衛星大數據應用

㈠ 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。

㈡ 衛星遙感大數據精準監控空氣數據

衛星遙感大數據精準監控空氣數據_數據分析師考試

隨著霧霾問題的日益嚴重，空氣污染已經成為中國社會最刻不容緩的問題。而要解決空氣污染問題，精準監測空氣質量以及解析污染來源是第一步。

從2013年開始，國家環保部開始進行空氣污染源解析，目前已經完成北京、上海、天津、南京等9個城市的污染源解析工作。2014年，全國338個地級市、1436個監測點位的6項指標逝世監測數據和空氣質量指數信息已經全部向社會公布。

然而，目前國內空氣質量監測的最大問題是數據主要來自於地面監測站。這不僅需要投入大量的資金布站，也無法實現預報和追蹤污染源，更無法將空氣數據精準到具體街區。以北京舉例，目前共有35個地面空氣質量監測站，但也不能精準反映整個北京的空氣質量狀況。

而這種需求缺口正是青空科技的創業方向，他們的目標是用「空氣大數據捍衛中國的藍天」。簡單來說，青空科技是用美國航空航天局(NASA)科學家開發的空氣質量數據引擎，基於衛星遙感技術，利用衛星雲圖以及地面監測數據等免費的資源，進行高精度空氣質量監測和污染源解析追蹤。

與現有空氣監測手段和相關創業公司相比，青空科技的優勢在於他們提供的是大數據分析的引擎軟體服務，並不需要硬體設備投資，預報可以達到地面1平方公里的高精準度，而且還可以倒推污染源頭。

舉例來說，用青空科技的大數據分析產品，可以詳細獲取北京每一個小區的空氣質量數據(而不是僅僅限於35個地面監測站)，還可以查清每一次霧霾的具體污染來源，讓北京政府可以有針對性地關停污染企業。從去年的試運行分析與實際數據對比來看，青空科技的分析預測誤差在10%左右。

他們的數據模型主要來自於兩位華人科學家的多年合作成果：美國內布拉斯加州立大學終身教授王俊博士以及美國埃默里大學終身教授劉陽博士。兩人都是NASA科研項目成員，在大氣化學、衛星遙感以及環境保護方面已經從事多年研究。

青空科技創辦於今年年初，共有五位聯合創始人，除了兩位資深科學家之外，還有國內清潔技術投資的資深人士董事長葉東、擁有高科技投資經驗的美國區CEO俞樂和八年環保行從業經驗的中國項目負責人白純珏。

這一項目不僅帶有社會環保意義，也具有商業價值前景。據俞樂預計，中國環保大數據市場規模超過了1000億人民幣。需要環保大數據分析服務的用戶不僅包括了政府機構，還有醫療保險、生態農業、交通運輸、網路地圖等諸多行業的商業公司。

此外，空氣質量大數據服務在消費者領域也擁有廣泛的市場前景。消費者可以精確獲知自己健身、旅遊、出行目的地的空氣質量，為母嬰、慢性病以及敏感人群提供針對性出行資訊產品；可以結合智能家居物聯網設備進行家庭空氣凈化。

俞樂向新浪科技介紹，目前他們已經與合肥及沈陽環保局進行了合作，並與中科院、北京科委等政府機構進行了合作接觸。商業領域的意向合作方則包括了網路地圖、咕咚手環以及虎撲網等公司。

俞樂對青空科技的定義是國內首家擁有核心技術的環保大數據公司。青空科技目前正在進行天使輪融資，計劃融資300萬-500萬美元。主要用於產品開發和模型調試，開發用於中國市場的引擎產品，計劃在半年內完成。青空科技目前將關注於服務中國市場，未來還打算向印度及其他亞太國家提供服務，成為全球領先的空氣質量數據智能方案提供商。

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㈢ 珠海一號衛星有何用途

4月26日12時42分，我國在酒泉衛星發射中心用長征十一號固體運載火箭，採用「一箭五星」的方式成功將「珠海一號」02組衛星發射升空，衛星進入預定軌道。

珠海，廣東省地級市，珠江三角洲中心城市之一，東南沿海重要的風景旅遊城市。位於廣東省珠江口的西南部，東與香港隔海相望，南與澳門相連，西鄰江門市新會區、台山市，北與中山市接壤。設有拱北、九洲港、珠海港、萬山、橫琴、斗門、灣仔、珠澳跨境工業區等8個國家一類口岸，是珠三角中海洋面積最大、島嶼最多、海岸線最長的城市，素有「百島之市」之稱。

