1. 摄影、成像和传感；
2. 无人驾驶汽车系统和无人机；
3. 勘测、测量和扫描；
4. 人工智能；
5. 智能传感器和物联网；
6. 沉浸式技术；
7. 模拟技术；
8. 互联互通技术
这份报告由地理空间委员会出资，由PUBLIC出版，这是一个帮助新兴科技企业更好地与公共部门合作的组织。它分析了使用地理空间数据的商业机遇，考虑了英国各项技术的成熟度，并提供了大量的成功案例及案例分析。
英国政府确定位置数据为公共部门和私营部门的重要工具，帮助他们做出更好的决策，这个范围包括处理犯罪多发地区或为紧急情况应对服务找到最快路线，以及确定货仓的最佳安置位置。因此，在2017年地理空间委员会成立，并获得8000万英镑的资金支持，以在成立初期推动实施一些能更有效利用数据的举措。
摄影、成像和传感
定义：“用于收集对地观测（EO）数据的平台以及用于收集、存储和处理对地观测数据的设备和仪器。”
正在进行的数字革命正开启一个近距离持续观察的时代。影像传感器的范围正变得越来越多样化，因为其与空间、机载、无人机、车辆、地面成像和传感以及新的精密摄像网络不同。
这为地理空间产业带来了巨大的发展机遇，且这一领域的技术进步是巨大的。首先，我们已经看到了这个收集地球观测数据的新平台的发展和广泛应用，包括高空伪卫星（HAPS）、小型卫星和无人机， 这使卫星星座的覆盖范围更广、定位更准确、为地球观测数据的用户提供了更多捕获选择（时间和空间），且提升了实现持续观测和监控的能力。
其次，摄影机和传感器的分辨率和精度有了显著的提高，这开创了许多新型地理空间使用案例。除了获益最明显的国防和安全领域外，提高对地观测能力所带来的更高精确性对基础设施、资产管理和农业等领域也至关重要。
多光谱和倾斜成像、热红外和激光雷达的传感能力范围的增加将造福于需要高粒度地面数据的行业，如农业和畜牧业。此外，将航空图像与其他地图数据和土地利用数据相结合，将为新领域提供机遇，例如更深入、更细致地了解城市环境，从而建立高精度三维模型，
在地面层面上，车辆传感器越来越普及，许多公共和私营部门组织正在进行车辆驾驶成像和测绘调查。这些项目通过广泛的应用而日渐完善，包括资产管理，三维城市建模，街道峡谷成像和公共设施调查。此外，驾车式调查还被用作全球在线地图、成像和导航平台的数据源。
静态和背包成像（Static and Backpack Imaging）是地面成像的另一个新趋势。背包式成像系统和静态相机选项的出现是为了满足图像和纹理三维城市模型的需求，其可为室内空间提供影像环境，且为绘制平面图提供支持。
无人驾驶车辆系统和无人机
定义：无人驾驶车辆系统是指通过感知环境和导航（包括无人为干预导航）来远程控制或自主操作的车辆。
目前，与无人机相关的主要地理空间领域有三个。其一，无人机被用作地球观测和测绘工程的空中平台。其二，它们被用作递送系统来传递轻量级包裹、邮政服务和药品。近年来，无人飞机正被开发用于在城区运送乘客。
无人机也越来越多地被用于为监测和检查能源分配资产和网络状况提供支持。在这种情况下，无人机利用计算机视觉来识别基础设施资产的图像，使用深层网络和卷积神经网络来识别不同类型的故障和异常。
随着无人机成为城市环境不可分割的一部分，它们可能会更频繁地以城市交通管理举措的一部分的身份出现，此外，为开发指挥和控制系统未来群能力的研究也正在进行中。除了治安和安全，无人机群将越来越多地应用于监视城市基础设施的运转。
在未来十年里，我们将看到无人机的使用将从地球观测、地图绘制和监控扩展到包裹和乘客运送领域。对于地理空间产业来说，主要目标是提供第一英里和最后一英里的地理空间参考和导航数据，以支持这些系统。这至少包括地理感知、地理围栏和基于GNSS的定位需求等系统。
勘测、测量和扫描
定义：勘测、测量和三维扫描系统为建立地理空间生态系统奠定了基础。该报告主要关注下游GNSS网络芯片组、GIS数据采集、3D扫描硬件、软件和增值服务。
这些技术是地面、地下和室内定位系统的基础，此外，它们对于物联网、自动驾驶、建筑信息模型、虚拟现实、人工现实和混合现实等众多新兴技术也至关重要。
更精准、更精确的定位系统是大规模复杂传感器系统（如物联网系统）操作的核心，在物联网系统中，所连接的设备通过实时传输信号来收集和传输位置信息。
许多传感器在地表勘测测量中的应用越来越广泛。遥测技术是地面遥感器向固定数据采集系统传输数据的传统过程。地面传感器的进步可以实现无处不在的定位，其可以延伸到室内和更偏远的位置。这使得测量可以借助多个遥感器进行，成为物联网系统的重要推动者，并且这也是一种“始终在线”的操作概念，使得不同的传感器可以保持联通。
