什么是gis电子应用 GIS的应用功能及GIS的应用领域|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

GIS的应用功能及GIS的应用领域

随着人们对空间信息认识的加深及数字化产品的普及，其应用的深度和广度将进一步加深和拓宽。据不完全统计，现实数据库信息中大约75％的信息具有空间性，政府部门信息中大约85％的信息具有空间性。因此，GIS在众多领域都将扮演重要角色，不仅能帮助人们解决全球环境变化和区域可持续发展等重大问题，而且将呈现社会化的应用趋势，成为人们在科研、生产、生活、学习和工作中不可缺少的工具与手段。

有关GIS的应用功能，举例如下：

一、资源清查与管理

资源的清查、管理与分析是GIS应用最广泛且趋于成熟的应用领域，也是GIS最基本的职能，包括土地资源、森林资源和矿产资源的清查、管理，土地利用规划、野生动植物保护等。

GIS的主要任务是将各种来源的数据和信息有机地汇集在一起，通过GIS软件生成一个连续无缝的、功能强大的大型地理数据库，该数据环境允许集成各种应用，如通过系统的统计、叠置分析等功能，按照多种边界和属性条件，提供区域多种条件组合形式的资源统计和资源状况分析，最终用户可通过GIS的客户端软件直接对数据库进行查询、显示、统计、制图及提供区域多种组合条件的资源分析，为资源的合理开发利用和规划决策提供依据。

以土地利用类型为例，可输出不同土地利用类型的分布和面积、按不同高程带划分的土地利用类型、不同坡度区内的土地利用现状及不同类型的土地利用变化等，为资源的合理利用、开发和科学管理提供依据。如中国西南地区国土资源信息系统，设置了三个功能子系统，即数据库系统、辅助决策系统和图形系统，存储了1500多项300多万个资源数据。该系统提供了西南地区的一系列资源分析与评价模型、资源预测预报及资源合理开发配置模型。该系统可绘制草场资源分布图、矿产资源分布图、各地县产值统计图、农作物产量统计图、交通规划图及重大项目规划图等不同的专业图。

二、区域规划

区域规划具有高度的综合性，涉及资源、环境、人口、交通、经济、教育、文化、通讯和金融等众多要素，要把这些信息进行筛选并转换成可用的形式并不容易，规划人员需要切实可行的技术和实时性强的信息，而GIS能为规划人员提供功能强大的工具。

规划人员可利用GIS对交通流量、土地利用和人口数据进行分析，预测将来的道路等级；工程技术人员利用GIS将地质、水文和人文数据结合起来，进行路线和构造设计；GIS软件的空间搜索算法、多元信息的叠置处理、空间分析方法和网络分析等功能，可帮助政府部门完成道路交通规划、公共设施配置、城市建设用地适宜性评价、商业布局、区位分析、地址选择、总体规则、分区、现有土地利用、分区一致性、空地、开发区和设施位置等分析工作，是实现区域规划科学化和满足城市发展的重要保证。我国大、中城市居多，为保证城市可持续发展，加强城市规划建设，实现管理决策的科学化、现代化，根据加快中心城市规划建设和加强城市建设决策科学化的要求，利用GIS作为城市规划管理和分析的工具，具有十分重要的意义。

三、灾害监测

借助遥感监测数据和GIS技术可有效地进行森林火灾的预测预报、洪水灾情监测和洪水淹没损失的估算及抗震救灾等工作，为救灾抢险和决策提供及时准确的信息。如根据对我国大兴安岭地区的研究，通过普查分析森林火灾实况，统计分析十几万个气象数据，从中筛选出气温、风速、降水、温度等气象要素以及春秋两季植被生长情况和积雪覆盖程度等14个因子，用模糊数学方法建立数学模型以及模型建立的多因子综合指标森林火险预报方法，预报火险等级的准确率可达73％以上。又如黄河三角洲地区防洪减灾信息系统，在Arc/Info GIS软件支持下，借助大比例尺数字高程模型，加上各种专题地图如土地利用、水系、居民点、油井、工厂和工程设施及社会经济统计信息等，通过各种图形叠加、操作、分析等功能，可计算出若干个泄洪区域及其面积，比较不同泄洪区域内的土地利用、房屋、财产损失等，最后得出最佳的泄洪区域，并制定整个泄洪区域内的人员撤退、财产转移和救灾物资供应等的最佳运输路线。

