夜光与一个地区的经济增长、城市化程度和安定与否有关联吗？答案是：有，并且关联很大。一个地区晚上灯光的明暗不仅与国家的政治稳定、经济繁荣有很大关联，还与内战或和平有关。

按照两院院士李德仁教授和武汉大学测绘遥感信息工程实验室的研究成果：遥感拍摄到的夜光数据显示：东亚地区，夜光最暗的地方是朝鲜，韩国、日本、中国的夜光强度都高于朝鲜。另外一个例子：一带一路沿线的夜光遥感动态分析，一带一路按照国家的定义分为三条路：中国、中亚、俄罗斯到欧洲。中国、中亚、西亚、波斯湾、地中海，中国、东南亚、南亚、印度洋，大部分地带夜光影像处于增长，特别是中国、印度、东南亚等国家，说明这些国家正在朝着发展的方向发展。特别是中国的夜光总量超过俄罗斯，成为该区域的第一名。李德仁院士的研究团队研究显示：一个地区的夜光强度与该地区的GDP数据正向关联程度高达91%。这就是大数据挖掘的力量——智慧城市获取城市生活的数据，通过大数据挖掘服务于城市的经济、政治信息分析。

李德仁院士的研究团队研究显示：一个地区的夜光强度与该地区的GDP数据正向关联程度高达91%

智慧城市让测绘技术有更大的应用空间

夜间灯光遥感技术属于传统的测绘技术。今天智慧城市运营产生的大数据来自于传统的测绘技术。以夜间灯光遥感技术应用为例，李德仁院士及其团队的研究表明：

1、夜间灯光遥感可用于社会经济信息分析：遥感卫星（美国DMSP、NPP卫星等）夜间获得的地表可见光和近红外亮度可以用来表征城镇范围、GDP分布、人口分布等社会经济要素。经济增长、城市化、人道主义灾难均有可能反映于多时期的夜光遥感影像上。

2、夜光遥感可用于经济统计数据空间化：传统的GDP数据都是以行政单元为统计单位，缺乏较精细的空间信息。通过经济统计数据、夜光影像、人口分布图、土地覆盖类型数据等，将行政统计单元的GDP按照一定规则分配到地理格网中，获得格网化的GDP数据。

3、利用时间序列夜光遥感影像评估人道主义灾难：夜光的突然减少有可能对应电力供应突然减少、居民大规模迁徙等，因此有可能表征了人道主义灾难。通过对全球 169个国家的统计发现，夜光突然减少往往表示该国发生了战争，而夜光突然增加一般表示战争结束并进入重建阶段；战乱国家的夜光波动程度较大。利用时间序列夜光遥感影像评估叙利亚内战。2011年3月至今，叙利亚内战已导致至少10万人丧生。绝大部分关于叙利亚的报道无法反映叙利亚内战的全貌。夜光遥感影像为评估叙利亚局势提供了一条途经。通过发展新的时空分析技术，对时间序列夜光影像进行空间聚类，挖掘叙利亚内战的时空模式。遥感夜光图像表现出明显的区域特征。叙利亚邻国的夜光主要表现出稳定模式；叙利亚全境夜光显著降低；叙利亚的Allepo省，即战斗最为激烈的省份，表现出夜光剧烈减少。

中国科学院院士、中国工程院院士李德仁教授

西方有些国家已经通过类似的数据去挖掘哪些国家会发生政变、是否会出现经济危机或经济萧条之类的大规律。我们目前还没有类似的技术。李德仁院士认为，“智慧城市运营产生的大数据需要花大力气深层次挖掘。大数据像我们地下矿产一样，不开采是找不到黄金和石油的。”

其实，很多智慧城市运营产生的大数据来自于传统的测绘和传感技术。其中，夜光遥感数据就是通过遥感手段获得的。

再一个通过遥感技术获得城市数据的例子是用雷达拍摄上海的图像，通过差分干涉PS法得到的上海下沉速率，得到的结果是上海每年下沉2.5毫米。天津、苏州、广州等东部城市都存在城市下沉的问题。用遥感技术来监测城市的变化，对这些城市的城市的安全非常重要。

 还有通过视频数据判断人的行为，能区分好人和坏人。比如，如果一个人在银行门口徘徊，这个人很可能是可疑分子。国家启动大数据研究，首先支持两类数据挖掘：一类是医疗数据挖掘；另一类是视频数据挖掘，要做人脸识别、行为识别、异常报警、运动检测、行为报侧、舆情报警，这样的东西不能靠人，要靠计算机智能化的软件。要把可疑的现象从视频中自动的检索出来，要把可疑分子的活动情况挖掘出来。

目前大数据还有基于遥感大数据的农情数据挖掘、全球天气监测、全球作物长势监测、地面沉陷遥感监测、大坝与库区滑坡监测等等很多具体应用实例。智慧城市给传统的测绘、传感技术带来更大的应用空间，给测绘人更广阔的发展空间。

 智慧城市给测绘人提出新目标

“外界对测绘地理信息了解不多，但是对智慧城市建设谈得很多，”国家测绘地理信息局副局长李维森指出，“事实上，在智慧城市建设中，地理空间信息是智慧城市建设的基础，城市的发展方式、管理能力、信息化程度和服务水平在很大程度上依赖测绘地理信息的支撑。测绘从业者们则将承担起智慧城市阶段城市时空信息定位基础的建设者、提供者、服务者的角色。”

