① 大数据是什么，是怎么带动经济发展的
大数据的概念
概念：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
特征：
1、数据量大：起始单位是PB级的。
1KB=1024B
1MB=1024KB
1GB=1024MB
1TB=1024GB
1PB=1024TB
1EB=1024PB
1ZB=1024EB
2、类型多：
结构化、板结构化、非结构化：网诺日志、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂。
3、价值密度低：
获取数据的价值就像是淘金一般。
4、速度快时效高：
数据呈指数倍增长，时效性要求高，比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能的完成实时推荐。
5、永远在线：
大数据时代的数据是永远在线的，随时应用计算，这也是区别于传统的数据的最大特征。
大数据从哪来
1、搜索引擎服务
网络数据量1000PB，每天响应138个国家数十亿次请求，每日新增10TB
2、电子商务
3、社交网络
QQ：8.5亿用户，用4400台服务器存储用户产生的信息，压缩后的数据100PB，每天新增200~300TB
4、音视频在线服务
5、个人数据业务
6、地理信息数据
7、传统企业
8、公共机构
智慧城市：摄像头拍摄的图片，1080P高清网络摄像机一月产生1.8TB数据，大点的城市50万个摄像头，一个月3PB的数据量。
医疗、中国的气象系统。
大数据的存储与计算模式
存储：
面临的问题：数据量大、类型复杂（结构化、非结构化、半结构化）
关键技术：
1、分布式文件系统（高效元数据管理技术、系统弹性扩展技术、存储层级内的优化、针对应用和负载的存储优化技术、针对存储器件的优化技术）
2、分布式数据库
事务性数据库技术：NoSQL：（支持非关系数据库、具有多个节点分割和复制数据的能力、用最终一致性机制解决并发读操作与控制问题、充分利用分布式索引及内存提高性能）代表有：BigTable、HBase、MongoDB、Dynamo。
分析型的数据库技术：Hive 、Impala
3、大数据索引和查询技术
4、实时流式大数据存储与处理技术
计算：
面临的问题：数据结构特征、并行计算（以分布式文件为基础的Hadoop以分布式内存缓存为基础的Spark）、数据获取（批处理流处理）、数据处理类型（传统查询数据挖掘分析计算）、实时响应性能、迭代计算、数据关联性（先map一下再rece一下）。
关键技术：
1、大数据查询分析计算模式与技术：HBase、Hive、Cassandra、Impala
2、批处理计算：Hadoop MapRece、Spark
3、流式计算：Storm、Spark Steaming
4、图计算：Giraph、GraphX
5、内存计算：Spark、Hana（SAP公司全内存式分布式数据库系统）、Dremel
应用领域
1、智慧医疗（临床数据、公共卫生数据、移动医疗健康数据）（共享疾病案例，基因分类参考）
2、智慧农业（主要指依据商业需求进行农产品生产，降低菜残伤农概率）
3、金融行业：
精准的营销：根据可与习惯进行推销
风险管控：根据用户的交易流水实施反欺诈
决策支持：抵押贷款这一块，实施产业信贷的风险控制。
效率提升：加快内部数据处理。
产品设计：根据客户的投资行为设计满足客户需求的金融产品。
4、零售行业（对零售商来说：精准营销（降低营销成本，扩大营销额）；对厂商：降低产品过剩）
5、电子商务行业
6、电子政务
希望对您有所帮助！~
② 山东大数据地理信息有限公司怎么样
山东大数据地理信息有限公司是2015-02-10注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于山东省潍坊高新区金马路以西、北宫东街以北新华苑小区综合办公楼（南区）5号房。
山东大数据地理信息有限公司的统一社会信用代码/注册号是913707003284517454，企业法人李晓，目前企业处于开业状态。
山东大数据地理信息有限公司的经营范围是：工程测量：地形测量、控制测量、变形（沉降）观测、不动产测绘；土地利用总体规划、土地开发整治、耕地保护规划、土地生态建设规划、土地整治工程规划以及其他土地专项规划的编制、设计、论证、咨询；软件开发及数据处理；非开发工程施工。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。
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③ 院士专家谈 - 时空大数据：地理信息产业融合发展必由之路
作 者 ：中国工程院院士 王家耀
地理信息产业是以现代测绘和地理信息系统、遥感、卫星导航定位等技术为基础，以地理信息资源开发利用为核心，从事地理信息获取、处理、应用的高技术服务业。自20世纪60年代地理信息系统提出以来，其应用逐渐拓展到多个行业，从产生、成长到壮大，地理信息产业发展取得了可喜成绩。
当前，我国的经济和 社会 发展已经进入新的 历史 阶段， 社会 主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾；以5G、云计算、大数据、边缘计算、物联网等为代表的新技术快速发展，人工智能技术也因深层神经网络的成功而获得了巨大进步；随着我国行政体制改革和自然资源管理体系的建立，地理信息产业已融入自然资源管理体系中。面对新的 社会 需求、新的技术进步和新的管理体系要求，亟待根据国家大政方针、 社会 生产需要、技术发展趋势、产业发展规律，做好地理信息产业的工程技术、商业模式、产品类型的转型升级与融合创新，进一步提高地理信息产业发展的质量和水平。
