Daha çox

Hal hazırda Coğrafi İnformasiya Elmi üçün inkişaf etdirilən əsas tədqiqat sahələri?


Coğrafi İnformasiya Elmləri (GISc) üçün fəal tədqiqat və inkişaf etdirilməkdə olan əsas sahələr hansılardır ki, daha hansı AR-GE-yə ehtiyac var?

GISc üçün bəzi "isti mövzular" modelləşdirmə, simulyasiya, müvəqqəti təqdimat ola bilər.


GIScience-də bu açıq və davam edən mövzuları düşünürəm:

  • istifadəçi tərəfindən yaradılan məzmunun nəticələri (aka Könüllü Coğrafi İnformasiya Sistemləri)
  • sosial şəbəkələrdə coğrafi təsirlər
  • coğrafi şəbəkə təhlili
  • coğrafi cəhətdən aktiv agent əsaslı modelləşdirmə
  • məkan-müvəqqəti quruluşlar və analiz
  • sürətli, interaktiv təcrübə (aka geodeziya)
  • məkan məlumat infrastrukturu
  • davamlı məlumatlar üçün obyekt əsaslı məlumat modelləri
  • real vaxt və təkrarlanan coğrafi analiz
  • sferoid üzərində analizlər
  • verilənlər bazası qarışıqlığı
  • semantik və coğrafi axtarış arasındakı qarşılıqlı əlaqə
  • mobil xəritə və yer əsaslı xidmətlər
  • inkişaf etməkdə olan coğrafi qanunauyğunluqların insan qavrayışı
  • qarışıq və genişlənmiş reallığın təsirləri və alqoritmləri

  • mobil genişlənmiş reallıq
  • coğrafi məlumat mədəni
  • könüllü coğrafi məlumat ətraf mühitin monitorinqi
  • real vaxt sensor şəbəkələri

Avtomatik, hələ uyğun ümumiləşdirmə.

Yüksək sifariş həndəsəsini bir çox detal ilə götürə bilmək və daha vacib detalları atmadan daha qabarıq bir detal xəritəsi üçün sadələşdirmək çətindir. Məsələn, 1: 50,000-də görünən kiçik göllər zənciri 1: 500,000-də ümumiyyətlə göstərilməməlidir, lakin onları birləşdirən su axını görünməli və davamlı olmalıdır.


Avtomatik coğrafi kodlama.

Bildiyim qədər, MetaCarta avtomatik olaraq georeferans verməyə çalışan bir xidmət haqqında danışan və ya təqdim edən yeganə şirkətdir hər hansı məzmununa əsaslanan sənəd. Məsələn, Mark Tvenin Tom Sawyerin Mississippi çayı boyunca yaşadığını bilir. Bura zəngin bir sahədir və daha çox oyunçu və tətbiqetmə üçün çox yer var.


Hadoop kimi paylanmış hesablama üçün açıq mənbəli proqramdan istifadə edərək böyük məkan məlumat analitikası.

Paylanmış bir hesablama mühitində yüksək sıxlıqlı Lidar məlumatları kimi kütləvi məlumat dəstlərinin işlənməsi üçün böyük potensial var. Berkeley Şəbəkə Hesablama Açıq İnfrastrukturu (BOINC) hazırda paylanmış hesablama üçün açıq mənbəli bir platformadır. ESRI artıq Hadoop Framework üçün Big Data Spatial Analytics yaradaraq arenaya daxil oldu.


Qapalı və ya təklif olunan topoloji.

kompüter X, Y & Z təbəqələrinin həndəsələrinin bir-birinə çox bənzədiyini, demək olar ki, həmişə eyni tendensiyaları izlədiyini və onları birləşdirməyi / birləşdirməsini və ya birinin başqalarını kilidli addımda saxlamağı təklif etməsini görsəydi, heç də gözəl olmazdı. dəyişdirilib?


Mekansal məlumatların toplanması üçün robot texnikasının istifadəsi isti görünmür - amma düşünmək lazımdı.

Okeanlar dünyanın əksər hissəsini əhatə edir. Onları xəritələşdirmək üçün robotlar lazımdır.

XPrize.org tərəfindən təklif olunan 7 milyon dollarlıq bir mükafat var.


İnsanın qavrayışı və idrakı məhduddur və bu həcmlər, məlumatların həcmi və çeşidləri miqdarda və mürəkkəblikdə partlamağa davam etdikcə getdikcə daha problemli hala gəlir. Bu məlumatların kakofoniyasını insan şüuruna başa düşülə bilən və hərəkətə gətirilə bilən parçalara çevirmək üçün məkan və məkan və təqdimat vasitələri necə istifadə edilə bilər?


Paralel CBS işlənməsi 12 il əvvəl isti idi, lakin yavaş-yavaş solmuş görünür. (Bu səhifədəki "GIS Paralel Memarlıq Laboratoriyası" ilə əlaqə pozuldu, görəsən laboratoriya hələ də mövcuddur). Çox nüvəli və buludlulara bu qədər maraq göstərildiyi üçün, paralel geoprosessiyaya da artan marağın olması lazım olduğu görünür.

Bir çox insan paralel getməyin ən yaxşı yolunun Funksional Proqramlaşdırma olduğunu söyləyir. Bu yaxşı bir sahə ola bilər, amma Süni İntellektin heç vaxt ata bilmədiyi akademik damğanı çəkir.


Videoya baxın: Google Haritalarda GPS Koordinatı Nasıl Bulunur? (Oktyabr 2021).