¿Principales áreas de investigación actualmente en desarrollo para la Ciencia de la Información Geográfica?

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¿Cuáles son las principales áreas en investigación y desarrollo activos para la Ciencia de la Información Geográfica (GISc), es decir, qué áreas necesitan más R & D?

Algunos "temas candentes" para GISc pueden ser el modelado, la simulación, la representación temporal.

    
pregunta George 13.12.2015 - 05:40

9 respuestas

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Considero estos temas abiertos y continuos en GIScience:

  • implicaciones del contenido generado por el usuario (también conocido como Información Geográfica Voluntaria Sistemas)
  • efectos geográficos en las redes sociales
  • análisis de red geográfica
  • basado en agente habilitado geográficamente modelado
  • estructuras y análisis espacio-temporales
  • experimentación rápida e interactiva (también conocido como geodiseño)
  • infraestructura de información espacial
  • modelos de datos basados en objetos para datos continuos
  • en tiempo real y geográfico iterativo análisis
  • análisis sobre el esferoide
  • conjunto de datos
  • interacción entre semántica y búsqueda geográfica
  • servicios móviles basados en localización y mapas
  • percepción humana de los patrones geográficos en evolución
  • implicaciones y algoritmos de realidad aumentada y mixta
respondido por el glennon 15.08.2010 - 00:28
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  • realidad aumentada móvil
  • minería de datos geográficos
  • monitoreo ambiental voluntario de información geográfica
  • redes de sensores en tiempo real
respondido por el scw 15.08.2010 - 21:49
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Generalización automática, pero apropiada.

Ser capaz de tomar geometría de alto orden con muchos detalles y simplificarla para obtener un mapa de detalles más grueso, sin dejar de lado características importantes, es extremadamente difícil. Por ejemplo, una cadena de pequeños lagos visibles a 1: 50,000 no debe mostrarse en absoluto a 1: 500,000, sin embargo, el curso de agua que los conecta debe permanecer visible y continuo.

    
respondido por el matt wilkie 18.08.2010 - 10:29
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Geocodificación automática.

Por lo que sé, MetaCarta es la única empresa que habla o brinda un servicio que intenta realizar automáticamente georeferencia cualquier documento basado en su contenido. Por ejemplo, sabe que Tom Sawyer de Mark Twain vive a lo largo del río Mississippi. Este es un campo rico y hay mucho espacio para más jugadores e implementaciones.

    
respondido por el matt wilkie 18.08.2010 - 10:44
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Análisis de datos espaciales grandes que utilizan software de código abierto para computación distribuida como Hadoop .

Existe un enorme potencial para procesar conjuntos de datos masivos como datos Lidar de alta densidad en un entorno informático distribuido. Berkeley Open Infrastructure para computación en red (BOINC) es actualmente una plataforma de código abierto para computación distribuida. ESRI ya ha entrado en la arena al crear Big Data Spatial Analytics para el marco de trabajo de Hadoop .

    
respondido por el Aaron 24.06.2013 - 16:44
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Topología implícita o sugerida.

¿no sería maravilloso si la computadora notara que las geometrías de las capas X, Y & Z eran muy similares entre sí, casi siempre seguían las mismas tendencias y ofrecían combinarlos / fusionarlos, o mantener a los demás al mismo tiempo cuando se cambia uno?

    
respondido por el user19400 24.06.2013 - 18:52
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El uso de la robótica para la recopilación de datos espaciales no parece estar muy activo, pero creo que debería estarlo.

Los océanos cubren la mayor parte de la tierra. Mapearlos requerirá robots.

Hay un premio de $ 7 millones que ofrece XPrize.org.

    
respondido por el Kirk Kuykendall 16.12.2015 - 05:14
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La percepción y la cognición humanas son limitadas y esos límites se están volviendo cada vez más problemáticos a medida que el volumen y la variedad de información continúan explotando en cantidad y complejidad. ¿Cómo pueden aprovecharse las herramientas de espacio, ubicación y representación para transformar esta cacofonía de datos en partes comprensibles y accionables para la mente humana?

    
respondido por el matt wilkie 18.08.2010 - 10:53
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El procesamiento paralelo de SIG estuvo caliente hace 12 años, pero parece haberse desvanecido lentamente. (El enlace al "GIS Parallel Architectures Lab" en esta página está roto. , Me pregunto si el laboratorio todavía existe). Con tanto interés en multinúcleo y en la nube, parece que también debería haber un creciente interés en el geoprocesamiento paralelo.

Mucha gente dice que la mejor manera de ir en paralelo es a través de Programación funcional . Esa podría ser una buena área, pero parece sufrir el mismo estigma académico que la Inteligencia Artificial nunca pudo deshacerse.

    
respondido por el Kirk Kuykendall 18.08.2010 - 17:00

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