LandSat8 数据处理流程v0.1
武汉中心LandSat-8数据处理流程v0.11 https://www.wendangku.net/doc/7216305945.html,ndSat 8数据简介
1.1传感器平台
2013年2月11号，NASA 成功发射了 Landsat 8 卫星，为走过了四十年辉煌岁月的 Landsat 计划重新注入新鲜血液。LandSat-8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。2013年5月30号开始向全球提供免费下载（https://www.wendangku.net/doc/7216305945.html,/）。
波段：成像宽幅为185x185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了
0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上
更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段 (band 1; 0.433–0.453 μm)主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm)包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。
表1-1 OLI陆地成像仪OLI与ETM+波段一览
Landsat-8卫星搭载了由戈达德航天飞行中心(GSFC)研制的专用于热红外谱段成像的热红外探测器——TIRS成像仪。TIRS成像仪与OLI成像仪工作方式相似，也是推扫式结构，在Landsat-8卫星705km 的轨道上，能够获取成像幅宽为185km、地面分辨率为100m的两个热红外波段图像。
TIRS成像仪能够获取10.8μｍ和12μｍ两个热红外波段图像（表2），二者配合使用能够在反演的时候对大气削弱进行修正，将地表温度从大气温度中分离出来，可用于热强度测定分析，探测地表物质自身热辐射。TIRS成像仪的数据量化为12比特，辐射分辨率也比ETM+的热红外图像更高。
表1-2 TIRS载荷参数
1.2 LandSat-8产品分级
参照美国对Landsat卫星数据及其产品的描述，Landsat-8数据产品分为L0Rp、L1G、L1Gt和L1T几个等级1。
表1-3 LandSat-8 产品级别
L0Rp数据产品是卫星地面系统对卫星原始数据进行帧同步、去格式化、解压缩、分帧、分景、重新格式化处理生成的数据集，其中包含后续处理所需的所有图像数据和辅助数据。但是，由于Landsat-8卫星上传感器阵列的排列方式以及推扫式的成像方式，导致了相邻传感器获取的地物图像在几何位置上存在偏移，L0Rp数据没有对这个偏移进行校正处理，所以用户无法直接使用L0Rp数据。
L1G数据产品是辐射校正数据经过系统级几何校正处理（未使用地面控制点和数字高程模型数据）得到的数据产品。
L1Gt数据产品是辐射校正数据进行系统几何校正并在校正处理中使用数字高程模型得到的数据产品。
L1T数据产品是辐射校正数据使用地面控制点和数字高程模型数据进行精确校正后的数据产品。在几何校正产品生产过程中，中国地区采用的数字高程模型数据源为SRTM(Shuttle radar Topography Mission)，其水平分辨率为30m，相对精度为10m；采用的地面控制点库为GLS2005(Global Land Survey,2005)，根据2012年USGS、NASA以及马里兰大学的精度评价，GLS2005 80％的数据精度高于30m，97％的数据精度高于50ｍ。经过几何精校正后的Landsat-8 L1T产品，与以往的Landsat产品相比，产品精度方面有了大幅提升。
根据USGS提供的信息，OLI成像仪L1T产品的理论设计几何标称精度为12m，TIRS 成像仪L1T产品的理论设计几何标称精度为41m。
现在中科院和USGS共享的Landsat-8数据均为L1T产品。
1.3数据组织
Landsat-8的L1T产品下载后为一压缩包，其中文件如图1-1，包括一个元数据文件（.Txt），十一个单波段文件（.Tif），和一个BQA波段影像（用于影像质量评估，可用于构建某些光谱分析的mask文件，比如去除云雪影响）。
a.下载的压缩包
b.解压后的文件列表
图1-1 USGS网站下载的Landsat-8文件列表
1.4命名规则
Landsat-8压缩包的命名遵循以下规则：
例如：LC81240422013299LGN00.tar.zip
LC8：Landsat-8卫星
124：WRS path
042：WRS row
2013：影像获得年份
299：影像获得日期，从1月1日为1算起累计。299即为10月26日
