gis是什么是什么、为何、如何、何处应用、数据类型与成本

【gis是什么】是什么、为何、如何、何处应用、数据类型与成本

是什么：解析GIS的核心构成与数据基础

地理信息系统（GIS，Geographic Information System）并非仅仅是一个地图绘制软件。它是一个综合性的技术系统，用于捕获、存储、管理、分析、表达所有与地理位置相关的数据。简单来说，GIS将现实世界的各种信息与它们在地球上的位置连接起来，从而能够以空间的方式理解、解释和可视化这些信息。

GIS的核心组件通常包括以下五个方面：

• 硬件 (Hardware)： 指运行GIS软件和存储数据的计算机、服务器、扫描仪、GPS设备、传感器等物理设备。例如，高性能的图形工作站对于处理大型空间数据集至关重要。
• 软件 (Software)： 提供了管理、分析和可视化地理数据的工具和功能。这包括桌面应用程序（如Esri ArcGIS Pro, QGIS）、服务器软件（如ArcGIS Enterprise, GeoServer）、以及用于开发定制应用的编程库和接口。
• 数据 (Data)： 是GIS系统的核心。数据包括空间数据（描述地理要素的位置和形状）和属性数据（描述这些要素特征的信息）。高质量、准确和最新的数据是GIS分析的基础。
• 人员 (People)： 包括使用GIS技术的终端用户、进行空间分析的专业人员、管理系统和数据的IT人员以及系统开发者。人的技能和专业知识决定了GIS能否有效地应用于解决问题。
• 方法/流程 (Procedures/Methods)： 指为了实现特定的GIS任务（如地图制作、空间分析、数据采集）所采取的操作流程、技术和规则。标准的作业流程确保了工作的效率和结果的可靠性。

GIS主要处理两类基础数据：

• 空间数据 (Spatial Data)： 描述了地理要素的位置、形状和相互之间的空间关系。
  • 矢量数据 (Vector Data)： 使用点、线、面等几何图形来表示地理要素。点用于表示离散的位置（如井、树），线用于表示线状要素（如河流、道路），面用于表示区域（如湖泊、建筑物轮廓）。每个几何图形都与属性数据关联。
  • 栅格数据 (Raster Data)： 将空间区域划分为规则的网格（像素），每个像素单元格存储一个值，代表该区域的某种属性（如高程、温度、卫星影像的颜色值）。适用于表示连续变化的现象或图像数据。
• 属性数据 (Attribute Data)： 描述空间要素的非空间特征。例如，与一个代表道路的线要素关联的属性数据可能包括道路名称、类型、长度、车道数、路面材质等。属性数据通常存储在表格中，并通过一个唯一的标识符与空间数据关联。

为什么：GIS解决什么问题？有什么优势？

现实世界中的许多问题都与“位置”或“空间关系”密切相关。GIS的出现正是为了系统地处理这类问题。它不仅仅是画图，更是一个强大的分析工具，能揭示隐藏在数据背后的空间模式、趋势和关联。

GIS解决的关键问题通常围绕：

• 位置分析： 某个事物在哪里？它与周围环境有什么关系？例如，找到最适合开设新店的位置，或者确定某个污染源的确切位置。
• 模式识别： 事物是如何分布的？是否存在集群或分散？例如，分析某种疾病在特定区域的传播模式，或识别犯罪活动的高发区域。
• 趋势与变化： 某个区域在一段时间内发生了什么变化？这种变化有什么空间特征？例如，监测城市扩张的速度和方向，或分析森林覆盖率的变化。
• 建模与预测： 如果发生某种情况（如洪水），哪些区域会受到影响？未来某种现象可能如何发展？例如，模拟洪水淹没范围，或预测人口增长对基础设施的需求。
• 最佳路径与分配： 如何从A点到达B点最快？如何将资源最优地分配到不同区域？例如，规划应急车辆的最佳响应路线，或优化物流配送网络。

相对于传统的数据处理或纸质地图，GIS的主要优势体现在：

• 强大的可视化能力： 能够将复杂的地理数据和分析结果以直观的地图、图表、三维场景等形式展示，便于理解和沟通。
• 集成异构数据： 可以将来自不同来源、不同格式的地理数据整合到一个统一的平台进行管理和分析，打破数据孤岛。
• 高级空间分析功能： 提供丰富的空间分析工具，可以进行复杂的地理计算和模型构建，挖掘数据深层价值。
• 辅助决策制定： 通过对地理数据的深入分析和可视化，为政府、企业、研究机构等提供基于地理位置的科学决策支持。
• 高效的数据管理与更新： 能够方便地组织、查询、编辑和更新大量的地理数据，提高了数据管理的效率和灵活性。

