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“大数据”时代对地观测应用面临的挑战与解决方案

在过去的十年中,由于对数据保存和系统分析的需求日益增长,促进了社会的可持续发展,许多大数据项目和倡议都聚焦于地球观测(EO)。由于空间和信息技术科学的革命性技术进步,全球大数据EO应用的数量几乎与人类知识的其他科学和技术领域同步增长。对这一发展做出重大贡献的是著名的空间机构的空间计划,如NASA、ESA、Roskosmos、JAXA、DLR、INPE、ISRO、CNES等。还介绍了覆盖保加利亚领土的现有卫星任务的当前大数据集的快照。这篇以EO为重点的地球科学大数据收集概述将强调EO的多个Vs,以便提供EO数据保存和操作的当前最先进的快照。主要的现代方法压缩,聚类和建模EO在地理信息科学大数据分析,解释和可视化的各种应用程序概述。特别关注当代EO数据建模和可视化系统。

原文题目:Challenges and Solutions for Utilizing Earth Observations in the "Big Data" era

原文:The ever-growing need of data preservation and their systematic analysis contributing to sustainable development of the society spurred in the past decade, numerous Big Data projects and initiatives are focusing on the Earth Observation (EO). The number of Big Data EO applications has grown extremely worldwide almost simultaneously with other scientific and technological areas of the human knowledge due to the revolutionary technological progress in the space and information technology sciences. The substantial contribution to this development are the space programs of the renowned space agencies, such as NASA, ESA, Roskosmos, JAXA, DLR, INPE, ISRO, CNES etc. A snap-shot of the current Big Data sets from available satellite missions covering the Bulgarian territory is also presented. This short overview of the geoscience Big Data collection with a focus on EO will emphasize to the multiple Vs of EO in order to provide a snapshot on the current state-of-the-art in EO data preservation and manipulation. Main modern approaches for compressing, clustering and modelling EO in the geoinformation science for Big Data analysis, interpretation and visualization for a variety of applications are outlined. Special attention is paid to the contemporary EO data modelling and visualization systems.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2108.08886

原文作者:Lachezar Filchev, Lyubka Pashova, Vasil Kolev, Stuart Frye

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