资源环境大数据工程是推动可持续发展的关键技术之一，它通过收集、分析、处理和利用大量的环境数据，为政府、企业和公众提供科学决策支持。以下是一些关键技术：
1. 数据采集与传输技术：这是资源环境大数据工程的基础，包括传感器网络、遥感技术、无人机等，用于实时或定期采集环境数据。同时，需要有高效的数据传输技术，如无线通信、光纤传输等，确保数据的实时性和可靠性。
2. 数据处理与分析技术：通过对采集到的数据进行清洗、整合、存储和分析，提取有价值的信息，为决策提供依据。这包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，以及可视化技术，帮助用户直观地理解数据。
3. 数据共享与交换技术：为了实现跨部门、跨地区、跨行业的资源共享，需要有标准化的数据格式、协议和接口，以及安全的数据共享机制。此外，还需要有云计算、物联网等技术的支持，实现数据的远程访问和计算。
4. 数据驱动的决策支持系统：基于大数据技术，构建数据驱动的决策支持系统，为政府、企业和个人提供科学的决策依据。这包括数据模型、算法、模拟仿真等技术，以及可视化工具，帮助用户直观地理解和应用数据。
5. 数据安全与隐私保护技术：在大数据工程中，数据安全和隐私保护至关重要。需要有加密技术、访问控制、审计追踪等手段，确保数据的安全和用户的隐私权益。
6. 人工智能与机器学习技术：这些技术可以应用于资源环境大数据工程中，提高数据处理的效率和准确性。例如，通过机器学习算法，可以从海量数据中挖掘出潜在的规律和趋势，为决策提供支持。
7. 区块链技术：区块链具有去中心化、不可篡改、透明等特点，可以应用于资源环境大数据工程中，保证数据的真实性和完整性。例如，通过区块链技术，可以实现数据的分布式存储和共享，提高数据的安全性和可靠性。
8. 云计算与边缘计算技术：云计算提供了强大的计算能力和存储空间，可以满足大规模数据处理的需求。边缘计算则将数据处理能力下沉到设备端，减少数据传输延迟，提高响应速度。两者结合，可以实现资源的优化配置和高效利用。
总之，资源环境大数据工程是推动可持续发展的关键技术之一，通过数据采集与传输、数据处理与分析、数据共享与交换、数据驱动的决策支持、数据安全与隐私保护、人工智能与机器学习、区块链技术和云计算与边缘计算等关键技术，可以为政府、企业和个人提供科学决策支持，促进资源的合理利用和环境的可持续发展。
