請簡述你是如何理解“gis”中的“s”的含義?

GIS中的S有三個方面的內涵。即Science、system和Service，三者既是不同發(fā)展階段的產(chǎn)物，又體現(xiàn)了各自所側重的內容有所差異。

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1、Sicence (地理信息科學）強調GIS的基礎理論，這包含了其本體論、認識論和方法論及其相關問題的研究。

2、System (地理信息系統(tǒng)）強調GIS的技術體系，這包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析、建模和可視化等實現(xiàn)技術的方方面面。

3、Service (地理信息服務）強調GIS的應用方法，這包括GIS技術在各個相關行業(yè)的應用，重視領域問題的GIS解決方案。

擴展資料

隨著GIS的發(fā)展，也有稱GIS為“地理信息科學”（Geographic Information Science），近年來，也有稱GIS為"地理信息服務"（Geographic Information service）。

GIS可以對空間信息進行分析和處理（簡而言之，是對地球上存在的現(xiàn)象和發(fā)生的事件進行成圖和分析）。 GIS技術把地圖這種獨特的視覺化效果和地理分析功能與一般的數(shù)據(jù)庫操作（例如查詢和統(tǒng)計分析等）集成在一起。

超圖軟件是怎么樣？東方財富網(wǎng)超圖軟件股吧？2021年超圖軟件會分紅？

近幾天有消息告訴我們，北斗系統(tǒng)到2022年底前衛(wèi)星導航定位基準站全面接收北斗三號數(shù)據(jù)，與之相關的產(chǎn)業(yè)鏈將迎來爆發(fā)，超圖軟件實際上也是國內領先的地理信息系統(tǒng)平臺軟件供應商，也會從中獲得不少好處，這只股票是否優(yōu)秀，值不值得我們關注，下面我就來跟大家好好聊聊。在開始分析超圖軟件前，我整理好的計算機應用行業(yè)龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料！計算機應用行業(yè)龍頭股一欄表

一、從公司角度來看

公司介紹：北京超圖軟件股份有限公司致力于地理信息系統(tǒng)相關軟件技術研發(fā)與應用服務，下設基礎軟件、應用軟件、云服務三大GIS業(yè)務塊板，并且，建造了生態(tài)伙伴體系，通過1000余家生態(tài)伙伴，用GIS技術為數(shù)十個行業(yè)的政府和企事業(yè)單位信息化全面賦能。這個公司產(chǎn)品，榮獲了地理信息科技進步獎唯一特等獎、國家科技進步獎二等獎等諸多獎項，技術實力得到認可。

簡單為大伙分析了超圖軟件后，下面帶大家一起來分析一下超圖軟件的亮點，了解一下投資它會不會虧。

亮點一：與科技巨頭合作，上升空間大

就最近這幾年，超圖軟件與華為、阿里、騰訊等科技巨頭簽署協(xié)議，依托科技巨頭針對在整體解決方案、銷售、技術等多方面的優(yōu)勢點，推行GIS產(chǎn)品在不同場合的應用。超圖與騰訊地圖在2020年，成為了戰(zhàn)略合作伙伴，還和阿里云成功的簽約了鄭州城市大腦時空云平臺的項目合作，與華為發(fā)布基于鯤鵬的城市信息模型基礎平臺，并和華為云簽下了合作協(xié)議，成為了華為鯤鵬生態(tài)計劃一員。

亮點二：GIS軟件國產(chǎn)龍頭，優(yōu)勢明顯

超圖軟件在GIS相關軟件技術的研發(fā)與應用服務領域有著深厚基礎，是在全球或亞洲都位居前列的GIS軟件廠商。最近幾年來，超圖軟件一直在完善GIS技術體系，終于在跨平臺GIS、二三位一體化GIS以及云端GIS等方面占據(jù)了無人可比的長久的差異化優(yōu)勢，不斷改革進行創(chuàng)新。與此同時，超圖軟件還創(chuàng)建了不止1000名的合作伙伴的生態(tài)網(wǎng)絡，信創(chuàng)領域的競爭優(yōu)勢進一步強化。由于篇幅受限，更多關于超圖軟件的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】超圖軟件點評，建議收藏！

