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地理信息系统

地理信息系统(GIS)是用于创建和管理空间数据和相关属性的系统。从最严格的意义上来说，它是一个能够集成、存储、编辑、分析和显示地理参考信息的计算机系统。从更一般的意义上来说，GIS是一种智能地图工具，允许用户创建交互式查询(用户创建的搜索)、分析空间信息以及编辑数据。

地理信息系统技术可用于科学调查、资源管理、资产管理、发展规划、制图和路线规划。例如，在发生自然灾害时，GIS可以让应急规划者轻松计算应急响应时间，或者GIS可以用于查找需要保护免受污染的湿地。

发展历史

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35000年前，在法国拉斯科附近的洞穴墙壁上，克鲁马侬族猎人画下了他们猎杀的动物。与动物图画相关的是被认为描绘迁徙路线的轨迹线和记录。这些早期的记录遵循了现代地理信息系统的二元结构:一个链接到属性数据库的图形文件。
在18世纪，用于地形测绘的现代测量技术与早期版本的专题测绘(例如用于科学或人口普查数据)一起实施。

这方面的一个著名例子是约翰·斯诺1854年绘制的伦敦霍乱爆发图，该图提供了分析，将霍乱的源头缩小到一个受污染的水泵，从而阻止了爆发。约翰·斯诺的地图图像

20世纪早期，照相平版印刷术发展起来，地图被分成几层。到20世纪60年代初，由核武器研究推动的计算机硬件发展将导致通用计算机绘图应用。

1967年，联邦能源、矿产和资源部在安大略省渥太华开发了世界上第一个真正实用的地理信息系统。该系统由罗杰·汤姆林森开发，被称为加拿大地理信息系统(CGIS)，用于存储、分析和处理为加拿大土地调查收集的数据。& ordf通过以1:250，000的比例绘制有关土壤、农业、娱乐、野生动物、水禽、林业和土地利用的信息来确定加拿大农村土地能力的举措。为了便于分析，还增加了一个评级分类因子。

CGIS是世界上第一个系统，是对制图应用的改进，因为它提供了叠加、测量、数字化/扫描能力，支持横跨整个大陆的国家坐标系统，将线编码为具有真正嵌入式拓扑结构的弧线，并将属性和位置信息存储在单独的文件中。它的开发者，地理学家罗杰·汤姆林森，被誉为地理信息系统之父。

CGIS一直持续到20世纪90年代，建成了加拿大最大的数字土地资源数据库。它是作为支持联邦和省资源规划和管理的基于主机的系统开发的。它的优势在于对复杂数据集的跨洲分析。CGIS从未以商业形式出现过。它最初的开发和成功刺激了Intergraph等供应商销售各种商业地图应用程序。微型计算机硬件的发展促使ESRI公司、MapInfo公司和CARIS公司等厂商成功地将许多CGIS特征结合起来，将第一代分离空间和属性信息的方法与第二代将属性数据组织成数据库结构的方法结合起来。20世纪80年代和90年代，Unix工作站和个人电脑越来越多地使用GIS，推动了行业的发展。到20世纪末，各种系统的快速发展已经在相对较少的平台上得到整合和标准化，用户开始输出通过互联网查看GIS数据的概念，要求数据格式和传输标准。

地理信息系统中使用的技术

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联系不同来源的信息
如果您可以将您所在州的降雨量信息与您所在县的航空照片联系起来，您可能会知道哪些湿地在一年中的某些时候会干涸。地理信息系统能够以多种不同的形式使用来自多种不同来源的信息，有助于这种分析。对源数据的主要要求包括知道变量的位置。位置可以用经度、纬度和海拔x、y和z坐标来标注，或者用其他地理编码系统如邮政编码或公路里程标记来标注。任何可以在空间上定位的变量都可以输入GIS。政府机构和非政府组织正在开发几种可以直接输入地理信息系统的计算机数据库。地图形式的不同种类的数据可以输入GIS。

GIS还可以将现有的数字信息(可能还不是地图形式)转换成它可以识别和使用的形式。例如，通过遥感生成的数字卫星图像可以进行分析，以生成一个类似地图的植被数字信息层。用于命名GIS对象的另一个相当发达的资源是地理名称的Getty词库(GTGN ),这是一个包含大约1，000，000个名称和关于地点的其他信息的结构化词汇表[1]。

同样，人口普查或水文表格数据可以转换成类似地图的形式，作为GIS中的专题信息层。

数据表示法

GIS数据用数字数据表示真实世界的对象(道路、土地利用、高程)。现实世界的对象可以分为两种抽象:离散的对象(一所房子)和连续的领域(降雨量或海拔)。在GIS中存储抽象数据有两种主要方法:栅格和矢量。

