地理信息系统路径分析

1. 百度地图的路径搜索算法

这个还是要问程序猿，现在比较流行A*算法，至于网络是否开发出了新的算法不得而知，毕竟没有完全相同的程序。
给你看一篇文献：
地图中最短路径的搜索算法研究
学生:李小坤 导师：董峦
摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。
关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法；
The shortest path of map's search algorithm
Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic.
Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm;
前言：
最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。

在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1]
(1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。
(2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。
(3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。
地图中最短路径的搜索算法:
1、广度优先算法
广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。广度优先算法其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。BFS并不使用经验法则算法。
广度优先搜索算法伪代码如下：[2-3]
BFS(v)//广度优先搜索G，从顶点v开始执行
//所有已搜索的顶点i都标记为Visited(i)=1.
//Visited的初始分量值全为0
Visited(v)=1;
Q=[];//将Q初始化为只含有一个元素v的队列
while Q not null do
u=DelHead(Q);
for 邻接于u的所有顶点w do
if Visited(w)=0 then
AddQ(w,Q); //将w放于队列Q之尾
Visited(w)=1;
endif
endfor
endwhile
end BFS
这里调用了两个函数：AddQ(w,Q)是将w放于队列Q之尾；DelHead(Q)是从队列Q取第一个顶点，并将其从Q中删除。重复DelHead(Q)过程，直到队列Q空为止。
完全性：广度优先搜索算法具有完全性。这意指无论图形的种类如何，只要目标存在，则BFS一定会找到。然而，若目标不存在，且图为无限大，则BFS将不收敛（不会结束）。
时间复杂度：最差情形下，BFS必须寻找所有到可能节点的所有路径，因此其时间复杂度为,其中|V|是节点的数目，而 |E| 是图中边的数目。
空间复杂度：因为所有节点都必须被储存，因此BFS的空间复杂度为，其中|V|是节点的数目，而|E|是图中边的数目。另一种说法称BFS的空间复杂度为O(B),其中B是最大分支系数，而M是树的最长路径长度。由于对空间的大量需求，因此BFS并不适合解非常大的问题。[4-5]
2、深度优先算法
深度优先搜索算法（Depth First Search）英文缩写为DFS，属于一种回溯算法，正如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。[6]其过程简要来说是沿着顶点的邻点一直搜索下去，直到当前被搜索的顶点不再有未被访问的邻点为止，此时，从当前辈搜索的顶点原路返回到在它之前被搜索的访问的顶点，并以此顶点作为当前被搜索顶点。继续这样的过程，直至不能执行为止。
深度优先搜索算法的伪代码如下：[7]
DFS(v) //访问由v到达的所有顶点
Visited(v)=1;
for邻接于v的每个顶点w do
if Visited(w)=0 then
DFS(w);
endif
endfor
end DFS
作为搜索算法的一种，DFS对于寻找一个解的NP（包括NPC）问题作用很大。但是，搜索算法毕竟是时间复杂度是O(n!)的阶乘级算法，它的效率比较低，在数据规模变大时，这种算法就显得力不从心了。[8]关于深度优先搜索的效率问题，有多种解决方法。最具有通用性的是剪枝，也就是去除没有用的搜索分支。有可行性剪枝和最优性剪枝两种。
BFS:对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但缺点是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）。
DFS：对于解决遍历和求所有问题有效，对于问题搜索深度小的时候处理速度迅速，然而在深度很大的情况下效率不高。
3、A*算法
1968年的一篇论文，“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100-107, 1968”。[9]从此，一种精巧、高效的算法——A*算法问世了，并在相关领域得到了广泛的应用。A* 算法其实是在宽度优先搜索的基础上引入了一个估价函数,每次并不是把所有可扩展的结点展开,而是利用估价函数对所有未展开的结点进行估价, 从而找出最应该被展开的结点,将其展开,直到找到目标节点为止。
