分布式gis關(guān)鍵技術(shù)淺析 分布式基礎(chǔ)

GIS基本技術(shù)有哪些？

引言

站在用戶的角度思考問(wèn)題，與客戶深入溝通，找到鐵山網(wǎng)站設(shè)計(jì)與鐵山網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、空間域名、雅安服務(wù)器托管、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋鐵山地區(qū)。

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，簡(jiǎn)稱(chēng)GIS)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、測(cè)量學(xué)、地圖學(xué)等多門(mén)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(kù)、地圖可視化及空間分析，而空間數(shù)據(jù)庫(kù)是GIS的關(guān)鍵?？臻g數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)與空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)

隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的大多數(shù)應(yīng)用仍然停留在查詢(xún)、檢索階段，數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的豐富的知識(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有得到充分的發(fā)掘和利用，數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)和人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(méi)，但卻饑餓于知識(shí)”的現(xiàn)象。

空間數(shù)據(jù)庫(kù)(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))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(lèi)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(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能顯示出來(lái)?？臻g數(shù)據(jù)挖掘（Spatial Data Mining，簡(jiǎn)稱(chēng)SDM），或者稱(chēng)為從空間數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(guò)程[2]。由于SDM的對(duì)象主要是空間數(shù)據(jù)庫(kù)，而空間數(shù)據(jù)庫(kù)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(méi)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(kù)技術(shù)，它可用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的理解，對(duì)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(kù)的構(gòu)造以及空間數(shù)據(jù)庫(kù)的重組和查詢(xún)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(lèi)分析、預(yù)測(cè)、聚類(lèi)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(lèi)分析、聚類(lèi)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(lèi)分析

分類(lèi)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(lèi)的目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或分類(lèi)模型(也常常稱(chēng)作分類(lèi)器)，該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類(lèi)別中的某一個(gè)。分類(lèi)和我們熟知的回歸方法都可用于預(yù)測(cè)，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(duì)給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。和回歸方法不同的是，分類(lèi)的輸出是離散的類(lèi)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(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹(shù)根開(kāi)始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走，走到樹(shù)葉就能確定類(lèi)別。空間分類(lèi)的規(guī)則實(shí)質(zhì)是對(duì)給定數(shù)據(jù)對(duì)象集的抽象和概括，可用宏元組表示。

要構(gòu)造分類(lèi)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(kù)記錄或元組構(gòu)成,每個(gè)元組是一個(gè)由特征(又稱(chēng)屬性)值組成的特征向量,此外,訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類(lèi)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(lèi)別。

分類(lèi)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(duì)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(shù)法和規(guī)則歸納法，前者對(duì)應(yīng)的表示為決策樹(shù)或判別樹(shù)，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(jiǎn)稱(chēng)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(lèi)器有不同的特點(diǎn)。有三種分類(lèi)器評(píng)價(jià)或比較尺度：1) 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；2) 計(jì)算復(fù)雜度；3) 模型描述的簡(jiǎn)潔度。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度是用得最多的一種比較尺度，特別是對(duì)于預(yù)測(cè)型分類(lèi)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(lài)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(duì)象是海量的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此空間和時(shí)間的復(fù)雜度問(wèn)題將是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。對(duì)于描述型的分類(lèi)任務(wù)，模型描述越簡(jiǎn)潔越受歡迎。例如，采用規(guī)則歸納法表示的分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)分析

聚類(lèi)是指根據(jù)“物以類(lèi)聚”的原理，將本身沒(méi)有類(lèi)別的樣本聚集成不同的組，并且對(duì)每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過(guò)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(lèi)分析不同，進(jìn)行聚類(lèi)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(lái)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(lái)表示。聚類(lèi)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(kù)的方法?；诰垲?lèi)分析方法的空間數(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(duì)空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析方法的研究是一個(gè)熱點(diǎn)。

對(duì)于空間數(shù)據(jù)，利用聚類(lèi)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(lèi)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(xún)和重建空間實(shí)體等。大致算法可描述如下：(1)根據(jù)查詢(xún)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(guò)濾不重要的數(shù)據(jù)；(4)運(yùn)用其它手段對(duì)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?？煞譃閮煞N：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(duì)象中計(jì)算多種空間關(guān)系，因此其代價(jià)是很高的?！N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(duì)一個(gè)較大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一次挖掘，然后在裁減過(guò)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(duì)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(chǎng)相鄰的對(duì)象是停車(chē)場(chǎng)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(lèi)型的數(shù)據(jù)

