能源数字孪生系统 ：融合多源数据，沉淀能源行业数据资产,形成能源全生命周期信 息化标准体系， 建立标 准统一、 关系清晰、 数 据一致、 互联互通的数 据管理与应用服务平台， 实现轨道交通勘察设计、 施工、 运营维护各阶段 的数据采集、 移交和共 享， 达到设计分析可视 化、 施工管理精细化和 营运维护智能化的目的。

卫星遥感大数据时代下地表水资源快速调查方案.多源卫星遥感数据为地表水体快速调查提出了新挑战,遥感大数据平台为大尺度地表水体调查提供新的契机

（2）接口服务 网络应用程序接口（Web API）至少应包括基本 API、地图 类 API、地理实体 API、事件类 API、控件类 API、数据解析类 API、三维类 API、专业 API、感知设备 API、历史分析 API、比 对分析 API、模拟推演 API 及平台管理 API。应用程序接口应根 据应用需要预留扩展空间。 — 基本 API：描述 GIS 应用的工程属性。 — 地图类 API：地图要素的描述、操作以及编辑。 — 地理实体类 API：包括行政区划、建筑物、道路、水系 等实体要素的描述、操作及编辑。 — 事件类 API：地图交互中可侦听和触发的事件。 — 控件类 API：GIS 系统中常用控件的操作。 — 数据解析类 API：格式化数据的读写和解析。 — 三维类 API：三维地理信息的定义及操作。 — 专业 API：专业化应用的描述。 — 智能感知 API：感知设备定位、接入、解译、多层次摘 要、推送与调取。 — 历史分析 API：历史数据的分析。 — 比对分析 API：按空间、时间、属性等信息的对比。 — 模拟推演 API：过程模拟、情景再现、预案推演。 — 平台管理 API：平台管理如用户认证、资源检索、申请 审核等。 （3）功能服务 功能服务包括四种： ①地图必选模块至少包括注册认证、登录认证、权限认证；

本文来自于钛媒体，根据时空大数据进行预测是人都很难做到的，反而是机器学习能够做得更好一点相信大家已经被深度学习刷屏了，它已经在比如图象识别、语音识别、围棋、扑克……很多领域取得了巨大的成功，引起了多个领域革命性的变化。我今天要讲的跟以上所列都不同，将把重点放在时空大数据分析。什么是时空大数据呢？大家请看下面这张图。时空大数据有很多的种类，比如说GPS的定位数据，比如说网约车——滴滴、Uber的订单的数据，社会网络上的数据，更宏观的国民经济的数据，比如人口密度、人口迁徙的数据。这些数据的共同特点是它既有时间的属性也有空间的属性。我们可以考虑有多个时间序列，其中每个时间序列是由一个不同的空间产生的

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基于地理计算语言G语言的大数据分析方法。用G语言在文档下编写数据获取及处理程序，这类文档称为智能文档，形成的系统称为DAS。

时空大数据平台是基础时空数据、公共管理与公共服务涉及专题信息的“最大公约数”（简称公共专题数据）、物联网实时感知数据、互联网在线抓取数据、根据本地特色扩展数据，及其获取、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务的技术系统。连同云计算环境、政策、标准、机制等支撑环境，以及时空基准共同组成时空基础设施。

关于大数据与地理ArcGis的一些探讨