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Spatial Big Data Science
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Classification Techniques for Earth Observation Imagery, 1st ed. 2017
Author: Jiang, Zhe / Shekhar, Shashi
Publisher: Springer
ISBN: 9783319601946
Cover: HARDCOVER
Date: 2017年07月

DESCRIPTION
新興分野である空間ビッグデータ(SBD)には、水資源管理、食糧安全保障、災害対応、輸送といった数多くの重大な社会問題の解決に変革をもたらす可能性を秘めている。しかしながら、SBDの解析には、本書で解説する空間的自己相関、異方性、不均一性、多重スケール法および分解能といった独自の空間特性により、大きな計算的課題を抱えている。

本書では、空間ビッグデータ科学の最新技術を考察し、特に地球観測衛星画像からのビッグデータの分類技術に焦点を当てる。具体的には空間決定木や空間アンサンブル学習といった最新の空間分類技術を紹介。さらに今後の研究の方向性についても考察する。

本書は、データマイニング、ビッグデータ分野に携わるコンピュータ科学者、実務者、研究者のほか、地球科学(例えば水文学、災害)、公衆安全、公衆衛生に従事する科学者といった学際的な読者をも対象としている。コンピュータサイエンスの上級レベルの学生も、本書が参考書として有用なことがわかるだろう。

Emerging Spatial Big Data (SBD) has transformative potential in solving many grand societal challenges such as water resource management, food security, disaster response, and transportation. However, significant computational challenges exist in analyzing SBD due to the unique spatial characteristics including spatial autocorrelation, anisotropy, heterogeneity, multiple scales and resolutions which is illustrated in this book.This book also discusses current techniques for, spatial big data science with a particular focus on classification techniques for earth observation imagery big data. Specifically, the authors introduce several recent spatial classification techniques, such as spatial decision trees and spatial ensemble learning. Several potential future research directions are also discussed. This book targets an interdisciplinary audience including computer scientists, practitioners and researchers working in the field of data mining, big data, as well as domain scientists working in earth science (e.g., hydrology, disaster), public safety and public health. Advanced level students in computer science will also find this book useful as a reference.
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