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地理信息系统进展 07112976 李 倍 倍 地信11-1班一、 简介地理信息系统,简称GIS,是在计算机软硬件的支持下,运用系统工程和信息科学的理论,科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据,以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的技术工具。用一句话概括就是综合处理和分析空间数据的一种技术工具.从二十世纪六十年代地理信息系统的萌芽，到现在地理信息系统已经发展的相当成熟，它正逐渐发展成为一门处理空间数据的现代化综合学科。其研究的重点从原始的算法和数据结构转到更加复杂的数据库管理和围绕GIS技术使用问题上。二、 发展进程二十世纪 60 年代是地理信息系统的开拓期，注重于空间数据的地学处理，开发了一些地理信息系统软件包；70 年代为地理信息系统的巩固时期，注重于地理信息的管理；80 年代为地理信息系统技术大发展，注重于空间决策支持分析，地理信息系统应用日益广泛，并得到了各个国家政府的支持，成立了相应的研究机构；90 年代是地理信息系统的用户时代，一方面地理信息系统成为许多部门的必备工具；另一方面，社会对地理信息系统的认可度更高，使其应用更广泛和深入，成为现代社会的基本的服务系统；二十一世纪初，随着遥感、全球定位系统、地理信息系统和国际互联网等现代信息技术的发展及其相互间的渗透，逐渐形成了以地理信息系统为核心的集成化技术系统。三、 GIS构成GIS由以下四部分组成：1. 地理要素的编码和输入。2. 数据管理和检索，利用存储设备建立数据库。数据库保证系统数据的有效提取、检索、更新和共享。3. 数据的处理和分析。数据处理和分析是地理信息系统功能的主要体现。4. 数据传输与显示。四、 GIS新发展及相关技术4.1开源GIS所谓开源，是指软件的源代码对任何人都是完全开放的。开放源码软件就是源码可以被公众使用的软件,并且此软件的使用,修改和分发也不受许可证的限制。 开源史上最成功的八大开源软件Linux、BSD、MySQL、Apache、Firefox、WordPress、BIND、Ubuntu。目前的开源 GIS 项目有大型的桌面 GIS 如 GRASS,也有目前比较流行的 WebGIS 如 MapServer 和 Geoserver 项目，还有开源的 GIS 数据库项目如PostGIS/PostgreSQL Spatial Database等开源项目。开源GIS软件分类如下：u GIS开源桌面GRASS,UDIG,OSSIM,QGIS,MapWindows，gvSIG,SAGA,ILWIS,SharpMap等。目前GRASS已经覆盖了大多数GIS功能，UDIG产品优势在于地图编辑，QGIS用户界面友好。u GIS开源服务器端 GIS开源WebGIS产品有MapGuide，MapServer, Mapbender,quickWMS等。u GIS开源组件有基于微软COM技术研发的GDAL/OGR库，Proj4，OpenMap，GEOS,NT等。u GIS开源空间数据库开源空间数据库有PostGIS/PostgreSQL,MySQL Spatial等。GRASS 是大型的 GIS 系统，是一个开源版本 ArcGIS。QGIS 是一个用户界面友好的桌面 GIS 系统，使用基于 QT 的图形库实现，还有KDE 图形和 Google Earth 也是基于 QT 构建。而且 QGIS 可以很好地支持 GRASS 的算法接口，成为了 GRASS 的一个重要的前端表现工具。GRASS 和 QGIS 都是跨平台的桌面 GIS 软件，可以运行在很多操作系统上。目前在国内比较流行的WebGIS项目有 MapServer 和 GeoServer 项目。图1 开源空间信息软件总体结构框架开源GIS分类：u C#，.Net类SharpMap类库用于web和桌面应用程序的易用的地图库，Map渲染类库，可以渲染ESRI Shape、PostGIS、MS SQL等格式的GIS数据。MapWindow是开源免费的GIS控件。MapWindow提供了可定制的应用程序和ocx控件，功能丰富，界面简洁，扩展性好。面向Windows平台，当然，开源的，MPL协议。GMap.NET是一个强大、免费、跨平台、开源的.NET控件，它在Windows Forms 和WPF环境中能够通过Google, Yahoo!, Bing, OpenStreetMap, ArcGIS, Pergo, SigPac等实现寻找路径、地理编码以及地图展示功能，并支持缓存和运行在Mobile环境中。 