地理信息科学在智慧城市建设中的作用
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崔铁军，教授，主要从事地理信息科学理论与方法及智慧城市等方面的研究。
【摘要】 针对智慧城市建设的需求和任务，提出了智慧城市建设的内涵、总体框架、核心技术、关键技术和应用领域，探讨了地理信息科学的形成与研究内容。基于地理位置与时间是信息的基本属性以及可视化是人类获取知识的主要途径2个基本事实，从理论支撑、多学科融合、位置感知、环境变化感知、基于时空多源数据整合、时空过程分析、可视化表达和软件平台支撑8个方面阐述了地理信息科学在智慧城市建设中的地位和作用。
【关键词】智慧城市建设；地理空间数据；地理信息科学
”城镇化是将农村人口转化为城镇人口的一个过程， 是解决资源、环境、庞大的人口物质需求与我国可持续发展的多种矛盾以及实现现代化的必由之路。经过几十年的不懈努力， 中国城镇化取得了巨大的成就， 但也随之带来了交通拥挤、居民居住条件较差、环境噪声污染严重、水资源短缺、犯罪率居高不下、天然气普及率和硬化道路比重低以及污水污物处理设施缺乏等一系列城市问题。 城市是一个整体， 由于城市管理的复杂性和人管理能力的有限性， 目前我国不得不将城市分割管理， 形成了以分工为基础、以各司其职和层级节制为特征的行政管理体制。 随着城市规模的不断扩大， 这种体制出现了行政业务间、政府各部门间、各地方政府间、垂直部门与地方政府间以及各行政层级间的分割， 形成了碎片化的分割管理模式。在网络化、信息化快速发展的今天， 这种管理模式的缺陷更加突出， 既妨碍了政府整体效能的实现， 加大了部门间协调的成本， 又阻碍了服务政府的建设， 并给公众办事带来极大的不便。智慧城市建设就是通过信息技术在新型城镇化的规划和建设、管理和运行、生产和生活等各方面全方位的嵌入、渗透和应用， 提升城镇化发展水平， 推动产业转型升级和政府行政效能大幅提升， 它在城镇化推进的过程中扮演着越来越重要的角色。
当前我国智慧城市建 32 47041 32 15233 0 0 2651 0 0:00:17 0:00:05 0:00:12 2803设还处于初级阶段， 各行各业围绕智慧城市规划与建设开展了智慧城市的本质内涵、框架体系及规范标准的研究[1-3]， 政府也出台了多项政策措施， 布置了各类智慧城市建设试点， 开展了多种基础设施建设， 探索了众多智慧应用体系， 制定了相关实施保障体系， 为智慧城市规划与建设奠定了重要基础、取得了初步成效。但人们对智慧城市的本质内涵定义尚不清晰， 结构也不明确， 且缺乏统一的标准规范， 最重要是理论研究还不完善。本文从智慧城市建设目标和任务出发， 分析研究智慧城市的总体框架、核心技术体系、关键技术和应用领域， 依据地理信息科学的理论、技术、系统和工程方法， 探讨地理信息科学与智慧城市建设间的关系， 旨在研究地理信息科学在智慧城市建设中发挥的作用。
1智慧城市的内涵
1.1智慧城市的概念
数字城市建设中面临着实时性获取、信息共享、业务协同和智能决策四大问题， 无法满足城市各种综合应急资源服务、统一指挥和联合行动以及为市民提供相应紧急救援服务的迫切需求。物联网、云计算和智能决策新技术的应用为解决数字城市面临的上述问题提供了机遇， 为实现城市全面透彻的感知、泛在的互联、智能的融合以及分析决策应用提供了保证。智慧城市就是数字城市的智能化， 是数字城市功能的延伸、拓展和升华， 通过物联网把数字城市与物理城市无缝连接起来， 利用云计算和网格计算技术对实时感知数据进行快速协同处理， 并提供智能化服务， 提升人们对城市的感知能力、逻辑思维能力、自学习与自适应能力和行为决策能力。
智慧城市的核心包括： ①感知化、互联化、协同化和智能化， 包括通过物联网实现物理城市全面、综合的感知和对城市运行核心系统的实时感测， 实时智能地获取物理城市的各种信息；②通过互联网实现感知数据的智能传输和存储， 将多源异构数据整合为一致性数据， 实现全城域数据关联， 构建智慧的数据基础设施；③基于云计算这种新的服务模式， 充分利用和调动现有一切信息资源， 通过构架一个新型的服务模式或一种新的能提供服务的系统结构， 解决多源异构海量数据的处理问题； ④利用大数据技术对实时感知数据进行快速和协同处理， 对海量感知数据进行并行处理， 实现数据挖掘与知识发现， 为人们提供各种不同层次、不同要求的低成本、高效率的智能化服务， 进行科学决策和预测分析， 从而构建智慧城市。
1.2 智慧城市的核心技术体系
智慧城市核心技术体系可以通过五纵五横的立体框架来描述。五纵指贯穿智慧城市建设各个层面的5 个支撑体系， 包括核心技术体系、智慧标准规范体系、安全保障体系、政策法规体系和运营管理体系。五横指核心技术体系划分为基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层和决策层5 个层面。.