A*算法主要搜索过程伪代码如下：[10]
创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。
算起点的估价值;
将起点放入OPEN表;
while(OPEN!=NULL) //从OPEN表中取估价值f最小的节点n;
if(n节点==目标节点) break;
endif
for(当前节点n 的每个子节点X)
算X的估价值;
if(X in OPEN)
if(X的估价值小于OPEN表的估价值)
把n设置为X的父亲;
更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值;
endif
endif
if(X inCLOSE)
if( X的估价值小于CLOSE表的估价值)
把n设置为X的父亲;
更新CLOSE表中的估价值;
把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值
endif
endif
if(X not inboth)
把n设置为X的父亲;
求X的估价值;
并将X插入OPEN表中; //还没有排序
endif
end for
将n节点插入CLOSE表中;
按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。
end while(OPEN!=NULL)
保存路径，即 从终点开始，每个节点沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径；
A *算法分析：
DFS和BFS在展开子结点时均属于盲目型搜索，也就是说，它不会选择哪个结点在下一次搜索中更优而去跳转到该结点进行下一步的搜索。在运气不好的情形中，均需要试探完整个解集空间, 显然，只能适用于问题规模不大的搜索问题中。而A*算法与DFS和BFS这类盲目型搜索最大的不同，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数来进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上。[11]A *算法就是利用对问题的了解和对问题求解过程的了解, 寻求某种有利于问题求解的启发信息, 从而利用这些启发信息去搜索最优路径.它不用遍历整个地图, 而是每一步搜索都根据启发函数朝着某个方向搜索.当地图很大很复杂时, 它的计算复杂度大大优于D ijks tr a算法, 是一种搜索速度非常快、效率非常高的算法.但是, 相应的A*算法也有它的缺点.启发性信息是人为加入的, 有很大的主观性, 直接取决于操作者的经验, 对于不同的情形要用不同的启发信息和启发函数, 且他们的选取难度比较大,很大程度上找不到最优路径。
总结：
本文描述了最短路径算法的一些步骤，总结了每个算法的一些优缺点，以及算法之间的一些关系。对于BFS还是DFS，它们虽然好用，但由于时间和空间的局限性，以至于它们只能解决规模不大的问题，而最短或最少问题应该选用BFS,遍历和求所有问题时候则应该选用DFS。至于A*算法，它是一种启发式搜索算法，也是一种最好优先的算法，它适合于小规模、大规模以及超大规模的问题，但启发式搜索算法具有很大的主观性，它的优劣取决于编程者的经验，以及选用的启发式函数，所以用A*算法编写一个优秀的程序，难度相应是比较大的。每种算法都有自己的优缺点，对于不同的问题选择合理的算法，才是最好的方法。
参考文献：
[1]陈圣群,滕忠坚,洪亲,陈清华.四种最短路径算法实例分析[J].电脑知识与技术(学术交流),2007(16):1030-1032
[2]刘树林,尹玉妹.图的最短路径算法及其在网络中的应用[J].软件导刊,2011(07):51-53
[3]刘文海,徐荣聪.几种最短路径的算法及比较[J].福建电脑，2008(02）:9-12
[4]邓春燕.两种最短路径算法的比较[J].电脑知识与技术，2008（12）：511-513
[5]王苏男,宋伟,姜文生.最短路径算法的比较[J].系统工程与电子技术,1994(05)：43-49
[6]徐凤生,李天志.所有最短路径的求解算法[J].计算机工程与科学,2006(12)：83-84
[7]李臣波,刘润涛.一种基于Dijkstra的最短路径算法[J].哈尔滨理工大学学报,2008(03)：35-37
[8]徐凤生.求最短路径的新算法[J].计算机工程与科学,2006(02).
[9] YanchunShen . An improved Graph-based Depth-First algorithm and Dijkstra algorithm program of police patrol [J] . 2010 International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control , 2010(3) : 73-77
[10]部亚松.VC++实现基于Dijkstra算法的最短路径[J].科技信息(科学教研),2008(18)：36-37
[11] 杨长保,王开义,马生忠.一种最短路径分析优化算法的实现[J]. 吉林大学学报(信息科学版),2002(02)：70-74

