Coğrafi Bilgi Bilimi için şu anda geliştirilmekte olan başlıca araştırma alanları?

Coğrafi Bilgi Bilimi (CBS) için aktif araştırma ve geliştirme altındaki ana alanlar nelerdir, yani hangi alanların daha fazla Ar-Ge'ye ihtiyacı vardır?

GISc için bazı "sıcak konular" modelleme, simülasyon, zamansal temsil olabilir.

GIScience'daki bu açık ve devam eden konuları düşünüyorum:

• kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin etkileri (diğer adıyla Gönüllü Coğrafi Bilgi Sistemleri)
• sosyal ağlar üzerindeki coğrafi etkiler
• coğrafi ağ analizi
• coğrafi olarak etkin aracı tabanlı modelleme
• mekansal-zamansal yapılar ve analiz
• hızlı, etkileşimli denemeler (aka geodesign)
• konumsal bilgi altyapısı
• sürekli veriler için nesne tabanlı veri modelleri
• gerçek zamanlı ve yinelemeli coğrafi analiz
• küre üzerinde analizler
• veri kümesi birleşmesi
• anlamsal ve coğrafi arama arasındaki etkileşim
• mobil haritalama ve konum tabanlı hizmetler
• gelişen coğrafi kalıpların insan algısı
• karma ve artırılmış gerçekliğin etkileri ve algoritmaları

• mobil artırılmış gerçeklik
• coğrafi veri madenciliği
• gönüllü coğrafi bilgi çevresel izleme
• gerçek zamanlı sensör ağları

Otomatik, ancak uygun, genelleme.

Yüksek düzeyde geometriyi çok fazla ayrıntıyla alabilmek ve daha önemli bir detay haritası için önemli özellikleri düşürmeden basitleştirmek zorlaşıyor. Örneğin, 1: 50.000'de görülebilir küçük göller zinciri hiç 1: 500.000'de gösterilmemelidir, ancak onları birbirine bağlayan su yolu görünür ve sürekli kalmalıdır.

Otomatik coğrafi kodlama.

Bildiğim kadarıyla, MetaCarta , içeriğine göre herhangi bir belgeyi otomatik olarak coğrafi olarak referans vermeye çalışan veya hizmet veren tek şirkettir . Örneğin Mark Twain'in Tom Sawyer'ın Mississippi Nehri boyunca yaşadığını biliyor. Bu zengin bir alandır ve daha fazla oyuncu ve uygulama için çok fazla alan vardır.

Hadoop gibi dağıtılmış bilgi işlem için açık kaynaklı yazılım kullanan büyük mekansal veri analizi .

Dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında yüksek yoğunluklu Lidar verileri gibi büyük veri kümelerinin işlenmesi için büyük bir potansiyel vardır. Berkeley Ağ Bilgi İşlem için Açık Altyapı (BOINC) şu anda dağıtılmış bilgi işlem için açık kaynaklı bir platformdur. ESRI, Hadoop Çerçevesi için Büyük Veri Mekansal Analitiğini oluşturarak arenaya girdi .

Örtük veya önerilen topoloji.

bilgisayar X, Y & Z katmanlarının geometrilerinin birbirine çok benzediğini, neredeyse her zaman aynı eğilimleri izlediğini ve bunları birleştirmeyi / birleştirmeyi veya diğerlerini kilitli tutmayı teklif etmeyi harika olmazsa değişti?

Mekansal veri toplama için robotik kullanımı sıcak görünmüyor - ama bence öyle olmalı.

Okyanuslar dünyanın çoğunu kaplar. Bunları eşlemek için robot gerekir.

Bir var $ 7.000.000 ödül XPrize.org tarafından sunuluyor.

İnsanların algısı ve bilişi sınırlıdır ve bilgi hacmi ve çeşitliliği miktar ve karmaşıklıkta patlamaya devam ettikçe bu sınırlar giderek daha sorunlu hale gelmektedir. Bu veri kakofonisini insan aklının anlaşılabilir ve eyleme geçirilebilir parçalarına dönüştürmek için mekan, yer ve temsil araçlarından nasıl yararlanılabilir?

Paralel CBS işlemleri 12 yıl önce sıcaktı, ancak yavaş yavaş solmuş gibi görünüyor. ( Bu sayfadaki "GIS Paralel Mimariler Laboratuvarı" bağlantısı kopmuştur, laboratuvarın hala var olup olmadığını merak ediyorum). Çok çekirdekli ve buluta çok fazla ilgi duyulduğu için, paralel coğrafi işlemeye de artan bir ilgi olması gerektiği görülmektedir.

Birçok insan paralel gitmenin en iyi yolunun Fonksiyonel Programlama olduğunu söylemektedir . Bu iyi bir alan olabilir, ancak Yapay Zeka'nın asla dökemeyeceği aynı akademik damgalamaya maruz kalıyor gibi görünüyor.