珠海於1980年成為經濟特區，是中國最早實行對外開放政策的四個經濟特區之一。為珠江口西岸的核心城市。1953年建縣，1979年建市，1980年設立經濟特區，享有全國人大賦予的地方立法權。

㈣ 大數據應用案例有哪些

案例如下：

1、交通大數據暢通出行

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。

2、教育大數據因材施教

在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。

3、環保大數據對抗PM2.5

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。

大數據特點

1、大容量

例如，IDC最近的報告預測到2020年，世界數據量將擴大50倍.目前，大數據的規模仍然是不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說，存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外，各種意想不到的來源可以產生數據。

2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。

3、高速

高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代，通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據，還要知道如何快速處理、分析和返回用戶，以滿足他們的實時需求。

㈤ 大數據在軍事領域有哪些應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

㈥ 衛星通訊有什麼用途衛星通訊日常用在什麼地方

衛星通信是指利用人造地球衛星作為中繼站來轉發無線電信號，從而實現在多個地面站之間進行通信的一種技術，它是地面微波通信的繼承和發展。衛星通信系統通常由二部分組成，分別是衛星端、地面端。衛星端在空中，主要用於將地面站發送的信號放大再轉發給其它地面站。地面站主要用於對衛星的控制、跟蹤以及實現地面通信系統接入衛星通信系統。

衛星通信的的特點是：覆蓋范圍廣，工作頻帶寬，通信質量好，不受地理條件限制，成本與通信距離無關等。其主要用在 國際通信，國內通信，軍事通信，移動通信和廣播電視等領域 ，衛星通信的主要缺點是通信具有一定的延遲，比如打衛星電話時，不能立即聽到對方回話，主要原因是衛星通信的傳輸距離較長，無線電波在空中傳輸是有一定延遲的。

衛星移動通信憑借其覆蓋范圍廣、不受地理條件影響等優勢，與地面通信系統形成互補，廣泛應用於地面通信系統不易覆蓋或建設成本過高的領域。

目前我國海洋漁業大馬力漁船超過30萬艘，中小馬力漁船超過100萬艘，現有各種通信手段(手機、超短波、短波、北斗簡訊)都存在各種弊端，無法滿足漁船和漁政指揮的需要，尤其是對通話需求極高。衛星移動通信系統可以彌補這個業務空缺。

據統計，我國擁有40000個沒有通信手段的水庫。按2300個縣計算，縣一級防汛指揮部門配備1～2部衛星移動通信系統手持終端，七大流域管理系統每流域配備20部手持終端，共需要約7萬部衛星移動通信話音終端以及幾十萬水文自動監測數據終端。

在我國西部的很多地區，地理條件和自然環境很惡劣，地面通信已經無能為力。通過衛星方式解決特別偏遠地區村通工作具有投資較少、安裝簡單靈活的特點。適合固定通信、移動通信難以覆蓋的偏遠區域，具有較好的 社會 效益。

在玉樹抗震救災中，由中國電信運營的衛星通信發揮了重要作用，形成了衛星網路與移動通信網、固網、互聯網相互補充和支撐的立體保障格局。國內部分專家呼籲，我國幅員遼闊，地質復雜，各種災害及突發事件頻發，建設衛星應急通信系統顯得尤其重要和迫切。

以石油勘探為例，石油隊伍所在的探區多為沙漠和戈壁灘，地理位置偏僻，公共電信網路無法顧及。以往各油田野外作業隊主要採用短波電台，已經遠遠滿足不了石油勘探開發的發展需要。衛星通信具有不受地理環境條件的影響，覆蓋面廣的特點，能夠滿足石油勘探的通信需求。

2006年年末台灣地震破壞海底通信電纜，造成了大規模的通信故障，影響重大。這一事件反映了「衛星通信作為備份手段」的重要性與迫切性。

結論： 衛星移動通信作為遠距離無線通訊技術，憑借其覆蓋范圍廣、不受地理條件影響等優勢，與地面通信系統形成互補，廣泛應用於地面通信系統不易覆蓋或建設成本過高的領域。