二、從行業(yè)角度看

GIS基礎軟件是應用地理信息的必需品，地理信息產(chǎn)業(yè)是國家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)其中一種，在國土資源、軍工、氣象環(huán)境、智慧城市等多個重要行業(yè)具有廣泛應用，關系信息安全、國家安全，實現(xiàn)GIS基礎軟件乃至應用軟件全面國產(chǎn)化其順應時代的發(fā)展。

2021年是"十四五"開局之年，政府出臺了一系列數(shù)字化轉型、信創(chuàng)、新基建等相關政策指導，聚焦自然資源確權登記、新型智慧城市建設、國土空間規(guī)劃等多個重要領域，規(guī)范并引導GIS行業(yè)從二維向三維升級，下游企事業(yè)單位等需求開始爆發(fā)，GIS產(chǎn)業(yè)將具有良好的發(fā)展前景。

根據(jù)上述分析，GIS產(chǎn)業(yè)還是很具有發(fā)展前景的，超圖軟件作為GIS軟件國產(chǎn)最優(yōu)秀的企業(yè)，所以競爭力很棒，有比較大的發(fā)展空間。但是文章具有一定的滯后性，如果想更準確地知道超圖軟件未來行情，直接點擊鏈接，有專業(yè)的投顧幫你診股，看下超圖軟件估值是高估還是低估：【免費】測一測超圖軟件現(xiàn)在是高估還是低估？

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GIS基本技術有哪些？

引言

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，簡稱GIS)是計算機科學、地理學、測量學、地圖學等多門學科綜合的技術[1]。GIS的基本技術是空間數(shù)據(jù)庫、地圖可視化及空間分析，而空間數(shù)據(jù)庫是GIS的關鍵。空間數(shù)據(jù)挖掘技術作為當前數(shù)據(jù)庫技術最活躍的分支與知識獲取手段，在GIS中的應用推動著GIS朝智能化和集成化的方向發(fā)展。

1 空間數(shù)據(jù)庫與空間數(shù)據(jù)挖掘技術的特點

隨著數(shù)據(jù)庫技術的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)量也在急劇增大，在這些海量數(shù)據(jù)的背后隱藏了很多具有決策意義的信息。但是，現(xiàn)今數(shù)據(jù)庫的大多數(shù)應用仍然停留在查詢、檢索階段，數(shù)據(jù)庫中隱藏的豐富的知識遠遠沒有得到充分的發(fā)掘和利用，數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的急劇增長和人們對數(shù)據(jù)庫處理和理解的困難形成了強烈的反差，導致“人們被數(shù)據(jù)淹沒，但卻饑餓于知識”的現(xiàn)象。

空間數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)倉庫)中的空間數(shù)據(jù)除了其顯式信息外，還具有豐富的隱含信息，如數(shù)字高程模型〔DEM或TIN〕，除了載荷高程信息外，還隱含了地質巖性與構造方面的信息；植物的種類是顯式信息，但其中還隱含了氣候的水平地帶性和垂直地帶性的信息，等等。這些隱含的信息只有通過數(shù)據(jù)挖掘才能顯示出來。空間數(shù)據(jù)挖掘（Spatial Data Mining，簡稱SDM），或者稱為從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識，是為了解決空間數(shù)據(jù)海量特性而擴展的一個新的數(shù)據(jù)挖掘的研究分支，是指從空間數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、用戶感興趣的空間或非空間的模式和普遍特征的過程[2]。由于SDM的對象主要是空間數(shù)據(jù)庫，而空間數(shù)據(jù)庫中不僅存儲了空間事物或對象的幾何數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)，而且存儲了空間事物或對象之間的圖形空間關系，因此其處理方法有別于一般的數(shù)據(jù)挖掘方法。SDM與傳統(tǒng)的地學數(shù)據(jù)分析方法的本質區(qū)別在于SDM是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識，挖掘出的知識應具有事先未知、有效和可實用3個特征。

