ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Remote Sensing Big Data:>الوصف

Remote Sensing Big Data: Challenges, Opportunities, Management and Application

العنوان بلغة أخرى: بيانات الاستشعار عن بعد الكبري: التحديات والفرص والإدارة والتطبيق
المصدر: مجلة العلوم العربية والإنسانية
الناشر: جامعة القصيم
المؤلف الرئيسي: حق، أنعام (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الدغيري، أحمد بن عبدالله بن محمد (م. مشارك), الرحمن، محمد محبوب (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج14, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2020
التاريخ الهجري: 1442
الشهر: أغسطس
الصفحات: 1 - 15
ISSN: 1658-4058
رقم MD: 1124995
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
نظم المعلومات الجغرافية | الاستشعار عن بعد | جغرافيا النقل | تحليل البيانات | السعودية
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات الضخمة | الاستشعار عن بعد | التحديات | الأساليب | التطبيقات | Big Data | Remote Sensing | Challenges, | Methods | Application
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

41

حفظ في:
المستخلص: تقوم العديد من أجهزة الاستشعار المحمولة على المنصات الجوية بمراقبة الأرض بشكل يومي ومن مسافات بعيدة في كافة أصقاع العالم، هذه البيانات الضخمة التي توفرها تقنيات الاستشعار عن بعد مكنت العالم من دخول ما يعرف بالاستشعار عن بعد الضخم ، تميزت هذه البينات الضخمة بخصائص فيزيائية ومكانية وزمنية مختلفة بالإضافة إلى تنوع وتعدد نطاقاتها ومصادرها، وكذلك تعدد أبعادها وتوافرها بصور ديناميكية، علاوة على ذلك أصبحت البيانات الكبيرة في منظومة الاستشعار عن بعد مورد اقتصادي وأصل رئيس حديث في العديد من التطبيقات، وأضحت هذه البيانات الضخمة تستخدم في الكثير من تطبيقات الموارد المختلفة وكذلك البيئة (الطبيعية والمبنية على حد سواء) وكذلك للمراقبة المحلية والعالمية، على سبيل المثال في الزراعة ومراقبة الكوارث الطبيعية وتغير المناخ العالمي والتخطيط الحضري. وعلى هذا، فإن هذه الورقة تهدف إلى ثبت تحدي بيانات الاستشعار عن بعد الضخمة في مجال مشكلات كثافة البيانات، تحليلات البيانات الكبيرة كالتحليل، والأساليب، والتقنيات، والمعالجة، والإدارة، والاستخدام الفعال لبيانات الكبيرة. علاوة على ذلك، فالبحث يحاول تتبع أساليب وتطبيقات البيانات الكبيرة للنقاط المرجعية. في الدراسة الحالية، تم تحليل التحديات والفرص المتعلقة بتطبيقات البيانات الضخمة في قطاع النقل على وجه التحديد، من أجل تبيان جوانب بيانات الاستشعار الكبيرة في هذا المجال، وتم تقديم دراسة حالة تناقش تطبيق بيانات الاستشعار الضخمة في تحديد نطاقات فيضان وادي الرمة في المملكة العربية السعودية وإسهام ارشف بيانات الاستشعار الضخمة في استعراض الفرص والتحديات التي تقدمها هذا البيانات التطبيقية الضخمة.

Each single day many earth monitoring space borne and aerial sensors from various countries are collecting a huge quantity of remotely sensed data. This large amount of data is regarded as remote sensing (RS) big data or big RS data. Due to these massive amounts of data the world has entered in the age of big (RS) data. Big RS data have different physical, spatial and temporal features such as multisource, multi scale, high dimensional, dynamic state, isomer, and nonlinear properties. Moreover, RS big data are becoming as an economic resource and a modern key asset in several applications. The RS big data are using for various applications in resources as well as environment (both natural and built) for local and global observation, for example in agriculture, natural disaster monitoring, worldwide climate change, and urban planning. However, this paper aims to find the big RS data as well as data-intensive problems, counting RS big data challenges, analysis, methods, techniques, processing, managing, and effective utilization of big RS data. Furthermore, it seeks the methods and applications of RS big data. In the current study, the challenges and opportunities of RS big data applications were analyzed specifically. In order to explain the big RS data aspects, a case study discussing the application of RS big data was demonstrated. In this test case, RS big data were used to identify flood zones in Wadi Al Rimah in Kingdom of Saudi Arabia applying a big archive of RS data. In this study, RS big data were applied to exhibit the substantial challenges along opportunities carried by the application of RS big data.
ISSN: 1658-4058

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.