以下是浙江大學(xué)GIS重點實驗室副主任、副教授杜震洪在“自然資源主題論壇”以“自然資源大數(shù)據(jù)云平臺的技術(shù)創(chuàng)新與實踐”為主題的演講報告，內(nèi)容如下(未經(jīng)本人審核)。

浙江大學(xué)GIS重點實驗室副主任、副教授杜震洪

　　杜震洪：各位領(lǐng)導(dǎo)、專家，朋友們，大家下午好!

　　非常榮幸有這個機(jī)會能夠來到這個論壇，參加自然資源確權(quán)登記相關(guān)工作的討論和交流，我是來學(xué)習(xí)的。

　　今天我給大家報告一下“自然資源大數(shù)據(jù)云平臺的技術(shù)創(chuàng)新與實踐”。

　　其實我是自然資源相關(guān)工作的外行。剛才聽了很多專家和領(lǐng)導(dǎo)的報告，特別是對一些工作的解讀，我是感觸頗深，受益匪淺。

　　我想從工作重要性來說，我就不再贅述了。應(yīng)該說，部委相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和專家，已經(jīng)給我們明確了頂層設(shè)計，也建議了工作的主要任務(wù)，清家底、立賬戶、建平臺，這是當(dāng)下所做的工作。

　　回到這個平臺，這個平臺有廣義的也有狹義的。自然資源確權(quán)登記的本身工作，我認(rèn)為有兩個層面的事情可以理解：一是從確權(quán)登記要劃清資源、劃清所有的邊界，統(tǒng)一的調(diào)查、登記類似。怎么登?登什么東西?剛才吳老師已經(jīng)進(jìn)行了解讀。從另外一個層面，科學(xué)和戰(zhàn)略意義，特別是我剛剛聽到吳老師的講解，我認(rèn)為非常重要。這個東西真的很新，我們要去探索。我覺得應(yīng)該有三個層次去理解：一是確實要非常全面地掌握自然資源的權(quán)屬，特別是分布的問題。隨著這個工作常態(tài)化以后，要從時間和空間兩個尺度去看自然資源的變化過程，以及我們能不能去看它的演變規(guī)律。自然資源與經(jīng)濟(jì)、社會、人口到底有沒有關(guān)系，怎么去工作，這會帶來很多技術(shù)方面的挑戰(zhàn)。我從構(gòu)建這個平臺的視角，來考慮目前我們面臨的工作重點和難點。

　　第一，我們要和不動產(chǎn)登記進(jìn)行對接和協(xié)調(diào)。橫向上，有不動產(chǎn)登記。其他的包括土地利用資源，甚至是國情普查的對接?？v向上，國家、省、市、縣多級進(jìn)行聯(lián)動更新，增量對焦。

　　第二，常態(tài)化工作中，今天談大數(shù)據(jù)，貴陽也是大數(shù)據(jù)的基地，應(yīng)該以“快”為指標(biāo)。從早期看武俠小說、武俠電影都知道，天下武功唯快不破。這個“快”，從建設(shè)方案來說的“快”意味著生產(chǎn)成本的提高;從管理用途，大規(guī)模的去進(jìn)行查詢分析，“快”就意味著感覺就會好。這是高效處理，我們面臨大規(guī)模數(shù)據(jù)的時候，這是一個瓶頸。

　　第三，我們要構(gòu)建一個自然資源“一張圖”，目的是為了用。怎么用?對自然資源數(shù)據(jù)的運(yùn)用，它的精度、分析，以及外延的擴(kuò)展和分析，這是當(dāng)下面臨的挑戰(zhàn)。

　　從調(diào)查本身來說，目前遇到的困難是我們的數(shù)據(jù)源還是比較粗，特別是自然資源有的條件很惡劣，在偏遠(yuǎn)山區(qū)靠人工去跑肯定不行。我們遇到困難，可能要從影像和其他的知識庫中去，通過新的比如人工智能去深度學(xué)習(xí)，去做這些工作，補(bǔ)足我們調(diào)查上的基礎(chǔ)困難。

　　我們怎么破除這些技術(shù)的難點，今天這個時代叫云計算，它可以扎扎實實去助力自然資源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。云計算有很多的S，IaaS、PaaS、SaaS，到今天這個時代還要談一個“KaaS”，大數(shù)據(jù)簡單應(yīng)用要用知識的推理去支持我們的服務(wù)。在這個工作中，我們和新興華安一起來探索在自然資源大數(shù)據(jù)云平臺技術(shù)框架的整理和思考。面對著大規(guī)模數(shù)據(jù)的管理，高性能計算和數(shù)據(jù)的處理以及分析，我們有一個框架。這個框架包含了從管理、處理、分析一體化的工作。