LGN：接站代码
00：产品级别
2.数据预处理流程
2.1 数据下载和读取
Landsat-8数据在https://www.wendangku.net/doc/7216305945.html,/网站上可以免费下载(注册账户:ww.wcgs;密码:w419419419)，可下载数据基本能覆盖全球，行列号采用WRS2(卫星条带号的一个参考坐标系统)，下载的数据多为L1T数据包。
图2-1 hyperion 数据网页下载界面
数据读取可采用Envi5.1，
在这里以Landsat 8数据“LC81240422013299LGN00”为例进行介绍。
File -> Open(或者File->Open As->Landsat->GeoTiff with medaData)，选择LC81240422013299LGN00_MTL.txt 文件，点击OK 打开。分为五个数据集：多光谱数据（1-7波段），全色波段数据（8波段），卷云波段数据（9波段），热红外数据（10，11波段）和质量波段数据（12波段）。 打开真彩色波段组合后如下图所示：
2.2 辐射定标
因为L1T
文件已经经过了带DEM 的地形校正，所以坐标精度基本能满足中小比例尺的要求，但还未做辐射定标和大气校正，首先需采用ENVI 的工具箱中查找工具：/Radiometric Correction/Radiometric Calibration ；双击此工具，选
择要
校正
的多光谱数据“LC81240422013299LGN00_MTL_MultiSpectral ”进行辐射定标，选择参数对话框中点击“Apply Flaash Setting ”后会自动读取元数据中的正射参数，也可以自己输入参数，主要参数如下图：
A.envi 打开后列表
B.原始影像
C.植被处的DN 值
图2-2 Envi 中打开Landsat-8原始图像
*注：辐射定标后发现只剩下7个波段的图像，这是因为定标过程自动剔除了无用的卷云波段（B9）和质量检查波段（BQA ），而热红外的两个波段和全色波段因分辨率不同也没有参与运算。
2.3 大气校正
大气校正是多光谱遥感数据进行地表参数定量分析的前提，主要是消除或减少大气分子和气溶胶的散射和吸收对地物反射率的影响。目前大气校正的方法主要有经验线性法和基于物理的辐射传输模型法23。现采取较为通用的大气辐射传输模型MODTRA 对Landsat-8数据进行大气校正4。 具体操作采用envi 里的flaash 模块。选择Toolbox/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction ，打开FLAASH 大气校正工具。参数设置如下：
A.flaash 基本参数设置
B.多光谱设置
A.辐射定标面板
B.辐射定标后的影像
C.辐射定标后植被处的辐射亮度
图2-3 辐射定标后的影像
C.flaash高级设置
D.大气校正后的影像
E.大气校正结果
F.大气校正后的植被DN值
图2-4FLAASH选项
参数详细说明如下：
（1）文件输入与输出信息项目
单击Input Radiance Image 按钮，选择上一步准备好的辐射亮度值数据lc8_rad.dat。在Radiance Scale Factors 对话框中选择Use single scale factor for all bands（Single scale factor：1.000000），在辐射定标中对单位进行了转换。
单击Output Reflectance File 按钮选择输出文件名和路径。
（2）传感器与图像目标信息
Lat：纬度，Lon：经度（FLAASH 自动获取）
Sensor Type：LandSat-8 OLI
Ground Elevation（km）：0.5（从相应区域的DEM 获得平均值，注意单位）
Flight Date：2013-05-12
Flight Time：02:55:26（格林尼治时间）
注：在右边图层管理器中，单击右键选择View Metadata，在Metadata viewer 中浏览time 可以看到飞行时间
（3）大气模型（Atmospheric Model）：Sub-Arctic Summer（5 月份纬度：40-50）
（4）气溶胶模型（Aerosol Model）：Urban，应该根据实际情况选取，实例数据在郊外，采用rural。
（5）气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：2-Band（K-T）
（6）初始能见度（Initial Visibility）：40。
（7）多光谱设置（Multispectral Settings）
Defaults 下拉框：Over-Land Retrieval Standard（660：2100）。
