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DB23／T 3148-2022 黑龙江省地理空间大数据中心建设 第2部分：服务体系.pdf简介：

DB23/T 3148-2022 是黑龙江省地方标准，具体名称为《黑龙江省地理空间大数据中心建设 第2部分：服务体系简介》。这个标准旨在规范和指导黑龙江省地理空间大数据中心的建设，其中第二部分主要关注服务体系的构建和概述。

服务体系简介可能包括以下几个方面：

1. 服务类型：定义了中心应提供的地理空间大数据服务，如地理信息查询、数据可视化、地理数据分析、空间规划服务等。

2. 服务流程：详细描述了从数据获取、处理、存储到提供服务的完整流程，强调了各个环节的效率和质量要求。

3. 服务标准：规定了服务的标准和规范，包括数据精度、更新频率、数据安全等。

4. 服务技术支持：可能涉及使用的数据库技术、网络技术、GIS（地理信息系统）技术等，以及相关技术支持的配备和管理。

5. 服务管理与维护：如何进行服务的监控、评估、优化，以及应急处理和用户服务支持。

6. 服务性能：对服务的响应时间、可用性、可扩展性等性能指标进行设定和监控。

7. 合作伙伴与生态：可能提到与政府、企业、研究机构等合作伙伴的协作，以及服务生态的构建。

这个标准旨在提升黑龙江省地理空间大数据中心的服务质量和效率，推动地理空间大数据在各行业中的应用。

DB23／T 3148-2022 黑龙江省地理空间大数据中心建设 第2部分：服务体系.pdf部分内容预览：

DB23/T31482022

龙江省地理空间大数据中心建让

本文件规定了面向政府、行业、公众等各级用户建设的省、市级地理空间大数据中心服务体系 要构建的服务框架、服务内容、服务门户、服务模式等技术指标要求。 本文件适用于省、市地理空间大数据中心建设的服务体系构建。

本文件没有规范性引用文件。 3术语与定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 服务资源池resourcepoolofservices 是指在云计算环境中地理空间大数据服务所涉及到的数据服务、接口服务、功能服务和基础设施 务的集合。 [来源：GB/T 35776—2017,3.6] 3.2 基础时空数据fundamentalspatiotemporaldata 基础时空数据包括基础地理信息数据、面向服务的产品数据和新型测绘产品数据及其元数据 3.3 时空信息云平台cloudplatformofspatiotemporalinformation 以时空大数据为基础、云计算环境为支撑，依托泛在网络，分布式聚合信息资源，并按需智能提 计算存储、数据、接口、功能和知识等服务的基础性开放式信息系统。 [来源: GB/T 35776—2017,3.5]

Q／GDW 1846-2012 1000kV串联电容器补偿装置技术规范.pdf本文件没有规范性引用文件

本文件有规池生用 3术语与定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 服务资源池resourcepoolofservices 是指在云计算环境中地理空间大数据服务所涉及到的数据服务、接口服务、功能服务和基础设施服 务的集合。 [来源：GB/T35776—2017，3.6] 3.2 基础时空数据fundamentalspatiotemporaldata 基础时空数据包括基础地理信息数据、面向服务的产品数据和新型测绘产品数据及其元数据。 3.3 时空信息云平台cloudplatformofspatiotemporalinformation 以时空大数据为基础、云计算环境为支撑，依托泛在网络，分布式聚合信息资源，并按需智能提供 计算存储、数据、接口、功能和知识等服务的基础性开放式信息系统。 [来源: GB/T 357762017,3.5]

下列缩略语适用于本文件。 API应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface）

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WFS万维网要素服务（WebFeatureService） WMS万维网地图服务（WebMapService） WMTS万维网地图瓦片服务（WebMapTileService）

地理空间大数据中心服务以基础设施、数据、功能和接口服务为核心，形成服务资源池，建立服务 引擎、地名地址引擎、业务流引擎、知识引擎、空间分析引擎、遥感解译引擎、遥感监测引擎、物联网 引擎，通过定制和建设服务门户，提供电子地图服务、应用中心、资源中心和云端管理等管理和服务， 通过平台提供地理信息服务、遥感监测服务、高精度导航定位综合服务和地理信息应急保障服务等平台 服务。各类服务通过互联网、政务外网、厅局专网，或采用服务前置方式，向政府、行业、公众等各级 用户提供地理空间数据应用服务

图1地理空间大数据中心服务体系框架图

6.1.1基础设施服务

6. 1. 1.1存储服务

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6. 1. 1. 2 计算服务

计算服务应至少包括： 具有配置不少于4节点的云计算平台，提供统一的IT资源服务和设备管理，后期可根据需求 动态增加计算节点； b) 云平台计算服务应该提供CPU、内存、网络等集成计算资源； c）扩展服务具有VR/AR等图形计算服务。

6. 1. 2 数据服务

针对历史的、现状的基础地理时空数据、公共专题数据、实时动态数据，采用数据共享交换标准规 范，发布成能够在不同平台可以互相调用的服务，通常可采用表1形式提供如下的服务，包括：目录服 务、元数据服务、要素服务、地图服务、覆盖服务、模型数据服务、地形数据服务、纹理数据服务、 量要素服务，以及实时位置服务、基于位置的感知信息服务、多层次摘要服务和流式数据服务。服务提 供方式可以采用国际通用的标准数据服务，也可以采用地理信息软件或者企业制定的数据服务。需根据 实际需求对服务提供方式进行扩充