衛星通訊的用途：

傳統行動電話因基站布局限制，受地理因素影響，出現無通話信號，無數據信號等問題，而衛星移動通信突破這一瓶頸。在沒有手機信號覆蓋的地區，會採用衛星通信，或者有時候把衛星電話當作備用，以防止走到無手機信號的地方帶來危險。

目前使用衛星電話比較多的海員、野外勘探，居住在沙漠、草原、戈壁等人言必較少的居民，還有就是一些資深的驢友，再就是一些商務人員也可能配置衛星電話，主要目的就是在我們通常所理解的手機信號無法覆蓋的地方，能夠保持和外界的聯系，在遇到危險或者需要求助的時候能夠派上用場。

衛星的分類：

按服務區域不同分為國際通信衛星、區域通信衛星和國內通信衛星；

按用途的不分為軍用通信衛星、民用通信衛星和商業通信衛星；

按通信業務種類的不同分為固定通信衛星、移動通信衛星、電視廣播衛星、海事通信衛星、跟蹤和數據中繼衛星；

我們日常使用的手機的信號需要通過衛星來傳輸嗎？

目前在絕大多數情況下，手機的信號是不需要衛星進行轉發的。移動通信的基站，最多的是使用光纖接入核心網。通常看到的衛星電話，都還配置有天線，但是咱們常用的智能手機，已經看不到天線了。原因是衛星電話由於需要更大的發射功率，所以天線也要比智能手機大一些，而且耗電量更高，功能也相對智能手機要少一些。

當然，也並不是手機完全用不到衛星通信信號，特殊情況有可能。我們比較廣泛的了解衛星電話是從2008年汶川大地震的時候，當時所有通訊中斷，短時間內無法恢復，但是只有藉助衛星電話來通訊，再就是馬航370的失蹤，當時海事衛星公司根據機載衛星天線的角度計算了一個大概的范圍，遺憾的是馬航370當時沒有購買衛星服務。

衛星通信能傳輸高質量的聲音及畫面信息，通信覆蓋率高，設備簡單，重量輕便於裝在應急通信車上，不受天氣影響，信息傳輸量大，是當代應急通信車中重要的通信手段。

近年來，商業航天發展迅速，衛星發射隨著技術和產業的成熟也越來越容易，衛星應用的范圍亦隨著人們生活的需要變得越來越大。衛星導航，衛星通訊，衛星觀測……除了這些衛星應用，衛星還能用來做這些事

1：衛星可以用於海上維權

2016年8月10日，中國在太原衛星發射中心成功將高分三號衛星發射升空。

2016年8月，長征四號丙運載火箭將高分三號衛星發射升空

作為中國首顆解析度達到1米的合成孔徑雷達成像衛星，這顆衛星能夠全天時、全天候進行覆蓋全球的監測服務，將用於災害預警、天氣預報、水資源評價以及海上權益維護等領域。

這顆高分衛星不僅成像幅寬大，而且可以詳查特定區域，還是中國首顆長壽命設計的低軌遙感衛星，壽命長達8年時間。

2：衛星測算就業增長情況

衛星數據使用方法和機器學習方法能夠很好地洞悉大數據和新的分析方法今後將如何改變我們度量貧困的方式。

研究人員採用機器學習方法(即採用演演算法從數據中獲得啟示)和衛星影像對貧困人口分布情況進行預測。

組合使用衛星影像的時間序列數據和學習辨認建築物、道路、車輛以及經濟活動痕跡的計算機，可帶來更准確、成本更低以及更便於推廣的方法，用於測算消費支出、資產及財富。

3：衛星能用來測地震

張衡一號是首顆由我國自主研發建造的電磁監測試驗衛星，將於2017年8月前後發射、投入使用。屆時中國將首次具備全疆域和全球三維地球物理場動態監測能力，也是唯一擁有在軌運行的多載荷、高精度地震監測試驗衛星的國家。

4：衛星監測霧霾時空變化

風雲四號由中國航天 科技 集團公司八院總研製，主要功能是對大氣、雲層、空間環境進行高時間解析度、高空間（三維）解析度、高光譜解析度觀測，為高精度的天氣分析和預報、短期氣候預測、環境和災害監測、空間環境監測預警等提供服務。

