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GIS在资源环境领域的应用方兴未艾，从技术、地理信息、经济社会的需求等方面分析，在该领域有以下趋势及建议：
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应用软件数据端口应有专门化，专业化方向发展，在同类型同方向的GIS数据交流共享方向提供适当的方便，以解决GIS数据来源和数据质量难以保证的问题。
结合国家信息化推进工作，以电子政务相关工程为基础，推动GIS在资源环境管理中的推广应用。
信息化建设已成为我国各级 *** 及企业的重要任务，GIS在以资源、能源、生产、资金等空间综合配置、优化组合为目的的信息化建设中，可以发挥应有的作用；结合相应的应用工程，推动GIS的发展；
应用往专业化方向发展，功能由通用管理功能转向资源评估、监督、跟踪分析等专业功能方向发展。
随着经济社会的发展，经济社会与资源环境之间的各方面的矛盾及问题逐渐暴露出来，这些问题在时间和空间上具有诸多的关联性，分析这些问题、提出合理的解决方案建议，需要功能更专业化的GIS软件系统支持；
支持多源、多尺度、多类型集成应用的软件平台工具的开发应用。
信息获取技术的快速发展和多源化趋势，要求资源环境方面的GIS应能够接收、处理及分析多种来源、多尺度的地理信息；
促进3S技术集成应用，推动专业技术及软件的发展，全球定位系统、遥感技术与GIS的集成应用已成为GIS软件发展的趋势之一，而这种应用的发展是在应用推动的基础上建立的，针对特定的应用领域的集成化的GIS将成为资源环境领域GIS的发展方向，也是系统与业务结合的需要；
开展专业应用系统开发建设，结合资源环境各领域的需求，开发多种专业化的GIS，如针对性生态保护区、生态功能区、地下水、生物资源等领域的专业性GIS软件与管理系统。
国内GIS现状和对策
地理信息系统技术是一门综合性的技术，它的发展是与地理学、地图学、摄影测量学、遥感技术、数学和统计科学、信息技术等有关学科的发展分不开的。
GIS的发展可分为四个阶段：第一个阶段是初始发展阶段，20世纪60年代世界上第一个GIS系统由加拿大测量学家R.F.Tomlison提出并建立，主要用于自然资源的管理和规划；第二个阶段是发展巩固阶段，20世纪70年代由于计算机硬件和软件技术的飞速发展，尤其是大容量存储设备的使用，促进了GIS朝实用的方向发展，不同专题、不同规模、不同类型的各具特色的地理信息系统在世界各地纷纷付诸研制，如美国、英国、德国、瑞典和日本等国对GIS的研究都投入了大量的人力、物力和财力；第三个阶段是推广应用阶段，20世纪80年代，GIS逐步走向成熟，并在全世界范围内全面推广，应用领域不断扩大，并与卫星遥感技术结合，开始应用于全球性的问题，这个阶段涌现出一大批GIS软件，如ARC/INFO，GENAMAP，SPANS，MAPINFO，ERDAS，Microstation等；第四个阶段是蓬勃发展阶段，20世纪90年代，随着地理信息产品的建立和数字化信息产品在全世界的普及，GIS成为确定性的产业，并逐渐渗透到各行各业，成为人们生活、学习和工作不可缺少的工具和助手。
地理信息系统的研制与应用在我国起步较晚，虽然历史较短，但发展势头迅猛。
我国GIS的发展可分为三个阶段。
第一阶段从1970年到1980年，为准备阶段，主要经历了提出倡议、组建队伍、培训人才、组织个别实验研究等阶段。
机械制图和遥感应用，为GIS的研制和应用做了技术和理论上的准备。
第二阶段从1981年到1985年，为起步阶段，完成了技术引进、数据规范和标准的研究、空间数据库的建立、数据处理和分析算法及应用软件的开发等环节，对GIS进行了理论探索和区域性的实验研究。
第三个阶段从1986年到2013年，为初步发展阶段，我国GIS的研究和应用进入有组织、有计划、有目标的阶段，逐步建立了不同层次、不同规模的组织机构、研究中心和实验室。
GIS研究逐步与国民经济建设和社会生活需求相结合，并取得了重要进展和实际应用效益。
主要表现在四个方面：（1）制定了国家地理信息系统规范，解决信息共享和系统兼容问题，为全国地理信息系统的建立做准备。
（2）应用型GIS发展迅速。
（3）在引进的基础上扩充和研制了一批软件。
（4）开始出版有关地理信息系统理论、技术和应用等方面的书籍，设立了地理信息系统专业，培养了大批人才，并积极开展国际合作，参与全球性地理信息系统的讨论和实验。