1.2.1 核心技术体系
信息基础设施层包括感知、通信网络和海量存储计算等基础设施， 其在智慧城市中的主要功能是识别物体和采集信息， 用以解决人类世界和物理世界的数据获取问题。信息基础设施采用传感器技术、条形码技术、智能终端(智能手机、平板电脑、智能电视和智能卡等)、RFID 技术、影像采集、卫星遥感、无人飞机摄影、三维激光雷达和卫星定位技术等实现对城市范围内人、事件、基础设施、环境和建筑等各方面元素的实时动态识别和信息采集。把传感器与通讯网络相连接， 形成物物相连的物联网， 实现城市的全面感知。
信息资源层包括基础数据库、专业数据库和数据库更新管理系统3 个部分。基础数据库包括自然资源和地理空间基础数据库、人口基础数据库、法人单位基础数据库、宏观经济基础数据库和地名地址数据库五大基础数据库， 其中地理空间基础数据库是实现信息空间定位、空间分析的基础， 它以地理空间基础数据库为依托， 以地名地址数据库为纽带， 将五大基础数据库连接成一个有机的整体， 为全面表达自然、社会和人类活动提供基础依据.。专题数据库是基于五大数据库建立的涉及土地、规划、房产和交通等各行业的专题数据库， 主要用于城市各部门的管理和决策，并为社会提供行业数据服务。
应用支撑层采用逻辑集中、物理分散的方式建立信息资源目录， 利用数据共享交换平台和统一的数据标准实现各部门和各行业业务数据的互联互通， 使各类基础数据库和专业数据库形成一个有机整体。
应用层是面向政府、企业和公众的信息服务层，各个业务部门根据自身的业务需求， 利用应用支撑层提供的各种信息资源， 建立自己的业务系统， 包括电子政务、电子商务与现代物流、企业和社区管理等， 它们是互相联系的完整的城市信息系统体系， 直接服务于政府、企业和公众。
决策层是由城市各种基础和专业的数据库、各种决策模型组成的模型库以及求解某一(或某些)领域问题所用知识组成的知识库，通过调用各种信息资源和分析工具，为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的依据，帮助决策者提高决策质量和水平。
1.2.2 标准体系
在智慧城市标准体系的建设中， 还要通过各类技术标准、数据标准、接口标准、技术规程和作业流程的贯彻执行， 实现各类应用系统的整合、集约和共享。 智慧城市标准体系的制定要充分吸收国际上相关标准规范， 基于现有国家、行业和地方的标准规范， 结合智慧城市建设所需， 形成完善、实用、可行的智慧城市建设标准体系框架。
1.2.3 安全体系
智慧城市所承载的信息资源涉及大量个人、企业和政府机密信息， 利用信息安全设备、技术、法规和政策等措施保障信息网络、系统、内容被合法用户安全使用， 并禁止非法用户、攻击者和黑客使用、偷盗、破坏这些资源。因此， 智慧城市建设要求建立一种能够适应开放、共享、协作信息环境的新型信息安全体系，解决智慧城市在开放式、协同化、移动化环境中的信息安全保障难题。
1.2.4 政策法规体系
智慧城市能否顺利推进的关键是体制机制是否合理。在智慧城市的实现过程中， 完全依托行政管理、领导命令和伦理道德的约束作用解决问题显然力不从心， 而政策法规， 尤其是法律的保障作用则起到决定性作用。
1.2.5 运维和运营
智慧城市的运维是指采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等对已经建立好的智慧城市的运行环境(如硬软件环境和网络环境等)、业务系统和运维人员进行综合管理。
1.3 智慧城市的关键技术
1.3.1 基于物联网的信息实时感知互联技术