2. 地理信息系统(GIS)技术系统原理是什么

最简单地来说，GIS是以测绘测量为基础，以数据库作为数据储存和使用的数据源，以计算机编程为平台的全球空间分析即使技术。这是GIS的本质，也是核心。
物质世界中的任何事物都被牢牢地打上了时空的烙印。人们的生产和生活中百分之八十以上的信息和地理空间位置有关。地理信息系统（ Geographic Information System, 简称 GIS）作为获取、存储、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。由于信息技术的发展，数字时代的来临，理论上来说，GIS可以运用于现阶段任何行业。 从技术和应用的角度， GIS 是解决空间问题的工具、方法和技术；
从学科的角度， GIS 是在地理学、地图学、测量学和计算机科学等学科基础上发展起来的一门学科，具有独立的学科体系；
从功能上， GIS 具有空间数据的获取、存储、显示、编辑、处理、分析、输出和应用等功能；
从系统学的角度， GIS 具有一定结构和功能，是一个完整的系统。
简而言之， GIS 是一个基于数据库管理系统（ DBMS ）的分析和管理空间对象的信息系统，以地理空间数据为操作对象是地理信息系统与其它信息系统的根本区别。
GIS即地理信息系统（Geographic Information System），经过了40年的发展，到今天已经逐渐成为一门相当成熟的技术，并且得到了极广泛的应用。尤其是近些年，GIS更以其强大的地理信息空间分析功能，在GPS及路径优化中发挥着越来越重要的作用。GIS地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。简单的说，地理信息系统就是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统。

3. ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程的图书目录

导论
1．1地理信息系统
1．1．1基本概念
1．1．2 GIS系统构成
1．1．3 GIS功能与应用
1．1．4 GIS技术与发展
1．2 GIS空间分析
1．2．1空间分析
1．2．2基于GIS的空间分析
1．2．3常用GIS平台空间分析功能比较
1．3 ArcGIS 9概述
1．3．1 ArcGIS 9体系结构
L 3．2 ArcGIS 9软件特色
1．3．3 ArcGIS 9空间分析 ArcGIS应用基础
2．1 ArcMap基础
2．1．1 ArcMap的窗口组成
2．1．2新地图文档创建
2．1．3数据层的加载
2．1．4数据层的基本操作
2．1．5数据层的保存
2．2 ArcCatalog应用基础
2．2．1 ArcCatalog基础操作
2．2．2 目录内容浏览
2．2．3数据搜索
2．2．4地图与图层操作
2．2．5地理数据输出
2．3 Geoprocessing空间处理框架
2．3．1空间处理框架的基本介绍
2．3．2ArcToolbox应用基础
2．3．3 ArcToolBox内容简介 空间数据的采集与组织
3．1 Shapefile文件创建
3．1．1创建Shapefile和dBASE表
3．1．2添加和删除属性项
3．2 Coverage文件创建
3．2．1创建新的Coverage和INFO表
3．2．2建立拓扑
3．2．3定义Coverage的坐标系统
3．2．4 Coverage维护操作
3．3 Geodatabase数据库创建
3．3．1 Geodatabase概述
3．3．2 Geodatabase建立的一般过程
3．3．3创建一个新的Geodatabase
3．3．4建立数据库中的基本组成项
3．3．5向Geodatabase加载数据
3．3．6进一步定义数据库
3．4数据编辑
3．4．1图形编辑
3．4．2属性编辑
3．5实例与练习
3．5．1某地区地块的拓扑关系建立
3．5．2某市区几何网络的建立 空间数据的转换与处理
4．1投影变换
4．1．1定义投影
4．1．2投影变换
4．1．3数据变换
4．2数据格式转换
4．2．1数据结构转换
4．2．2数据格式转换
4．3数据处理
4．3．1数据裁切
4．3．2数据拼接
4．3．3数据提取
4．4练习：数据更新变换 空间数据的可视化表达
5．1数据符号化
5．1．1矢量数据符号化
5．1．2栅格数据符号化
5．2专题地图编制
5．2．1版面设计
5．2．2制图数据操作
5．2．3地图标注
5．2．4地图整饰
5．2．5地图输出
5．3实例与练习——制作上海市行政区划图 GIS空间分析导论
6．1空间分析的数据模型
6．2 GIS空间分析的基本原理与方法
6．2．1栅格数据分析的模式
6．2．2矢量数据分析方法
6．2．3空间统计分析与内插
6．2．4三维空间分析
6．3 ArcGIS 9空间分析模块和功能 矢量数据的空间分析
7．1缓冲区分析
7．1．1基本概念
7．1．2缓冲区的建立
7．2叠置分析
7．2．1图层擦除(Erase)
7．2．2识别叠加(Identity)
7．2．3交集操作(Intersect)
7．2．4对称区别(symrnetrical Difference)
7．2．5图层合并(Union)
7．2．6修正更新(Update)
7．3网络分析
7．3．1网络的组成和建立
7．3．2网络分析的预处理
7．3．3网络分析的基本功能和操作
7．4实例与练习
7．4．1市区择房分析
7．4．2最短路径问题分析与应用 栅格数据的空间分析
8．1设置分析环境
8．1．1加载分析模块
8．1．2设置工作路径
8．1．3设置单元大小
8．1．4设置分析区域
8．1．5选择坐标系统
8．1．6管理过程文件
8．2距离制图
8．2．1距离制图基础
8．2．2直线距离
8．2．3区域分配
8．2．4成本距离加权
8．2．5最短路径
8．3密度制图
8．4表面分析
8．4．1栅格插值
8．4．2等值线绘制
8．4．3地形因子提取
8．4．4山体阴影
8．5统计分析
8．5．1单元统计
8．5．2邻域统计
8．5．3分类区统计
8．6重分类
8．6．1新值替代
8．6．2旧值合并
8．6．3重新分类
8．6．4空值设置
8．7栅格计算
8．7．1数学运算
8．7．2函数运算
8．7．3栅格计算器
8．8实例与练习
8．8．1学校选址
8．8．2寻找最佳路径
8．8．3熊猫分布密度制图
8．8．4 GDP区域分布图的生成与对比
8．8．5山顶点的提取 三维分析
9．1创建表面
9．1．1栅格表面的创建
9．1．2 TIN表面的创建
9．2表面分析
9．2．1计算表面积与体积
9．2．2坡度与坡向的计算
9．2．3可视性分析
9．2．4提取断面
9．2．5表面阴影
9．2．6表面长度的计算
9．3 ArcScene三维可视化
9．3．1要素的立体显示
9．3．2设置场景属性
9．3．3飞行动画
9．4数据转换
9．4．1二维要素三维化
9．4．2表面数据的矢量转换
9．5实例与练习
9．5．1地形指标提取
9．5．2地形特征信息提取
9．5．3表面创建及景观图制作
9．5．4污染物在蓄水层中的可视化
9．5．5模拟场景飞行 地统计分析
10．1地统计基础
10．1．1基本原理
10．1．2克里格插值
10．1．3 ArcGIs地统计分析
10．2探索性数据分析
10．2．1数据分析工具
10．2．2检验数据分布
10．2．3寻找数据离群值
10．2．4全局趋势分析
10．2．5空间自相关及方向变异
10．2．6多数据集协变分析
10．3空间确定性插值
10．3．1反距离加权插值
10．3．2全局多项式插值
10．3．3局部多项式插值
10．3．4径向基函数插值
10．4地统计插值
10．4．1克里格插值基础
10．4．2普通克里格插值
10．4．3简单克里格插值
10．4．4泛克里格插值
10．4．5指示克里格插值
10．4．6概率克里格插值
10．4．7析取克里格插值
10．4．8协同克里格插值
10．5练习：克里格方法内插生成高程曲面 水文分析
11．1无洼地DEM生成
11．1．1水流方向提取
11．1．2洼地计算
11．1．3洼地填充
11．2汇流累积量
11．3水流长度
11．4河网的提取
11．4．1河网的生成
11．4．2 Stream Link的生成
11．4．3河网分级
11．5流域的分割
11．5．1流域盆地的确定
11．5．2汇水区出水口的确定
11．5．3集水流域的生成
11．6实例与练习
11．6．1山脊、山谷线的提取
11．6．2地形鞍部的提取
11．6．3沟谷网络的提取及沟壑密度的计算 空间分析建模
12．1空间分析模型与建模
12．1．1空间分析模型及其分类
12．1．2空间分析建模
12．2图解建模
12．2．1基本概念及类型
12．2．2图解模型的形成过程
12．2．3实例分析
12．3脚本文件
12．3．1简介
12．3．2脚本编写基础
12．3．3创建脚本文件
12．4实例与练习
12．4．1明暗等高线制作
12．4．2提取坡向变率(SClA)
参考文献