Filter Function File ：选择ldcm_oli.sli 波谱响应文件 注：波谱响应函数：默认指
向..\ProgramFiles\Exelis\ENVI51\classic\filt_func\landsat8_oli.sli 把它重新指向：..\Program Files\Exelis\ENVI51\resource\filterfuncs\landsat8_oli.sli ，这是因为ENVI5.1版本的一个小bug ，即Classic 中的L8的波谱响应函数不正确，另外一个一劳永逸的方法是：将“\Exelis\ENVI51\resource\filterfuncs ”中的Landsat8_oli.sli 和 Landsat8_oli.hdr 两个文件拷贝覆盖：“...\ENVI51\classic\filt_func ” 中的两个文件。否则SWIR1波段大气校正后的结果全为0。
（8） 高级设置（Advanced Settings ）：tile 设置为100M ，其余按照默认设置。
（9） 单击Apply 按钮，执行FLAASH ，结果如图2-4d 。，浏览植被波谱曲线图2-4f ，大致可以看出大气校正后消除了大气散射的影响。
2.4 图像融合
Landsat8 OLI 的图像，包含多光谱8 个波段，30 米空间分辨率，一个全色波段，15 米空间分辨率，以及热红外数据。 ENVI5.1的融合功能新增了Landsat8 传感器，用GS 融合方法将8 波段30 米的多光谱数据和15 米的全色数据进行融合，能得到非常好的融合效果。
(1) 启动ENVI5.1软件，选择 File->Open ，选择_MTL.txt 文件打开； (2) 工具箱中，双击Image Sharpening->Gram-Schmidt Pan Sharpening ；
(3) 对话框中先选择多光谱数据文件，点击OK ，再选择全色数据文件，点击OK ；
(4) 在Pan Sharpening Parameters 参数面板如图2-5a ，选择传感器类型为：landsat8_oli ，重采样方法选择Cubic Convolution ，设置输出路径和文件名；
*注：如图2-5b 是原始多光谱和全色融合结果，没有大气校正后效果好，保持了原图像的色调和DN 值，但是如果用flaash 后的结果和全色波段进行融合后效果如图2-5c ，图像失真
严重。
分析原因，应该是原始影像的DN 值都是104的数量级如图2-2C ，经过辐射定标和大气校正后变为反射率，数量级位于103，所以在DN 值差一个数量级的情况下做出的融合效果相当的差。
为了进一步测试融合效果，选择影像其中一片区域进行多种融合测试，结果如下图所示：
A.锐化融合设置
B.原始多光谱和全色融合结果
C.大气校正后多光谱和全色融合
图2-5 融合后的影像
可以看出ENVI 的各种融合中Gram-Schmidt Pan Sharpening 融合方法效果相对最好，而原始多光谱和辐射校正后的多光谱各自融合后的结果相差极小，而用其他算法的融合结果显示辐射校正影像的融合结果颜色失真严重，所以在进行影像融合时，最好使用原始多光谱影像和全色影像用Gram-Schmidt Pan Sharpening 方法融合。
王磊、陈一江 2015年1月20日
a.原始多光谱和全色融合局部 CN Spectral Sharpening
a.辐射校正多光谱和全色融合局部
HSV Sharpening
c.原始多光谱和全色融合局部 Gram-Schmidt Pan Sharpening
d.辐射校正多光谱和全色融合局部 Gram-Schmidt Pan Sharpening
e.原始多光谱和全色融合局部
PC Spectral Sharpening
f.辐射校正多光谱和全色融合局部
PC Spectral Sharpening
g.原始多光谱和全色融合局部 Color Normalized(Brovey)
h.辐射校正多光谱和全色融合局部
Color Normalized(Brovey)
图2-6 LandSat-8融合测试（所有图像均为linear 2%拉伸显示）
参考文献:
1.初庆伟,张洪群,吴业炜. Landsat-8卫星数据应用探讨.遥感信息,2013,4(28):110-114.
2.郑伟,曾志远. 遥感信息, 2004, (4): 66.
3.http: //https://www.wendangku.net/doc/7216305945.html,/envi/flaash.asp.
4.袁金国,牛铮,王锡平. 基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正.光谱学与光谱分析,2009,5(29):1181-118
5.