u Java类uDig基于Eclipse RCP的uDig开源项目既是一个GeoSpatial应用程序也是一个平台开发者可通过这个平台来创建新的在uDig基础上衍生的应用程序，uDig是Web地理信息系统的一个核心组件。Geotools是一个开源的Java GIS工具包,可利用它来开发符合标准的地理信息系统。Geotools提供了OGC(Open Geospatial Consortium)规范的一个实现来作为他们的开发。Geoserver是一个功能齐全,遵循OGC开放标准的开源WFS-T和WMS服务器。利用Geoserver可以把数据作为maps/images来发布(利用WMS来实现)也可以直接发布实际的数据(利用WFS来实现),同时也提供了修改，删除和新增的功能(利用WFS-T)。u C、C+类GRASS是一个地理信息系统用于地理空间数据管理和分析,图象处理, 图形/地图制作,空间建模与可视化。GPX Viewer 是用来查看 GPX 文件格式的软件，可以同时显示多个GPX文件。Mapnik 是一个用来开发 GIS 应用程序的工具包，其核心是一个 C+ 的共享库提供空间数据访问和可视化的算法和模式OpenGIS用以解决各桌面GIS系统之间的信息孤岛现象,达到GIS系统之间的互操作,真正实现地理信息资源的共享、GIS数据开放、平台开放和软件功能的开放。图2 开放式地理信息系统结构框架图4.2 三维GIS三维GIS与二维GIS一样，都要提供最基本的空间数据处理功能如数据获取、数据组织、数据操纵、数据分析和数据表现等。三维GIS当前的应用实践还主要局限在三维可视化与逼真的视觉表现方面，而其重要的三维分析与三维操作功能也都还很有限，三维模型数据的获取成本依然很高。（1）三维GIS的数据获取技术大量的研究致力于地物（尤其是人工地物）的三维自动重建，而依据分辨率、精度、时间和成本等的不同有不同的技术方法可供选择。三维建筑物模型的重建方法分为以下三类： 基于地图的方法，利用已有GIS、地图和CAD提供的二维平面数据以及其他高度辅助数据经济快速建立盒状模型； 基于图象的方法，利用近景、航空与遥感图象建立包括顶部细节在内的逼真表面模型，该方法相对比较费时和昂贵，自动化程度还不高； 基于点群的方法，利用激光扫描和地面移动测量快速获得的大量三维点群数据建立几何表面模型。（2）三维GIS的数据管理技术针对三维可视化交互的实时性要求，对海量数据的有效管理与调度已经成为三维GIS的关键技术之一。与传统的二维GIS相比较，三维GIS对数据组织与管理又提出了许多新的更高的要求，如： 不同类型数据的一体化管理； 多尺度模型（LOD）的集成应用； 从数据库到三维虚拟显示的快速转换。（3）三维GIS软件国外最典型的代表有： ESRI的ArcView 3D Analyst，支持从2D到2.5D矢量数据的快速转换，提供了对全球多分辨率数据进行三维无缝可视化以及基本的空间查询和表面分析的能力。 GEONOVA的DILAS，支持多细节层次的3D建模、基于Oracle对象关系数据库的数据管理与存储、基于XML的处理规则和基于WEB网络的地学信息服务等。国内最典型的代表是： 适普软件有限公司的“三维可视化地理信息系统IMAGIS”。 吉奥信息工程技术有限公司的“数码城市地理信息系统CCGIS”。 灵图软件技术有限公司的“三维地理信息系统平台VRMap”。4.3 协同GIS协同GIS改变基于地理空间信息的成员之间的协同工作方式，促进GIS 系统从人-机交互向人人交互方式的转变，它需要较强的信息交互性，以体现用户面对面的感觉；同时，系统具有较强的信息共享能力，主要体现在用户之间共享视图、共享数据、共享执行结果、共享资源等。实时协同GIS 系统能够让来自不同专业领域的用户在同一时间不同地点共同参与GIS 的协同工作，同步地对同一空间数据进行分析与处理。由于地理空间数据量大#数据结构复杂，实时协同GIS 系统的实现尤为困难，它应具有并发性#一致性、高响应的特点。基于消息传递的实时协同GIS 系统的实现:（1） 消息传递消息传递是一种支持高速、异步、程序到程序间可靠通信的技术!程序之间通过发送数据包进行通讯，这种数据包即称为消息，一个应用向公共消息通道中发布一个消息，其他应用可以在某个时间取走这个消息。消息中间件提供了消息传递的能力，是一种基于消息传递和消息队列的中间件，其主要任务是把消息从发送方高效、可靠地传递到接受方。消息中间件支持以同步和异步两种方式进行消息交换，相比较而言，异步方式比同步方式容错性更强，即使是在系统故障时也能够保证消息的准确传输。