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推动地球空间信息科学发展的动力有两个方面：一是现代航天、计算机、通信技术的飞速发展为地球空间信息科学的发展提供了强有力的技术支持；二是全球变化和社会可持续发展日益成为人们关注的焦点，而作为其主要支撑技术的地球空间信息科学必然成为优先发展的领域。具体表现为：地球空间信息科学理论框架逐步完善、地球空间信息技术体系初步建立、应用领域进一步扩大及产业部门逐步形成。地球空间信息科学的理论框架和技术体系如图1.4所示。
图1.4 地球空间信息科学理论与技术体系
地球空间信息科学理论框架的核心是地球空间信息机理。地球空间信息机理作为形成地球空间信息科学的重要理论支撑，通过对地球圈层间信息传输过程与物理机制的研究，揭示地球几何形态和空间分布及变化规律，其主要内容包括地球空间信息的基准、标准、时空变化、认知、不确定性、解译与反演、表达与可视化等理论基础。
（1）地球空间信息基准
地球空间信息基准包括几何基准、物理基准和时间基准，是确定一切地球空间信息几何形态和时空分布的基础。地球参考坐标系对地球体的定向是基于地球自转运动定义的，地球动力过程使地球自转矢量以各种周期不断变化；另一方面，作为参考框架的地面基准站又受到全球板块和区域地壳运动的影响。因此，区域定位参考框架与全球参考框架的连接以及区域地球动力学效应问题，是地球空间信息科学和地球动力学交叉研究的基本问题。
（2）地球空间信息标准
地球空间信息具有定位特征、定性特征、关系特征和时间特征，它的获取主要依赖于航空、航天遥感等手段。各种遥感仪器所感受的信号，取决于错综复杂的地球表面和大气层对不同电磁波段的辐射与反射率。地球空间信息产业发展的前提是信息的标准化，它作为一种把地球空间信息的最新成果迅速地、强制性地转化为生产力的重要手段，其标准化程度将决定以地球空间信息为基础的信息产业的经济效益和社会效益。地球空间信息标准化主要包括空间数据采集、存贮与交换格式标准，空间数据精度和质量标准，空间信息的分类与代码，空间信息的安全、保密及技术服务标准等。
（3）地球空间信息认知
认知（cognition）是指对客观事物的特征及事物间联系的反映，其对象是有关问题、资料等具体的信息，其过程是对这些信息进行的编码、储存、提取、应用等具体操作。地球空间信息认知的物理过程的基本思想是：①借鉴物理学中的场来描述数据间的相互作用；②借鉴物理学中的原子模型来表示概念；③借鉴物理学中的粒度来描述知识的层次结构；④借鉴物理学中的状态空间转换思想形成知识的状态空间转换框架。
地球空间信息以地球空间中各个相互联系、相互制约的元素为载体，在结构上具有圈层性，各元素之间的空间位置、空间形态、空间组织、空间层次、空间排列、空间格局、空间联系以及制约关系等均具有可识别性；通过静态上的形态分析、发生上的成因分析、动态上的过程分析、演化上的力学分析以及时序上的模拟分析来阐释与推演地球形态，以达到对地球空间的客观认知。
空间认知可以分为空间特征感知、空间对象认知和空间格局认知三个层次。空间格局是基于空间对象的分类和推理，而空间特征又是空间对象识别与分类的基础，空间对象是空间格局认知的基本单位，空间特征则是空间对象认知的基本单位。在每个层次上，都需要在不同的时间获取对象的空间信息，只是认知的尺度不同而已。
时空数据的认知过程具有时空特性、尺度特性、不确定特性以及可视特性等。时空聚类是指对具有时空特性的空间对象进行聚类，挖掘出具有时空相似特性的时空模式。时空聚类的认知过程可以简单理解为：首先通过对时空数据的空间特性、时间特性以及时空关联特性的分析，形成一个多层次的聚类结构；然后结合领域知识确定一个最佳的聚类尺度；最后分析各聚类模式与相关信息的关联模式。