无处不在的智能传感器可以对物理城市实现全面、综合的感知， 并对城市运行核心系统进行实时感测， 从而智能地获取物理城市的各种信息。一方面，物联网可以将无所不在的智能传感器连接起来；另一方面， 利用互联网可以实现感知数据的智能传输和存储。因此， 基于城市智慧信息基础设施(网络/网格、数据)、物联网与互联网的完全连接和融合可以将多源异构数据整合为一致性数据， 使城市的各要素、单元和系统及其参与者和谐高效地运行， 达到城市运行的最佳状态。
1.3.2 基于云计算的多源数据关联和业务协同
云计算解决了搭建信息资源关联交流平台和信息孤岛的问题. 数据集成、业务协同和门户集成等各类关联集成一直是城市信息化面临的难题， 利用信息资源规划理论和方法， 从技术、业务管理和资源配置等视角对城市所有信息资源进行全面梳理， 对城市信息的采集、处理、传输、管理、分发服务和应用进行全面规划， 制定相应的数据和技术标准， 并依据数据标准， 修改、补全已有的数据， 或通过数据转换将原有数据库资源迁移到新数据库中去， 在统一的时空参考系统下， 基于城市地理空间数据集和城市基础数据集， 依次构建规划、土地管理、房产、环境、水务、生态、旅游、公安、交通、消防、人防、地震、气象和地下管网等专题数据， 使城市空间数据、基础数据和各种专题数据实现空间和时间上的统一， 并基于地址实现有机关联，成为一个整体. 利用云计算这种新的服务模式，充分调动现有一切信息资源， 构架一个新型的服务模式或一种新的能提供服务的系统结构， 对海量感知数据进行并行处理、数据挖掘与知识发现， 为人们提供各种不同层次， 不同要求的低成本、高效率的智能化服务。
1.3.3 基于大数据的数据挖掘与智能分析技术
大数据的本质是要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值， 最重要的是学会驾驭大数据. 智慧城市的建设必然产生大数据， 而大数据的应用又反过来推进智慧城市的建设。运用并行处理技术对海量感知数据进行处理， 对统计数据进行实时动态的可视化分析， 依据数据、信息、知识、智能的一体化知识转换原理， 为人们提供各种不同层次、不同要求的决策知识.智能分析研究内容主要包括： ①多尺度、多层次下不同粒度的空间知识分类和表达；②定性研究空间知识， 进而研究不同场景、不同门类空间知识的推理机理；③揭示地理空间知识推理的规律， 探索地理空间知识分析、推理和数据挖掘的理论和方法， 为智慧城市的空间知识表达、分析和推演奠定理论基础。
1.4 智慧城市的应用
1.4.1 集约化、科学化城乡建设规划
通过强化城市建设跨部门的数据整合和业务协同， 针对城市规划、土地收储、用地出让补偿、建设工程、设施维护和房产管理等重点领域， 利用先进、可靠、实用的信息技术和创新管理理念， 推动城市工程项目规划、审批、建设和监管的全过程管理体系的创新和平台建设， 实现城市规划、建设和管理全过程的科学决策与土地集约使用。
1.4.2 网格化、精细化城市运行管理
以提高城市运行管理水平为目标， 强化资源整合、信息共享和业务协同， 加快推进智慧交通、智慧城管、智慧社管、公共安全与应急、市场秩序监管以及综合市情等重点工程建设， 构建城市动态感知体系、安全运行体系和应急管理体系， 实现城市管理网格化、精细化和智能化。
1.4.3 均等化、便捷化社会公共服务
以提高基本公共服务水平为目标， 加快推进政务服务、智慧民生、智慧社区、智慧旅游及社会服务等重点工程建设， 积极推进政务公开、网上办事和网络问政等服务型政府建设， 着力发展社保、医疗、教育和民政等均等化、便捷化社会公共服务体系， 进一步提升城市宜居、宜业、宜商、宜游的综合承载能力和人民幸福指数。
1.4.4 绿色循环低碳的生态文明建设
