2025年广州大学地图学与地理信息系统专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

以下是广州大学地图学与地理信息系统专业2025年考研分数线，整体来看，2025年各院校考研分数线呈下降趋势。2026年广州大学地图学与地理信息系统专业考研报考人数多不多？专业排名情况如何?2026考研复试难度如何?以下是为大家整理广州大学地图学与地理信息系统考研报考攻略，供各位考生参考。

2025年广州大学地图学与地理信息系统专业考研分数线

学术型硕士（070503 地图学与地理信息系统）：总分320分

单科要求：政治≥34分，外语≥34分，业务课一（数学二）≥51分，业务课二（811地理信息系统）≥51分

所属学院：地理科学与遥感学院

研究方向：（01）资源环境遥感；（02）智慧城市与时空大数据分析；（03）GIS空间分析与集成；（04）地理国情监测；（05）公共安全智能分析（共5个方向，统一划线）

补充说明

• 该专业执行国家A类地区理学/工学交叉学科分数线，2025年总分线较国家线（279分）高出41分，体现较强竞争性

• 专业课考试为自主命题：④(811)地理信息系统，内容涵盖GIS基础理论、空间数据模型、空间分析方法及应用，题型包括名词解释、简答、计算与综合应用

• 复试形式为线下现场复试，包含专业面试、外语听说测试、实践能力考核（如GIS软件操作或编程基础）

• 最终成绩计算方式：初试成绩（500分）占60%，复试成绩（300分）占40%，按总成绩择优录取

• 无推免限制，2025年统考招生10人，全部面向全国统考生，跨专业考生可报考，但建议具备地理信息、遥感、计算机或数学相关背景

**以上数据仅供参考，以广州大学研究生院官网发布的最新信息为准。

广州大学地图学与地理信息系统专业历年分数线对比（2023-2025）

年份	总分线	政治/外语	专业课	招生人数	变化情况
2023 年	—	—	—	0 人	未招生
2024 年	305 分	41 / 41	62 / 62	13 人	恢复招生，基准年
2025 年	320 分	34 / 34	51 / 51	10 人	↑15 分，单科线下降，招生略减

分数线趋势分析：

• 2023年未招生，2024年恢复后分数线为305分，2025年大幅上调至320分，反映报考热度快速上升

• 尽管总分提高，但单科线（政治/外语34分，专业课51分）低于2024年，可能因国家线调整或生源结构变化

• 招生规模稳定在10–13人，2025年略有缩减，但仍是华南地区GIS方向招生规模较大的高校之一

**以上数据仅供参考，以广州大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年广州大学地图学与地理信息系统专业复试人数与复试比例

• 进入复试人数：约15人（按差额比例1:1.5确定）

• 实际录取人数：10人

• 复试比例：1.5:1（符合教育部不低于120%的要求，适度差额）

• 复试内容：   – 专业面试（150分）：考察GIS理论、遥感基础、空间分析能力及科研潜力   – 外语听说测试（50分）：英语口语问答   – 实践能力考核（100分）：GIS软件操作（如ArcGIS/QGIS）或Python/SQL基础编程测试

• 录取最低分：321分；最高分：378分

**以上数据仅供参考，以首都师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年广州大学地图学与地理信息系统专业计划招生人数

总招生计划：14人（全日制学术型硕士）

• 考试方式：统考（无推免名额，全部面向全国统考生）

• 研究方向：5个方向统一招生，入学后根据导师与兴趣分流

所属学院：地理科学与遥感学院

备注：最终招生人数以广州大学研究生院2026年招生简章及学院实际录取为准

2026年广州大学地图学与地理信息系统专业排名

全国排名：稳居全国前30，广东省内仅次于中山大学，位列第2

学科评估：在教育部第五轮学科评估中，广州大学“地理学”一级学科获评 **B+** 等级（全国前10%-20%），地图学与地理信息系统作为核心二级学科，支撑作用显著

专业优势：

• 依托“地理学”广东省优势重点学科，拥有“广东省地理国情监测与综合分析工程技术研究中心”等平台

• 师资力量强：拥有国家级人才、珠江学者等，团队在智慧城市、遥感监测、公共安全GIS等领域承担多项国家自然科学基金项目

• 产学研结合紧密：与广州市规划和自然资源局、华为、超图等单位合作，提供实习与就业通道

数据来源：教育部第五轮学科评估结果

广州大学地图学与地理信息系统考研总结与建议

• 目标分数建议定在330分以上：2025年分数线已升至320分，且招生仅10人，高分段竞争激烈，330+更稳妥

• 重点突破811地理信息系统：该科目为自主命题，需系统掌握《地理信息系统导论》（Kang-tsung Chang）等核心教材，强化空间分析、坐标转换、叠加分析等计算与应用题训练

• 提前准备GIS实操能力：复试含软件或编程测试，建议熟练掌握ArcGIS基本操作，并学习Python地理空间库（如geopandas、shapely）

• 关注研究方向匹配：虽初试统一，但复试可能涉及所选方向知识，建议提前了解导师课题（如智慧城市、公共安全GIS等）并准备相关问题

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