（2） 实现机制为减轻网络传输负担、提高系统响应速度，通过对常用GIS功能的剖析，利用XML技术将协作者的 GIS 操作抽象并封装为GIS命令消息，并借助消息传递机制来实现GIS的实时协同工作。图3 GIS消息命令的传递（3） 协作过程GIS协同工作的具体过程为： 协同工作开始时，将空间数据分发给参与协作的用户，在用户机上建立空间数据镜像； 对于本地GIS操作，程序副本在本地数据副本上执行，将执行结果呈现给本地用户并修改地理空间数据状态，同时生成该GIS操作的命令消息，将其发送到服务器端； 服务器端接收GIS命令消息后，进行冲突检测和冲突处理，将GIS命令消息发送给其他用户，并将GIS 命令消息入库保存； 对于接收到的来自其他站点的GIS命令消息，在其本地机上予以解析执行，更新本地地理空间数据状态并将结果呈现给该用户。该系统的重点不在于共享地理空间数据本身，而是共享作用于地理空间数据之上的GIS操作，达到GIS功能的共享。该解决方案具有协作数据传输量小、实现了用户之间GIS操作的协同感知、记录GIS的协作过程等优点。4.4 分形维数分形是指一类混乱但其局部与整体却具有相似结构的图案.换言之,分形对象具有“标度不变性”规律,即在度量尺度由r变为Kr之后,图形结构的细节特征保持不变。 如下图给出的若干尺度下的柯奇(Koch)曲线,它在不同放大倍数下都表现为三角形的细节图案。 图4 柯奇曲线随着测量柯奇曲线的尺子变小,曲线长度或测度以指数关系增大,这种指数关系可表达为： （1）式中:D代表曲线的分形维数,它是描述分形图形相似结构的重要参数。对于一般的分形图形,式(1)具有如下表达形式: （2）式中:C是比例系数.将式(2)两边取对数,便有以对数表示的直线方程： （3）由式(3)可以看出,分形维数的几何意义就是双对数logM-logr直线的斜率。由此可以得出以下2点推论:u 用不同尺码的尺子测量同一条曲线,若测度与尺码的对数逼近直线函数关系,那么就可以认为这条曲线具有明显的分形特征；u 用n个尺码测量曲线的测度,在双对数坐标中作直线回归分析,这条直线的斜率便可以作为分形维数的估计值。表面轮廓分形维数的几种算法有：尺码法、盒维数法、方差法、结构函数法、协方差加权法。分形维数计算方法是研究表面形貌分形行为的基础,使用尺码法、盒维数法、方差法和结构函数法计算表面轮廓的分形维数,由于计算结果受到选择的最小尺度和增长尺度的影响,稳定性都比较差,分形维数计算结果均带有一定的主观因素。协方差加权法受尺度选择的影响小,分形维数计算结果的稳定性较好。4.5 支持向量机的遥感影像分类为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是基于研究小样本情况下在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法，较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、高维数、局部极小点等问题，是一种极具潜力的遥感影像分类算法。支持向量机以结构风险最小化为准则,对实际应用中有限训练样本的问题,表现出很多优于已有学习方法的性能。SVM最大的优点是进行分类时无须进行数据降维,并且在算法的收敛性、训练速度、分类精度等方面都具有较高的性能。目前,利用SVM进行遥感图像分类,多是直接利用光谱特征,但一般来说,采用单类特征不如采用多类特征,使用的特征越多,分类的效果会越好。支持向量机将输入空间通过非线性变换为一个高维空间，求取一个最优分类面，将低纬度的分类问题转变为高维度的问题，大大降低了分类难度。4.6 大数据及Hadoop技术大数据（big data）是继云计算和物联网之后产业的又一次颠覆性技术变革，是经济和技术发展的必然结果直面大数据时需要解决三个主要问题。存储问题、分析问题和管理问题。大数据蕴含的4V特征：体量大Volume、模式多Variety、速度快Velocity、价值密度低Value，增加了数据管理和信息提取的困难和复杂性，导致常规的数据处理方式已经无法适应需求，急需数据处理模式的转变。因此，有关大数据的存储和管理成为时下研究的热点。云存储和云计算是大规模数据处理的新兴产物，而Hadoop就是一种实现云存储和云计算的方法。Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性等优点。Hadoop是专为特定数据类型和负载设计额分布式文件系统，但该技术缺乏整合能力。它包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce、Pig、Hive、Falcon、Knox等。Hadoop框架是大型企业必备的