地图数字化的方法之一。利用跟踪数字化仪或在计算机屏幕上，将地图图形转换成矢量数据的方法。 跟踪数字化是目前应用最广泛的一种地图数字化方式，是通过记录数字化板上点的平面坐标来获取矢量数据的。其基本过程是：将需数字化的图件(地图、航片等)固定在数字化板上，然后设定数字化范围、输入有关参数、设置特征码清单、选择数字化方式(点方式和流方式等)，就可以按地图要素的类别分别实施 图形数字化了。 由于跟踪数字化本身几乎不需要GIS 的其它计算功能，所以跟踪数字化软件往往可以与整个GIS 系统脱离开，因而可单独使用。 地图跟踪数字化时数据的可靠性主要取决于操作员的技术熟练程度，操作员的情绪会严重影响数据的质量。操作员的经验和技能主要表现在能选择最佳点位来数字化地图上的点、线、面要素，判断十字丝与目标重合的程度等能力。
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底层开发：所谓的底层开发是指通过计算机编程语言，在不基于（利用）其它平台软件的情况下
实现新的算法、模块，以及一款独立的新的平台软件。由于底层开发不基于别人的软
件平台，有很强的独立性；同时开发者可以从底层算法的基础上实现，各种功能的
优化和突破。具有很强的独立性和灵活性。但是由于是底层开发一切都要重头做起，
难度相当大，软件开发的周期相当长，同时为了更好地追求速度和可移植性多采用
较为低级的语言如：C++。而不提倡采用C#，Java等。
二次开发：所谓的二次开发是指通过计算机编程语言，在基于（利用）其它平台软件的情况下，
实现各种符合自主需要的新的模块、以及新的软件。由于二次开发是基于别人的平台
下开发出来的，注定了它不能脱离自己开发所依据的平台软件或者是该平台所发布的
运行时；同时很难或者说无法再算法和功能上实现新的突破。具有很强的依赖性和局
限性。但是由于是二次开发，许多困难的底层算法部分已经被制作成各个模块，可方
便开发人员随时调用，开发起来方便快捷，大大缩短了软件开发的周期。多采用的
开发语言为：C#、VB、Java等。
简单来说：底层开发是中国创造，二次开发是中国制造，其中的技术含量可想而知！
二次开发有哪些：那就得看你要对什么东西进行二次开发了。要是对AutoCAD进行二次开发那就
是AutoCAD二次开发；对ArcGIS进行二次开发那就是ArcGIS二次开发。以此类
推。可以说有多少可以依据的平台软件就可以有多少中二次开发。
怎么学：一、看你想在哪一方面发展了，例如：如果你想在GIS行业发展肯定要会一款GIS的二次
开发，而GIS平台软件也多种多样，如：ArcGIS、MapGIS、SuperMap等等，你可
以选一款市场前景大的平台软件进行二次开发（首推：ArcGIS）。
二、二次开发也是软件开发，只要你有过强的计算机语言功底和开发思想，一切问题
都会迎刃而解。要知道一通百通的道理。有过强的计算机语言功底和开发思想才是
成功的王道
智慧交通的应用案例
根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为182.5亿，其中主要分为四大市场1.交通管控市场千万项目规模为84.24亿。2.智慧交通/智能运输市场千万项目规模为20.33亿。3.高速公路机电市场千万项目规模为75.8亿。4.平安城市千万项目规模为56.6亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。
具体的在交通管控市场方面， 当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。
智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。
交通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前智能交通工具的发展。 更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长213.19%，同时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。
平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。
大数据方面的应用案例
在医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来阻止流感的发生。
在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。
在废物处理方面， 英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。
在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。
智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：
（1）基于Map Reduce，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。
（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 — BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。
（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。
（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。
（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。
谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。
在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。
在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。
重庆分公司
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