4. 地理信息系统概论的目录

第1章导论
第1节地理信息系统基本概念
一、数据与信息
二、地理信息与地理信息系统
第2节地理信息系统的基本构成
一、系统硬件
二、系统软件
三、空间数据
四、应用人员
五、应用模型
第3节地理信息系统的功能简介
一、基本功能
二、应用功能
第4节地理信息系统的发展概况
一、发展概况
二、基础理论
复习思考题
第2章地理信息系统的数据结构
第1节地理空间及其表达
一、地理空间的概念
二、空间实体的表达
第2节地理空间数据及其特征
一、GIS空间数据的分类
二、空间数据的基本特征
三、空间数据的拓扑关系
四、空间数据的计算机表示
第3节空间数据结构的类型
一、矢量数据结构
二、栅格数据结构
三、曲面数据结构
第4节空间数据结构的建立
一、系统功能与数据源间的关系
二、空间数据的分类与编码
三、矢量数据的输入与编辑
四、栅格数据的输入
五、曲面数据的输入
复习思考题
第3章空间数据处理
第1节空间数据的变换
一、几何纠正
二、地图投影及其转换
第2节空间数据结构的转换
一、由矢量向栅格的转换
二、由栅格向矢量的转换
第3节多元空间数据的融合
一、遥感与GIS数据的融合
二、不同格式数据的融合
第4节空间数据的压缩与重分类
一、空间数据的压缩
二、空间数据的重分类
第5节空间数据的内插方法
一、点的内插
二、区域的内插
第6节空间拓扑关系的编辑
一、多边形连接编辑
二、节点连接编辑
复习思考题
第4章地理信息系统空间数据库
第1节空间数据库概述
一、空间数据库的概念
二、空间数据库的设计
三、空间数据库的实现和维护
第2节空间数据库概念模型设计
一、语义数据模型
二、面向对象的数据模型
第3节空间数据库逻辑模型设计
一、关系数据模型
二、逻辑模型设计
第4节空间数据库的物理设计
一、空间数据库的物理设计概念
二、空间数据库的物理设计步骤
第5节空间数据查询
一、空间关系查询类型
二、属性数据查询
三、空间属性联合查询
四、空间查询语言
第6节空间数据库索引
一、范围索引
二、格网空间索引
三、四叉树空间索引
第7节空间元数据
一、元数据及其作用
二、元数据实例
第8节空间数据库引擎
一、空间数据库引擎概述
二、空间数据库引擎的工作原理
第9节空间时态数据库
一、空间时态数据库概述
二、时空一体化数据模型
复习思考题
第5章空间分析的原理与方法
第1节数字地形模型分析
一、地形因子的计算
二、地形剖面线计算
三、DEM的通视分析
第2节空间叠合分析
一、空间叠合分析的概念
二、基于矢量数据的叠合分析
三、基于栅格数据的叠合分析
第3节空间邻近度分析
一、空间缓冲区分析
二、Voronoi多边形分析
第4节空间网络分析
一、网络图论的基本概念
二、计算最短路径的Dijkstra算法
复习思考题
第6章地理信息系统的应用模型
第1节GIS应用模型概述
一、GIs应用模型的分类
二、GIS应用模型的构建
第2节土地定级估价模型
一、技术路线
二、土地定级估价模型
三、应用实例
第3节适宜性分析模型
一、一般形式
二、应用实例
第4节发展预测模型
一、一般介绍
二、应用实例
第5节区位选择模型
一、数据准备阶段
二、综合影响评价阶段
三、区位选择分析阶段
第6节交通规划模型
一、交通发生量预测模型
二、出行分布预测模型
三、交通量最优分配规划
第7节地球科学模拟模型
一、确定土壤侵蚀的数值分析模型
二、设计土壤侵蚀数据处理流程
三、土壤侵蚀图的输出
复习思考题
第7章地理信息系统的设计与评价
第1节应用型GIS设计概述
一、系统设计的目的
二、系统设计的模式
三、系统设计的流程
第2节地理信息系统的设计
一、系统分析
二、系统设计
三、系统实施
四、系统运行和维护
第3节地理信息的标准化
一、地理信息标准化的内容
二、地理信息标准化的制定
第4节地理信息系统的评价
复习思考题
第8章地理信息系统产品的输出设计
第1节地理信息系统产品的输出形式
一、地理信息系统产品及其类型
二、网络地图和数字地球
第2节地理信息系统图形输出系统设计
一、图形坐标系与颜色模型
二、输出的几何变换
三、地形图与专题地图的输出组织形式
第3节地理信息系统的可视化与虚拟现实
一、三维空间制图模型
二、数字高程模型的构造
三、虚拟现实的设计与实现
复习思考题
附录
参考文献
……

5. 与GIS有关的最优路径分析

最短路径分析，应该先有数据吧，并且对数据进行网络分析等等工作，不是一篇代码就能搞定的吧。

6. GIS 最优路径分析如何实现

具体要看你用的是那个平台，一般的平台会有相应的模型或者接口，准备好符合条件的数据然后调用

7. GIS空间分析方法是什么

指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。

根据作用的数据性质不同，可以分为：

1、基于空间图形数据的分析运算；

2、基于非空间属性的数据运算；

3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。

(7)地理信息系统路径分析扩展阅读

空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。

实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。

8. GIS二次开发中怎样实现最短路径分析

这个具体看你用的是那个平台了，一般的平台都会提供相应的模型或者接口啊版之类的，只需权准备符合条件的数据然后调用即可实现，比如说超图里SuperMap Objects 根据查找结果的需求不同，提供了三种接口来实现最佳路径分析：1、Path：查找经过一系列有序站点的最佳路径，结果返回一个路由对象 soGeoLineM。行驶导引通过 GetPathTable 接口导出。2、PathEx：查找经过一系列有序站点的最佳路径，结果返回一个路由对象soGeoLineM，同时会返回路径通过的结点和弧段的标识ID（即在网络分析环境中设置的ID字段，不一定是SmID）。行驶导引通过 GetPathTable 接口导出。PathEx2：查找经过一系列有序站点的最佳路径。结果提供 PathTable 行驶导引表，该表记录了结果路由需要经历的结点和弧段名称，以及在每个结点和弧段上的转向信息，具体花费。新方法提高了分析效率，对返回结果可灵活设置（通过 soPathResultSetting 和 soPathResultInfo ）。
具体的实现一般的帮助文档里会有实例演示，不知道这样回答满意不。