Agisoft photoscan在无人机航空摄影影像数据处理中的应用
Agisoftphotoscan在无人机航空摄影影像数据处理中的应用 摘要：根据航空摄影测量数据处理的实践与经验，对利用Agisoftphotoscan软件进行无人机获取的影像数据进行处理，生成数字地表模型（DSM）和正射影像图（DOM）进行了探讨。 Abstract：According to the practice and experience of the management of aerial photography and survey data processing，this paper discussed the application of Agisoftphotoscan in UAV image data processing and the production of digital surface model （DSM）and digital orthophoto map （DOM）. 关键词：Agisoftphotoscan；影像数据；建模；处理 Key words：Agisoftphotoscan；image data；modeling；dispose 0 引言 随着航空摄影测量技术的飞速发展，利用低空无人飞机进行航空摄影获取遥感数据已成为现实。但由于无人机飞行姿态不稳定，所获取的影像存在旋片角大、畸变严重等现象。由于以上特点，利用传统的航空摄影测量数据处理软件处理无人机航摄数据时，工作量大，工作周期长。Agisoftphotoscan软件是AGISOFT公司出品的3D扫描系统，在影像的快速拼接，DEM、DOM快速生成方面具有自己的优势。本文以青海省格尔木市夏日哈木镍钴矿区的无人机影像数据为资料，利用photoscan作为数据处理工具，就影像自动快速拼接、正射影像图（DOM）及三维地表模型（DSM）的生成方法进行了探讨与研究。 1原始数据的特点及来源 利用无人机航空摄影获取影像数据，速度快，效率高，但无人机航测不同于传统的大飞机航测，因为它体积小，重量轻，姿态稳定性方面不如大飞机，在飞行过程中伴随自驾仪对其姿态的不断调整，有时会产生较大的旋片角。而且由于所搭载的相机毕竟不如专业大飞机航测所用的相机，其影像畸变也较为严重。不过随着科学技术的不断发展及处理无人机航测影像软件的技术不断改进，以上问题已经得到解决和验证。 本测区影像数据就是通过无人机航空摄影测量技术所获取的，其分辨率按设计要求为0.2米，设计航高为1100米，实施航飞共计四个架次，布设40条航线，总航程445.83公里，测区范围总面积达120平方公里（图1），获取原始照片数据2185张（图2）。 2数据处理软件Agisoftphotoscan的分析介绍 Agisoftphotoscan是俄罗斯Agisoft公司研发的3D扫描软件，这是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件，它根据多视图三维重建技术，可以对任意照片进行处理，小到考古摆件，大到大量航片数据处理，软件仅通过导入具有一定重叠率的数码影像，便可实现高质量的正射影像生成及三维模型重建，整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化。 我们将PhotoScan引入无人机航空摄影测量数据处理应用当中，结合夏日哈木矿区无人机航飞数据，实现了航测成果中DOM和DSM产品的生产。 实践结果得出它可以创建高分辨率的带有真实地理参考的正射影像（使用控制点可达5cm精度）以及高质量带有详细彩色纹理的数字地表模型，并可以将成果转换到大地坐标或者工程坐标系中。 3数据生产流程 3.1原始数据预处理及作业设备。根据无人机的用途及种类的不同，无人机所获取的POS数据其文件格式也各有不同，这里首先要将POS数据格式做一定的修改，让其能顺利导入软件PhotoScan当中去。 3.2导入影像。本测区面积较大，获取的影像数量较多，PhotoScan在处理这种大数据
Pix4UAV处理无人机数据操作流程
