The Rise of Big Spatial Data - 9783319451220

Niniejszy tom pod redakcją zawiera materiały z Sympozjum GIS Ostrava 2016, Rise of Big Spatial Data, które odbyło się na Politechnice Ostrawskiej w Czechach w dniach 16–18 marca 2016 r. Łącząc artykuły teoretyczne i zastosowania autorów z całego świata, podsumowuje najnowsze wyniki badań w obszarze dużych zbiorów danych przestrzennych oraz kluczowych problemów związanych z ich wykorzystaniem. Witamy u progu ery dużych zbiorów danych: choć jest już blisko, to jeszcze nie do końca. Duże dane przestrzenne charakteryzują się trzema głównymi cechami: objętością wykraczającą poza granice zwykłego geoprzetwarzania, szybkością większą niż dostępna przy użyciu konwencjonalnych procesów oraz różnorodnością, łączącą bardziej zróżnicowane niż zwykle źródła geodanych. Popularny termin oznacza sytuację, w której jedna lub więcej z tych kluczowych właściwości osiąga punkt, w którym tradycyjne metody gromadzenia, przechowywania, przetwarzania, kontroli, analizy, modelowania, walidacji i wizualizacji geodanych nie zapewniają skutecznych rozwiązań. >Wejście w erę dużych danych przestrzennych wymaga znalezienia rozwiązań, które rozwiążą wszystkie problemy związane z małymi danymi, które wkrótce spowodują problemy z dużymi danymi. Odporność w przypadku dużych danych przestrzennych oznacza rozwiązanie problemu heterogeniczności źródeł danych przestrzennych (pod względem tematów, celu, kompletności, gwarancji, licencji, zasięgu itp.), dużych wolumenów (od gigabajtów do terabajtów i więcej), nadmiernej złożoności aplikacji i systemów geograficznych ( tj. połączenie samodzielnych aplikacji z usługami internetowymi, platformami mobilnymi i sieciami czujników), zaniedbana automatyzacja przygotowania geodanych (tj. harmonizacja, fuzja), niedostateczna kontrola procesów gromadzenia i dystrybucji geodanych (tj. rzadkość i niska jakość metadanych i systemów metadanych), ograniczona wydajność narzędzi analitycznych (tj. dominacja tradycyjnej analizy przyczynowej), niska wydajność systemu wizualnego, nieefektywne techniki odkrywania wiedzy (do przekształcania ogromnych ilości informacji w drobne i istotne wyniki) i wiele więcej. Tendencje te nabierają tempa w miarę jak czujniki stają się coraz bardziej wszechobecne na całym świecie.