前言

        WebGIS（Web GIS）是一种基于Web的地理信息系统，它可以实现地理空间数据的查询、分析、管理和可视化。与传统的 GIS 相比，WebGIS 是通过浏览器实现客户端与服务器间的信息交流，成本降低，且界面友好，容易操作；客户端一般执行地图显示和信息查询目标的选定，数据的调用、处理、清洗、转换、空间分析等都是在服务器完成，这样分布式的系统不仅简化了客户端的结构，降低了客户端负荷，也降低了对宽带的要求；对时空大数据的存储可以放在多台服务器中，服务器可以位于多地，可降低系统的负载；可以跨平台，兼容 Windows 系统、Unix 系统等；对于时空大数据不仅实现了数据的高度共享，也可以实现数据的实时更新；基于 Internet 体系，具有很好的扩展性。随着WebGL的技术在不断的升级和应用，同时实景三维需求的井喷式爆发，WebGIS的技术也迎来了迅猛的发展，对于之前比如依赖网络通讯、信息安全、GIS 空间分析应用薄弱、真三维 GIS 不成熟、多源异构数据的互操作等存在的技术瓶颈也在被逐步突破，WebGIS将在实际应用中绽放更加绚丽的光彩。

一、WebGIS的行业应用

        WebGIS已经被广泛应用于多个领域，包括城市规划、交通管理、环境保护、农业管理等。多场景融合应用是WebGIS的一个重要发展方向，它可以将多种场景和需求相结合，以实现更加全面、更加精准的分析和决策。

 1、城市规划

        在城市规划中，WebGIS可以用于地图制作和查询。通过将地图和空间数据相结合，用户可以轻松了解城市的地理位置、交通状况、人口分布等信息。同时，WebGIS还可以提供地图查询功能，用户可以根据自己的需求查询特定区域的空间数据，如道路、建筑物、公共设施等。下图是在城市建设过程中结合POI数据进行的公共服务设施的分布规划参考设计，图片来源基于多源数据的夜间经济时空分布格局研究方法。

 2、交通管理

        在交通管理中，WebGIS可以用于交通流量分析和预测。通过利用WebGIS的缓冲区分析、交通网络分析等功能，可以对城市道路的交通流量进行实时监测和分析，以预测交通拥堵情况，并提出改善交通状况的建议。此外，WebGIS还可以提供交通导航功能，帮助用户快速找到最优路线，参考来源：上海市交通规划大数据平台建设与应用。

 3、环境保护

        在环境保护中，WebGIS可以用于空气质量监测和分析。通过利用WebGIS的空间分析功能，可以对城市范围内的空气质量进行监测和分析，以了解空气污染源的分布情况，并提出改善环境质量的建议。此外，WebGIS还可以提供空气质量预测功能，帮助用户及时了解空气质量状况，并采取相应的措施，信息来源天地图气象专题展示：

4、智慧农业

        在农业管理中，WebGIS可以用于农田监测和管理。通过利用WebGIS的空间分析功能，可以对农田范围内的土壤湿度、温度、光照等因素进行监测和分析，以了解农作物生长情况和产量情况，并提出改善农业生产效益的建议。此外，WebGIS还可以提供农田规划功能，帮助用户合理规划农田使用。

 5、智能物联网

        随着5G甚至6G技术的不断发展，万物互联不在有连接的技术问题，基于GIS更加方便快捷的进行空间位置的展示，GIS将赋能物联网+，支撑更高效的管理和信息高效利用。

二、WebGIS的产业规模

        参考去年的地信产业发展报告指出，未来GIS行业大方向，2025年-2030年的发展是这几个大的方向如下图所示：

         测绘市场偏向于基础数据的采集，以装备为抓手；以智慧城市、数字政府建设、行业信息化等发展和自主可控的要求的GIS市场；以卫星遥感、无人机遥感结合5G/6G通讯技术，者具有较大的市场潜力；随着我们自主的北斗全球导航的推广和应用，自动驾驶、智慧交通的北斗深度融合应用也非常具有想象力。而这些市场的基础，无不是都围绕着GIS而生。

        在自主可控的GIS应用里面，对技术的掌握要求就比较高。类似于Arcgis这样的平台和产品，将会在实际生产中进行逐步的替代，不过目前Arcgis的全球及国内的市场份还是比较高的，尤其在政府等行业里面占比更高，用户已经有了根本的依赖，全面替代可能需要一些时日，但兵马未动粮草先行，对于技术的研究和预研可以提前进行，有备无患。

三、WebGIS的未来热点技术

        随着移动化、云计算、数据挖掘、虚拟现实和人工智能技术的不断发展，在未来，WebGIS将会朝着这几个方向不断发展。把WebGIS和这些技术进行深度融合后，才能发现更多的数据之美，GIS之美，信息交叉融合之美。