空間數(shù)據(jù)挖掘技術需要綜合數(shù)據(jù)挖掘技術與空間數(shù)據(jù)庫技術，它可用于對空間數(shù)據(jù)的理解，對空間關系和空間與非空間關系的發(fā)現(xiàn)、空間知識庫的構造以及空間數(shù)據(jù)庫的重組和查詢的優(yōu)化等。

2 空間數(shù)據(jù)挖掘技術的主要方法及特點

常用的空間數(shù)據(jù)挖掘技術包括：序列分析、分類分析、預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則分析、時間序列分析、粗集方法及云理論等。本文從挖掘任務和挖掘方法的角度,著重介紹了分類分析、聚類分析和關聯(lián)規(guī)則分析三種常用的重要的方法。

2.1、分類分析

分類在數(shù)據(jù)挖掘中是一項非常重要的任務，目前在商業(yè)上應用最多。分類的目的是學會一個分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器)，該模型能把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。分類和我們熟知的回歸方法都可用于預測，兩者的目的都是從歷史數(shù)據(jù)紀錄中自動推導出對給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對未來數(shù)據(jù)進行預測。和回歸方法不同的是，分類的輸出是離散的類別值，而回歸的輸出則是連續(xù)的數(shù)值。二者常表現(xiàn)為一棵決策樹，根據(jù)數(shù)據(jù)值從樹根開始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支往上走，走到樹葉就能確定類別。空間分類的規(guī)則實質是對給定數(shù)據(jù)對象集的抽象和概括，可用宏元組表示。

要構造分類器,需要有一個訓練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓練集由一組數(shù)據(jù)庫記錄或元組構成,每個元組是一個由特征(又稱屬性)值組成的特征向量,此外,訓練樣本還有一個類別標記。一個具體樣本的形式可為:( v1, v2, ..., vn; c )；其中vi表示字段值，c表示類別。

分類器的構造方法有統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法等等。統(tǒng)計方法包括貝葉斯法和非參數(shù)法(近鄰學習或基于事例的學習)，對應的知識表示是判別函數(shù)和原型事例。機器學習方法包括決策樹法和規(guī)則歸納法，前者對應的表示為決策樹或判別樹，后者則一般為產(chǎn)生式規(guī)則。神經(jīng)網(wǎng)絡方法主要是反向傳播（Back-Propagation,簡稱BP）算法，它的模型表示是前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型(由代表神經(jīng)元的節(jié)點和代表聯(lián)接權值的邊組成的一種體系結構)，BP算法本質上是一種非線性判別函數(shù)[3]。另外，最近又興起了一種新的方法:粗糙集(rough set)，其知識表示是產(chǎn)生式規(guī)則。

不同的分類器有不同的特點。有三種分類器評價或比較尺度：1) 預測準確度；2) 計算復雜度；3) 模型描述的簡潔度。預測準確度是用得最多的一種比較尺度，特別是對于預測型分類任務，目前公認的方法是10番分層交叉驗證法。計算復雜度依賴于具體的實現(xiàn)細節(jié)和硬件環(huán)境，在數(shù)據(jù)挖掘中，由于操作對象是海量的數(shù)據(jù)庫，因此空間和時間的復雜度問題將是非常重要的一個環(huán)節(jié)。對于描述型的分類任務，模型描述越簡潔越受歡迎。例如，采用規(guī)則歸納法表示的分類器構造法就很有用，而神經(jīng)網(wǎng)絡方法產(chǎn)生的結果就難以理解。

另外要注意的是，分類的效果一般和數(shù)據(jù)的特點有關。有的數(shù)據(jù)噪聲大，有的有缺值， 有的分布稀疏，有的字段或屬性間相關性強，有的屬性是離散的而有的是連續(xù)值或混合式的。目前普遍認為不存在某種方法能適合于各種特點的數(shù)據(jù)。

