地理信息行業計算機技術的發展現狀及前景

何沐

摘 要：隨著經濟社會的高速發展，現代地理信息行業發生了巨大的變化。一方面，隨著計算機技術尤其是GPU，大數據處理，機器學習、深度學習、虛擬現實（VR）等技術的發展極大的帶動了現代地理信息行業的發展；另一方面，隨著人們生活質量的提高，人們對地理信息行業所提供的服務需求越來越多樣化且要求越來越高，因此現代地理信息行業變得越來越復雜，面臨的挑戰也越來越大。本文將對地理信息行業以及地理信息行業所使用的計算機技術進行討論，并對地理信息行業當前使用的主要計算機技術未來的發展趨勢進行簡要分析。

關鍵詞：地理信息行業；計算機技術；GIS

中圖分類號：P208 文獻標志碼：A

1 地理信息行業的介紹

地理信息行業是地理測繪技術、航空航天技術、計算機技術等相互滲透、交叉和融合發展的產物，它不僅包括地理信息系統（GIS，Geographic Information System）產業、衛星導航與定位產業、遙感產業、航空航天產業，也包括地理信息服務、基于位置服務（LBS，Location Based Service）等。它的基礎知識是地理和測繪，計算機技術作為它的技術支撐為他進行數據處理與分析，它的應用領域大致有地理、管理等許多相關行業和部門。地理信息行業是當前全球一個非常熱門的高新技術產業，它在國家與社會的發展和人們的日常生活中正在發揮愈來愈重要的作用，地理信息行業已經在諸如政府進行公共事業管理、環保部門進行環境監控、軍隊進行軍事指揮、電信運營商進行資源管理等多方面得到充分的應用。

地理信息產業的活動是對地理信息資源進行采集、處理與應用的過程。其主要階段如下：

1.1 數據獲取

獲取數據的方式大致分為地面平臺和遠地平臺采集。地面平臺主要包括一些遙感設備，用于測量近距物體影像；遠地平臺主要指各類飛行器、人造衛星等。近些年來，衛星功能越來越強大，其數據應用也越來越廣泛，衛星獲取數據所占的比重越來越大。

1.2 數據處理

一般而言，最初采集到的數據還不能直接滿足地理信息行業應用的需要，需要進行加工處理。因此將在數據獲取階段采集到的相關數據后進行處理是應用前的必要環節。如對航空航天圖片進行鑲嵌和數字微分糾正，按照一定圖幅范圍裁剪congress輸出數字正射影像圖DOM、標識地面上的建筑物、橋梁和花草樹木等的高度從而生成數字表面模型DSM、用一組有序數值陣列生成標識地面高程的實體地面模型DEM。此外，通過數據處理，也可將不同方式的數據采集結果進行融合，從而消除來自不同數據源的數據之間可能存在的冗余和歧義，從而改善影像數據的精確度、提高可靠性以及使用率，以達到目標描述清晰、完整和準確的目的。

2 地理信息行業相關計算機技術介紹

地理信息產業在數據獲取階段所采集到的數據資源是數據量最大的信息源之一，為從大量的數據中挖掘出有用的信息，需要對初始數據進行數據挖掘，這將利用到大數據處理、機器學習、深度學習等先進的計算機技術。由于地理信息基本上都是三維的，而傳統的二維數據處理技術在對數據進行運算分析后的表現和展示不夠直觀，因此難以滿足廣大用戶的需求，虛擬現實技術的出現恰好使數據的展現更加符合客觀實際。地理信息行業的數據計算量大且計算復雜，對單純靠CPU來計算是遠遠不夠的，CPU+GPU的硬件框架更加符合實際需求。

2.1 大數據處理技術

近年來，越來越多的應用都需要處理大量的流式數據，這些應用的實例包括：地理信息數據、網絡應用、視頻監控等。在這種數據流模型中，數據以大量、快速、時變的數據流持續到達，大數據處理技術就是一種用來處理這種海量數據流的計算機技術，它通常包括云計算技術、分布式處理技術、分布式存儲技術等。云計算是一種虛擬的計算機資源提供模式，云計算技術可以自動地管理和動態的分配、部署、配置、以及回收資源；分布式處理是將分散在不同地方的若干臺計算機利用網絡連接起來，通過一定的計算機程序協調完成大規模數據處理的計算機系統；分布式存儲是將大量的數據分散存儲到不同的計算機節點上以降低單個計算機的存儲負載。

2.2 機器學習技術

機器學習是通過從數據里提取規則或模式來把數據轉換成信息，數據首先被預處理，形成特征，然后根據特征創建某種模型，機器學習算法分析收集到的數據，分配權重、閾值和其他參數達到學習目的。機器學習其實就是通過學習以及積累經驗來產生解決問題的程序，其應用主要有人工智能，推薦系統等。

2.3 深度學習技術

深度學習是機器學習的一個延伸，其目的在于模擬人腦對事物進行分析學習的神經網絡，它通過模仿人腦的運行機制來解釋給定的數據，如圖像、文本以及聲音等。Google公司已經成功的利用深度學習技術編寫了一個可自主識別照片位置的程序。