以人与自然、人与人、人与社会的和谐共生、良性循环、全面发展、持续繁荣为基本宗旨， 以改善生态环境质量、维护生态环境安全为目标， 坚持生态环境保护与生态环境建设并举， 加快推进智慧生态、智慧水务、智慧园林和智慧环保等重点工程建设， 整合农业、林业、园林、环保和城建等部门资源， 大力推进生态建设与环境保护专题公共数据库建设， 开展生态建设与环保规划、节能减排综合监测、水资源综合管理和生态承载能力监测， 进一步强化水资源、森林植被资源、大气环境和土地资源的保护力度， 构建高端、高效、低碳、绿色的智能化城市生态资源环境保护体系， 切实提高人民生活环境质量。
2地理信息科学的形成与研究目标
地理信息可以表征地理现象的数量、质量、分布特征、内在联系和运动规律， 空间和时间是地理信息的基本特征，也是一切信息的基本属性。可视化是人类获取地理信息的主要途径， 地图是表达地理信息的主要语言。地理信息科学是关于地理信息的本质特征和运动规律的一门学科， 是近40 年来新兴的一门集地理学、计算机、遥感技术和测绘学于一体的边缘学科。
2.1 地理信息科学的形成与发展
地理信息科学的形成与发展经历了计算机辅助地图制图、地理信息系统、地理信息服务和地理信息科学不同的发展路径。
2.1.1 以地图制图为目的的数字地图制图
20 世纪50 年代， 人们把计算机引入地图制图产生了计算机辅助地图制图技术；1964 年英国牛津大学设计了自动制图系统；1970 年代中科院地理研究所研制专题制图自动化系统[4]， 1970 年代末原解放军测绘学院实现了地形图自动化绘制[5]；1990 年代地质大学研制出地图编辑出版系统MapCAD， 实现了地图制图与地图制印一体化(编印一体化)， 通过激光照排系统把计算机编绘的地图成果输出成高精度分色胶片， 直接制版印刷， 实现了全数字化生产. 早期地图数字化的主要驱动力是地图制图， 地图数据由某一特定比例尺的地图经数字化产生， 以相应的图式和规范为标准， 依然保留着地图的各项特征. 地图数据强调可视化， 忽略了实体的空间关系。
2.1.2 以应用分析为目的的地理信息系统
几乎与计算机制图同时， 人们开始利用计算机收集、存储和处理各种与地理空间分布有关的属性数据，并希望通过计算机对数据进行分析以直接为管理和决策服务。1956 年， 奥地利测绘部门利用计算机建立了地籍数据库， 随后其逐步发展成为土地信息系统(land information system， LIS)用于地籍管理。1963 年加拿大测量学家Tomlinson 提出了地理信息系统术语， 并建立了加拿大地理信息系统(Canada geographic information system， CGIS)用于自然资源的管理和规划。Esri在1981年发布了ARC/INFO 商业软件，并在2001年推出Arc GIS 8.1， 具有对地理数据的创建、管理、综合和分析能力。 2000年，我国超图公司推出了SuperMap软件。这些GIS 软件为单机和分布式网络用户提供地理数据的处理和发布服务。 研究地理信息系统的主要目的是解决各种地理问题。将地图数据与其他专题地理信息相结合， 由此产生了反映自然和社会现象分布、组合、联系及其时空发展和变化的地理数据. 利用计算机地理数据科学， 地理数据可以真实地描述、表达和模拟现实世界中的地理实体、现象及其相互关系与分布特征。地理数据是一类具有时间维、空间维和众多属性维的多维特征数据， 其空间维决定了空间数据具有方向、距离、层次和地理位置等空间属性；属性维则表示空间数据所代表的空间对象客观存在的性质和属性特征；时间维则描绘了空间对象随着时间的迁移行为及其状态变化。
2.1.3 以多技术集成构建地理信息服务
