘袝r(shí)代的兩者緊密互聯(lián)、城市狀態(tài)的實(shí)時(shí)映射;③數(shù)字城市的重點(diǎn)在城市信息的數(shù)字化,智慧城市的重點(diǎn)是信息的分析、知識的生成、事件的預(yù)測與決策。2地理信息技術(shù)面臨著新的課題2.1多源異構(gòu)融合信息的需求隨著地理信息服務(wù)的需求從宏觀走向精細(xì)、從靜態(tài)走向動(dòng)態(tài)、從基礎(chǔ)信息的管理走向智慧解決方案,當(dāng)代GIS技術(shù)處理多源異構(gòu)信息的局限性也越發(fā)明顯。首先由于傳感器的復(fù)雜性、多樣性、多尺度性和不確定性,利用現(xiàn)有的GIS數(shù)據(jù)模型難以真正實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下傳感器信息的描述與管理。其次,多源異構(gòu)傳感器信息的接入、關(guān)聯(lián)、融合是智能決策分析平臺的基礎(chǔ)技術(shù),需要制訂統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,為危機(jī)判斷、決策分析、命令部署、聯(lián)動(dòng)指揮等提供高效、一體、可靠的多源異構(gòu)融合信息。再次,用戶需要的是無縫、便捷與自適應(yīng)感知全方位、多層次、多粒度的傳感器信息,以滿足智慧城市的需求。2.2間缺少兼容性和體系規(guī)劃,避免了互聯(lián)互通,導(dǎo)致信息傳播不城市傳感器信息具有異構(gòu)、多維、海量、多時(shí)相和多觀測模型等特性,而傳感器設(shè)備一般針對某一特定應(yīng)用展開,故多源傳感器之間缺乏兼容性和體系規(guī)劃,如何實(shí)現(xiàn)各種傳感器的互聯(lián)互通,以及不同數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換,是傳感器信息智能應(yīng)用必須解決的問題。需要針對智慧城市典型應(yīng)用領(lǐng)域和被觀測對象,對城市典型傳感器進(jìn)行分類和編碼,在此基礎(chǔ)上建立統(tǒng)一的傳感器及其觀測數(shù)據(jù)的信息模型,通過統(tǒng)一的接口規(guī)范來消除異構(gòu)傳感器觀測數(shù)據(jù)模型的差異,為不同傳感器信息的采集、接入、加載和應(yīng)用等奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.3信息抽樣的融合在智慧城市建設(shè)與運(yùn)營過程中,需要將全方位、多特征的多源傳感器信息轉(zhuǎn)化為對“環(huán)境”有價(jià)值的解釋,形成從感知到認(rèn)知的信息抽取與提煉的融合過程。通過基于時(shí)間、空間和環(huán)境的認(rèn)知,進(jìn)行異源時(shí)空信息(交通和旅游信息、醫(yī)療衛(wèi)生信息、商業(yè)服務(wù)信息、城市環(huán)境信息和基礎(chǔ)地理信息等)自主加載和內(nèi)容融合,可促進(jìn)當(dāng)前淺層空間信息處理服務(wù)向深層空間智能服務(wù)的過渡,為進(jìn)一步的決策分析提供支撐信息。2.4城市發(fā)展現(xiàn)狀目前,時(shí)空數(shù)據(jù)模型和時(shí)空數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用研究主要集中在地籍歷史變更數(shù)據(jù)的組織管理、智能交通和導(dǎo)航信息系統(tǒng)、城市氣候環(huán)境變化分析、城市發(fā)展和土地利用模擬等方面,本質(zhì)上依然是一種靜態(tài)的信息化城市,僅有少量專題數(shù)據(jù)以離散時(shí)間點(diǎn)的全局空間快照或長時(shí)間序列來組織管理,尚難以進(jìn)行時(shí)空數(shù)據(jù)高效存取,以適應(yīng)各種城市問題分析決策需要。研究基于異常變化發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)更新機(jī)制是保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和現(xiàn)勢性、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、支撐智慧城市運(yùn)行的重要基礎(chǔ)。