19、地理空间数据分类与物联网在生物医学领域的应用

地理空间数据分类与物联网在生物医学领域的应用

地理空间数据处理技术概述

地理空间数据处理在地球观测（EO）领域有着广泛的应用，但现有的一些技术存在诸多不足，需要进一步改进。以下是几种常见技术及其优缺点：
|作者|采用方法|优点|挑战|
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|Hillen 等|Geo - reCAPTCHA 模型|区分人机、使在线投票更合法、减少垃圾邮件和病毒|数据错误高、可靠性和质量低、读取集群数据困难、解密耗时|
|Kebler 等|时空棱镜模型|解决常见本体建模问题、空间自相关低以提高数据处理质量|可访问性差、收敛性差、速度受限|
|Xia 等|基于关键字的匹配算法|快速访问、准确的服务估计、可监测不同地理位置的 EO 数据服务|内存和资源分配有限、云计算基础设施复杂|
|Lu 等|时间感知任务调度算法|最大化绿色能源使用、最小化电网能源成本、节能高|仅关注单个绿色数据中心的工作负载调度、调度复杂、需要最佳路由和带宽分配|
|Jiamthapthaksin 等|凝聚聚类算法和基于密度的聚类|通用邻域关系增加合并候选数量、强大的区域发现能力、高精度|适应度函数无改进、无法识别任意形状的集群、方差和相关性高|
|Goel 等|基于群体和人工免疫系统的智能技术|图像分类更好、地理空间特征提取清晰准确、计算每个类别的光谱特征|计算复杂度高、未涵盖土地覆盖特征|
|Shi 等|亲和传播 (AP) 算法|使用 GPU 进行空间聚类分析、能跟踪非连续空间的数据、准确处理大数据|可扩展性低、内存空间有限、不满足三角不等式|
|Barik 等|K - 均值聚类算法|低延迟、高吞吐量、有足够的数据