此外，RS与GIS技术在抗震救灾中也有广泛应用。我国是地震多发国家之一，为了尽可能减少在未来地震中的生命和财产损失，必须建立一套地震应急快速响应信息系统。GIS技术作为该系统的基础，在平时建立起来的地震重点监视防御区的综合信息数据库和信息系统基础上，一旦发生大地震，就可借助RS和GIS技术迅速获取震区的各种信息，经过快速处理来获得地震灾害的各种信息，以便实现对破坏性地震的快速响应，防震减灾应急对策建议的即时生成，各种震情、灾情、背景、方案信息的可视化图形展示。这些信息不仅可为抗震救灾的部署提供重要依据，也可为各种救灾措施的实施提供信息支持，以提高抗震救灾的效率，最大限度地减轻地震造成的损失。GIS技术在地震中的具体应用包括应急指挥、灾害评估、辅助决策、地震灾害预测等。

四、土地调查和地籍管理

土地调查包括对土地的调查、登记、统计、评价、使用等。土地调查的数据涉及土地的位置、房地界、名称、面积、类型、等级、权属、质量、地价、税收、地理要素及有关设施等项内容。土地调查是地籍管理的基础工作。随着国民经济的发展，地籍管理工作的重要性正变得越来越明显，土地调查的工作量变得越来越大，以往传统的手工方法已不能胜任。GIS为解决这一问题提供了先进的技术手段。借助GIS可以进行地籍数据的管理、更新，开展土地质量评价和经济评价，输出地籍图，同时还可为有关的用户提供所需的信息，为土地的科学管理和合理利用提供依据。

五、环境管理

随着经济的高速发展，环境问题愈来愈受到人们的重视，环境污染、环境质量退化已成为制约区域经济发展的主要因素之一。环境管理涉及人类的社会活动和经济活动的一切领域。传统的环境管理方式已不断受到挑战，逐渐落后于我国经济发展的要求。而GIS技术可为环境评价、环境规划管理等工作提供有力工具，如环境监测和数据收集、建立基础数据库和环境动态数据库、建立环境污染的有关模型、提供环境管理的统计数据和报表输出、环境作用分析和环境质量评价、环境信息传输和制图等。为提高我国环境管理的现代化水平，很多新型的环境管理信息系统不断建成。从1994年下半年起，在国家环保总局的统一领导下，我国进行了覆盖27个省、市、自治区的省级环境信息系统（pEIS）建设。

六、城市管理

城市管理是一项内容广泛、涉及面宽的复杂管理，不但需要各级政府之间的协调，更需要各部门之间的协作。同时，还需要处理各种统计数据与信息，查阅并分析许多与空间位置相关的信息，如城市自然要素的空间分布，基础设施中管线的布设，公共事业中设施的建设和布局，社会管理中流动人口的来源、分布、就业分布、社会治安因素分析、社区管理设施与服务分布等。这些工作都需要能够专门处理空间数据和进行空间分析的GIS作为技术手段。

在城市公共基础设施管理中，GIS可帮助管理人员查询设施管线、管网（包括供水、排水、供电、供气及电缆系统等）的分布，追踪流量信息和运行质量监控；在城市公共事业管理中，GIS主要用于公共事业设施的分布及需要公共事业服务的特殊人群的分布分析等；在城市资源与生态环境管理中，GIS的职能主要体现在资源清查与管理、土地调查和地籍管理、灾害监测和环境管理等方面；在城市经济空间结构管理方面，GIS主要处理各经济要素的空间分布，如产业空间布局、商贸中心的分布、城市功能区的范围等，并分析其规模、形态和位置是否符合城市空间扩张的规律；在城市社会管理中，GIS主要进行城市社会因素的空间特征的管理，如人口分布、不同人口密度的地区显示、社区服务设施分布、影响社会治安因素的分布分析及犯罪嫌疑人追踪等。

