“互联网+”时空大数据与“GIS”的演进和发展
大数据和地理信息系统(GIS)的结合
大数据和地理信息系统(GIS)的结合概述大数据和地理信息系统(GIS)的结合，可以说是当今科技领域的一次革命。
大数据技术的兴起为GIS提供了更多的数据源和数据处理能力，而GIS的空间分析功能又为大数据的可视化和分析提供了更好的支持。
这种结合使得我们能够从地理空间的角度，更好地理解和利用大数据，为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
大数据技术为GIS带来的机遇大数据技术的发展和普及，使得我们能够从各个渠道获得大量的数据，包括人口数据、交通数据、气象数据等等。
而这些数据正是GIS所需的，我们可以用大数据技术将其整合进GIS系统中，从而实现更全面、更精确的地理信息分析。
以城市规划为例，我们可以利用大数据技术收集到的各种城市数据，如人流数据、交通流量数据、建筑物分布数据等，将其与GIS系统结合起来，可以在城市规划中进行更精细的分析和决策。
通过GIS系统的空间分析功能，我们可以得出人口密度分布图、交通拥堵热点图等，为城市规划提供有力的支持。
另外，在自然灾害预防和处理上，大数据和GIS的结合也发挥了重要作用。
通过收集气象数据、地震数据等大数据，并与GIS系统结合起来，我们可以实时监测自然灾害的发生和传播情况，及时采取相应的应对措施，从而减少损失并保护人民的生命财产安全。
GIS技术为大数据带来的价值大数据技术的另一个关键问题是如何对海量的数据进行分析和挖掘。
而GIS技术正是解决这个问题的有效工具之一。
通过GIS系统的空间分析功能，我们可以将大数据可视化，将数据转化为图形化的表达方式，使其更易于理解和分析。
在商业领域，GIS可以为大数据提供空间视角，从而更好地了解市场格局和用户分布。
通过将大数据与GIS系统结合，我们可以分析用户的空间分布、消费习惯等，从而为企业提供更精准的市场定位和销售策略。
此外，在交通管理、环境保护等领域，GIS也可以帮助我们更好地利用和分析大数据。
通过将交通数据、环境监测数据等与GIS结合，我们可以实现交通拥堵监测、环境质量分析等功能，为决策者提供有力的参考依据。
GIS的功能以及发展趋势
GIS的功能GIS经过多年的发展，在技术上和应用上都越来越成熟。
已经有较为统一的功能体系。
1、数据采集和输入功能。
主要包含了空间数据和属性数据，GIS需要提供这两类数据的输入功能。
空间数据的表达可以采用栅格和矢量两种形式。
空间数据表现了地理空间实体的位置、大小、形状、方向以及几何拓扑关系。
其输入方式有数字扫描仪、数字元花仪、键盘、商业数据、数字拷贝等。
属性数据输入方式主要有键盘输入、数据库获取、存储介质获取等方式。
2、数据编辑与处理功能。
数据编辑主要包括图形编辑和属性编辑。
属性编辑主要与数据库管理结合在一起完成，图形编辑主要包括拓扑关系建立、图形编辑、图形整饰、图幅拼接、图形变换、投影变换、误差校正等功能。
3、数据的存储与管理。
数据的有效组织与管理，是GIS系统应用成功与否的关键。
主要提供空间与非空间数据的存储、查询检索、修改和更新的能力。
矢量数据结构、光栅数据结构、矢栅一体化数据结构是存储GIS的主要数据结构。
数据结构的选择在相当成都上决定了系统所能执行的功能。
数据结构确定后，在空间数据的存储与管理中，关键是确定应用系统空间与属性数据库的结构以及空间与属性数据的连接。
目前广泛使用的GIS软件大多数采用空间分区、专题分层的数据组织方法，用GIS管理空间数据，用关系数据库管理属性数据。
4、空间查询与分析功能。
空间查询与分析是GIS的核心，是GIS最重要的和最具有魅力的功能，也是GIS有别于其他信息系统的本质特征。
地理信息系统的空间分析可分为三个层次的内容：空间检索：包括从空间位置检索空间物体及其属性、从属性条件检索空间物体;空间拓扑叠加分析：空间的特征（点、线、面或图像）的相交、相减、合并等，以及特征属性在空间上的连接；空间模型分析：如数字地形高程分析、BUFFER分析、网络分析、三维模型分析、多要素综合分析及面向专业应用的各种特殊模型分析等。
5、可视化表达与输出。
中间处理过程和最终结果的可视化表达是GIS的重要功能之一。
GIS的主要研究领域与发展趋势
GIS的主要研究领域与发展趋势GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的计算机技术，用于收集、管理、分析和展示地理信息的工具。
