地理信息行业计算机技术的发展现状及前景

何沐

摘 要：随着经济社会的高速发展，现代地理信息行业发生了巨大的变化。一方面，随着计算机技术尤其是GPU，大数据处理，机器学习、深度学习、虚拟现实（VR）等技术的发展极大的带动了现代地理信息行业的发展；另一方面，随着人们生活质量的提高，人们对地理信息行业所提供的服务需求越来越多样化且要求越来越高，因此现代地理信息行业变得越来越复杂，面临的挑战也越来越大。本文将对地理信息行业以及地理信息行业所使用的计算机技术进行讨论，并对地理信息行业当前使用的主要计算机技术未来的发展趋势进行简要分析。

关键词：地理信息行业；计算机技术；GIS

中图分类号：P208 文献标志码：A

1 地理信息行业的介绍

地理信息行业是地理测绘技术、航空航天技术、计算机技术等相互渗透、交叉和融合发展的产物，它不仅包括地理信息系统（GIS，Geographic Information System）产业、卫星导航与定位产业、遥感产业、航空航天产业，也包括地理信息服务、基于位置服务（LBS，Location Based Service）等。它的基础知识是地理和测绘，计算机技术作为它的技术支撑为他进行数据处理与分析，它的应用领域大致有地理、管理等许多相关行业和部门。地理信息行业是当前全球一个非常热门的高新技术产业，它在国家与社会的发展和人们的日常生活中正在发挥愈来愈重要的作用，地理信息行业已经在诸如政府进行公共事业管理、环保部门进行环境监控、军队进行军事指挥、电信运营商进行资源管理等多方面得到充分的应用。

地理信息产业的活动是对地理信息资源进行采集、处理与应用的过程。其主要阶段如下：

1.1 数据获取

获取数据的方式大致分为地面平台和远地平台采集。地面平台主要包括一些遥感设备，用于测量近距物体影像；远地平台主要指各类飞行器、人造卫星等。近些年来，卫星功能越来越强大，其数据应用也越来越广泛，卫星获取数据所占的比重越来越大。

1.2 数据处理

一般而言，最初采集到的数据还不能直接满足地理信息行业应用的需要，需要进行加工处理。因此将在数据获取阶段采集到的相关数据后进行处理是应用前的必要环节。如对航空航天图片进行镶嵌和数字微分纠正，按照一定图幅范围裁剪congress输出数字正射影像图DOM、标识地面上的建筑物、桥梁和花草树木等的高度从而生成数字表面模型DSM、用一组有序数值阵列生成标识地面高程的实体地面模型DEM。此外，通过数据处理，也可将不同方式的数据采集结果进行融合，从而消除来自不同数据源的数据之间可能存在的冗余和歧义，从而改善影像数据的精确度、提高可靠性以及使用率，以达到目标描述清晰、完整和准确的目的。

2 地理信息行业相关计算机技术介绍

地理信息产业在数据获取阶段所采集到的数据资源是数据量最大的信息源之一，为从大量的数据中挖掘出有用的信息，需要对初始数据进行数据挖掘，这将利用到大数据处理、机器学习、深度学习等先进的计算机技术。由于地理信息基本上都是三维的，而传统的二维数据处理技术在对数据进行运算分析后的表现和展示不够直观，因此难以满足广大用户的需求，虚拟现实技术的出现恰好使数据的展现更加符合客观实际。地理信息行业的数据计算量大且计算复杂，对单纯靠CPU来计算是远远不够的，CPU+GPU的硬件框架更加符合实际需求。

2.1 大数据处理技术

近年来，越来越多的应用都需要处理大量的流式数据，这些应用的实例包括：地理信息数据、网络应用、视频监控等。在这种数据流模型中，数据以大量、快速、时变的数据流持续到达，大数据处理技术就是一种用来处理这种海量数据流的计算机技术，它通常包括云计算技术、分布式处理技术、分布式存储技术等。云计算是一种虚拟的计算机资源提供模式，云计算技术可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、以及回收资源；分布式处理是将分散在不同地方的若干台计算机利用网络连接起来，通过一定的计算机程序协调完成大规模数据处理的计算机系统；分布式存储是将大量的数据分散存储到不同的计算机节点上以降低单个计算机的存储负载。

2.2 机器学习技术

机器学习是通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息，数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型，机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。机器学习其实就是通过学习以及積累经验来产生解决问题的程序，其应用主要有人工智能，推荐系统等。

