GIS最新热点以及未来发展热门

来源：测绘地信、知乎用户测绘小河马

GIS是空间技术和信息技术的交叉学科，相关领域的研究热点都有可能成为GIS的发展趋势。GIS的技术环节无外乎数据获取、数据分析、数据呈现三个方面，从近年的发展情况看，GIS可能在这三个方面都有着激动人心的前景。

一、数据获取

数据是GIS的基础，数据获取技术是GIS的技术之源。在已有存量数据的基础上，GIS的增量数据源大体有卫星遥感、定位信息、摄影测量等，数据获取的发展关键在于增量数据源的发展。

1.1倾斜摄影测量

倾斜摄影测量是这两年蓬勃发展的一项技术，相对于竖直航空摄影在地物立面信息获取方面的缺陷，倾斜航空摄影可以快速获取大范围区域地表物体三维立面信息，可以支持对摄影区域的三维测量。倾斜摄影测量有着非常高的高程测量精度，可以实现快速的大场景建模与地物测量，能够生成接近真实的地表三维场景。

倾斜摄影测量示意图

1.2近景摄影测量

近景摄影测量与倾斜摄影测量有着相似的技术背景，区别在于倾斜摄影测量一般利用空基航摄仪进行，近景摄影测量则是采用地面或近地面短距摄影测量设备进行。相对于倾斜摄影的大范围和较高精度，近景摄影测量更注重于对单个地物的超高精度测量，可以获得具有极高精度和分辨率的精细地物模型，可以完美还原如雕塑、文物、景观等复杂地物。

对石窟内佛像的三维精细扫描测量

1.3影像智能识别

随着遥感手段的发展，获取的遥感影像分辨率越来越高，数据量越来越大，基于影像采集的矢量要素也越来越多，累积了大量的采集经验和解译样本。在人工智能技术的加持下，对这些影像解译样本开展深度学习，计算机自动从影像提取要素的能力会越来越强，精度也越来越高，未来有望实现自动利用卫星影像生产矢量地图。

卫星照片中美军基地战机清晰可见

1.4智能数据匹配

近年来以谷歌地图、百度地图等为代表的基于位置服务（Location Basde Service，LBS）应用已经走入每个用户的手机中，深刻得影响着互联生活。LBS应用的对数据的鲜活性要求极高，尤其是对道路、地名变化的响应能力对用户体验影响很大。智能数据匹配是利用搜索引擎获取的海量网络信息进行筛选，获得与地理位置相关联的信息，并与地图数据进行匹配，达到快速发现变化，自动进行更新的目的。随着AI的不断发展，对海量信息的分析匹配能力不断增强，数据匹配的准确性和自动化程度也会越来越高。

亚米级高精度位置服务

1.5定位技术发展（室内、高精度、小型化）

智能手机让每个人都有了感知地理位置的能力，然而，目前的定位还存在很多局限。

例如，室内、野外还有很多卫星定位盲区，定位精度还不够高，高精度定位设备不够便携等。现在，室内定位、差分定位、网络定位等技术发展很快。不远的将来，仅用一部手机甚至手表，就可以实现随时随地精准定位至厘米水平。定位信息的迅速发展，会对位置服务的应用带来深远的影响。

精准的室内定位技术

1.6空间信息扩展（地下、深海、深空）

目前空间信息在很多人的概念中依然是地面或者近地面的信息，随着探索和测量手段的不断发展，人类活动的范围已经扩大到了地下空间、深海、外太空甚至地外行星，观测尺度从空间更是扩展到了时空。更广袤的时空信息不断涌现，催生着GIS上天入地，谈古论今，这样未来只能说眼界限制了我们的想象。

BAE公司将为美国研发深海定位导航系统

1.7为我们的世界建模

十多年前曾经有本GIS的书叫《Modeling Our World》，在当时，还显得有些诗意和概念化。而如今，这样的前景已经非常清晰。未来，在各种探索和测量手段的支持下，整个世界甚至是外太空都可以被装进虚拟的世界，每个人都可以自由出入于虚拟与现实之间。进可纵观天下，退可田园诗意，一起为我们的世界建模。