地理信息服务可以实时回答“在哪里”和“周围是什么”2 个与人类生活劳动息息相关的基本问题[6]， 是为了吸引更多潜在用户和提高地理信息数据与系统的利用率所建立的一种面向服务的商业模式。用户可以通过互联网按需获取和使用地理数据和计算服务，如地图服务和空间数据格式转换等， 让任何人在任何时间和任何地点获取任何空间信息， 即所谓的4A(any body、any time、any where、any thing)。地理信息服务是将实时空间定位技术(惯性导航定位、无线电定位导航、GPS、北斗和移动通讯定位和室内定位)、网络地理信息系统、移动无线通讯技术(无线电专网、蜂窝移动通讯和卫星通讯)、计算机网络通信技术和数据库技术等现代高新技术有机地集成在一起， 实现了地理信息收集、处理、管理、传输和分析应用的网络化，并在网络环境下为地理信息用户提供实时、高精度和区域乃至全球的多尺度地理信息， 对移动目标实现实时、动态跟踪和导航定位服务的系统。
地图数据和地理数据共同支撑了地理信息服务。
地图数据和地理数据是地理空间信息2 种不同的表示方法， 地图数据强调数据可视化， 采用图形表现属性的方式， 忽略了实体的空间关系; 而地理数据主要通过属性数据描述地理实体的数量和质量特征。地图数据和地理数据所具有的共同特征是地理空间坐标，统称为地理空间数据. 地理空间数据代表了现实世界地理实体和现象在信息世界的映射， 与其他数据相比， 地理空间数据具有特殊的数学基础、非结构化的数据结构以及动态变化的时间特征， 可以为人们提供多尺度地图和各种应用分析。
2.1.4 以多学科融合形成地理信息学科
随着地理信息系统应用的不断深入， 人们开始关注地理信息表达(如地理空间理解、地图结构表达和空间语言理解)的合理性、地理建模分析(如地理对象建模、空间尺度分析和空间决策过程)的科学性以及地理信息系统技术(如人机交互界面、地理数据共享和地理信息系统互操作) 的智能性。 为了解决地球表层的地理现象和社会发展以及外层空间的环境及其动态变化过程在计算机中的表示， 一系列理论成果被创造和发展出来。在其发展过程中， 以测绘为基础， 以数据库为储存和检索的地理数据， 以计算机编程为平台逐步完善了地理信息的获取、处理、存储、管理、提取、可视化和分析等技术体系， 使地理信息学科不仅包含了现代测绘科学的所有内容，且研究范围较之现代测绘学更加广泛. 此外， 在吸收信息科学精华的同时， 地理信息学科与计算机技术结合， 形成了网络、嵌入式和组件式等多种地理信息系统， 同时推动了计算机信息科学与技术的发展。 面对艰巨而复杂的地理信息系统工程建设任务， 应用工程化的方法， 地理信息学科实现了系统的最优设计、项目建设的最优控制运行和最优管理以及人、财、物资源的合理投入、配置和组织等， 逐步完善形成了需求分析、系统设计、实施管理、质量评估和标准体系等地理信息工程技术体系。地理信息学科以应用为目的， 以技术为引导， 是在社会各行各业服务中逐步从地理学、测绘学和信息学中发展形成的一门边缘交叉学科， 其内容涵盖了基础理论、技术体系、软件系统、工程质量标准和应用等领域[7]。
2.2 地理信息科学的研究目标
地理信息科学是一门从信息流的角度研究地球表层人地关系系统的地理学科， 以揭示地理信息发生、采集、传输、表达和应用的机理为研究目的， 通过研制开发各种地理信息技术系统， 为人地系统的认知、研究和调控提供科学依据和手段， 从而促进人地系统的持续发展[8]。地理信息科学的核心是利用信息技术重构地理过程， 探讨发现地理现象的运动规律，实现地理学由定性研究到定量研究， 从定性描述到定位、定量分析， 从静态到动态， 从单要素到综合， 从局部到整体的转化， 为地理学利用最新科学技术解决重大地理环境难题开辟了一条崭新的道路。地理信息科学研究的基本内容是地理信息采集、分析、存储、显示、管理、传播和应用， 即研究地理信息流的产生、传输和转化规律。