地理信息产业融合发展的驱动力——人工智能
信息化的发展遵循从数字化到网络化再到智能化的规律，地理信息产业的发展亦如此，智能化是地理信息产业融合发展的高级阶段。
“互联网 ”改变了地理信息产业发展的思维方式。“互联网 ”的本质是跨界融合。“基础地理信息 ”和“通用时空大数据平台 ”的本质也是跨界融合。“ ”是核心，提出跨界融合的解决方案是关键。只有这样，才能更充分地发挥基础地理信息和通用时空大数据平台的“基础”和“通用”作用，实现地理信息产业到时空大数据产业的转型升级。
云计算具有的信息资源管理、处理和应用的“全面弹性”，可以支撑“地理信息产业”到“时空大数据产业”的转型。时空大数据产业化需要超强计算能力的支持。云计算作为一种新的计算模式，通过“池化”和“云化”把数千台甚至上万台机器都放在一个“池子”里面，这是“资源弹性”；并在“资源弹性”即基础设施即服务（IaaS）之上增加了一层“应用弹性”，包括平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以满足时空大数据的“应用弹性”需求。云计算支撑时空大数据处理的分布式、协作（同）化和智能化；通过任务分解，解决分布式问题；通过工作流重构，解决并行问题；通过算法调度，解决协作（同）化问题。
时空大数据产业
——属于第四产业的范畴
时空大数据，指基于统一时空基准活动或存在于时间和空间与位置直接或间接相关联的大数据。据此，时空大数据由时空框架数据和时空变化数据两大类数据组成。
时空框架数据指基于统一时空基准的卫星导航定位数据（含连续运行参考站 CORS数据）、遥感影像数据、地图数据、地名数据等。时空变化数据包括 社会 经济人文数据、位置轨迹数据、与位置相关联的空间媒体数据、社交网络数据、搜索引擎数据、视频观测数据、生态环境监测数据等。时空变化数据聚合（关联）在时空框架数据上，就构成了时空大数据。时空大数据具有位置、属性、时间、尺度、分辨率、多样性、异构性、多维性、价值隐含性、快速性等特性。时空大数据产业，指以天空地海传感器网络为基础，以时空信息“获取（传感网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链，以人工智能等新兴信息技术为支撑，以数据密集型计算为特征的知识密集型信息产业，属于从第三产业中分离出来的第四产业的范畴。同地理信息产业相比较，时空大数据产业内涵要宽泛得多，规模要大得多，类型更具多维性和多样性，知识更密集，速度更快，产品更加多样化和个性化，其应用领域更加广阔，具有良好的产业发展前景。
时空大数据产业化的核心
——时空大数据平台
时空大数据平台是时空大数据产业化的核心。
它是指把各种分散的和分割的大数据即时空框架数据和时空变化数据汇聚到一个特定的平台上，并使之发生持续的聚合效应。这种聚合效应就是通过数据多维融合和关联分析与数据挖掘，揭示事物的本质规律，对事物做出更加快捷、更加全面、更加精准和更加有效的研判和预测。从这个意义上讲，时空大数据平台是大数据的核心价值，是大数据发展的高级形态，是大数据时代的解决方案。从产业化的角度讲，通用时空大数据平台是指将时空框架数据汇聚在一个特定平台上，利用这个平台生产军民两用的基础测绘地理信息产品。
所谓“通用时空大数据平台+”模式，即以通用时空大数据平台作为框架，聚合民用、军用的时空变化数据，分别构成时空大数据平台。“通用时空大数据平台+民用”模式，即将地方政府各部门各行业的政务、自然资源、规划、交通、水利、管网、人口、经济、人文、 社会 、医疗、教育、电力、公安等数据汇聚在通用时空大数据平台上，使之成为新型智慧城市的“智脑”，通过持续的聚合效应，生成各类（种）民用深加工知识产品，为政府综合决策、各部门各行业和 社会 公众提供智能化服务。
时空大数据产业化是通过时空大数据平台产业化实现的。因为时空大数据产业化是一个新问题，应该走一条从基础研究起步的产业化创新之路。这条创新之路首先要研究和建立以数据科学为核心的时空大数据理论体系。目前，“数据科学”的边界还不清晰，时空大数据理论研究薄弱，更未形成时空大数据的理论体系，而这是时空大数据产业化的基础。因此，这条创新之路要研究和建立以“数据隐含价值 计算发现价值 应用实现价值”为核心，以“数据获取（传感器网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链的时空大数据产业化技术体系。走在这条创新之路上的人，更要研究和设计包括软件产品、硬件产品、软硬件集成产品、各类（种）应用平台产品和数字产品在内的时空大数据产品体系。
总之，在当前全球数字经济快速发展的大背景下，数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，数字经济能够不断提高经济 社会 的数字化、网络化、智能化水平，以加速重构经济发展与 社会 治理模式。地理信息产业作为处理位置数据的核心产业，可以积极推动其基于“通用时空大数据平台+”模式深度融入数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化领域，积极融入自然资源管理工作整体布局，主动引领以地理信息为基础的新型智慧城市、实景三维中国、新型基础测绘建设，推进地理信息产业向全产业链发展，扩大地理信息产品供给面，加大地理信息消费级产品研发，鼓励新应用、培育新市场，让地理信息产品通过生态建设、智慧管理、数字经济服务国家战略建设并惠及全 社会 ，从而促使地理信息产业向时空大数据产业的融合发展与转型升级。
④ 怎样用大数据解决生活中的问题
