GIS,Geographic Information System,地理信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
数据处理
空间数据:数据采集、质检、存储、管理。
地理信息系统的基础是数据,数据采集是开展其他工作的基石。
因为国家对地理信息数据的采集有资质要求,故能进行数据采集的一般是国家各级测绘单位,和高德、百度、腾讯、四维图新等地图厂商的数据团队。这些地方,也是极大部分测绘、GIS等相关专业毕业生的去处。
随着近几年自动驾驶、5G技术、物联网的发展,很多企业投入精力布局高精地图产业。高精地图产业的发展,也释放出了一些地图数据工程师的岗位。
数据生产管理全流程都需要遵守成熟而严格的规范,需要从业者有一定的GIS理论基础,严谨细致,受限于各种原因,地理信息数据的生产无法避免大量劳动密集型工作,难免会限制技术深度和技术广度。
但是数据是GIS的基石,在职业生涯的早期,从事一段时间地图数据的生产工作,熟悉采集工艺、数据规格、质检流程等,了解POI、AOI、路网、界线、水系等地物类型如何表达与区分,如何保障数据的完整性、现势性、拓扑性、精度等,是有好处的。
空间算法
空间算法:运算、分析。
数据生产之后,都是要用的,怎么用呢?
最常用的基于地理信息数据的服务是:
地理编码,通过一段地址文本,获取经纬度坐标,如果结构化数据足够丰富、准确,那么地理编码服务能推荐出正确的坐标,它的难点在于将地址文本结构化,并去数据库中匹配出最优结果。地址文本结构化,是自然语言处理的应用场景,数据库匹配结果,是搜索引擎的应用场景。
路径规划,给出途径两点或多点的一条最优路径,这是经典的运筹学和理论计算机学的难题—旅行商问题。
乍一看,地理编码和路径规划,都不需要单纯的空间算法,的确是,在很多大规模应用上,GIS提供数据基础,但上层算法和应用,都是由计算机相关的专业人员来处理和封装。
空间算法需求量不高,一般都会跟行业和业务紧密关联,物流配运行业会需要一些点面判断的空间算法,社交点评行业会需要一些距离判断的空间算法,出行平台会需要一些定位相关的空间算法,更多时候,空间算法要与其他算法结合应用。
如果涉及到图像判读,例如点云、遥感影像等,就需要图像识别算法了,这跟矢量空间算法又是完全不同的两个方面了。
算法,研究深入的话,最终都不是行业或专业问题,都是数学问题,涉及到算法性能,又是计算机问题,所以,大厂招算法,更倾向于招数学专业和计算机专业。
单纯需要空间算法的岗位很少,但是如果做GIS数据处理和GIS开发,需要有空间算法知识。
(3)webGIS
地图展示,渲染、探查、交互。
GIS应用与分析,很多时候,就是一张图,图可以是静态的,像是地图集、专题图等,也可以是动态的,像是网页地图;可以抽象的表达要素的空间分布,像是热力图,可以反映时空变化,像是轨迹图;可以用于探查,结合空间信息和属性信息,形成表格和专题图;可以用于交互,在常用的地图APP上查询位置信息或进行导航……
生产静态地图集或专题图的,一般都是传统的国土资源系统地理信息单位,或者高校、研究所等机构。
互联网相关的地图展示与交互,统称为webGIS,通常情况下,互联网行业前端开发和后端开发是两个不同工种,对于大厂来说,工种会拆分的更加细致,每个人都从事螺丝钉的工作,负责一个小模块。但由于webGIS是互联网中很小的一个方向,又有较强的专业性,很多时候,尤其是非强GIS相关的行业,在一个小型项目中,webGIS开发可能需要一个人能搞定数据库、后端、前端、配图全流程。
泛GIS专业的人,从事webGIS开发有优势也有劣势,优势不用说了,肯定是理论基础,劣势是计算机基础。
计算机是工具学科,GIS是交叉学科,工作需要不断学习,取长补短,时间短看不出来,但时间长了,会发现,理论基础基本功是否扎实,是影响技术深度的瓶颈。