Mapeo del Uso del Suelo y la Cobertura del Suelo en la Era de los Grandes Datos
Autores: Zhang, Chuanrong; Li, Xinba
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Mapeo del Uso del Suelo y la Cobertura del Suelo en la Era de los Grandes Datos
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Big data
Datos geoespaciales
Mapeo de LULC
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Teledetección
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Actualmente estamos viviendo en la era de los grandes datos. El volumen de datos geoespaciales recopilados o archivados para la cartografía de uso y cobertura del suelo (LULC), incluyendo imágenes satelitales de teledetección y conjuntos de datos geoespaciales auxiliares, está en aumento. También se han desarrollado recientemente algoritmos innovadores de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y computación en la nube de vanguardia. Si bien estas grandes bases de datos geoespaciales y las tecnologías informáticas avanzadas ofrecen nuevas oportunidades para la cartografía de LULC, también surgen desafíos al utilizar estos grandes datos geoespaciales. Este artículo resume los estudios de revisión y el progreso de la investigación en teledetección, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y grandes datos geoespaciales para la cartografía de LULC desde 2015. Identificamos las oportunidades, desafíos y direcciones futuras del uso de grandes datos geoespaciales para la cartografía de LULC. Se necesita realizar más investigaciones para mejorar la cartografía de LULC a gran escala.
Descripción
Actualmente estamos viviendo en la era de los grandes datos. El volumen de datos geoespaciales recopilados o archivados para la cartografía de uso y cobertura del suelo (LULC), incluyendo imágenes satelitales de teledetección y conjuntos de datos geoespaciales auxiliares, está en aumento. También se han desarrollado recientemente algoritmos innovadores de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y computación en la nube de vanguardia. Si bien estas grandes bases de datos geoespaciales y las tecnologías informáticas avanzadas ofrecen nuevas oportunidades para la cartografía de LULC, también surgen desafíos al utilizar estos grandes datos geoespaciales. Este artículo resume los estudios de revisión y el progreso de la investigación en teledetección, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y grandes datos geoespaciales para la cartografía de LULC desde 2015. Identificamos las oportunidades, desafíos y direcciones futuras del uso de grandes datos geoespaciales para la cartografía de LULC. Se necesita realizar más investigaciones para mejorar la cartografía de LULC a gran escala.