9. 地理信息系统

工资可以是3K，，5K，一直往上。。。
地理信息系统专业有前途，但在大学不要光看书，要多交流，多动手。
为什么这么说？
GIS专业绝对是个好专业，不然，为什么很多学校都在近些年开设了这些专业呢？ 这是社会对GIS人才的需求驱动的结果。

为什么不能光看书？因为社会对地理信息系统的需求不是单纯的GIS理论知识，需要的是GIS应用，用GIS解决现实生活中的问题，比如，GIS解决环境、资源、规划、公共安全等问题，这些应用需要GIS理论支撑，但更重要的是行业的知识与GIS结合，GIS应用在很多时候是一个手段，比如GIS为相关部门提供决策支持。怎么学习GIS应用，比如，用ArcGIS软件，做一个选址分析、做一个污染源分析、路径分析等等，这些需要理论的支撑（分析的原理），但也要懂GIS软件的操作。熟悉GIS软件，是提高自己GIS水平的一个很重要的方法。

为什么要多交流？学生进入大学，马上进入理论学习，学生并不知道自己学这些知识做什么？在什么地方用？这是很多大学GIS教育的通病。学生更需要的是实践，更需要的是老师的引导，而不是老师把备课的内容站在讲台上讲完后，学生抄了笔记，期末考试背一下笔记，拿个80分就是学到了知识。老师应该给学生创造更多的实践机会，比如，教会学生使用GIS软件、教会学生如何用GIS软件进行一些分析，还可以教学生进行一些GIS软件的二次开发等等。如果老师提供不了这些条件，那是教育方式的不足，那么学生不要自暴自弃，一定要多交流，通过网络查询GIS学习的方法（比如，你在网络里面问这个问题就很好），通过网络了解GIS学习的资源，比如，哪里可以下到GIS软件，哪里可以下载到GIS资料；可以到图书馆阅读GIS应用、开发等书籍；可以参加大型GIS公司每年举行的GIS应用开发竞赛，比如ESRI公司、超图公司、MapGIS公司都在搞，这些机会要把握。还可以加入GIS的BBS，看看前辈门在做什么？成立一个GIS群，大家交流学习经验、心得等。

为什么多动手？就是主动地突击，而不是被动接受，没有人会主动来教自己学习。实践很重要。

坚持下去，GIS同行们，中国的GIS发展需要大家。

10. 地理信息系统的历史发展

古往今来，几乎人类所有活动都是发生在地球上，都与地球表面位置（即地理空间位置）息息相关，随着计算机技术的日益发展和普及，地理信息系统（Geography Information System，GIS）以及在此基础上发展起来的“数字地球”、“数字城市”在人们的生产和生活中起着越来越重要的作用。

