2025年第五届国产地理分析模型培训班

地理分析模型是对地理系统要素及其作用关系、演化规律的抽象与表达。通过构建地理分析模型开展地理模拟可以反演过去、预测未来、模拟过程、揭示规律，从而增进对复杂、多样地理系统的认知与理解。近年来，随着观测手段与建模技术的更新与发展，已经涌现了大量地理分析模型，有效推动了人们对地理系统要素作用机制、演化规律、演变过程的认知，提高了对地理环境变化的预估与适应能力。由此可见，地理分析模型的构建与应用已经成为探索地理过程、人地关系，乃至应对全球变化、可持续发展等重大科学议题的重要方法。

为了推广自主研发和自主改进的地理分析模型并提升其社会服务价值，南京师范大学联合中国地理学会、中国自然资源学会、中国地理信息产业协会、国际数字地球学会中国国家委员会共同发起国产地理分析模型培训班，自2021年起连续四年成功举办以“水文模型”、“时空建模与分析”、“可持续发展模拟与分析”、“灾害模拟与可持续发展”为主题的模型培训班。在此基础上，本年度将以“地理空间智能分析”为主题，举办第五届国产地理分析模型培训班，以促进国产地理分析模型的健康蓬勃发展，推动国家级模型服务生态系统建设，从而构建知识共享、成果互惠、服务社会的具备开放性与持久活力的自主模型系统生态圈。

导师介绍

张帆 研究员 北京大学

张帆，北京大学地球与空间科学学院研究员，助理教授，博士生导师。曾担任香港科技大学助理教授、麻省理工学院高级研究员、感知城市实验室（MIT Senseable City Laboratory）视觉智能组负责人。入选国家海外高层次青年人才引进计划、Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单、中青科协会员。研究方向为地理人工智能、城市大数据挖掘等。担任ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，Computers, Environment and Urban Systems编委。荣获2024 CPGIS Young Scholar Award、2022 Geospatial World 50 Rising Stars、2020 WGDC全球前沿科技青年科学家等荣誉。相关成果发表在PNAS、Nature Geoscience、Nature Communications等期刊。

陈逸敏 教授 中山大学

陈逸敏，中山大学地理科学与规划学院教授，博士生导师。获国家自然科学基金优秀青年基金项目、广东省自然科学基金杰出青年项目等资助。荣获2019年广东省科技进步奖二等奖。2023年入选Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单，连续四年（2021、2022、2023、2024年）入选科睿唯安全球高被引学者。主要研究方向包括城市大数据计算、人工智能与城市过程建模、城市可持续发展情景模拟等，研究论文发表于Int J Geogr Inf Sci、Remote Sens Environ、Landscape Urban Plan、Ann Am Assoc Geogr、Nat Commun、地理学报等权威地理学刊物。

姚尧 教授 中国地质大学（武汉）

姚尧，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院教授，博士生导师，日本一桥大学社会高等研究院客座教授。在时空大数据和地理空间人工智能开展研究，主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、多项国家重点研发计划和巨头企业资助项目。荣获2020年国际计算机协会(ACM) SIGSPATIAL中国新星奖（每年全球1-2华人入选），科睿唯安全球高被引学者（2023、2024年）、美国斯坦福大学全球前2%科学家（2022、2023、2024年），2022全球前沿科技青年科学家等奖项。已发表相关论文100余篇，总计被引用8000余次，其中ESI高被引/高热点论文13篇，现有相关专利和软件著作权20余项。

汪闽 教授 南京师范大学

汪闽，南京师范大学地理科学学院教授，博士生导师。主持多项国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、国家863课题、江苏省杰出青年基金等项目。主要从事基于人工智能的遥感信息处理与分析及其行业应用方向的研究。在遥感图像处理与特征提取、遥感图像挖掘、高分辨率遥感图像信息提取与目标识别等方面提出了系列新方法。研究成果已在航道信息管理、海岸带资源调查与围填海工程遥感监测、城市空间信息提取与管理、生态环境监测以及军事目标识别等领域加以应用，在国内外重要学术刊物发表论文90余篇。现任《遥感信息》期刊编委。获中国测绘学会测绘科技进步二等奖（排名第一）、江苏省科学技术奖三等奖（排名第一）、江苏省青蓝工程学术带头人、六大人才高峰、江苏省首届青年地理科技奖等荣誉。

