综观GIS发展，从20世纪60年代兴起以来，可将地理信息系统发展分为以下几个跨越式的发展阶段：

1、地理信息系统的开拓期（20 世纪50-60 年代）

20 世纪60 年代是地理信息系统开拓起步阶段，该阶段关注的主要是空间数据的地学处理。在这个阶段，计算机硬件系统的功能还很弱，计算机存储能力很小且磁带存取速度也很慢，这一切都极大地制约着地理信息系统的发展，使得图形功能和地学分析功能都非常有限，相应的算法也比较粗糙。这一时期由于计算机硬件系统功能较弱，限制了软件技术的发展。因此地理信息系统软件的研制主要是针对具体的GIS 应用进行的，到60 年代末期，针对GIS 一些具体功能的软件技术有了较大发展。

2、GIS巩固发展期（20世纪70年代）

20 世纪70 年代是地理信息系统的巩固发展阶段，该阶段关注的主要是空间地理信息的管理，所以有以下几个特点：

1）大容量存取设备--硬盘的使用，为空间数据的录入、存储、检索和输出提供了强有力的手段。

2）发达国家建立了不同主题，不同规模，不同类型，各具特色的地理信息系。如美国森林调查局建立的美国林业资源信息显示系统；日本国土地理院建立的数字国土信息系统；法国建立的GITAN系统和地球物理信息系统。

3）遥感数据纳入地理信息系统，比较标志性的是1976年美国喷气推动实验室建立的影像信息系统IBIS以及1978年ERDAS成立。

3、地理信息系统技术大发展时期（20 世纪80 年代）

由于大规模和超大规模集成电路的问世，推出了第四代计算机，特别是微型计算机和远程通讯传输设备的出现为计算机的普及应用创造了条件，加上计算机网络的建立，使地理信息的传输时效得到极大的提高。在系统软件方面，完全面向数据管理的数据库管理系统(DBMS)通过操作系统(OS)管理数据，系统软件工具和应用软件工具得到研制，数据处理开始和数学模型、模拟等决策工具结合。地理信息系统的应用领域迅速扩大，从资源管理、环境规划到应急反应，从商业服务区域划分到政治选举分区等，涉及到了许多的学科与领域，如古人类学、景观生态规划、森林管理、土木工程以及计算机科学等。这时期，许多国家制定了本国的地理信息系统发展规划，启动了若干科研项目，建立了一些政府性、学术性机构，如美国于1987 年成立了国家地理信息与分析中心（NCGIA），英国于1987 年成立了地理信息协会。同时，商业性的咨询公司、软件制造商大量涌现，并提供系列专业化服务。地理信息系统不仅引起工业化国家的普遍兴趣，例如英、法、联邦德国、挪威、瑞典、荷兰、以色列、澳大利亚、苏联等国都在积极促进地理信息系统的发展和应用，而且不再受国家界线的限制，地理信息系统开始用于解决全球性的问题。

这个时期地理信息系统发展的总体特点是：

第一，栅格-矢量转换技术、自动拓扑编码以及多边形中拓扑误差检测等方法得以发展，开辟了处理图形和属性数据的途径；

第二，具有属性数据的单张或部分图幅可以与其他图幅或部分在图边自动拼接，从而构成一副更大的图件，使小型计算机能够分块处理较大空间范围（ 或图幅）的数据文件；

第三，采用命令语言建立空间数据管理系统，对属性再分类、分解线段、合并多边形、改变比例尺、测量面积、产生图和新的多边形、按属性搜索、输出表格和报告以及多边形的叠加处理等。

4、GIS应用普及时代（20世纪90年代）

随着各个领域对地理信息系统认识程度和认可程度的提高，应用需求大幅度增加，导致地理信息系统正向更深的应用层次发展，表现出从地理信息系统走向地理信息服务的趋势，发展趋势包括：网络GIS、互操作GIS、地理信息共享与标准化、时态GIS、3S 集成、虚拟GIS、移动GIS、数字地球和格网GIS 等内容。随着空间理论和网络技术的飞速发展，GIS 从技术上将向更具有互操作性和更加开放化、网络化、分布化、移动化、可视化的方向发展，从应用上将向着更高层次的数字地球、地球信息科学及大众化的方向发展。

该时期GIS 的发展呈现以下特点：

（1）多源数据信息共享；

（2）数据实现跨平台操作；

（3）平衡计算负载和网络流量负载；

（4）操作及管理简单化；

（5）应用普及化、大众化。

这个时期GIS 发展的标志性技术主要有：

（1）数字地球。1998 年美国副总统戈尔提出“数字地球”的概念：“我相信我们需要一个‘数字地球’，即一种可以嵌入海量数据、多分辨率和三维的地球。”数字地球是对真实地球及其相关现象统一性的数字化重现和认识，其核心思想是用数字化手段统一处理地球问题和最大限度地利用信息资源。与数字地球相关的支持技术包括计算技术、海量存储技术、数据获取技术、宽带网络技术、互操作技术及元数据，涉及数据获取与更新、存储与管理、处理与分析以及数据与信息传播等方面。数字地球的提出和数字城市工程的逐步推进，在为地理信息系统带来发展机遇的同时也对地理信息系统的理论和技术提出了挑战和新的要求，有不少理论和技术需要进一步发展和完善。

（2）网格GIS（GRID GIS）。网格(Grid)被称为第三代互联网应用，它是把整个互联网整合成一台巨大的超级计算机，实现各种资源的全面共享。网格计算是一种利用互联网或专用网络把地理上分布的各种计算机、计算机集群、存储系统和可视化系统等集成在一起。基于网格计算的GIS 平台，能够分布式、协作化和智能化地处理地理信息，特别适合用于解决涉及大量空间分析的问题，其最大目标是实现空间信息的网格化。随着应用的深人，网格计算必将会应用到GIS 中，并和计算资源、空间地理数据和通信等集成，构成一个较完整的空间信息服务系统。