Pix4UAV软件处理无人机数据操作流程 一、Pix4UAV处理无人机数据包括以下几个步骤： 1、数据整理 2、启动软件 3、新建工程 4、数据处理 5、成果数据查看 6、数据后处理 二、具体操作步骤如下： 1数据整理 1)影像数据和POS数据的文件名及其存放的路径都不要出现中文。原始数据的存储 路径和成果数据的最好不在同一盘（若只有一个可以存放数据的盘，则两者最好 不要在同一路径下，都放在根目录即可），否则有可能影响速度。 2)POS的格式可为*.txt、*.dat或者*.csv中的任意一种，内容中不能出现任何中 文字符。POS数据包含的内容依次为：影像名称纬度经度绝对航高Κφω， （若无IMU，则无需Κ、φ、ω，POS数据包含的内容依次为：影像名称纬度经 度绝对航高）。 图1 POS数据样例（有IMU数据） 图2 POS数据样例（无IMU数据） 3)影像格式最好是JPG的，如果是TIFF的要转成JPG的，可节省时间。 2启动软件，显示如下界面。
3新建工程 1)点击Project菜单，从列表中选择New Project。 2)弹出如下对话框，定义工程存放路径和工程名称。 点击Browse按钮，弹出如下对话框，定义工程存放的路径。
工程路径和工程名定义完成后，界面显示如下。 3)点击Next按钮，弹出加载影像数据的界面。
点击按钮，找到影像数据存放的路径并选中待处理的影像加载，加载数据完成后，显示界面如下。 4)点击next按钮，显示如下界面。定义坐标系、相机参数，并导入POS数据。
①坐标系设定。若默认的坐标系正确，则无需更改。若不正确，则点击Images coordinate system选项卡中的按钮，弹出如下的定义坐标系界面。 可以通过点击来选择投影和坐标系；也可以通过导入通用的prj文件来定义坐标系。 ②相机模型设定。相机模型的核查、修改或自定义。在Camera model选项卡中点击按钮。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
无人机航片处理软件
一、ERDAS LPS（Leica Photogrammetry Suite） 是徕卡公司推出的遥感及摄影测量系统。主要为处理地球空间影像提供了精密和面向生产的摄影测量工具。LPS可以处理来自多种航天、航空传感器的多种格式影像，包括黑/白、彩色和最高至16bits的多光谱等各类数字影像。 ss 二、DPGRID新一代数字摄影测量网格 数字摄影测量网格（Digital Thotogrammetry Grid--DPGrid）是由中国工程院院士、武汉大学教授张祖勋提出。DPGrid数字摄影测量网格系统打破传统的摄影测量流程，集生产、质量检测、管理为一体，合理地安排人、机的工作，充分应用当前先进的数字影像匹配、高性能并行计算、海量存储与网络通讯等技术，实现航空航天遥感数据的自动快速处理和空间信息的快速获取，其性能远远高于当前的数字摄影测量工作站，能够满足三维空间信息快速采集与更新的需要，实现为国民经济各部门与社会各方面提供具有很强现势性的三维空间信息。 2007年7月12日，该产品通过国家鉴定，鉴定结论：“该系统研究思想新颖、研究成果先进，将为数字摄影测量的新一轮跨越式发展、为建立大规模的摄影测量数据处理中心和三线阵卫星影像的快速处理奠定基础。该系统整体上达到国际先进水平，其中数字摄影测量网格DPGrid并行处理技术、影像匹配技术和网络全无缝测图技术达到国际领先水平”。新一代航空航天数字摄影测量处理平台DPGrid，填补了我国数字摄影测量数据处理技术的空白，标志着我国数字摄影测量技术整体上达到国际先进水平。 具有自主版权的高性能新一代航空航天数字摄影测量处理平台DPGrid，可以推广应用于国家基础测绘、城市基础地理信息动态更新、国土资源调查、生态环境监测、灾害监测、海洋资源、农业监测、快速响应等各个领域，大幅度地提高航空航天遥感影像数据处理的效率，缩短地图更新周期，提高空间信息获取的实时性，特别是对大型的自然灾害的快速评估、应急反映的方面，对于我国的社会经济发展以及军事安全等都具有重要的意义。
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
数据分析程序
数据分析程序流程图