二、数据分析

GIS之所以是一门学科而不仅是技术，在于其智慧的一面。如果说数据是其生命力，那么智慧就是空间数据的分析能力。数据分析的发展与大数据、人工智能、云计算等信息技术有着密切的联系。

2.1高效的数据管理

空间数据库一直是GIS的一个基础理论，却也是一直发展不够成熟的一个领域。因为GIS的数据确实太多太复杂了，这些数据有不同的形状（如湖泊、道路、房屋、河流），不同的性质（如线划地图、卫星地图、街景地图），不同的轨迹（如行驶的汽车、空中的飞机、奔流的洪水、隐蔽的洋流），它们很难用一个统一的模型来描述，进而对数据分析时的数据使用效率带来很大局限。

现在，数据管理技术由于NoSQL、分布式存储、空间数据模型等的发展，GIS数据的管理模型有望获得统一，为更好的应用数据打下坚实的基础。

数据库运维服务

2.2跨行业数据透视

空间数据分析和挖掘一直是GIS最强大的武器，但它却没有得到充分利用。随着大数据、云计算的发展，数据进入了一个爆炸的时代，GIS数据能够与很多行业数据进行交叉，产生奇妙的化学反应。随着研究人员的不断努力，现在很多行业的评价、统计、分析指标都加入了位置参数，GIS开始走出家门，说百家话，穿万家衣。

2.3空间尺度衍伸（宏观、微观）

GIS一直以来在做分析时都离不开一张内容复杂的地图，地图的边界就成为了GIS想象力的局限。在数据大爆炸的时代，数据挖掘后形成的多层次指标，让GIS信息冲破了这一边界。向上，伴随指标不断的概括与综合，GIS可以参与到各类宏观决策当中，突破区域、时间的限制；向下，GIS可以具象每一个细小的抽象空间，进入物质内部，描述每一个微小的位置变化。

宏观和个体结合GIS分析自行车系统

2.4迅捷的处理速度

毫无疑问，计算技术的发展一定会让GIS的分析速度更快。这种变快是量变到质变的过程，随着单位时间能处理的数据量的极速增长，我们获得有效信息的时间被大大缩短，进行更复杂计算的可能性也在大大增加。这让数据分析出现两个趋势，一是实时化，结合全世界建模的概念，可以让一个人随着运行轨迹实时的计算出场景变化（例如自动驾驶）；二是深度化，计算可以覆盖的面越来越广，涵盖的信息越来越多，可能会获得更多抽象的、内涵丰富的数据加工产品（例如基于真实场景的游戏）。

无人驾驶正向我们驶来

2.5从计算到决策

不得不再次请出人工智能。现在的GIS依然还停留在你想要什么我给你分析什么的阶段，人工智能在GIS领域的不断学习真逐渐的揭示出一种新前景，我给你什么你才想到什么。这样的前景是不是很令人激动，GIS真正从一个工具成为了助手，一个聪明的、懂你心意的、精确无比的助手。

人工智能与智慧城市

三、数据呈现

GIS的精彩与其数据呈现能力密不可分。可以说，一般公众对于GIS的理解大多停留在数据呈现环节，广义的数据呈现包括但不限于地图、图表、手机APP、Web应用程序等，它不仅仅是指可视化效果，而更应视为触及最终用户的各种功能。数据呈现与互联网、计算机视觉等领域息息相关。

3.1无限扩张的三维空间

依然回到为我们的世界建模这个话题，既然建模了就要展现出来，一个真实的、无延迟的三维空间才是最酷的。现在的三维受限于硬件机能、建模技术等因素，大多将场景限制在一个不大的范围内。未来，建模范围都那么大了，展示能力也会提高。场景一天天的变大，模型越来越接近真实，直到有一天，边界会消失，模型会如实景一模一样。