摘要：随着空间信息技术的快速发展，其应用领域不断扩展。行业管理应用的不断深化对信息内容提出了更高的要求，需要空间位置、一般属性和表现形式直观丰富的多媒体数字图像等多源异构数据融合的野外数据采集技术。集多媒体和空间信息获取及通信为一体化的移动智能终端设备的发展为移动数据采集地理信息系统(Geographic Information System，GIS)中多源异构数据的高效融合提供了可能。
关键词：移动地理信息系统；应用；特点
地理信息系统在我国经过几十年的发展，从原先简单的技术逐渐发展为一种综合性的产业化。但是与实际的投入相比，地理信息系统并没有完全发挥出应有的作用，没有达到预期效果。现阶段，我国信息技术发展的速度非常快，应用最为广泛的领域都与位置有着密切的关联，但是受到地理信息系统发展的限制，无法产生巨大的社会经济效益。因此，需要不断提高地理信息技术，建立基于位置服务的移动地理信息系统，提高地理信息系统的发展速度，实现高效地理信息系统产业化。这样才能够使地理信息系统的应用范围更加广泛，在最大程度上适应社会发展的需求。
1 移动GIS的概念与方法
地理信息系统（GIS）是地理信息技术及其它相关信息技术在社会生活中的应用。它将城市系统中地理环境的组成要素及其相互关系映射到信息空间，为政府和企业的管理与决策及市民社会生活提供空间信息服务。随着移动互联网的飞速发展和不断进步，人们对地理空间信息的4A服务的需求日益显现，无线移动服务与空间信息服务的结合，出现了空间定位信息服务。LBS指的是在移动环境下，利用GIS技术、空间定位技术和网络通信技术，为移动对象提供基于空间地理位置的信息服务。如用户在随身携带的移动终端上，通过LBS功能，查询周围旅馆、餐馆信息。传统的平台GIS已不能适应LBS空间信息的动态性特点和为用户提供智能化服务的要求．从而提出了基于空间信息服务的分布式移动地理信息系统的概念和技术实现。移动GIS是指人们通过移动终端设备随时随地获取有关地理信息的服务。它不是掌上电脑等个人数字助理（PDA）与GIS、GPS的简单结合，而有着更广泛的外延和更深刻的内涵。移动终端设备、网络、地理信息系统、各类地理信息服务及其供应商是它的必备要素，它的最终目标是“实现随时（anytime）随地（anywhere）为所有的人（anybody）和事（anything）提供实时服务（4A服务）”，把复杂的地理信息变成能够充分利用和享受的信息。移动信息系统，是全局信息系统中部分孤岛的“链”，是全息化管理的一个阶梯。
2 移动地理信息系统关键技术
2.1 数据存储
尽管GIS软件已经通过加入对象关系模型实现了对RD BMS的性能扩展，使其能够同时管理图形、属性数据、影像和DEM数据，并已实现了多比例尺空间数据的存储，但该数据存储模式已触碰到既有技术发展的瓶颈，并且是导致地理信息系统空间数据自动综合能力与效率低下的重要原因。此外，以C/S架构为基础的GIS系统由于自身的封闭性导致了其自身的数据共享能力偏弱，对批量数据处理后的存储与同步性更新能力与效率也仍是有待加强。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆有鉴于此，有必要采取大数据的存储方式，对传统的地理信息系统数据存储模式进行革新。大数据处理方式与传统数据处理方式的一大明显区别是数据存储形式的不同。传统的数据处理方式在这一环节主要依靠RDBMS来实现。RDBMS尤其擅长结构化数据的数据存储，但却无法很好地存储半结构化数据与非结构化数据。而大数据处理方式对半结构化数据与非结构化数据的存储均很擅长。此外，大数据普遍采用分布式数据库或分布式计算集群实现数据的存储。其数据库类型被人统称为NoSQL，尽管传统的RDBMS也有分布式数据库，但它的存储方式仍以结构化数据为主，并在高一致性、高精确度等方面进行严格要求，因而无法实现良好的扩展功能，而NoSQL则没有这方面的严格限制。因此，NoSQL云存储技术应是未来地理信息系统数据存储的主流技术。
2.2 数据处理
传统空间数据库都会建立多比例尺的空间数据库，再根据实际应用的需要调动不同比例尺数据库的数据，来增强地理信息系统对数据处理响应速度的需求。但就其实际操作而言仍无法较好地满足地理信息系统对数据处理接近实时数据处理的要求，其矢量数据的自动综合能力也是差强人意。但在大数据时代，该空间数据的处理方式完全可以用大数据的交互式数据处理方式来予以解决。交互式数据处理，主要指通过人机交互来逐步实现对数据的处理，它能让数据被及时地处理和修改，并让处理结果立刻被用户知悉和运用。当前交互式数据处理系统有Spark和Dremel等。作为高效分布式计算系统，Spark在性能上要比Hadoop在数据处理上的效率提升100倍，并提供了比Hadoop更为上层的API。Spark的代码简洁，Hadoop要实现与其相同功能的代码往往需要数十倍或上百倍的长度。Dremel则通过组建规模上千的集群来实现PB级别海量数据的秒级处理。因为Google专门设计Dremel用来弥补MapReduce的不足，因而Dremel在规模上、交互式查询能力都要比后者优越。
3 应用前景
移动地理信息系统集地理信息、导航定位、通讯技术、数据库和互联网于一身，功能非常全面。现代社会经济发展迅速，用户对移动地理信息系统有着广泛的需求，生活中各个方面都涉及到移动地理信息系统。该系统应用范围非常广泛，可以应用在军事、环保、监测、国土资源管理、交通系统、风险灾害的预警与预防、管线巡检、天气预报等诸多领域当中。不管在哪个行业当中，都需要移动地理信息系统的协助，才能够完成工作。因此，移动地理信息系统应用具有巨大的发展与提升空间。
综上所述，移动地理信息系统的应用能够大大促进我国社会经济的发展，提高我国的社会效益与经济效益。因此，应该加强对移动地理信息系统的研究，融入新技术进行创新，从而取得相应的效果。改进移动地理信息系统的存储和调度，加强理论与模型之间的结合，提高系统的功能，并将移动地理信息系统与社会各行各业完美的结合，在最大程度上提高系统的应用范围。
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论文作者:沈钜龙
论文发表刊物:《基层建设》2017年6期
论文发表时间:2017/6/19
标签：地理信息系统论文; 数据论文; 数据处理论文; 空间论文; 信息服务论文; 方式论文; 分布式论文; 《基层建设》2017年6期论文;