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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

網(wǎng)絡(luò)gis開發(fā)技術(shù) gis開發(fā)有前景嗎

GIS基本技術(shù)有哪些?

引言

從2013年創(chuàng)立創(chuàng)新互聯(lián)專注于”幫助中小企業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)”, 也是目前成都地區(qū)具有實(shí)力的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商。團(tuán)隊(duì)致力于為企業(yè)提供--站式網(wǎng)站建設(shè)、移動(dòng)端應(yīng)用( H5手機(jī)營銷、手機(jī)APP定制開發(fā)、微信開發(fā))、軟件開發(fā)、信息化解決方案等服務(wù)。

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,簡稱GIS)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、測量學(xué)、地圖學(xué)等多門學(xué)科綜合的技術(shù)[1]。GIS的基本技術(shù)是空間數(shù)據(jù)庫、地圖可視化及空間分析,而空間數(shù)據(jù)庫是GIS的關(guān)鍵。空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為當(dāng)前數(shù)據(jù)庫技術(shù)最活躍的分支與知識(shí)獲取手段,在GIS中的應(yīng)用推動(dòng)著GIS朝智能化和集成化的方向發(fā)展。

1 空間數(shù)據(jù)庫與空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量也在急劇增大,在這些海量數(shù)據(jù)的背后隱藏了很多具有決策意義的信息。但是,現(xiàn)今數(shù)據(jù)庫的大多數(shù)應(yīng)用仍然停留在查詢、檢索階段,數(shù)據(jù)庫中隱藏的豐富的知識(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有得到充分的發(fā)掘和利用,數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的急劇增長和人們對數(shù)據(jù)庫處理和理解的困難形成了強(qiáng)烈的反差,導(dǎo)致“人們被數(shù)據(jù)淹沒,但卻饑餓于知識(shí)”的現(xiàn)象。

空間數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)倉庫)中的空間數(shù)據(jù)除了其顯式信息外,還具有豐富的隱含信息,如數(shù)字高程模型〔DEM或TIN〕,除了載荷高程信息外,還隱含了地質(zhì)巖性與構(gòu)造方面的信息;植物的種類是顯式信息,但其中還隱含了氣候的水平地帶性和垂直地帶性的信息,等等。這些隱含的信息只有通過數(shù)據(jù)挖掘才能顯示出來??臻g數(shù)據(jù)挖掘(Spatial Data Mining,簡稱SDM),或者稱為從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí),是為了解決空間數(shù)據(jù)海量特性而擴(kuò)展的一個(gè)新的數(shù)據(jù)挖掘的研究分支,是指從空間數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、用戶感興趣的空間或非空間的模式和普遍特征的過程[2]。由于SDM的對象主要是空間數(shù)據(jù)庫,而空間數(shù)據(jù)庫中不僅存儲(chǔ)了空間事物或?qū)ο蟮膸缀螖?shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù),而且存儲(chǔ)了空間事物或?qū)ο笾g的圖形空間關(guān)系,因此其處理方法有別于一般的數(shù)據(jù)挖掘方法。SDM與傳統(tǒng)的地學(xué)數(shù)據(jù)分析方法的本質(zhì)區(qū)別在于SDM是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí),挖掘出的知識(shí)應(yīng)具有事先未知、有效和可實(shí)用3個(gè)特征。

空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要綜合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與空間數(shù)據(jù)庫技術(shù),它可用于對空間數(shù)據(jù)的理解,對空間關(guān)系和空間與非空間關(guān)系的發(fā)現(xiàn)、空間知識(shí)庫的構(gòu)造以及空間數(shù)據(jù)庫的重組和查詢的優(yōu)化等。

2 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法及特點(diǎn)

常用的空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括:序列分析、分類分析、預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時(shí)間序列分析、粗集方法及云理論等。本文從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度,著重介紹了分類分析、聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析三種常用的重要的方法。

2.1、分類分析

分類在數(shù)據(jù)挖掘中是一項(xiàng)非常重要的任務(wù),目前在商業(yè)上應(yīng)用最多。分類的目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器),該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)。分類和我們熟知的回歸方法都可用于預(yù)測,兩者的目的都是從歷史數(shù)據(jù)紀(jì)錄中自動(dòng)推導(dǎo)出對給定數(shù)據(jù)的推廣描述,從而能對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。和回歸方法不同的是,分類的輸出是離散的類別值,而回歸的輸出則是連續(xù)的數(shù)值。二者常表現(xiàn)為一棵決策樹,根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹根開始搜索,沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走,走到樹葉就能確定類別??臻g分類的規(guī)則實(shí)質(zhì)是對給定數(shù)據(jù)對象集的抽象和概括,可用宏元組表示。

