京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国航天领域大数据应用
近年来,随着我国综合国力的提升,航天事业得到了飞速发展。航天领域在研制、运行和发布成果的全过程中,都会产生大数据和应用大数据的需求,数据既是航天理论的基础,又是航天实践的基石,因而航天领域是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域。
航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。如果没有及时而精确的大数据支持,哪怕是一个小数点的错误,也会影响全局的成败。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。数据可视化是大数据领域所有价值的终极呈现,而航天领域的可视化,缘其数据总量更多,精确度更高,价值更高,一直被誉为数据可视化领域之巅。
“军民融合”是我国改革开放以来国防科技工业改革与发展的总方针。目前,我国的一些自主企业在航天大数据可视化领域已经具备成熟的技术,以数字冰雹为例,其参与了国家多项航天科研项目,为我国多项航天任务提供了的可视化技术支撑。基于指挥监控中心大屏可视化,可以实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
一、全三维空间环境仿真
如今,航天领域的可视化范围已经从地球延伸至整个宇宙空间,这就对空间环境的逼真性和精确度提出了更高的要求。想要对空间环境进行更加逼真的态势显示,就需要利用三维视图结合虚拟现实技术,真实刻画地球和宇宙空间环境,逼真呈现地球和太空乃至其他行星的精确位置,并且呈现实时的光照、云层、大气圈和反射等渲染效果。支持全球高程显示,超精细细节,超大范围地形展示,并且视角范围可从全球视角无级放大至微观细节观察视角,实现全空间范围的环境态势显示,以最佳方式实现宇宙环境可视化和空天态势可视化。
二、 航天器三维仿真
航天器的仿真效果对于航天测发、测控、模拟演练、航天器数据分析、状态监控的展现以及提升指挥员的态势认知,提高决策质量有着越来越重要的影响。这就要求可视化系统基于三维实时渲染引擎,并且结合高度逼真的图像渲染,配置多种可进行存储、积累和复用的大范围地形数据可视化模型、可视化模型数据库、可视化效果库,构建多领域多层次仿真系统,以保证可视化效果高水准呈现。支持对卫星采集数据的可视化分析,支持添加各种辅助标识,表现各种不同类型探测器的探测范围、通讯链路等效果。同时,航天器的位置、运行的轨迹、空中的姿态等动态呈现,全部可以基于数据实时驱动,并且能够通过网络接收实时数据并与后台数据平台对接,驱动仿真画面实时更新。
三、航天任务流程仿真
航天任务是一项涉及众多专业领域的复杂系统工程,因此常常需要对航天任务中的各要素进行模拟、分析与仿真,以支持航天任务的设计论证。为了对任务执行过程和状态进行仿真呈现,使相关人员直观地看到航天任务执行的动态过程并了解航天任务的执行状态等信息,就需要将二三维地理信息系统与航天任务内容相结合,利用三维可视化技术将任务流程可视化,真实再现任务过程中信息的流动和动态演化,为航天任务的综合效能评估提供逼真的空间环境模拟和数据支持。还要支持对复杂的任务流程进行推演和分析,并可在实时监控状态和规划数据进行比对,以及根据实际数据对历史态势进行回放。
四、航天数据可视分析
在各项航天任务过程中产生的数据具有数据量大、数据类型复杂多样及关联性强的特点,为了将海量的基础数据和结果数据进行有效管理和分析,就需要科学的分析算法,针对海量数据繁多的指标与维度,按主题、成体系地进行多维度的实时交互分析,并提供上卷、下钻、切片、切块、旋转等数据观察方式,呈现复杂数据背后的联系,帮助用户从不同角度分析数据、展示数据的不同影响。还应支持分析算法模块扩充,支持嵌入各种仿真计算模型,为更加复杂的行业应用提供支持。
五、大屏多屏环境支持
大屏幕显示系统已经成为信息可视化不可或缺的核心基础,针对航天领域数据量大、可视化精度高的特点,对大屏可视化环境的的要求也越来越高。航天领域的大屏多屏环境要满足超高像素全屏点对点输出,视网膜级分辨率,清晰、细腻、惊艳的显示画面。支持多屏拼控,显示内容自由布局组合。并可通过PAD手持设备作为控制终端来实现对大屏的交互控制。系统内置对矩阵、拼控设备的控制支持,实现软件根据投放内容需要自动切换大屏幕布局场景,大幅度降低使用过程中的交互复杂程度。
习近平总书记强调,星空浩瀚无比,探索永无止境,只有不断创新,中华民族才能更好走向未来。我们正在实施创新驱动发展战略,这是决定我国发展未来的重大战略。航天科技是科技进步和创新的重要领域,航天科技成就是国家科技水平和科技能力的重要标志。希望将来能有更多的先进技术为我们空间科学的发展提供“中国力量”,落实航天大数据的应用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10