时空聚类的认知就是在进行聚类分析时，根据数据对象之间的联系和区别，将其归并为若干类，使得同一类中所有元素之间比较相似，而不同类中的元素之间相对来说差别较大。因此，时空聚类将海量多维数据经过聚类进行概念抽取，根据提取出的概念进行推理，由低层概念得到高层概念，逐步了解地理事物的本身性质。时空聚类的尺度特性认知就是指尽管通过遥感影像获取的原始时空数据反映了许多细节信息，但是并非是每种细节信息都是需要的。在时空聚类中，人们往往更加关注一些大尺度、较高层次的信息，这体现了时空聚类的尺度特性。
（4）地球空间信息不确定性
地球空间信息的不确定性源于空间数据的获取、存储、传输、查询、分析等空间信息的处理过程。客观世界的复杂性、人类认知能力的局限性、数据获取方法与计算设备的水平对数据质量的限制、空间分析处理方法与模型表达的多样性等造成了不确定性的普遍存在。地球空间信息是在对地理现象的观察、量测基础上的抽象和近似描述，且它们可能随着时间发生变化，故也带来一定的不确定性，从而使得地球空间信息的管理非常复杂、困难。地球空间信息的不确定性包括类型的不确定性、空间位置的不确定性、空间关系的不确定性、时域的不确定性、逻辑上的不一致性和数据的不完整性。
具体来说，地球空间信息的不确定性来源于空间现象自身存在的不稳定性（即空间特征和空间过程在空间、专题和时间内容上的不确定性）、空间表达的不确定性（即空间定义的不一致性必然导致空间现象表达的不确定性，不合理的表达必然导致空间现象表达的不确定性）、空间信息获取的不确定性（即空间信息的获取可以通过各种直接和非直接途径采集，其间会受到量测设备固有的精度范围、量测技术及方案、人的分辨能力和外界的影响，即通过各种仪器观测的数据总是存在一定的误差等）、空间分析的不确定性（即借助网络分析、叠加分析以及缓冲区分析等空间分析手段，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的知识和发现，并以此作为空间行为的决策依据。然而，因为空间信息总是受到不同类型的不确定性的影响，而这些不确定性又通过空间分析传播，必然导致空间分析的不精确）以及计算设备引入的不确定性、运算过程带来的不确定性、近似技术带来的不确定性以及异源数据融合的不确定性等其他相关的不确定性。
（1）地球空间信息时空变化
地球及其环境是一个时空变化的巨系统，其特征之一是在时间-空间尺度上演化（或变化）的不同现象，跨度可能有十几个数量级。地球空间信息的时空变化理论，一方面从地球空间信息机理入手，揭示和掌握地球空间信息的时空变化特征和规律，并加以形式化描述，形成规范化的理论基础，使地球科学由空间特征的静态描述有效地转向对过程的多维动态描述和监测分析；另一方面，针对不同的地学问题，进行时间优化与空间尺度的组合，以解决诸如不同尺度下信息的衔接、共享、融合和变化检测等问题。
（2）地球空间信息解译与反演
地球空间信息的解译与反演涉及范围广泛的地球学科。空间信息解译与反演就是通过对地球空间信息的定性解译和定量反演，揭示和展现地理系统现今状态和时空变化规律。透过现象深入到本质地回答地球科学面临的资源、环境和灾害诸多重大科学问题，是地球空间信息科学的最终科学目标。随着地球空间信息技术的进步、传感器数目的增加以及空间分辨的提高，空间信息数据量猛增，人们可以从地球空间信息中获取更有用的数据和信息，包括资源调查、自然灾害观测、大气气象预报、农作物面积计算等。为了更充分有效地分析和处理这些数据，需要及时、准确、可靠的空间信息解译系统，不同的空间信息应用的场合，对空间信息解译与反演也有着不同要求。