随着技术的不断发展，GIS的研究领域也在不断扩展，并呈现出一些明显的发展趋势。
1.空间数据处理与管理：这是GIS的基础研究领域，包括空间数据的采集、存储、整理和更新等。
随着遥感技术和全球导航卫星系统的发展，空间数据的获取和处理能力不断增强，对于大规模、多维、高分辨率数据的处理和管理成为研究的重点。
2.空间分析与模型：空间分析是GIS的核心功能之一，包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等。
这些分析方法可以帮助研究人员在地理空间中找到隐藏的关联性和规律，并构建空间模型进行预测和决策支持。
3.空间数据挖掘与可视化：空间数据挖掘是对空间数据进行深入挖掘和发现的过程，它包括空间聚类、时空模式挖掘、地理关联规则挖掘等。
可视化则是将空间数据以图形、动画等方式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和使用地理信息。
4.空间数据质量与精度：空间数据的质量对于GIS应用的准确性和可靠性至关重要。
研究者致力于开发出新的方法和技术，提高数据的精度、一致性和完整性，以确保GIS分析结果的正确性和可信度。
5.GIS与网络空间：随着互联网的普及和发展，GIS与网络空间的结合成为研究的新方向。
这包括基于云计算的GIS服务、互联网GIS应用、移动GIS等，旨在提高GIS系统的可访问性、可扩展性和共享性。
GIS的发展趋势如下：2.面向大数据的GIS技术：随着大数据时代的来临，GIS也面临着应对大规模、多维度、高速度数据处理的挑战。
研究者正在探索新的算法和技术，以推动GIS在大数据环境下的应用和发展。
3.移动GIS的普及与应用：移动设备的普及和发展为移动GIS的应用提供了巨大的机会。
研究者正在致力于开发移动GIS应用软件和技术，使用户可以实时获取和使用地理信息。
4.基于云计算的GIS服务：云计算技术的发展为GIS的服务模式提供了新的空间。
GIS的发展历程
GIS的发展历程35,000年前，在Lascaux附近的洞穴墙壁上，法国的Cro Mag non猎人画下了他们所捕猎动物的图案。
与这些动物图画相关的是一些描述迁移路线和轨迹线条和符木。
这些早期记录符合了现代地理信息系统的二元素结构：一个图形文件对应一个属性数据库。
18 世纪地形图绘制的现代勘测技术得以实现, 同时还出现了专题绘图的早期版本, 例如：科学方面或户口普查资料。
20 世纪初期世纪将图片分成层的“照片石印术”得以发展。
直至60年代早期，在核武器研究的推动下，计算机硬件的发展导致通用计算机“绘图”的应用。
1963年，加拿大测量学家R.F.Tomlinson 首先提出“地理信息系统”这一概念，并建立了世界上第一个地理信息系统——“加拿大地理信息系统" ，用于自然资源的管理与规划。
1965年，美国哈佛大学土地测量专业的一名学生J.Da ngermo nd在其毕业论文中，设计了一个简单的GIS系统，并在毕业后于1996年成立了ESRI公司, 成为推动GIS发展的重要里程碑。
1967年世界第一个投入实际操作的GIS系统由联邦能量、矿产和资源部门在安大略省的渥太华开发出来。
这个系统是由Roger Tomlinson 开发的，被称为“Canadian GIS”（CGIS。
它被用来存储，分析以及处理所收集来的有关加拿大土地存货清单（CLI）数据。
CLI通过在1:250, 000的比例尺下绘制关于土壤, 农业, 休闲、野生生物、水鸟、林业, 和土地利用等各种信息为加拿大农村测定土地能力，并增设了了等级分类因素来进行分析。
CGIS是世界的第一个“系统”，并且在“绘图”应用上进行了改进，它具有覆盖，测量，资料数字化/ 扫描的功能，支持一个跨越大陆的国家坐标系统，将线编码为具有真实的嵌入拓扑结构的“弧” ，并且将属性和位置的信息分别存储在单独的文件中。
它的开发者，地理学家Roger Tomlinson，被称为“ GIS之父”。
WebGIS的主要发展趋势及前沿应用
WebGIS的主要发展趋势及前沿应用WebGIS的主要发展趋势及前沿应用2007-08-29 14:50地理信息系统技术经过近三十年的发展，已经逐步进入了计算机技术主流，从而能够在更广泛的领域为更多的用户提供空间信息服务。
WebGIS新的发展趋势是GIS技术和Internet技术新的发展方向的体现，因而分析总结的WebGIS新的发展趋势具有重要意义。