在科技部等国家有关部门的大力组织和支持下，国产GIS基础软件开发工作取得了重要进展，出现了一批GIS高技术企业，开发出了较为成熟的国产GIS软件，如MapGIS、GeoStar、CityStar、SuperMap、MapEngine、GROW等，并形成了一定的产业规模。
这些国产GIS软件以较高的性价比，打破了国外GIS软件对我国市场的垄断，有力促进了我国地理信息系统技术的发展。
这些年，GIS技术在我国得到了广泛应用，其应用面从传统的城市规划、土地利用、测绘、环境保护、电力、电信、减灾防灾等领域渗透到矿产资源调查、海洋资源调查与管理等各方面，取得了丰硕的成果和巨大的经济效益。
当前，国家有关部门正逐步将GIS嵌入到电子政务系统中。
随着计算机和信息技术的快速发展，GIS技术得到了迅猛的发展。
GIS系统正朝着专业或大型化、社会化方向不断发展着。
“大型化”体现在系统和数据规模两个方面；“社会化”则要求GIS要面向整个社会，满足社会各界对有关地理信息的需求，简言之就是“开放数据”、“简化操作”，“面向服务”，通过网络实现从数据乃至系统之间的完全共享和互动。
下面我们从地理信息系统技术角度来讨论和分析当前GIS的相关技术及其发展趋势。
1.1 空间信息的获取、处理与交换地理空间数据是GIS的血液，构建和维护空间数据库是一项复杂、工作量巨大的工程，它包括：数据的获取、校验和规范化、结构化处理、数据维护等过程。
GIS处理的数据对象是空间对象，有很强的时空特性，获取数据的手段及数据的形式也复杂多样。
获取数据的基本方式有：野外全站仪平板测量、GPS测量、室内地图扫描数字化、数字摄影测量、从遥感影像进行目标测量和数据转换等。
这些获取技术已基本成熟。
同时，空间数据也具有很强的时效性，不同的空间数据必须进行周期不等的数据更新维护，空间数据库中数据的准确、及时、完整是实现GIS应用系统价值的前提基础。
空间数据维护往往涉及跨部门、跨行业的多种数据格式和多种数据类型的大量数据，提供有效的空间数据编辑更新手段是当前亟待解决的一个重要课题。
基于上述信息获取技术，在过去的二十年间，国家有关部委和行业部门已经积累了大量原始数字化数据和相应资料，建立了1100多个大、中型数据库以及大量的各类数字化地理基础图、专题图、城市地籍图等。
国家测绘局已经完成了全国l：100万、 1：25万基础地理空间数据库以及全国七大江河数字地形模型的建设，并启动了全国l：5万，部分省份1：1万基础地理空间数据库的建设。
这些基础数据有力促进了GIS技术的广泛应用，进而产生了大量的GIS数据。
但由于地理信息系统软件大多采用不同的空间数据模型，以及它们在地理实体上的认识差异，使得所积累的数据难以转换和共享（即使能够数据转换，也会产生信息的丢失），从而形成一个个新的数据孤岛。
制订数据交换的格式标准已成为大家的共识。
一些国家和组织已经在进行这方面的工作，并定义了一些数据交换标准，如SDTS，OpenGIS联盟制订的GML，另外一些公认的数据格式如DXF，Shapefile和MIF文件格式等正逐渐成为数据交换的事实标准。
我国也在“九五”期间制定了地球空间数据转换标准。
但是由于人们对空间信息认识和研究成果的制约，还没有一个统一的地理数据模型，因此建立实用的数据交换格式和信息标准将是一个长期、复杂过程。
1.2 空间数据的管理空间数据的管理涉及到二个方面的内容：空间数据模型和空间数据库。
空间数据模型刻画了现实世界中空间实体及其相互间的联系，它为空间数据的组织和空间数据库的设计提供了基本的方法。
因此，空间数据模型的研究对设计空间数据库和发展新一代GIS系统起着举足轻重的作用。
在GIS中与空间信息有关的信息模型有三个，即基于对象(要素)(Feature)的模型、场(Field)模型以及网络(Network)模型。
GIS基础软件平台的研制和应用系统的设计开发一直沿用这三种空间数据模型，但这些模型在空间实体间的相互关系及其时空变化的描述与表达、数据组织、空间分析等方面均有较大的局限性，难以满足新一代GIS基础软件平台和应用系统发展的要求。
主要表现为：（1） 仅能表达空间点、线、面目标间极为有限的简单拓扑关系，且这些拓扑关系的生成与维护耗时费力；（2） 难以有效地表达现实三维空间实体及其相互关系；（3） 适于记录和表达某一时刻空间实体性状及相互间关系静态分布，难以有效地描述和表达空间实体及其相互间关系的时空变化；（4） 没有考虑异地、异构、异质空间数据的互操作和分布式“对象”处理等问题。
针对上述不足，时空数据模型、三维数据模型、分布式空间数据管理、GIS设计的CASE工具等研究已成为当前国际上GIS空间数据模型研究的学术前沿。