空间信息解译与反演是统计模式识别（pattern recognition，PR）技术在地球空间信息领域中的具体应用。统计模式识别的关键是提取待识别的一组统计特征值，然后按照一定准则做出决策，从而对空间信息进行挖掘与识别。空间信息解译与反演是以计算机系统为支撑环境，利用PR技术与AI技术相结合，根据空间信息中目标地物的各种特征（如颜色、形状、纹理与空间位置等），结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对空间信息的理解，完成对空间信息的解译。目前，交互式空间信息解译系统主要基于空间信息处理软件或信息处理软件解译，如基ArcView，ARC/INFO，Coreldraw以及GISMAP等软件平台的交互解译，也有基于自主开发平台的空间信息解译。这些解译系统难以对小型目标给出准确的表达，而且需要大量的人工干预才能得到比较精细的解译结果。由于人机交互解译充分借助解译专家的地学知识和经验知识，因此相对常规的目视解译、自动解译、基于知识的解译在效率和精度上都有极大的优越性。
（3）地球空间信息表达与可视化
地球空间信息表达与可视化包括科学计算可视化（visualization in scientific computing）、空间数据可视化（spatial data visualization）以及国际上通用的信息可视化（information visualization）三个方面。科学计算可视化指空间数据场的可视化，人们需要首先在计算过程、数据处理流程中了解数据的变化，然后通过图形、图像、图表以及其他可视化手段来检查、分析处理结果数据。空间数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。随着网络技术的发展，地球空间信息表达与可视化进一步提出了信息可视化的要求，同时为了使发现知识的过程和结果易于理解和在发现知识过程中进行人机交互，也要发展发现空间知识的可视化方法。由于计算机中的地球空间数据和信息均以数字形式存储，为了使人们更好地了解和利用这些信息，需要研究地球空间信息的表达与可视化技术方法，主要涉及空间数据库的多尺度（多比例尺）表示、数字地图自动综合、图形可视化、动态仿真和虚拟现实等。地球空间信息可视化技术的核心是为使用者提供空间信息直观的、可交互、可视化环境，其本质特征是空间信息可视化的位置特征、交互性、多维性和多样性。
根据地球空间的特点与实际应用的需要，地球空间信息可视化的完整过程应包括数据组织与调度、静态可视化、过程模拟、探索性分析等。其中，数据组织与调度主要解决适合于海量空间数据的简化模式、快速调度的问题；静态可视化主要解决运用符号系统反映空间数据的数量特征、质量特征和关系特征的问题；过程模拟主要对空间数据处理、维护、分析和使用过程提供可视化引导、跟踪、监控手段；探索性分析则通过交互式建模分析可视化和多维分析可视化为空间知识提供可视化技术支撑。随着空间技术的进步和各种应用的深入使用，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，与之紧密相关的非空间数据也日益丰富，从而对海量空间信息的综合应用提出了挑战，对空间信息可视化技术的需求日益迫切，要求也越来越高。通过对空间信息可视化的现状分析，不难发现时空数据组织、空间信息可视化、网上海量空间数据可视化、空间数据处理与分析过程可视化等方面仍是今后发展和应用主要目标。同时，信息技术的发展也要求空间信息可视化的概念、本质特征、基本过程等相关理论有相应的发展。相应地，时空数据模型研究、利用数据库管理技术实现网上海量空间信息可视化、空间信息处理与分析过程可视化、空间知识可视化分析技术、空间信息可视化平台建立与集成等技术将成为研究的重点。
地球空间信息科学的技术体系是指贯穿地球空间信息采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的一组完整的技术方法的总和。它是实现地球空间信息从采集到应用的技术保证，并能在自动化、时效性、详细程度、可靠性等方面满足人们的需要。地球空间是地球空间信息科学的重要组成部分；它的建立依赖于地球空间信息科学基础理论及其相关科学技术的发展，其中包括航空航天遥感、空间定位、地理信息系统以及空间数据基础设施建设等方面。
