这篇计算机信息技术论文发表了地理信息行业的计算机技术现状和发展，地理信息行业是地理测绘技术、航空航天技术、计算机技术等相互渗透、交叉和融合发展的产物，论文对地理信息行业以及地理信息行业所使用的计算机技术进行讨论，简要分析了计算机技术在未来地理信息行业的发展趋势。
关键词：计算机信息技术论文,地理信息行业,计算机技术
1 地理信息行业的介绍
地理信息行业是地理测绘技术、航空航天技术、计算机技术等相互渗透、交叉和融合发展的产物，它不仅包括地理信息系统(GIS，Geographic Information System)产业、卫星导航与定位产业、遥感产业、航空航天产业，也包括地理信息服务、基于位置服务(LBS，Location Based Service)等。它的基础知识是地理和测绘，计算机技术作为它的技术支撑为他进行数据处理与分析，它的应用领域大致有地理、管理等许多相关行业和部门。地理信息行业是当前全球一个非常热门的高新技术产业，它在国家与社会的发展和人们的日常生活中正在发挥愈来愈重要的作用，地理信息行业已经在诸如政府进行公共事业管理、环保部门进行环境监控、军队进行军事指挥、电信运营商进行资源管理等多方面得到充分的应用。
地理信息产业的活动是对地理信息资源进行采集、处理与应用的过程。其主要阶段如下：
1.1 数据获取
获取数据的方式大致分为地面平台和远地平台采集。地面平台主要包括一些遥感设备，用于测量近距物体影像;远地平台主要指各类飞行器、人造卫星等。近些年来，卫星功能越来越强大，其数据应用也越来越广泛，卫星获取数据所占的比重越来越大。
1.2 数据处理
一般而言，最初采集到的数据还不能直接满足地理信息行业应用的需要，需要进行加工处理。因此将在数据获取阶段采集到的相关数据后进行处理是应用前的必要环节。如对航空航天图片进行镶嵌和数字微分纠正，按照一定图幅范围裁剪congress输出数字正射影像图DOM、标识地面上的建筑物、桥梁和花草树木等的高度从而生成数字表面模型DSM、用一组有序数值阵列生成标识地面高程的实体地面模型DEM。此外，通过数据处理，也可将不同方式的数据采集结果进行融合，从而消除来自不同数据源的数据之间可能存在的冗余和歧义，从而改善影像数据的精确度、提高可靠性以及使用率，以达到目标描述清晰、完整和准确的目的。
2 地理信息行业相关计算机技术介绍
地理信息产业在数据获取阶段所采集到的数据资源是数据量最大的信息源之一，为从大量的数据中挖掘出有用的信息，需要对初始数据进行数据挖掘，这将利用到大数据处理、机器学习、深度学习等先进的计算机技术。由于地理信息基本上都是三维的，而传统的二维数据处理技术在对数据进行运算分析后的表现和展示不够直观，因此难以满足广大用户的需求，虚拟现实技术的出现恰好使数据的展现更加符合客观实际。地理信息行业的数据计算量大且计算复杂，对单纯靠CPU来计算是远远不够的，CPU+GPU的硬件框架更加符合实际需求。
2.1 大数据处理技术
近年来，越来越多的应用都需要处理大量的流式数据，这些应用的实例包括：地理信息数据、网络应用、视频监控等。在这种数据流模型中，数据以大量、快速、时变的数据流持续到达，大数据处理技术就是一种用来处理这种海量数据流的计算机技术，它通常包括云计算技术、分布式处理技术、分布式存储技术等。云计算是一种虚拟的计算机资源提供模式，云计算技术可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、以及回收资源;分布式处理是将分散在不同地方的若干台计算机利用网络连接起来，通过一定的计算机程序协调完成大规模数据处理的计算机系统;分布式存储是将大量的数据分散存储到不同的计算机节点上以降低单个计算机的存储负载。
2.2 机器学习技术
机器学习是通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息，数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型，机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。机器学习其实就是通过学习以及積累经验来产生解决问题的程序，其应用主要有人工智能，推荐系统等。
2.3 深度学习技术
深度学习是机器学习的一个延伸，其目的在于模拟人脑对事物进行分析学习的神经网络，它通过模仿人脑的运行机制来解释给定的数据，如图像、文本以及声音等。Google公司已经成功的利用深度学习技术编写了一个可自主识别照片位置的程序。
2.4 虚拟现实技术(VR)
虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。当前，在地理信息行业虚拟现实技术的应用并不少见，比如百度地图提供的街景功能使得用户可以在其观察点放大缩小其眼前的人或物并且可以改变视角等。
2.5 CPU+GPU框架
CPU即中央处理器是计算机的控制核心和运算核心，它负责处理、运算计算机内部的所有数据。GPU即图形处理器，它拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并行计算架构，GPU可以进行几乎全部与计算机图形有关的数据运算。将CPU与GPU相结合，使CPU主要实现控制功能，GPU实现计算功能，可以极大地提高这个系统的性能。如在地理信息行业中有一种非常重要的技术——地图切片技术。切片技术按照不同的比例尺将整个地图切成片并将不同比例的切片构成树状结构，我们在查看地图时并不直接加载整个地图，当选择放大时便加载该切片的下级切片，因此，地图切片的速度也就直接影响到了webgis的速度，而我们可以利用CPU+GPU搭建集群环境并行切片可极大的提高切片处理效率。
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