栅格数据类型由单元格的行和列组成，每个单元格中存储一个值。大多数情况下，栅格数据是图像(栅格图像)，但除了颜色之外，每个像元的记录值还可能是离散值(如土地利用)、连续值(如降雨量)或空值(如果没有可用数据)。虽然栅格像元存储单个值，但可以通过使用栅格波段表示RGB(红、绿、蓝)颜色、色彩映射表(专题代码和RGB值之间的映射)或每个唯一像元值占一行的扩展属性表来扩展栅格像元。栅格数据集的分辨率是以地面单位表示的像元宽度。例如，在激光雷达栅格图像中，每个像元都是一个像素，代表3米乘3米的区域。通常，单元表示地面的正方形区域，但是也可以使用其他形状。

矢量数据类型使用点、线(一系列点坐标)或多边形(也称为区域(由线围成的形状))等几何图形来表示对象。示例包括表示为多边形的住宅小区的地产边界和表示为点的井位。通过应用拓扑规则，例如“多边形不得重叠”，可以使矢量要素尊重空间完整性。向量数据也可以用来表示连续变化的现象。等高线和不规则三角网(TIN)用于表示高程或其他不断变化的值。tin记录点位置的值，这些点通过线连接起来形成不规则的三角形网格。三角形的表面代表地形表面。

使用栅格或矢量数据模型来表示现实有优点也有缺点。栅格数据集记录所覆盖区域内所有点的值，这可能比以矢量格式表示数据需要更多的存储空间，因为矢量格式只能在需要的地方存储数据。栅格数据还可以轻松实现叠加操作，而矢量数据则比较困难。矢量数据可以显示为传统地图上使用的矢量图形，而栅格数据将显示为对象边界呈块状的图像。

除了由矢量几何坐标或栅格像元位置表示的空间数据之外，还可以存储其他非空间数据。在矢量数据中，附加数据是对象的属性。例如，森林清单面也可能有一个标识符值和关于树种的信息。在栅格数据中，像元值可以存储属性信息，但也可以用作与另一个表中的记录相关的标识符。

数据捕捉

数据捕获& iexcl& ordf将信息输入系统& iexcl& ordf消耗了GIS从业者的大量时间。有多种方法可用于将数据输入GIS，并以数字格式存储。

印刷在纸上或聚酯薄膜地图上的现有数据可以被数字化或扫描以产生数字数据。当操作员从地图上追踪点、线和多边形边界时，数字化仪产生矢量数据。扫描地图会产生栅格数据，这些数据可以进一步处理以生成矢量数据。

勘测数据可以从勘测仪器上的数字数据收集系统直接输入GIS。全球定位系统(GPS)是另一种测量工具，其位置也可以直接输入GIS。

遥感数据在数据收集中也发挥着重要作用，它由附在平台上的传感器组成。传感器包括相机、数字扫描仪和激光雷达，而平台通常由飞机和卫星组成。

目前大多数数字数据来自航空照片的照片判读。软拷贝工作站用于直接从立体数码照片对中数字化特征。这些系统允许以二维和三维方式获取数据，利用摄影测量原理直接从立体像对测量高程。目前，模拟航空照片在进入软拷贝系统之前要进行扫描，但随着高质量数码相机变得更便宜，这一步将被跳过。

卫星遥感提供了空间数据的另一个重要来源。这里，卫星使用不同的传感器组件被动地测量从主动传感器(如雷达)发出的电磁波谱或无线电波的反射率。遥感收集栅格数据，可对这些数据进行进一步处理，以识别感兴趣的对象和类别，如土地覆盖。

捕获数据时，用户应考虑是以相对精度还是绝对精度捕获数据，因为这不仅会影响信息的解释方式，还会影响数据捕获的成本。

除了收集和输入空间数据之外，属性数据也被输入到GIS中。对于矢量数据，这包括关于系统中表示的对象的附加信息。

将数据输入GIS后，通常需要进行编辑、消除错误或进一步处理。对于矢量数据，在用于某些高级分析之前，必须使其拓扑正确。例如，在道路网络中，线必须与交叉点处的结点相连。诸如欠冲和过冲之类的误差也必须消除。对于扫描的地图，可能需要从生成的栅格中移除源地图上的瑕疵。例如，一点灰尘可能会连接两条不应该连接的线路。