近年来，遥感技术有了质的飞跃，进入一个全新的阶段，突出表现在：传感器向多波段、多角度发展，时间、空间、频率分辨率不断提高；发展灵活方便、投资少收益快的小卫星群计划等方面。同时也迫切需要发展相适应的数据处理、信息提取的理论方法和关键技术。具体内容包括：（1）在阐明电磁波与复杂环境相互作用机理的基础上，建立相应的数学物理模型，以突破传统的统计相关分析模式；（2）发展遥感的数值仿真理论和方法，在更深层次的背景下，理解和诠释定量遥感信息所能表达的丰富内涵；（3）紧密结合地学分析的需求，综合应用计算机视觉、信号处理等领域的最新成果，发展完善诸如地物目标提取识别、地形三维信息处理、信息压缩与融合等关键技术，充分发掘频率、极化、振幅、相位以及几何特性等多方面的信息。遥感信息的应用分析已从单一遥感资料向多时相、多数据源的复合分析过渡，从静态分析向动态监测过渡，从对资源与环境的定性调查向计算机辅助的定量分析过渡，从对各种现象的表面描述向软件分析和计量探索过渡。国外已有或正在研制地面分辨率为1~3 m的航天遥感系统，如俄罗斯将原保密的分辨率为2 m的间谍卫星影像公开出售。在影像处理技术方面，开始尝试智能化专家系统。卫星遥感所具有的快速机动性和高分辨率等显著特点使之成为遥感发展的重要方面，图1.5所示为卫星遥感技术示意图。
图1.5 卫星遥感技术示意图（彩色图见插页）
当代遥感的发展主要表现在其多传感器技术、高分辨率特点和多时相特征。
（1）多传感器技术。当代遥感技术已能全面覆盖大气窗口的所有部分。光学遥感包含可见光、近红外和短波红外区域。热红外遥感的波长为8~14 mm，微波遥感观测目标物电磁波的辐射和散射，分被动微波遥感和主动微波遥感，波长范围为1 mm~100 cm.
（2）高分辨率特点，全面体现在空间分辨率、波谱分辨率和辐射分辨率等三个方面，即：长线阵CCD成像扫描仪可以达到1~2 m的空间分辨率；成像光谱仪的光谱细分可以达到5~6 nm的水平；热红外辐射计的温度分辨率可以从0.5 K提高到0.3 K，乃至0.1 K.
（3）多时相特征。随着小卫星群计划的推行，可以用多颗小卫星，实现每2~3 d对地表重复采样一次，从而获得高分辨率成像光谱仪数据。多波段、多极化方式的雷达卫星，将能解决阴雨多雾情况下的全天候和全天时对地观测，卫星遥感与机载、车载遥感技术的有机结合，是实现多时相遥感数据获取的有力保证。
全球导航卫星系统（GNSS）作为一种全新的现代定位方法，已逐渐在越来越多的领域取代了常规光学和电子仪器。经过我国测绘等部门近20年的使用，GNSS以全天候、高精度、自动化、高效益等显著特点，赢得广大测绘工作者的信赖，并成功地应用于大地测量、工程测量、航空摄影测量、运载工具导航和管制、地壳运动监测、工程变形监测、资源勘察、地球动力学等多种学科，从而给测绘领域带来一场深刻的技术革命。
GNSS定位的基本原理是以高速运动的卫星瞬间位置作为已知的起算数据，采用空间距离后方交会的方法，确定待测点的位置。目前GNSS系统提供的定位精度优于10 m，而为得到更高的定位精度，通常采用差分GNSS技术，也就是将一台GNSS接收机安置在基准站上进行观测，根据基准站已知精密坐标，计算出基准站到卫星的距离改正数，并由基准站实时将这一数据发送出去；用户接收机在进行GNSS观测的同时，也接收到基准站发出的改正数，对其定位结果进行改正，从而提高定位精度。
差分GNSS分为两大类：
（1）伪距差分。在基准站上，观测所有卫星，根据基准站已知坐标和各卫星的坐标，先求出每颗卫星每一时刻到基准站的真实距离，再与测得的伪距比较，得出伪距改正数，将其传输至用户接收机，提高定位精度。这种差分可得到米级定位精度，如沿海广泛使用的“信标差分”。伪距差分是应用最广的一种差分。
（2）载波相位差分，又称实时动态（real time kinematic，RTK），是实时处理两个测站载波相位观测量的差分方法，也就是将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差，解算坐标。载波相位差分可使定位精度达到厘米级，大量应用于动态需要高精度位置的领域。