如何：GIS的工作流程与关键操作

使用GIS处理问题通常遵循一个基本的工作流程，并会用到一些核心的空间分析操作。

基本工作流程：

1. 数据输入与采集： 将地理数据导入GIS系统。这可以通过多种方式实现，如数字化（将纸质地图或遥感影像上的地理要素转换为矢量数据）、扫描、GPS测量、遥感影像获取（卫星、无人机）、传感器数据接入、从数据库或外部文件导入现有数据等。
2. 数据存储与管理： 将输入的地理数据存储在GIS支持的数据结构中，如地理数据库（Geodatabase）、Shapefile、栅格文件等。需要对数据进行组织、索引、管理和维护，确保数据的完整性和准确性。
3. 数据分析： 利用GIS软件提供的各种工具对地理数据进行处理和分析，以解决特定问题或发现空间模式。这是GIS的核心价值所在。
4. 结果输出与表达： 将分析结果以易于理解的形式输出，常见的包括制作专题地图、生成报表、创建图表、构建三维模型、发布到Web地图服务等。

核心分析操作示例：

GIS提供了多种多样的空间分析工具，以下是一些常见的操作：

• 缓冲分析 (Buffering)： 在一个地理要素（点、线、面）周围创建指定距离的缓冲区。常用于识别某个要素的影响范围，例如，找到学校周边500米范围内的所有建筑，或确定河流两岸100米宽度的敏感区域。
• 叠加分析 (Overlay Analysis)： 将两个或多个图层叠加在一起，创建一个新的图层，其属性包含原始图层的信息。这可以用于识别空间上重叠的区域，例如，将土地利用图层与土壤类型图层叠加，分析特定土壤类型上的不同土地利用情况。常见的叠加方法包括相交、联合、擦除等。
• 网络分析 (Network Analysis)： 在由线段（如道路、管道、电缆）组成的网络上进行分析。用于解决路径查找（最短路径、最快路径）、服务区分析（在一定时间内可以到达的区域）、资源分配、选址分析等问题。例如，找到从消防站到事故地点的最佳路线。
• 空间连接 (Spatial Join)： 根据空间关系（如包含、相交、最近距离）将一个图层的属性连接到另一个图层。例如，将每个建筑物所在的行政区的名称属性连接到建筑物图层上。
• 地形分析 (Terrain Analysis)： 利用高程数据（如数字高程模型DEM）进行分析，计算坡度、坡向、视域、汇水区等地形特征。对洪水模拟、山体滑坡风险评估、通信塔选址等非常有用。
• 插值分析 (Interpolation)： 根据已知离散点上的值，预测未知位置的值，生成连续分布的表面。常用于预测降雨量、温度、污染物浓度等。
• 密度分析 (Density Analysis)： 计算某一区域内要素的数量或某个属性值的密度分布。常用于分析人口密度、犯罪热点等。

哪里：GIS在哪些领域大显身手？

GIS因其强大的空间分析和可视化能力，几乎渗透到了所有需要处理地理位置信息的行业和领域。

典型应用领域包括：

• 城市规划与管理： 进行土地利用规划、分区管理、基础设施规划（道路、管线）、公共设施选址、城市发展监测等。
• 环境保护与自然资源管理： 监测森林砍伐、水资源管理、野生动物栖息地分析、污染扩散模拟、地质灾害风险评估、自然保护区规划等。
• 应急响应与灾害管理： 绘制灾害地图、评估受灾范围、规划救援路线、协调应急资源分配、灾后恢复规划等（如地震、洪水、火灾、流行病）。

