Основные направления исследований, которые в настоящее время разрабатываются для географической информатики?

Каковы основные области активных исследований и разработок для географической информатики (GISc), т.е. какие области требуют дальнейших исследований и разработок?

Некоторые «горячие темы» для GISc могут быть моделированием, симуляцией, временным представлением.

Я рассматриваю эти открытые и текущие темы в GIScience:

• последствия пользовательского контента (он же Volunteered Geographic Information Systems)
• географическое влияние на социальные сети
• анализ географической сети
• агентное моделирование с географической привязкой
• пространственно-временные структуры и анализ
• быстрый, интерактивный эксперимент (он же геодизайн)
• инфраструктура пространственной информации
• объектно-ориентированные модели данных для непрерывных данных
• в режиме реального времени и итеративный географический анализ
• анализы на сфероид
• набор данных
• взаимодействие семантического и географического поиска
• услуги мобильного картографирования и определения местоположения
• человеческое восприятие развивающихся географических моделей
• последствия и алгоритмы смешанной и дополненной реальности

• мобильная дополненная реальность
• добыча географических данных
• добровольная географическая информация экологический мониторинг
• сенсорные сети в реальном времени

Автоматическое, но уместное обобщение.

Возможность получить геометрию высокого порядка с большим количеством деталей и упростить ее для более грубой карты деталей, не отбрасывая важные детали, чертовски сложно. Например, цепь небольших озер, видимых в масштабе 1: 50 000, вообще не должна отображаться в масштабе 1: 500 000, однако соединяющий их водоток должен оставаться видимым и непрерывным.

Автоматическое геокодирование.

Насколько я знаю, MetaCarta - единственная компания, которая говорит или предоставляет услугу, которая пытается автоматически привязать любой документ на основе его содержимого. Например, он знает, что Том Сойер Марка Твена живет вдоль реки Миссисипи. Это богатое поле и есть много места для большего количества игроков и реализаций.

Аналитика больших пространственных данных с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом для распределенных вычислений, таких как Hadoop .

Существует огромный потенциал для обработки массивных наборов данных, таких как лидарные данные высокой плотности, в распределенной вычислительной среде. Открытая инфраструктура Беркли для сетевых вычислений (BOINC) в настоящее время является платформой с открытым исходным кодом для распределенных вычислений. ESRI уже вышел на арену, создав пространственную аналитику больших данных для Hadoop Framework .

Неявная или предполагаемая топология.

Разве не было бы замечательно, если бы компьютер заметил, что геометрия слоев X, Y и Z очень похожи друг на друга, почти всегда следовали одним и тем же тенденциям, и предложил бы объединить / объединить их, или держать в шаге от остальных, когда один изменилось?

Использование робототехники для сбора пространственных данных не кажется горячим, но я думаю, что так и должно быть.

Океаны покрывают большую часть земли. Для их картирования потребуются роботы.

Там в приз 7000000 $ , предлагаемых XPrize.org.

Человеческое восприятие и познание ограничены, и эти ограничения становятся все более проблематичными, поскольку объем и разнообразие информации продолжают расти в количестве и сложности. Как можно использовать инструменты пространства, местоположения и представления для преобразования этой какофонии данных в части, понятные и действенные для человеческого разума?

Параллельная обработка ГИС была горячей 12 лет назад, но, похоже, постепенно угасла. (Ссылка на «Лабораторию параллельных архитектур ГИС» на этой странице не работает, интересно, лаборатория еще существует). С таким большим интересом к многоядерности и облачным вычислениям, похоже, должен расти и интерес к параллельной геообработке.

Многие люди говорят, что лучший способ идти параллельно - это функциональное программирование . Это может быть хорошей областью, но, похоже, она страдает от той же академической стигмы, которую искусственный интеллект никогда не мог отбросить.