土地监测大数据

① 山东大数据地理信息有限公司怎么样

山东大数据地理信息有限公司是2015-02-10注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于山东省潍坊高新区金马路以西、北宫东街以北新华苑小区综合办公楼（南区）5号房。

山东大数据地理信息有限公司的统一社会信用代码/注册号是913707003284517454，企业法人李晓，目前企业处于开业状态。

山东大数据地理信息有限公司的经营范围是：工程测量：地形测量、控制测量、变形（沉降）观测、不动产测绘；土地利用总体规划、土地开发整治、耕地保护规划、土地生态建设规划、土地整治工程规划以及其他土地专项规划的编制、设计、论证、咨询；软件开发及数据处理；非开发工程施工。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。

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② 大数据在地理信息系统中有什么应用

GIS 的应用领域
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。 (加测绘、应急、石油石化等国民经济各个领域。)
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
◆ 资源管理 (Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
◆ 资源配置 (Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥最大效益。
◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如，在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
◆ 土地信息系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
◆ 生态、环境管理与模拟 (Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
◆ 应急响应 (Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
◆ 地学研究与应用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。
◆ 商业与市场 (Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空间分析和数据库功能可以解决这些问题。房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
◆ 基础设施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 选址分析 (Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充分体现了GIS的空间分析功能。
◆ 网络分析 (Network System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
◆ 可视化应用 (Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型工程管理和仿真、旅游等领域。
◆ 分布式地理信息应用 (Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间导航等。

③ 大数据中心建设需要具备哪些条件

您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。

④ 八类数据可产生真正的大数据价值

八类数据可产生真正的大数据价值

大数据这几年在社会上已经引起很多的关注，而且在实践上有很多的时效性已经显示出来，不像早些年大家还在讨论这个概念，还在考虑它是否可以在中国这片土地上茁壮成长。现在看起来，它已经是现实。就我自己所从事的工作来讲，我觉得有三个问题我们要关注。第一，大数据的发展没有基础设施无法实现，我们没有新的数据库技术，没有云计算这样一些东西也谈不上。所以，基础设施，可能很多地方容易走弯路，大家都认为，既然搞这个，我们都要建IDC，前几年搞智慧城市、搞数据库中间，基本上各地都想抢这班车。我想对于基础设施，我们可能现在要考虑一个新的路径和思路，就是创新。可能是共建共享共买服务，或者向第三方购买服务，用云的方法或用公有云来解决。第二，我觉得最重要的可能是数据源，数据源及获取的方式问题如果不解决，我们会走很长一段时间的弯路。我觉得数据源可能有八类，每一类都不一样。第一类，政府信息，部门之间是共享的问题。这个我们采取的办法现在是通过建立一些综合联动数据交换平台，这两年来，国务院也有明确要求，建一些公共的数据交换平台，要求打通部门之间的信息孤岛，要求上下可以联动。第二类就是政府公共数据公开，无论是政府机构，或者准政府机构，包括我们一些科研院所、大学，或者我们执行国有公共职能，他们形成的公共资源，这个可能是要依法依规，脱敏解密以后要公开，而且要采取基本免费的方式。第三类应该是商务数据，这个现在比较活跃的，商务数据比较多，这个可以考虑有价转让、同质交换、协议共享等等。因为毕竟商务数据是在商务生产者过程中间形成的，有成本进去，不是政府的投资。第四类就是互联网数据，这个我们比较熟悉，现在做的最热闹的可能就是这个，各种各样的舆情分析都是基于互联网数据，因为它是公开的。我们现在真正推动的大数据的使用，就是运用互联网，大量的互联网数据，形成了不同的算法，最后形成不同的产品。第五类是通讯数据。无论是包括移动电话，包括微信等等，这种数据可能需要加密获取，运用的时候脱敏。路径都可以研究。第六类是空间地理数据，我们自己承担国家空间地理信息库的建设中间发现，应该分类，基础信息的公开，专业化的信息可以采取协议获取的方式，或者如果你要做加工增值，还可以做个成本，可以去出售。第七类是物联网数据，现在越来越多的，无论是工业数据，包括智能家电、智能交感，凡是通过传感器形成的，我觉得这种数据也是要分一下类，一类是政府公共的，通过公共监测获取的数据可能也要公开，如果不是，是企业家、企业自己形成的，通过平台上形成的，可能这种数据我们还得去购买，或者通过协议。第八类是金融数据，目前采取的是征信体系里面，做信用评级的采取的是准入获取。使用上是受到限制的，叫应用受限。这些数据可以产生真正大数据价值的，不是统计，被统计的我个人理解不叫大数据。大数据是没有被统计过的，我们值得研究一下这个事情。第三个大的问题是大数据的挖掘，我觉得这个我不再说了，今天在座的很多企业家可能都会谈到这个，现在的技术是非常多样化，就是投入产出问题，就是怎么样根据需求来打包，形成最好的产品，通过营销出去，这个完全是一个市场竞争。但是，在市场竞争里面应该也有规则，我觉得还要相应建立一套规则，建立一套标准体系，如果实现共享的话，这个接口、标准不要五花八门，也对我们的监管部门，比如说我们网信办对数据的监管也要考虑一下统一的标准，也好监管。当然，大数据挖掘的产生应该是使用者付费。

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⑤ 哪里有完整的土地交易数据信息我需要，急

各个市县的国土资源局网站，都有该市县的基准地价发布页面，从那里可以查到。
土地市场交易数据，则可以在各市县的土地交易网站查找，这些都是公开的。
如果查不到，可以向当地的国土资源局申请信息公开

⑥ 最近有人安排去公安局 国土局等部门工作，做国土资源云 公安大数据，但是和浪潮公司直签，是怎么回事

你说的这个情况应当是属于劳务派遣，不大可能是公安局或国国土资源局进行招聘。

⑦ 什么是农业大数据分析系统

农业大数据

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

农业大数据技术

如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。

根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型，助力我国农业信息化和农业现代化的融合。