培训内容

城市视觉智能：街景影像的分析方法与应用

主讲人：张帆 研究员

城市大数据的涌现为感知城市时空动态、评估城市化进程提供了新的途径。街景影像是感知城市物质空间的一种新型地理大数据，目前已经密集地覆盖了全球城市和城市中的每一条街道。近年来，以深度学习、计算机视觉、大语言模型为代表的人工智能技术不断发展，为挖掘街景语义信息、理解和定量表达物质空间提供了强有力的支持。街景影像不但可以作为遥感影像的补充，以人的视角对城市物质空间进行观测；而且可以表达城市社会空间，反演城市物质空间背后的人类活动状况和社会经济环境，为基于大数据的人地关系研究、建成环境量化研究、空间数据挖掘与知识发现研究提供新的视角。本课程将以城市视觉智能框架为线索，从不同视角介绍街景影像在城市研究中的方法和应用。

城市增长模型

主讲人：陈逸敏 教授

过去四十年全球经历了快速城市化，城市人口增长和用地扩张对资源、环境、生态系统、气候等产生了巨大而深远的影响。城市增长模型是理解城市演化过程、分析城市影响、预估城市发展趋势的重要手段。本课程将回顾现有城市增长观测的主流数据资料和城市增长模型的研究历程，重点讨论元胞自动机、深度学习等方法在城市增长模拟中的作用。同时，本课程将结合案例阐述如何利用城市增长模型定量评估城市扩张的资源、环境影响，并简要介绍从城市土地利用变化模拟到城市三维形态模拟的城市增长建模趋势转变及人工智能方法在其中的重要作用。

城市智能表征、监测和模拟的理论和模型

主讲人：姚尧 教授

智慧城市是城市治理体系和治理能力现代化的必然要求。城市智能表征（向量化和关键指标提取）、监测（复杂网络和时空动态数据建模）和模拟（长时期土地利用模拟）作为核心技术，旨在利用多源异构时空大数据，精准刻画城市多维特征，实时监测城市运行状态，动态模拟城市发展趋势。这些能力不仅支撑城市运行规律的深度认知和风险预判，更推动全生命周期管理的优化。通过构建多尺度表征模型、动态监测网络和时空模拟系统，可精准解析城市空间特征、实时追踪人流交互、推演未来用地演变。智慧城市的全面建设，需突破“高精度特征提取、动态关联建模、长时序推演”等关键技术瓶颈，最终实现城市治理的科学化、精细化和智能化转型。

多源遥感智能信息分析模型与应用

主讲人：汪闽 教授

当前，以全卷积网络、Transformer等经典网络结构为代表的深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域得到成功应用。在遥感影像智能解译领域，深度学习面临包括遥感数据规模与识别分析任务的复杂性、标注成本与样本数据的稀缺性，以及数据高度异质性等方面带来的技术挑战。本课程将基于多源遥感数据（包括无人机航空与卫星、光学/SAR图像），介绍包括基于对象化深度学习的高分辨率遥感图像分割、基于多任务深度学习的小目标识别与变化检测，以及基于光学/SAR多模态图像信息融合的弱小目标识别在内的遥感信息提取与分析模型，开展相关模型在城市潜在违建发现以及海上弱小目标识别等方面的应用实践，为深度学习技术在遥感AI领域的深入应用提供新的技术思路。

以下内容为GPT视角对国产地理分析模型培训班相关领域的研究解读，仅供参考：

国产地理分析模型研究现状

研究热点

多源数据融合分析：随着遥感、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）以及物联网、社交媒体等数据的不断涌现，如何有效融合多源异构数据，挖掘其中的地理信息价值成为研究热点。例如，将高分辨率遥感影像与社交媒体上的地理标签数据相结合，用于城市功能区识别、旅游热点分析等。

时空大数据分析：地理现象具有明显的时空特性，时空大数据分析能够揭示地理要素在时间和空间上的动态变化规律。研究重点包括时空数据的存储与管理、时空模式挖掘、时空预测等方面。例如，通过分析城市交通流量的时空变化，优化交通规划和管理。

人工智能与地理分析模型的融合：深度学习、机器学习等人工智能技术在图像识别、数据挖掘等领域取得了巨大成功，将其应用于地理分析模型中，能够提高模型的精度和效率。例如，利用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行分类，实现土地利用/土地覆盖变化的快速监测。