基础设施与公用事业管理： 维护和管理电力、供水、燃气、通信等管网设施的位置和属性信息，进行故障排查、设施维护规划、网络优化等。

• 商业选址与市场分析： 分析客户分布、竞争对手位置、人口统计数据，辅助最佳店铺选址、目标市场识别、营销区域划分等。
• 农业： 进行精准农业管理，如农田测绘、土壤肥力分析、作物长势监测、精准施肥与灌溉、产量预测等。
• 公共安全与治安： 分析犯罪热点、优化警力部署、规划巡逻路线、管理应急服务呼叫等。
• 交通规划与管理： 规划新的道路和交通系统、分析交通流量、优化公共交通线路、进行交通事故分析等。
• 测绘与遥感： 作为处理、管理和分析测绘数据（如地形图、地籍图）和遥感影像的核心平台。
• 房地产： 进行地块评估、周边环境分析、市场趋势分析等。
• 军事与国防： 进行战场态势感知、地形分析、目标定位、任务规划等。

可以说，任何涉及“在哪里”、“与位置相关的特征是什么”、“位置之间有什么关系”的问题，都可以从GIS中找到解决思路和方法。

数据量与成本：使用GIS的考量

开始或扩展使用GIS并非没有门槛，特别是在处理大规模项目时，需要考虑数据、软件、硬件、人员等多方面的投入。

数据方面的考量：

地理数据往往具有“大”的特征，表现为数据量庞大（例如高分辨率遥感影像、全球尺度的矢量路网）、种类繁多（矢量、栅格、表格、实时流数据）、更新速度快（如交通流量、天气数据）、以及准确性和来源验证（数据的可靠性）。

获取高质量的地理数据本身就是一个重要的成本项和技术挑战。数据来源多样，可能需要购买商业数据、通过外业测量采集、利用公开数据、或者通过遥感获取。数据的预处理、清洗、格式转换和集成也需要投入大量的时间和精力。

成本方面的考量：

• 软件许可费： 商业GIS软件（如Esri ArcGIS系列）通常需要支付较高的许可费用，包括首次购买和每年的维护费用。也有功能强大且免费开源的选项（如QGIS、PostGIS），可以显著降低软件成本，但可能需要在技术支持和定制开发上投入更多。
• 硬件投入： 处理和存储大量空间数据需要具备较高性能的计算机（工作站）、大容量存储设备，对于大规模应用或Web服务，还需要高性能的服务器。数据采集设备（如高精度GPS、无人机、扫描仪）也是硬件成本的一部分。
• 数据获取成本： 如前所述，购买商业空间数据、支付遥感影像或航空照片、进行野外数据采集等都会产生费用。
• 人员与培训成本： 构建和维护GIS系统、进行专业的空间分析需要具备相关技能的人员。这包括雇佣GIS分析师、数据工程师、系统管理员等，或者对现有人员进行培训。
• 维护与升级成本： 系统和软件需要定期维护、更新和升级，以保证其稳定运行和获取新功能。
• 项目实施成本： 对于特定的GIS项目，还需要考虑项目管理、需求分析、系统定制开发、数据质量控制等方面的成本。

因此，部署和使用GIS需要进行全面的成本效益分析，特别是对于大型组织或复杂的空间应用项目。选择合适的软件、数据策略和技术方案，对控制成本至关重要。

如何开始或深入学习GIS？

对于想要了解或掌握GIS的人来说，有多种途径可以入门或提升技能。

• 尝试开源GIS软件： QGIS是一个功能强大、用户友好的免费开源桌面GIS软件，是入门和实践的极佳选择。可以下载安装后加载一些公开可用的地理数据进行操作。
• 利用在线资源： 许多GIS软件提供商（如Esri）和教育平台（如Coursera, Udemy, B站、中国大学MOOC等）提供了大量的免费或付费的在线课程、教程、操作手册和视频。这是系统学习GIS概念和操作技能的重要途径。
• 参与学术课程或项目： 如果条件允许，参加地理信息科学、测绘、遥感等相关专业的大学课程，或参与实际的GIS项目，能够获得更系统和深入的学习。
• 获取数据并动手实践： 在理解基本概念后，最重要的是通过实际操作来巩固知识。可以从公开数据平台（如国家地理信息公共服务平台、各省市数据开放平台）获取数据，设定一个小的实际问题，尝试用GIS来解决。
• 关注行业发展与社区： 加入GIS相关的在线社区、论坛，关注行业会议和技术发展动态，与其他GIS从业者交流，可以帮助你保持知识的新鲜度和广度。

学习GIS是一个持续的过程，从理解基本概念、掌握软件操作到深入空间分析理论和应用开发，每一步都需要耐心和实践。