分類技術在實際應用非常重要，比如：可以根據(jù)房屋的地理位置決定房屋的檔次等。

2. 2 聚類分析

聚類是指根據(jù)“物以類聚”的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，并且對每一個這樣的組進行描述的過程。它的目的是使得屬于同一個組的樣本之間應該彼此相似，而不同組的樣本應足夠不相似。與分類分析不同，進行聚類前并不知道將要劃分成幾個組和什么樣的組，也不知道根據(jù)哪些空間區(qū)分規(guī)則來定義組。其目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實體的屬性間的函數(shù)關系，挖掘的知識用以屬性名為變量的數(shù)學方程來表示。聚類方法包括統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和面向數(shù)據(jù)庫的方法。基于聚類分析方法的空間數(shù)據(jù)挖掘算法包括均值近似算法[4]、CLARANS、BIRCH、DBSCAN等算法。目前，對空間數(shù)據(jù)聚類分析方法的研究是一個熱點。

對于空間數(shù)據(jù)，利用聚類分析方法，可以根據(jù)地理位置以及障礙物的存在情況自動地進行區(qū)域劃分。例如，根據(jù)分布在不同地理位置的ATM機的情況將居民進行區(qū)域劃分，根據(jù)這一信息，可以有效地進行ATM機的設置規(guī)劃，避免浪費，同時也避免失掉每一個商機。

2.3 關聯(lián)規(guī)則分析

關聯(lián)規(guī)則分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關聯(lián)性，即一事物發(fā)生時，另一事物也經(jīng)常發(fā)生。關聯(lián)分析的重點在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實用價值的關聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是：事件發(fā)生的概率和條件概率應該符合一定的統(tǒng)計意義。空間關聯(lián)規(guī)則的形式是X－＞Y[S%，C%]，其中X、Y是空間或非空間謂詞的集合，S%表示規(guī)則的支持度，C%表示規(guī)則的置信度。空間謂詞的形式有3種：表示拓撲結構的謂詞、表示空間方向的謂詞和表示距離的謂詞[5]。各種各樣的空間謂詞可以構成空間關聯(lián)規(guī)則。如，距離信息（如Close_to(臨近)、Far_away(遠離)）、拓撲關系（Intersect（交）、Overlap（重疊）、Disjoin(分離)）和空間方位（如Right_of(右邊)、West_of(西邊)）。實際上大多數(shù)算法都是利用空間數(shù)據(jù)的關聯(lián)特性改進其分類算法，使得它適合于挖掘空間數(shù)據(jù)中的相關性，從而可以根據(jù)一個空間實體而確定另一個空間實體的地理位置，有利于進行空間位置查詢和重建空間實體等。大致算法可描述如下：(1)根據(jù)查詢要求查找相關的空間數(shù)據(jù)；(2)利用臨近等原則描述空間屬性和特定屬性；(3)根據(jù)最小支持度原則過濾不重要的數(shù)據(jù)；(4)運用其它手段對數(shù)據(jù)進一步提純(如OVERLAY)；(5)生成關聯(lián)規(guī)則。

關聯(lián)規(guī)則通常可分為兩種：布爾型的關聯(lián)規(guī)則和多值關聯(lián)規(guī)則。多值關聯(lián)規(guī)則比較復雜，一種自然的想法是將它轉換為布爾型關聯(lián)規(guī)則，由于空間關聯(lián)規(guī)則的挖掘需要在大量的空間對象中計算多種空間關系，因此其代價是很高的。—種逐步求精的挖掘優(yōu)化方法可用于空間關聯(lián)的分析，該方法首先用一種快速的算法粗略地對一個較大的數(shù)據(jù)集進行一次挖掘，然后在裁減過的數(shù)據(jù)集上用代價較高的算法進一步改進挖掘的質量。因為其代價非常高，所以空間的關聯(lián)方法需要進一步的優(yōu)化。