地理模拟与决策支持：通过构建地理模拟模型，模拟地理系统的演化过程，为决策提供科学依据。例如，在城市规划中，利用元胞自动机（CA）模型模拟城市扩张过程，评估不同规划方案的环境影响和社会经济效益。

主要成果

模型算法创新：国内学者在地理分析模型算法方面取得了一系列创新成果。例如，提出了基于多尺度分割的遥感影像分类方法，提高了分类的精度和效率；发展了基于复杂网络理论的交通网络分析模型，为交通规划和管理提供了新的思路。

平台与系统开发：开发了一系列具有自主知识产权的地理分析平台和系统。例如，超图软件推出的SuperMap GIS平台，具备强大的地理数据处理、分析和可视化功能，广泛应用于国土、测绘、环保等多个领域；中地数码的MapGIS平台也在地理信息领域有着广泛的应用。

行业应用拓展：国产地理分析模型在自然资源管理、城市规划、环境保护、灾害预警等多个行业得到了广泛应用。例如，在自然资源管理中，利用地理分析模型进行土地资源评价、矿产资源潜力分析等；在城市规划中，通过地理分析模型优化城市空间布局、评估基础设施规划方案。

面临的挑战

数据质量与共享问题：多源地理数据的质量参差不齐，数据标准不统一，给数据融合和分析带来了困难。此外，数据共享机制不完善，导致数据资源分散，难以充分发挥数据的价值。

模型通用性与可解释性：现有的地理分析模型大多针对特定问题和数据集开发，通用性较差。同时，一些复杂的机器学习和深度学习模型缺乏可解释性，难以让用户理解模型的决策过程和依据。

人才短缺：地理分析模型研究需要跨学科的知识和技能，既需要掌握地理学、测绘学等专业知识，又需要具备计算机科学、数学等领域的技能。目前，国内既懂地理又懂技术的复合型人才相对短缺。

未来发展趋势

跨学科融合深化：地理分析模型研究将进一步加强与计算机科学、数学、物理学、生态学等学科的交叉融合，引入新的理论和方法，推动地理分析模型的创新发展。例如，将量子计算、区块链等新兴技术应用于地理数据分析和管理。

智能化与自动化：随着人工智能技术的不断发展，地理分析模型将朝着智能化和自动化方向发展。例如，实现遥感影像的自动解译、地理数据的自动分析和模型的自动优化等。

服务化与普适化：地理分析模型将以服务的形式提供给用户，用户可以通过互联网随时随地访问和使用地理分析服务。同时，地理分析模型将更加注重普适性，能够适应不同地区、不同行业的需求。

注重可持续发展：在未来的研究中，将更加关注地理环境与人类活动的相互作用，利用地理分析模型为可持续发展提供决策支持。例如，评估气候变化对生态系统的影响、制定生态保护和修复方案等。

国产地理分析模型研究可以应用在哪些行业或产业领域

自然资源管理领域

土地资源管理

土地利用规划：通过分析土地的自然属性（如土壤类型、地形地貌）和社会经济属性（如人口密度、经济发展水平），结合地理分析模型，合理划分不同功能区，如农业区、工业区、居住区等，实现土地资源的优化配置。例如，在某城市规划中，利用模型分析不同区域的土地承载能力，将工业区布局在交通便利且对环境影响较小的区域。

土地资源评价：评估土地的质量、适宜性和潜力，为土地的开发、利用和保护提供依据。如对耕地进行质量评价，确定其适宜种植的作物种类和产量水平，以便制定科学的种植计划。

矿产资源勘查

成矿预测：综合地质、地球物理、地球化学等多源数据，利用地理分析模型分析成矿规律和控矿因素，圈定成矿有利区域，提高矿产勘查的效率和成功率。例如，在某山区通过模型分析地质构造和地球化学异常，发现了新的矿产资源。

矿山开采规划：模拟矿山的开采过程，优化开采方案，减少对环境的影响。如通过模型确定合理的开采顺序和采矿方法，降低矿山开采过程中的地质灾害风险。

城市规划与建设领域

城市空间布局规划

功能区划分：分析城市的人口分布、交通流量、产业布局等因素，利用地理分析模型将城市划分为不同的功能区，如商业区、住宅区、工业区等，实现城市功能的合理分区和协调发展。例如，在某城市新区规划中，通过模型分析人口流动和产业需求，确定了商业区的位置和规模。

