博客目录版

本文介绍了GIS的基础知识,包括空间数据描述、坐标系统和数据模型。讨论了WebGIS、开发基础如Java和相关开发工具的使用。还涵盖了开源GIS项目,如OpenLayers、MapboxGLJS的入门教程,并提到了Cesium在三维GIS中的应用。

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一、开发基础

二、开发技能

      语言

      开发工具

  • IDEA
  • VS Code
  • PgAdmin
  • Navicat
  • Git
  • PowerDesigner

      代码规范

      研发规范

      应用框架

          前端

  • Vue
  • React
  • Angular

          后端

  • Spring
  • SpringMVC
  • Mybatis
  • SpringBoot

      数据库

      中间件

      测试运维

  • Shell脚本
  • linux系统

三、GIS 基础

地理空间数据是用于描述位置和空间要素属性的数据
地理信息系统(GIS)是用于存储、管理、分析和显示地理空间数据的计算机系统
要成为 GIS 专业人员,则必须熟悉这项技术及驱动该技术的基本概念,否则很可能导致滥用或误解地理空间信息

空间数据描述

坐标系统

  • 地理坐标系
  • 投影坐标系
  • 坐标转换

空间数据模型

  • 矢量数据
  • 栅格数据
  • 矢栅结构的比较及转换算法

空间数据文件格式

空间数据管理

空间数据库

空间索引机制

  • R-Tree
  • Quadtree(四叉树)
  • Geohash
  • KD-Tree
  • Space Filling Curve
  • Grid Index(网格索引)
  • BSP Tree

空间数据查询

空间数据分析

  • 空间插值
  • 空间统计分类分析
  • 网络分析
  • 空间查询与量算
  • 空间变换
  • 再分类
  • 缓冲区分析
  • 叠加分析

空间数据显示

四、WebGIS 基础

  • 影像金字塔
  • 地图切片

五、商业GIS

      超图 SuperMap

  • SuperMap iDesktop
  • SuperMap iServer
  • WebGL
  • SuperMap iObjects Java

      ESRI ArcGIS

  • ArcMap
  • ArcGIS Server

六、开源GIS

七、OpenLayers

八、Mapbox GL JS

官网翻译

九、Cesium

十、高精地图

十一、业务能力

十二、拓展

微服务/分布式

人工智能

  • 机器学习 (Machine Learning, ML)
  • 深度学习 (Deep Learning)
  • 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
  • 计算机视觉 (Computer Vision)
  • 语音识别 (Speech Recognition)

参考

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