GNSS的广泛应用迫切需要解决许多新的理论与关键技术，如天地一体GNSS定位服务系统理论与运行模式研究；全国范围的电离层和对流层延迟改正模型研究；超长距离广域差分实时定位系统的关键技术研究；米级精度实时GNSS卫星轨道定轨研究；GNSS数据实时压缩算法及数据通信技术，特别是网络通信及调频副载波通信技术应用研究；高动态GNSS整周模糊度解算；高精度GNSS观测实时数据处理模型；GNSS实时数据压缩与通信；GPS、GLONASS、北斗及GALILEO系统兼容方式研究；GNSS与卫星通信集成技术研究等。20世纪90年代以来，GNSS卫星定位和导航技术与现代通信技术相结合，在空间定位技术方面引起了革命性的变化。用GNSS同时测定三维坐标的方法将测绘定位技术从陆地和近海扩展到整个海洋和外层空间，从静态扩展到动态，从单点定位扩展到局域与广域差分，从事后处理扩展到实时（准实时）定位与导航，绝对和相对精度扩展到米级、厘米级乃至毫米级，从而大大拓宽它的应用范围和在各行各业中的作用。随着全球定位系统的不断改进，硬、软件的不断完善，GNSS的应用领域正在不断地拓展，目前已遍及国民经济各种部门，开始逐步深入人们的日常生活。
遥感图像处理是指对遥感图像进行辐射校正、几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。遥感图像处理可分为两类：一类是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像（照片、底片）进行处理，简称为光学处理（或模拟处理），包括一般的照相处理、光学的几何纠正、分层叠加曝光、相关掩模处理、假彩色合成、电子灰度分割和物理光学处理等；另一类是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，从而获得某种预期结果的技术，称为遥感数字图像处理，主要包括图像恢复、数据压缩、影像增强和信息提取等。
遥感图像处理系统是具有图像输入、输出设备和图像处理软件的计算机系统，能够对来自遥感卫星地面站、遥感飞机等遥感平台的遥感图像资料，结合各种地图和其他地面实况，通过计算机进行校正、增强、分类，提取出解译人员所需要的专题信息，并在高分辨力彩色显示器上显示出来，或利用各种硬拷贝输出装置制成图片，用绘图仪绘成专题图，供有关专业人员分析和研究。遥感图像处理技术发展很快，在各种新设备和新技术中效果比较显著的有：
（1）图像显示处理器，又称图像计算机。它是在图像显示器中增加各种专用图像处理硬件，把许多原来完全由主机软件处理的功能，在显示处理器中变成由专用的硬件参与完成，图像处理的速度可达到实时或近实时的程度，使用户能够及时修改处理方案或参数，直到取得满意的结果。
（2）并行处理技术。在遥感图像处理系统中，采用阵列机或专用的图像高速处理加速器，用以辅助主机并行地进行某些图像运算。
（3）分布处理技术。利用多台计算机联成网络，彼此分工，同时对图像进行处理，在处理速度、效果和价格上往往优于用一台价格昂贵的大型计算机处理。光学-计算机混合处理系统也是遥感图像处理系统的一个发展方向。
图像处理软件通常包括专用的图像操作系统和应用软件两大部分。图像操作系统通常建立在主机操作系统之上，以便应用软件的使用和对各种图像任务、文件、设备的有效管理。应用软件包括为用户进行图像处理所用的软件，它直接体现图像处理的功能，在图像处理系统中占有重要地位。常见的遥感图像处理软件有eCongnition，ENVI，ERDAS，PCI等，功能组成如图1.6所示，通常包括数据处理工具、信息提取工具、综合分析工具和专题制图工具。遥感数字图像处理往往与多光谱扫描仪和专题制图仪图像数据的应用联系在一起，处理方式灵活，重复性好，处理速度快，可以得到高像质和高几何精度的图像，容易满足特殊的应用要求，因而得到广泛的应用。
