聊聊 GIS 数据在实际项目中的那些坑与机会

最近在做智慧城市相关的调研，发现地理信息数据（GIS）的应用场景越来越广了，但落地过程中遇到的坑也不少，想和大家聊聊。

以前觉得 GIS 就是画个地图，现在看，数据才是核心。比如做物流路径规划，不仅要考虑路网，还要结合实时交通和天气数据，否则算法再牛也没用。再比如环境监测，通过遥感数据反演空气质量，精度要求极高，坐标系转换稍微有点偏差，结果就差了十万八千里。

我在项目里遇到过最头疼的就是数据源不统一。有的用 WGS84，有的用 CGCS2000，还有的甚至是地方坐标系，融合起来简直崩溃。后来不得不写了一套自动化转换脚本，虽然效率提上来了，但数据清洗还是占了大部分时间。很多时候，我们花 80% 的时间在处理数据格式，只有 20% 的时间在做真正的分析。

现在开源工具像 PostGIS、QGIS 越来越成熟，门槛降低了，但高质量的数据获取依然难。特别是高精度的 POI 数据，商业购买成本高，免费的数据更新又慢。大家平时在做 GIS 相关项目时，是更关注算法优化，还是数据本身的治理？有没有什么好用的数据源或者处理工具推荐？

想听听大家的经验，特别是涉及多源数据融合这块的，感觉还有很大优化空间。未来会不会是实景三维建模的天下？还是说 AI 结合 GIS 才是主流？欢迎拍砖。