1、地理标记语言-网络环境下开放的空间数据交换格式空间数据具有多源性、多语义性、多时空性、多尺度和获取数据手段的复杂性等特点，这就决定了空间数据表达的复杂性。
尤其是在网络环境下如何对空间数据采用规范化的编码使得分布在网络下的所有用户都可以无缝地获取、访问、浏览空间数据还存在着很大的技术问题。
超文本链接标示语言（HTML）是目前Web上通用的标记语言。
但是标准HTML语言在可扩展性、结构和有效性等方面存在严重不足。
HTML语言对复杂的空间数据的描述也仅仅局限于文本，对于图形数据就无能为力了。
为解决上述问题，1998年2月10日，W3C组织正式批准公布了应用于Web上的语言"可扩展标识语言（Extensible Markup Language）XML。
它是一种元语言，是用来定义其他语言的语言。
XML语言可以让信息提供者根据需要，自行定义标记及属性名，也可以包含描述法，从而使XML文件的结构可以复杂到任意程度。
XML是基于文本编码的，具有跨平台、开放性、可扩展性、高度结构化等特点。
目前，还缺乏能够广泛采用的对空间对象统一的描述方法，从而使得不同国家、组织机构、部门采用不同的数据模型描述空间对象如：COGIF, MDIFF, SAIF, DLG, SDTS等等。
从80年代开始，世界上一些发达国家美国、加拿大、欧共体国家及联合国等已开始了空间信息编码标准化和规范化的研究工作。
目前从事空间数据标准化研究的机构主要有：国际标准化组织（ISO）的TC211小组；欧洲标准化组织CEN／TC287；美国联邦地理数据委员会FGDC；Open GIS联盟（OGC）等。
gis的发展历程
gis的发展历程地理信息系统（GIS）是一种应用于地理空间数据管理、地图制作和空间分析的技术工具。
它的发展历程经历了多个重要的阶段。
1960年代至1970年代，GIS发展处于初级阶段。
当时的GIS主要基于计算机图形学和数据处理技术，用于数字地图制作和空间分析。
以加拿大GIS为代表，第一个商业化GIS系统 - CGIS（Canadian Geographic Information System）于1967年问世，开启了GIS的商业发展之路。
1980年代至1990年代，GIS迎来了快速发展的时期。
计算机硬件和软件技术的进步推动了GIS的应用和普及。
面向商业市场的商业GIS产品开始涌现，地图制作和空间分析功能不断增强。
此阶段的GIS主要应用在城市规划、土地管理、环境保护等领域。
2000年代至今，GIS进入了全面应用阶段。
随着互联网、卫星遥感和移动设备的发展，GIS的数据获取、处理和展示能力大幅提升。
Web GIS的出现使得地理空间数据共享和在线地图制作变得更加便捷。
同时，GIS的应用领域也不断扩展，包括交通规划、应急响应、农业决策等。
未来，GIS的发展趋势将继续向着智能化、大数据和人工智能方向发展。
例如，结合传感器技术和人工智能算法，可以实时监测和分析城市交通流，优化交通规划和运输管理。
另外，GIS在气候变化、自然灾害预测等方面的应用也将进一步扩大。
总体而言，GIS的发展历程经历了从初级阶段到全面应用阶段的演进过程，以适应不断变化的技术和应用需求。
其未来的发展潜力巨大，将在各个领域发挥更为重要的作用。
地理信息系统的发展历程与趋势
地理信息系统的发展历程与趋势地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的发展历程可以追溯到20世纪60年代，随着计算机技术的发展，地理学家和计算机科学家开始探索如何利用计算机技术来存储、分析和展示地理空间数据。
以下是GIS的发展历程与趋势的简要概述：1. 早期发展（1960年代-1980年代）：GIS的早期发展主要集中在学术研究领域，使用的数据主要是纸质地图和航空照片。
研究人员着重于研发基础地图数据和基本地理分析功能。
2. 系统发展（1990年代-2000年代）：GIS开始广泛应用于各个领域，如城市规划、环境管理、农业、水资源管理等。
计算能力的提升和地理数据的数字化使得GIS系统的功能和性能得到大幅提升。
GIS软件开始商业化，并逐渐出现了一批知名的GIS软件厂商。
3. 开源GIS的兴起（2000年代至今）：开源GIS软件的崛起使得GIS技术更加普及和可访问。
一些优秀的开源GIS软件，如QGIS和Mapserver，成为了广大用户的首选。
开源GIS社区的活跃也推动了GIS技术的发展和创新。
