GIS，全称：Geographic InformationScience，地理信息科学的缩写。1992年Goodchild提出的，与地理信息系统相比，它更加侧重于将地理信息视作为一门科学，而不仅仅是一个技术实现，主要研究在应用计算机技术对地理信息进行处理、存储、提取以及管理和分析过程中提出的一系列基本问题。
其实大多数人对地理这门学科的认知是有局限的，认为地理只是研究山川湖泊地形地貌，甚至分不清地质学和地理学的区别，认为地理学家整日需要风吹日晒地研究石头的成分。当然更多的人是一听说你学地理，就找个偏门的国家问问你首都是哪个城市。这种认知局限也限制了地理学潜在的可能性。其实，地图、区划等是地理学的基础，所有的信息都依靠这些基础建立联系，这种联系得以建立的原则就是——每一个事物都影响其他的事物，但是对距离近的事物影响更大。位置影响自然环境和人文环境，进而影响人类的活动。所以地理这门学科本身，虽然听上去是一个学科，但其内容却涉及社会学（城市化、人口、住房、种族）、政治（国际关系）、环境科学（水资源利用与保护、野生动物保护）甚至是医疗和法律。地理学以位置为基础，将与我们生活息息相关的所有部分串联起来，找到其中的关联，再用这种关联去解决问题。因此，地理信息并不只是某座山的海拔或是某条河的冰期，而是所有带有位置标签的信息。拿美国管理得比较出色的普查数据（CensusData）作为例子，普查会将美国划分为小的普查区（Census Tracks）或者街区群（Block Groups），这里的普查区和街区群就是地理标签，对于每个地理标签，数据库中会详细记录该标签下的实际信息，比如收入的中位数等。所以，做一个合格的GISer的基础，不是扎实的编程功底，也不是丰富的统计知识，而是对于地理信息的深刻理解和对空间的思考能力。习惯性地将信息和数据中所包含的地理标签带进思考过程之中，并利用地理上的关联来解决问题，是一个GISer与软件工程师、统计师、历史学家或是社会学家大的区别。
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编程究竟有多重要编程知识在GIS之中所起到的作用是非常重要，不容轻视的，例如GISer常用的软件ArcGIS就可以利用Python Script大大提高操作的效率，一份完整的Python Script可以自动完成一个空间分析的流程，不需要操作者在其中做任何事情。许多网页嵌入式的地图及可视化工具更是大量使用JavaScript和HTML语言，而管理与GIS息息相关的空间数据的数据库，也高频率地使用SQL和SpatialSQL。（空间SQL，与SQL在语言结构上几乎一致，但是可以筛选和管理的内容有所区别）即使不做开发工作，编程知识在GIS学科之中也有举足轻重的地位。程序员的思维和习惯也是一个合格GISer必备的素养，即勤学、勤查。勤学在于这个学科爆炸式的更新，新的工具和技能层出不穷，勤查则由于技术之繁杂。单一个ArcGIS就有成百上千中操作和分析工具，正如编程时有成百上千条语句控制着成百上千种功能，习惯性地使用搜索引擎查阅工具和功能是GISer非常好的习惯，并且时常会带给你惊喜。但是！如果说GIS等于开发，或是GIS主要还是做开发，是有失偏颇的。GIS的核心是利用空间数据和空间分析解决问题，而非制造出更多的软件。技术是GIS的工具，而非GIS真正的内核。数据是GIS的基础数据是GIS的基础，也就是我们上面所说的地理信息，没有干净、完整、准确的数据，所有的分析都是空谈。在一份GIS的项目里面，往往耗时的部分就是数据的收集和清理。数据的收集往往不是个人可以做到的，大多数GISer使用的都是所谓“二手数据”，即已经存在的、由别的个人和组织已经收集的数据。数据往往又有免费数据和收费的数据，免费数据（在美国）通常是由政府或者其他NGO（非营利组织）收集的，而收费数据则通常由商业公司收集的。