意义：GIS基础软件技术是地理信息领域软件技术的制高点，是整个产业链条的关键。发展GIS基础软件对我国地理信息产业发展和保证国家地理信息安全至关重要。
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方法：大数据与GIS的结合正在改变传统地理研究与分析方法，也在悄然改变GIS的服务形态。IT新技术的融入，不断丰富和提升地理智慧的内核。而爆发式增长的市场需求，又为GIS技术的创新和应用发展提供了新的动力。
扩展资料
超图集团正式对外发布了基于大数据架构的GIS基础软件产品SuperMap GIS 9D，其在大数据GIS技术、新一代三维GIS技术、云端一体化GIS技术、跨平台GIS技术四大方面取得了全新进展和突破，
满足大数据应用、新型智慧城市和新型测绘等应用需求，解决了海量时空数据分布式管理、高性能、高可信分布式计算的新难题，以及传统GIS复杂图示制图与空间分析的老问题，开创了GIS与大数据等技术融合发展和创新应用的新格局。
此次会议围绕大数据领域的探索实践、GIS与空间大数据融合、大数据时代的地理信息应用转型升级、新一代三维GIS技术创新与应用、中国GIS的国际化探索等话题，测绘地信主管部门，阿里、腾讯等互联网企业，
超图等GIS基础软件企业，相关科研机构，众多海内外GIS用户单位的相关专家在主题大会环节呈现了数十场精彩报告，共同探讨大数据时代的GIS技术创新发展与应用落地。
参考资料来源：中国经济网——2017地理信息软件技术大会在京举办
1:遥感影像与数字画线图的融合：经过正射纠正后的遥感影像与数字画线图信息融合，可产生影像地图。这种影像地图具有一定的数学基础，有丰富的光谱信息和几何信息，又有行政界线和属性信息，直接提高了用户的可视化效果。
2:遥感影像与数字地形模型的融合：数字地形模型与遥感数据的融合，有助于实施遥感影像的几何校正与配准，消除遥感影像中因地形起伏所造成的像元位移，提高遥感影像的定位精度，同时数字地形可参与遥感影像的分类，改善分类精度。
3:遥感影像与数字栅格图的融合：将数字栅格图与遥感影像配准叠合，可以从遥感图像中快速发现已发生变化的区域，进而实现空间数据库的自动/半自动更新。
从表现形式上,地学数据可分为以下几类:①地质、物探、化探等测量数据;②地形图、地质图、遥感图等图形、图像数据;③各种经验性、描述性数据。鉴于目前的研究现状,我们认为地学数据融
合的关键问题如下:①空间遥感数据与地面测量数据的融合;②各地面测量数据之间的融合;③不同空间测量手段获取的数据间的融合;④定量数据与经验性、知识性数据的融合
①一般的地学数据整合模式是：
1、数据包括传感器收集数据的直接数据和专家经验知识和描述性文字等间接数据；
2、首先是初级滤波，主要是对各种数据源的、有不同量级、不同量纲、不同表现形式的数据作第一次规整；
3、然后是一级处理是对各种数据集的操作,包括校对、识别、相关分析、数据或变量的综合等,形成的结果有的可直接进入到数据管理系统供用户使用,有的进入到二级处理；
4、二级处理是对目标的评估,即根据前面的操作,协同利用各数据源对目标进行识别和评估,并尽可能给出评估的精度,最后将结果送至数据管理系统。
5、最后利用GIS的空间数据管理能力,将结果转换为空间图层的方式,可极大地方便用户的使用和对空间分析功能的支持。
②遥感图像处理中的数据融合
1、“融合”这一术语在遥感图像的处理中已不是新名词了。它主要是对不同传感器、不同波段、不
同时相的影像进行融合处理,处理的目的多是为提高图像光谱分辨率和空间分辨率。
2、应用图像处理方法时,首先对原始图像进行严格的配准是非常必要的。目前基于图像处理的数据融合主要有以下3个方面:①基于像元的融合（来自两个不同特性的影像的加权融合）;②基于特征的融合（是在①的基础上加入特征的提取与分离）;③基于判决水平的融合（高层次的决策融合，通常是面向特定应用的融合）。
③VGE中的数据融合
1、VGE即虚拟地理环境，它是一种综合应用各种技术制造逼真的人工模拟环境,并能有效地模拟人在自然环境中的各种感知系统行为的高级的人机交互技术。为了达到对现实世界的真实模拟必然需要用到大量的地理数据，其中3维数据的应用尤为重要！
2、由于获取的数据，包含有不同的领域，不同的格式，所以需要设计统一的数据接口，这个可以通过FME实现。
3、由于部分领域数据可能不具有明确的地理坐标，所以还需要根据其地理参考信息做出一系列的配准，投影转换等操作。
4、建立统一的空间数据库，对数据加以统一组织，存储与管理。
5、最后就是多源数据的可视化与交互，这个涉及到具体的计算机技术就不做展开了。
以上回答为个人总结，希望对你有帮助~