图1.6 遥感图像处理系统功能组成（彩色图见插页）
地理信息系统有时又称为地学信息系统。它是一种特定的、十分重要的空间信息系统，是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”（geographic information science），还有称GIS为“地理信息服务”（geographic information service）.GIS是一门综合性学科，结合了地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛地应用在不同的领域。GIS是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析），是把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。
GIS由系统硬件、系统软件、空间数据库、用户和方法等五个主要元素所构成，如图1.7所示。
（1）系统硬件。GIS所操作的计算机，由主机、外设和网络组成，用于存储、处理、传输和显示空间数据。GIS软件目前可以在很多类型的硬件上运行，从中央计算机服务器到桌面计算机，从单机到网络环境。
（2）系统软件。由系统管理软件、数据库软件和基础GIS软件组成，用于执行GIS功能的数据采集、存储、管理、处理、分析、建模和输出等操作功能和工具。主要软件部分包括输入和处理地理信息的工具、数据库管理系统（data base management system，DBMS）、支持地理查询、分析和视觉化的工具以及容易使用这些工具的图形用户界面（graphic user interface，GUI）。
图1.7 GIS基本组成（彩色图见插页）
（3）空间数据库。由数据库实体和数据库管理系统组成，用于空间数据的存储、管理、查询、检索和更新等。地理数据和相关的表格数据可以自己采集或者从商业数据提供者处购买。GIS将把空间数据和其他数据源的数据集成在一起，使用通用的或者专用的数据库管理系统，来管理空间数据。
（4）用户。GIS的用户范围包括设计、系统开发、维护的技术专家及管理者和使用人员。
（5）方法。成功的GIS系统具有好的设计计划和特定的事务规律。而对每家公司来说具体的操作实践又是独特的。
随着“智慧地球”这一概念的提出和人们对其认识的不断加深，国内学术界目前提出了新一代GIS的概念，其主要特征包括：①支持“智慧地球”和“智慧城市”概念的实现，从二维向多维发展，从静态数据处理向动态发展，具有时序数据处理能力。②基于网络的分布式数据管理及计算、Web-GIS和B/S体系结构，用户可以实现远程空间数据调用、检索、查询、分析，具有联机事务管理（on-line transaction processing，OLTP）和联机分析（on-line analysis processing，OLAP）管理能力。③面向空间实体及其相互关系的数据组织和融合，具有矢量和遥感影像数据互动等多源数据的装载与融合能力，多尺度比例尺数据无缝融合、互动。④具有统一的海量数据存储、查询和分析处理能力，以及基于空间数据的数据挖掘和强大的模型支持能力。⑤具有与其他计算机信息系统的整体集成能力。例如与管理信息系统（management information system，MIS）、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、办公自动化（office automation，OA）等各种企业信息化系统的无缝集成；又如微型、嵌入式GIS与各种掌上终端设备集成，像个人数字助理（personal digital assistant，PDA）、手机、GNSS接收设备等。⑥具有虚拟现实表达及自适应可视化能力，针对不同的用户出现不同的用户界面及地图和虚拟现实效果。