七、作战指挥

军事领域中运用GIS技术最成功的例子当属1991年海湾战争。美国国防制图局为满足战争需要，在工作站上建立了GIS与遥感的集成系统，它能用自动影像匹配和自动目标识别技术处理卫星和高低空侦察机实时获得的战场数字影像，及时（不超过4小时）将反映战场现状的正射影像图叠加到数字地图上，并将数据直接传送到海湾前线指挥部和五角大楼，为军事决策提供24小时的实时服务。通过利用GpS（全球定位系统）、GIS、RS（遥感）等高新尖端技术迅速集结部队及武器装备，以较低的代价取得了极大的胜利。

八、辅助决策

GIS利用特有的数据库，通过—系列决策模型的构建和比较分析，可为国家宏观决策提供依据。例如，系统支持下的土地承载力研究，可解决土地资源与人口容量的规划。在我国三峡地区，通过利用GIS和机助制图方法建立的环境监测系统，为三峡宏观决策提供了建库前后环境变化的数量、速度和演变趋势等可靠的数据。美国伊利诺斯州某煤矿区由于采用房柱式开采引起地面沉陷，为避免沉陷对建筑物的破坏，减少经济赔偿和对新建房屋的破坏，煤矿公司通过对该煤矿GIS数据库中岩性、构造及开采状况等数据的分析，利用图形叠置功能对地面沉陷的分布和塌陷规律进行了分析与预测，指出地面建筑的危险地段和安全地段，为合理部署地面的房屋建筑提供了依据，取得了较好的经济效果。

此外，GIS利用数据库和互联网传输技术，已经实现了电子商贸的革命，满足企业决策多维性的需求。当前在全球协作的商业时代，90％以上的企业决策与地理数据有关，如企业的分布、客货源、市场的地域规律、原料、运输、跨国生产、跨国销售等。利用GIS可迅速有效地管理空间数据，进行空间可视化分析，确定商业中心的位置和潜在市场的分布，寻找商业地域规律，研究商机时空变化的趋势，不断为企业创造新的商机。GIS和互联网已成为最佳的决策支持系统和威力强大的商战武器。

GIS的辅助决策功能不仅表现在宏观决策和电子商贸等方面，而且GIS技术与决策支持系统技术相结合产生的空间决策支持系统已在国家社会、经济生活等众多领域得到了十分广泛的应用，如城市用地选址、最佳路径选取、定位分析、资源分配和机场净空分析等经常与空间数据发生关系的领域。

大数据GIS及应用浅析

大数据GIS是在大数据浪潮下，GIS从传统迈向大数据时代的一次变革。大数据GIS能为空间大数据的存储、分析和可视化提供更先进的理论方法和软件平台，促进了传统GIS的产业升级，为地理信息产业发展提供新的渠道和原动力，服务于我国“十三五”期间的大数据产业发展和部署。本文将浅析大数据GIS的产生及其在相关行业中的应用方式。

大数据GIS的产生

• 大数据

近几年，大数据(Big Data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

一般认为，大数据具备体量大、变化快、种类多和价值密度低等特征。而大数据区别于单纯海量数据的根本在于：大数据是随着互联网、移动互联网、物联网等高新技术的发展，能够自动化获取的数据，例如手机信令数据、导航定位数据、电商交易数据、搜索引擎数据、社交媒体数据、公交刷卡数据等等。我们能够从这些数据中分析挖掘出有价值的信息和规律，从而帮助我们在各个行业的应用中辅助决策，甚至预测未来。