数据分析程序 1 目的 确定收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，评价和持续改进质量管理体系的有效性。 2 适用范围 本程序适用于烤烟生产服务全过程的数据分析。 3 工作职责 3.1 分管领导：负责数据分析结果的批准。 3.2 烟叶科：负责数据分析结果的审核。 3.3 相关部门：负责职责范围内数据的收集和分析。 4 工作程序 4.1 数据的分类 4.1.1 烟用物资采购发放数据：烟用物资盘点盘存、烟用物资需求、烟用物资采购、烟用物资发放、烟用物资分户发放、烟用物资供应商等相关数据。 4.1.2 烤烟生产收购销售数据。 4.1.3 烟叶挑选整理数据：烟叶挑选整理数据。 4.1.4 客户满意：烟厂（集团公司）和烟农满意度测量数据和其他反馈信息。 4.1.5 过程和质量监测数据：产购销过程各阶段检查数据及不合格项统计等。 4.1.6 持续改进数据。 4.2 数据的收集 4.2.1 烟用物资采购数据的收集 a) 烟草站于当年10月底对当年烟用物资使用情况进行收集，对库存情况进行盘点，并填写烟用物 资盘点情况统计表保存并送烟叶科； b) 储运科于当年10月底前将烟用物资库存情况进行盘点，送烟叶科； c) 储运站于当年挑选结束后对库存麻片、麻绳、缝口绳进行盘点，据次年生产需要，制定需求计 划表，送烟叶科。 d) 烟草站于当年10月底据次年生产需求填报烟用物资需求表，上报烟叶科，烟叶科据烟用物资需 求和库存盘点情况，拟定烟用物资需求计划，报公司烤烟生产分管领导批准； e) 烟叶科将物资采购情况形成汇总表，送财务科、报分管领导； f) 烟叶科形成烟用物资发放情况登记表，归档、备案； g) 烟草站形成烟用物资分户发放情况表，烟草站备案。 4.2.2 烤烟产购销数据的收集 a) 烟用物资采购数据收集完成后，由烟叶科填报《烟用物资采购情况汇总表》，于管理评审前上 报分管领导和经理。 b) 烤烟生产期间，烟草站每10天向烟叶科上报《烤烟生产情况统计表》，烟叶科汇总后定期上报 公司领导层。对所收集的进度报政府或上级部门时，必须由分管领导签字后才能送出。
无人机数据后处理软件
无人机航测软件配置方案 一、无人机航测数据特点： 影像像幅小，影像数量多；受限于无人机姿态稳定性，影像旋偏角大；非量测性相机焦距短，影像投影差变形大，并且影像畸变差较大；POS精度低；以上均对后期处理软件具有很高的要求。 二、针对无人机航测数据特点在数据处理中需要解决的几个关键问题： 1）.影像同名点匹配问题，尤其是弱纹理地区，如沙漠、林地、山地、水田等区域 2）.空三成果精度保证问题 3）.空三成果与采集软件的匹配问题 4）.软件操作简单易用，自动化程度高
二、国内外无人机数据处理软件对比进口
国产： 四、推荐软件介绍 4.1结论依据：通过分析市面上的无人机后处理软件的特点，结合市场用户的试用情况及经验积累如南宁勘察测绘地理信息院，遵义水利水电勘测设计研究院（湄潭县高台水库1:1000地形图测量项目，中桥水库1:1000地形图测量项目），中国电建成都勘察设计研究院有限公司，中国电建西北勘测设计研究院有限公司，软件选型上采用多种软件组合的方式，数据预处理采用美国Trimble公司UASMaster软件，采用UASMaster软件做完同名点匹配后采用德国Inpho公司Inpho软件MATCH-AT功能进行空三加密，空三加密后的成果导入航天远景公司Mtrix系列或四维公司JX4系列测图系统进行测图，这是实现高效高精度成果的最佳方式也是经过大量生产验证过经验方案。 4.2 UASMaster软件介绍
该软件在非摄影测量人员接近黑匣子的简单工作流与摄影测量专家的工作流之间架起了桥梁，填补了他们之间的空缺。UASMaster包含先进的技术，这种技术经过定制，能从UAS的数据特性中给出高质量的结果。它很容易集成到Inpho软件的摄影测量工作流和第三方工作流中。 UASMaster具有开放市场的理念，几乎能处理来自任何UAS硬件供应商的数据。它可以处理固定翼无人机和直升无人机系统所获得的数据。甚至对于处理飞艇和其它类型无人机系统所采集的数据，也证明该软件是成功的。 主要特点 集成到单一产品中的完整的摄影测量工作流程 快速黑盒子处理或者通过预设的质量优化与性能优化的多步骤处理 处理任何类型无人机系统数据 多种相机支持（支持高达5100万像素的相机） 无需专门的摄影测量知识或经验，即可获得完美的成果 性能概述 工作流 全自动的地理参考、相机标定、点云匹配和正摄影像镶嵌 通过子区域选择，对地理参考、点云和正摄镶嵌进行编辑与再处理 最佳精度的摄影测量级成果
