我的GIS人生：吴华意教授——GIS研究：未来与挑战

吴华意教授——GIS研究：未来与挑战

2014年11月27日，武汉大学第九届学术科技节之走进“GeoScience Café”活动在测绘遥感信息工程国家重点实验室二楼报告厅隆重举行。此次学术交流活动中，我中心国际摄影测量与遥感协会VI/1工作组主席、全国百篇优博论文作者吴华意教授，以题为“GIS研究：未来与挑战”作了精彩报告，从科学研究和教育的角度，解释了GIS的过去、现在及未来的发展和挑战。

首先，吴教授结合自己的成长历程讲述了GIS的发展过程，指出自己的发展与GIS的发展紧密相连。60年代到80年代处于GIS的提出阶段，此时的吴教授也慢慢了解到GIS的知识。90年代GIS得到了迅速的发展，而吴教授毕业后到了湖北大学地理系工作，研究区域规划，逐渐和GIS行业结合在一起，和GIS结下了不解之缘。

吴教授指出，不同时代，对GIS未来的定义也不相同。在80年代，GIS的未来是实现自动化的地图。在2000年，基于GIS中数据多而分析少，只有二维没有多维的现状，提出GIS的未来是实现空间分析为主数据为辅，GIS数据的建模，4D交互等。在2010年，GIS的未来是实现互联的GIS。吴教授指出GIS过去是从独立、分散的各种行业系统转化到数字化的公共服务平台，未来的GIS应该是智慧的GIS，它具有实时感知，泛在互联，深度融合和智慧服务等特征。泛在是无处不在的GIS，实时是无时不在的GIS，时空大数据是无所不包的GIS，云计算是无所不能的GIS，一切皆服务，无微不至的GIS。

吴教授作报告

接下来吴教授指出，面对GIS的未来，我们同时面临很多挑战，首当其冲的是思维模式的转换。第一要从模型分析的思维转换为数据计算的思维，从现有的大数据中挖掘信息，提供决策支持。第二是从过去空间数字化的静态的空间信息转化为加入时间维的动态的实时人地信息思维模式，把人、时间、位置紧密结合起来。第三，从过去离线的GIS工具转化到依靠云计算和计算机网络的在线服务的思维模式。

总体来说，GIS在理论、技术、系统和服务上都面临着一系列的挑战。理论上要研究泛在和实时条件下的新地理信息科学，在技术上要以地理信息融合与协同为特征，在系统的开发上要以开放和交互为目的，在服务上要实现数字化、信息化的服务以及知识化的服务。面对这些挑战，我们要思考：如何在泛在和实时的条件下，再认识时间、空间和人之间的关系并将其建模，变成GIS中的一部分；在技术上如何解决地理时空大数据的问题，怎样管理、组织、分析、模拟、建模；如何满足大数据时代空间认知的需求，研究新型的GIS系统；如何从数据服务到信息服务和知识服务，以形成服务的新模式。

测绘遥感重点实验室杨旭书记亲临现场参与报告活动

    吴教授指出，在新的挑战下，我们也提出了GIS研究的前沿课程。理论上有泛在和实时条件下新地理信息科学，主要包括：全球时空信息的超时空建模和表达、泛在和实时条件下空间结构的再造、大数据驱动的地理信息和知识、新条件下地理及其相关要素的研究、地理环境的语义表达、网络地理智能等。在技术上，可以研究时空的大数据，包括数据的组织、集成管理和综合分析；研究协同的地理建模技术，由过去的计算机程序和模块集成变为面向地理学应用或是时空应用的地理建模环境等。在GIS系统方面，前沿包括新的时空GIS系统的研发，由以静态、动态数据的导入、输入、存储管理为核心转变为以实时动态数据的接入、管理、分析和服务为核心，提供快速地理数据服务；研究分析型的地理信息系统；高复杂度的虚拟地理环境系统等。在服务方面，有全球、区域地理环境动态监测服务；感知、互联全球化、一体化的服务；互联条件下的协同服务等。

    吴教授从自己对GIS的未来的认知提出在未来5年或是更长时间内GIS面临的挑战，在这些挑战的基础上提出了GIS的前沿理论和知识和值得我们研究的内容。

在活动的第三项，主持人对两位嘉宾就GIS学习、科研和产业等问题进行了访谈。

主持人：两位老师在校期间都可以说是学霸，那两位能不能和我们分享一下经验，以及在学习、科研或工作中有什么高效的方法？

主持人（左）对孙总（中）和吴教授（右）进行访谈

吴教授：首先，一定的动力条件应该是学习的主要因素。在高中之前我可能算是学霸，因为从小生活在农村，生活条件比较差，每天要出去干活，才能吃饱饭，才能有衣服穿。如果考不上大学就只能一辈子当农民，吃不饱穿不暖。有了想走出农村的动力，我学习的劲头就特别足。每天早上五点钟起床就开始看书，晚上一直到熄灯之前都在看书。第二点，学习一定要有兴趣。我很喜欢英语，经常去听雅思、托福的课，看英文电影之类的，所以我的英语学得比较好。第三，要有一定的方法。大二的时候我们有一门课叫图书情报检索，通过学习这门课我学到很多的技能，比如如何判别一些文章的水平和追溯知识点，因此可以很快速地通过资料找到这些知识的根源、发展以及最后的结论。所以总结起来就是动力、爱好和方法，还有最重要的一点，利用好图书馆这个重要的资源。

