भौगोलिक अनुसंधान विज्ञान के लिए वर्तमान में मुख्य अनुसंधान क्षेत्र विकास के अधीन हैं?


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भौगोलिक सूचना विज्ञान (जीआईएससी) के लिए सक्रिय अनुसंधान और विकास के तहत मुख्य क्षेत्र क्या हैं अर्थात किन क्षेत्रों को आगे अनुसंधान और विकास की आवश्यकता है?

जीआईएससी के लिए कुछ "हॉट-टॉपिक्स" मॉडलिंग, सिमुलेशन, लौकिक प्रतिनिधित्व हो सकते हैं।


आपको अपने थीसिस सलाहकार के साथ इस पर चर्चा करनी चाहिए। यदि वह क्षेत्र ऐसा नहीं है जिससे वह परिचित है या नहीं, तो आपको सह-सलाहकार ढूंढना पड़ सकता है, या यह स्वीकार करना चाहिए कि आपको उतनी मदद नहीं मिल सकती है जितनी आप चाहते हैं। में एकाधिक क्यू एंड ए इस पर देखें Academia.SE
mkennedy

जवाबों:


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मैं GIScience में इन खुले और चल रहे विषयों पर विचार करता हूं:

  • उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री के निहितार्थ (उर्फ स्वैच्छिक भौगोलिक सूचना प्रणाली)
  • सामाजिक नेटवर्क पर भौगोलिक प्रभाव
  • भौगोलिक नेटवर्क विश्लेषण
  • भौगोलिक रूप से सक्षम एजेंट आधारित मॉडलिंग
  • अनुपात-लौकिक संरचनाएं और विश्लेषण
  • तेजी से, इंटरैक्टिव प्रयोग (उर्फ जियोडेसिन)
  • स्थानिक सूचना अवसंरचना
  • निरंतर डेटा के लिए ऑब्जेक्ट-आधारित डेटा मॉडल
  • वास्तविक समय और पुनरावृत्त भौगोलिक विश्लेषण
  • गोलाकार पर विश्लेषण करता है
  • डेटासेट का संगम
  • सिमेंटिक और भौगोलिक खोज के बीच बातचीत
  • मोबाइल मैपिंग और स्थान आधारित सेवाएं
  • भौगोलिक पैटर्न विकसित करने की मानवीय धारणा
  • मिश्रित और संवर्धित वास्तविकता के निहितार्थ और एल्गोरिदम

ये बहुत अच्छे लगते हैं - लेकिन क्या आप जानते हैं कि ये कैसे सक्रिय अनुसंधान के तहत हैं, इसके लिए कुछ संदर्भ या अन्य सहायता प्रदान कर सकते हैं?
whuber

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  • मोबाइल संवर्धित वास्तविकता
  • भौगोलिक डेटा खनन
  • स्वयंसेवी भौगोलिक सूचना पर्यावरण निगरानी
  • रीयलटाइम सेंसर नेटवर्क

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स्वचालित, अभी तक उचित, सामान्यीकरण।

बहुत अधिक विस्तार के साथ उच्च आदेश ज्यामिति लेने में सक्षम होना और महत्वपूर्ण विशेषताओं को छोड़ने के बिना, एक मोटे विवरण के मानचित्र के लिए इसे सरल बनाना, कठिन है। उदाहरण के लिए 1: 50,000 पर दिखाई देने वाली छोटी झीलों की एक श्रृंखला 1: 500,000 पर बिल्कुल भी नहीं दिखाई जानी चाहिए, फिर भी उन्हें जोड़ने वाला जलकुंड दृश्यमान और निरंतर बना रहना चाहिए।


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स्वचालित जियोकोडिंग।

अब तक मुझे पता है, मेटाकार्टा एकमात्र ऐसी कंपनी है जो एक ऐसी सेवा के बारे में बात कर रही है या एक ऐसी सेवा प्रदान कर रही है जो सामग्री के आधार पर किसी भी दस्तावेज़ को स्वचालित रूप से भू-संदर्भ करने का प्रयास करती है। उदाहरण के लिए यह जानता है कि मार्क ट्वेन के टॉम सॉयर मिसिसिपी नदी के किनारे रहते हैं। यह एक समृद्ध क्षेत्र है और अधिक खिलाड़ियों और कार्यान्वयन के लिए बहुत जगह है।


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अफसोस की बात है कि पिछली बार मैंने यह भी सोचा था कि मिसिसिपी फ्रांस (ऑरलियन्स) में समाप्त होती है।
इयान Turton

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Hadoop जैसे वितरित कंप्यूटिंग के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर का उपयोग करके बड़े स्थानिक डेटा एनालिटिक्स ।