国家测绘地理信息局副局长李维森

在当前的智慧城市建设当中，测绘人应该做哪些工作？“原来的测绘人在传统测绘领域中主要提供地图服务，现在已经从做地图服务转型到为全社会的每一个人、每件事情提供地理空间信息的实时服务。”李德仁院士说，“测绘人要为智慧城市和智慧地球的实现进行难度更高的创新性的科学研究和技术开发。”

立得空间信息技术股份有限公司专注于移动测量领域已经有十几年的经验积累，今天立得空间则致力于为智慧城市建设提供更专业、更丰富的服务。立得空间CEO郭晟表示：“今天，立得的使命不再是做一张好图，而是为了消灭地图。我们要让地图融入人们的生活，融入到智能设备，让人们看不到地图，就能感受到测绘技术更生活带来的变化。”比如，立得空间将测绘技术用于智慧旅游，游客可以看到景区风光的三维影像，决定要到哪个地方去。同时，游客一旦进入景区，就会被景区的立体信息系统监控和服务，系统将游客的数据传到景区的云平台上，景区既可以针对游客的行为为其推荐一些好的方案来让游客减少交通的拥堵和排队，让整个的旅程变得更加舒适；景区也能为游客提供更好的安全保障。

立得空间CEO郭晟

智慧城市建设关乎每个人的生活。每个人的行动都不能离开时间和空间。时空信息的收集和处理是测绘部门的重要职责。在智慧城市建设过程中，如何快速采集、处理、发布和更新海量的地理信息是智慧城市建设给测绘人提出的、新的需要解决的问题。

 智慧城市建设面临大数据、云计算的挑战

智慧城市让我们走进了一个真正的大数据时代。在智慧城市的建设和应用中，无所不在的传感器网将产生反映城市自然和人类活动的TB到PB级、EB级……越来越多的数据，世界将进入真正的大数据时代！

李德仁院士指出：大数据的最大挑战就是存不起。中国150个城市的实景地图数据量 300TB，GIS与视频的集成数据更是天文数字，我国已建成世界最大的视频监控网，镜头数超过2000万。快速增长的存储规模达到ZB级，将花费大量的电费，成为制约城市监控系统发展的重要瓶颈。大数据时代面临的形势更为严峻。视频数据不仅存不起，而且查不准，数据快速增长导致虚警，输出规模超出人工处理的极限，从而导致防不住。数据规模的急剧扩大，进一步凸显传统预警分析技术的困境。

大数据数据量巨大、时间性很强、格式繁多、五花八门、真伪难辨。要处理大数据，需要一个很好的数据挖掘工具和应用很成熟的软件。大数据的处理有浅层的，有深层的。浅层次的如统计一个人上网主要干什么，喜欢看新闻，就主动给你推送新闻。孩子上网喜欢看动画片，就主要给推送动画片。深层次的就是数据挖掘。与数据处理、信息提取相比较，数据挖掘和知识发现是最高层次。文章开头提到的，用夜间灯光遥感数据来分析一个地区的政治、经济形势，就是深层次大数据挖掘的很好的例子。

与测绘人关系密切的就是遥感云和位置云。遥感云是将海量遥感数据，复杂的遥感处理与分析方法放在远程的云计算平台中，利用云计算平台弹性的计算能力，用户无需搭建专用环境，只需要选择数据和算法后即可获取最终结果。位置云是将手机接收到的导航卫星信号与其他定位相关的传感器信息传输到云计算中心，通过实时解算，实现室内外高精度的手机连续位置定位和实时导航。

为更好地运用大数据和云计算技术，在目前的智慧城市阶段，测绘地理信息部门的工作重点是构建时空信息框架、时空信息云平台。李维森局长介绍说：“国家局将在充分吸收数字城市建设经验的基础上，有序地推进智慧城市时空信息云平台建设。我们希望通过与各省级测绘地理信息行政主管部门、各城市人民政府的通力合作，逐步形成较为完备的智慧城市时空信息云平台建设和应用体系。国家局立足测绘地理信息部门的职能和前期数字城市建设的积累，已于2012年12月启动了智慧城市时空信息云平台建设试点工作，2013年3月发布了《智慧城市时空信息云平台建设试点技术指南》。计划到2015年底开展30－50个试点工作，力争每个省区有1－2个试点城市，到2020年，建成一批特色鲜明、智能化水平较高、服务于智慧城市的时空信息云平台。目标是为智慧城市的建设和发展提供统一、权威的时空信息定位基础，搭建起智慧城市所需要的智能化的时空信息运行载体，为各方面提供智能化的地理信息服务，成为智慧城市的科学建设与发展基础支撑。目前已有重庆、广州、武汉、郑州、太原、宁波等20个城市申请成为试点。”在时空信息云平台建设当中立得空间与新图软件提供了重要的技术支持，以此为智慧城市建设提供更好的数据管理与数据应用服务。

   智慧城市建设给传统的测绘技术更广阔的应用空间，给测绘人搭建了更精彩的舞台。

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