接上回，看看地理信息系统的功能：
1）数据采集与编辑
底图数据
百度底图是瓦片地图，什么是瓦片地图上次有说明，在做成瓦片数据之前与ArcGIS中的常见数据类似，相同点如下：
①按照点、线和面的形式组织
②按照不同的地物类型组织
③地物既有图形信息也有属性信息
特色
百度地图主要是用来进行关键字查询和路径规划所以后台数据必须满足以下条件
①为了视觉上美观和易读，根据不同的地物类型进行了配色和符号化
②关键字查询主要利用的是后台的poi数据进行的查询，而不是底图数据，所以除了显示的底图数据外必须有poi数据表
③路径规划主要利用的是道路网进行查询的路径，所以后台数据库中必须有道路中心线
底图数据的采集可以有多种方式：
①野外测量：通过GPS设备、无人机等测绘设备来获取数据
无人机常用的有大疆无人机，市场占有率已达到70%以上，典型的机型有精灵4和御2，特别RTK版的精灵4测量时不用布设像控点。
。。。。。。
②数字化扫描
根据已有的纸质图纸或遥感影像进行数字化
③数据转换
由已有的数据比如cad数据经过转换和处理得到新的数据
影像数据
百度地图所用的卫星遥感图像由中国四维测绘技术有限公司提供，中国四维的影像数据全部来自商业卫星数据提供商美国DigitalGlobe公司。中国四维是美国该公司在中国的总代理，拥有QuickBird、WorldView1和WorldView2三颗半米级卫星的总代理权。DigitalGlobe是高分辨率影像领域的全球商业化领导者，同时也是谷歌地图的卫星影像提供商。
QuickBird：分辨率0.61米，1-6天周期
WorldView：0.5米分辨率，周期小于2天
获取到的卫星影像数据经过镶嵌和拼接后发布成影像服务，然后制作成瓦片，供客户端调用
街景数据
由百度街景车采集经过处理后得到
构成街景系统的部分和流程
说到街景地图就要说说街景地图是由什么组成的，很显然街景地图是一套基于传统地图系统再开发的产品，他沿用了传统地图系统的地理位置系统，但是在这个基础（也就是原有道路数据）之上增加了诸多个点，给予每一个点方向信息，然后把对应的每一张照片放置在点上，就是我们看到的街景系统了。
如果我们在地图中打开全景模式 蓝色部分就是拥有全景照片的区域，而街景系统的主要工作分为以下几部分，第1是在预定好的位置收集各种各样的照片，一般来说我们会采用街景车的形式，在特殊地区也会使用其他交通工具，甚至徒步行走；第2就是将这些照片进行处理，以保证照片符合我们的需求；之后需要把照片上传至对应的位置进行匹配，之后就完成了。
街景车
一般会选择底盘相对高，通过性相对好，而且比较短小的车辆。街景车会有比较完善的定位系统，在行驶时也会有一套非常严格的行驶规则，我们平时开车时喜欢的胡乱并道超车都是不被允许的。车辆一般会在一个相对友善（原谅我想不出什么形容词了）的速度匀速行驶（比如60km/h），为了提高工作效率街景车一般不会在堵车的时候工作。
街景车的拍照
拍照在我们以往的印象当中肯定是先要站定之后，然后拿起相机准备好，之后拍照，不过街景车要是这样可就累死了。事实上街景车对于气候条件有很高的要求，其根本原因就是为了保证在不停车情况下的拍摄质量。气候条件越差的时候，不仅画质会越差，保证街景车拍照效果的时速也会越低，我们看到比较罕见的夜间街景很多就是在停车或者超低速行驶的状态下拍摄的。 当然了细心的人肯定能发现，我们平时看到的每一张街景照片都属于全景照片，而我们的常规设备想要拍摄全景照片需要一个比较长的扫描过程，那么他是怎么做到的呢？其实很简单，那就是采用矩阵式相机，一般街景车会使用8台相机按照45°的夹角放置，一次性拍摄8个角度的照片，然后通过机内运算处理合成1张格式非常特殊的照片，每张照片的尺寸可能会高达40MB，非常庞大。那么照片多久拍一张呢，这个要依靠各种传感器协同工作确定了，车辆内置的相机会按照GPS系统定位的距离以及各方面传感器传递的距离综合得出一个数字，决定是否拍照。不过如果你开的不是车，比如是自行车、船、绳索、乃至于走路，就需要更多的手工控制拍照间隔了。同样由于在高速公路车辆行驶速度较快，相机也会对应的调整参数以及工作距离以保证合适的拍摄间距。
基础图像处理
那么拍摄完的照片就可以直接放上去了吗？显然是不行的，作为街景地图，应该有很多需要避讳的东西，比如照片中出现的所有人都需要打码，出现的所有车辆车牌号都要打码，与国家安全有关系的ＡＢＣ也都需要打码，反正在人多的地方，每一张照片基本都要处理。那么照片处理是怎么个流程呢？是不是我们想象中的全部自动化呢？
很显然不是的，虽然说打码这一过程无比简单，但是想要知道在哪打码真心不是个容易事情。就国内的科研水平来说，所能做到的也就是自动识别出车牌与人脸而已，并且还有很高的失误率（在非正向角度达不到99%的识别率），所以说这个工作仍然需要人来处理。那么人来处理就简单的多了，无非就是导入特定的软件，然后手工圈出来特定区域并且模糊一下就好了。这个工作非常枯燥无聊，但是由于数据量庞大，现在的这类图片处理都是采用自动化以及手工结合的方式来进行，就算是这样，人力仍然是不可回避的高成本。
2）数据处理与存储管理
涉及对空间数据和属性数据的组织
数据处理：主要包括数据格式化、转换和制图综合
数据存储：分为栅格数据和矢量数据，又分为空间数据和属性数据
数据存储遵循横向分幅纵向分层的原则
3）图形显示
通过对数据的提取和分析，以图形的方式表示结果，GIS不只是为了有效的存储、管理、查询和操作地理数据，更重要的是以可视化的形式将数据或经过深加工的地理信息呈现在用户面前，方便地通过图形认识地理空间实体和现象及其相互关系
采用不同比例尺对地理实体的不同表达，同比例尺下采用多图层来表达
4）空间查询与分析
通过GIS提供的空间数据查询与分析功能，用户可以从已知的地理数据中得到隐含的重要结论。
空间查询：即可把满足一定条件的空间对象查出，并将其按空间位置绘出，同时列出他们的相关属性。它支持图形查属性也支持属性查图形
周边查询
空间分析
空间分析是在地理信息系统支持下，分析和解决现实世界中与空间相关的问题，它是地理信息系统应用深化的重要标志。是地理信息系统的核心功能，也是地理信息系统与其他计算机系统的根本区别
车流量分析
5）地图制作：是将用户查询的结果或是数据分析的结果以文本、图形、多媒体、虚拟现实等形式输出，是GIS问题求解过程的最后一道工序。
百度地图的查询结果分享和发送到手机