近年来，随着地理信息系统的飞速发展，越来越多的应用领域同GIS技术建立了紧密的联系。由于交通信息系统具有精度要求高、规则复杂、动态化、离散化等特点，原有的信息技术已经不能完全满足交通应用的需求，而借助于GIS的强大功能，可以实现交通信息化的时代要求。交通领域中GIS的应用也越来越受到研究者和开发者的重视。
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交通地理信息系统是收集、整理、存储、管理、综合分析和处理空间信息和交通信息的计算机软硬件系统〔2〕，是GIS技术在交通领域的延伸，是GIS与多种交通信息分析和处理技术的集成。GIS－T具有强大的交通信息服务和管理功能，它可以应用在交通管理的各个环节。在交通工程领域采用GIS技术和方法研究交通规划、交通建设和交通管理及其相关的问题，具有其他传统方法无可比拟的优点。
20世纪60年代，美国人口统计局建立了DIME以及后来的TIGER数据模型，当时他们就采用了基于点和线的一维线性网络来表达道路系统。在那些与点线相连的属性表中，记录了点线的各种属性信息。一直以来，这种模式都是道路交通系统表达模型的一个主流。但是随着社会和经济的发展，道路交通系统变得日益复杂，对交通地理信息系统的要求越来越高，GIS－T将面临更多的挑战。
3GIS－T关键技术
GIS－T是改进了的GIS和TIS（交通信息系统）的结合体。目前很多研究人员致力于GIS－T的研究与开发，围绕着GIS－T产生了较多的研究课题，不同的研究课题涉及到的GIS－T的功能也有所区别。为了进行详细说明，可以通过定义3个功能组来获得一个通用的框架，这3个功能组是：数据管理（实现数据存储和维护）、数据操作（实现原始数据的创新）、数据分析或者建立可分析的模型。它们是相互依赖相互支持的，数据存储是数据操作的前提，而数据的建模又是在前两个的基础上建立起来的。
3．1数据库管理系统
长期以来，交通部门要使用和维护大量的信息，在很多情况下都是多个交通信息系统共存于同一个部门中，而且每一个交通信息系统只能处理某一类数据信息（如高速公路规划网、公路管理系统以及事故信息等）。GIS－T的数据管理系统的关键技术在于通过建立数据模型和数据交换的框架，把上述不同的数据存储于一个统一的数据管理系统中，任何部门都能访问到该系统中符合本部门要求的数据，同时能对这些数据进行分析和建模，然后进行管理和决策。
3．2数据协同
交通数据一般都是由多个机构提供并维护，数据类型、数据标准难以统一。每个数据源可能都有自己的数据模型。数据模型的不同和使用方法的多样性给数据管理分析造成了很大问题。由于数据位置、拓扑结构、分类、命名和属性、线性测量的误差，导致不同来源数据的统一过程比较复杂，结果存在很大的不确定性。要使GIS技术在交通领域取得进展，必须借助数据协同技术，从地图的匹配算法、交通数据的错误模型和错误传播（尤其是一维数据模型）、数据质量标准和数据交换标准三个方面解决数据统一的问题。
随着地理数据越来越广泛的应用，协同性主题逐渐成为GIS－T领域中的一个最为紧迫的课题。在详细的数字街道数据库、紧急事件的安排和调度系统、车辆导航系统以及ITS（智能交通系统）的各个部分（包括测量使用者和运输控制中心或者信息服务提供商之间的无线通讯）都必须应用数据协同技术。
3．3实时GIS－T
地理数据的收集是一个持续的过程。近年来，已经开始出现实时基础上的数据操作。例如，带有全球定位系统GPS的车辆
提供速度、位置等要素信息到运输管理中心，管理中心再根据发送的交通信息将预测信息返回给车辆，这样就组成了地区的阻塞管理系统。由此可见，进行实时数据的存储、恢复、处理和分析需要更快的数据访问模式、更强大的空间数据融合技术以及动态路由算法。
3．4庞大的数据集
现实世界的交通问题涉及到庞大的地理数据和复杂的网络。地理信息科学对地理可视化和数据采集的规则、技术发现和数据获得的计算方法进行了研究和集成，同时也促进了GIS－T的发展。
由于交通数据集大小的不同，就需要经常更新系统设计，这个系统设计包括了信息显示的精确性、速度上的优化、算法运行时间与流程中的分析工具以及网络分析的优化。
3．5分布式计算
互联网技术提供的可连接性改变了计算机、应用软件、数据和用户之间的关系。计算机已经形成了一个可移动的、分布式的、普遍存在的实体。基于互联网的GIS应用变得越来越普遍（包括在交通领域中）。以通讯网络技术为基础的分布式计算技术可以有效地使用本地和远程的计算资源，借助完善的系统资源，实现适时应用的构想。
4GIS－T中面临的问题及解决方案
4．1多格式数据源集成问题
GIS中最基础的部分是数据，在GIS－T中也不例外。但是多年来，一方面由于缺乏权威的专业数据公司制作并出售基础的地理数据，所需的数据来源没有保证，导致了大量的人力物力花费在制作基础数据的工作上；另一方面，对已有的数据没有充分加以利用，各部门积累下来的基础数据由于数据格式和规划不统一，难于共享利用，这样不仅加大了成本，而且还延长了建设的周期。因此，实现多源数据集成、解决多格式数据源集成是近年来GIS－T系统研制开发的重要课题。目前，方案有以下3种：