要構(gòu)造分類器,需要有一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫記錄或元組構(gòu)成,每個(gè)元組是一個(gè)由特征(又稱屬性)值組成的特征向量,此外,訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類別標(biāo)記。一個(gè)具體樣本的形式可為:( v1, v2, ..., vn; c );其中vi表示字段值,c表示類別。

分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等等。統(tǒng)計(jì)方法包括貝葉斯法和非參數(shù)法(近鄰學(xué)習(xí)或基于事例的學(xué)習(xí)),對應(yīng)的知識(shí)表示是判別函數(shù)和原型事例。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹法和規(guī)則歸納法,前者對應(yīng)的表示為決策樹或判別樹,后者則一般為產(chǎn)生式規(guī)則。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要是反向傳播(Back-Propagation,簡稱BP)算法,它的模型表示是前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(由代表神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)和代表聯(lián)接權(quán)值的邊組成的一種體系結(jié)構(gòu)),BP算法本質(zhì)上是一種非線性判別函數(shù)[3]。另外,最近又興起了一種新的方法:粗糙集(rough set),其知識(shí)表示是產(chǎn)生式規(guī)則。

不同的分類器有不同的特點(diǎn)。有三種分類器評(píng)價(jià)或比較尺度:1) 預(yù)測準(zhǔn)確度;2) 計(jì)算復(fù)雜度;3) 模型描述的簡潔度。預(yù)測準(zhǔn)確度是用得最多的一種比較尺度,特別是對于預(yù)測型分類任務(wù),目前公認(rèn)的方法是10番分層交叉驗(yàn)證法。計(jì)算復(fù)雜度依賴于具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和硬件環(huán)境,在數(shù)據(jù)挖掘中,由于操作對象是海量的數(shù)據(jù)庫,因此空間和時(shí)間的復(fù)雜度問題將是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。對于描述型的分類任務(wù),模型描述越簡潔越受歡迎。例如,采用規(guī)則歸納法表示的分類器構(gòu)造法就很有用,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法產(chǎn)生的結(jié)果就難以理解。

另外要注意的是,分類的效果一般和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有關(guān)。有的數(shù)據(jù)噪聲大,有的有缺值, 有的分布稀疏,有的字段或?qū)傩蚤g相關(guān)性強(qiáng),有的屬性是離散的而有的是連續(xù)值或混合式的。目前普遍認(rèn)為不存在某種方法能適合于各種特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

分類技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用非常重要,比如:可以根據(jù)房屋的地理位置決定房屋的檔次等。

2. 2 聚類分析

聚類是指根據(jù)“物以類聚”的原理,將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組,并且對每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過程。它的目的是使得屬于同一個(gè)組的樣本之間應(yīng)該彼此相似,而不同組的樣本應(yīng)足夠不相似。與分類分析不同,進(jìn)行聚類前并不知道將要?jiǎng)澐殖蓭讉€(gè)組和什么樣的組,也不知道根據(jù)哪些空間區(qū)分規(guī)則來定義組。其目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實(shí)體的屬性間的函數(shù)關(guān)系,挖掘的知識(shí)用以屬性名為變量的數(shù)學(xué)方程來表示。聚類方法包括統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和面向數(shù)據(jù)庫的方法?;诰垲惙治龇椒ǖ目臻g數(shù)據(jù)挖掘算法包括均值近似算法[4]、CLARANS、BIRCH、DBSCAN等算法。目前,對空間數(shù)據(jù)聚類分析方法的研究是一個(gè)熱點(diǎn)。

對于空間數(shù)據(jù),利用聚類分析方法,可以根據(jù)地理位置以及障礙物的存在情況自動(dòng)地進(jìn)行區(qū)域劃分。例如,根據(jù)分布在不同地理位置的ATM機(jī)的情況將居民進(jìn)行區(qū)域劃分,根據(jù)這一信息,可以有效地進(jìn)行ATM機(jī)的設(shè)置規(guī)劃,避免浪費(fèi),同時(shí)也避免失掉每一個(gè)商機(jī)。