在GIS技术的发展中，还出现了一些趋势：1. 数据集成与互操作性增强：随着各种数据源的增多，如卫星遥感、无人机影像、社交媒体数据等，需要将不同格式、来源的数据进行整合和分析。
因此，提高不同数据之间的互操作性和数据集成能力成为一个重要趋势。
2. 开放数据和开放标准的促进：许多国家和地区开始推动开放地理数据，以促进数据的共享和利用。
开放标准也使得不同GIS系统之间的数据交换更加方便，推动了GIS行业的发展。
3. 空间大数据的挖掘和分析：随着位置信息的快速增长，如移动设备、传感器等的普及，海量的空间数据（即空间大数据）得以收集和存储。
如何高效地挖掘和分析这些空间大数据成为了一个热点问题，涉及到大数据处理、机器学习等相关技术。
4. 3D和虚拟现实的应用：随着三维技术和虚拟现实技术的不断进步，将GIS技术与三维场景建模和虚拟现实相结合，可以提供更加真实、沉浸式的地理空间体验，推动了GIS在城市规划、建筑设计等领域的应用。
大数据技术的发展历程与趋势
大数据技术的发展历程与趋势前言本文将介绍大数据技术的发展历程以及当前和未来的趋势。
大数据技术是近年来快速发展的领域，对于各行各业都有着重要的意义。
发展历程从长远来看，大数据技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段：从计算机系统开始出现，数据的收集和存储变得越来越容易。
随着互联网和传感器技术的发展，数据量的增长呈指数级增长。
2. 数据处理阶段：随着数据量的增长，人们开始意识到单机处理数据的能力远远不足以应对大规模数据的需求。
于是，分布式计算和并行处理技术逐渐崭露头角，为大数据处理提供了解决方案。
3. 数据分析阶段：大数据的真正价值在于对其进行分析和挖掘。
随着机器研究和人工智能的快速发展，各种数据分析算法和模型被提出，为数据分析提供了更多的工具和方法。
4. 数据应用阶段：大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
从金融、医疗到零售和交通，大数据技术正在改变着我们的生活和工作方式。
当前趋势就当前的大数据技术发展趋势而言，以下几个方向值得关注：1. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据安全和隐私保护成为大数据技术发展中的重要议题。
在大数据的应用过程中，如何保护用户的个人信息和数据安全将成为一个重要的挑战。
2. 人工智能和自动化：大数据技术与人工智能的结合将进一步推动数据分析和应用的发展。
通过机器研究和深度研究技术，人们可以更高效地分析和利用大规模数据，实现智能化决策和自动化操作。
3. 边缘计算和物联网：随着物联网的兴起，大量的传感器数据涌入，对于实时分析和处理提出了新的挑战。
边缘计算技术的发展使得数据能够在离用户更近的地方进行处理，降低了传输延迟和网络负载。
4. 数据治理和合规性：在大数据时代，如何管理和治理海量数据成为一个重要问题。
数据治理和合规性将成为大数据技术发展的重要方向，旨在建立规范的数据管理流程和合规性框架。
未来趋势展望未来，大数据技术的发展将面临以下挑战和趋势：1. 可视化和交互性：随着数据量的增加，如何更好地将数据可视化和呈现给用户，以及提供更好的交互性将成为未来发展的方向。
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3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空数据：
什么是时空数据
指以地球为对象，基于统一时空基准，与位置相关联的 地理要素（或现象）信息的数据。具有时间维（T）、空间维 （S）和属性维（D）等特征。
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空数据：
时空数据的本质
反映地理世界（时空）各要素（现象）的数量和质量特征、 空间结构和空间关系及其随时间的变化，是人类认知地理世 界的基础。
全球已经进入（时空）大数据时代，企业决策过程正由程序 驱动变为数据驱动；（时空）大数据已成为制造业创新的动力，
我国54%的制造业正在应用数字化工具推动转型升级。
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空大数据：
来自解决人类面临的全 球性问题的推动。
产生 动因