RS，GIS，GNSS是目前对地观测系统中空间信息获取、存储管理、更新、分析和应用的三大支撑技术，是现代社会持续发展、资源合理规划利用、城乡规划与管理、自然灾害动态监测与防治等的重要技术手段，也是地学研究走向定量化的科学方法之一。RS，GIS，GNSS这三种对地观测新技术的有机集成，将构成一个整体的、实时的和动态的对地观测、分析和应用的运行系统。其中，需要重点研究“3S”集成系统的实时空间定位，多种数据源的一体化数据管理，语义、非语义信息的自动提取，“3S”集成系统中的数据通信与交换，可视化技术，基于客户服务器的分布式网络集成环境，“3S”集成系统的设计方法及计算机辅助软件工程（computer aided software engineering，CASE）工具，基于GIS的航空、航天遥感影像全数字化智能系统及对GIS空间数据库快速更新的方法，GIS与遥感图像处理软件的一体化等。
遥感数据是GIS的重要信息来源，GIS则可作为遥感图像解译的强有力的辅助工具。GIS作为图像处理工具，可以进行几何纠正和辐射纠正，图像分类和感兴趣区域的选取。“3S”集成的意义在于，“3S”结合应用，相互取长补短是自然的发展趋势，三者之间的相互作用形成了“一个大脑，两只眼睛”的框架，即RS和GNSS向GIS提供或更新区域信息以及空间定位，GIS进行相应的空间分析，可以从提供的大量数据中提取有用信息，并进行综合集成，使之成为科学决策的依据。实际应用中，较为多见的是两两之间的结合。
另一方面，数据通信是通信技术和计算机技术相结合而产生的一种新的通讯方式。要在两地间传输信息必须有传输信道，根据传输媒体的不同，有有线数据通信与无线数据通信之分。但它们都是通过传输信道将数据终端与计算机联结起来，而使不同地点的数据终端实现软、硬件和信息资源的共享。传输介质是指在网络中传输信息的载体，常用的传输介质又分为有线传输介质和无线传输介质两大类。数据通信是以“数据”为业务的通信系统，数据是预先约定好的具有某种含义的数字、字母或符号以及它们的组合。数据通信是20世纪50年代随着计算机技术和通信技术的迅速发展，以及两者之间的相互渗透与结合而兴起的一种新的通信方式，它是计算机和通信相结合的产物。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，数据通信应运而生，它实现了计算机与计算机之间，计算机与终端之间的传递。由于不同业务需求的变化及通信技术的发展使得数据通信经过了不同的发展历程。
数据通信技术是现代信息技术发展的重要基础。地球空间信息技术的发展在很大程度上依赖于数据通信技术的发展，在GNSS，GIS和RS技术发展过程中，高速度、大容量、高可靠性的数据通信是必不可少的。在世界范围内通信技术目前正处于飞速发展阶段，特别是宽带通信、多媒体通信、卫星通信等新技术的应用以及迅速增长的需求，为数据通信技术的发展创造了良好的外部环境。
决策支持系统是综合利用各种数据、信息、知识、AI和模型技术，辅助高级决策解决半结构化或非结构化决策问题，也是以计算机处理为基础的人机交互信息系统。在这种系统中，管理学、数学、数据库和计算机等学科的最新成果得到了充分应用。空间决策支持系统中最主要的行为是空间决策支持，是应用空间分析的各种手段对空间数据进行处理变换，以提取出隐含于空间数据中的某些事实与关系，并以图形和文字的形式直接地加以表达，为现实世界中的各种应用提供科学、合理的决策支持。空间决策支持通常有确定目标、建立模型、寻求空间分析手段以及结果评价等几个过程。
（1）确定目标，即根据用户的要求，确定用户的最终实现目标，并对目标性质进行分类，确定目标的初步认识。
（2）建立模型，即建立分析的运作模型与定量模型。前者是指用户实际运作过程的各种业务运作模型；后者是指参照用户的实际工作模型，结合空间数据的空间特点，形成的各种定量分析模型。