1、云计算+数据存储

        WebGIS在云计算和存储方面的技术趋势主要包括以下几个方面：

云原生技术：WebGIS应用应该具有弹性、水平扩展、自动化、韧性、容错等特点，以满足在云环境下的高可靠性、可扩展性和高性能需求。在支撑大规模的空间数据存储和空间分析方面，采用超大规模集群来满足快速数据制图及空间分析处理。在计算过程中会涉及到多个节点之间的数据传输和存储，因此需要采用分布式技术，如Hadoop、Spark等，以实现数据的高效管理和分析，参考来源：国家气象科学数据中心。

多云环境：WebGIS应用会部署在多个云环境中，包括公有云、私有云和混合云等。在云上部署和应用时有大量的数据传输和存储，因此需要保证数据的安全性和隐私性。开发者需要采取相应的安全措施，如数据加密、身份认证、访问控制等，以确保数据的安全性和隐私性。

可视化技术：WebGIS应用需要将地理空间数据展示在Web页面上，以便用户查询和分析。因此，需要采用可视化技术，如地图可视化、交互式地图可视化等，以提高用户体验和查询效率。在面对大量的数据和复杂的分析时，需要采用高性能计算技术，如GPU、FPGA等，以提高计算效率和精度。

 2、大数据

        近年来，大数据技术得到了长足发展，对各行各业的生产模式、经营模式产生了深刻影响。交通规划行业是最早涉足大数据挖掘的行业之一，日渐丰富的大数据资源极大提高了分析内容的精度和广度[。然而，大数据技术在应用过程中也存在一系列问题：数据来源多样、统计口径不一、适用性不同，导致数据应用不够规范；数据处理的门槛较高、数据保密的制度限制，导致数据应用范围受限；交通模型专业软件的应用不能普及到一般交通规划师；数据分析师和规划分析师对数据的理解不同，导致沟通效率低下等。在此背景下，汇集多维度、多渠道数据，基于B/S模式研发面向规划业务人员的规划大数据平台。在数字化转型背景下，以大数据平台作为媒介，及时地进行信息的传递与沟通。

        上图参考了上海市交通规划大数据平台技术框架，技术框架采用数据层、支撑层、应用层和展示层四层架构，利用当前数据库和GIS领域的一些最新技术。

1)数据层采用PostgreSQL数据库作为关系数据库存储结构化指标表，同时使用PostGIS扩展模块进行空间数据存储，对于用户自定义上传的文件和地图使用MinIO对象存储工具进行存储。

2)支撑层提供平台层的支撑，SQLAPI提供SQL查询支持，Zuul网关提供接口服务支持，Oauth进行权限管理，并使用Docker进行容器化部署，便于部署维护。

3)应用层基于SpringBoot框架提供应用后端支撑，基于GeoTools提供GIS分析支持，并搭建自定义瓦片服务，使用GeoServer发布网络地图服务(Web Map Service, WMS)。

4)展示层面向终端用户，前端页面基于Vue框架进行开发，前端地图引擎使用MapBoxGL框架，前端UI使用Element框架快捷开发，并用Echarts框架进行图表展示。

上述架构准确来说，仅提供了面向开发的架构，在大数据的架构上就缺少了一些东西。比如，在后台服务框架上，GeoTools在解决多源数据时，会面临数据标准不一而导致的数据接入问题，可以采用Gdal等开源工具进行技术升级。在大数据应用方面，包括Hbase、Hive、Flink、Stream等应用不足。在未来的技术应用中存在不足，需要大力发展。

        PostGis和NoSQL合理分担数据存储和空间分析能力。在数据存储方面，利用NoSQL的一些特性来解决PostGIS等在关系型数据库中的不足，同时利用PostGIS在空间分析方面的优势，把空间和属性信息进行分类管理，也是一条值得去探索和优化的关键技术。

 

CREATE OR REPLACE FUNCTION "public"."st_asewkt"(text)
  RETURNS "pg_catalog"."text" AS $BODY$ SELECT public.ST_AsEWKT($1::public.geometry);  $BODY$
  LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT
  COST 500

CREATE OR REPLACE FUNCTION "public"."st_buffer"(text, float8)
  RETURNS "public"."geometry" AS $BODY$ SELECT public.ST_Buffer($1::public.geometry, $2);  $BODY$
  LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT
  COST 100