2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性,即一事物發(fā)生時(shí),另一事物也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是:事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計(jì)意義。空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式是X->Y[S%,C%],其中X、Y是空間或非空間謂詞的集合,S%表示規(guī)則的支持度,C%表示規(guī)則的置信度??臻g謂詞的形式有3種:表示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的謂詞、表示空間方向的謂詞和表示距離的謂詞[5]。各種各樣的空間謂詞可以構(gòu)成空間關(guān)聯(lián)規(guī)則。如,距離信息(如Close_to(臨近)、Far_away(遠(yuǎn)離))、拓?fù)潢P(guān)系(Intersect(交)、Overlap(重疊)、Disjoin(分離))和空間方位(如Right_of(右邊)、West_of(西邊))。實(shí)際上大多數(shù)算法都是利用空間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特性改進(jìn)其分類算法,使得它適合于挖掘空間數(shù)據(jù)中的相關(guān)性,從而可以根據(jù)一個(gè)空間實(shí)體而確定另一個(gè)空間實(shí)體的地理位置,有利于進(jìn)行空間位置查詢和重建空間實(shí)體等。大致算法可描述如下:(1)根據(jù)查詢要求查找相關(guān)的空間數(shù)據(jù);(2)利用臨近等原則描述空間屬性和特定屬性;(3)根據(jù)最小支持度原則過濾不重要的數(shù)據(jù);(4)運(yùn)用其它手段對數(shù)據(jù)進(jìn)一步提純(如OVERLAY);(5)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則通常可分為兩種:布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則和多值關(guān)聯(lián)規(guī)則。多值關(guān)聯(lián)規(guī)則比較復(fù)雜,一種自然的想法是將它轉(zhuǎn)換為布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則,由于空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘需要在大量的空間對象中計(jì)算多種空間關(guān)系,因此其代價(jià)是很高的。—種逐步求精的挖掘優(yōu)化方法可用于空間關(guān)聯(lián)的分析,該方法首先用一種快速的算法粗略地對一個(gè)較大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一次挖掘,然后在裁減過的數(shù)據(jù)集上用代價(jià)較高的算法進(jìn)一步改進(jìn)挖掘的質(zhì)量。因?yàn)槠浯鷥r(jià)非常高,所以空間的關(guān)聯(lián)方法需要進(jìn)一步的優(yōu)化。

對于空間數(shù)據(jù),利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,可以發(fā)現(xiàn)地理位置的關(guān)聯(lián)性。例如,85%的靠近高速公路的大城鎮(zhèn)與水相鄰,或者發(fā)現(xiàn)通常與高爾夫球場相鄰的對象是停車場等。

3 空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究方向

3.1 處理不同類型的數(shù)據(jù)

絕大多數(shù)數(shù)據(jù)庫是關(guān)系型的,因此在關(guān)系數(shù)據(jù)庫上有效地執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘是至關(guān)重要的。但是在不同應(yīng)用領(lǐng)域中存在各種數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫,而且經(jīng)常包含復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型,例如結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、復(fù)雜對象、事務(wù)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)類型的多樣性和不同的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo),一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)不可能處理各種數(shù)據(jù)。因此針對特定的數(shù)據(jù)類型,需要建立特定的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘算法的有效性和可測性

海量數(shù)據(jù)庫通常有上百個(gè)屬性和表及數(shù)百萬個(gè)元組。GB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫已不鮮見,TB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫已經(jīng)出現(xiàn),高維大型數(shù)據(jù)庫不僅增大了搜索空間,也增加了發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤模式的可能性。因此必須利用領(lǐng)域知識(shí)降低維數(shù),除去無關(guān)數(shù)據(jù),從而提高算法效率。從一個(gè)大型空間數(shù)據(jù)庫中抽取知識(shí)的算法必須高效、可測量,即數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)行時(shí)間必須可預(yù)測,且可接受,指數(shù)和多項(xiàng)式復(fù)雜性的算法不具有實(shí)用價(jià)值。但當(dāng)算法用有限數(shù)據(jù)為特定模型尋找適當(dāng)參數(shù)時(shí),有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致物超所值,降低效率。

3.3 交互性用戶界面

數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應(yīng)準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)挖掘的要求,并易于表達(dá)。從不同的角度考察發(fā)現(xiàn)的知識(shí),并以不同形式表示,用高層次語言和圖形界面表示數(shù)據(jù)挖掘要求和結(jié)果。目前許多知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和工具缺乏與用戶的交互,難以有效利用領(lǐng)域知識(shí)。對此可以利用貝葉斯方法和演譯數(shù)據(jù)庫本身的演譯能力發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

3.4 在多抽象層上交互式挖掘知識(shí)

很難預(yù)測從數(shù)據(jù)庫中會(huì)挖掘出什么樣的知識(shí),因此一個(gè)高層次的數(shù)據(jù)挖掘查詢應(yīng)作為進(jìn)一步探詢的線索。交互式挖掘使用戶能交互地定義一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘要求,深化數(shù)據(jù)挖掘過程,從不同角度靈活看待多抽象層上的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。