GIS可以分为以下五部分：
人员，是GIS中最重要的组成部分。开发人员必须定义GIS中被执行的各种任务，开发处理程序。 熟练的操作人员通常可以克服GIS软件功能的不足，但是相反的情况就不成立。最好的软件也无法弥补操作人员对GIS的一无所知所带来的负作用。
数据，精确的可用的数据可以影响到查询和分析的结果。
硬件，硬件的性能影响到软件对数据的处理速度，使用是否方便及可能的输出方式。
软件，不仅包含GIS软件，还包括各种数据库，绘图、统计、影像处理及其它程序。
过程，GIS 要求明确定义，一致的方法来生成正确的可验证的结果。
GIS属于信息系统的一类，不同在于它能运作和处理地理参照数据。地理参照数据描述地球表面(包括大气层和较浅的地表下空间)空间要素的位置和属性，在GIS中的两种地理数据成分：空间数据，与空间要素几何特性有关；属性数据，提供空间要素的信息。
地理信息系统（GIS）与全球定位系统(GPS)、遥感系统(RS)合称3S系统。
地理信息系统(GIS) 是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理系统。在严格的意义上, 这是一个具有集中、存储、操作、和显示地理参考信息的计算机系统。例如，根据在数据库中的位置对数据进行识别。实习者通常也认为整个GIS系统包括操作人员以及输入系统的数据。
地理信息系统（GIS）技术能够应用于科学调查、资源管理、财产管理、发展规划、绘图和路线规划。例如，一个地理信息系统(GIS)能使应急计划者在自然灾害的情况下较易地计算出应急反应时间，或利用GIS系统来发现那些需要保护不受污染的湿地。
地理数据和地理信息
什么是信息（Information）？1948年，美国数学家、信息论的创始人香农（Claude Elwood Shannon）在题为《通讯的数学理论》的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”； 1948年，美国著名数学家、控制论的创始人维纳（Norbert Wiener）在《控制论》一书中，指出：“信息就是信息，既非物质，也非能量。” 狭义信息论将信息定义为“两次不定性之差”，即指人们获得信息前后对事物认识的差别；广义信息论认为，信息是指主体（人、生物或机器）与外部客体（环境、其他人、生物或机器）之间相互联系的一种形式，是主体与客体之间的一切有用的消息或知识。我们认为信息是通过某些介质向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实的知识，它来源于数据且不随载体变化而变化，它具有客观性、实用性、传输性和共享性的特点 。
信息与数据既有区别，又有联系。数据是定性、定量描述某一目标的原始资料，包括文字、数字、符号、语言、图像、影像等，它具有可识别性、可存储性、可扩充性、可压缩性、可传递性及可转换性等特点。信息与数据是不可分离的，信息来源于数据，数据是信息的载体。数据是客观对象的表示，而信息则是数据中包含的意义，是数据的内容和解释。对数据进行处理（运算、排序、编码、分类、增强等）就是为了得到数据中包含的信息。数据包含原始事实，信息是数据处理的结果，是把数据处理成有意义的和有用的形式。
地理信息作为一种特殊的信息，它同样来源于地理数据。地理数据是各种地理特征和现象间关系的符号化表示，是指表征地理环境中要素的数量、质量、分布特征及其规律的数字、文字、图像等的总和。地理数据主要包括空间位置数据、属性特征数据及时域特征数据三个部分。空间位置数据描述地理对象所在的位置，这种位置既包括地理要素的绝对位置（如大地经纬度坐标），也包括地理要素间的相对位置关系（如空间上的相邻、包含等）。属性数据有时又称非空间数据，是描述特定地理要素特征的定性或定量指标，如公路的等级、宽度、起点、终点等。时域特征数据是记录地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段。时域特征数据对环境模拟分析非常重要，正受到地理信息系统学界越来越多的重视。空间位置、属性及时域特征构成了地理空间分析的三大基本要素。
地理信息是地理数据中包含的意义，是关于地球表面特定位置的信息，是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识。作为一种特殊的信息，地理信息除具备一般信息的基本特征外，还具有区域性、空间层次性和动态性特点。
当今社会，人们非常依赖计算机以及计算机处理过的信息。在计算机时代，信息系统部分或全部由计算机系统支持，因此，计算机硬件、软件、数据和用户是信息系统的四大要素。其中，计算机硬件包括各类计算机处理及终端设备；软件是支持数据信息的采集、存贮加工、再现和回答用户问题的计算机程序系统；数据则是系统分析与处理的对象，构成系统的应用基础；用户是信息系统所服务的对象。
从20世纪中叶开始，人们就开始开发出许多计算机信息系统，这些系统采用各种技术手段来处理地理信息，它包括：
○ 数字化技术：输入地理数据，将数据转换为数字化形式的技术；
○ 存储技术：将这类信息以压缩的格式存储在磁盘、光盘、以及其他数字化存储介质上的技术；
○ 空间分析技术：对地理数据进行空间分析，完成对地理数据的检索、查询，对地理数据的长度、面积、体积等的量算，完成最佳位置的选择或最佳路径的分析以及其他许多相关任务的方法；
○ 环境预测与模拟技术：在不同的情况下，对环境的变化进行预测模拟的方法；
○ 可视化技术：用数字、图像、表格等形式显示、表达地理信息的技术。
这类系统共同的名字就是地理信息系统（GIS , Geographic Information System），它是用于采集、存储、处理、分析、检索和显示空间数据的计算机系统。与地图相比，GIS具备的先天优势是将数据的存储与数据的表达进行分离，因此基于相同的基础数据能够产生出各种不同的产品。