2.3 深度学习技术

深度学习是机器学习的一个延伸，其目的在于模拟人脑对事物进行分析学习的神经网络，它通过模仿人脑的运行机制来解释给定的数据，如图像、文本以及声音等。Google公司已经成功的利用深度学习技术编写了一个可自主识别照片位置的程序。

2.4 虚拟现实技术（VR）

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。当前，在地理信息行业虚拟现实技术的应用并不少见，比如百度地图提供的街景功能使得用户可以在其观察点放大缩小其眼前的人或物并且可以改变视角等。

2.5 CPU+GPU框架

CPU即中央处理器是计算机的控制核心和运算核心，它负责处理、运算计算机内部的所有数据。GPU即图形处理器，它拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并行计算架构，GPU可以进行几乎全部与计算机图形有关的数据运算。将CPU与GPU相结合，使CPU主要实现控制功能，GPU实现计算功能，可以极大地提高这个系统的性能。如在地理信息行业中有一种非常重要的技术——地图切片技术。切片技术按照不同的比例尺将整个地图切成片并将不同比例的切片构成树状结构，我们在查看地图时并不直接加载整个地图，当选择放大时便加载该切片的下级切片，因此，地图切片的速度也就直接影响到了webgis的速度，而我们可以利用CPU+GPU搭建集群环境并行切片可极大的提高切片处理效率。

3 地理信息行业计算机技术的发展趋势

当前，地理信息行业在全球发展态势迅猛，随着人们生活方式的变化以及信息技术的发展，越来越多的大型IT公司涌入地理信息相关的应用市场，为广大用户提供网络地理信息服务，最通用的应用模式是将web地图作为信息检索的入口来提供定位和导航功能，通过定位出来的地点推荐景点、商铺、休闲娱乐、网络社交等相关信息。地理信息行业呈现出数据信息量增长快、数据种类越来越多样化、应用方向越来越多等特点，推动着计算机技术去适应新需求，计算机技术的发展将体现在以下几个方面：

3.1 高效存储与时效性

目前，地理信息行业的数据正呈现出爆炸性增长趋势，大致有以下几个方面：

一是卫星数据、轨迹和地图数据等各种类型的数据量都在不断增长，各种不同的信息采集设备在不停地采集各种数据。

二是随着现代测绘技术的发展，各类测绘设备性能的提升，地理信息处理效率的增加，各类数据增长的速度在逐年加快。

三是随着平板电脑、智能手表等智能终端的普及以及基于web地图的应用增加，基于位置服务的数据量越来越多以及数据种类越来越多样化。

这种变化趋势使当前的分布式存储技术面临很大的挑战，更高效的分布式存储技术使得用较少的存储节点来存储量更大、种类更多的数据是未来的一个研究方向。同时，由于当前的数据处理是都是基于历史数据进行的，所以处理结果会存在一定的滞后性，实时数据处理是大数据处理技术发展的必然趋势。

3.2 数据集成与智能化

地理信息数据不同于其他行业的数据，它不但包括诸如拓扑结构、距离、方向等空间信息，还具有空间的自相关性，一旦它与其他各行各业的数据进行集成，可以分析得到更多具有价值的信息。除了直接与空间位置相关的旅游出行、市政规划等应用，间接相关的比如基于空间位置的店铺地点选择、客户轨迹行为分析等领域，必然会得到快速发展。这些都需要利用更加快速、更加精确的机器学习和深度学习的算法进行处理，根据给定地理数据智能识别以及自动化推荐将是机器学习以及深度学习在地理信息行业中应用的主要方向。

3.3 虚拟化

地理信息除了采集生成数据以外，另外一个主要用途就是使地理信息更加方便直接地展现在用户面前并且可以更好地模拟用户在自然环境下听、看、走等行为，从以前的二维矢量到二维图像再到三维地图，一直到现在的倾斜摄影3D建模，都是对地理信息更加真实呈现的应用需求。将地理信息和虚拟现实等新技术进行深度融合可以得到更加逼真的沉浸感。当前，虚拟现实技术主要集中在虚拟城市中使用而且都是基于历史地理信息数据进行处理、显示的。如何将虚拟现实的应用普及到生活的方方面面以及如何在不降低图形的质量以及复杂程度的基础上，提高刷新频率以实现快速三维图形生成和显示将是虚拟现实技术今后的发展方向。

结语

近些年来，遥感技术、计算机技术的同步发展和相互促进成为世界地理信息行业发展和技术发展的主要特征。尤其是互联网和智能终端的迅速普及，使得地理信息行业所用计算机技术在深度和广度上发生了明显的变化。通过先进的计算机技术地理信息行业的应用将更加广泛，地理信息行业的潜力也将得到充分挖掘。

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