吴教授阐述如何做一名学霸

    主持人：谢谢吴老师的分享！下面我还想问一下吴老师，您本科和研究生是学的数据，你觉得数据的思维和方法在GIS的研究中有什么帮助？

    吴教授：因为我本科和研究生时期学习的是数学，所以很多情况下我使用的是数学的思维。数学的思维对于我们学GIS的来说，很多情况下很有用，但反过来，很多情况下也阻碍了我的GIS的研究。

    有用的地方表现在：数学追求完美，从什么条件推出什么条件，逻辑性非常强，有了这些逻辑的思维，对GIS很多方面是有用的，比如说，在GIS中设计算法，对逻辑性要求很强，如果没有逻辑思维的情况下，很难做出好的算法。例如缓冲区的算法，99%的正常情况下不需要逻辑思维可以解决，但是剩下1%就要利用逻辑的思维花99%的精力去处理，如果不处理算法就会出错。反过来，数学思维又会阻碍GIS的研究。GIS是应用的学科，目标是解决问题，需要一定的条件，比如说，导航我只考虑主干道，交叉、分叉等情况，在不用数学思维的情况下，我只需要把这些情况考虑进去就可以，但是如果用数学的思维，我就要考虑会不会出现其他异常的情况，无形中会把模型变得很复杂。所以，我认为数学的思维很多情况下对我们GIS的研究有好处，反过来在GIS研究中也要避免数学思维对解决实际问题中起到的阻碍作用，太追求完美，太追求逻辑性，得出的往往是理论的结果，在实际应用中会变得复杂。

吴教授阐述数学思维在GIS中的作用

主持人：谢谢吴老师。吴老师您是GIS学术方向优秀的代表。我想问一下，吴教授如果我们想读博的话，需要具备什么样的素质？ 

吴教授：我个人认为应该有下面几个素质。第一个，独立思考的能力。学习分为几个阶段，本科、硕士和博士，不同的阶段有不同的要求。对于本科生的要求是，面对一个问题，相应的操作步骤能够完成；对于研究生的要求是，面对一个问题能够自己想办法解决；对于博士的要求是，不给出问题，通过研究自己找问题并解决。第二个，主动的素质。我非常欣赏马云说过的一句话，我们每个人不是一个电灯泡，而是一个发电机。电灯泡在有电的时候会亮，没电的时候就不亮。你要做一个发电机，要驱动周围的人，让他们亮起来，不管刮风下雨，都要主动的去做，主动去发电。现在很多学生开小组会的时候，都会坐到角落里，从来不主动发言，也不主动思考，有了问题也不主动去解决，非常缺乏主动性。原武测的创始人王之卓院士说过，没有一件事情天生就是谁做的，谁做了就是谁的，所以说，你主动了，范围就宽了，天地就宽了。第三个是勤奋。人与人之间的差别不是很大，最大的区别就是自己有多勤奋。思考了，如果不勤奋地花时间去解决，思考了也没用。所以，从非学术的素质去看，博士要有的素质有独立思考、主动和勤奋。至于学术方面的素质，比如说阅读文献等等，这些可以通过后期学习培养。

吴教授阐述GIS博士研究生的素养

在活动的第四项，现场的观众也和两位嘉宾进行了诸多交流。

同学：吴老师您好！我有一个问题想要请教您，GIS是一个亲民的学科，比如说导航地图，几乎每个人的手机上都会有，我觉得GIS将来是以人为中心的发展，关于这个您怎么看？ 

吴教授：这位同学提到，将来的GIS发展是以人为中心的，要从以下几个方面来看。首先，GIS应用很广泛，有一部分是导航地图为百姓大众服务，其实还有很多的方面是为区域、国家和企业服务。从广义上说，GIS为政府、区域或是单位服务，最终的结果还是为百姓服务。从服务的角度来说，GIS确实是以人为中心。这就需要我们在研究GIS时更多的考虑如何更好的为人服务，数据的组织时要更多的以人为中心出发。反过来，从数据的提供方面来看，我们也会更多的考虑以人为中心，每个人都可能是数据的提供者。

吴教授对同学的问题进行回答

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（文字：郭丹、张翔； 摄影：熊绍龙、郭丹、张翔； 编辑：肖珊）