大数据背景下的土地工程技术新发展.docx

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大数据背景下的土地工程技术新发展

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【摘要】相较于传统的数据仓库应用，大数据分析在许多方面都有着很大的优势，它不但数据量更大，并且查询分析也更加复杂，在许多行业中的应用都取得了很大成效，逐渐被越来越多的人所重视、认可。就大数据来看，其通常是没有结构的，同时对实时分析也有必要的需求，所以，大数据的发展必须有全新的体系构架，从而更好的处理大数据的获取、传输、存储及分析。本文在应用大数据的基础上，对土地工程技术的新发展进行了深入分析，希望能够为土地工程的进一步发展做出帮助。

【关键词】大数据；土地工程；新发展

1、引言

就土地工程来看，它主要是通过工程的方法来处理土地方面的问题，将那些没有经过利用的土地变为能够利用的土地，或是更加高效的利用已利用土地，它可以有效的协调人地关系，是实现可持续发展所必须要注重的。在实际应用中，土地工程的主要目的就是提高土地利用范围，进一步增强土地生产力，从而满足有机生命体的承载需求。

随着大数据时代的到来，当前大数据在许多领域中都得到了深入应用，被人们看做是信息时代实现进一步发展的有力举措，其中蕴含着大量的机会及价值，对于土地工程领域的变个性发展有着重要意义。

2、土地工程和大数据

2.1土地工程学科建设体系

对土地工程来说，对于学科体系的构建，存在着其内在的逻辑线索，它的基本方向就是在自然的基础上以政策为导向，通过技术的手段来实现经济与生态的和谐发展。在土地工程学科体系当中，包含了众多学科，它是一门用于处理土地问题的学科体系，是自然科学、技术科学、社会科学体系中研究土地的多学科构建的学科群。在土地工程的学科体系当中，大数据的应用不但体系那了天时、地利以及人和，对于农业、城市和区域的发展都有很大帮助。大数据的运用，主要提高了土地工程的以下能力：提高数据融合处理检索能力、提高数据融合处理能力、提高分析设计辅助决策能力、提高数据多维可视化能力等。同时，大数据还为土地工程带来了许多容易，它增强了数据融合处理工作的效率，进一步对土地工程平行试验的手段进行了扩展，传承并共享专业经验知识，能够更好的对数据进行展示呈现。大数据与互联网、知识库以及试验数据的有机结合，能够在土地工程的学科建设中发挥巨大作用。

2.2大数据应用于土地工程学科的数据能力

数据能力的数据分类方面包括了一手数据、二级数据以及科学数据。就一手数据来看，它主要涉及了企业或组织直接采集掌控的内部运行数据及营销数据，特有着灵活、具体、快速累积的优势，大数据决策者可以通过此来实时监测、追踪并描述信息；就二级数据来看，它主要为第三者所采集、整理并提供的二手数据，包括了经济指标、网络数据等的内容，通常为定期公布的数据，它可以提供国家、地区以及行业的状况信息，成为数据分析内的可比性坐标。就科学数据来看，它主要是科学研究的成果、指标、算法、模型等，此类数据的更新并不定时，但却反映了当前的科研成果，是数据分析的建模及算法的科学基础。

2.3大数据应用于土地工程学科的试验能力

在土地工程学科当中，大数据应用所展现出的试验能力主要表现在三个方面，即仿真、计算以及预测。它提供了仿真模拟试验的能力，仿真能够利用软件来展开平行模拟试验，通过理论模型以及数据来实施仿真预测。在此过程中，不但工作量显著降低，并且成本也变得更小，对于试验效率的提高有很大帮助。改善在土地工程中的中试周期较长、成本较高，中试试验无法枚举，只凭借试验没有足够的预测能力。其应用一般表现在这几点：室内化学分析、试验田中试、小规模试验、大规模试验。

就试验能力的计算机模型来看，其中包括了传统模型及大数据模型。具体来看，农田水肥管理预测模型、作为生长仿真预测模型和土壤污染物运移预测模型都属于传统模型。自动编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等都属于大数据模型。

3、合理运用大数据，促进土地工程技术新发展

就目前来看，虽然大数据在土地工程领域中的应用取得了初步的成效，但实际上，因为土地工程学科还并为彻底成熟，仍旧在不断发展的过程中，再加上土地工程行业和大数据还没有实现深入融合，缺乏足够的创新，数据的共享存在局限，大数据体系也没有建立，行业专业技术人才不足，这对于土地工程行业的进一步发展造成了了阻碍。

3.1探索共享机制，推动土地大数据社会应用创新

现阶段，土地工程大数据发展所遇到的一个主要问题就是没有健全的数据共享机机制。实际上，土地工程基础数据分别被各级土地管理及不同政府部门所掌握，而基于公众在土地使用中产生的行为数据大都为不同网络平台、信息公司所掌握，并且还有着相互隔离的情况。同时，由于土地工程数据难免会和军事安全、社会风险等产生联系，政府所掌握的土地工程数据不但不会对公众开放，并且不同政府部门间的数据也