业务流程图与数据流程图的比较知识讲解
业务流程图与数据流程图的比较
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。
数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同
业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示
无人机图像处理软件测试报告
无人机数据快拼软件 测试报告 zjj
一、无人机软件概述 随着用户对大比例尺、高分辨率数据的需求，越来越多的无人机制造公司和无人机数据处理软件被应用于各行业中。 无人机体形便捷、可实现多种场地起飞和快速转换，成本低、云下拍摄大比例尺、高分辨率影像数据。但无人机电池电量过小，飞行时间过短，着落不稳，不适合获取大面积影像数据。 无人机数据处理系统主要分为测绘模块和快拼模块，测绘模块可人工干预，实现对控制点的筛选、修改和删除等编辑功能，获取的数据精度更准确一些。软件包括INFO、航天远景、适普、苍穹、泰坦；快拼模块无需人工干预，自动化流程程度较高，一键式作业完成数据准备、参数设定、空中三角测量、数据生成等多个步骤。软件包括PIX4D、PHOTOSCAN、EASYUAV、航天远景OKMATRIX。 无人机数据主要包括相机数据、POS数据和相机参数（可选），POS数据的参数包括经度、纬度、高程、翻滚角（ROLLING \OMEGA）、俯仰角(PITCHING\PHI)、航向角(COURSE \KAPPA)。不同的软件对数据的要求不一样。在各个软件测试前，需要对POS数据进行检查、修改等操作，以建立正确的工程文件。 应水土保持行业对数据质量的需求（误差在1米以内）。采用测绘模块的数据处理流程可以满足精度需求，但需要规范的流程化作业和精细的人工干预操作。快拼模块的精度往往取决于POS系统（定位仪（经纬度和高程）和IMU陀螺仪（飞行姿态））精度，处理后精度通过空三连接点平均精度进行查看。绝对精度根据需要，后续可添加控制点匹配步骤。 报告以水保行业的需求为出发点，从快拼软件的数据处理流程、系统需求、数据性能精度、数据图面质量、距离面积量测、以及软件价格等几个方面进行比对分析与测试，为水保行业的广泛应用做前期调研。 1、无人机图像处理软件数据处理流程 目前无人机图像处理软件的数据处理流程如下图所示： 测绘模块数据处理流程如下图所示
华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
大数据处理培训：大数据处理流程
大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以
将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管
新手学习-一张图看懂数据分析流程
新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
无人机数据处理软件MAP-AT
无人机数据处理软件MAP-AT优势（map-at：现代航测全自动空三软件） 1、空中三角测量功能在目前的处理软件中功能最强 （a）MAP-AT突破传统航测在摄影比例尺、姿态角、重叠度等方面的严格限制,能够处理普通飞机航摄、低空 轻型机航摄、无人机航摄所获取的影像，尤其是能够 处理姿态和比例尺差别比较大的无人机、无人飞艇航 摄所获取的影像，而国内和国外其他同行业软件在角 度、比例尺差别比较大无法完成。 （b）MAT-AT能够处理现有市场上所有的面阵相机的数据。如：DMC，UCD，UCX，SWDC-2，SWDC-4， LCK-2,LCK-4等高端及组合数码相机所获取的数据， 也能处理Canon系列，Nikon系列等低端数码相机， 以及传统的胶片RC系列相机所获取的数据。 （c）能够批量处理海量数据且精度高。能进行多达10000片影像的大区域网光束平差。其空三处理精度传统航 空摄影成果进行计算可达到1:500地形图精度要求, 无人飞艇航测系统、无人机低空航测系统成果可达到 1:1000地形图精度要求。 （d）处理效率高: 可以自动构建自由空三网,自动寻找控制点，自动构建DEM, 自动生成DOM。 2、MAP-AT是国内无人机数据处理软件中完全具有自主