2.5面向單一業(yè)務(wù)的傳感器信息共享應(yīng)用地理空間信息技術(shù)已經(jīng)在我國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展中起到了巨大的作用,同時(shí)硬件傳感器技術(shù)上取得了很大的進(jìn)步,但是在智慧城市建設(shè)上,目前是以面向單一業(yè)務(wù)的傳感器信息利用為主,尚未建立可支撐典型城市事件的傳感器信息共享應(yīng)用。各行業(yè)在集成與利用城市傳感器信息的水平還比較初級,其主要原因是缺乏統(tǒng)一、開放的公共服務(wù)平臺,缺少方便易用的支撐城市綜合管理的時(shí)空信息實(shí)時(shí)接入、動(dòng)態(tài)加載與綜合集成平臺,難以將各種傳感器信息進(jìn)行有效接入、關(guān)聯(lián)、加載、融合、更新,各種智能分析、實(shí)時(shí)處理與輔助抉擇模型與方法還不夠成熟。3在智能城市中，需要調(diào)查和解決一些問題3.1傳統(tǒng)傳感器分類體系下的城市典型應(yīng)用建設(shè)智慧城市所需的多元、多層次、高時(shí)頻、高密度采集的城市時(shí)空信息來自于廣泛立體布設(shè)的傳感器。傳感器類型眾多,傳感器自身的姿態(tài)與位置等信息各不相同,獲取的觀測數(shù)據(jù)類型及內(nèi)容存在很大差異。為了實(shí)現(xiàn)智慧城市各類信息資源包括傳感器資源的有效整合與應(yīng)用,需要依據(jù)城市各領(lǐng)域的特點(diǎn)與需求,將傳感器及其時(shí)空觀測數(shù)據(jù)在統(tǒng)一時(shí)空體系中接入、加載到統(tǒng)一的公共信息服務(wù)平臺,為城市時(shí)空實(shí)體(如基礎(chǔ)地理實(shí)體、城市基礎(chǔ)設(shè)施、移動(dòng)目標(biāo)等)、城市應(yīng)用主題(如交通、環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害監(jiān)測等)和城市事件(如交通管制、人群聚集、應(yīng)急響應(yīng)等)提供有效的信息服務(wù)和決策支持。為此,需要在現(xiàn)有傳感器分類體系的基礎(chǔ)上,針對智慧城市典型應(yīng)用主題和事件對各類傳感器信息的需求,結(jié)合被觀測對象的類型,對城市典型傳感器進(jìn)行分類和編碼;在此基礎(chǔ)上建立統(tǒng)一的傳感器及其觀測數(shù)據(jù)的信息模型,通過統(tǒng)一的模式發(fā)現(xiàn)和訪問傳感器、規(guī)劃傳感器觀測任務(wù)、訪問和獲取觀測數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)接入和加載到公共信息服務(wù)平臺,消除異構(gòu)傳感器及其觀測數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)服務(wù)的差異,提高傳感器資源、觀測數(shù)據(jù)資源的共享和應(yīng)用的效率。3.2傳感器信息模型傳感器及觀測數(shù)據(jù)的信息模型是實(shí)現(xiàn)異構(gòu)傳感器網(wǎng)互操作的關(guān)鍵。傳感器信息模型用于描述傳感器的本質(zhì)特征和能力,用于描述傳感器觀測系統(tǒng)的觀測地點(diǎn)和有效時(shí)間,可用于針對一個(gè)特定的觀測任務(wù)確定能夠提供必要觀測數(shù)據(jù)的傳感器。美國開放式地理信息聯(lián)盟(OGC)發(fā)布的傳感器建模語言(SensorModelLanguage,SensorML)采用XML模式描述傳感器,屏蔽了各種傳感器設(shè)備的差異,提供了一個(gè)靈活而又通用的描述傳感器信息的框架,用于快速發(fā)現(xiàn)可用傳感器、為傳感器觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行地理定位、提供與當(dāng)前觀測任務(wù)相關(guān)的傳感器各種特性。在傳感器觀測數(shù)據(jù)的信息模型方面,OGC發(fā)布了觀測與測量編碼規(guī)范(Observations&·Measurements,O&-M),采用XML模式描述觀測數(shù)據(jù),屏蔽了各種傳感器觀測數(shù)據(jù)的差異。在基于互聯(lián)網(wǎng)的傳感器的發(fā)現(xiàn)和訪問、觀測任務(wù)規(guī)劃、觀測數(shù)據(jù)的訪問和獲取服務(wù)方面,OGC定義了傳感器觀測服務(wù)(SOS)、傳感器規(guī)劃服務(wù)(SensorPlanningService,SPS)和傳感器預(yù)報(bào)服務(wù)(SensorAlterService,SAS)等執(zhí)行規(guī)范。