絕大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)是關(guān)系型的，因此在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，而且經(jīng)常包含復(fù)雜的數(shù)據(jù)類(lèi)型，例如結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、復(fù)雜對(duì)象、事務(wù)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)類(lèi)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(duì)特定的數(shù)據(jù)類(lèi)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(cè)性

海量數(shù)據(jù)庫(kù)通常有上百個(gè)屬性和表及數(shù)百萬(wàn)個(gè)元組。GB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)已不鮮見(jiàn)，TB數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)出現(xiàn)，高維大型數(shù)據(jù)庫(kù)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(wú)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(kù)中抽取知識(shí)的算法必須高效、可測(cè)量，即數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)行時(shí)間必須可預(yù)測(cè)，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(yǔ)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(duì)此可以利用貝葉斯方法和演譯數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)從數(shù)據(jù)庫(kù)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(xún)應(yīng)作為進(jìn)一步探詢(xún)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(guò)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(kù)，從包含不同語(yǔ)義的格式化和非格式化數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)是對(duì)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(kù)中存在的普通查詢(xún)不能發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)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(kù)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(kù)、知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)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(wèn)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(jī)，但在一些理論及應(yīng)用方面仍存在急需解決的問(wèn)題。

4.1 數(shù)據(jù)訪問(wèn)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(kù)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(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，降低問(wèn)題的維數(shù)，設(shè)計(jì)出更加高效的挖掘算法對(duì)空間數(shù)據(jù)挖掘提出了巨大的挑戰(zhàn)。

4.2 對(duì)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(duì)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(lài)于標(biāo)識(shí)碼，這種一維的連接方式無(wú)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(wú)關(guān)或沒(méi)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(xún)語(yǔ)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(lái)，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。

地理信息系統(tǒng)在數(shù)字城市中的應(yīng)用及需要解決的關(guān)鍵性技術(shù)

這個(gè)問(wèn)題，有點(diǎn)復(fù)雜，也很難自己回答，所以我?guī)湍闼阉髡硐陆o你吧。望采納！

應(yīng)用：

數(shù)字城市就是信息化的城市,是從工業(yè)時(shí)代向信息化時(shí)代轉(zhuǎn)換的基本標(biāo)志之一。當(dāng)前,一個(gè)數(shù)字城市的建設(shè)熱潮正在我國(guó)興起,各地都把建設(shè)數(shù)字省市作為推進(jìn)本地信息化的重大戰(zhàn)略措施。 數(shù)字化城市將是滿足信息化社會(huì)中城市信息需求的全新解決方案．它以完備的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)信息、信息的檢索、查詢(xún)、更新等功能，采用多層次、集中式和分布式相結(jié)合結(jié)構(gòu)體系．在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，GIS技術(shù)將起著重要作用。

需要解決的關(guān)鍵性技術(shù)：

(1)在分析了國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀及應(yīng)用基礎(chǔ)上,提出了在基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)建設(shè)中需要解決的一些關(guān)鍵問(wèn)題。 (2)在分析了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出了基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的共享與服務(wù)、數(shù)據(jù)授權(quán)拷貝、數(shù)據(jù)直接訪問(wèn)、WebGis服務(wù)、WebService等模式將是基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)共享和服務(wù)的主要模式。 (3)在分析了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)的技術(shù)需求和業(yè)務(wù)需求的基礎(chǔ)上,提出了系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)以計(jì)算機(jī)硬件與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為依托、以政策、信息化機(jī)構(gòu)以及安全體系為保障、以標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范體系為依據(jù)、以數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)為核心。 (4)在分析了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)基本內(nèi)容的基礎(chǔ)上,提出了基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方式及管理方法。 (5)在分析了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了用戶認(rèn)證、數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)建庫(kù)、數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)管理、測(cè)繪管理、元數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)管理、地名數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)共享與交換和服務(wù)管理等功能模塊的設(shè)計(jì)方案。 (6)在分析了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)存數(shù)字城市建設(shè)中的意義基礎(chǔ)上,提出了基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)在臺(tái)州規(guī)劃管理、綜合管線、數(shù)字城管及公眾服務(wù)等數(shù)字城市建設(shè)中的典型應(yīng)用。

為什么分布式gis是gis發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì) 在空間數(shù)據(jù)庫(kù)中 如何建立定性關(guān)系 定位關(guān)系 拓?fù)潢P(guān)系

