ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
1. Андреева О. А., Цветков В. Я., Ознамец В. В. Геоинформационное массовое моделирование // Информация и космос. – 2020. – № 2. – С. 106–112. |
2. Бахарева Н. А. Пространственные отношения как фактор оценки земель // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2018. – № 6 (10). – С. 61–69. |
3. Буравцев А. В., Цветков В. Я. Облачные вычисления для больших геопространственных данных // Информация и космос. – 2019. – № 3. – С. 110–115. |
4. Космические исследования земных ресурсов: Методы и средства измерений и обработки информации (Материалы школы-семинара) – М.: Наука, – 1976. – 384 c. |
5. Кудж С. А., Цветков В. Я. Геоинформатика: Монография – М.: МАКС Пресс, – 2019. – 224 c. |
6. Майоров А. А., Матерухин А. В. Анализ существующих технологий обработки потоков пространственно-временных данных для современных информационно-измерительных систем // Измерительная техника. – 2017. – № 4. – С. 31–34. |
7. Майоров А. А., Матерухин А. В., Кондауров И. Н. Структура системы обработки потоковых данных в геосенсорных сетях // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». – 2018. – Т. 62. – № 6. – С. 712–719. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-6-712-719. |
8. Майоров А. А., Матерухин А. В. Концептуальная модель информационно-измерительной системы на базе распределённых сетей интеллектуальных геосенсоров // Измерительная техника. – 2018. – № 5. – С. 26–31. |
9. Матчин В. Т. Состояние и развитие инфраструктуры пространственных данных // Образовательные ресурсы и технологии. – 2015. – № 1 (9). – С. 137–144. |
10. Савиных В. П. Информационные пространственные отношения // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 79–88. DOI: 10.21777/2312-5500-2017-1-79-88. |
11. Asaduzzaman A., Gupta D. (2020) Geospatial Cyberinfrastructure for regional economic Growth. 2020 17th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON). - IEEE pp. 723-726. |
12. Fischer J. R. et al. (1991) Applications of the massively parallel machine, the MasPar MP-1, to Earth sciences // Earth and Atmospheric Remote Sensing. - International Society for Optics and Photonics. 1492, pp. 229-238. |
13. Hailong Z., Hongxia L. (2019) Urban fine management based on multi-source spatial data fusion // Bulletin of Surveying and Mapping. 12, pp. 108. |
14. Mahdiyar A. et al. (2019) A prototype decision support system for green roof type selection: A cybernetic fuzzy ANP method // Sustainable Cities and Society. – Т. 45. pp. 101532. |
15. (2019) Members B. I. G. D. C. Database resources of the BIG Data Center in 2019 // Nucleic Acids Research. – Т. 47. Database issue, D8 p. |
16. Morley C. V. et al. (2017) Forward and inverse modeling of the emission and transmission spectrum of GJ 436b: investigating metal enrichment, tidal heating, and clouds // The Astronomical Journal. 153, 2, pp. 86. |
17. Quénol H. et al. (2017) Which climatic modeling to assess climate change impacts on vineyards? |
18. Wang X., Feng L., Zhao H. (2019) Fast image encryption algorithm based on parallel computing system // Information Sciences. – Т. 486. pp. 340-358. |
19. Wen X. et al. (2020) Point2SpatialCapsule: Aggregating features and spatial relationships of local regions on point clouds using spatial-aware capsules // IEEE Transactions on Image Processing. – Т. 29. pp. 8855-8869. |
20. Wu Q. et al. (2020) Parallel computing in railway research // International Journal of Rail Transportation. – Т. 8. 2, pp. 111-134. |
21. Zuo R., Xiong Y. (2020) Geodata science and geochemical mapping // Journal of Geochemical Exploration. – Т. 209. pp. 106431. |
Проблемы сверхскоростной обработки больших пространственно-временных данных // Геодезия и картография. – 2020. – № 12. – С. 50-56. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-966-12-50-56 |