• 空间大数据

业界常说，日常生活中80%的数据和空间位置有关。而在大数据领域，由于数据主要来自互联网、移动互联网、物联网等自动采集的数据，其带有空间位置的比例更高。例如：手机信令数据由通讯基站与手机之间的信令链接所产生，通过手机与基站的相对关系就能计算出手机的位置；社交媒体数据中，用户分享的文字、图片、视频等，通常标注有从用户终端获取的位置信息；公交刷卡数据能够从车辆定位系统中获取位置信息；即便是电商交易数据，也能从IP地址获得其大致的位置信息。

总的来说，空间大数据就是大数据中带有（或者隐含）空间位置的数据。由于获取方式的特殊性，空间大数据与经典的海量空间数据有所差别，空间大数据带有大数据的价值密度低的特征，在大数据技术发展前，使用常规手段无法处理，更无法有效分析和挖掘这些数据的价值。

随着大数据技术的发展，开采空间大数据的价值成为可能，对于空间大数据的挖掘，让我们能从一个新的视角，即空间位置关系和时空变迁的角度，去发掘大数据中的规律和趋势，从而打开大数据应用的另一扇窗。

• 大数据GIS

大数据领域已经出现了许多实用的IT技术，例如分布式文件系统、分布式数据库、分布式计算框架、流处理框架等。这些技术使我们能够使用普通机器对大数据进行处理和挖掘，但多聚焦于通用的非空间数据领域，对空间数据的专业分析能力不足。而传统GIS由于受其IT技术框架的限制，并不能很好地应对大数据对分布式存储与计算、流数据处理等的技术要求。

大数据GIS就是把大数据技术与GIS技术进行深度融合，把GIS的核心能力嵌入到大数据基础框架之内，并打造出完整的大数据GIS技术体系。大数据GIS的核心技术如下图所示：

图1 大数据GIS核心技术

1、分布式技术

（1）空间数据的分布式存储。在原有分布式存储系统之中，嵌入分布式空间索引、空间数据的分片处理和管理等技术，通过空间数据的横向扩展（Scale-Out），实现单表过亿、乃至数十亿空间数据的存储与管理。常用的分布式存储系统有HDFS、HBase、Elasticsearch等。

（2）分布式空间计算。以Spark分布式计算框架为基础，把原有地理空间分析算法进行分布式改造，实现在数小时完成原有GIS无法完成的上亿条空间面对象之间的空间分析计算。

（3）分布式地图渲染。通过矢量金字塔、分布式渲染、自动缓存和前端渐进加载等技术，实现超大规模空间数据的“免切片”渲染效果（具体内容请点击《超图高性能分布式地图渲染技术解密与应用》进行查看）。

2、流数据的实时处理技术

基于Spark Streaming流计算框架的基础能力，扩展实现流式数据的实时接入、过滤、转换、计算、可视化与输出等相关能力。

3、空间大数据可视化技术

不同于传统GIS中直接把所有地物绘制到地图上，大数据动辄就是千万、上亿条数据，直接展示如此大量的数据既无必要，也没有可能。空间大数据的可视化更强调的是，在对数据进行分析计算之后，来表达其空间分布情况、聚合程度及连接关系等。

总的来看，大数据GIS主要解决了两个方面的问题：

• 新数据：大数据GIS扩展了GIS所管理空间数据的边界，除了经典的，如矢量、栅格等基础空间数据，大数据GIS还能管理实时发生的流数据，以及存档下来的空间大数据，这也为空间大数据的挖掘和应用提供了有效的工具。

• 新技术：大数据GIS也扩展了传统GIS的技术边界，通过与大数据IT技术的融合，极大地提升了GIS对超大规模空间数据的存储容量、计算性能和渲染能力。

然而，仅仅做到攻克大数据GIS技术还是不够的，要想真正服务好社会，更重要的是如何能够通过大数据GIS为各个行业的相关业务提供多元思维、多元决策，为行业迎合新技术的冲击，为行业发展提供坚实的技术基础。