作为一个空间的信息系统， 地理信息系统以地理空间数据为基础， 以地理空间数据模型为灵魂， 利用独特的空间思维和空间分析方法揭示事物和现象的空间分布特征、相互联系和动态变化规律。 目前， 地理空间数据模型只能表达简单的、显式的地理信息， 对隐含的、复杂的地理信息表达仍具有局限性， 特别是多源地理空间位置关联及动态时空过程还需要地理空间数据分析、关联推理分析和大数据挖掘等技术方法作为补充。
面对地理世界(从微观到宏观)中各类复杂的时空动态变化地理实体现象，利用地理信息系统进行抽象和建模、数据描述表达、存储、处理、管理、显示、分析和应用， 从而实现地理信息间的各种相关性关系关联，挖掘各种隐态信息， 揭示隐藏的地理知识， 求解各种地理问题， 为智慧城市建设提供理论和技术支撑。
3地理信息科学在智慧城市建设中的的地位和作用
地理信息科学在智慧城市建设中的作用研究基于2 个事实： 一是人类生活在地球上一切活动都在一定的时空(时间和空间)中进行， 信息都是人类活动(社会、生产和生活等)的产物， 信息的时空属性是一切信息关联的纽带；二是可视化是人类获取与表达信息的主要途径， 大数据所承载的信息， 往往通过可视化的手段， 才能被人直观地理解。 地理空间数据可视化把地理空间数据转换成为便于人们理解的图形或图像，从而动态地、形象地、多视角地、全方位地、多层面地描述地理事物与现象， 这不仅可以反映地理现象空间分布、相互联系和动态过程信息， 也弥补了人类自然语言对地理现象描述的不足， 提高了人们对地理空间的认知能力。地理信息科学在智慧城市建设中的地位和作用主要表现在以下几个方面。
3.1 地理科学是智慧城市的理论支撑之一
城市是一种包含复杂物质要素、社会关系和活动内容的客体， 以它为研究对象形成了城市地理学、城市经济学、城市社会学和城市规划学等许多学科. 现代地理学是一门研究地理环境及其与人类活动间相互关系的综合性、交叉性学科。 它以分布、形态、类型、关系、结构、联系、过程和机制等概念构筑理论体系，注重地理事物的空间格局与地理现象的发生、发展及变化规律， 以人地系统的优化为目标， 即人口、资源、环境与社会经济协调发展。城市地理学着重从空间观点研究个别城市或区域城镇体系的功能结构、层次结构和地域结构。 地理信息科学从信息流的角度研究地球表层自然要素与人文要素的相互作用及其时空变化规律， 通过对地表各圈间信息的形成和变化机制及传输规律进行研究， 揭示地理信息的发生和形成及其相互作用机理。为了控制和调节城市系统的物质流、能量流和人流等社会化指标， 使之转移到期望的状态和方式， 实现动态平衡和持续发展， 人们开始考虑对其组成要素的空间状态、相互依存关系、变化过程、相互作用规律、反馈原理和调制机理等进行数字模拟和动态分析， 发现和建立反映事物的数学模式， 利用和发展数学工具对其进行分析和推理， 获得对城市事物运动机理的认知， 从而达到预测和控制事物运动的目的， 解决城市发展人口、住宅、就业、交通、治安、环境和经济产业等问题。
3.2 地理信息科学是多学科的融合和综合
地理信息系统描述和管理的对象是地理。现代地理学研究涉及自然科学和人文科学， 在自然和人文间架起一座桥梁。自然地理学的研究对象是自然地理环境， 涉及水文、气候、植被(生物)、土壤、地貌、冻土和冰川等领域。 人文地理是一门探讨各种社会、政治、经济和文化现象的地理分布、扩散和变化， 以及人类社会活动的地域结构的形成和发展规律的学科， 包括社会文化地理学、政治地理学和经济地理学等。地理信息科学的应用涉及城市、区域、土地、灾害、资源、环境、交通、水利(水务)、农业、产业、人口、文化、卫生、治安、住房、城管、基础设施和规划管理等领域的政府部门、企业规划、物流和大众出行服务。
