НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
О АКТУАЛЬНЫХ НАУЧНО-ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМАХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В СРЕДЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Имамвердиев Ядигар Н.

Геоинформационные системы (ГИС) − одна из самых быстроразвивающихся областей информационных технологий. Геоинформационные технологии позволяют объединить картографическую и тематическую информацию в единую согласованную структуру и обеспечить оперативную разработку многоуровневых, визуальных решений для широкого круга задач. В общем объеме циркулирующих данных преобладают пространственные данные, и их объем и скорость генерации увеличиваются на несколько порядков каждый год, поэтому для обработки произвольных геоданных требуются совершенно новые модели и методы, основанные на больших данных. В статье дается краткий анализ современного состояния ГИС и перспектив их развития на основе методов Big Data. Приведены краткие сведения о сущности ГИС, их структуре и анализе информации в ГИС. Рассмотрены проблемы построения геоинформационных технологий, способных обрабатывать пространственно-временные данные в реальном времени из сети интеллектуальных геодатчиков. Предоставляется обзор существующих решений и их ограничений. Основные методы исследования: моделирование, сравнительные и описательные методы, методы аналогии, анализа и синтеза; основные исследовательские подходы − систематический, комплексный и ситуативный. Ожидается, что полученные результаты будут полезны для формирования национальной инфраструктуры пространственных данных в стране, совершенствования научных исследований в области ГИС и разработки комплекса мер по обеспечению безопасности пространственных данных (стр.38-51).

Ключевые слова:большие данные, пространственные данные, геоинформационные системы, ГИС, пространственно-временной анализ.
DOI : 10.25045/jpis.v12.i2.03
Литература
  • Li S., Dragicevic S., Castro F.A., Sester M., Winter S., Coltekin A., Pettit C., Jiang B., Haworth J., Stein A. Geospatial big data handling theory and methods: a review and research challenges // ISPRS journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, vol. 115, pp. 119-133.
  • Ye H., Brown M., Harding J. GIS for all: exploring the barriers and opportunities for underexploited GIS applications // OSGeo Journal, 2014, vol. 13(1), pp. 19-28.
  • Longley P.A.; Goodchild M.F.; Maguire D.J.; Rhind D.W. Geographic information systems and science, 2nd ed., Wiley: Chichester, UK, 2005, 404 p.
  • Fleming S. D., Hendricks M. D., & Brockhaus J. A. The role of GIS in military strategy, operations and tactics. Manual of geographic information systems, 2009, pp. 967-985.
  • Crampton J. W. Collect it all: National security, big data and governance // GeoJournal, 2015, vol. 80(4), pp. 519-531.
  • Shokin Yu.I., Potapov V.P. GIS segodnya: sostoyanie, perspektivy`, resheniya // Vy`chislitel`ny`e tekhnologii, 2015, Tom 20, № 5, s. 175-213.
  • Imamverdiyev Y.N. Biġ data tekhnoloġiyalarının böyük perspektivlari va problemlari // Informasiya jamiyyati problemlari, 2016, №1, s. 23-34.
  • Goodchild M. F. GIS in the era of big data // Cybergeo: European Journal of Geography [Online], 2016, https://journals.openedition.org/cybergeo/27647
  • Wang S., Liu Y., & Padmanabhan A. Open cyberGIS software for geospatial research and education in the big data era // SoftwareX, 2016, vol. 5, pp. 1-5.
  • McLaughlin J., & Nichols S. Developing a national spatial data infrastructure // Journal of Surveying Engineering, 1994, vol. 120(2), pp. 62-76.
  • Nogueras-Iso J., Latre-Abadía M.Á., Muro-Medrano P.R., & Zarazaga-Soria F.J. Building e-Government services over spatial data infrastructures / International Conference on Electronic Government, 2004, pp. 387-391.
  • Craglia M., & Annoni A. INSPIRE: An innovative approach to the development of spatial data infrastructures in Europe / Research and theory in advancing spatial data infrastructure concepts, 2007, pp. 93-105.
  • Maguire D.J., & Longley P.A. The emergence of geoportals and their role in spatial data infrastructures // Computers, environment and urban systems, 2005, vol. 29(1), pp. 3-14.
  • Imran M. Enabling Crowdsourcing in the framework of user-centred SDIs for information management of geographical volunteer content / The 5th International Conference on Information Management, 2019, pp. 7-12.
  • Yamashkin S.A., Radovanović M.M., Yamashkin A.A., Barmin A.N., Zanozin V.V., & Petrović M. D. Problems of designing geoportal interfaces // GeoJournal of Tourism and Geosites, 2019, vol. 24(1), pp. 88-101.
  • Lovett A. A., & Sünnenberg G. Data sources for assessments / Landscape Planning with Ecosystem Services, 2019, pp. 65-75.
  • Cybulski P., & Horbiński T. User experience in using graphical user interfaces of web maps // ISPRS International Journal of Geo-Information, 2020, vol. 9(7), 412.
  • Fu P., & Sun J. Web GIS: principles and applications. Redlands: ESRI Press, 2010, 312 p.
  • Konecny G. Geoinformation: remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. CRC Press, 2014, 280 p.
  • Aliyev E.M., Alaskarov E.R. LiDAR verilanlarinin va joghrafi informasiya tekhnoloġiyalarının tabii manshali fövgalada hallarda tatbigi masalalari // Informasiya tekhnoloġiyaları problemlari, 2014, №2, s. 75-85.