来自对地观测——泛 在测绘的推动。
来自新兴信息技术发展 的推动。
一是，人类生活在地球上，人类的一切活动都是在一定的时空（时间和空间） 中进行的，而所有数据都是人类活动（社会、生产、生活……）的产物；
二是，从可视化角度讲，所有大数据只有当其与地理时空数据集成后，才能 直观地为人们提供大数据的空间概念。
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空大数据：
时空大数据的本质
06 总结
01 引言 PART ONE
1.引言
“互联网+”、大数据、时空数 据、时空大数据，是学界和业界讨 论最多的问题。“GIS”是地理学、 测绘科学技术及计算机通信网络等 新兴信息技术交叉融合的产物。
我们应该怎样认识 “互联网+”、大数 据、时空大数据之间 的关系？ “互联网+” 时空大数据背景下 ， 如何推动“GIS”的 演进与发展?将面临哪 些挑战与机遇？
推动GIS的演进和发展
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
“GIS”的三种学术名词 “GIS”发展至今，作为学术名词有三个。
GISystem
地理信息系统 强 调 “ GIS ” 工 程 技术的一面，被定 义为“信息系统有 关地理信息的分支” 即在计算机硬软件 支持下，对地理信 息进行获取、存储、 管理、分析和可视 化的计算机信息系 统。
这里，关键是“大”。没有统一的定义。但可以这样来理解：大数据是指 其v规olu模m（e 体量大）va和rie复ty杂程度（多va样lu性e ）常常超出ve了loc目ity前数据库管ve理ra软cit件y 和 传巨统量数性据处理技术多在样可性接受的时间低内值（性快速性）收快集速、性存储、管理不、确检定索性、 分析、挖掘和可视化（价值）能力的数据集的聚合。
揭示了几乎所有大数据都需要而且可以与地理时空数据融 合的这样一个规律。如计划生育大数据与地理时空数据融合， 可以揭示执行计划生育政策以来国家人口增长和负增长时间序 列趋势及其地区差异。
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空大数据：
时空大数据的价值和意义
集大数据的价值意义与地理时空数据的价值意义于一体， 任何规律的得出，任何决策的做出，都必须依据一定时间、确 定地点（地区）的大数据，即地理时空大数据。
GIService
地理信息服务 强 调 “ GIS ” 的 应 用 服务即产业的一面， 被定义为“随时随地 为需要地理信息的用 户提供基于统一时空 基准的与位置直接或 间接相关联的地理要 素或现象的信息智能 化服务”。即用“4A” 回答“4W”问题。
GIScience
地理信息科学。 强 调 “ GIS ” 科 学 的 一面，被定义为“信 息科学有关地理信息 的一个分支学科”， 即关于自然、人文现 象的空间分布与组合 的信息，是表征地理 环境的数量、质量、 分布特征、内在联系 和运动规律的科学。
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
之二：GISystem→GIService （4）基于网格集成与弹性云的“混合式”时空信息服务
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
之二：GISystem→GIService （5）基于位置的地理信息服务
这一概念源于位置服务（Location Based Service,LBS）,又称定位服务，是由移动通信网络 和定位系统结合在一起提供的一种增值业务，通 过一组定位技术获得移动终端的位置信息（如经 纬度坐标数据），提供给移动用户本人或他人以 及通信系统，实现各种与位置相关的业务。所以， 实际上是一种概念较宽泛的与位置有关的新型服 务业务。从目前社会广泛应用实际情况来看，应 界定为基于位置的地理信息服务，即“导航定位 系统+导航电子地图系统”。
用户按需组 合服务形成 面向应用的
服务能力
构造地理信 息服务网格 与虚拟组织， 建立服务管
理节点
应用n
注册服务 验证服务
服务聚合
识别服务
查询服务
网 格 条 件 下
管理服务
将系统功能 按照标准封 装为网络/
网格服务
系统1
系统2
系统n
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