激光雷达是一种成熟的地理空间技术，它涉及到利用光脉冲来捕获和模拟三维特征或区域环境。它可以应用于多个领域、满足多种需求，包括绘制精细的工业场地图，为洪水建模提供地面模型数据，以及为开发嵌入式环境提供空间信息。
室内定位对地理空间产业来说是一个特别重要的机会，因为这一领域的发展一直难以与室外定位的创新水平和广泛的接受度相比拟。然而，借助蓝牙、WiFi和磁场定位实现的应用程序可以连接到智能手机，而不需要任何额外的基础设施。
大众资源或自发的地理信息（VGI）是另一个重要的新兴地理空间技术领域。其他新技术，如分析已知数据（ARD），即将EO数据实时处理为可用形式，并利用机器自动化过程（RPA）来支持项目和国家地图要求的自动特征提取。
人工智能
定义：人工智能是指能够完成通常需要人类智慧才能完成的任务的系统或程序，如数据分析、视觉感知、语音识别或决策。
人工智能将从根本上改变分析是如何支持日常业务运作的，为多个领域的实体提供增强智能性的机会。机器学习(ML)涉及到建立基于样本数据的统计模型来预测或决策，而不需要通过显式编程执行任务。地理空间公司有效地利用了这一点，使系统能够以最少的人为干预，从结构化和非结构化数据集中获得结论并做出决策。近些年来，地球观测行业已经能够应用变化检测算法自动识别变化区域，包括识别 森林砍伐、城市发展的新区域，或用于支持灾害后的损害评估绘图。
随着机器学习为特定客户行为分配风险概要变得更加有效，地理空间行业的许多服务提供者也朝着支持保险情报需求的方向发展。例如，在汽车保险市场中，驾驶员的行为模式正在由带有车载设备的机器学习系统进行处理和分析，并与位置信息连接，以提供针对性的分析。
在位置智能方面，受到人工智能的积极影响的GNSS和定位技术正影响着物流和导航系统等行业。例如，通过实时处理上百万个GPS点，系统将能够为卡车司机和运输车司机预测道路和交通状况的变化。
如果未来的应用成为现实，比如连接和自动驾驶车辆（CAV），那么激光雷达和雷达也需要加强自动化分析能力。由英国地形测量局（OS）领导的E-Cave（可联网且提供自动驾驶环境）项目旨在探索CAV如何实时共享定位和安全信息。此外，通过该项目，OS还支持并与2018年宣布的四个CAV试验台项目中的CAV测验合作。
人工智能与物联网等其他新兴技术的结合，也将为该行业带来许多新的发展机遇。智能手机和其他跟踪设备中越来越多的传感器需要更高级的分析，以从其传输的信息中获取深层含义。例如，嵌入式健康跟踪器和可穿戴设备借助先进的诊断算法，更好地帮助专业健康人员识别疾病迹象。展望未来，借助分析系统将有可能绘制整个社区的人口健康指标图，采用先进的分析方法只会提高这种能力。
智能传感器与物联网
定义：智能传感器和物联网是包含嵌入式技术的物理对象网络，用于感知其内部状态或外部环境的变化，并将这些信息与其他连接的设备进行交流。
要实现物联网的真正价值，就必须在多个传感器和智能设备之间实现更进一步的集成化，特别是在“智能城市”或其他大型互联生态系统的背景下。也许对地理空间技术和传感器来说，最令人期待的是智能城市领域。智能城市应用程序依赖于一套不同服务和企业之间的集成物联网设备。
从多个地理定位和时间记录传感器以及公共部门数据集中整理和整合数据对于监测城市地区资产的安全性和恢复能力变得愈发重要。数据采集移动传感器为连续和实时的步数分析提供了机会。同样的，目前用手机传感器数据来分析运输活动也越来越普遍。有许多新兴公司使用大众资源移动数据向城市和地方区域提供交通信息。
在农业和畜牧业领域，使用地理空间技术的物联网解决方案目前成果显著。农业物联网的主要目的是监测重要的环境因素，如水质、土壤状况、温度、水分、灌溉和肥料，从而提高作物产量。
地理空间分析有机会被利用于检测及支持未来智能能源电网管理的传感器。这些电网由连接的设备和传感器（包括智能仪表和智能家电）组成，能够实时检测当地能源使用的变化。智能电网的推出依赖于高度精确的地理空间信息，以确保需求分析准确可靠。
沉浸式技术
定义：沉浸式技术通过创建数字化空间来模拟物理环境，使其实现可视化与环境交互。
在地理空间产业中，这些技术通常用于生成高级地理可视化环境，并允许呈现地理空间数据。任何级别的地理空间细节都可以在沉浸式现实中呈现，从3D的骨架几何图形，到作为建筑物的实时数字表示而不断更新的智能点云。地理空间采集技术，如激光雷达，为沉浸式模型提供了更深层次的细节和背景。一些地理信息系统技术也正在与嵌入式系统集成，我们即将看到这些解决方案在某些待开发领域的早期应用。
