黃冬梅、鄒國良編著的《海洋大數據/大數據技 術與應用》從海洋大數據的歷史及國內外研究與應用現狀出發，分析了海洋大數據的獲取與特征分類、海洋大數據的處理及應用的關鍵技術，展示了海洋大數 據在風暴潮災害評價與決策以及海洋溢油災害的檢測與防治兩方面的典型應用，就關鍵技術與實際應用兩個方面進行了發展趨勢的展望。本書介紹了基于混合云的海洋大數據存儲技術、海洋大數據的分析挖掘技術、海洋大數據的質量控制技術、海洋大數據的信息安全技術以及基于Spark云平臺的海洋大數據動態分析與展示等技術。
本書立足于海洋信息化技術的基礎研究、應用開發和海洋信息服務的實際項目與成果，實現理論與實踐緊密結合，內容豐富，條理清晰，關鍵技術與典型應用相結合，具有一定的前瞻性。
本書適合于海洋信息化領域的相關技術人員閱讀 ，可作為海洋信息化管理、決策和研究人員的參考書 ，也可作為相關專業研究生和高年級本科生的教材。
第1章 海洋大數據的歷史沿革 1.1 傳統海洋數據 1.1.1 地理大發現 1.1.2 航海的需要 1.2 從傳統海洋數據到海洋大數據 1.2.1 海洋經濟的發展促進海洋大數據的產生 1.2.2 海洋災害的防治促進海洋大數據的產生 1.3 海洋大數據發展現狀 1.3.1 海洋大數據萌芽 1.3.2 海洋大數據國際現狀 1.3.3 海洋大數據國內現狀 參考文獻 第2章 海洋大數據獲取與特征 2.1 海洋大數據的獲取 2.1.1 空基監測平臺海洋數據的獲取 2.1.2 陸基監測平臺海洋數據的獲取 2.1.3 海底監測平臺海洋數據的獲取 2.1.4 歷史海洋數據 2.1.5 社會經濟數據的收集與歸檔 2.2 海洋數據的特征 2.2.1 海洋數據的海量性 2.2.2 海洋數據的多類性 參考文獻 第3章 海洋大數據分類 3.1 被動產生的海洋大數據 3.1.1 海域使用管理數據 3.1.2 海洋環境管理數據 3.1.3 海岸帶綜合管理數據 3.2 主動產生的海洋大數據 參考文獻 第4章 面向海洋大數據應用的關鍵技術研究 4.1 海洋大數據的存儲 4.1.1 云計算技術 4.1.2 海洋大數據專有云平臺 4.1.3 海洋大數據存儲模型 4.2 海洋大數據分析挖掘 4.2.1 時間序列相似性分析 4.2.2 時間序列預測 4.2.3 時空聚類 4.2.4 時空異常檢測 4.2.5 監督分類與非監督分類分析 4.3 海洋大數據的質量控制 4.3.1 海洋大數據的生命周期 4.3.2 海洋大數據的質量要素 4.3.3 面向多模態海洋大數據的模糊質量評估模型研究 4.4 海洋大數據的安全 4.4.1 海洋大數據安全的必要性 4.4.2 海洋大數據的安全需求 4.4.3 海洋大數據面臨的安全挑戰 4.4.4 海洋大數據安全的關鍵技術 參考文獻 第5章 海洋大數據在上海風暴潮災害輔助決策系統中的應用 5.1 云計算平臺下海洋大數據應用框架 5.1.1 基于Spark的云計算平臺 5.1.2 上海風暴潮數據應用框架 5.2 上海風暴潮災難預報分析 5.2.1 基于統計模型的風暴潮時空分析 5.2.2 基于統計分析的災害危險性分析 5.2.3 城市風暴潮災情水動力模型建立 5.3 上海風暴潮災害評價 5.3.1 指標體系 5.3.2 單因素評估 5.3.3 多因素評估 5.3.4 案例 5.4 上海風暴潮災害輔助決策系統 5.4.1 風暴潮災害中的最短撤離路徑快速生成方法 5.4.2 救援路線中的并行搜救算法 5.4.3 案例 5.5 三維可視化技術在風暴潮災害中的應用 5.5.1 海量地形數據的處理策略 5.5.2 三維繪制引擎 5.5.3 地形渲染 5.5.4 三維渲染性能優化 5.5.5 分層層次細節 5.5.6 案例 參考文獻
