测绘大数据时代数据处理理论面临的挑战与发展
随着信息技术的发展、测绘大数据和人工智能的兴起,数据缺乏不再是一个问题.可是,现有的测绘数据处理技术一直追求数据的准确性(微观),而大数据研究则恰恰允许数据的混杂性、不确定性(宏观).因此,尽管传统测绘数据处理理论在微观数据处理方面积累了大量的技术优势,而大数据的规模性和复杂性使得传统的计算模型和分析算法无法有效地支撑大数据的高效分析处理.作为开启智能时代"大门钥匙"的数据处理理论与方法,如何适应新技术的挑战与机遇是值得深入思考的问题.在大数据驱动下,大规模的数据挖掘、机器学习和深度学习等新思想和新方法正在蓬勃发展,极大地促进了场景内外多源异质大数据的融合,从而有效地从多种传感器数据中提取地表特征信息,不断提升测绘信息获取和分析能力.因此,测绘数据处理理论也需要同步跟进,现有的数据处理方法也需要进行智能化.结合智能测绘的前沿热点、发展趋势和存在的挑战,探索数据处理理论扩展的方向,一是希望能够推动测绘数据处理理论的进一步发展,二是希望为有兴趣研究测绘大数据领域的研究生提供学习参考.
智能测绘、大数据、人工智能、数据处理理论、挑战、发展
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P207(一般性问题)
湖南省研究生教育教学改革研究重点项目;湖南省普通高等学校教学改革研究项目;中南大学研究生教育教学改革研究重点项目;中南大学教育教学改革研究重点项目
2021-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1025-1031