军事领域正在进行大量的虚拟现实和增强现实创新。特别地，这些技术正用于提高士兵们在为冲突做准备时的训练条件。借助可穿戴移动设备，增强现实技术可以将用户传送到新的地理位置，从而实现远程环境感知。这项工作目前正扩大为军队内部一整套新服务，飞行员正在评估维修工程师是否能提供来自世界各地的专业知识。然而，这些都还只是早期的试验，这项技术需要若干年才能完全成熟。
虽然目前还处于相对早期阶段，但在未来五年中，更多的研发和创新工作将围绕地理空间中的沉浸式技术展开，其将成为未来地理空间开发一个非常重要的领域。
模拟技术
定义：模拟技术允许用户在数字环境中模拟任何场景。这涉及到为特定地理区域建立数字表示或“孪生”，以及操控相关变量来模拟可能的效果。
如今，地图越来越多地成为特定时间和地点的数字表示，用户能够和基础数据交互并对其进行操作。地理空间模拟已经广泛应用于特定的专题领域，如洪水模拟和动态道路交通。未来最重要的机会是在城市甚至整个国家级别上整合这些主题模式。
三维建模现在是地理空间公司提供的一项常见服务，随着该领域新兴技术的成熟， 3D建模有望得到进一步的发展。随着人工智能和机器学习领域的发展，多维建模和模拟技术将改善相关组织的维护和决策过程。GIS技术还为设施管理方案的建模提供了许多优势，包括空间管理、可视化和规划。管理机场、工业园及发电厂等大型运营场所的设施操作系统，将是此类发展的最大受益者。智能城市将越来越多地使这些系统与智能传感器的能力相协调，以此来建模和模拟城市规划。建筑和开发等领域也越来越多地采用连续传感器监测和资产报告。
该行业最大的机遇，同时也是最大的挑战，在于扩大这些主题建模工作，以进行全市范围的场景模拟。然而，一般来说，为了使这些模拟有效，需要对城市中公共和私有数据集有更大的访问权限。数字孪生和模拟技术在地理空间领域发展迅速。这些技术有潜力应对复杂的未来。
互联互通技术
定义：互联互通技术是指地理空间数据传输和交换的基础通信设施。包括卫星通信以及固定和移动的通信网络。
由5G带来的更高速度和更低延迟将使数据传输更高效、更经济且更安全。此外，地理空间产业及地理空间数据也在支持基础通信设施的规划、推出和运营方面发挥着关键作用。除了正在进行的实现全光纤网络投资外，未来，在地理空间连接性方面最大的游戏规则改变者很可能是5G。5G技术使用现有的高频频谱，实现高速数据传输，从而更容易在移动设备上进行下载和上传。
此外，在过去的十年中，卫星网络容量也有了显著的增加。展望未来，小型和微型化的卫星星座——如由OneWeb运营的卫星星座——将带来新的全球网络和通信机遇。英国另外两个重要的连接技术产业是跨政府公共服务网络（PSN）和应急服务网络（ESN），它们将支持前线人员和蓝光服务部门之间的通信。这些新兴的高容量、高速度和低延迟通信通道将确保地理空间数据以大容量、高速度、高安全度的方式传输。
改良后的网络容量和数据速度将允许实时图像和视频数据流使用度的拓展，包括高清和超清视频。提高公共空间网络容量的一个典型的使用案例是，使用视频和图像对专门的警务和安全服务进行持续监控与监视。更好的连通性还将允许更多地理空间参与者享受到云计算提供的可扩展性和计算能力。改进后的云连接将允许数据在云端实时存储及处理，允许在异地、办公室和云之间持续连接。
改进的局部连接还允许地理空间参与者开发新的边缘计算策略。边缘计算依赖于传感器或扫描仪附近的微型数据中心的局部网络，其对于为物联网系统提供低成本的数据处理和存储尤其重要。
降低5G技术的延迟对于未来无人驾驶汽车和无人机的应用至关重要。由于自动驾驶需要非常快的网络，即无延迟或滞后运行，这样削减后的延迟也将更好地支持移动中实时成像数据的有效性，以及支持 实时规模空间分析的连续传感器的可用性。在执行覆盖大片陆地区域的任务时，持续且安全的连接对于无人机和其他无人驾驶车辆也至关重要，这些任务包括测量、绘图和监控能源网。
卫星通信的改进使得大容量的地理空间数据能够通过这些网络进行传输，而这些网络以前只能处理语音等小容量的音频数据。为了支持通信基础设施的大型投资和运营，电信和公用事业公司需要广泛的测绘、测量和地理空间分析服务。这些不仅为地理空间产业提供了宝贵的未来机遇，还展现了地理空间产业如何既能从关键新兴技术的发展中受益，又能使之得以发展。