数据操作

GIS可以执行数据重组，将数据转换成不同的格式。例如，通过在具有相同分类的所有像元周围生成线，同时确定像元的空间关系(如邻接或包含), GIS可用于将卫星图像地图转换为矢量结构。

由于数字数据以各种方式收集和存储，这两种数据源可能不完全兼容。因此，GIS必须能够将地理数据从一种结构转换到另一种结构。

投影、坐标系和配准

房产所有权地图和土壤地图可能会以不同的比例显示数据。必须对GIS中的地图信息进行处理，使其与从其他地图收集的信息相匹配。在数字数据可以被分析之前，它们可能必须经过其他处理& iexcl& ordf投影和坐标转换，例如& iexcl& ordf将它们整合到地理信息系统中。

地球可以由各种模型来表示，每个模型可以为地球表面上的任何给定点提供一组不同的坐标(例如，纬度、经度、海拔)。最简单的模型是假设地球是一个完美的球体。随着越来越多的地球测量数据的积累，地球模型变得越来越复杂，越来越精确。事实上，有些模型适用于地球的不同区域，以提高精确度(例如，北美数据，1983 - NAD83 -在北美适用，但在欧洲不适用)。更多信息见数据。

投影是地图制作的基本组成部分。投影是一种将信息从代表三维曲面的地球模型传递到二维介质的数学方法& iexcl& ordf纸张或电脑屏幕。不同的投影用于不同类型的地图，因为每个投影特别适合某些用途。例如，一个精确表示大陆形状的投影会扭曲它们的相对大小。请参阅地图投影了解详情。

由于GIS中的大部分信息来自现有的地图，因此GIS使用计算机的处理能力将从具有不同投影和/或不同坐标系的源收集的数字信息转换为通用投影和坐标系。

利用GIS进行空间分析

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数据建模
很难将湿地地图与机场、电视台和高中等不同地点记录的降雨量联系起来。然而，GIS可用于从信息点描绘地球表面、地下和大气的二维和三维特征。

例如，GIS可以快速生成一张地图，用线条表示降雨量。

这样的地图可以被认为是雨量等值线图。许多复杂的方法可以通过有限数量的点测量来估计表面的特征。从降雨点测量的表面建模创建的二维等值线图可以与GIS中覆盖相同区域的任何其他地图进行叠加和分析。

拓扑建模

在过去的35年里，沼泽旁边有没有加油站或工厂在运营？离沼泽两英里以内和上山的地方有吗？GIS可以识别和分析数字存储的空间数据中存在的空间关系。这些拓扑关系允许执行复杂的空间建模和分析。几何实体之间的拓扑关系传统上包括邻接(什么邻接什么)、包含(什么包围什么)和邻近(某物与另一物有多近)。

网络

如果湿地附近的所有工厂都意外地同时向河流中释放化学物质，那么达到有害量的污染物需要多长时间才能进入湿地保护区？GIS可以模拟沿线性网络的材料路径。坡度、速度限制或管道直径等值可以合并到网络建模中，以便更准确地表示现象的流动。网络建模通常用于交通规划、水文建模和基础设施建模。

制图建模

栅格数据的强大分析技术。此部分是一个存根。你可以通过添加来帮助它。

矢量叠加

两个独立的空间数据集(点、线或面)的组合，以创建新的输出矢量数据集。这些叠加类似于数学维恩图叠加。联合叠加将两个输入的地理要素和属性表组合成一个新的输出。相交叠加定义两个输入重叠的区域，并为每个输入保留一组属性字段。对称差异叠加定义了一个输出区域，该区域包括两个输入的总区域，但重叠区域除外。

数据提取是一个类似于矢量叠加的GIS过程，尽管它可用于矢量或栅格数据分析。数据提取不是组合两个数据集的属性和要素，而是使用裁剪或掩膜来提取一个数据集的要素，这些要素位于另一个数据集的空间范围内。

在栅格数据分析中，数据集的叠加是通过称为对多个栅格或地图代数进行局部操作的过程来完成的，该过程通过一个函数来组合每个栅格的矩阵值。该函数可以通过使用反映各种因素对地理现象的影响的指数模式l，对一些输入进行加权。

空间统计(地统计)

使用地统计学从点预测字段。点模式分析。查看空间数据统计属性的一种方式。使它不同于其他类型统计的是使用图论和矩阵代数来减少被分析数据中的参数数量。这是必要的，因为需要分析的实际上是GIS数据的二阶属性。

