CURRENT ISSUES PROBLEMS OF GEOINFORMATICS

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Geoinformatics is a scientific discipline that focuses on natural, technical, and socioeconomic spatial systems studied through computer modeling of localized objects and phenomena. The main goals of geoinformatics as a science are visualization, localization, and decision-making regarding spatial transformations of the environment. The structure of geoinformatics includes such sections as geosystem modeling, spatial analysis, and applied geoinformatics itself. The development of technologies for collecting, storing, converting and exchanging spatial and temporal data has led to the rapid development of GIS technologies and the emergence of a wide variety of industrial GIS aimed at processing geodata in order to make informed decisions. Currently, geoinformatics in many industries is perceived as a geoinformation industry, which implies the presence of its own equipment, the development of commercial software products such as GIS, a staff of experienced expert analysts and the organization of marketing. The paper highlights three of the most pressing problems faced by researchers in the field of geoinformatics over the past two decades: interoperability, digital transformation, and geodata fusion. The characteristic features of these problems and some aspects of their solution are considered.

Об авторах

I. Rozenberg

Автор, ответственный за переписку.
Email: i.rozenberg@geosc.ru
ORCID iD: 0000-0001-9589-6783

Sergey Dulin

Email: skdulin@mail.ru

Список литературы

  1. Al-Bakri, M., and D. Fairbairn (2012), Assessing similarity matching for possible integration of feature classifications of geospatial data from official and informal sources, International Journal of Geographical Information Science, 26(8), 1437-1456, https://doi.org/10.1080/13658816.2011.636012.
  2. Ciuonzo, D., and P. Salvo Rossi (2014), Decision Fusion With Unknown Sensor Detection Probability, IEEE Signal Processing Letters, 21(2), 208-212, https://doi.org/10.1109/LSP.2013.2295054.
  3. Dulin, S. K., N. G. Dulina, and P. V. Yermakov (2014), Intellectualization of access to geodata based on semantic geointeroperability, Journal Information-measuring and Control Systems, 12(8), 41-47 (in Russian).
  4. Dulin, S. K., N. G. Dulina, and D. A. Nikishin (2016), Problems of maintenance of semantic geointeroperability and coordination of understanding of geodata semantics, Systems and Means of Informatics, 26(1), 86-108, https://doi.org/10.14357/08696527160107 (in Russian).
  5. Dulin, S. K., N. G. Dulina, and O. S. Kozhunova (2019), Synthesis of geodata in spatial infrastructures based on related data, Informatics and Applications, 13(1), 82-90, https://doi.org/10.14357/19922264190112 (in Russian).
  6. ESRI (2002), Geodatabase Workbook. GIS by ESRI, ESRI, USA.
  7. Gulyayev, Y. V., E. E. Zhuravlev, and A. Y. Oleynikov (2012), Standardization methodology to ensure the interoperability of information systems of a wide class, Journal of Radioelectronics, 3, 1-40 (in Russian).
  8. Hewlett Packard Enterprise (2023), What is digital transformation?, https://www.hpe.com/emea_europe/en/what-is/digital-transformation.html, (accessed September, 2023).
  9. Huang, Z., S. Sun, J. Zhao, and L. Mao (2023), Multi-modal policy fusion for end-to-end autonomous driving, Information Fusion, 98, 101,834, https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101834.
  10. López-Vázquez, C., and M. A. Manso Callejo (2013), Point- and curve-based geometric conflation, International Journal of Geographical Information Science, 27(1), 192-207, https://doi.org/10.1080/13658816.2012.677537.
  11. Makarenko, S. I., A. Y. Oleynikov, and T. E. Chernitskaya (2019), Models of interoperability of information systems, Control systems, communications and security, 4, 215-245, https://doi.org/10.24411/2410-9916-2019-10408 (in Russian).
  12. Mohammad Saied, A., A. Abdel-Hamid, and Y. El-Sonbaty (2015), An Interoperability Framework for Identity Federation in Multi-Clouds, International journal of Computer Networks & Communications, 7(5), 67-82, https://doi.org/10.5121/ijcnc.2015.7506.
  13. Naseer, A., H. I. Aldoobi, and B. Y. Alkazemi (2015), A Service-oriented Architecture for GIS Applications, in Proceedings of the 10th International Conference on Software Paradigm Trends, pp. 151-155, SCITEPRESS - Science and Technology Publications, https://doi.org/10.5220/0005556501510155.
  14. Open Geospatial Consortium (1999), OGC Standards, http://www.opengeospatial.org/standards/, (accessed September, 2023).
  15. Percivall, G. (2013), Geodata fusion study by the Open Geospatial Consortium, in Geospatial InfoFusion III, edited by M. F. Pellechia, R. J. Sorensen, and K. Palaniappan, SPIE, https://doi.org/10.1117/12.2016226.
  16. Percivall, G. (2023), Fusion Standards Study, Part 2: Decision Fusion, https://www.ogc.org/initiatives/fusion-2/, (accessed September, 2023).
  17. Randall, A. (2014), Web Map Service (WMS) Introductionfor Science On a Sphere, https://sos.noaa.gov/media/downloads/wms_tutorial.pdf, (accessed September, 2023).
  18. Rozenberg, I. N., and S. K. Dulin (2021), Development of geoinformation technologies, Automation, Communications, Informatics, 11, 12-17, https://doi.org/10.34649/AT.2021.11.11.004 (in Russian).
  19. Rozenberg, I. N., S. K. Dulin, and N. G. Dulina (2021), Interoperability as a key condition for the implementation of digital transformation, Systems and Means of Informatics, 31(3), 49-60, https://doi.org/10.14357/08696527210304 (in Russian).
  20. Rozenberg, I. N., S. K. Dulin, and N. G. Dulina (2022), Geographic information system is a tool for digital transformation of geodata, Systems and Means of Informatics, 32(1), 46-54, https://doi.org/10.14357/08696527220104 (in Russian).
  21. Ruiz, J. J., F. J. Ariza, M. A. Ureña, and E. B. Blázquez (2011), Digital map conflation: a review of the process and a proposal for classification, International Journal of Geographical Information Science, 25(9), 1439-1466, https://doi.org/10.1080/13658816.2010.519707.
  22. Stankute, S., and H. Asche (2012), A Data Fusion System for Spatial Data Mining, Analysis and Improvement, in Lecture Notes in Computer Science, pp. 439-449, Springer Berlin Heidelberg, https://doi.org/10.1007/978-3-642-31075-1_33.
  23. Tarasov, V. B. (2015), The problem of understanding: the present and the future of artificial intelligence, Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2015), 5, 25-42 (in Russian).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Rozenberg I., Dulin S., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».