（1）据格式转换模式：把其它的数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后，复制到当前系统的数据库或文件中。
（2）数据互操作模式：这是Open GIS Consortium（OGC）制定的规范，GIS互操作是指在异构数据库和分布式计算的情况下，GIS用户在相互理解的基础上，能够透明地获取所需的信息。
（3）直接数据访问模式：就是在一个GIS软件中实现对其它软件数据格式的直接访问，用户可以使用单个GIS软件存储多种数据格式。
4．2交通地理现象的表达
GIS－T中涉及3类模型：①区域模型，即在跨越空间时代表连续变化的现象；②离散实体模型，也就是离散的实体（点、线或多边形）及其相关属性的集合的抽象表达；③网络模型，代表拓扑连接的嵌于地表的线性网络变化的抽象表达。由于交通系统自身的特性，应用于交通系统的数据模型几乎都没有超出上述的三种模型的范围。
在对交通模型进行表达的时候，可以用许多具有多种属性的线段代表道路网，用离散点代表各种道路网中的标志性地物，用线性网络代数对交通网络进行分析，这些方法对实现道路交通系统的计算机表示起到了一定的作用。在交通领域中，围绕以弧和点的概念建立的网络模型起的作用是最重要的。实际上，在许多交通应用中，只需要单个的表示数据的网络模型就可以了。这种应用的例子包括：
（1）人行道以及其它设备管理系统；
（2）实时与下线行程安排；
（3）基于网络的交通信息系统和行程计划任务；
（4）导航系统；
（5）实时交通堵塞管理和事故发现等。
5结语
在交通领域，GIS－T被公认为21世纪的支柱性产业，是信息产业的重要组成部分。随着GIS技术研究的进一步深入，目前GIS－T中存在的问题会逐步得到解决，这必定会促进GIS－T的各个方面的应用和发展，大大地改变交通现状，带动整个交通行业的突飞猛进，成为促进经济发展的重要动力。
城市规划编制是指根据国家的城市发展建设方针以及城市的自然条件和建设条件，合理确定城市发展目标、城市性质、规模和布局，重点强调规划区域内土地利用空间配置和城市产业及基础设施的规划布局。
利用Arc GIS可以在现场踏勘时收集各种相关资料，并录入数据库中，以便于实施城市规划信息的查询与管理；可以方便的计算经济技术指标，例如面积、绿地率、容积率、建筑密度、人口密度；可以利用叠加分析功能和地图运算进行辅助问题分析，以求直观、快捷的效果。
扩展资料：
一、系统特点
1、公共的地理定位基础。
2、具有采集、管理、分析和输出多种地理空间信息的能力。
3、系统以分析模型驱动，具有极强的空间综合分析和动态预测能力，并能产生高层次的地理信息。
4、以地理研究和地理决策为目的，是一个人机交互式的空间决策支持系统。
二、资料操作
GIS可以执行数据重构来把数据转换成不同的格式。例如，GIS可以通过在具有相同分类的所有单元周围生成线，同时决定单元的空间关系，如邻接和包含，来将卫星图像转换成向量结构。
由于数字数据以不同的方法收集和存储，两种数据源可能会不完全兼容。因此GIS必须能够将地理数据从一种结构转换到另一种结构。
参考资料来源：百度百科－地理信息系统
参考资料来源：百度百科－城市规划编制
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
资源管理(Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场) 分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
资源配置(Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供 应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证 资源的最合理配置和发挥最大效益。
城市规划和管理(Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如， 在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、 公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
土地信息系统和地籍管理(Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许 多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
生态、环境管理与模拟(Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环 境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