当我们测量任何现象时，我们的观察方法决定了任何后续分析的准确性。无论我们的研究是关于城市中心的交通模式的性质，还是关于太平洋上空的天气模式的分析，总会包含一个我们无法测量的变量或精确度；这是由我们的数据收集或调查方法的规模和分布直接决定的。为了将统计相关性应用于空间分析，必须确定一个“平均值”,以便可以将任何直接测量之外的点或梯度包括在它们的预测行为中。统计和数据收集的局限性意味着，在没有推理分析方法的情况下，不可能直接测量连续性，其中，为了预测未直接测量的粒子和位置的行为，使用了几种形式的插值。

插值是通过输入在多个采样点收集的数据来创建表面(通常为栅格数据集)的过程。插值有多种形式，每种形式根据数据集的属性对数据进行不同的处理。在比较插值方法时，首先要考虑的是源数据是否会发生变化(精确或近似)。接下来是方法是主观的，人类的解释，还是客观的。然后是点与点之间过渡的性质，它们是突然的还是逐渐的。最后是一种方法是否是全局的，它使用整个数据集来形成模型，或者是局部的，一种算法被重复用于一小部分地形。

数字高程模型(DEM)、数字地形模型(DTM)、不规则三角网(TIN)、边查找算法、泰森多边形、傅立叶分析、加权移动平均、反距离加权、移动平均、克里金法、脊线、趋势面分析。

区域化变量理论

空间自相关原理:在任何位置收集的数据都将与其紧邻的位置有更大的相似性或影响。此部分是一个存根。你可以通过添加来帮助它。

地理编码

根据街道地址计算空间位置(X，Y坐标)。对单个地址进行地理编码需要参考主题，例如包含地址范围的道路中心线文件。通过检查沿着路段的地址范围来内插或估计各个地址位置。这些通常以表格或数据库的形式提供。然后，GIS将在该地址沿该段中心线的大致位置上放置一个点。例如，地址点500将位于从地址1开始到地址1000结束的线段的中点。地理编码还可以应用于实际宗地数据，通常来自市政税收地图。在这种情况下，地理编码的结果将是实际定位的空间，而不是插值点。

应该注意的是，在使用插值时，有几个(潜在危险的)注意事项经常被忽略。有关详细信息，请参阅地理编码的完整条目。

当地址的拼法不同时，可以使用各种算法来帮助地址匹配。特定实体或组织(例如邮局)具有数据的地址信息可能不完全匹配参考主题。街道名称拼写、社区名称等可能会有变化。因此，用户通常能够使匹配标准更加严格，或者放宽这些参数，以便映射更多的地址。必须仔细检查结果，以免由于过度匹配参数而错误地映射地址。

反向地理编码

反向地理编码是返回与给定坐标相关的估计街道地址编号的过程。例如，用户可以点击道路中心线主题(从而提供坐标)并返回反映估计门牌号的信息。该门牌号是从分配给该路段的范围内插入的。如果用户单击以地址1开始并以100结束的段的中点，返回值将接近50。请注意，反向地理编码并不返回实际地址，而只是根据预先确定的范围来估计应该有什么地址。

数据输出和制图

制图学是地图的设计和制作，或空间数据的可视化表示。绝大多数现代制图是在计算机的帮助下完成的，通常使用地理信息系统。大多数GIS软件给用户提供了对数据外观的实质性控制。

制图工作有两个主要功能:

首先，它在屏幕或纸上生成图形，将分析结果传达给资源决策者。可以生成挂图和其他图形，使观众能够直观地了解潜在事件的分析或模拟结果。网络地图服务器通过网络技术促进生成地图的分发。

第二，可以生成其他数据库信息以供进一步分析或使用。例如，有毒物质泄漏1英里范围内的所有地址列表。

图形显示技术

传统地图是现实世界的抽象，是描绘在纸上的重要元素的样本，用符号来表示物理对象。使用地图的人必须理解这些符号。地形图用等高线表示陆地表面的形状；这块土地的实际形状只能在想象中看到。

如今，图形显示技术(如GIS中基于高度的阴影)可以使地图元素之间的关系可见，从而提高人们提取和分析信息的能力。例如，在GIS中组合两种类型的数据来生成加利福尼亚州圣马特奥县的透视图。数字高程模型由记录在30米水平网格上的表面高程组成，将高高程显示为白色，低高程显示为黑色。附带的Landsat专题成像仪图像显示了一幅假彩色红外图像，它以30米像素或像素为单位，以相同的坐标点逐个像素地显示相同的区域，作为高程信息。