2.4 虛擬現實技術（VR）

虛擬現實技術是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統，它利用計算機生成一種模擬環境，是一種多源信息融合的、交互式的三維動態視景和實體行為的系統仿真使用戶沉浸到該環境中。當前，在地理信息行業虛擬現實技術的應用并不少見，比如百度地圖提供的街景功能使得用戶可以在其觀察點放大縮小其眼前的人或物并且可以改變視角等。

2.5 CPU+GPU框架

CPU即中央處理器是計算機的控制核心和運算核心，它負責處理、運算計算機內部的所有數據。GPU即圖形處理器，它擁有一個由數以千計的更小、更高效的核心組成的大規模并行計算架構，GPU可以進行幾乎全部與計算機圖形有關的數據運算。將CPU與GPU相結合，使CPU主要實現控制功能，GPU實現計算功能，可以極大地提高這個系統的性能。如在地理信息行業中有一種非常重要的技術——地圖切片技術。切片技術按照不同的比例尺將整個地圖切成片并將不同比例的切片構成樹狀結構，我們在查看地圖時并不直接加載整個地圖，當選擇放大時便加載該切片的下級切片，因此，地圖切片的速度也就直接影響到了webgis的速度，而我們可以利用CPU+GPU搭建集群環境并行切片可極大的提高切片處理效率。

3 地理信息行業計算機技術的發展趨勢

當前，地理信息行業在全球發展態勢迅猛，隨著人們生活方式的變化以及信息技術的發展，越來越多的大型IT公司涌入地理信息相關的應用市場，為廣大用戶提供網絡地理信息服務，最通用的應用模式是將web地圖作為信息檢索的入口來提供定位和導航功能，通過定位出來的地點推薦景點、商鋪、休閑娛樂、網絡社交等相關信息。地理信息行業呈現出數據信息量增長快、數據種類越來越多樣化、應用方向越來越多等特點，推動著計算機技術去適應新需求，計算機技術的發展將體現在以下幾個方面：

3.1 高效存儲與時效性

目前，地理信息行業的數據正呈現出爆炸性增長趨勢，大致有以下幾個方面：

一是衛星數據、軌跡和地圖數據等各種類型的數據量都在不斷增長，各種不同的信息采集設備在不停地采集各種數據。

二是隨著現代測繪技術的發展，各類測繪設備性能的提升，地理信息處理效率的增加，各類數據增長的速度在逐年加快。

三是隨著平板電腦、智能手表等智能終端的普及以及基于web地圖的應用增加，基于位置服務的數據量越來越多以及數據種類越來越多樣化。

這種變化趨勢使當前的分布式存儲技術面臨很大的挑戰，更高效的分布式存儲技術使得用較少的存儲節點來存儲量更大、種類更多的數據是未來的一個研究方向。同時，由于當前的數據處理是都是基于歷史數據進行的，所以處理結果會存在一定的滯后性，實時數據處理是大數據處理技術發展的必然趨勢。

3.2 數據集成與智能化

地理信息數據不同于其他行業的數據，它不但包括諸如拓撲結構、距離、方向等空間信息，還具有空間的自相關性，一旦它與其他各行各業的數據進行集成，可以分析得到更多具有價值的信息。除了直接與空間位置相關的旅游出行、市政規劃等應用，間接相關的比如基于空間位置的店鋪地點選擇、客戶軌跡行為分析等領域，必然會得到快速發展。這些都需要利用更加快速、更加精確的機器學習和深度學習的算法進行處理，根據給定地理數據智能識別以及自動化推薦將是機器學習以及深度學習在地理信息行業中應用的主要方向。

3.3 虛擬化

地理信息除了采集生成數據以外，另外一個主要用途就是使地理信息更加方便直接地展現在用戶面前并且可以更好地模擬用戶在自然環境下聽、看、走等行為，從以前的二維矢量到二維圖像再到三維地圖，一直到現在的傾斜攝影3D建模，都是對地理信息更加真實呈現的應用需求。將地理信息和虛擬現實等新技術進行深度融合可以得到更加逼真的沉浸感。當前，虛擬現實技術主要集中在虛擬城市中使用而且都是基于歷史地理信息數據進行處理、顯示的。如何將虛擬現實的應用普及到生活的方方面面以及如何在不降低圖形的質量以及復雜程度的基礎上，提高刷新頻率以實現快速三維圖形生成和顯示將是虛擬現實技術今后的發展方向。

結語

近些年來，遙感技術、計算機技術的同步發展和相互促進成為世界地理信息行業發展和技術發展的主要特征。尤其是互聯網和智能終端的迅速普及，使得地理信息行業所用計算機技術在深度和廣度上發生了明顯的變化。通過先進的計算機技術地理信息行業的應用將更加廣泛，地理信息行業的潛力也將得到充分挖掘。

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