 3、人工智能

        人工智能在WebGIS的深度应用主要包括以下几个方面：

1. 地图推理与决策支持：利用机器学习、自然语言处理、图像处理等人工智能技术，对地图数据进行分析和推理，以提高决策支持的准确性和效率。
2. 空间分析与可视化：采用深度学习、神经网络、小波分析等人工智能技术，对空间数据进行高级分析和可视化，以获取更加直观、准确的空间信息。
3. 地图文档自动化：将自然语言处理、机器学习等人工智能技术应用于地图文档处理中，实现地图文档的自动化分类、标注、检索和分析。
4. 网络分析与安全：采用网络分析、社交网络分析等人工智能技术，对网络数据进行深入分析和挖掘，以发现网络安全威胁和异常行为，提高网络安全管理和保障的效率和准确性。
5. 智能问答与知识管理：利用自然语言处理、机器学习等人工智能技术，实现地理信息系统中的智能问答和知识管理，以提高问题解决和知识获取的效率和准确性。
6. 地理信息协同过滤：采用协同过滤算法、人工智能技术等，实现地理信息系统中的跨领域知识协同过滤，以增加结果数量和质量，提高系统推荐准确性和用户满意度。

        人工智能在WebGIS的应用也是非常紧密的，以上都是一些非常值得深入研究的点。这里以遥感影像为例，以Segement Anything Model(简称SAM）为例，简单讲述数据标注和自动提取的应用场景。

        Segment Anything是由Facebook Research团队开发的一个强大的图像分割工具库。图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的不同物体或者区域进行像素级别的分割。Segment Anything提供了丰富的图像分割算法和工具，包括传统的方法和基于深度学习的方法，可以用于各种图像分割任务，如语义分割、实例分割、边界检测等，segment-anything开源地址。

1. 多样化的图像分割算法：Segment Anything涵盖了多种图像分割算法，包括传统的基于图像处理和计算机视觉技术的方法，以及基于深度学习的方法，如FCN、U-Net、Mask R-CNN等。这意味着用户可以根据不同的任务和需求选择合适的算法进行图像分割，提供了丰富的选择空间。
2. 高效的实现和性能：Segment Anything项目提供了高效的图像分割算法实现，经过了精心优化，具有较高的运行速度和较好的分割性能。这对于需要在大规模图像数据上进行图像分割的研究者和开发者来说，能够提高工作效率和实现优秀的分割结果。
3. 易用的工具和接口：Segment Anything项目提供了丰富的工具和接口，使用户可以方便地使用和调试图像分割算法。这包括了预处理、后处理、评估、可视化等功能，简化了图像分割任务的复杂性，降低了使用门槛，适合各种使用场景，包括学术研究和实际应用。
4. 强大的应用场景：Segment Anything支持多种图像分割任务，包括语义分割、实例分割、边界检测等，可以广泛应用于计算机视觉、图像处理、医学影像、自动驾驶、机器人等领域。对于从事相关研究或者应用开发的人员来说，Segment Anything是一个强大的工具，可以帮助实现各种复杂的图像分割任务。

        来看看SAM管网提供的演示DEMO,非常完整的演示了自动标注的过程。

         在GIS领域，基于遥感影像的房屋或者土地边界自动提取分割，直接生成矢量边界，无疑对于外业调查或者举证具有友好的操作模式，大大的提高了劳动生产力，也能提高作业精度。下面以航空遥感或者无人机遥感为例，对图像实现自动分割。

         SAM缺点：在分辨率不高的情况下，图像自动分割提取的范围轮廓边界存在精度差，因此在大面积的航空影像下提取，只能作为一个参考，作为下一步工作的依据。但是结合无人机遥感进行高分辨率的提取，是一条值得期待的道路。或者用于面积稍大的江河湖等提取，效果不错。

 总结

        关于WebGIS建设，个人粗浅认为WebGIS不是简单的将桌面GIS进行Web化。需要针对不用的用于群体，开发出兼顾专业性和普适性的WebGIS应用。这样才能既满足专业人士进行高级空间分析，也能让普通大众了解使用GIS。充分利用WebGIS的优势，扩大GIS用户群和应用范围，甚至覆盖GIS圈外的群体，帮助他们用GIS来表达和使用GIS解决问题。全面拥抱互联网思维，让用户来帮助软件进行升级和变革。将GIS作为生产力提升的工具和科学研究的有力辅助工具。路走的人多了才会更好走。

        以上就是本文的主要内容，文章简单对WebGIS进行了介绍，然后围绕WebGIS的行业应用、产业规模以及未来技术热点等进行深入的阐述，在未来技术热点中，紧紧抓住云计算+数据存储、大数据、人工智能融合三个方面进行了扩展。海阔凭鱼跃，天高任鸟飞，GIS大融合的时代已来，WebGIS大有可为。行文仓促，难免有疏漏，有不当之处，请各位朋友批评指正。

【备注】

        本文中一些图片来源于互联网公开数据，在连接中已保留原始链接。站在巨人和前辈的肩膀上，才能站得更高，看得更远。