對于空間數(shù)據(jù)，利用關聯(lián)規(guī)則分析，可以發(fā)現(xiàn)地理位置的關聯(lián)性。例如，85%的靠近高速公路的大城鎮(zhèn)與水相鄰，或者發(fā)現(xiàn)通常與高爾夫球場相鄰的對象是停車場等。

3 空間數(shù)據(jù)挖掘技術的研究方向

3.1 處理不同類型的數(shù)據(jù)

絕大多數(shù)數(shù)據(jù)庫是關系型的，因此在關系數(shù)據(jù)庫上有效地執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘是至關重要的。但是在不同應用領域中存在各種數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫，而且經(jīng)常包含復雜的數(shù)據(jù)類型，例如結構數(shù)據(jù)、復雜對象、事務數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)類型的多樣性和不同的數(shù)據(jù)挖掘目標，一個數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)不可能處理各種數(shù)據(jù)。因此針對特定的數(shù)據(jù)類型，需要建立特定的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘算法的有效性和可測性

海量數(shù)據(jù)庫通常有上百個屬性和表及數(shù)百萬個元組。GB數(shù)量級數(shù)據(jù)庫已不鮮見，TB數(shù)量級數(shù)據(jù)庫已經(jīng)出現(xiàn)，高維大型數(shù)據(jù)庫不僅增大了搜索空間，也增加了發(fā)現(xiàn)錯誤模式的可能性。因此必須利用領域知識降低維數(shù)，除去無關數(shù)據(jù)，從而提高算法效率。從一個大型空間數(shù)據(jù)庫中抽取知識的算法必須高效、可測量，即數(shù)據(jù)挖掘算法的運行時間必須可預測，且可接受，指數(shù)和多項式復雜性的算法不具有實用價值。但當算法用有限數(shù)據(jù)為特定模型尋找適當參數(shù)時，有時也會導致物超所值，降低效率。

3.3 交互性用戶界面

數(shù)據(jù)挖掘的結果應準確地描述數(shù)據(jù)挖掘的要求，并易于表達。從不同的角度考察發(fā)現(xiàn)的知識，并以不同形式表示，用高層次語言和圖形界面表示數(shù)據(jù)挖掘要求和結果。目前許多知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和工具缺乏與用戶的交互，難以有效利用領域知識。對此可以利用貝葉斯方法和演譯數(shù)據(jù)庫本身的演譯能力發(fā)現(xiàn)知識。

3.4 在多抽象層上交互式挖掘知識

很難預測從數(shù)據(jù)庫中會挖掘出什么樣的知識，因此一個高層次的數(shù)據(jù)挖掘查詢應作為進一步探詢的線索。交互式挖掘使用戶能交互地定義一個數(shù)據(jù)挖掘要求，深化數(shù)據(jù)挖掘過程，從不同角度靈活看待多抽象層上的數(shù)據(jù)挖掘結果。

3.5 從不同數(shù)據(jù)源挖掘信息

局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)以及Internet網(wǎng)將多個數(shù)據(jù)源聯(lián)成一個大型分布、異構的數(shù)據(jù)庫，從包含不同語義的格式化和非格式化數(shù)據(jù)中挖掘知識是對數(shù)據(jù)挖掘的一個挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘可揭示大型異構數(shù)據(jù)庫中存在的普通查詢不能發(fā)現(xiàn)的知識。數(shù)據(jù)庫的巨大規(guī)模、廣泛分布及數(shù)據(jù)挖掘方法的計算復雜性，要求建立并行分布的數(shù)據(jù)挖掘。

3.6 私有性和安全性

數(shù)據(jù)挖掘能從不同角度、不同抽象層上看待數(shù)據(jù)，這將影響到數(shù)據(jù)挖掘的私有性和安全性。通過研究數(shù)據(jù)挖掘導致的數(shù)據(jù)非法侵入，可改進數(shù)據(jù)庫安全方法，以避免信息泄漏。

