智慧城市GIS平台思考
数字城市向智慧城市转型升级。在数字城市的基础上，一般认为智慧城市是在数字城市的基础上进行物联网信息的接入，将实时信息接入以后服务民生等各行业，开展智慧型应用。数字城市建设阶段，围绕着国家的要求以开展地理空间建设为主要内容。深圳在数字城市阶段建成了空间信息基础系平台，将地理信息进行发布，服务到很多行业，税务、应急、气象、环保、工商、规划、水务等，这是我们工作的基础。在智慧城市背景下，空间信息平台的升级有了新的挑战，但是需求并不明确。一是数据未知，传统的GIS软件的开发往往面向一个具体的应用，由具体的数据，开展一些功能开发，最后形成一个系统。在智慧城市阶段，多元数据的集成融合是大趋势，这样的背景下，我们无法对数据做一些限定，也就是建设平台的时候我们并不知道今后这个平台会接入什么样的数据，数据的来源、内容、文件格式、数据质量等方面都不能保障。二是应用未知，面向城市基础平台不应该面向某一个特定领域，今后会服务到民生的各个方面。这是平台建设的最大挑战。同样，随着新技术的不断涌现，产生了相应的数据，催生了人类新的想法。新想法不断地出现对整个平台也是一大挑战。为此，我们对面向智慧城市GIS的平台产生了构想：
（1）以地理空间框架为基础。数字城市建设阶段各个政府部门形成了数据成果和系统成果，是进行智慧城市平台建设的基础。
（2）多源数据动态集成。希望将物联网、传感器的数据以及各个行业行政审批数据和行业专题数据动态地集成到平台上来。
（3）融合最新的GIS技术。包括现在比较火的室内导航、BIM、INSAR等等技术，通过新技术引入到我们的平台中，增强平台的整体服务能力，实现由单一到集成，由室外到室内，由静态到动态的转变，最后实现数字城市大数据平台由好看到实用的转变。
（4）开放式的二次开发环境。
分析智慧城市发展的几大趋势：
※ 趋势一——由“单一”到“集成”
有研究表明人类社会所涉及的信息80%以上与地理空间信息相关，我们认为数据集成或者整合的思路应该是将各个行业的数据，包括行业的应用、行业的专题数据、行政审批数据，以及物联网的手机、视频、定位等等相关的数据在地理空间上面进行集成，集成之后就可以依托GIS云的空间分析功能对数据进行基于空间的分析。我们认为数据集中到一个物理数据库进行管理的方式并不实际，在深圳有过一段时间的尝试，效果不太好，因为很多数据分享到不同的委办局，他们不太可能将数据库迁移到一个地方进行管理。我们认为集成是一个动态的过程，不应该是一个预处理，不需要事先把数据清理好，因为一旦清理好之后，数据的更新将会出现问题。另外，我们认为集成是集成到地理目标，而不是集成到坐标，传统地我们拿到一个地址就转成坐标了。我们认为每一个数据都是发生在地理空间实体中，可能是一个建筑物、广场、公园。集成有两个层次：一是直接，将社会经济各个行业的数据以及各种数据集成到地理空间，我们称为直接的集成。因为将数据集成到同一个地理空间之后，将原本没有空间的数据建立了关联。
※ 趋势二——由“室外”到“室内”
传统的数字城市的平台是以建筑物为最小单元进行管理，现在随着技术的发展，计算机能力的加强，由室外到室内是一个趋势。包括现在比较火的BIM和室内模型、地下管线、增强现实技术，希望引入这些技术将这个平台的能力由室外转向室内。
传统的GIS分析将数据落到空间上，进行静态的分布制图，随着传感器数据的不断丰富和时空的轨迹，手机有GPS的定位系统，可以捕捉到时空轨迹和人口活动，这样的话就将传统的数字城市基础信息平台推向智慧城市的基础信息平台。
很多城市做了大量的数字城市模型的建设，建成之后最多是放在看一看的层面，需要实用转变。
示范一：信息集成
传统的场景最基本的工作是将各种信息集成进来，在深圳市称为法定图则。深圳市规划国土委承担规划方案的评审，深圳大项目都要求用BIM进行报建，开发商报建过来的数据可以加载到平台进行浏览和查看，对各种不同的方案进行对比。BIM大概有3G多，进行相关的浏览需要技术的支持。
备案BIM加载显示
深圳市有1000多万人口，通过居住地进行空间落地，落地之后用黄色点代表5000人，就可以看到整体人口居住的分布情况。如果用一个点代表2000人，点就会更多一点。具体到某一个区，比如说深圳市福田区，可以设置100个人作为一个黄色点。有了人口的分布可以用传统空间分类的手段，做一些空间落地图，也可以用三维的形式进行查看。我们做了深圳市福田区社康站空间多边形分布，假设这个多边形是空间服务的范围，基于人口可以统计每个多边形里面到底居住了多少人。每个社康中心的规模，医生数量和建筑面积及科室的多少，服务能力，通过人口和服务能力进行对比，大家就会知道每一个社康站的就医压力，这样的分析可以对城市规划，对公共设施的选址有指导意义。
基于医院覆盖的空间多边形分布
示范三：基于人口职住的交通分析
根据深圳1000多万人口的居住地和产权登记的数据，可以知道居住情况，进行空间落地，同时通过缴纳社保所在单位的办公地点，大概知道这个人在什么地方工作，有了居住地和工作地的信息，可以推断可能的上班路径。对全市1000多万人口进行了模拟，每个点代表一个人，从自己家里出来，按照一定的速度，一定的方式到工作地。这样的分析可以得到每条路的需求压力，以及人口整体的流动情况。
有了全市的模拟，也可以具体到某一个片区。深圳市领导会关注几个重点片区，以某些重点片区进行模拟。基于人口流动的情况可以分析道路网的通行需求，可以推算每条道路每天大概有多少人通过，可以推断通行需求。
示范四：视频与地理空间的集成
传统的交通指挥中心是一个大屏幕，上面摆着很多视频，交通指挥中心可以随意调看全市几十万部摄像头。有一个场景，某一个摄像头看到某一辆车，当他离开这个摄像头的范围，很难判断后面会出现在哪个摄像头，除非对这个区域特别了解的员工才能了解这种情况。举个例子，比如说有四个视频是一栋大楼的四个角，如果不对这个区域特别了解，不知道这几个视频有什么关系。比如，一般来说我们很难判断一辆即将驶出监控范围的车辆，并实施跟踪。后来我们做了一个尝试，将这个视频直接集成到地理三维地理空间上，这样的场景下可以很容易判断某一辆车走在哪条路上，并在哪个地方拐弯。我们认为将视频的摄像头数据集成到地理空间中会更加直观，会为公共安全和应急会提供一些帮助。我们想做的工作是将全市所有的视频监控摄像头加载到对应的地理空间位置上，将视频内容加载到地理环境里面去，基于这样的工作可以做很多事情。有了摄像头的参数可以做覆盖范围的分析，摄像头的可视域，我们知道哪些区域被摄像头覆盖了，哪些区域没有。另外，还可做视觉计算机自动识别功能，识别车辆、车牌和运行轨迹，有了这些识别功能之后，在全市的地理场景下基本上可以跟踪所有车辆，判断每条道路的压力。
监控视频与地理空间集成