5：衛星監測二氧化碳濃度

2016年12月22日中國首顆用於監測全球大氣二氧化碳含量的科學實驗衛星在酒泉成功發射。這顆衛星搭載了一體化設計的高光譜二氧化碳探測儀以及起輔助作用的多譜段雲與氣溶膠探測儀兩台科學載荷，將觀察重點地區乃至全球的大氣中二氧化碳濃度1%的細微變化。

6：衛星應用於生態環境和安全應急領域

從新疆維吾爾自治區經濟和信息化委員會獲悉，新疆衛星應用中心的高分衛星數據廣泛應用於生態環境和安全應急兩大領域，示範區域面積達377萬平方公里，直接經濟效益達3.32億元

7：衛星在農業領域的應用

這項研究始於2016年，研究者發現了氣候變化對農業經濟的影響，並利用基於遙感的農藝模型進行農業生產力變化的預測。

要說衛星通訊的用途，先說說衛星通訊的優缺點：

優點：

1、通信距離遠：在衛星波束覆蓋區域內，通信距離最遠為13000公里；

2、不受通信兩點間任何復雜地理條件的限制；

3、不受通信兩點間任何自然災害和人為事件的影響；

4、通信質量高，系統可靠性高，常用於海纜修復期的支撐系統；

5、通信距離越遠，相對成本越低；

6、可在大面積范圍內實現電視節目、廣播節目和新聞的傳輸和數據交互；

7、機動性大，可實現衛星移動通信和應急通信；

8、信號配置靈活，可在兩點間提供幾百、幾千甚至上萬條話路和中高速的數據通道

9、易於實現多地址傳輸；

10、易於實現多種業務功能。

㈦ 導航是如何應用大數據分析最近路線

利用衛星影像獲取圖片，把圖傳到後台電腦，再讓工作人員數字化。
地圖導航軟體公司都有專門的測繪車輛和人員，他們每天都駕車行駛在道路上採集道路信息，測繪車輛的車頂上會安裝攝像頭，在車輛行駛過程中會拍下各種道路的信息。
所有的導航技術都涉及定位與已知位置或模式相比較的導航儀的位置。在更廣泛的意義上，導航可以指涉及確定位置和方向的任何技能或研究。在這個意義上，導航包括定向運動和行人導航。導航儀還經常測量與物體的距離。在圖表上，距離產生一個圓或圓弧的位置。圓圈，圓弧和位置的雙曲線通常被稱為位置線。如果導航員畫兩條線，他們相交就必須在那個位置。

㈧ 大數據發展趨勢是什麼

1、數據管理仍然困難

大數據分析有一個相當清晰的想法:找到內隱藏在大量數據中的信息模式，訓練容機器學習模型來發現這些模式，並將這些模型應用到生產中，實現操作自動化。您需要清理數據並在必要時重復它。

2、數據孤島繼續激增

這並不難預測。在五年前的Hadoop開發熱潮中，人們認為所有數據，包括分析和事務工作負載，都可以合並到一個平台中。

3、流媒體分析突破之年

組織處理新數據越快，業務增長越好。這是實時或流分析背後的驅動力。但是對組織來說，這樣做的挑戰一直是非常困難和昂貴的，但是隨著組織的分析團隊的成熟和技術的改進，這種情況會發生變化。

㈨ 高分衛星數據可應用於哪些領域

6月2日，我來國在酒泉衛星發射中心源成功發射高分專項高分六號衛星。這是一顆低軌光學遙感衛星，也是我國首顆精準農業觀測的高分衛星，具有高解析度和寬覆蓋相結合的特點。

當前高分衛星數據已在國土、海洋、環保、林業等20個行業1800多家單位得到了廣泛應用。童旭東舉例說，氣象和減災兩個行業正實現高分示範系統與原有衛星業務系統的集成，在汛期南方大雨和多次台風應對的防災減災方面，高分四號衛星拍攝的超高清雲圖成為中央氣象台研判台風路徑和損毀影響的重要信息源。交通行業應用高分影像數據，結合大數據分析方法，對春運期間火車站附近進行人群熱度分析，指導人流疏散，防止發生踩踏事件。來源：人民網－人民日報