所謂分布式就是指數(shù)據(jù)和程序可以不位于一個(gè)服務(wù)器上，而是分散到多個(gè)服務(wù)器，以網(wǎng)絡(luò)上分散分布的地理信息數(shù)據(jù)及受其影響的數(shù)據(jù)庫(kù)操作為研究對(duì)象的一種理論計(jì)算模型。分布式有利于任務(wù)在整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上進(jìn)行分配與優(yōu)化，克服了傳統(tǒng)集中式系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致中心主機(jī)資源緊張與響應(yīng)瓶頸的缺陷，解決了網(wǎng)絡(luò)GIS 中存在的數(shù)據(jù)異構(gòu)、數(shù)據(jù)共享、運(yùn)算復(fù)雜等問(wèn)題，是地理信息系統(tǒng)技術(shù)的一大進(jìn)步。

GIS技術(shù)在國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展、空間技術(shù)的日新月異及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)理論的日漸完善，GIS（Geographic Information System）技術(shù)也日趨成熟，并且逐漸被人們所認(rèn)識(shí)和接受。近年來(lái)，GIS被世界各國(guó)普遍重視，尤其是“數(shù)字地球”概念的提出，使其核心技術(shù)GIS更為各國(guó)政府所關(guān)注。目前，以管理空間數(shù)據(jù)見(jiàn)長(zhǎng)的GIS已經(jīng)在全球變化與監(jiān)測(cè)、軍事、資源管理、城市規(guī)劃、土地管理、環(huán)境研究、農(nóng)作物估產(chǎn)、災(zāi)害預(yù)測(cè)、交通管理、礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)、文物保護(hù)、濕地制圖以及政府部門(mén)等許多領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。當(dāng)前GIS正處于急劇發(fā)展和變化之中，研究和總結(jié)GIS技術(shù)發(fā)展，對(duì)進(jìn)一步開(kāi)展GIS研究工作具有重要的指導(dǎo)意義。因此，本文就目前GIS技術(shù)的研究現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行總結(jié)和分析。

1 GIS研究現(xiàn)狀及其分析

1.1 GIS研究現(xiàn)狀

世紀(jì)90年代以來(lái)，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷突破以及其它相關(guān)理論和技術(shù)的完善，GIS在全球得到了迅速的發(fā)展。在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、表達(dá)、顯示及數(shù)據(jù)共享技術(shù)等方面都取得了顯著的成效，其概括起來(lái)有以下幾個(gè)方面[1]：①硬件系統(tǒng)采用服務(wù)器/客戶機(jī)結(jié)構(gòu)，初步形成了網(wǎng)絡(luò)化、分布式、多媒體GIS；②在GIS的設(shè)計(jì)中，提出了采用“開(kāi)放的CIS環(huán)境”的概念，最終以實(shí)現(xiàn)資源共享、數(shù)據(jù)共享為目標(biāo)；③高度重視數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，并已形成一些較為可行的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；④面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)已經(jīng)問(wèn)世，正在發(fā)展稱(chēng)之為“對(duì)象——關(guān)系DBMS（數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）”；⑤以CIS為核心的“3S”技術(shù)的逐漸成熟，為資源與環(huán)境工作提供了空間數(shù)據(jù)新的工具和方法；⑥新的數(shù)學(xué)理論和工具采用CIS，使其信息識(shí)別功能、空間分析功能得以增強(qiáng)等等。