वितरित कंप्यूटिंग वातावरण में उच्च घनत्व लिडार डेटा जैसे बड़े डेटासेट को संसाधित करने की बड़ी संभावना है। बर्कले ओपन इन्फ्रास्ट्रक्चर फॉर नेटवर्क कंप्यूटिंग (BOINC) वर्तमान में वितरित कंप्यूटिंग के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है। ESRI ने पहले ही Hadoop फ्रेमवर्क के लिए बिग डेटा स्पेसियल एनालिटिक्स बनाकर अखाड़े में प्रवेश कर लिया है ।


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+1 इस थ्रेड में आपकी राय के लिए कुछ संदर्भ और समर्थन देने के लिए, आप लगभग तीन वर्षों में व्यावहारिक रूप से पहले हैं!
whuber

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लागू या सुझाई गई टोपोलॉजी।

यह आश्चर्यजनक नहीं होगा अगर कंप्यूटर ने देखा कि परतों X, Y & Z की ज्यामिति एक दूसरे के समान थी, लगभग हमेशा एक ही रुझान का पालन करते हुए, और उन्हें भ्रमित करने या उन्हें मर्ज करने की पेशकश की, या जब एक दूसरे को लॉकस्टेप में रखा। बदल गया है?


@ user19400: आपके द्वारा किया गया योगदान इनलाइन एडिट के बजाय उत्तर के लिए एक टिप्पणी होना चाहिए। अपने पाठ को पुनः प्राप्त करने के लिए [xx समय पहले संपादित करें] लिंक का उपयोग करें। हालांकि यह विषय को जारी और समर्थन करता है, यह एक नया विचार है। उस शोध के परिणामों, या कागजात के नामों को इंगित करना भी अच्छा होगा, यदि यह संभव है।
मैट विल्की

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स्थानिक डेटा संग्रह के लिए रोबोटिक्स का उपयोग गर्म प्रतीत नहीं होता है - लेकिन मुझे लगता है कि यह होना चाहिए।

महासागरों ने पृथ्वी का अधिकांश भाग कवर किया है। उन्हें मैप करने के लिए रोबोट की आवश्यकता होगी।

वहाँ एक है $ 7 मिलियन पुरस्कार XPrize.org द्वारा की पेशकश की जा रही है। यहाँ छवि विवरण दर्ज करें


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मानव की धारणा और अनुभूति सीमित है और वे सीमाएँ लगातार समस्याग्रस्त होती जा रही हैं क्योंकि मात्रा और जानकारी की मात्रा और जटिलता में विस्फोट जारी है। अंतरिक्ष और स्थान और प्रतिनिधित्व के उपकरण को मानव मस्तिष्क को समझने के लिए डेटा के इस कैफोनी को टुकड़ों में समझने के लिए कैसे बदला जा सकता है?


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समानांतर जीआईएस प्रसंस्करण 12 साल पहले गर्म था, लेकिन लगता है कि धीरे-धीरे फीका हो गया है। ( इस पृष्ठ पर "जीआईएस समानांतर आर्किटेक्चर लैब" का लिंक टूटा हुआ है, मुझे आश्चर्य है कि लैब अभी भी मौजूद है)। मल्टीकोर और क्लाउड में इतनी दिलचस्पी के साथ, ऐसा लगता है कि समानांतर जियोप्रोसेसिंग में भी रुचि बढ़नी चाहिए।

बहुत से लोग कहते हैं कि समानांतर चलने का सबसे अच्छा तरीका कार्यात्मक प्रोग्रामिंग है । यह एक अच्छा क्षेत्र हो सकता है, लेकिन यह उसी शैक्षणिक कलंक को झेलता है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कभी नहीं बहा सका।


किस "अकादमिक" कलंक का जिक्र कर रहे हैं? चूंकि फंक्शनल प्रोग्रामिंग शिक्षाविदों के कई बेहद लोकप्रिय और सफल कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्मों को रेखांकित करती है, जिसमें R(FOSS की तरफ) और मैथमैटिका (कमर्शियल) शामिल हैं, ऐसे किसी भी कलंक में फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग का वास्तविक उपयोग नहीं होता है!
whuber

कई बार मैंने # F # से जुड़े समाधान प्रस्तावित किए हैं। जीआईएस के लोगों ने इसे दूर करते हुए सुझाव दिया कि एफ # शिक्षाविदों के लिए है। यह वास्तविक प्रौद्योगिकी की तुलना में जीआईएस समुदाय की कभी-कभी पारोचियल (स्थानिक-विशेष) प्रकृति पर प्रतिबिंब हो सकता है। इसने मुझे याद दिलाया कि मैंने बहुत आलोचना की जब किसी ने 90 के दशक की शुरुआत में एक जीआईएस समस्या के लिए एक एआई दृष्टिकोण का प्रस्ताव रखा, साइक का उपयोग करके यह वर्णन करने के लिए कि एआई प्राइम टाइम के लिए तैयार है।
किर्क कुएकेन्डल

इस भाषा लोकप्रियता चार्ट की कार्यप्रणाली के रूप में त्रुटिपूर्ण होने के कारण, कार्यात्मक भाषाओं में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
जॉन पॉवेल
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