知识产权的产品 （a）MAP-AT软件的所有功能模块都由原中国测绘科学研究院无人飞行器课题组开发，具有完全的知识产 权，而国内某些无人机数据处理软件，其核心的处理 模块是采用Pat-B计算模式，并非自主开发，因而受 制于Pat-B的功能限制。 （b）在2009年8月，国家测绘局进行的无人机航测系统鉴定中，测评MAP-AT软件后，下如下评语： “MAP-AT软件整体自动化水平高，处理数据能力 强，尤其适合处理无人飞行器低空摄影影像”。 （c）在2009年-2010年度，国家测绘局在各个省局推广该系统的过程中，本课题支持的省级测绘局之一，重庆 测绘院成为各省局测绘单位的标兵单位，顺利完成了 各项生产任务。 3、针对无人机数据的多样性MAP-AT售后服务有保证 （a）针对无人机系统可能受到天气影响，获取的数据多种多样，会造成数据处理上有各种各样的问题， MAP-AT课题组有以研究生和博士生为团队的开发 和测试队伍，保证了软件在客户端的正常运行。 （b）MAT-AT各模块完全自主拥有，能在短时间内完成客户在生产过程提出的合理的功能模块，满足客户特殊 需求。
业务流程图与数据流程图的比较(1)
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物
质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示 对数据流程图的基本符号解释如下: 外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。
大数据处理：技术与流程
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
2017年无人机数据处理完整解决方案
2017年无人机数据处理完整 解决方案
目录 1 产品特点 (3) 1.1 无人驾驶小飞机项目情况简介 (6) 1.2 数据处理软件技术指标 (6) 1.3 硬件设备要求 (7) 1.4 处理软件要求 (7) 1.5 数据要求 (7) 2 数据处理操作流程 (8) 2.1 数据处理流程图 (8) 2.2 空三加密 (9) 2.2.1 启用软件FlightMatrix (9) 2.2.1.1创建Flightmatrix工程 9 2.2.1.2设置工程选项参数 10 2.2.1.3自动化处理 19 2.2.1.4DATMatrix交互编辑 22 2.2.1.5调用PATB进行平差解算 30
2.3 生成DEM、DOM (32) 2.4 镶嵌成图 (35) 2.4.1 启用软件EPT (35) 2.4.1.1导入MapMatrix工程生成DOM镶嵌工程 40 2.4.1.2编辑镶嵌线 50 2.5 图幅修补 (52) 2.6 创建DLG，进行数字测图 (54)
1产品特点 1)空三加密 1.可根据已有航飞POS信息自动建立航线、划分航带，也可手动划 分航带。 2.完全摒弃传统航测提点和转点流程，可不依赖POS信息实现全自 动快速提点和转点，匹配同影像旋偏角无关，克服了小数码影像排列不规则、俯仰角、旋偏角等特别大的缺点。即使是超过80%区域为水面覆盖，程序依旧能匹配出高重叠度的同名像点，整个测区连接强度高。 3.直接支持数码相机输出的JPG格式或TIF格式，无需格式转换。 4.无需影像预旋转，横排、纵排都可实现自动转点，节约数据准备 时间。 5.实现畸变改正参数化，方便用户修正畸变改正参数，不需要事先 对影像做去畸变即可完成后续4D产品生产。 6.除无人机小数码影像外，还适用于其它航空影像。 7.空三加密支持无外业像控点模式，方便快速制作挂图，满足相关 需求。 8.专门针对中国测绘科学研究院二维检校场和武汉大学遥感学院近 景实验室三维检校场检校报告格式研发了傻瓜式批处理影像畸变差改正工具，格式对应，检校参数直接填入，无需转换，方便空三成果导入到其他航测软件进行后续处理。
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这
样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。