在GIS技術(shù)不斷發(fā)展下，目前GIS的應(yīng)用已從基礎(chǔ)信息管理與規(guī)劃轉(zhuǎn)向更復(fù)雜的區(qū)域開(kāi)發(fā)、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，與衛(wèi)星遙感技術(shù)相結(jié)合用于全球監(jiān)測(cè)，成為重要的輔助決策工具。據(jù)有關(guān)部門(mén)估計(jì)，目前世界上常用的GIS軟件己達(dá)400多種[2].國(guó)外較著名的GIS軟件產(chǎn)品有[3]：Auotodesk系列產(chǎn)品、Arc/Info、MapInfo及其構(gòu)件產(chǎn)品、Intergraph、Microstation等，還有Web環(huán)境下矢量地圖發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，如XML、GML、SVG等等。我國(guó)GIS軟件研制起步較晚，比較成熟的測(cè)繪軟件主要有南方CASS，MapGIS，GeoStar，SuperMap等。盡管現(xiàn)存的GIS軟件很多，但對(duì)于它的研究應(yīng)用，歸納概括起來(lái)有二種情況：一是利用GIS系統(tǒng)處理用戶的數(shù)據(jù)；二是在GIS的基礎(chǔ)上，利用它的開(kāi)發(fā)函數(shù)庫(kù)二次開(kāi)發(fā)用戶專(zhuān)用的GIS軟件。目前已成功應(yīng)用包括資源管理、自動(dòng)制圖、設(shè)施管理、城市和區(qū)域規(guī)劃、人口和商業(yè)管理、交通運(yùn)輸、石油和天然氣、教育、軍事等九大類(lèi)別的一百多個(gè)領(lǐng)域。在美國(guó)及發(fā)達(dá)國(guó)家，GIS的應(yīng)用遍及環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害預(yù)測(cè)、城市規(guī)劃建設(shè)、政府管理等眾多領(lǐng)域。近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的迅速發(fā)展，加速了GIS應(yīng)用的進(jìn)程，在城市規(guī)劃管理、交通運(yùn)輸、測(cè)繪、環(huán)保、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮r重要的作用，取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

1.2 當(dāng)前GIS發(fā)展存在的主要問(wèn)題

基于以上GIS技術(shù)現(xiàn)狀研究，本文分析認(rèn)為GIS技術(shù)在模型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等方面存在著不足，一定程度上制約了GIS技術(shù)的發(fā)展。

（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面存在的問(wèn)題

目前通用的GIS主要有矢量、柵格或兩者相加的混合系統(tǒng)，即使是混合系統(tǒng)實(shí)際上也是將兩類(lèi)數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)，當(dāng)需要執(zhí)行不同的任務(wù)時(shí)采用不同的數(shù)據(jù)形式。在矢量結(jié)構(gòu)方面，其缺點(diǎn)是處理位置關(guān)系（包括相交、通過(guò)、包含等）相當(dāng)費(fèi)時(shí)，且缺乏與DEM和RS直接結(jié)合的能力。在柵格結(jié)構(gòu)方面，存在著柵格數(shù)據(jù)分辨率低，精度差；難以建立地物間的拓?fù)潢P(guān)系；難以操作單個(gè)目標(biāo)及柵格數(shù)據(jù)存貯量大等問(wèn)題[4].

（2）GIS模型存在的問(wèn)題

傳統(tǒng)GIS模型是按照計(jì)算機(jī)的方法對(duì)客觀世界地理空間不自然的分割和抽象，使得人們認(rèn)知地理空間的認(rèn)知模型與計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)模型不能形成良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，難以表達(dá)復(fù)雜的地理實(shí)體，更難滿足客觀世界的整體特征要求。在GIS軟件開(kāi)發(fā)中，如果語(yǔ)義分割不合理，將難以有效表達(dá)地理空間實(shí)體間的關(guān)系，這就導(dǎo)致較深層次的分析、處理操作難以實(shí)現(xiàn)。隨著GIS應(yīng)用需求領(lǐng)域的不斷開(kāi)拓及計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，對(duì)空間數(shù)據(jù)模型和空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提出了更高的要求，使得傳統(tǒng)的地理空間數(shù)據(jù)模型力不從心，逐漸暴露其弊端。

目前，面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型一定程度上解決了傳統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)模型的某些不足，但是OODB（面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)）目前仍未在市場(chǎng)以及關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用方面被廣泛接受，因?yàn)镺ODB作為一個(gè)DBS還不太成熟，如缺少完全非過(guò)程性的查詢(xún)語(yǔ)言以及視圖、授權(quán)、動(dòng)態(tài)模式更新和參數(shù)化性能協(xié)調(diào)等；且OODB與RDB之間缺少應(yīng)有的兼容性，因而使得大量的已建立起來(lái)的龐大的RDB客戶不敢輕易地去選擇OODB.