应急响应(Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员 撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
地学研究与应用(Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计 分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。ArcInfo系统就是一个很好的 地学分析应用软件系统。
商业与市场(Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场 的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场 和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空 间分析和数据库功能可以解决这些问题。 房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
基础设施管理(Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。 它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
选址分析(Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、 环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充 分体现了GIS的空间分析功能。
网络分析(Newwork System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、 处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
可视化应用(Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的 三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型 工程管理和仿真、旅游等领域。
分布式地理信息应用(Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息 系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间 导航等。
交通地理信息系统因具有强大的信息服务和管理功能，所以应用范围广泛。具体体现在三个方面，一是它可以应用在交通管理的各个环节，即从交通规划、设计、施工到运营和养护的所有阶段以及交通科研。二是它可以广泛应用在国家、省、市等不同层次的管理。三是可以广泛应用在政府、交通运输管理、运输企业和工程设计施工等各部门。下面简单介绍一下它的具体应用。 当前交通决策要求GIS-T提供的数据范围在不断扩大，可喜的是数据采集的技术也有了长足发展，这些技术包括GPS、视频技术、数码摄像技术、高清晰卫星图像、高清晰度扫描技术以及实时系统和传感器。这些实时系统和传感器众多：气象雷达、车辆身份证条码、交通量计数器、路面温度传感器、ITS中的车辆导航系统。ITS不仅需求大量的空间及其相关数据，同时也成为其它诸多用途的数据源，这无疑又激励更新数据采集技术的开发，所有这些技术均对GIS-T的设计实施产生影响。
开展研究的重点包括：
·对各种数据采集技术现状和特性的评估，了解它们相互作用和集成的可能性
·从运输部门的需求来设计技术上可行的数据采集方案
·在GIS-T的发展规划中制定策略来研究比选使用这些新技术。 可以预计未来十年内GIS-T、GPS和ITS这三种快速发展的技术将有效地集成起来，发挥良好的社会经济效益，大大提高现有道路的通行能力和安全性。
当前这些技术间合适的切入点还没有很好地研究清楚，要作的研究有：
·分析和评估这三类技术的发展现状和方向
·研究如何将这三种技术有效集成，并分析这种联合发展的可行性
·开发适应全球不同地区需求的技术集成模式
·建造示范中心以便观测和测试技术集成的效果
·制定上述模式所需空间数据的标准
·调查并修正这些数据标准以最终满足ITS的需要 随着GIS-T的发展和推广，数据库的维护对许多用户来说还颇显陌生，开展的相关研究有：
·新的数据采集技术如GPS将对数据库维护产生怎样的影响？采用什么技术来合并和统一新的采集技术采集的数据和原有数据库存有的空间数据？
·存放在不同图层的数据在不同比例尺下使用时最佳的连接方式是什么？
·CAD与GIS-T之间数据模型的连接如何发展？
·遥感数据如何才能得到有效地利用？