（3）寻求空间分析手段，即结合以上分析结果，逐步分解细节，寻求空间分析手段，即对各种可能的分析手段进行分析，确定具有可行性的分析过程，尤其应注意空间数据的有效连接，最后形成分析结果，提交用户使用。
（4）结果评价。空间分析结果的合理性，直接影响到决策支持的效果。
由于空间分析的手段直接融合了数据的空间定位能力，并能充分利用数据的现势性特点，因此提供的决策支持将更加符合客观现实，也更具有合理性。空间决策支持系统由空间决策支持、空间数据库等相互依存、相互作用的若干元素构成，是完成对空间数据进行处理、分析和决策的有机整体，是在常规决策支持系统和地理信息系统相结合的基础上，发展起来的新型信息系统。空间决策支持系统在国家社会、经济生活中的应用十分广泛，如应用于城市用地选址、最佳路径选取、定位分析、资源分配和机场净空分析等经常与空间数据发生关系的领域。以农业为例，空间决策支持系统组成如图1.8所示。
空间数据基础设施（spatial data infrastructure，SDI）是指对地理空间数据进行有效的采集、管理、访问、分发、利用所必需的政策、技术、标准、基础数据集和人力资源等基础环境的总称，通常主要由空间数据标准、基础空间数据框架、空间数据交换网络以及元数据等四部分组成。地球空间信息是通过数据来体现的，其自适应能力来自数据。不同来源的非均质数据既存在处理与存储问题，还存在一种交互式运作能力问题。数据标准、数据采集与维护、多尺度与大范围数据的衔接以及数据共享，均影响到信息利用的充分性、广泛性，并能通过减少冗余数据的采集和集成来节省时间和经费；涉及数据政策与数据使用权限等问题。多尺度空间数据基础设施作为一个提供基础信息的可靠数据框架，以统一的大地坐标，按拓扑规则来组织，对使用数据的技术要求最小且稳定，并能在费用尽可能低的前提下快速满足用户需求和实现能力的变化。对于不同的用户，将由不同种类和不同分辨率的空间数据支持其应用开发。
图1.8 以农业为例的空间决策支持系统组成
随着全球化的推进，世界范围内信息和技术的交流有力推动了全球一体化的进程。当前，政府和公众以及其他领域对地理空间信息和服务的需求越发强烈，在这种趋势下，作为信息化发展重要支撑的空间数据基础设施已成为在全球范围内组织和生产空间数据的热点。SDI是集空间数据规范、技术、数据集于一体的有关空间数据生产、管理、处理的基础设施，最初由加拿大地球信息学界于20世纪90年代初提出，其目标是加速空间信息标准化，减少各机构地理信息采集和处理的重复劳动，方便社会公众对数据的获取和使用，促进空间信息共享。根据美国联邦地理数据委员会的定义，SDI主要内容包括机构体系、技术标准、基础数据及空间数据交换网等四大部分，除此之外，人员也是SDI的重要构成。图1.9展示了包括人员在内的SDI基本构成之间关系。
自20世纪90年代以来，世界许多国家先后开展了国家数据基础设施的研究。根据地理区域及组织对象的不同，SDI可分为不同层次不同类型。最顶层的是全球空间数据基础设施（global SDI，GSDI），其下是区域空间数据基础设施（regional SDI，RSDI）、国家空间数据基础设施（national SDI，NSDI）、州/省空间数据基础设施（state/province SDI，SSDI）直至公司/部门空间数据基础设施（corporate/department SDI，CSDI）等。区域空间数据基础设施目前得到了迅速发展，正在形成以欧洲和亚太两大地区为主的区域空间数据基础设施（RSDI）。
图1.9 SDI基本构成之间的关系
我国信息化已经进入了全方位、高效益和深层次的发展阶段，对我国经济和社会发展的影响越来越深刻。NSDI建设是国家信息化建设的重要组成部分，也是当今世界发展的趋势。我国国家地理空间信息基准框架工程是在21世纪初建立一个高精度、三维、动态、多功能的国家空间坐标基准框架，以及由GNSS、水准、重力等综合技术确定的高精度、高分辨率似大地水准面。