（3）其他方面亟待解決的問(wèn)題

當(dāng)前，GIS正處在一個(gè)大變革時(shí)期，GIS的進(jìn)一步發(fā)展還面臨不少問(wèn)題，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面[5]：①GIS設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的方法學(xué)問(wèn)題。在GIS設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程中缺乏面向?qū)ο蟮恼J(rèn)知方法學(xué)和面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法學(xué)的指導(dǎo)，導(dǎo)致GIS軟件系統(tǒng)的可靠性和可維護(hù)性差；②GIS的功能問(wèn)題。當(dāng)前以數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理和查詢(xún)檢索功能為主的GIS，不能滿足社會(huì)和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展在空間分析、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)、決策支持等方面的要求，直接影響到GIS的應(yīng)用效益和生命力；③三維GIS模型及可視化問(wèn)題。目前大多數(shù)GIS軟件的圖形顯示是基于二維平面的，即使是三維效果顯示也是采用DEM的方法來(lái)處理表達(dá)地形的起伏，涉及到地底下真三維的自然和人工現(xiàn)象顯得無(wú)能為力。

2 GIS未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

2.1數(shù)據(jù)管理方面

（1）多比例尺、多尺度和多維空間數(shù)據(jù)的表達(dá)[6]

對(duì)于多比例尺數(shù)據(jù)的顯示，將運(yùn)用影像金字塔技術(shù)、細(xì)節(jié)分層技術(shù)和地圖綜合等技術(shù)；而為了實(shí)現(xiàn)GIS的動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)和三維可視化，出現(xiàn)存儲(chǔ)真三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)的3D GIS和真四維時(shí)空GIS，這其中涉及了空間數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、時(shí)空數(shù)據(jù)處理與分析以及快速?gòu)V域三維計(jì)算與顯示等多項(xiàng)理論與技術(shù)[7].

（2）三庫(kù)一體化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方向

空間數(shù)據(jù)庫(kù)向著真正面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型和圖形矢量庫(kù)、影像柵格庫(kù)和DEM格網(wǎng)庫(kù)三庫(kù)一體化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方向發(fā)展[8].這種三庫(kù)一體化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)改變了以圖層為處理基礎(chǔ)的組織方式，實(shí)現(xiàn)了直接面向空間實(shí)體的數(shù)據(jù)組織，使多源空間數(shù)據(jù)的錄入與融合成為了可能，從而為GIS與遙感技術(shù)的集成創(chuàng)造了條件。

（3）基于空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Spatial Data warehouse）的海量空間數(shù)據(jù)管理的研究

空間數(shù)據(jù)量非常大，而且數(shù)據(jù)大都分散在政府、私人機(jī)構(gòu)、公司的各個(gè)部門(mén)，數(shù)據(jù)的管理與使用就變得非常復(fù)雜，但這些空間數(shù)據(jù)又具有極大的科學(xué)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，因此大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家都比較重視空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立工作，許多研究機(jī)構(gòu)和政府部門(mén)都參與到空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立的研究工作。

（4）利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)

空間數(shù)據(jù)挖掘是從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱含的知識(shí)、空間關(guān)系以及其他非顯式的包含在空間數(shù)據(jù)庫(kù)中但以別的模式存在的信息供用戶使用，這是GIS應(yīng)用的較高層次。由于目前空間數(shù)據(jù)的組織與管理仍局限于二維、靜態(tài)、單時(shí)相，且仍以圖層為處理基礎(chǔ)，因此，當(dāng)前的GIS軟件和空間數(shù)據(jù)庫(kù)還不能有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。

2.2技術(shù)集成方面

（1）“3S”集成

“3S”是GPS（全球定位系統(tǒng)）、RS（遙感）和GIS的簡(jiǎn)稱(chēng)，“3S”集成是指將遙感、空間定位系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)這三種對(duì)地觀測(cè)技術(shù)有機(jī)地集成在一起。地理信息是一種信息流，RS、GPS和GIS中任何一個(gè)系統(tǒng)都只側(cè)重于信息流特征中的一個(gè)方面，而不能滿足準(zhǔn)確、全面地描述地理信息流的要求。因此，無(wú)論從物質(zhì)運(yùn)動(dòng)形式、地學(xué)信息的本質(zhì)特征還是“3S”各自的技術(shù)特征來(lái)說(shuō)，“3S”集成都是科技發(fā)展的必然結(jié)果。

目前，“3S”集成還僅限于兩兩結(jié)合方式，這是“3S”集成的初級(jí)和基礎(chǔ)起步階段，其核心是GIS與RS的結(jié)合。這種兩兩結(jié)合雖然優(yōu)于單一系統(tǒng)，但是仍然存在以下缺陷。將“3S”進(jìn)行集成從而形成一體化的信息技術(shù)體系是非常迫切的。這種集成包括空基“3S”集成和地基“3S”集成，即在硬件方面建立具有同步獲取涉譜數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的高重復(fù)觀測(cè)能力的平臺(tái)，而在軟件方面使GIS支持?jǐn)?shù)據(jù)封裝，同時(shí)解決圖形和圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理問(wèn)題。

