第21章　基于监测信息的大数据挖掘

海洋大数据作为大数据技术在海洋领域的实践，也具备数量（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）和价值（value）等大数据特性。多年来，通过卫星遥感观测、走航观测、多种水上水下仪器设备采集，积累了丰富的海洋数据。多种观测、模式数据的不断产生，使得海洋数据快速增长，同时也对数据处理的时效提出更高的要求。由于观测仪器不同，加之海洋大数据的多源异构和数据价值密度低等特点，为数据采集、传输、存储、处理、共享、分析挖掘和安全保障等环节带来了多种挑战。然而，海洋大数据在海洋防灾减灾、生态环境保护、海上目标监测追踪、应急救援等方面所发挥的重要作用，却日益突显出对海洋大数据快速精准分析的迫切需求。本章主要介绍基于监测信息的大数据挖掘，分节介绍数据挖掘产生背景、数据挖掘的流程、数据挖掘算法和基于深度学习的海洋大数据挖掘的实例。如图21.1所示为数据挖掘的三阶段过程模型。

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