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基于以上GIS技术现状研究，本文分析认为GIS技术在模型、数据结构等方面存在着不足，这在一定程度上制约了GIS技术的发展。
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首先是数据结构方面存在的问题。目前通用的GIS主要有矢量、栅格或两者相加的混合系统，即使是混合系统实际上也是将两类数据分开存储，当需要执行不同的任务时采用不同的数据形式。在矢量结构方面，其缺点是处理位置关系相当费时，且缺乏与DEM和RS直接结合的能力。在栅格结构方面，存在着栅格数据分辨率低，精度差，难以建立地物间的拓扑关系，难以操作单个目标及栅格数据存贮量大等问题[2]。
其次是GIS模型存在的问题。传统的GIS模型是按照计算机的方法对客观世界地理空间不自然的分割和抽象，使得人们对地理空间的认知模型与计算机中的数据模型不能形成良好的对应关系，难以表达复杂的地理实体，更难满足客观世界的整体特征要求。目前，面向对象的数据模型在一定程度上解决了传统GIS数据模型的某些不足，但是还未在市场以及关键任务应用方面被广泛接受，因为它作为一个DBS还不太成熟，缺少完全非过程性的查询语言以及视图、授权、动态模式更新和参数化性能协调等。
还有一些其他方面的问题。当前，GIS正处在一个大变革时期，GIS的进一步发展还面临不少问题，主要表现在以下几个方面：①GIS设计与实现的方法学问题。在GIS设计与实现过程中缺乏面向对象的认知方法学和面向对象的程序设计方法学的指导，导致GIS软件系统的可靠性和可维护性差；②GIS的功能问题。当前以数据采集、存储、管理和查询检索功能为主的GIS，不能满足社会和区域可持续发展在空间分析、预测预报、决策支持等方面的要求，直接影响到GIS的应用效益和生命力；③三维GIS模型及可视化问题。目前大多数GIS软件的图形显示是基于二维平面的，即使是三维效果显示也是采用DEM的方法来处理表达地形的起伏，涉及到地底下真三维的自然和人工现象则显得无能为力。
上周特朗普政府突然发布了一份针对中国等国家，旨在限制人工智能软件出口的条例，新规将于 1 月 6 日生效。根据这份条例，应用于智能化传感器、无人机、自动驾驶、卫星和其他自动化设备的目标识别软件都受到管制。根据这项规定，修改后的《出口管理条例》在出口管制分类号0Y521下增加了一个“用于自动分析地理空间图像的软件”分类。根据美国联邦政府文件的规定，这类软件是指专门设计用于训练深度卷积神经网络，以自动分析空间和点云的地理空间图像软件。
用于自动分析地理空间图像的软件专指GIS,又称为“地学信息系统”。从定义上看，GIS是对地理空间信息进行采集、存储、管理、处理、显示、分析与模拟，并基于地理空间信息对政府、企业的业务数据以及个人生活所需的各种信息进行管理、分析和辅助决策的计算机信息系统。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。与RS、GPS被统称为3S技术，现已在地理学研究领域和国土整治中得到广泛运用。
目前GIS已经发展到第三阶段：遥感卫星处于地理信息产业的上游，我国GIS行业采集方式正在向卫星遥感升级。目前国家大力鼓励和支持遥感卫星产业发展，本质上是推动地理信息产业数据采集方式升级，而数据采集方式的升级将推动中下游产业整体变迁与升级，这意味着产业规模巨大的地理信息产业中，将形成一个以卫星遥感大数据为核心的产业生态。
GIS应用比较广泛，技术被应用于政务信息化、企业信息化和个人信息服务等领域。比如GIS运用在国土调查领域，可以让土地利用调查效率更高，更容易分析发现土地违法问题。在使用GIS前，每个县的土地利用现状如水田、旱地、林地、建设用地面积只能用表格和数字表达，不直观，不到现场很难发现违法用地，而且手工量算统计面积，效率低下。使用GIS 后，不仅有数据和表格，还带每块地的多边形的地图，使用土地利用现状地图与土地利用规划地图在GIS软件中自动对比，很容易发现违法用地；并且在GIS中还可以自动分类面积统计，工作效率高。
再来看看GIS行业规模和发展空间，2018年GIS产业市场规模达到7615.8亿元，约是2013年的三倍左右，“十三五”期间，地理空间数据的 社会 价值进一步体现，GIS市场迎来快速增长，预计到2020年市场规模将超过一万亿元，未来几年复合增速在20%以上。
目前，国内已经形成了由三类GIS厂商构筑的成熟产业链，涉及上游数据采集及处理、中游GIS基础软件平台和下游针对行业的GIS应用软件产品。
国内GIS产业链已经较为成熟，上游厂商进行数据采集及处理，中游厂商进行GIS基础软件平台的开发与销售，下游针对各类GIS进行增值开发。从国内目前的情况来看，产业上游中设备供应商竞争格局较为稳定，数据供应方面则较为分散，同样分散的还有下游的应用行业，根据前瞻产业研究院的数据，2015年国内已有超过1000家的GIS应用软件供应商。而中游的基础软件平台，由于其技术要求高，需要良好的研发能力，致使技术壁垒较高，竞争主要集中在超图、ESRI等头部厂商。
随着 AI 在各领域集成应用的兴起，GIS 软件行业同样也在积极 探索 如何有效利用 AI 来提升智能化水平、降低数据采集和测图成本、简化制图和软件交互流程等方面。目前，AI 赋能 GIS 较为突出的成果主要体现在以下几方面：
1、基于深度学习的遥感图像处理：在目标识别和场景理解方面，深度学 习在图像预处理和像素级分类方面得到了广泛的应用，例如利用城市卫星图像结合土地利用，预测城市扩张；
2、时空分布模式预测：深度学习和机器学习等 AI 技术可用于建立时空分布规律的模拟和预测，例如航班准点率预测、洪水风险管理与潜在洪水 灾害的预测；
3、基于机器学习的轨迹分析与空间优化：地理信息的采集从传统的专业仪器转变为人人可随身携带的手机等便携设备，基于 AI 研究大量新形式 时空轨迹为深入理解 社会 活动特征提供了更多可能，对智慧城市，智能交 通和推荐等应用具有重要意义，例如商业选址优化；
4、基于自然语言处理的地理编码：主要 体现在中文的自然语言处理，中文地理实体识别，地名歧义等。 如山川、河流等。
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一般常规功能故障会有这样几个问题：1.压缩的栅格数据过大；2.文件中的图层过多；3.数据框中存在无法打包的表格；3.数据框中存在在线加载的图层。可以依次检查这几个文件。将没有必要的文件尽量删除来解决这个问题