表1数据服务提供对照表

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表1数据服务提供对照表（续）

6.1.3.1基本功能服务

6.1.3.2数据挖掘服务

6. 1.4 接口服务

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表2接口服务提供对照表

6. 2 智能引擎服务

基于服务引擎，帮助用户在线调用现有服务和知识，服务引擎基本功能至少包括： 服务地址编目规则：建立服务地址可扩展、开放式的编目规则，开发自动统一编目功能； 6) 服务地址转换与编目：对自主发布和第三方发布服务的地址按照编目规则进行转换，实现统一、 自动化编目； C 服务通信：对申请的服务，解析物理服务地址； 1 服务围栏：通过服 建立服务资源的虚拟电子围栏

6.2. 2地名地址匹配引擎

基于地名地址匹配引擎，实现大数据在全空间信息模型上的精确定位，地名地址匹配引擎基本功能 至少包括： a 精确匹配不完整地址和不规范地址：针对人们进行定位时习惯使用不完整地址和不规范的地址 的特点，提供精确匹配不完整地址和不规范地址功能，并能进行定位： 精确匹配地址别名：针对人们进行定位时习惯使用别名的特点，如党政机关、科研院所和学校 等，提供精确匹配地址别名功能，并返回这些别名的标准地址； 精确匹配地址要素别名：针对人们进行定位时习惯使用地址要素别名的特点，如定位餐馆，只 习惯说餐馆的特色菜等，提供精确匹配地址要素别名功能，并返回这些地址要素别名的标准地 址； d） 容错匹配功能：当用户输入的地址不规范甚至错误时，匹配引擎可以根据同音字、通假字和同 义词对地址进行分析，并返回最佳的匹配结果； 非法或超界地址识别功能：可以识别严重的输入地址错误，或超出参考地址范围的地址输入： 给出匹配失败信息； 批量匹配：支持对excel格式的样本数据匹配，匹配时可选择地址匹配字段，用户可通过上传 文件的形式，对文件中多条记录进行匹配：支持成果下载，可导出为excel格式和shp格式：

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g）逆向匹配：将坐标映射成地名地址，并在地图上展示。根据用户输入的X、Y坐标值，实现逆 向查询得到该坐标所在的行政区划、所处街道、以及最匹配的标准地址信息。

基于业务流引擎，将业务流程中的工作按照逻辑和规则以恰当的模型进行表示并对其实施计算，实 见工作业务的自动化处理，业务流引擎基本功能至少包括： a 业务规则库管理：预定义标准化规则模块，以及模块间流向关系；预定义业务流程样例；已有 的业务流程样例存储、解析、调用、修改、删除和退回操作； b 运行服务管理：业务流程的装载与解释；业务实例的创建和控制，如实例的运行、挂起、恢复 终止等；外部应用程序的调用；数据的调用； 运行监控管理：实时数据查询；日志监督服务；图形化的监测业务实例的运行情况；实时跟踪 业务实例的运行情况：业务实例的状态控制

6. 2. 4 知识化引擎

通过知识化引擎，提供不同层次能力的大数据分析工具，帮助用户完成对数据的深度挖掘，进而获 权有价值的知识，知识化引擎基本功能应至少包括： a）通用分析方法模型库：建立蕴含统计分析、特征提取、变化发现等浅层分析方法，人工神经网 络、向量机、逻辑分析等关联分析方法，深度学习、购物篮、贝叶斯分类等挖掘方法的模型库： b 专题分析方法模型库：以通用分析方法为原子工具，针对特定专题领域和特定主题，形成定制 化、流程化的知识链； 预测推演方法模型库：建立蕴含决策树、群集侦测、基因算法等预测推演方法的模型库

6. 2. 5 空间分析引

以时空大数据与GIS组件为基础，通过知识化引擎分析挖掘时空大数据的空间分布规律，为服务器 端和客户端提供专业空间分析与处理，空间分析引擎的基本功能应至少包括： a）数据统计分析：包括区域汇总分析、属性汇总分析、轨迹重建等； b）矢量大数据空间分析：包括单对象空间查询、近邻分析、缓冲区分析、叠加分析、路径分析等

6.2.6遥感解译引擎

通过提供基础设施服务、遥感影像解译标志与解译方法模型库，帮助用户完成对遥感影像的分类与 言息提取，遥感解译引擎基本功能应至少包括： a）通用遥感大数据解译样本库，针对特定专题领域和特定主题建立专家知识库； b）提供人工智能的遥感信息提取与变化检测功能DB42／T 1610-2020 特种设备使用单位落实安全主体责任工作规范.pdf，

6. 2. 7 遥感监测引擎

遥感监测引擎基于时空大数据，在GIS空间分析和服务技术基础上，加入遥感变化发现和解译识另 分析技术开发构建，以“内业WEB在线服务+外业核查APP”软体方式提供至少以下功能： a）Web端：提供影像的快速上线发布、时间轴方式（播放）展示和叠加对比分析、智能变化发 现、监测提取和统计计算分析等功能；

6. 2. 8 物联网引擎

DB23/T31482022

针对目前大量的物联网感知设备，实现感知设备的落图、符号化与地图融合可视化等，物联网引擎 基本功能应至少包括： a 物联网实时感知：物联网引擎需要支持视频传感器、气象传感器、水质传感器、GPS、北斗卫 星、RFID等传感设备： 数据接收与处理：利用物联网感知设备采集获取流式数据，并实现数据的信息化、空间化、可 视化；可接入多源动态和静态的消息数据，并可以主动推送的方式把消息分发给不同的客户端 对象，并提供对接入消息数据的保存、消息数据日志等功能。

DBJ50∕T-397-2021 建设工程机械类技术工人职业技能标准 清晰正式版6.3.1地理信息公共服务

以时空信息云平台为依托，将各类地理空间信息进行发布，以WFS、WMS、WMTS等方式向政府、 行业及社会公众提供各种数据服务和功能服务

6. 3. 1. 2 基本功能