GIS（地理信息系统）

本 Skill 聚焦于 GIS / 空间数据：数据格式、坐标参考系（CRS）、投影转换、空间索引与查询、以及常见 GIS 分析工作流。与 map Skill 偏重可视化与经纬度基础不同，gis 更侧重“数据与分析”。

何时使用

当用户提到或需要：

• - Shapefile、GeoJSON、KML、GeoPackage 等空间数据格式
• 坐标参考系（CRS）、EPSG 代码、投影转换（如 WGS84 ↔ Web Mercator）
• 在数据库中进行空间查询（如 PostGIS、SpatiaLite 等）
• 做缓冲区（buffer）、叠加（overlay）、裁剪（clip）、相交（intersect）等空间分析
• 设计 GIS 数据处理/分析管线与最佳实践

空间数据格式（概念）

• - Shapefile：一组相关文件（.shp/.shx/.dbf/...），存储矢量数据（点/线/面）及属性，广泛支持但有字段/字符集等限制。
• GeoJSON：基于 JSON 的矢量数据格式，适合 Web 与 API；注意 coordinates 顺序通常为 [lon, lat]。
• KML/KMZ：多用于地标/轨迹展示（与地球浏览器配合）。
• GeoPackage（.gpkg）：基于 SQLite 的容器，可同时存储矢量与栅格，逐渐成为现代通用格式。

回答时说明哪种更适合用户场景（Web 展示、分析作业、跨系统交换等），避免过深实现细节。

坐标参考系与投影

• - 使用 EPSG 代码 标识 CRS（如 WGS84: EPSG:4326；Web Mercator: EPSG:3857）。
• 回答中明确：\n - 源 CRS（数据当前所用 CRS）。\n - 目标 CRS（分析/展示所需 CRS）。\n- 对于投影转换，建议使用专业库/工具：\n - 桌面：QGIS、ArcGIS。\n - 编程：proj/proj4、GDAL/OGR、常用语言的 GIS 包（如 Python 的 pyproj、geopandas）。\n\n不要手写复杂投影公式；给出“应调用的库与大致调用方式”，并强调坐标顺序与单位（度/米）。

空间数据库与查询

• - 常见：PostGIS（PostgreSQL 扩展）、SpatiaLite（SQLite 扩展）、部分 NoSQL/搜索引擎的地理扩展。
• 回答要点：\n - 使用几何列（如 geometry 或 geography）。\n - 借助空间索引（如 GIST/BRIN），提高查询性能。\n - 常用函数：ST_Distance、ST_Intersects、ST_Within、ST_Buffer、ST_Union 等（以 PostGIS 为例）。\n\n具体 SQL 示例要与用户使用的数据库匹配，不混用不同系统的语法。

常见 GIS 分析操作（概念）

• - Buffer：以要素为中心生成一定距离的缓冲区（如道路两侧 500m 范围）。\n- Clip：用一个面要素裁剪另一个图层，只保留重叠部分。\n- Intersect / Union / Difference：图层之间的空间叠加分析。\n- Dissolve：按属性合并几何（如按行政区合并多个多边形）。\n\n回答时可说明使用哪些工具/库执行这些操作（如 QGIS 的菜单路径、GeoPandas/PostGIS 的函数），不必展开所有参数细节。

与 map Skill 的关系

• - map：经纬度、距离、瓦片、Web/移动地图展示与交互。\n- gis：空间数据格式、CRS/投影、空间查询与分析工作流。\n\n当问题偏“画地图/显示点/算简单距离”时优先用 map；当偏“如何存空间数据/做 buffer/叠加分析/CRS 转换”时用 gis。

使用原则

• - 在回答中明确 坐标系、单位与坐标顺序，避免默认假设产生误导。\n- 遇到需要高精度或特定标准的 GIS 任务时，建议结合官方文档与专门工具，而不是单纯依赖手算或近似公式。\n- 关注性能：对大规模空间数据建议引入空间索引和批处理/分块处理策略。