众源地理数据处理与分析方法探讨

单杰; 秦昆; 黄长青; 胡翔云; 余洋; 胡庆武; 林志勇; 陈江平; 贾涛

doi:10.13203/j.whugis20130633

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众源地理数据处理与分析方法探讨

单杰, 秦昆, 黄长青, 胡翔云, 余洋, 胡庆武, 林志勇, 陈江平, 贾涛

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2014 > 39(4): 390-396

单杰, 秦昆, 黄长青, 胡翔云, 余洋, 胡庆武, 林志勇, 陈江平, 贾涛. 众源地理数据处理与分析方法探讨[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(4): 390-396. doi: 10.13203/j.whugis20130633

引用本文:

SHAN Jie, QIN Kun, HUANG Changqing, HU Xiangyun, YU Yang, HU Qingwu, LIN Zhiyong, CHEN Jiangping, JIA Tao. Methods of Crowd Sourcing Geographic Data Processing and Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(4): 390-396. doi: 10.13203/j.whugis20130633

Citation:

SHAN Jie, QIN Kun, HUANG Changqing, HU Xiangyun, YU Yang, HU Qingwu, LIN Zhiyong, CHEN Jiangping, JIA Tao. Methods of Crowd Sourcing Geographic Data Processing and Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(4): 390-396. doi: 10.13203/j.whugis20130633

众源地理数据处理与分析方法探讨

doi: 10.13203/j.whugis20130633

¹ 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079;² 普度大学土木工程学院,美国拉斐特,47907

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61172175)

详细信息

作者简介:
单杰,教授,博士生导师。近期主要研究方向为地理空间数据处理。

通讯作者: 秦昆

中图分类号: P208

Methods of Crowd Sourcing Geographic Data Processing and Analysis

¹School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,China;²School of Civil Engineering,Purdue University,West Lafayette,IN 47907,USA

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No. 61172175.

More Information

Author Bio:
SHAN Jie,professor,PhD,PhD supervisor.He is now interested in Geospatial Data Processing.

Corresponding author: QIN Kun

摘要: 目的众源地理数据是由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理数据,是有别于传统测绘产品的一种新型地理空间数据。分析和研究了众源地理数据的概念与特点;介绍了众源地理数据的来源和获取方法;讨论了众源地理数据处理与分析的关键技术,包括众源地理数据的质量评价方法,众源地理数据的信息提取与更新方法,众源地理数据的分析与挖掘方法等;指出了众源地理数据处理与分析的研究趋势和发展方向。
- 众源地理数据 /
- 质量分析与评价 /
- 信息提取与更新 /
- 空间分析 /
- 空间数据挖掘 /
- 地理信息服务
Abstract: Objective Crowd sourcing geographic data(CSGD)is a new kind of open geospatial data collected andprovided to citizens or organizations by non-professional volunteers.Its acquisition differs from con-ventional methods of surveying and mapping.It has the characteristics of being up-to-date,informa-tive,low cost,and large size.Unique issues of such data are its heterogeneous data quality,redun-dancy and incompleteness,uneven data coverage,absence of data standards,privacy and safety,etc.It can be employed in a wide range of application fields including emergency cartography,early warn-ing,map and database updating,crime analysis,and epidemiologic studies.Thus,it is important tosystematically investigate the key aspects regarding its processing and analysis.The paper reviews theprogress and challenges of CSGD processing and analysis.Firstly,the paper summarizes the conceptand characteristics of CSGD.Secondly,the paper introduces the acquisition methods and potential da-ta sources of CSGD.Thirdly,the paper discusses some key methods and techniques on the processingand analysis of CSGD,which includes data quality metrics,information extraction and updating,spa-tial data analysis and mining.Specifically,the paper suggests that firstly data evaluation is a criticalprerequisite for CSGD research and application,secondly information extraction and updating via CS-GD can complement the conventional methods of geographic database updating,and finally spatial dataanalysis and mining on CSGD can provide valuable information and knowledge for potential applica-tions using methods like network topological analysis,spatial statistical analysis,and spatial datamining.Lastly,the paper draws some conclusions on the state-of-the-art of CSGD processing and a-nalysis and points out the future research directions.
- crowd sourcing geospatial data(CSGD) /
- quality analysis and evaluation /
- information ex-traction and updating /
- spatial analysis /
- spatial data mining /
- geographical information service