之二：GISystem→GIService （3）基于云计算的时空信息服务
网格 计算
基于网格 服务的GIS
云计算 云GIS
系统开发 模式的演进
GIS 功能包
集成式 GIS
模块式 GIS
组件式 GIS
Webservice组件 Gridservice组件
结论： “GISystem→GISe”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
之二：GISystem→GIService
•数据大量数据的本•类质型，多在（于文驾驭大数•大据量，的即不应用大•数处据理，速度也快就是由对•语大法数或据语的义 TB“-P拥B-有EB”变为本对、大图数像据、的“使用相”关，信大息数据是“（宝1秒贝定”律还）是“垃的圾不”确，定要性用 •月 数 于 来 量大千切未大产据有的之的百用来数大生量史数总时年数1据数8的等以据和代来据个思据转人说维带型类话去来，：的音•式显•据的发的异非谁思思频或）占8掘信构结0掌维维、模数-“息（构9握变惯视式据0大风无化%了革 例频不总数暴模数大、，）明量据正数商对”在据业人的改谁变类潜•量值•分掘变高需就革的在，密析我价要掌和认价低度和们值深握管知值价挖的总度了理与，生主变世大活动革界数、权交。•2•时级•非据每0流主工。流大0更）事的万分数要作方数新后核钟次据是和式据（心谷访，新思提产问毫歌价实而维出业有秒值，了的是开新兴“•不的•启的起预数真完不了挑，测据伪整确一战将”不难引定个：颠。一辨发性重一覆致、
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
综合起来说，“GIS兼顾了科学、技术、工程和产业特性，构成了完整的
“科学——技术——工程——产业”的“全知识链”和“地理信息获取
（传感网）——处理（生产）——应用（服务）”的“全产业链”。
其中，地理信息科学是基 础，地理信息技术是支撑，地 理信息工程是科学和技术转化 为生产力的关键，发展地理信 息产业是目的。
位置、 属性等 随时间 变化而 变化
每个位 置点、 线、面、 体上都 有自己 的数量、 质量特 征和说 明性信
息
空间尺 度变化， 即比例 尺变化
空间基 准、时 间、尺 度、语 义等不 一致
所有大 数据与 空间数 据集成 构成空 间数据 立方体， 即“全 息”可 视化
04 “互联网+”时空大数据
PART FOUR
之二：GISystem→GIService
正是因为“互联网+”时空数据的推动才有目前的多种GIService模式
（1）基于网络服务(Web Service)的地理空间信息共享与空间数据互操作
②查找 UDDI注册中心 客户端
应用系统
浏览器
WSDL文档
①注册WSDL文档
时空大数据的来源
来自企业经济效益的推动。
政府的时空大数据 互联网时空大数据 企业的时空大数据 个人的时空大数据
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
时空大数据：
时空大数据的特征
除一般大数据的“4V”或“5V”特征外，还具有
位置
时间
属性
尺度
多源 异构
多维
点、线、 面、体 的三维 位置 （X,Y,
Z） 拓扑、 方向、 度量很 复杂
开放生态。“互联网+”本身就是开放的，重要的是化解掉
过去制约创新的环境，真正实现“大众创业、万众创新”。
连接一切。这是“互联网+”的目标。
03 时空大数据
PART THREE 大数据与时空数据的融合
3.时空大数据：大数据与时空数据的融合
大数据：
什么是“大数据”
大数据的本质
大数据的意义
大数据的特征
本质 “互联网+”本质上是互联网、物联网、云计算等新兴
信息技术在各行各业“全工作流”、“全产业链”、“全价值链”中的 深度融合集成创新应用，使之成为现代制造业、生产性服务业发展的新 动力。
意义 现在“互联网+”已经开始融入各行各业。可以说，我们这个时 代已经就此打上了“互联网+”的烙印，中国已经开启了“互联 网+”时代的大门，将引起一场科技革命和产业变革。
管理型
分析型
决策 支持型
4. “互联网+”时空大数据推动“GIS”的演进和发展
之二：GISystem→GIService
GISystem存在的问题
社会需要
两者之间有落差
系统体 系结构 的演进
主机 计算
主机 GIS
计算机通信网络技术的推动
桌面 计算
网络 计算
桌面 GIS
网络 GIS
基于网络 服务的GIS
应
用的