城市扩张模拟：预测城市未来的扩张方向和速度，为城市的可持续发展提供决策支持。如通过模型模拟不同政策和发展情景下城市的扩张情况，制定相应的土地利用政策和城市规划方案。

基础设施建设规划

交通网络规划：分析城市的交通需求和现有交通设施状况，利用地理分析模型优化交通网络布局，提高交通运行效率。例如，在某城市交通规划中，通过模型确定新的道路和轨道交通线路的走向和站点位置，缓解交通拥堵问题。

市政设施布局：合理规划水、电、气、通信等市政设施的布局，确保城市的正常运行和居民的生活质量。如通过模型分析城市的用水需求和供水能力，确定新的供水管道和污水处理厂的布局。

环境保护与治理领域

生态环境评估

生态系统健康评价：评估生态系统的结构、功能和稳定性，为生态保护和修复提供依据。例如，对某湿地生态系统进行健康评价，分析其生物多样性、水质状况和生态服务功能，制定相应的保护措施。

环境风险评估：识别和评估环境风险源，预测环境风险的发生概率和影响范围，为环境风险管理提供决策支持。如对某化工园区进行环境风险评估，分析其可能发生的环境污染事故类型和影响范围，制定相应的应急预案。

污染治理与监测

污染源定位与追踪：利用地理分析模型分析污染物的扩散规律和来源，定位污染源的位置，为污染治理提供依据。例如，在某河流污染事件中，通过模型分析污染物的扩散路径和浓度变化，确定了污染源的主要排放企业。

环境监测网络优化：合理布局环境监测站点，提高环境监测的效率和准确性。如通过模型分析城市的污染分布和气象条件，确定环境监测站点的最佳位置和监测项目。

农业与农村发展领域

农业生产规划

种植结构调整：分析土壤、气候、市场等因素，利用地理分析模型优化种植结构，提高农业生产的效益和竞争力。例如，在某地区通过模型分析不同作物的适宜种植区域和市场需求，引导农民调整种植结构，增加收入。

农业灾害预警与防控：预测农业灾害（如干旱、洪涝、病虫害）的发生概率和影响范围，及时发布预警信息，制定防控措施。如通过模型分析气象数据和作物生长状况，预测干旱的发生时间和程度，指导农民进行灌溉和抗旱工作。

农村发展规划

农村产业布局：结合农村的自然资源、人文资源和市场需求，利用地理分析模型规划农村产业布局，促进农村一二三产业融合发展。例如，在某农村地区通过模型分析当地的旅游资源和特色农产品，发展乡村旅游和农产品加工业，增加农民收入。

农村基础设施建设规划：合理规划农村的道路、水利、电力等基础设施建设，改善农村的生产生活条件。如通过模型分析农村的人口分布和交通需求，确定农村道路的建设标准和走向。

灾害预警与应急管理领域

灾害风险评估

自然灾害风险评估：评估地震、洪水、台风、泥石流等自然灾害的发生概率和影响范围，为灾害防治和应急管理提供决策支持。例如，在某地区通过模型分析地质构造、气象条件和水文数据，评估地震和洪水的风险等级，制定相应的防灾减灾措施。

人为灾害风险评估：分析工业事故、交通事故、火灾等人为灾害的发生原因和影响因素，评估其风险程度，采取相应的预防和控制措施。如对某化工园区进行人为灾害风险评估，分析其可能发生的事故类型和影响范围，制定相应的安全管理制度和应急预案。

灾害应急响应与救援

灾害应急响应规划：制定灾害应急响应预案，明确各部门和人员的职责和任务，提高灾害应急响应的效率和协同性。例如，在某城市通过模型分析灾害发生时的交通状况和救援资源分布，制定合理的救援路线和物资调配方案。

灾害救援指挥与调度：利用地理分析模型实时掌握灾害现场的情况，指挥和调度救援力量，提高救援效果。如通过模型分析受灾区域的人口分布和救援需求，合理分配救援物资和人员，确保救援工作的顺利进行。

国产地理分析模型领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构1. 中国科学院地理科学与资源研究所