3.5 從不同數(shù)據(jù)源挖掘信息

局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)以及Internet網(wǎng)將多個(gè)數(shù)據(jù)源聯(lián)成一個(gè)大型分布、異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫,從包含不同語義的格式化和非格式化數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)是對數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘可揭示大型異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中存在的普通查詢不能發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。數(shù)據(jù)庫的巨大規(guī)模、廣泛分布及數(shù)據(jù)挖掘方法的計(jì)算復(fù)雜性,要求建立并行分布的數(shù)據(jù)挖掘。

3.6 私有性和安全性

數(shù)據(jù)挖掘能從不同角度、不同抽象層上看待數(shù)據(jù),這將影響到數(shù)據(jù)挖掘的私有性和安全性。通過研究數(shù)據(jù)挖掘?qū)е碌臄?shù)據(jù)非法侵入,可改進(jìn)數(shù)據(jù)庫安全方法,以避免信息泄漏。

3.7 和其它系統(tǒng)的集成

方法、功能單一的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的適用范圍必然受到一定的限制。要想在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)知識(shí),空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就應(yīng)該是數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、可視化工具、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的集成。

4 有待研究的問題

我們雖然在空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用中取得了很大的成績,但在一些理論及應(yīng)用方面仍存在急需解決的問題。

4.1 數(shù)據(jù)訪問的效率和可伸縮性

空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的大量性,TB數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn),必然增大發(fā)現(xiàn)算法的搜索空間,增加了搜索的盲目性。如何有效的去除與任務(wù)無關(guān)的數(shù)據(jù),降低問題的維數(shù),設(shè)計(jì)出更加高效的挖掘算法對空間數(shù)據(jù)挖掘提出了巨大的挑戰(zhàn)。

4.2 對當(dāng)前一些GIS軟件缺乏時(shí)間屬性和靜態(tài)存儲(chǔ)的改進(jìn)

由于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用在很大的程度上涉及到時(shí)序關(guān)系,因此靜態(tài)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)嚴(yán)重妨礙了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。基于圖層的計(jì)算模式、不同尺度空間數(shù)據(jù)之間的完全割裂也對空間數(shù)據(jù)挖掘設(shè)置了重重障礙。空間實(shí)體與屬性數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系僅僅依賴于標(biāo)識(shí)碼,這種一維的連接方式無疑將丟失大量的連接信息,不能有效的表示多維和隱含的內(nèi)在連接關(guān)系,這些都增加了數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算的復(fù)雜度,極大地增加了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的工作量和人工干預(yù)的程度。

4.3 發(fā)現(xiàn)模式的精煉

當(dāng)發(fā)現(xiàn)空間很大時(shí)會(huì)獲得大量的結(jié)果,盡管有些是無關(guān)或沒有意義的模式,這時(shí)可利用領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)一步精煉發(fā)現(xiàn)的模式,從而得到有意義的知識(shí)。

在空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面,重要的研究和應(yīng)用的方向還包括:網(wǎng)絡(luò)環(huán)境上的數(shù)據(jù)挖掘、柵格矢量一體化的挖掘、不確定性情況下的數(shù)據(jù)挖掘、分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘查詢語言和新的高效的挖掘算法等。

5 小結(jié)

隨著GIS與數(shù)據(jù)挖掘及相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)研究的不斷發(fā)展,空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在廣度和深度上的不斷深入,在不久的將來,一個(gè)集成了挖掘技術(shù)的GIS、GPS、RS集成系統(tǒng)必將朝著智能化、網(wǎng)絡(luò)化、全球化與大眾化的方向發(fā)展。

GIS軟件一般是怎么開發(fā)的?

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地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System或 Geo-Information system,GIS)有時(shí)又稱為“地學(xué)信息系統(tǒng)”。它是一種特定的十分重要的空間信息系統(tǒng)。它是在計(jì)算機(jī)硬、軟件系統(tǒng)支持下,對整個(gè)或部分地球表層(包括大氣層)空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理、運(yùn)算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng) 概念

網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)

【概念】:

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System或 Geo-Information system,GIS)有時(shí)又稱為“地學(xué)信息系統(tǒng)”。它是一種特定的十分重要的空間信息系統(tǒng)。它是在計(jì)算機(jī)硬、軟件系統(tǒng)支持下,對整個(gè)或部分地球表層(包括大氣層)空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理、運(yùn)算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)。

【簡介】:

位置與地理信息既是LBS的核心,也是LBS的基礎(chǔ)。一個(gè)單純的經(jīng)緯度坐標(biāo)只有置于特定的地理信息中,代表為某個(gè)地點(diǎn)、標(biāo)志、方位后,才會(huì)被用戶認(rèn)識(shí)和理解。用戶在通過相關(guān)技術(shù)獲取到位置信息之后,還需要了解所處的地理環(huán)境,查詢和分析環(huán)境信息,從而為用戶活動(dòng)提供信息支持與服務(wù)。

地理信息系統(tǒng)(GIS,Geographic Information System)是一門綜合性學(xué)科,結(jié)合地理學(xué)與地圖學(xué)以及遙感和計(jì)算機(jī)科學(xué),已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在不同的領(lǐng)域,是用于輸入、存儲(chǔ)、查詢、分析和顯示地理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),隨著GIS的發(fā)展,也有稱GIS為“地理信息科學(xué)”(Geographic Information Science),近年來,也有稱GIS為"地理信息服務(wù)"(Geographic Information service)。GIS是一種基于計(jì)算機(jī)的工具,它可以對空間信息進(jìn)行分析和處理(簡而言之,是對地球上存在的現(xiàn)象和發(fā)生的事件進(jìn)行成圖和分析)。 GIS 技術(shù)把地圖這種獨(dú)特的視覺化效果和地理分析功能與一般的數(shù)據(jù)庫操作(例如查詢和統(tǒng)計(jì)分析等)集成在一起。

地理知識(shí):RS技術(shù) GIS技術(shù) GPRS 技術(shù) GSM技術(shù)的定義、區(qū)別和作用

一、RS技術(shù)

RS技術(shù)即遙感技術(shù)(Remote Sensing,簡稱RS),遙感技術(shù)是指從高空或外層空間接收來自地球表層各類地理的電磁波信息,并通過對這些信息進(jìn)行掃描、攝影、傳輸和處理,從而對地表各類地物和現(xiàn)象進(jìn)行遠(yuǎn)距離控測和識(shí)別的現(xiàn)代綜合技術(shù),可用于植被資源調(diào)查、作物產(chǎn)量估測、病蟲害預(yù)測等方面。

二、GIS技術(shù)

GIS(Geographic Information Systems,地理信息系統(tǒng))是多種學(xué)科交叉的產(chǎn)物,它以地理空間為基礎(chǔ),采用地理模型分析方法,實(shí)時(shí)提供多種空間和動(dòng)態(tài)的地理信息,是一種為地理研究和地理決策服務(wù)的計(jì)算機(jī)技術(shù)系統(tǒng)。其基本功能是將表格型數(shù)據(jù)(無論它來自數(shù)據(jù)庫,電子表格文件或直接在程序中輸入)轉(zhuǎn)換為地理圖形顯示,然后對顯示結(jié)果瀏覽,操作和分析。其顯示范圍可以從洲際地圖到非常詳細(xì)的街區(qū)地圖,現(xiàn)實(shí)對象包括人口,銷售情況,運(yùn)輸線路以及其他內(nèi)容。

三、GPRS技術(shù)

通用分組無線服務(wù)技術(shù)(General Packet Radio Service)的簡稱,它是GSM移動(dòng)電話用戶可用的一種移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。GPRS可說是GSM的延續(xù)。GPRS和以往連續(xù)在頻道傳輸?shù)姆绞讲煌?,是以封包(Packet)式來傳輸,因此使用者所負(fù)擔(dān)的費(fèi)用是以其傳輸資料單位計(jì)算,并非使用其整個(gè)頻道,理論上較為便宜。GPRS的傳輸速率可提升至56甚至114Kbps。

四、GSM技術(shù)

全球移動(dòng)通信系統(tǒng)Global System for Mobile Communication就是眾所周知的GSM,是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的移動(dòng)電話標(biāo)準(zhǔn)。全球超過200個(gè)國家和地區(qū)超過10億人正在使用GSM電話。GSM標(biāo)準(zhǔn)的無處不在使得在移動(dòng)電話運(yùn)營商之間簽署"漫游協(xié)定"后用戶的國際漫游變得很平常。 GSM 較之它以前的標(biāo)準(zhǔn)最大的不同是它的信令和語音信道都是數(shù)字式的,因此GSM被看作是第二代 (2G)移動(dòng)電話系統(tǒng)。 這說明數(shù)字通訊從很早就已經(jīng)構(gòu)建到系統(tǒng)中。GSM是一個(gè)當(dāng)前由3GPP開發(fā)的開放標(biāo)準(zhǔn)。


本文標(biāo)題:網(wǎng)絡(luò)gis開發(fā)技術(shù) gis開發(fā)有前景嗎
文章源于:http://weahome.cn/article/doepgoj.html

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