地理空间数据涵盖了所有的数据类型。地理空间数据是描述地球表面一定范围(地理圈和地理空间)内地理事物的(地理实体)位置、形态、数量、质量、分布特征、相互关系和变化规律的数据， 是地理空间物体的数字描述和离散表达。 作为数据的一类， 地理空间数据不仅具有空间特征、属性特征和时间特征3 个基本特征，还具备抽样性、时序性、详细性、概括性、专题性、选择性、多态性、不确定性、可靠性与完备性等特点，这些特点构成了地理空间数据与其他数据的差别。
地理信息系统开发应用了所有计算机技术， 包括高效海量数据存储技术、复杂的数据模型和结构、虚拟可视化技术、嵌入式和组件式、高速网络传输技术、并行计算处理以及图形图像输入输出技术。地理空间数据具有海量、空间、异构和多时态等特点。地理信息学科吸收信息科学的精华， 与计算机技术结合， 形成了网络、嵌入式和组件式等各种各样的地理信息系统，同时也推动了计算机信息科学与技术的发展。
3.3 位置是智慧城市数据整合与关联的基石
基于云计算的数据整合、关联分析和数据挖掘处理是智慧城市的灵魂。美国地理学家Waldo Tobler 认为任何事物都相关， 只是相近的事物关联更紧密， 即地理学第一定律. 位置作为人、事和物间相互关联的信息基本属性之一， 在实践过程中， 政府、军事和企业等不同部门为了满足自身需求， 从不同应用、不同专业、不同角度对地理物体和现象的信息进行描述和记录， 但实现区域内自然和人文地理要素的整体全息表达十分艰难。 智慧城市建设覆盖所有政府公共部门， 其核心目标是建立全市域信息模型， 构建城市核心系统的运行全图。城市数据的深度整合指针对分割和碎片化数据， 以部分服从整体的系统论为核心理念， 以业务协同和资源共享为特征， 以目标、机构、资源、业务、服务及其提供途径等要素的整合为内容， 以网络信息技术为支撑， 实现数据跨部门协作。
3.4 位置感知是智慧城市的物质基础
获取物体位置信息的技术叫做位置信息感知技术。 基于位置的服务叫做移动定位服务。位置服务是通过电信移动运营商的GSM 网、CDMA 网、3G/4G、GPS、北斗定位系统和室内定位等获取移动数字终端设备的位置信息， 在地理信息系统平台的支持下， 为用户提供的一种增值服务。位置服务具有确定某人的位置和为某人提供适合的服务两大功能。基于物联网技术的信息感知是智慧城市建设的物质基础. 位置感知和物联网技术相结合可以为智慧城市基础设施提供更加智能的技术手段， 有助于逐步构建城市智慧服务体系， 从而进一步为城市民众提供有针对性的新服务和新模式。
3.5 天空地遥感是感知城市环境变化的主要手段
天空地遥感感知在智慧城市中的主要功能是识别物体和采集信息， 用于解决人类世界和物理世界的数据获取问题。 采用传感器技术、条形码技术、智能终端(智能手机、平板电脑、智能电视和智能卡等)、RFID技术、影像采集、卫星遥感、无人飞机摄影以及车载/机载三维激光雷达等实现对城市范围内人、事件、基础设施、环境和建筑等方面元素的实时动态识别和信息采集。将传感器与通讯网络相连接， 形成物物相连的物联网， 实现信息数据的全面透彻感知和特征提取，为智慧城市环境变化监测和业务应用提供更多有价值的数据信息。
3.6 可视化是智慧城市知识获取的主要途径