简介：是我国地理科学、资源科学和生态建设研究的国家级社会公益性研究机构，也是我国地理学、资源科学和生态建设领域最大的综合性研究机构。

成果贡献：在地理分析模型方面成果丰硕，例如在生态系统服务价值评估模型、土地利用变化模拟模型等方面取得重要突破。其研究成果广泛应用于国家生态安全评估、资源可持续利用规划等领域，为国家相关政策制定提供了科学依据。

2. 武汉大学遥感信息工程学院

简介：武汉大学在遥感科学与技术领域处于国内领先地位，遥感信息工程学院是其核心教学与研究单位。

成果贡献：学院在地理空间信息分析与建模方面实力强劲，研发的遥感影像智能解译模型、地理场景三维重建模型等在国内外具有较高影响力。这些模型在国土资源调查、城市规划、灾害监测等领域得到了广泛应用。

3. 南京师范大学地理科学学院

简介：学院是我国地理学人才培养和科学研究的重要基地之一，在地理信息科学、自然地理学等领域具有深厚的学术积淀。

成果贡献：在地理分析模型研究方面，该学院在地理时空数据挖掘模型、地理过程模拟模型等方面取得了显著成果。例如，其研发的城市热岛效应模拟模型能够准确模拟城市热岛的空间分布和变化规律，为城市生态环境改善提供了有力支持。

4. 中国测绘科学研究院

简介：是我国测绘地理信息行业最大的多学科综合性研究机构，承担着国家测绘地理信息科技发展战略研究、基础性、前沿性和关键共性技术研究等任务。

成果贡献：在地理分析模型方面，该院研发的地理国情监测模型、高精度地图制图模型等在国土测绘、资源调查、城市管理等领域发挥了重要作用。其研究成果有效提升了我国测绘地理信息技术的自主创新能力和服务保障水平。

知名企业品牌1. 超图软件

简介：超图软件是全球第三大、亚洲最大的地理信息系统（GIS）软件厂商，专注于GIS基础平台和应用平台软件的研发与推广。

产品与技术：其SuperMap GIS平台具备强大的地理数据处理、分析和可视化功能，提供了丰富的地理分析模型工具。例如，空间统计分析模型可以用于分析地理要素的空间分布特征和关联关系；网络分析模型可用于交通网络优化、物流配送路径规划等。超图软件的产品广泛应用于自然资源、智慧城市、水利、气象等多个行业。

应用案例：在自然资源领域，为某省自然资源厅提供了基于SuperMap GIS平台的自然资源监测与分析系统，实现了对土地、矿产、森林等资源的动态监测和综合分析。

2. 中地数码

简介：中地数码是专业从事地理信息系统（GIS）研究、开发、应用和服务的云GIS软件平台和解决方案提供商。

产品与技术：MapGIS平台是中地数码的核心产品，具有完全自主知识产权。该平台集成了多种地理分析模型，如地形分析模型可用于地形起伏度、坡度坡向等计算；三维建模与分析模型能够实现对地理空间的三维可视化展示和分析。中地数码的产品在国土、测绘、市政、环保等行业得到了广泛应用。

应用案例：在市政领域，为某城市市政管理部门搭建了基于MapGIS平台的城市地下管网管理系统，通过地理分析模型实现了对地下管网的精准定位、故障诊断和规划管理。

3. 数字政通

简介：数字政通是专业的智慧城市应用与信息服务提供商，在数字化城市管理、智慧社区等领域具有领先的技术和丰富的经验。

产品与技术：公司自主研发的地理分析模型在城市管理相关应用中发挥了重要作用。例如，城市部件管理模型可以实现对城市各类公共设施的精准定位和管理；事件处置分析模型能够优化城市管理事件的处置流程和资源配置。数字政通的产品和服务覆盖了全国多个城市。

应用案例：在数字化城市管理方面，为某大城市提供了基于地理分析模型的数字化城市管理信息系统，有效提高了城市管理的效率和精细化水平。

4. 航天宏图

简介：航天宏图是国内领先的卫星互联网与地理信息产业服务商，专注于遥感、地理信息、导航等技术的研发与应用。

产品与技术：公司研发的PIE系列软件平台集成了多种地理分析模型，如遥感影像分类模型、灾害监测预警模型等。这些模型能够充分利用卫星遥感数据，为自然资源调查、生态环境监测、灾害应急等领域提供技术支持。

