지리 정보 과학을 위해 현재 개발중인 주요 연구 분야는?

지리 정보 과학 (GISc)을위한 활발한 연구 개발의 주요 영역은 무엇입니까? 즉, 추가 R & D가 필요한 영역은 무엇입니까?

GISc의 일부 "핫 토픽"은 모델링, 시뮬레이션, 시간적 표현 일 수 있습니다.

GIScience에서는 다음과 같은 개방적이고 지속적인 주제를 고려합니다.

• 사용자 생성 콘텐츠의 의미 (일명 Volunteered Geographic Information Systems)
• 소셜 네트워크에 대한 지리적 효과
• 지리 네트워크 분석
• 지리적으로 활성화 된 에이전트 기반 모델링
• 시공간 구조 및 분석
• 빠른 대화식 실험 (지오 디자인)
• 공간 정보 인프라
• 연속 데이터를위한 객체 기반 데이터 모델
• 실시간 및 반복 지리 분석
• 회전 타원체에 대한 분석
• 데이터 세트 충돌
• 시맨틱 검색과 지리적 검색 간의 상호 작용
• 모바일 매핑 및 위치 기반 서비스
• 진화하는 지리적 패턴에 대한 인간의 인식
• 혼합 및 증강 현실의 의미 및 알고리즘

• 모바일 증강 현실
• 지리 데이터 마이닝
• 자원 봉사 지리 정보 환경 모니터링
• 실시간 센서 네트워크

자동이지만 적절한 일반화.

많은 세부 사항으로 고차원 지오메트리를 취하고 중요한 특징을 떨어 뜨리지 않고 더 거친 세부 맵을 위해 단순화하는 것은 어려운 일입니다. 예를 들어, 1 : 50,000에서 보이는 작은 호수의 사슬은 전혀 1 : 500,000으로 표시되어서는 안되지만,이를 연결하는 수로는 가시적이고 연속적인 상태를 유지해야합니다.

자동 지오 코딩.

내가 아는 한, MetaCarta 는 컨텐츠를 기반으로 모든 문서 를 자동으로 지리 참조하려는 서비스에 관해 이야기하거나 서비스를 제공하는 유일한 회사 입니다. 예를 들어 Mark Twain의 Tom Sawyer는 미시시피 강을 따라 산다는 것을 알고 있습니다. 이것은 풍부한 분야이며 더 많은 플레이어와 구현을위한 공간이 많이 있습니다.

Hadoop 과 같은 분산 컴퓨팅에 오픈 소스 소프트웨어를 사용하는 큰 공간 데이터 분석 .

분산 컴퓨팅 환경에서 고밀도 Lidar 데이터와 같은 대규모 데이터 세트를 처리 할 가능성이 큽니다. BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) 는 현재 분산 컴퓨팅을위한 오픈 소스 플랫폼입니다. ESRI는 이미 Hadoop 프레임 워크 용 Big Data Spatial Analytics를 작성하여 경기장에 진출했습니다 .

암시 적 또는 제안 된 토폴로지.

컴퓨터가 레이어 X, Y 및 Z의 지오메트리가 서로 매우 유사하고 거의 항상 동일한 추세를 따르고 서로 병합 / 병합하거나 다른 하나를 잠금 상태로 유지하도록 제안한 경우 놀라운 일이 아닙니다. 변경 되었습니까?

공간 데이터 수집을 위해 로봇을 사용하는 것은 뜨겁지 않은 것처럼 보이지만 그래야한다고 생각합니다.

대양은 지구의 대부분을 덮고 있습니다. 그것들을 매핑하려면 로봇이 필요합니다.

있다 $ (7) 만 달러 상금 XPrize.org에 의해 제공되는이.

인간의 인식과 인식은 제한되어 있으며, 정보의 양과 다양성이 지속적으로 폭발적으로 증가함에 따라 이러한 한계가 점점 더 문제가되고 있습니다. 공간과 위치 및 표현 도구를 활용하여이 데이터의 데이터를 인간의 마음에 이해할 수 있고 실행 가능한 조각으로 변환 할 수 있습니까?

병렬 GIS 처리는 12 년 전에 뜨거웠지만 서서히 사라진 것 같습니다. ( 이 페이지 의 "GIS Parallel Architectures Lab"링크 가 끊어졌습니다. 랩이 여전히 존재하는지 궁금합니다.) 멀티 코어 및 클라우드에 대한 관심이 높아짐에 따라 병렬 지오 프로세싱에 대한 관심도 높아질 것으로 보입니다.

많은 사람들이 병렬로가는 가장 좋은 방법은 Functional Programming을 이용하는 것이라고 말합니다 . 그것은 좋은 분야 일지 모르지만 인공 지능이 결코 흘릴 수 없었던 것과 같은 학문적 낙인을 겪는 것 같습니다.