（2）GIS與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的結(jié)合

虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）是一種最有效地模擬人在自然環(huán)境中視、聽(tīng)、動(dòng)等行為的高級(jí)人機(jī)交互技術(shù)，是當(dāng)代信息技術(shù)高速發(fā)展和集成的產(chǎn)物。從本質(zhì)上說(shuō)，虛擬現(xiàn)實(shí)就是一種先進(jìn)的計(jì)算機(jī)用戶接口，通過(guò)計(jì)算機(jī)建立一種仿真數(shù)字環(huán)境，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形、聲音和接觸感受，利用多種傳感設(shè)備使用戶“投入”到該環(huán)境中，用戶可以如同在真實(shí)世界那樣“處理”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所產(chǎn)生的虛擬物體。將虛擬和重建逼真的、可操作的地理三維實(shí)體，GIS用戶在客觀世界的虛擬環(huán)境中能更有效的管理、分析空間實(shí)體數(shù)據(jù)。因此，開(kāi)發(fā)虛擬GIS已成為GIS發(fā)展的一大趨勢(shì)。

（3）分布式技術(shù)、萬(wàn)維網(wǎng)與GIS的結(jié)合[9]

目前，隨著Internet技術(shù)的迅猛發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)深人到各行各業(yè)，作為與我們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)的GIS也不例外，它們的結(jié)合產(chǎn)生了web GIS.當(dāng)前Web GIS系統(tǒng)已經(jīng)得到迅速的發(fā)展，到1999年1月，僅在美國(guó)出現(xiàn)的這類(lèi)系統(tǒng)就有23種之多。又由于客戶端可能會(huì)采用新的應(yīng)用協(xié)議，因此也被認(rèn)為是Internet GIS.

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì)日益凸顯，GIS與分布式技術(shù)結(jié)合也就成為必然，它們的結(jié)合即構(gòu)成了分布式CIS.它就是指利用最先進(jìn)的分布式計(jì)算技術(shù)來(lái)處理分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)多源的地理信息，集成網(wǎng)絡(luò)上不同平臺(tái)上的空間服務(wù)，構(gòu)建一個(gè)物理上分布，邏輯上統(tǒng)一的GIS.它與傳統(tǒng)GIS最大的區(qū)別在于它不是按照系統(tǒng)的應(yīng)用類(lèi)別、運(yùn)行環(huán)境劃分的，而是按照系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分布特征和針對(duì)其中數(shù)據(jù)處理的計(jì)算特征而分類(lèi)的。

（4）移動(dòng)通信技術(shù)與CIS的結(jié)合發(fā)展[10]

WAP/WML技術(shù)作為無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，已經(jīng)顯示了其巨大的應(yīng)用前景和市場(chǎng)價(jià)值。WAP柳ML技術(shù)與GIS技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生了移動(dòng)GIS（Mobile GIS）應(yīng)用和無(wú)線定位服務(wù)LBS（Location一basedServices）。通過(guò)WAR/WML技術(shù)，移動(dòng)用戶幾乎可以在任何地方、時(shí)間獲得網(wǎng)絡(luò)提供的各種服務(wù)。無(wú)線定位服務(wù)將提供一個(gè)機(jī)會(huì)使GIS突破其傳統(tǒng)行業(yè)的角色而進(jìn)人到主流的IT技術(shù)領(lǐng)域里。大多數(shù)的分析家都認(rèn)為，到2010年，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將成為全球數(shù)據(jù)傳送的主要途徑。GIS的未來(lái)將會(huì)由其機(jī)動(dòng)性所決定。

當(dāng)前用于地理信息交互的語(yǔ)言還不足以完成真正的“設(shè)備無(wú)關(guān)接口”的互操作。各種移動(dòng)設(shè)備對(duì)于從地理信息服務(wù)器所獲得的信息，其表現(xiàn)方式是各不相同的，用戶輸人方式也不相同。因此，對(duì)于不同的移動(dòng)設(shè)備需要一種統(tǒng)一的標(biāo)記語(yǔ)言。無(wú)線定位服務(wù)將提供一個(gè)機(jī)會(huì)使GIS突破其傳統(tǒng)行業(yè)的角色而進(jìn)人到主流的IT技術(shù)領(lǐng)域里：大多數(shù)的分析家都認(rèn)為，到2010年，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將成為全球數(shù)據(jù)傳送的主要途徑。GIS的未來(lái)將會(huì)由其機(jī)動(dòng)性所決定。