大数据GIS的应用

大数据GIS在行业中的应用可被称为“双轮驱动”，即数据驱动和业务驱动。

所谓“数据驱动”，指的是大数据应用中，首先要考虑有效的数据来源，并且很多数据除了采集者给自身业务提供支撑外，还能为更多行业提供数据增值服务。最典型的如通讯运营商所获取的手机信令数据，除了分析基站和服务网点的合理性，还能利用这些数据分析人口的分布和位置改变，为规划、人口管理、公共安全等众多行业提供非常广阔的应用价值。

“业务驱动”则是从业务角度出发，指的是很多行业的业务需要，在没有大数据之前也是必须开展的，但由于受数据所限，存在效率不足、颗粒度大、反馈周期长等诸多问题。而采用大数据后，能有效地解决这些问题。例如在商业选址时，以前只能实地调查或发放问卷，应用空间大数据GIS技术，我们能迅速知道流动人口的分布情况，叠加现有酒店的数据，就很容易发现哪里的酒店建设过多，哪里还不足以满足需求，从而指导我们下一步酒店选址。对于城市规划、公共安全、交通拥堵等诸多工作也一样适用。

数据和业务的“双轮驱动”，推进大数据GIS在行业中的应用，而各行业内部存在的具体问题和解决方式会有所差异，下面以自然资源领域、城市规划、公安行业、城市综合管理领域为例，略作说明。

• 自然资源领域

2018年4月，原国土资源部、国家海洋局、国家测绘地理信息局等相关部门进行了整合，组建了自然资源部，部门的职责涉及土地、海洋、测绘、不动产登记等诸多方向。

在自然资源领域，不断累积的数据存量和仍然不断增加的数据增量，使得数据量从GB、TB向PB级发展，用传统GIS的方式难以进行有效管理。例如，不动产登记业务是在各区县开展，但需要在部委层面整合起来，建成全国不动产数据库，其单表的空间数据就多达5亿条以上；又如，某省级地理国情普查库由于历史数据的累计，存有多达410TB的数据，且还在不断增多。基于单节点模式的传统关系型数据库存储技术难以胜任这一任务。

与此同时，传统的空间分析运算所花费的时间会随数据量的增长而增长，有些比较复杂的空间运算还会随数据量的增长呈指数量级增长，即若数据量增长一倍，处理时间会增加好几倍。以空间连接为例，十万个对象的空间连接耗时约0.7分钟，百万个对象则需5.6分钟左右，千万个对象之间则骤增到97分钟，对于亿级数据量的空间连接，传统GIS根本就得不出结果，只能按照区域先人工分解数据，再分片计算，最后合并，费时费力，结果的准确性还无法得到保证。

在空间数据发布和浏览时，为提高地图浏览的效率，人们一般采用预先切片的技术路线。全国级别的数据切到18级，往往需要数天乃至数周的时间，无法满足数据快速上线的要求，而不切片又无法达到实时地图浏览性能要求。

大数据GIS在自然资源领域的应用将很好地解决上述痛点。分布式存储技术可以轻松管理单表上亿乃至数十亿的空间对象，并具备几乎无限的横向扩展能力；分布式空间分析大幅度降低了空间计算所花费的时间，使得上亿对象之间在1小时内完成全量的叠加分析；采用高性能分布式地图渲染技术，只需结合分布式存储技术，先把数据导入到分布式空间数据库中，就能实现数据的“免切片”发布与浏览。例如四川省测绘局基于分布式架构的时空大数据分析系统时空大数据基础支撑软件实现的千万量级植被覆盖图层快速可视化（图3）。

图2 道路占用地类叠加分析

图3 千万量级植被覆盖图层快速可视化

• 城市规划

城市规划是典型的业务驱动型应用大数据GIS的行业。在没有大数据GIS之前，城市规划所依赖的数据资料往往时效性差、粒度粗，很多时候就只能“拍脑袋”。有了大数据GIS的帮助，才能知道人口分布、职住关系等真实且实时的城市运行面貌，为规划师制定方案提供全面的视角空间和量化依据。规划师能够从人口、就业、岗位、用地、公共服务、交通、通勤和休闲等角度对职住关系进行诠释，而不单单局限于“职住平衡”指数。如图3所示上海城市空间单元画像速写展示系统，利用就业地块与居住地块之间的关系，可分析城市的通勤关系并制定改善措施。