SOS、SPS和SAS構(gòu)成了傳感網(wǎng)的互操作模型,提供了統(tǒng)一的服務(wù)接口滿足用戶需求的傳感器自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、傳感器任務(wù)分配、觀測數(shù)據(jù)獲取、預(yù)報(bào)信息發(fā)布與推送。SensorML和O&M為傳感器系統(tǒng)的互操作和信息共享提供了基本的描述方法,SOS、SPS和SAS為智慧城市傳感網(wǎng)的建設(shè)和應(yīng)用提供了解決方案和具體的實(shí)現(xiàn)方法。但是,由于這些規(guī)范大都基于較為單一傳感器及其觀測任務(wù)需求設(shè)計(jì)的,還不足以適應(yīng)智慧城市面向各類應(yīng)用主題、應(yīng)對復(fù)雜城市事件的需求。例如,SAS目前只是適用于基于點(diǎn)上的觀測,不適用于基于面上和沿線的觀測任務(wù),其預(yù)警信息結(jié)構(gòu)單一,不能有效地應(yīng)對涉及多傳感器的復(fù)雜觀測任務(wù)的需要。3.3運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)接入目前,大多數(shù)傳感器應(yīng)用系統(tǒng)都建立在特定領(lǐng)域與網(wǎng)絡(luò)上,并依賴于設(shè)備、傳輸協(xié)議和硬件環(huán)境,傳感器觀測的調(diào)度與處理通常也被限制在孤立系統(tǒng)中,跨領(lǐng)域、多層次的傳感器信息難以被發(fā)現(xiàn)、訪問及處理。因此,城市物聯(lián)網(wǎng)中多傳感器信息實(shí)時(shí)接入應(yīng)設(shè)計(jì)和基于統(tǒng)一時(shí)空體系,實(shí)現(xiàn)多層次、多源傳感器信息的共享,為城市多源時(shí)空信息的自主加載、管理與更新提供豐富的信息源。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)接入方面,WSN作為一種特殊的無線組織網(wǎng)絡(luò),將其接入Internet使得In—termet真正延伸到物理世界的各個(gè)角落。目前,許多WSN項(xiàng)目開始研究WSN接入Internet技術(shù),如:Gaia、ContextToolkit、Aura、TOTA等。現(xiàn)有的WSN接入Internet方法主要包括:網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換、覆蓋和虛擬IP等。這些方法僅僅考慮從網(wǎng)絡(luò)層接入Internet問題,沒有從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的角度考慮WSN和Internet的融合,也沒有給出WSN網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)提供方式,從而In—termet用戶未能方便的定購、訪問WSN提供的各種環(huán)境監(jiān)測業(yè)務(wù)。在多傳感器信息集成方面,NASA于2001年首次提出傳感器網(wǎng)(SensorWeb)的概念,并提出了SensorWeb2.0和SensorWeb3G的概念和框架。開放地理空間信息聯(lián)盟(OGC)認(rèn)為傳感器網(wǎng)是決策支持系統(tǒng)、模型、傳感器之間的橋梁。2008年IEEEInternetComputing期刊上首次出現(xiàn)了語義傳感器網(wǎng)(SemanticSensorWeb)概念,語義傳感器網(wǎng)有助于提高對物聯(lián)網(wǎng)資源發(fā)現(xiàn)能力、實(shí)現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)的資源集成和互操作。目前,傳感器觀測向自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化方向發(fā)展。