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文档简介

地理信息大数据地理信息系统发展趋势重点基础知识点一、地理信息大数据概述1.地理信息大数据的定义地理信息大数据是指以地理空间数据为基础，通过收集、整理、分析和挖掘，形成具有时空属性、多尺度、多维度的大规模数据集合。2.地理信息大数据的特点a.数据量大：地理信息大数据包含大量的地理空间数据、属性数据、时间序列数据等。b.数据类型多样：包括矢量数据、栅格数据、文本数据、多媒体数据等。c.数据更新速度快：地理信息大数据具有实时性，需要不断更新。d.数据关联性强：地理信息大数据中的各个数据之间存在紧密的关联性。3.地理信息大数据的应用领域a.国土资源管理：包括土地利用、矿产资源、地质环境等。b.城市规划与管理：包括城市规划、交通管理、环境保护等。c.公共安全：包括应急管理、防灾减灾、安全监控等。d.农业生产：包括农业资源调查、农业灾害监测、农业信息化等。二、地理信息系统发展趋势1.云计算与地理信息系统a.云计算技术为地理信息系统提供了强大的计算和存储能力。b.地理信息系统向云计算迁移，实现资源的共享和协同。c.云计算与地理信息系统结合，推动地理信息大数据的应用。2.大数据与地理信息系统a.地理信息系统与大数据技术结合，实现地理信息大数据的挖掘和分析。b.大数据技术为地理信息系统提供更丰富的数据来源。c.地理信息系统在大数据时代发挥重要作用。三、地理信息系统重点基础知识点1.地理信息系统基本概念a.地理信息系统（GIS）的定义：地理信息系统是一种以地理空间数据为基础，通过计算机技术进行数据采集、存储、管理、分析和展示的系统。b.地理信息系统的发展历程：从早期的地理信息系统到现代的地理信息系统，经历了多个阶段。c.地理信息系统的应用领域：地理信息系统广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理、灾害监测等领域。2.地理信息系统数据模型a.矢量数据模型：矢量数据模型以点、线、面等几何对象表示地理空间实体。b.栅格数据模型：栅格数据模型以像素为单位表示地理空间实体。c.混合数据模型：混合数据模型结合矢量数据模型和栅格数据模型，提高地理信息数据的表达能力和处理效率。3.地理信息系统关键技术a.数据采集与处理：包括遥感数据、GPS数据、地面调查数据等。b.数据存储与管理：采用数据库技术，实现地理信息数据的存储、管理和查询。c.数据分析与挖掘：运用空间分析、统计分析、机器学习等方法，对地理信息数据进行挖掘和分析。d.地理信息系统可视化：通过图形、图像、动画等形式，将地理信息数据直观地展示出来。[1]张晓光，地理信息系统原理与应用[M]，高等教育出版社，2015.[2]

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