GIS用于记录和合并两幅图像，使用专题成像仪图像像素绘制俯视圣安德烈亚斯断层的三维透视图，但使用地形高程进行着色。GIS显示依赖于观察者的观察点和显示的时间，以正确渲染太阳光线在该纬度、经度和时间产生的阴影。

地理信息系统的未来

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许多学科都可以从GIS技术中受益。活跃的地理信息系统市场导致了地理信息系统硬件和软件组件的低成本和持续改进。反过来，这些发展将导致该技术在科学、政府、商业和工业中得到更广泛的应用，应用领域包括房地产、公共卫生、犯罪绘图、国防、可持续发展、自然资源、运输和物流。
OGC标准

开放地理空间联盟(OGC)开放地理信息系统联盟，简称OGC，是一个由257家公司、政府机构和大学组成的国际行业联盟，参与制定公开可用的地理处理规范的共识过程。由OpenGIS规范定义的开放接口和协议支持可互操作的解决方案，这些解决方案使Web、无线和基于位置的服务地理化，并使其主流化，并使技术开发人员能够通过各种应用程序访问和使用复杂的空间信息和服务。

兼容产品，即符合OGC open GIS的软件产品？规格。当一个产品已经通过OGC测试项目的测试和认证，该产品将自动在本网站上注册为合格产品。

实现产品，即实现OpenGIS规范但尚未通过符合性测试的软件产品。(并非所有规格都有符合性测试。)开发人员可以将他们的产品注册为实现草案或批准的规范。(OGC保留审查和核实每个条目的权利。)本节为存根。你可以通过添加来帮助它。

开源GIS软件

开源软件的使用并不新鲜，但在GIS行业的采用却是一个新现象。随着非专有数据格式(如矢量数据的Shape文件格式和栅格数据的Geotiff格式)的广泛使用，以及开放地理空间联盟(OGC)协议(如web地图服务(WMS)和web要素服务(WFS))的采用，使用开源软件进行生产性开发的障碍已经降低，尤其是对于面向Web和Web服务的应用程序。

谷歌地图不同于其他网络地图服务器(如MapQuest，Yahoo！因为谷歌地图公开了一个API，使用户能够将属性与交互式地图相关联。这实际上是一个地理信息系统。然而，谷歌地图很大程度上是面向点的，除了使用不同的点标记，你必须点击标记来获取元数据。

全球变化和气候历史计划

传统上，地图被用来探索地球和开发其资源。GIS技术作为制图科学的延伸，提高了传统制图的效率和分析能力。现在，随着科学界认识到人类活动的环境后果，地理信息系统技术正在成为理解全球变化过程的一个重要工具。各种地图和卫星信息源可以以模拟复杂自然系统相互作用的方式结合起来。

通过一种称为可视化的功能，GIS可以用来生成图像——不仅仅是地图，还包括绘图、动画和其他制图产品。这些图像让研究人员以前所未有的方式观察他们的研究对象。图像通常同样有助于向非科学家传达GIS研究主题的技术概念。

增加时间维度

通过将卫星数据输入地理信息系统，可以检查地球表面、大气和地下的状况。地理信息系统技术使研究人员能够研究地球在几天、几个月和几年内的变化。

作为一个例子，整个生长季节中植被活力的变化可以被动画化，以确定干旱在特定区域最广泛的时间。由此产生的图形被称为归一化植被指数，代表了植物健康的粗略度量。随着时间的推移，研究两个变量将使研究人员能够检测降雨量下降及其对植被影响之间的区域差异。

地理信息系统技术以及区域和全球范围的数字数据的可获得性使这种分析成为可能。用于生成植被图的卫星传感器输出由高级甚高分辨率辐射计生成。这种传感器系统探测从地球表面反射的能量的总量，该能量跨越大约1平方公里的表面区域的各种光谱带。卫星传感器每天两次产生地球上某一特定位置的图像。高级甚高分辨率辐射计只是用于地球表面分析的许多传感器系统之一。更多的传感器将紧随其后，产生更多的数据。

地理信息系统和相关技术将大大有助于管理和分析这些大量的数据，使人们能够更好地了解地球的变化过程，更好地管理人类活动，以保持世界经济活力和环境质量。

除了将时间整合到环境研究中，人们还在探索GIS跟踪和模拟人类日常活动进展的能力。这方面进展的一个具体例子是美国人口普查局最近发布的特定时间人口数据。在该数据集中，城市人口在白天和晚上显示，突出了由北美通勤模式产生的集中和分散模式。如果没有地理信息系统，生成这些数据所需的数据处理和生成是不可能的。