GIS（地理信息系统）数据处理技术是现代社会中不可或缺的一部分，它在多个领域中发挥着关键作用。本文将探讨GIS数据处理的基本原理、现行数学模型的问题以及数据结构和非地理属性数据的组织方法。
GIS数据处理技术涉及到将不同来源的数据集成到一个统一的地理框架下，以便进行分析和决策。在现有的GIS数学模型中，通常的做法是将海量的数字地图作为背景，叠加各行业的专业图层，然后通过关系型数据库来查询和统计图形符号的属性信息。然而，这种方法存在一些弊端，例如操作复杂，成本高昂，且在实际应用中可能导致信息展示不清。
GIS数据的基本结构是关键。传统的做法是将大量地理分幅图拼接成一个整体的地图背景，但这违反了模块化设计的原则。每张分幅图应被视为独立的基本数据模块，它们按比例尺和投影带保存。在小屏幕设备上，加载整个海量地图会导致显示效果不佳，反而影响用户体验。因此，建议在需要时单独调用分幅图，以节省系统资源并提高效率。
在数据初始化阶段，收集所有地理分幅图是必要的，但各行业的图符规范可能与测绘部门的标准不同，所以需要转录图符布置图。不过，没有必要将海量级地图作为基础背景，而应该在需要时按需调用。此外，保持统一的地理坐标系至关重要，因为它是数据共享和更新的基础。任意假设坐标系会导致数据成为“信息孤岛”，难以与其他系统兼容。
对于非地理属性数据的组织，传统的做法是将这些数据整合成表格记录，但这可能并不适合所有应用情况。例如，DXF格式的图形数据虽然内部以表格形式存储，但对外表现为几何实体。这意味着图形数据和表格数据在组织和查询上有本质区别。因此，开发人员应当考虑根据具体应用需求来决定如何适当地组织和呈现非地理属性数据，而不只是简单地映射为表格形式。
GIS数据处理技术需要兼顾数据的模块化、高效性和易用性，同时考虑到数据的标准化和兼容性。通过改进数学模型、优化数据结构和灵活处理非地理属性数据，可以提高GIS系统的性能和实用性，使其更好地服务于各个行业。