由于傳感器信息的來源非常廣泛(包括:物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等)、信息內(nèi)容更豐富、信息形式更復(fù)雜(包括:各種傳感器數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化Web數(shù)據(jù)),構(gòu)建智慧城市需要優(yōu)先發(fā)展傳感器時(shí)空信息的實(shí)時(shí)接入技術(shù),以實(shí)現(xiàn)不同用戶、不同主題自適應(yīng)的、實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的信息自主加載。3.4多源異構(gòu)信息融合方法多源異構(gòu)信息加載與融合技術(shù)從1980年代初以軍事領(lǐng)域的研究為開端,迅速擴(kuò)展到軍事和非軍事的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。自動(dòng)目標(biāo)識別、自主車輛導(dǎo)航、遙感、戰(zhàn)場監(jiān)控以及自動(dòng)威脅識別系統(tǒng)、生產(chǎn)過程的監(jiān)控、基于環(huán)境的復(fù)雜機(jī)械維護(hù)、機(jī)器人以及醫(yī)療應(yīng)用等許多應(yīng)用領(lǐng)域都離不開多源異構(gòu)信息加載與融合的研究。城市空間信息獲取日益呈現(xiàn)出多平臺、多傳感器、多比例尺和高光譜、高空間、高時(shí)間分辨率以及空天地一體化的明顯特征。隨著航天技術(shù)、通信技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們將可以從各種航天、臨近空間、航空和地面平臺上,獲取各類具有海量性、高速性、連續(xù)性的多源異構(gòu)信息。特別是近年來,隨著數(shù)字城市系統(tǒng)平臺的建設(shè)和智慧城市理論的發(fā)展,為了實(shí)現(xiàn)從傳感器直到應(yīng)用服務(wù)端的無縫交鏈,對各類不同用戶提供空間信息靈性服務(wù),將最有用的信息,以最快的速度和最便捷的方式送給最需要的用戶,回答何時(shí)(When)、何地(Where)、何目標(biāo)(WhatObject)發(fā)生了何種變化(WhatChange),并且把這些信息(即4W)隨時(shí)隨地提供給每個(gè)人,服務(wù)到每件事(4A服務(wù)一Anyone,Anything,AnytimeandAnywhere),多源異構(gòu)的城市數(shù)據(jù)加載與融合問題成為首要解決的關(guān)鍵。在多源信息加載方面,當(dāng)前的多傳感器信息應(yīng)用中由于存在數(shù)據(jù)海量、分布、多源異構(gòu)、處理復(fù)雜等問題,空間信息無法得到廣泛的應(yīng)用,難以實(shí)現(xiàn)廣泛的共享集成和應(yīng)用協(xié)同。空間信息的數(shù)據(jù)匯集必須要滿足時(shí)間和性能以及靈活性上的要求,靜態(tài)的空間數(shù)據(jù)集成與匯集方法無法滿足這些條件,客觀上要求使用數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)匯集方法。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,需要對多種時(shí)間尺度、空間尺度和光譜尺度且具有統(tǒng)一描述模型的多源海量觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行快速融合。當(dāng)前的多源信息融合方法開始呈現(xiàn)“數(shù)據(jù)的多源化”、“框架的統(tǒng)一化”、“方法的智能化”和結(jié)合任務(wù)空間先驗(yàn)知識的發(fā)展趨勢,即:一是采用多源數(shù)據(jù)包括多種傳感器、多時(shí)相、多尺度的數(shù)據(jù),并配合其它相關(guān)數(shù)據(jù)(社會、經(jīng)濟(jì))等,提高融合結(jié)果的可靠信與準(zhǔn)確性;二是建立面向主題的統(tǒng)一融合框架,將融合理論研究與專題應(yīng)用相結(jié)合,強(qiáng)化所需信息,弱化干擾信息;三是采用智能化的融合方法來增強(qiáng)不確定數(shù)據(jù)的利用程度同時(shí)減少矛盾信息。因此,需進(jìn)一步研究面向主題的統(tǒng)一融合理論、融合體系結(jié)構(gòu)和廣義融合模型;研究多傳感器異構(gòu)信息融合的算法,解決不同維度下多源信息的融合問題。