①课题来源与背景； 移动互联、智能物联、垂直网络等新兴技术时刻都在产生海量具备时空属性的数据资源，如何充分利用时空大数据的价值是各行各业都迫切需要解决的问题。 正是基于对时空大数据发展趋势的认识，航天精一联合广东省科技基础条件平台中心、华南师范大学共同研发了可提供基础数据服务、特色行业数据服务、智能分析服务的“基于时空大数据智能分析技术应用与云服务平台”，实现了具有特色产业的云计算与大数据创新应用和示范。 本项目融合大数据挖掘技术、PaaS技术、智能分析与处理技术、可视化展示技术、云存储技术、机器学习技术等，集成面向骨干企业与政府部门的基础地图、地名地址、数据资源、位置信息、采集信息云服务等SaaS服务，实现时空大数据的全生命周期管理。

     ②技术原理及性能指标； 基于时空大数据智能分析技术应用与云服务平台的开发不依赖于任何供应商平台，完全采用开源框架自主搭建。采取GeoKettle 作为时空大数据的ETL工具，对时空数据进行抽取、转换和装载等处理；基于Hadoop+Spark+Solr技术，实现时空大数据的分布式数据的存储，完成时空大数据的存储、云检索与分析运算；使用现有的时空关系挖掘、时空语义搜索等机器学习算法，以及改进的KMeans-Boosting-BP模型来建立时空预测模型，对时空数据进行挖掘和智能分析，以提升弱学习器的预测精度；基于Angular、Openlayers3等开源框架设计及实现FDP地图框架，实现地图的浏览、缩放等基本操作，并提供API接口供第三方调用。 基于以上技术，本平台解决了多源异构时空大数据的一体化建模、时空大数据的分布式存储管理、微服务等开源脱平台框架的建设问题，实现了基于坐标加密解密与图像处理的地图栅格实时纠偏服务；构建了基于地理位置的时空关系挖掘机制和基于深度学习的时空语义搜索方法；提出了针对非平衡警情数据改进的K-Means•Boosting-BP模型，建立了急性传染病预防控制时空分析模型以及多源异构急性流行病数据实时监测模型。

    ③技术的创造性与先进性； 项目针对公安、疾控、电力等行业的具体业务需求，充分挖掘时空大数据的价值，重点研发了一个可提供基础数据服务、特色行业数据服务、智能分析服务的时空大数据基础服务云平台，实现了行业动态、海量、异构的数据资源接入、存储、运算、可视化及整生命周期管理并以服务的形式发布，为访问行业数据提供统一的访问接口、供第三方调用基础服务信息，打破了信息壁垒。 项目主要创新包括：建立时空大数据资源整合与共享服务标准体系，指导和约束时空数据的一体化建模和管理。建设行业的数据服务资源平台，实现海量数据的存储和管理，实现了电力、三大运营商、公安、疾控等特色行业数据资源服务。研发预测分析模型，为公安、电力、通信等行业的具体问题构建模型，运用人工智能技术分析数据中隐藏的信息，为相关行业提供决策依据。

    ④技术的成熟程度，适用范围和安全性； 项目成果主要基于时空大数据智能分析技术，在技术成熟度而言，智能分析技术正处于快速发展期。本项目成果主要面向公安、安监、疾控等政府部门，提供数据资源云服务，全面推进信息化建设，为有效处理复杂社会问题提供新的手段；面向电力及三大运营商等骨干企业，提供位置信息等服务，给客户提供用户所在地周围的相关有用信息，以便进行用户信息管理、用户行为预测分析等。

    ⑤应用情况及存在的问题； 本系统自投放市场以来，已获得了公安、政法、电力、电网、疾控、住建等行业的项目订单，在广东、广西、江西、福建、湖北、江苏、新疆等多个省（区）及广东14个地市得到应用，得到了客户的高度认可，累计获得合同额超过1.5亿元，取得了良好的经济效益和社会效益。

    ⑥历年获奖情况； 本系统在研究、应用过程中荣获了2019、2020地理信息科技进步奖、2020地理信息产业优秀工程奖等荣誉。