资源环境数据形成的大数据方法
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通过照片可收集很多的信息，如判断地物形状、路径等信息。国内外也发展了很多手机端众源数据的地理数据采集软件，并在这个基础上开展很多应用。例如用于土地覆被的验证数据源，可以为作物生长提供监测信息，也可以为极端气候与气候变化提供预警信息。2015 年以来，全球农情遥感速报团队通过将原有的“GVG（GPS、VIDEO 和 GIS）农情采样系统”桌面端软件升级移植至智能手机端，并在智能手机应用市场对外开放，实现了农作物种植状况照片的随时随地采集。利用该方法已成功实现了农田照片与作物类型的快速采集；每年获得由不同用户在全球范围开展的作物种植结构调查数据记录达 10 万余条，大幅缩减了全球范围作物种植结构信息获取的时间和财力，并为作物种植面积估算与预测提供地面观测大数据支撑（图 1）。2017 年依托该应用程序，在 70 天内，快速高效获取了覆盖全国 1 381 个县级行政单元超过 75 万条作物种植状况地面样本信息，支撑了 2017 年全国水田/旱地及其他土地覆被分区域提取。升级后的“GVG 众源地理数据采集”应用程序采用固定表单的形式，为非专业人员提供不同土地覆被类型标识的解决方案，降低了众源地理数据采集过程的不确定性；“GVG 众源地理数据采集”应用程序改变了过去需要开展全球地面观测或通过数据共享获取地面观测资料的工作模式，在减少地面观测工作量的同时，也大大减少地面观测的人力和财力投入，为土地覆被分类的样本获取提供经济有效的解决方案。该应用程序目前已经可在谷歌、苹果、华为等应用平台免费下载和使用；该应用与云端服务器实时通讯，用户仅需要进行简单的账号验证以后，便可以使用其采集土地覆被、农作物样本等信息；伴随着用户数量的增多，通过该应用程序采集数据时，大数据的意味也越浓。
然而，当前手机照片能提供的信息并没有得到充分的利用，目前的应用只是粗浅的，深度应用还有待进一步开发和发展。随着手机功能的不断强大，嵌入的传感器越来越多，以及内置各种传感器的应用程序越来越多，可测量的信息就越来越多。例如：利用智能手机进行单片测树，包括树高、胸径和材质； Kinect 传感器技术提供的植株冠层三维测量的方法等。这些全新的内置传感器及相应的应用程序使得手机可采集的信息更加宽泛，而有些信息恰恰可以取代当前资源环境领域花费大量人力物力、乐此不疲采集信息的落后方式。众源数据获取方法，由于数据采集更加高效，可获取数据量也将有大幅提升，甚至可以通过海量众源数据克服当前数据采集过程中系统性和代表性不足的弊端，从而实现众源地理数据逐渐替代传统行业部门数据采集的方式；更是大幅提高业务部门工作效率的有效手段，将逐渐替代传统的雇佣、派遣的数据采集方式。公众的参与，避免了业务数据调查过程中的大量投入，并逐渐淡化业务数据的专业性，使得数据走向大众化，实现大众共同参与资源环境管理的新局面。
此外，众源数据采集者的无意识和非专业特点使得众源数据存在不一致性、不完整性等问题，造成众源数据具有一定程度的不确定性。目前的解决办法是，在众源采集进行数据汇交时，通过一种明确的机制和标准规范实现数据的汇集和集中管理，自动对众源数据进行标准化整理与分析。通过固定选项的方式进行数据标识，可以提高非专业人员采集数据的标准化程度，降低数据的不确定，提高数据的有效性。这种策略解决了众源数据的规整、汇聚问题以及数据采集的标准化问题，并大幅降低众源数据的不确定性，提升其可用性；然而这种方式也限制了大众的无意识行为，从无意识的采集数据变成了有意识的数据收集，从而导致众源数据“小众”化，而这一点则是众源数据采集面临的最大问题。