大数据可视化是数据挖掘与分析研究的热点， 视觉信息感知可以辅助大数据分析。地理空间数据可视化运用计算机图形图像处理技术， 将复杂的地理科学现象、自然景观和人类社会经济活动等抽象概念图形化， 以帮助人们理解地理现象、发现地理学规律和传播地理知识， 提升人类地理空间认知能力。可视化是人类感知世界主要途径。人类日常生活中接受的信息80%来自视觉， 而图形图像是人类最容易接受的视觉信息。信息可视化技术使人们可以通过观看可视化的图形、图像获取信息的内涵和潜在结构， 大大降低了人的认知负担。
3.7 时空分析与过程模拟推演为决策提供依据
时空分析与过程模拟推演是地理学研究的基本方法。 把城市体系作为一个动态的复杂系统， 用定性定量相结合的方法对其进行分解和简化， 确定大系统和子系统所要实现的目标和制约条件， 探讨系统的最优结构和功能。系统分析通常运用数学模型反映城市系统的特征、结构和发展过程， 运用地理信息技术把时空分布的地理现象、社会发展、空间环境及动态变化进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述， 从而实现对城市生态环境的监控、模拟、推演、时空分析和评价， 进而进行科学预测和辅佐决策， 提高政府决策的科学性和效率。
3.8 地理信息系统是智慧城市的核心软件支撑
在智慧城市建设中， 运用地理信息系统手段对城市进行多尺度、多时空和多种类的数据描述， 以物联网为基础实现城市信息动态、实时、连续、全覆盖的获取， 应用数学方法， 结合智能科学的相关理论和技术， 构建城市建设和发展空间的决策模型， 认识和解决城市发展过程中相关非结构化问题， 深入研究城市系统的结构特征， 预测变化趋向， 实现对城市建设和发展的监控、模拟、推演、时空分析和评价， 提高城市建设决策的科学性和效率。地理信息系统使智慧城市不仅拥有全方位的信息采集能力， 还具备更强有力的信息处理、分析、共享和协同等能力。 在越来越多的智慧城市实践中， 空间信息和以此为基础建立的空间信息共享、协同平台， 以及由此衍生的空间信息服务生态体系已成为智慧城市建设的核心支撑之一。
4结论
智慧城市是一个复杂、巨大的系统工程， 该工程包括智慧信息基础设施系统、智慧服务公共支撑系统和智慧服务应用系统等。这些系统中又各自由若干分系统组成， 各个分系统还可以由若干个子系统构成。对于这种由系统、分系统和子系统等多层次构成的智慧城市复杂系统， 必须以系统科学和系统工程的方法论为指导， 将各个系统、分系统和子系统综合集成为一个整体， 无论是纵向还是横向都要遵循系统集成方法论， 利用辩证思维处理好结构与功能的关系。 地理信息是智慧城市整体框架中一个重要的、不可缺少的基本信息， 它以独有的时空特征为政府机构、各行各业和市民提供基于位置的信息服务， 并以位置和时间为基准集成、融合、关联、整合全市域所有信息资源，为数据挖掘、知识推理和知识发现提供信息支撑；可视化为智慧城市各种信息表达提供重要手段， 全面应用于国民经济的各个部门， 渗透到百姓生活的方方面面， 深刻影响着每个人获取信息的能力和方式；以地理学理论为依据、以地理空间数据为基础、以多源地理信息关联、动态时空过程分析为方法， 挖掘各种隐态信息、揭示隐藏的地理知识和求解各种地理问题，为城市建设决策提供科学依据。同时， 综合性的城市问题和爆发增长的城市信息对地理信息科学提出了更高要求， 也促进了地理信息科学的不断发展。
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来源：《天津师范大学学报·自然科学版》（版权归原作者及刊载媒体所有）
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编辑 /张洁 审核 /范芷睿
指导：万剑华教授(微信号wjh18266613129)