地理情報科学のために現在開発中の主な研究分野は？

地理情報科学（GISc）の活発な研究開発の下にある主な分野は何ですか？つまり、どの分野がさらに研究開発が必要ですか？

GIScのいくつかの「ホットトピック」には、モデリング、シミュレーション、時間表現があります。

GIScienceのこれらのオープンで進行中のトピックを検討します。

• ユーザー生成コンテンツの意味（別名ボランティア地理情報システム）
• ソーシャルネットワークへの地理的影響
• 地理的ネットワーク分析
• 地理的に有効なエージェントベースのモデリング
• 時空間構造と分析
• 迅速でインタラクティブな実験（別名ジオデザイン）
• 空間情報インフラ
• 連続データ用のオブジェクトベースのデータモデル
• リアルタイムおよび反復地理分析
• スフェロイドの分析
• データセットの融合
• セマンティック検索と地理的検索の相互作用
• モバイルマッピングおよびロケーションベースのサービス
• 進化する地理的パターンに対する人間の認識
• 混合現実と拡張現実の意味とアルゴリズム

• モバイル拡張現実
• 地理データマイニング
• ボランティアによる地理情報環境モニタリング
• リアルタイムセンサーネットワーク

自動でありながら適切な一般化。

重要なフィーチャを落とすことなく、高次のジオメトリを多くの詳細で取得し、それをより粗い詳細マップのために簡素化できることは、困難です。たとえば、1：50,000で見える小さな湖のチェーンは1：500,000でまったく表示されるべきではありませんが、それらを接続する水路は表示されたままであり、連続している必要があります。

自動ジオコーディング。

私が知っている限りでは、MetaCartaは唯一の会社の話や試みが自動的にジオリファレンスするためのサービス提供である任意のそれの内容に基づいて文書を。たとえば、マーク・トウェインのトム・ソーヤーがミシシッピ川沿いに住んでいることがわかっています。これは豊かな分野であり、より多くのプレーヤーと実装のための多くの余地があります。

Hadoopなどの分散コンピューティング用のオープンソースソフトウェアを使用した大きな空間データ分析。

分散コンピューティング環境で高密度のLidarデータのような大規模なデータセットを処理する大きな可能性があります。 Berkeley Open Infrastructure for Network Computing（BOINC）は、現在、分散コンピューティング向けのオープンソースプラットフォームです。ESRIは、Hadoopフレームワーク用のビッグデータ空間分析を作成することで、すでにこの分野に参入しています。

暗黙的または推奨されるトポロジ。

コンピューターがレイヤーX、Y、Zのジオメトリが互いに非常に類似しており、ほぼ常に同じ傾向に従っていることを認識し、それらを統合/マージするか、他のレイヤーをロックステップに保持することを提案した場合、それは素晴らしいことではありません変更されましたか？

空間データ収集にロボティクスを使用することはそれほど熱くはありませんが、そうすべきだと思います。

海は地球の大部分を覆っています。それらをマッピングするにはロボットが必要です。

あります$ 7百万の賞金 XPrize.orgによって提供されているが。

人間の知覚と認知は限られており、情報の量と多様性が量と複雑さで爆発的に増加するにつれて、それらの制限はますます問題になっています。空間、場所、表現のツールを活用して、このデータの不協和音を人間の心にとって理解し、実行可能な断片に変換するにはどうすればよいでしょうか？

並列GIS処理は12年前は暑かったが、徐々に衰退したようだ。（このページの「GIS Parallel Architectures Lab」へのリンクは壊れています。このラボはまだ存在するのでしょうか）。マルチコアとクラウドへの関心が非常に高いため、並列ジオプロセシングへの関心も高まっているようです。

多くの人は、並列処理を行う最良の方法は関数型プログラミングを使用することだと言います。それは良い領域かもしれませんが、人工知能が決して落とすことができなかったのと同じ学問の汚名を被っているようです。