应用案例：在生态环境监测方面，为某地区生态环境部门提供了基于PIE平台的生态环境监测与分析系统，实现了对大气、水、土壤等环境要素的实时监测和动态评估。

国产地理分析模型领域有哪些招聘岗位或就业机会

技术研发类1. 地理分析算法工程师

岗位职责：负责研究和开发新型的地理分析算法，对现有算法进行优化和改进，以提高地理分析模型的精度和效率。例如，改进土地利用分类算法，使其能够更准确地识别不同类型的土地利用类型。

技能要求：精通地理信息系统（GIS）原理和算法，熟练掌握Python、R等编程语言，熟悉常用的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

就业方向：科研机构、科技企业的研发部门。

2. 地理模型开发工程师

岗位职责：基于地理分析算法，开发具体的地理分析模型软件产品。负责模型的代码实现、测试和调试，确保模型的稳定性和可靠性。比如开发城市交通流量预测模型，并将其集成到交通管理系统中。

技能要求：具备扎实的软件开发能力，熟悉GIS软件开发平台，如ArcGIS Engine、SuperMap等，掌握数据库设计和开发技术。

就业方向：GIS软件企业、智慧城市解决方案提供商。

3. 大数据与地理分析融合工程师

岗位职责：将大数据技术与地理分析模型相结合，处理和分析海量的地理数据。例如，利用大数据技术对社交媒体上的地理标签数据进行分析，挖掘城市热点区域和人群流动规律。

技能要求：熟悉大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，掌握数据挖掘和分析方法，具备良好的地理数据处理和分析能力。

就业方向：互联网企业、大数据科技公司。

应用实施类1. 地理分析解决方案工程师

岗位职责：根据客户的需求，设计和实施地理分析解决方案。需要与客户沟通，了解其业务问题和需求，选择合适的地理分析模型和技术，进行系统的集成和部署。比如为自然资源管理部门设计土地资源监测和分析解决方案。

技能要求：具备丰富的地理分析项目经验，熟悉行业应用需求，掌握GIS软件和地理分析模型的应用，具备良好的沟通和项目管理能力。

就业方向：GIS解决方案提供商、行业应用软件企业。

2. 地理信息系统实施工程师

岗位职责：负责地理信息系统的实施和部署工作，包括系统的安装、配置、调试和培训。确保地理分析模型能够在客户的系统中正常运行，并为客户提供技术支持和维护服务。例如，为某城市规划部门实施城市规划地理信息系统。

技能要求：熟悉GIS软件的安装和配置，掌握数据库管理和网络技术，具备良好的问题解决能力和客户服务意识。

就业方向：GIS软件企业、系统集成商。

3. 地理数据工程师

岗位职责：负责地理数据的采集、整理、存储和管理。对多源地理数据进行预处理和质量检查，为地理分析模型提供高质量的数据支持。比如采集和处理遥感影像数据、地形数据等。

技能要求：掌握地理数据采集和处理技术，熟悉常用的地理数据格式和数据库，如Shapefile、GeoJSON、PostGIS等。

就业方向：地理信息数据公司、科研机构。

销售与市场类1. 地理分析产品销售经理

岗位职责：负责国产地理分析模型相关产品的销售工作，开拓市场，寻找潜在客户，推广公司的产品和服务。与客户进行商务谈判，签订销售合同，并完成销售任务。

技能要求：具备良好的销售技巧和市场开拓能力，熟悉地理分析行业和产品，了解客户需求，能够为客户提供专业的解决方案。

就业方向：GIS软件企业、地理信息解决方案提供商。

2. 市场推广专员

岗位职责：制定和执行地理分析产品的市场推广策略，提高产品的知名度和市场占有率。负责市场调研、品牌宣传、活动策划等工作，与媒体、合作伙伴等建立良好的合作关系。

技能要求：具备较强的市场策划和推广能力，熟悉各种市场推广渠道和方法，如网络营销、展会营销等，具备良好的文案撰写和沟通能力。

就业方向：GIS企业、地理信息行业媒体。

项目管理类1. 地理分析项目经理

岗位职责：负责地理分析项目的整体规划、组织、协调和控制。制定项目计划，分配项目资源，监督项目进度和质量，确保项目按时、按质量要求完成。例如，管理一个城市交通规划地理分析项目。

技能要求：具备丰富的项目管理经验，熟悉项目管理流程和方法，如PMP、敏捷开发等，具备良好的团队领导能力和沟通协调能力。

就业方向：GIS项目实施企业、科研机构的项目管理部门。