3.7 和其它系統(tǒng)的集成

方法、功能單一的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的適用范圍必然受到一定的限制。要想在更廣泛的領域發(fā)現(xiàn)知識，空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就應該是數(shù)據(jù)庫、知識庫、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、可視化工具、網(wǎng)絡等技術的集成。

4 有待研究的問題

我們雖然在空間數(shù)據(jù)挖掘技術的研究和應用中取得了很大的成績，但在一些理論及應用方面仍存在急需解決的問題。

4.1 數(shù)據(jù)訪問的效率和可伸縮性

空間數(shù)據(jù)的復雜性和數(shù)據(jù)的大量性，TB數(shù)量級的數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，必然增大發(fā)現(xiàn)算法的搜索空間，增加了搜索的盲目性。如何有效的去除與任務無關的數(shù)據(jù)，降低問題的維數(shù)，設計出更加高效的挖掘算法對空間數(shù)據(jù)挖掘提出了巨大的挑戰(zhàn)。

4.2 對當前一些GIS軟件缺乏時間屬性和靜態(tài)存儲的改進

由于數(shù)據(jù)挖掘的應用在很大的程度上涉及到時序關系，因此靜態(tài)的數(shù)據(jù)存儲嚴重妨礙了數(shù)據(jù)挖掘的應用。基于圖層的計算模式、不同尺度空間數(shù)據(jù)之間的完全割裂也對空間數(shù)據(jù)挖掘設置了重重障礙。空間實體與屬性數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系僅僅依賴于標識碼，這種一維的連接方式無疑將丟失大量的連接信息，不能有效的表示多維和隱含的內在連接關系，這些都增加了數(shù)據(jù)挖掘計算的復雜度，極大地增加了數(shù)據(jù)準備階段的工作量和人工干預的程度。

4.3 發(fā)現(xiàn)模式的精煉

當發(fā)現(xiàn)空間很大時會獲得大量的結果，盡管有些是無關或沒有意義的模式，這時可利用領域的知識進一步精煉發(fā)現(xiàn)的模式，從而得到有意義的知識。

在空間數(shù)據(jù)挖掘技術方面，重要的研究和應用的方向還包括：網(wǎng)絡環(huán)境上的數(shù)據(jù)挖掘、柵格矢量一體化的挖掘、不確定性情況下的數(shù)據(jù)挖掘、分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘查詢語言和新的高效的挖掘算法等。

5 小結

隨著GIS與數(shù)據(jù)挖掘及相關領域科學研究的不斷發(fā)展，空間數(shù)據(jù)挖掘技術在廣度和深度上的不斷深入，在不久的將來，一個集成了挖掘技術的GIS、GPS、RS集成系統(tǒng)必將朝著智能化、網(wǎng)絡化、全球化與大眾化的方向發(fā)展。

智能物流的技術體系包括

智能物流的技術體系包括：自動識別技術；數(shù)據(jù)挖掘技術；末端技術；GIS技術。

一、自動識別技術（Automatic Identification and Data Capture）就是應用一定的識別裝置，通過被識別物品和識別裝置之間的接近活動，自動地獲取被識別物品的相關信息，并提供給后臺的計算機處理系統(tǒng)來完成相關后續(xù)處理的一種技術。

二、數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

三、末端治理（end-of-pipe treatment）是指在生產(chǎn)過程的末端，針對產(chǎn)生的污染物開發(fā)并實施有效的治理技術。但隨著時間的推移、工業(yè)化進程的加速，末端治理的局限性也日益顯露。

四、GIS技術（Geographic Information Systems，地理信息系統(tǒng)）是多種學科交叉的產(chǎn)物，它以地理空間為基礎，采用地理模型分析方法，實時提供多種空間和動態(tài)的地理信息，是一種為地理研究和地理決策服務的計算機技術系統(tǒng)。

當前文章：gis相關技術體系 gis的關鍵技術
網(wǎng)頁鏈接：http://www.chinadenli.net/article10/dohjddo.html

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