[1]	王家耀. 关于地理信息系统未来发展的思考 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(10): 1535-1545. doi: 10.13203/j.whugis20210679
[2]	卢宾宾, 葛咏, 秦昆, 郑江华. 地理加权回归分析技术综述 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(9): 1356-1366. doi: 10.13203/j.whugis20190346
[3]	舒红, 史文中. 浅谈测量平差到空间数据分析的可靠性理论延伸 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(12): 1979-1985, 1993. doi: 10.13203/j.whugis20180339
[4]	王艳东, 李昊, 王腾, 朱建奇. 基于社交媒体的突发事件应急信息挖掘与分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 290-297. doi: 10.13203/j.whugis20140804
[5]	李鹤元, 安晓亚, 陈刚, 金澄. 一种地理信息服务动态负载均衡算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1524-1529. doi: 10.13203/j.whugis20140633
[6]	胡磊, 乐鹏, 龚健雅, 张锡宁. 异步地理信息网络处理服务方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 679-685. doi: 10.13203/j.whugis20140413
[7]	张晓祥. 大数据时代的空间分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(6): 655-659. doi: 10.13203/j.whugis20140143
[8]	曾兴国, 任福, 杜清运, 唐岭军. 公众参与式地图制图服务的设计与实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 950-953.
[9]	刘启亮, 邓敏, 彭东亮, 王佳璆. 基于力学思想的空间聚类有效性评价 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(8): 982-986.
[10]	杜云艳, 冯文娟, 何亚文, 肖如林. 网络环境下的地理信息服务集成研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(3): 347-349.
[11]	刘耀林, 唐旭, 何建华. 基于数据场的空间分析技术及其在土地定级中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1009-1013.
[12]	徐开明, 吴华意, 龚健雅. 基于多级异构空间数据库的地理信息公共服务机制 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(4): 402-404.
[13]	吴华意, 章汉武. 地理信息服务质量(QoGIS):概念和研究框架 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(5): 385-388.
[14]	贾泽露, 刘耀林, 张彤. 可视化交互空间数据挖掘原型系统设计与实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(10): 916-919.
[15]	王新洲. 论空间数据处理与空间数据挖掘 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 1-4.
[16]	杨春成, 张清浦, 田向春, 何列松. 应用于面状地理实体聚类分析的线段链形状相似性准则 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(1): 61-64.
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[18]	李德仁, 王树良, 史文中, 王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(6): 491-499.
[19]	俞能海, 王晓刚, 刘政凯. RS与GIS一体化数据结构的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(4): 305-311.
[20]	龚健雅, 朱欣焰, 李爱勤, 吴华意. 地理信息系统基础软件吉奥之星NT版的总体设计思想与关键技术 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 187-190,194.

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众源地理数据处理与分析方法探讨

doi: 10.13203/j.whugis20130633

¹ 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079;² 普度大学土木工程学院,美国拉斐特,47907

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61172175)

作者简介:
单杰,教授,博士生导师。近期主要研究方向为地理空间数据处理。

通讯作者: 秦昆

收稿日期: 2013-11-08
修回日期: 2014-04-05
刊出日期: 2014-04-05

中图分类号: P208

关键词:

摘要: 目的众源地理数据是由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理数据,是有别于传统测绘产品的一种新型地理空间数据。分析和研究了众源地理数据的概念与特点;介绍了众源地理数据的来源和获取方法;讨论了众源地理数据处理与分析的关键技术,包括众源地理数据的质量评价方法,众源地理数据的信息提取与更新方法,众源地理数据的分析与挖掘方法等;指出了众源地理数据处理与分析的研究趋势和发展方向。

English Abstract

Methods of Crowd Sourcing Geographic Data Processing and Analysis

¹School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,China;²School of Civil Engineering,Purdue University,West Lafayette,IN 47907,USA

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No. 61172175.

Author Bio:
SHAN Jie,professor,PhD,PhD supervisor.He is now interested in Geospatial Data Processing.

Corresponding author: QIN Kun

Received Date: 2013-11-08
Rev Recd Date: 2014-04-05
Publish Date: 2014-04-05

Keywords:

Abstract: Objective Crowd sourcing geographic data(CSGD)is a new kind of open geospatial data collected andprovided to citizens or organizations by non-professional volunteers.Its acquisition differs from con-ventional methods of surveying and mapping.It has the characteristics of being up-to-date,informa-tive,low cost,and large size.Unique issues of such data are its heterogeneous data quality,redun-dancy and incompleteness,uneven data coverage,absence of data standards,privacy and safety,etc.It can be employed in a wide range of application fields including emergency cartography,early warn-ing,map and database updating,crime analysis,and epidemiologic studies.Thus,it is important tosystematically investigate the key aspects regarding its processing and analysis.The paper reviews theprogress and challenges of CSGD processing and analysis.Firstly,the paper summarizes the conceptand characteristics of CSGD.Secondly,the paper introduces the acquisition methods and potential da-ta sources of CSGD.Thirdly,the paper discusses some key methods and techniques on the processingand analysis of CSGD,which includes data quality metrics,information extraction and updating,spa-tial data analysis and mining.Specifically,the paper suggests that firstly data evaluation is a criticalprerequisite for CSGD research and application,secondly information extraction and updating via CS-GD can complement the conventional methods of geographic database updating,and finally spatial dataanalysis and mining on CSGD can provide valuable information and knowledge for potential applica-tions using methods like network topological analysis,spatial statistical analysis,and spatial datamining.Lastly,the paper draws some conclusions on the state-of-the-art of CSGD processing and a-nalysis and points out the future research directions.

引用本文:

Citation:

SHAN Jie, QIN Kun, HUANG Changqing, HU Xiangyun, YU Yang, HU Qingwu, LIN Zhiyong, CHEN Jiangping, JIA Tao. Methods of Crowd Sourcing Geographic Data Processing and Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(4): 390-396. doi: 10.13203/j.whugis20130633