现阶段地理信息行业的人工智能化体现在以下几个方面：
1、迎来新机遇，构建智慧城市“大脑”
随着市场需求的激增，以及空间大数据、物联网、人工智能、数字孪生、高性能计算、5G等IT新技术的飞速发展，GIS（地理信息系统）将迎来新的黄金发展期。尤其在智慧城市的建设中，GIS将作为“大脑”而存在，为城市信息化奠定技术基础。构建在云计算、大数据、人工智能、高性能计算基础上的多维动态新一代GIS，将在智慧城市、智慧产业，以及地理控制方面，发挥越来越重要的作用。
2、地图导航与计算机视觉的结合
视觉类人工智能技术的应用，让原本需要大量人工处理的内业工作，转变为由机器自动化、规模化的生产地图数据。16年百度世界大会上，百度地图事业部总经理李东旻提到，在团队内部地图数据自动化生产率已经达到了80%。
3、地图导航与人机交互技术的结合
地图导航与人机交互技术的结合，其用途一方面是面向驾驶场景帮助用户解放双手专注驾驶，提高安全性；另一方面，人机交互效率的提升，也有效降低操作的门槛，用言语表达的方式直诉需求。其最大帮助，莫过于让依靠移动端导航的司机、骑行用户完全解放双手并通过语音交流来使用各种地图上的功能，从而让注意力更集中于驾驶或骑行本身⌄保障出行过程的安全。
4、从时空地理信息大数据中利用人工智能挖掘价值
以地图为载体的大数据已经作为重要的资产，通过对其中的数据的挖掘、甄别、提取，可以为公众出行效率的提升，提供更为精准的出行决策或建议。通过对大数据的充分挖掘和利用，可以让导航平台承载一颗更聪明的出行规划“大脑”。高德地图、腾讯地图，以及百度地图等图商，其实都善于将地图导航软件中由用户贡献的脱敏大数据“数”尽其用。
快速、高效、可靠、易于管理的蓝海大脑液冷工作站具备出色的静音效果和完美的温控系统。在满负载环境下，噪音控制在 35 分贝左右。借助英伟达 NVIDIA 、英特尔Intel、AMD GPU显卡可加快神经网络的训练和推理速度，更快地创作精准的光照渲染效果，提供高速视频和图像处理能力，加速AI并带来更流畅的交互体验。
型号 蓝海大脑人工智能服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等
GIS技术发展概况：
在新兴的信息产业中，GIS(Geographic Information System,地理信息系统)作为集计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学和治理科学及相关学科等为一 体的新兴边缘学科，近30年来迅速兴起。
GIS将计算机技术和空间地理分布数据相结合，通过系统建立、空间操作与模型分析，为地球科学、环境科学和工程设计、乃至企业治理等方面的规划、治理和决策提供有用的信息。
目前GIS在国内外应用领域已相当广泛，不但成功地应用于测绘、制图、资源和环境等领域，而且已成为城市规划、公共设施治理、工程建设等的重要工具，此外GIS还进入了军事战略分析与决策、商务策划、文教卫生乃至人们日常活动的各种领域中。
目前GIS被认为是21世纪支柱性产业，是信息产业的重要组成部分。“九五”期间国家科技部已将GIS列为“重中之重”的项目，并重点支持发展我国的GIS产业。
扩展资料
我国的GIS发展较欧美先进国家起步约晚15年左右，但发展速度并不很慢。1994年9月，我国国家测绘总局与美国ARC/INFO总部签定了合作的ARC CHINA计划。
仅以GIS在城市方面的应用就有城市自来水、城市煤气、城市规划、城市地下管线、城市环境、城市道路、城市土地等不胜枚举，至于其他各方面的应用诸如环境监测、水土流失、矿产资源、投资评价等更是屡见不鲜。所有这些都标志着GIS在我国的成长与发展。
参考资料百度百科——GIS
在GTC 2020『GIS基础软件新技术论坛』上，超图研究院副院长胡中南作《云原生GIS及Web端技术新进展》报告，他首先系统讲解了云原生GIS技术的三大新进展：微服务更微、可扩展，容器化部署更全、更易用，自动化编排适配更多平台等，介绍了这些技术如何支撑云南地质大数据等系统实现高可用、高并发、高弹性“三高”价值；也系统阐述了Web端GIS技术从基础库、组件库、模板库到WebApps的多层次结构及相关新进展，让GIS前端应用开发定制更快速便捷。
本文将分为云原生GIS（点击左侧蓝色文字可直接查看）与Web端GIS两大部分，现分享Web端GIS技术部分资料如下：
演讲PPT
上半部分主要讲云原生GIS技术如何助力GIS系统快速部署与运维。
接下来我为大家介绍Web端GIS技术。