大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。新一代信息系统架构和技术，用于对大量、分散的、各种格式的数据进行相关收集、存储和分析。
大数据的形式包括文字、图片、视频等，其多样化的形式可以帮助人们挖掘有价值的信息。
1、大数据解决生活中的问题——应用于能源
随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。
2、大数据解决生活中的问题——医学应用
大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。
3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说
大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。
4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息
地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。
5、大数据解决生活中的问题——应用于消费
为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。
6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业
大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。
你认为大数据已经在我们的生活中无处不在了吗?在不久的将来，大数据的应用将使我们的生活更美好。
如何用大数据解决生活中的问题?这几个应用才是大数据工程师关注的，大数据是一种量大、增长速度快、品类多、价值密度低的数据。存储和分析的新一代信息系统架构和技术，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑤ 大数据时代测绘地理信息如何发展
地理信息产业，是以现代测绘技术、信息技术、计算机技术、通讯技术和网络技术相结合而发展起来的综合性产业。既包括
GIS(地理信息系统)产业、卫星定位与导航产业、航空航天遥感产业，也包括传统测绘产业和地理信息系统的专业应用，还包括LBS(基于位置服务)、地理信息服务和各类相关技术及其应用。
随着网络技术的不断发展，云计算大数据移动互联网的普及，地理信息软件也应推动地理信息获取、处理、管理和网络化分发服务软件产品的集成，重点发展基于下一代互联网、移动互联网等，适应云计算技术、时空技术、三维技术等的地理信息系统软件产品。
地理信息产业总产值
根据前瞻产业研究院发布的《地理信息产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，截至2013年底，行业内企业达2万多家，从业人员超过40万人，年产值近2,600亿元。新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。
到2020年，政策法规体系基本建立，结构优化、布局合理、特色鲜明、竞争有序的产业发展格局初步形成，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，新应用、新服务不断产生，形成遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。2016
年4360亿人民币，年均复合增长率为20%，到2020年地理信息产业的总产值规模将达到9040.90亿人民币，未来10年，地理信息产业总产值将保持稳定高速的年均增长率，到2021年形成万亿元的年产值。
地理信息服务业服务总值持续快速增长，2020年将达1,736亿元
地理信息服务业是地理信息产业的核心部分，近年来，随着“一带一路”等国家战略的提出，不动产统一登记等一系列国家重大项目和重点工作的启动，国家现代测绘基准体系基础设施建设的推进，基础地理信息数据更新速度的加快，数字城市及智慧城市应用范围的不断扩大，地理信息服务总值持续快速增长。
同时，随着地理信息的不断发展，新应用、新服务不断产生，互联网搜索和电子商务提供商、通信服务提供商、汽车厂商等纷纷涉足地理信息应用领域，形成了遥感应用、导航定位和位置服务等产业增长点。参与主体的多样化结合商业模式的创新，地理信息产业正逐步走向应用多元化、深度化的时代，企业的核心竞争力不断提高。
阿里巴巴、腾讯、网络等大型互联网企业积极进军地理信息产业，给传统的中小地理信息企业带来了不小的竞争压力，导致了企业竞争的加剧，但同时也为加快产业提质增效和地理信息企业转型升级提供了强大外力。今后，产业的发展应是“互联网+
”驱动下的有质量、有效益的创新发展。
地理信息服务业未来发展趋势
产业链将进一步延伸
在大数据时代，基于物联网、云计算、互联网技术发展的大数据技术将对地理信息服务业产业链的各个环节产生全方位的影响，引起地理信息服务业产业链结构的调整。
产业链结构的调整主要表现为产业链变长的趋势。在大数据时代，地理大数据分析与挖掘可以直接创造价值，为用户提供服务。而地理大数据分析与挖掘需要掌握专门的技术，可能还需要一定的行业背景，因此很可能发展成为一个独立增值的产业链环节。此外，地理数据与其他大数据的集成，地理大数据的存储、管理与运营都需要专门的设备和技术，在大数据时代，也很有可能发展成为一个独立的产业链环节。
“互联网+测绘”将成行业新常态