（3）虚拟现实GIS( Virtual Reality GIS,VR GIS )。VR GIS 就是GIS 与虚拟现实(VR)技术的结合，其核心技术是VR 。VR 是一项综合集成技术，涉及三维图形技术、网络通讯技术、数据库、人工智能等领域。VR GIS 是一种最有效的模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术，主要通过虚拟建模语言(Virtual Reality Model Language, VRML)把GIS 数据转换到VR 中，为人们提供一个逼真的模拟环境。GIS 与VR 技术结合，将虚拟环境带入GIS 使其更加完善。

（4）移动GIS。随着手机、掌上电脑、PDA 等移动通信终端的发展和普及，无线应用协议WAP 和无线定位技术WLT 作为无线互联网领域的研究热点，已经显示出巨大的应用前景和市场价值。无线通信技术、移动定位技术和WebGIS 的结合形成了移动GIS(Mobile GIS)和无线定位服务(Wireless Location Service)。一方面，它可以使GIS 用户随时、方便、双向互动地获取网络提供的各种地理信息服务；另一方面，它也可以使地理信息随时、随地、为任何人、任何事进行服务(Geo-information for Anyone and Anything at Anywhere and Anytime , 4A 服务)，如个人位置信息服务、车辆导航定位与跟踪、个人安全与紧急救助等。这些服务与人们的日常生活息息相关，随着它们的日渐普及，GIS 的功能和应用将得到大大的拓展和延伸，GIS 也将真正走向大众化和社会化。

5、地理信息系统的大变革时代（21 世纪初至今）

地理信息系统进入21 世纪之后，尤其是2010 年之后，随着计算机技术和智能设备的进一步发展，学界从地理信息系统到地理信息科学，更加注重学科建设与学科创新；业界从地理信息系统到地理信息服务，使服务更加智能。一系列新技术和新应用的出现，在应用需求和技术革新的双重作用下，GIS 已经步入一个大变革的时代。新的技术主要包括物联网与云计算、大数据与并行计算、机器学习与人工智能等。新的应用需求包括以智慧城市为建设目标的海绵城市、智能管网、智能电网、智能物流和共享交通等一系列专业型和大众化服务。

（1）物联网与智慧城市。智慧城市已是全球先进国家发展的大趋势，当中涉及众多支持者及技术层面，而其中一个重要的基建便是物联网科技。物联网通过装载在物联对象上的传感器实时、动态地获取信息，并依据物联个体与群体之间的互助作用来提供感知服务，通过感知挖掘获得物联网中装载设备的移动对象的变化规律、个体的联系、以及对物联环境感知，从而为城市空间物联信息的应用提供基础。而这些物联网所产生的数据，都带有位置和时间信息，无论是对这些数据的管理还是应用分析，都必须采用地理信息技术实现。因此，可以说GIS 促进了物联网的发展，同时物联网也扩展了GIS 的应用领域。尽管GIS 已经渗透到物联网的方方面面，但两者之间的深度结合及应用创新有待进一步提升。

（2）云平台与数据中心。云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算数据中心则改变了计算机为用户提供服务的模式，云数据中心中托管的不再是客户的设备，而是计算能力和可用性的各项功能，用户只需要发布需求指令，所有的计算和分析都会在云端完成并反馈给用户。空间数据来源的广泛性、数据的多源性和应用分析的复杂性，更需要云计算和云数据中心的支持，正是在这样的应用需求背景下，面向服务的云GIS 经历今年的大发展，已经成为企业级GIS 的核心技术。

（3）大数据与并行计算。大数据在近两年备受关注。据中国计算机学会通讯2013 年的统计，过去两年所产生的数据量为有史以来所有数据量的90%。而大数据中的大部分数据都与空间位置相关。对GIS 而言，大数据的出现在空间数据管理、空间数据分析和空间数据可视化等方面带来了极大的挑战和机遇。传统的GIS 数据管理和分析技术已经不能满足当下需要。多源、异构、海量和实时动态的时空大数据，必须有与之相匹配的处理、管理、分析及可视化技术应对。传统的空间数据以静态数据为主，而时空大数据动态性和流动性等特征，现有的空间数据结构和可视化方法，已不能满足实时空间大数据的需要，其数据结构也不利于时空大数据的分析。这就需要结合大数据的主要特征开发全新的时空数据结构。在可视化方面也需要有所突破。另外，时空大数据处理与分析是大数据GIS 的核心内容，而并行计算能够在数据处理和分析环节发挥重要作用。如目前基于Hadoop 和Spark 等并行计算技术的空间数据处理与管理，是较为成熟并广泛使用的方案之一。但这些并行计算技术并不能满足日益增长的时空大数据处理与分析需要，基于并行技术的大数据GIS 仍然有待进一步发展和完善。

（4）机器学习与人工智能。传统时空数据和时空大数据可以分为传统的数据分析和智能化的复杂分析两大类，尤其是大数据分析，使用传统的数据挖掘方法又难以发现其中隐含的规律。相比而言，机器学习的算法不是固定的，而是带有自调试参数，能够随着分析内容和频次的增加，让计算机通过学习自我完善，使挖掘和预测的结果更准确。

新的技术的提出与逐步推进，在为地理信息系统带来发展机遇的同时也对地理信息系统的理论和技术提出了挑战和新的要求，有不少理论和技术需要进一步发展和完善。