由于不同的部门和不同的应用目的，GIS的定义也有所不同。当前对GIS的定义一般有四种观点：即面向数据处理过程的定义、面向工具箱的定义、面向专题应用的定义和面向数据库的定义。Goodchild把GIS定义为“采集、存贮、管理、分析和显示有关地理现象信息的综合技术系统”。Burrough认为“GIS是属于从现实世界中采集、存储、提取、转换和显示空间数据的一组有力的工具”，俄罗斯学者也把GIS定义为“一种解决各种复杂的地理相关问题，以及具有内部联系的工具集合”。面向数据库是定义则是在工具箱定义的基础上，更加强调分析工具和数据库间的连接，认为GIS是空间分析方法和数据管理系统的结合。面向专题应用的定义是在面向过程定义的基础上，强调GIS所处理的数据类型，如土地利用GIS、交通GIS等；我们认为地理信息系统它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。它和其他计算系统一样包括计算机硬件、软件、数据和用户四大要素。只不过GIS中的所有数据都具有地理参照，也就是说，数据通过某个坐标系统与地球表面中的特定位置发生联系。
地理信息系统简称GIS，多数人认为是Geographical Information System（地理信息系统），也有人认为是Geo-information System（地学信息系统）等等。人们对GIS理解在不断深入，内涵在不断拓展，“GIS”中，“S”的含义包含四层意思：
一是系统（System），是从技术层面的角度论述地理信息系统，即面向区域、资源、环境等规划、管理和分析，是指处理地理数据的计算机技术系统，但更强调其对地理数据的管理和分析能力，地理信息系统从技术层面意味着帮助构建一个地理信息系统工具，如给现有地理信息系统增加新的功能或开发一个新的地理信息系统或利用现有地理信息系统工具解决一定的问题，如一个地理信息系统项目可能包括以下几个阶段：
（1）定义一个问题；
（2）获取软件或硬件；
（3）采集与获取数据；
（4）建立数据库；
（5）实施分析；
（6）解释和展示结果。
这里的地理信息系统技术（Geographic information technologies）是指收集与处理地理信息的技术，包括全球定位系统（GPS）、遥感（Remote Sensing）和GIS。从这个含义看，GIS包含两大任务，一是空间数据处理；二是GIS应用开发。
二是科学（Science），是广义上的地理信息系统，常称之为地理信息科学，是一个具有理论和技术的科学体系，意味着研究存在于GIS和其它地理信息技术后面的理论与观念（GIScience）。
三是代表着服务（Service），随着遥感等信息技术、互联网技术、计算机技术等的应用和普及，地理信息系统已经从单纯的技术型和研究型逐步向地理信息服务层面转移，如导航需要催生了导航GIS的诞生，著名的搜索引擎Google也增加了Google Earth功能，GIS成为人们日常生活中的一部分。当同时论述GIS技术、GIS科学或GIS服务时，为避免混淆，一般用GIS表示技术，GIScience或GISci表示地理信息科学，GIService或GISer表示地理信息服务。
四是研究（Studies），即GIS= Geographic Information Studies，研究有关地理信息技术引起的社会问题（societal context），如法律问题（legal context），私人或机密主题，地理信息的经济学问题等。
因此，地理信息系统（Geographic Information System,GIS）是一种专门用于采集、存储、管理、分析和表达空间数据的信息系统，它既是表达、模拟现实空间世界和进行空间数据处理分析的“工具”，也可看作是人们用于解决空间问题的“资源”，同时还是一门关于空间信息处理分析的“科学技术” 。 60年代早期，在核武器研究的推动下，计算机硬件的发展导致通用计算机“绘图”的应用。
1967年，世界上第一个真正投入应用的地理信息系统由联邦林业和农村发展部在加拿大安大略省的渥太华研发。罗杰·汤姆林森博士开发的这个系统被称为加拿大地理信息系统（CGIS ） ，用于存储，分析和利用加拿大土地统计局（ CLI，使用的1:50,000比例尺，利用关于土壤、农业、休闲，野生动物、水禽、林业和土地利用的地理信息，以确定加拿大农村的土地能力。）收集的数据，并增设了等级分类因素来进行分析。
CGIS是“计算机制图”应用的改进版，它提供了覆盖，资料数字化/扫描功能。它支持一个横跨大陆的国家坐标系统，将线编码为具有真实的嵌入拓扑结构的“弧”，并在单独的文件中存储属性和区位信息。由于这一结果，汤姆林森已经成为称为“地理信息系统之父”，尤其是因为他在促进收敛地理数据的空间分析中对覆盖的应用。
CGIS一直持续到20世纪70年代才完成，但耗时太长，因此在其发展初期，不能与如Intergraph这样的销售各种商业地图应用软件的供应商竞争。CGIS一直使用到20世纪90年代，并在加拿大建立了一个庞大的数字化的土地资源数据库。它被开发为基于大型机的系统以支持一个在联邦和省的资源规划和管理。其能力是大陆范围内的复杂数据分析。CGIS未被应用于商业 。微型计算机硬件的发展使得象ESRI和CARIS那样的供应商成功地兼并了大多数的CGIS特征，并结合了对空间和属性信息的分离的第一种世代方法与对组织的属性数据的第二种世代方法入数据库结构。20世纪80年代和90年代产业成长刺激了应用了GIS的UNIX工作站和个人计算机飞速增长。至20世纪末，在各种系统中迅速增长使得其在相关的少量平台已经得到了巩固和规范。并且用户开始提出了在互联网上查看GIS数据的概念，这要求数据的格式和传输标准化。