近年来，随着互联网时代的深刻变革，云计算、大数据、物联网等智能化技术的发展对测绘科学不断渗透，地理信息服务业的产业结构、产品内容及服务范围发生了重大变化，“互联网+测绘”将成为地理信息服务业新常态。
行业内企业向综合性和个性化方向发展
在大数据时代，以需求为导向的地理信息服务企业主要向两个方向发展。一是综合性，即地理信息服务企业提供的服务从单一内容的服务向多类型服务发展，从满足单一需求向提供整体解决方案发展，从提供某一种产业活动向提供多种产业活动发展。地理信息服务企业的综合化发展趋势同时也顺应和体现了地理信息技术的发展趋势。
近年来，3S技术趋于融合发展，地理信息服务领域的内外业一体化、软硬件一体化也更加明显，同时，云计算、物联网、大数据等技术的发展，也使地理信息服务企业提供应用整体解决方案服务成为可能。二是个性化，在大数据时代，利用大数据发现需求、挖掘各类信息、解决各类问题的需求将迅速增长，公众用户的个性化产品发展空间广阔。
⑥ 时空大数据与世界地理的关系
时空大数据是世界地理产业融合发展必由之路。时空大数据，指基于统一时空基准活动或存在于时间和空间与位置直接或间接相关联的大数据，可以积极推动其基于通用时空大数据平台+模式深度融入数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化领域，积极融入自然资源管理工作整体布局，主动引领以地理信息为基础的新型智慧城市、实景三维中国、新型基础测绘建设，推进地理信息产业向全产业链发展，扩大地理信息产品供给面，加大地理信息消费级产品研发，鼓励新应用、培育新市场，让地理信息产品通过生态建设、智慧管理、数字经济服务国家战略建设并惠及全社会，从而促使地理信息产业向时空大数据产业的融合发展与转型升级。
⑦ 大数据技术的出现给地理信息系统带来哪些机遇和挑战
机遇是，通过结合大数据，gis可以更好地研究区域的时空变化，以及全国乃至全球的时空变化，也可以研究多指标耦合影响下的时空变化。挑战就是，技术可能更难实现。
⑧ 大数据有多重要
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
同时，大数据也从衣食住行方方面面都在影响改变着人们的生活。
例如，大数据可以让人们实现预约量体裁衣，在线选择款式工艺，工厂生产专属的数据版型，手机支付货款……以大数据为支撑的“互联网+私人定制”模式改变了传统制衣模式。大数据能让人们吃得更安全更放心。“扫一下二维码就可以知道农产品是从哪里生产出来，产地环境如何等，视频、图片等溯源技术展现一目了然。”在健康应用方面，基于大数据技术的血糖仪具有24小时实时监测与历史数据记录整理功能，使用者还可以就监测结果通过系统咨询医生。监测数据还可以实时上传分享。在出行方面，大数据为城市管理能力的现代化进行了技术赋权，智慧城市大数据可视化决策平台集成了包括地理信息、GPS数据、建筑物三维数据、统计数据、摄像头采集画面等多类数据，可以把市政、警务、消防、交通、通讯、商业等各部门各类型的数据融合打通。
⑨ 大数据在地理信息系统中有什么应用
GIS 的应用领域
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。 (加测绘、应急、石油石化等国民经济各个领域。)
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
◆ 资源管理 (Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
◆ 资源配置 (Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥最大效益。
◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如，在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
◆ 土地信息系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
◆ 生态、环境管理与模拟 (Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
◆ 应急响应 (Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
◆ 地学研究与应用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。
◆ 商业与市场 (Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空间分析和数据库功能可以解决这些问题。房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
◆ 基础设施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 选址分析 (Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充分体现了GIS的空间分析功能。
◆ 网络分析 (Network System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
◆ 可视化应用 (Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型工程管理和仿真、旅游等领域。
◆ 分布式地理信息应用 (Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间导航等。