（5）GIS與決策支持系統(tǒng)（DSS）的集成[11]

決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，簡(jiǎn)稱(chēng)DSS）是以管理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論、行為科學(xué)和人下智能為基礎(chǔ)，運(yùn)用信息仿真和計(jì)算手段為基礎(chǔ)，綜合利用現(xiàn)有的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、信息和模型來(lái)輔助決策者或決策分析人員解決結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，甚至非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的人機(jī)交互系統(tǒng)。

目前，絕大多數(shù)的GIS還僅限于圖形的分析處理，缺乏對(duì)復(fù)雜空間問(wèn)題的決策支持，而目前絕大多數(shù)的DSS則無(wú)法向決策者提供一個(gè)友好的可視化的決策環(huán)境。因此，將GIS與DSS相集成，最終形成空間決策支持系統(tǒng)（SDSS），借助GIS強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)處理分析功能，并在DSS中嵌入空間分析模塊，從而輔助決策者求解復(fù)雜的空間問(wèn)題，這是GIS應(yīng)用向較高層次的發(fā)展。其中SDSS中知識(shí)的表達(dá)、獲取和知識(shí)推理以及模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)三庫(kù)接口的設(shè)計(jì)是啞待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

2.3 發(fā)展歷程方面

自20世紀(jì)60年代世界上第一個(gè)GIS——加拿大地理信息系統(tǒng)（CGIS）問(wèn)世以來(lái)，經(jīng)過(guò)40年的發(fā)展，GIS經(jīng)歷了三個(gè)階段的發(fā)展。目前，隨著第三代互聯(lián)網(wǎng)的提出與實(shí)施，以及計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛速發(fā)展，GIS即將步入第四代GIS發(fā)展階段。

第四代GIS軟件將在數(shù)據(jù)組織、存儲(chǔ)、檢索和運(yùn)算等方面發(fā)生革命性的變革。數(shù)據(jù)組織應(yīng)該是面向空間實(shí)體的，空間位置只是實(shí)體眾多屬性中的一類(lèi)，它應(yīng)和其它屬性有機(jī)地組織在一起并統(tǒng)一存放：“關(guān)系”概念和“關(guān)系運(yùn)算”應(yīng)該加以擴(kuò)充，應(yīng)該包括空間關(guān)系及其運(yùn)算；傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言應(yīng)該擴(kuò)充，把空間關(guān)系及其查詢(xún)包括在里面；以倒排表為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)索引機(jī)制應(yīng)該擴(kuò)展，建立至少包括拓?fù)潢P(guān)系在內(nèi)的新的索引機(jī)制；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制應(yīng)該適應(yīng)空間數(shù)據(jù)提取和計(jì)算的要求等。只有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)真正的一體化存儲(chǔ)和處理，才能自由地、方便地、快速地實(shí)現(xiàn)人們所期望的處理功能。在功能上，第四代GIS軟件應(yīng)該具備支持?jǐn)?shù)字地球（區(qū)域、城市）的能力，成為OS、DBMS之上的主要應(yīng)用集成平臺(tái)，它具有統(tǒng)一的海量存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析處理能力、一定的三維和時(shí)序處理能力、強(qiáng)大的應(yīng)用集成能力和靈活的操縱能力，且具有一定的虛擬現(xiàn)實(shí)表達(dá)。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)以上對(duì)GIS現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)的分析，可以看出，GIS作為信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，正以前所未有的速度向前發(fā)展。把握當(dāng)前GIS的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及不足，有利于人們預(yù)見(jiàn)GIS的發(fā)展趨勢(shì)，站在更高更遠(yuǎn)的角度去揚(yáng)長(zhǎng)避短，較好地促進(jìn)GIS技術(shù)的快速發(fā)展。隨著地理信息系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的建立和數(shù)字化住處產(chǎn)品在全世界的普及，GIS將深人到各行各業(yè)以至千家萬(wàn)戶，成為人們生產(chǎn)、工作、學(xué)習(xí)和生活中不可缺少的工具和助手。

本文標(biāo)題：分布式gis關(guān)鍵技術(shù)淺析 分布式基礎(chǔ)
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