  • Luo J., Joshi D., Yu J., & Gallagher A. Geotagging in multimedia and computer vision – a survey // Multimedia Tools and Applications, 2011, vol. 51(1), pp. 187-211.
  • Yu J., Meng X., Yan B., Xu B., Fan Q., & Xie Y. Global Navigation Satellite System‐based positioning technology for structural health monitoring: a review // Structural Control and Health Monitoring, 2020, vol. 27(1), e2467.
  • Niedzielski T., Satellite technologies in geoinformation science: Introduction // Pure and Applied Geophysics, 2014, vol. 171, pp. 779–781.
  • Guo H., Nativi S., Liang D., Craglia M., et al. Big Earth Data science: an information framework for a sustainable planet // International Journal of Digital Earth, 2020, vol. 13(7), pp. 743-767
  • Li X., Zhang X., Ren X., Fritsche M., Wickert J., & Schuh H. Precise positioning with current multi-constellation global navigation satellite systems: GPS, GLONASS, Galileo and BeiDou // Scientific reports, 2015, vol. 5(1), pp. 1-14.
  • Yue P., & Jiang L. BigGIS: How big data can shape next-generation GIS / The 3rd international conference on Agro-Geoinformatics, 2014, pp. 1-6.
  • Goldberg D., Olivares M., Li Z., & Klein A.G. Maps & GIS data libraries in the era of big data and cloud computing // Journal of Map & Geography Libraries, 2014, vol. 10(1), pp. 100-122.
  • Chen B. Y., Yuan H., Li Q., Shaw S. L., Lam W. H., & Chen X. Spatiotemporal data model for network time geographic analysis in the era of big data // International Journal of Geographical Information Science, 2016, vol. 30(6), pp. 1041-1071.
  • Zhou C., Su F., Pei T., Zhang A., Du Y., Luo B., et al. COVID-19: Challenges to GIS with big data // Geography and Sustainability, 2020, vol.1/ no. 1, pp. 77-87.
  • Eldawy A., & Mokbel M. F. The era of big spatial data: A survey // Foundations and Trends in Databases, 2016, vol. 6(3-4), pp. 163-273.
  • Yao X., & Li G. Big spatial vector data management: a review // Big Earth Data, 2018, vol. 2(1), pp. 108-129.
  • Mbuh M. J., Metzger P., Brandt P., Fika K., & Slinkey M. Application of real-time GIS analytics to support spatial intelligent decision-making in the era of big data for smart cities // EAI Endorsed Transactions on Smart Cities, 2019, vol. 4(9), 15 p.
  • Guo H., Li X., Wang W., Lv Z., et al. An event-driven dynamic updating method for 3D geo-databases // Geo-spatial Information Science, 2016, vol. 19(2), pp. 140-147.
  • Song W.W., Jin B.X., Li S.H., Wei X.Y., Li D., & Hu F. Building spatiotemporal cloud platform for supporting GIS application // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2015, vol. 2(4), pp. 55-62.
  • Li D., Shen X., & Wang L. Connected Geomatics in the big data era // International Journal of Digital Earth, 2018, vol. 11(2), pp. 139-153.
  • Zhao L., Chen L., Ranjan R., Choo K.K.R., & He J. Geographical information system parallelization for spatial big data processing: a review // Cluster Computing, 2016, vol. 19(1), pp. 139-152.
  • Lv Z., Song H., Basanta-Val P., Steed A., & Jo M. Next-generation big data analytics: State of the art, challenges, and future research topics // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, vol. 13(4), pp. 1891-1899.
  • Usmani R.S.A., Hashem I.A.T., Pillai T.R., Saeed A., & Abdullahi A.M. Geographic information system and big spatial data: A review and challenges // International Journal of Enterprise Information Systems (IJEIS), 2020, vol. 16(4), pp. 101-145.
  • Barik R.K., Dubey H., Samaddar A.B., Gupta R.D., & Ray P.K. FogGIS: Fog computing for geospatial big data analytics / IEEE Uttar Pradesh Section International Conference on Electrical, Computer and Electronics Engineering, 2016, pp. 613-618.
  • Lee J.-G., Kang M., Geospatial big data: Challenges and opportunities // Big Data Research, 2015, vol. 2(2), pp. 74-81.
  • Guo D., & Onstein E. State-of-the-art geospatial information processing in NoSQL databases // ISPRS International Journal of Geo-Information, 2020, vol. 9(5), 331, 20 p.
  • Kraft R., Birk F., Reichert M., Deshpande A., et al. Efficient processing of geospatial mHealth data using a scalable crowdsensing platform // Sensors, 2020, 20(12), 3456.
  • Bruzza M., Tupia M., & Vancauwenberghe G. State-of-the-art applications of spatial data infrastructure in the provision of e-Government services in Latin America / International Conference on Information Technology & Systems, 2020, pp. 124-140.
  • VoPham T., Hart J.E., Laden F., & Chiang Y.Y. Emerging trends in geospatial artificial intelligence (geoAI): potential applications for environmental epidemiology // Environmental Health, 2018, vol. 17, Article number: 40, 6 p.
  • Schabus S., & Scholz J. Geographic Information Science and technology as key approach to unveil the potential of Industry 4.0: How location and time can support smart manufacturing / Proc. of the 12th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 2015, Vol. 2, pp. 463-470.
  • Saraee M., & Silva C. A new data science framework for analysing and mining geospatial big data / Proceedings of the International Conference on Geoinformatics and Data Analysis, 2018, pp. 98-102.
  • Yang C., and Huang Q. Spatial cloud computing: a practical approach. CRC Press, 2013, 357 p.