以前大家可能认为SuperMap的Web端就是一个SuperMap iClient JavaScript，仅仅是将Leaflet等开源技术做一些封装集成、改进，和SuperMap服务器产品的REST API做了对接，其实这只是我们Web端技术栈的组成之一，也即图上所示的基础的iClient Libraries类库（L1）。
我们在上面还提供了iClient Components，就是所谓的WebGIS组件库（L2），适配了Vue框架和React框架。在这之上我们面向行业应用共性，基于组件库进一步封装，提供了Web模板库iClient Templates（L3），只需将数据、LOGO和图片等进行简单修改，就可以快速上线。我们还提供了可构建、可定制、可扩展的Web Apps，如MapDashboard和WebSite UI（L4），以及更偏向使用的一些Web Apps，用做制图、分析等（L5）。
由此可见，SuperMap GIS的Web端包括这五个层次的内容,已经不仅仅是SuperMap iClient JavaScript单个产品。
在SuperMap iClient JavaScript层面，我们也有新的增强与改进。
SuperMap iClient JavaScript 2020模块图。Web Libraries和 Web Components都有一些增强，新增加了Web Templates。
在此，我重点介绍一下组件和模板的新特性和新技术：组件技术就是把Libararies类库做进一步的封装，更少的代码做更快的开发，比如可以一行代码加一个Web Map组件，里面填一个服务地址和地图资源ID，就可以出一个地图了。欢迎大家在超图软件官网查看范例。
这是2019年我们提供的技术。今年我们新增了多款Vue组件，包括时间轴、卷帘地图等。地图、图表等都有新的增强和改进。
今年我们新增了多款Vue组件，包括时间轴、卷帘地图等。地图、图表等组件都有新的增强和改进。
这是我们做的全球新冠疫情图范例。使用组件技术做了封装，用户不用一行一行写代码，操作更方便、开发更快捷。
新的Web模板技术，可以让应用开发更便捷。直接提供多种行业应用模板，用户只需修改LOGO、配色，或删除不用的地方即可。
再上面就是大屏，可快速开发建站。
No Code无代码开发，可以快速建站，包括SuperMap iPortal门户首页、地图大屏App等，都可以进行拖拉式操作，不需要写代码就可以完成可视化定制。门户首页可以拖出来，Web应用可以用大屏拖出来。
地图大屏也做了一些增强。
以前做了大屏只能看，不能互动，不能点，点了以后也不能操作。现在能看、能点、能互动。有了交互更好用。
包括，我们对布局也做了优化，移动端可以自己修改布局。
包括超宽屏终端都可以适配，这是一个项目的照片。
另外一个定制就是SuperMap iPortal站点定制和扩展增强。
从首页到登录页、管理页甚至各个Web Apps都支持定制和扩展。
从而实现No Code的可视化定制，同时做了一些新的组件和能力增强。
可以用这个特性快速搭建一个新的首页，从上面的菜单、左上角的LOGO，包括Banner、横幅各种内容都支持修改、增加和删除。甚至用户不懂开发都可以直接进行操作。此外，该布局是自适应的，在手机上同样可以观看。
这是2019年已有功能，今年我们做了新的增强。另外就是全代码定制。
你可以基于自己的技术直接写一个首页。不管是我们提供的组件，还是你自己写的组件，或是第三方组件都可以拿来使用。
包括我们的登录页和资源管理页都可以进行修改和定制。
此外，大屏本身也是可以扩展的。
包括数据上图。
数据洞察，都是可以修改和定制的。
可以加自己的图表、UI。
前面所提到的是定制开发，再上层就是直接使用的WebApp。
如果大家感兴趣，可以去我们官网：，或GTC网站：来观看新特性。
数据上图，制图能力更丰富。
可以在线打印Web地图。
简单回顾一下，我们讲到的两大部分技术：一个是云原生GIS技术，让GIS后台服务管理运维更高效，另一个是Web端GIS技术，让GIS前端应用开发定制更快速。一个是高效，一个是快速。
总的报告可以用两个图连起来，第一就是K8s部署结构图，通过它可以把云原生GIS技术一览无余，包括SuperMap iServer、SuperMap iPortal、SuperMap iManager之间的关系、用了什么技术等都可以看到。
第二张图如上所示，我们在Web端的整体技术层次都可以看到，从SuperMap iClient Libraries类库，到组件、模板，到大屏、Site UI定制、扩展，以及WebApps等等。
以上就是我的报告，谢谢大家。