3.5海量數(shù)據(jù)的分布式非關(guān)系數(shù)據(jù)庫平臺nosql各種航空、航天、近景測量和新型傳感器獲取的數(shù)據(jù),以及物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、位置服務(wù)網(wǎng)等多源時(shí)空信息是當(dāng)前城市運(yùn)行管理、建設(shè)規(guī)劃、應(yīng)急指揮和公共服務(wù)等應(yīng)用的基礎(chǔ)支撐,是構(gòu)建“智慧城市“不可或缺的重要組成部分。隨著時(shí)間概念被引入到GIS中,時(shí)態(tài)GIS或時(shí)空GIS已經(jīng)成為GIS理論界和工業(yè)界普遍關(guān)注的前沿研究熱點(diǎn)之一。海量數(shù)據(jù)的高效存儲依賴于分布式數(shù)據(jù)庫?？臻g數(shù)據(jù)分布式管理是分布式處理、維護(hù)與共享的基礎(chǔ),是空間數(shù)據(jù)管理發(fā)展的必然趨勢,分布式數(shù)據(jù)庫一個(gè)重要發(fā)展方向是分布式非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(NoSQL)?；诤Ａ繑?shù)據(jù)的分布式非關(guān)系數(shù)據(jù)庫平臺的突出特點(diǎn)是將分布式數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行融合,用以存儲和管理海量數(shù)據(jù)信息。城市作為人類居住密集地,處于不斷的快速變化中,特別是當(dāng)前社會建設(shè)發(fā)展日新月異,地理信息尤其是社會經(jīng)濟(jì)信息的變化處于一個(gè)相對活躍狀態(tài),因此這些基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫建成后,在面向主題的應(yīng)用過程中,必須對其進(jìn)行動(dòng)態(tài)維護(hù)和更新,以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和現(xiàn)勢性,提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,更有效的服務(wù)于公眾,這是智慧城市可持續(xù)運(yùn)行的重要任務(wù)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下城市多傳感器系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),從信息處理的觀點(diǎn)看,可以分為結(jié)構(gòu)化信息(如圖像,視頻等)和非結(jié)構(gòu)化信息(如溫度傳感器、二氧化碳傳感器)。這些信息具有如下特征:①空間位置性:所獲取數(shù)據(jù)中包含有地理位置信息;②時(shí)序性:所獲取的數(shù)據(jù)具有時(shí)間順序;③動(dòng)態(tài)性:所獲取的各種數(shù)據(jù)均為動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù);④不確定性:數(shù)據(jù)的時(shí)間或空間分辨率低,噪聲高。本質(zhì)上講,基于城市傳感器網(wǎng)絡(luò)中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的異常發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)更新問題是一種基于地理信息與專家知識的大尺度、海量、時(shí)序、多源、高不確定性異構(gòu)數(shù)據(jù)的分類與識別問題。3.6構(gòu)建智慧城市數(shù)據(jù)集成平臺城市數(shù)據(jù)來源多、服務(wù)對象與形式廣泛、處理分析復(fù)雜、時(shí)空關(guān)聯(lián)強(qiáng),需要為各類城市主題信息提供隨時(shí)空變化、有效集成與決策支持的管理手段。因此,需要研究多源異質(zhì)城市多維時(shí)空數(shù)據(jù)表示模型,多源異構(gòu)城市信息整合,城市地址編碼、城市基礎(chǔ)設(shè)施與部件管理、時(shí)空數(shù)據(jù)在線服務(wù)與實(shí)時(shí)分析、空間數(shù)據(jù)多維可視化方法。同時(shí),要構(gòu)建智慧城市時(shí)空數(shù)據(jù)倉庫管理平臺,研究面向智慧城市建設(shè)的基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施