　　一、自然資源大數(shù)據(jù)混合多態(tài)管理

　　不同來源、不同格式、不同目的的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在自然資源的調(diào)查、登記過程中會遇到很多的數(shù)據(jù)，包括國土資源數(shù)據(jù)、不動產(chǎn)登記數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)，類型來說非常復(fù)雜，分結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的信息。在管理大數(shù)據(jù)時，我們現(xiàn)有的技術(shù)和方法是不足的，我們提出一套混合技術(shù)框架。

　　在很長一段時間里，我們都在思考有沒有統(tǒng)一的方式來管理這些大數(shù)據(jù)。我們根據(jù)目的、用途、需求來選取不同的存儲模型。不同的數(shù)據(jù)劃分為幾類，根據(jù)用戶需求、需求頻度、出發(fā)點，可以以不同的方式來登記。小要素集、更新頻率快的采取的方式;大要素集、計算頻繁的數(shù)據(jù)采取的方式。

　　我們進(jìn)行多級索引機(jī)制，解決數(shù)據(jù)查詢和統(tǒng)計的基本功能。對三核、矢量、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過多維多級的方式去構(gòu)建索引機(jī)制。對于多態(tài)存儲，對于云計算，有個非常重要的工作：任務(wù)劃分。我們的任務(wù)劃分考慮的是計算量評估的任務(wù)劃分，能幫助我們更好地去平衡各種資源和計算的需求。

　　二、自然資源大數(shù)據(jù)高性能處理技術(shù)

　　分布式內(nèi)存計算框架能融合到主流的大數(shù)據(jù)分析平臺，有整套的機(jī)制能把資產(chǎn)要素集和登記單元的要素集，在這個框架上去體現(xiàn)。

　　并行框架來支撐的模型。由于時間關(guān)系，我稍微加快一點?，F(xiàn)在我們在計算的速率方面，對三個矢量都有解決方案，特別是像影像處理，影像處理、影像拼接都是任務(wù)工作，我們怎么把這些任務(wù)解決好，在多結(jié)的環(huán)境下進(jìn)行實現(xiàn)。我們通過大數(shù)據(jù)、云計算把運(yùn)算速度提高了2000倍。我們通過對多結(jié)點的實現(xiàn)，實現(xiàn)了50倍的點云圖。

　　三、大數(shù)據(jù)分析：自然資源應(yīng)用的利器

　　為了提供充分挖掘，我們有一套時空挖掘分析引擎，整合目前常規(guī)和深度學(xué)習(xí)的各種支持發(fā)現(xiàn)的工具，包括統(tǒng)計、聚類、分類于回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則和結(jié)果顯示，分析出到底能做什么樣的工作，提高我們學(xué)習(xí)的效率。我們考慮不確定性的可拓時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，來分析挖掘的方法。對多時間窗口多密度聚類等挖掘算法，提升數(shù)據(jù)利用度。影像如何快速去服務(wù)到自然資源確權(quán)登記工作中，我們用人工智能的方法進(jìn)行了初步的試驗和深度分析。

　　現(xiàn)在我們有了這樣的技術(shù)框架，在其他相關(guān)行業(yè)，我們支撐了千萬級不同矢量的分析，應(yīng)該說是目前處于國內(nèi)國際上的領(lǐng)先水平。監(jiān)測試點中，我們對這個框架進(jìn)行了PB級的數(shù)據(jù)管理，在海洋領(lǐng)域中大規(guī)模去管理海洋數(shù)據(jù)和分析功能。

　　技術(shù)展望，還有什么可以幫助我們據(jù)做這些工作?無人機(jī)、智慧城市、人工智能，包括邊緣計算，我們怎么去把云計算的點擴(kuò)展為每一個終端，拿到我們的設(shè)備、傳感器到野外去核查我們的數(shù)據(jù)。(圖)這是邊緣計算的試驗，如何來實現(xiàn)可視化的功能。

　　時間關(guān)系，我講的主要偏技術(shù)方面，具體的細(xì)節(jié)，我們會后討論。

　　謝謝大家!