图4 瞬时人口密度反映职住特征

除此之外，借助大数据的空间可视化技术，各类规划成果都能聚在一张地图上，能很清楚地提取查看，并清晰地知晓多个规划行为之间的关系。在提供基础数据同时，还能提供各类有效的业务专题数据，辅助规划编制。例如，通过展示公交车刷卡线路、站点刷卡情况，结合人口分布等其他信息，能够分析公交线路规划是否合理、哪里需要增加站点，为城市规划提供决策支持，如图4所示。

图5 公交刷卡数据展示

• 公安行业

公安行业数据包括基础地理数据、三维模型数据，以及丰富的公安专题数据，如警车、警员、摄像头、公安机构、重点区域、布控点等信息（这些多为实时数据）。在公安业务中，经常需要对基于位置的移动目标进行实时监测。在数据接收过程中，还要实现实时位置计算功能。海量动态数据的存档、计算和可视化等都需要使用大数据GIS才能实现。

大数据GIS在公安行业的应用主要依托云GIS技术、分布式存储技术、流数据处理技术，将基础地理信息库与带有时空信息的公安专题数据库进行融合，为各个警种的业务开展提供更高效的地理信息服务。例如，使用流数据处理技术能够实现对实时监控数据的传输、地理围栏构建及轨迹重建，如图5所示，某市公安局警情案件分析系统展示实时警情密度分布，可为警力资源的指挥调度提供指导。

使用流数据的管理，还能实现对历史数据的存储检索、轨迹回放等功能，能够了解到车辆是否按照要求的线路巡查行驶，中途是否出现过什么问题，并检查车辆巡查路线设计是否合理，为科学合理分配警务资源提供参考。

图6 警情密度分析

除此之外，利用大数据GIS的空间分析技术，也能为现有的公安业务拓展新的视角。例如，对于套牌车的判断主要是依靠比对抓拍的车牌和车型是否一致，若套牌的车型也一模一样，就很难准确识别。采用大数据空间分析的“要素连接”算法，可以设置分析提取参数，例如分析提取在五分钟之内、距离大于10公里的同一个车牌疑似为套牌车，从时空结合的角度提供更有力的线索。

• 城市综合管理

随着新一代智慧城市的发展，城市中的市民、交通、商业、通信、自然资源等逐渐形成一个普遍联系的整体。中国工程院郭仁忠院士认为，“智慧城市基于共同的设施和数据资源，具有大量共性化的操作，需要一个操作系统，而智慧城市的操作系统非GIS莫属”。大数据GIS在传统GIS之上，扩展了所管理的数据边界和使用的技术边界，为智慧城市的综合管理带来了新的契机。

随着大数据GIS与数字孪生技术的共同发展，数字模型将覆盖城市的每个角落，为城市综合管理带来多样化的数据支撑。大数据GIS将通过对城市多源数据进行空间与非空间、结构化与非结构化的数据融合，对数据进行一体化管理，使得基于城市数字模型的综合管理变为可能。

逐渐增多的城市数据量拓宽了城市管理的服务范围，大数据GIS的高效计算与查询能力变得尤为需要。例如使用通讯基站分布数据，能够对城市空间边界进行划定；使用导航地图、POI (Point of Interest)、大众点评等数据，能够进行城市公共空间的定义和识别；使用企业登记数据模拟企业迁徙流向等。这些都能为政府职能、公众提供更多样的地理信息服务。

随着新的城市管理和服务需求的出现，传统GIS在可视化方面能力已经无法满足应用需求。大数据GIS的分布式渲染、流数据处理等可视化技术的基础上，还能够实现地上地下、室内室外、动态静态数据的集成展示，为政府政务、企业管理、市民生活带来新鲜的体验。