ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
1. Андреева О. А. Геоинформационное моделирование с использованием МЛС // Славянский форум. – 2019. – № 3 (25). – С. 7–18. |
2. Андреева О. А. Применение мобильного лазерного сканирования для мониторинга объектов транспортной инфраструктуры // Наука и технологии железных дорог. – 2019. – Т. 3. – № 3 (11). – С. 61–74. |
3. Буравцев А. В. Цифровая железная дорога как сложная организационно-техническая система // Наука и технологии железных дорог. – 2018. – Т. 2. – № 1 (5). – С. 69–79. |
4. Буравцев А. В., Цветков В. Я. Облачные вычисления для больших геопространственных данных // Информация и космос. – 2019. – № 3. – С. 110–115. |
5. Космические исследования земных ресурсов: Методы и средства измерений и обработки информации (Материалы школы-семинара) – М.: Наука, – 1976. – 384 c. |
6. Ознамец В. В. Геодезическое обеспечение мобильного лазерного сканирования железных дорог // Наука и технологии железных дорог. – 2019. – Т. 3. – № 2 (10). – С. 64–76. |
7. Павлов А. И. Большие данные в фотограмметрии и геодезии // Образовательные ресурсы и технологии. – 2015. – № 4 (12). – С. 96–100. |
8. Alam S., Albareti F. D., Prieto C. A., Anders F., Anderson S. F., Andrews B. H.,. Armengaud E et al. (2015) The Eleventh and Twelfth Data Releases of the Sloan Digital Sky Survey: Final Data from SDSS-III // The Astrophysical Journal Supplement Series. 219 (1), pp. 1–27. |
9. Bryant R.Е., Katz R.H., Lazowska E.D. Big-data Computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society |
10. Chen M., Mao S., Zhang Y., Leung V. C. (2014) Big Data: Related Technologies, Challenges and Future Prospects Springer, Heidelberg, 100 p. DOI: 10.1007/978-3-319-06245-7. |
11. Chi M., Plaza A., Benediktsson J. A., Sun Z., Shen J., Zhu Y. (2016) Big Data for Remote Sensing: Challenges and Opportunities // Proceedings of the IEEE. 104 (11), pp. 2207–2219. DOI: 10.1109/JPROC.2016.2598228. |
12. Corbane C., Pesaresi ћ., Politis P. et al. (2017) Big earth data analytics on Sentinel-1 and Landsat imagery in support to global human settlements mapping // Big Earth Data. 1:1-2, pp. 118–144. DOI: 10.1080/20964471.2017.1397899. |
13. Dillon M. (2015) Big universe, big data, astronomical opportunity URL: www.theguardian.com/science/across-the-universe/2015/jun/25/big-universe-big-data- astronomical-opportunity (дата обращения: 05.05.2022). |
14. Doukas I. D. (2019) Re-Discovering “Big Data” and “Data Science” in Geodesy and Geomatics. 4th Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM). Aristotle University of Thessaloniki, Athens, Greece, No. IKEECONF-2019-447 |
15. Evans M. R., Oliver D., Yang K., Zhou X., Ali R. Y., Shekhar S. (2019) Enabling Spatial Big Data via CyberGIS: Challenges and Opportunities. CyberGIS for Geospatial Discovery and Innovation // GeoJournal Library. 118, pp. 143–170. |
16. Fact Sheet: Big Data Across the Federal Government URL: https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_fact_sheet_final_1.pdf (дата обращения: 05.05.2022). |
17. Fortunato M., Ravanelli M., Mazzoni A. (2020) Ionosphere Monitoring with Multi-Frequency and Multi-GNSS Android Smartphone: A Feasibility Study Towards GNSS Big Data Applications for Geosciences. EGU General Assembly Conference Abstracts DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-9450. |
18. Gore A. (1999) The Digital Earth: Understanding our planet in the 21st Century // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 65 (5), pp. 528–530. URL: http://www.digitalearthisde.org/userfiles/The_Digital_Earth_Understanding_our_planet_in_the_21st_Century.doc |
19. Guo H., Wang L., Liang D. (2016) Big Earth Data from Space: A new engine for earth science // Chinese Science Bulletin. 61 (7), pp. 505–513. DOI: 10.1007/s11434-016-1041-y. |
20. Guo H., Wang L., Chen F., Liang D. (2014) Scientific Big Data and Digital Earth // Chinese Science Bulletin. 59 (35), pp. 5066–5073. DOI: 10.1007/s11434-014-0645-3. |
21. (2009) 2009 Beijing Declaration on Digital Earth // International Journal of Digital Earth. 2 (4), pp. 397–399. DOI: 10.1080/17538940903444380. |
22. Li Q., Li D. (2014) Big Data GIS // Geomatics and Information Science of Wuhan University. 39 (6), pp. 641–644. DOI: 10.13203/j.whugis20140150. |
23. Li Z., Hu F., Schnase J. L., Duffy D. Q., Lee T. J., Bowen M., Yang C. (2016) A spatiotemporal indexing approach for efficient process of big array-based climate data with MapReduce // International Journal of Geographic Information Science. 31 (1), pp. 1–19. DOI: 10.1080/13658816.2015.1131830. |
24. Lynch C. ј. (2008) Big Data: How do your data grow? // Nature. 455, pp. 28–29. DOI: 10.1038/455028a. |
25. Müller J., Pail R. (2022) Geodesy 2030 pp. 1–12. DOI: 10.12902/zfv-0392-2022. |
26. Oguntimilehin A., Ademola O. (2014) A Review of Big Data Management, Benefits and Challenges // Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences. 5, 6, pp. 433–438. |
27. Wang C., Zhao Z., Zhang J., Huo J. (2021) Research of Big Data Storage System Based on Underground Space Information // Proceedings of the 2021 ACM International Conference on Intelligent Computing and its Emerging Applications. pp. 234–239. DOI: 10.1145/3491396.3506516. |
28. Xia J., Yang C., Liu K., Li Z., Sun M., Yu M. (2015) Forming a global monitoring mechanism and a spatiotemporal performance model for geospatial services // International Journal of Geographical Information Science. 29 (3), pp. 375–396. DOI: 10.1080/13658816.2014.968783. |
29. Yan M., Wu H., Wang L., Huang B., Ranjan R., Zomaya A. Y., Jie W. (2015) Remote sensing Big Data computing: Challenges and Opportunities // Future Generation Computer Systems. 51, pp. 47–60. DOI: 10.1016/j.future.2014.10.029. |
Большие данные в геодезическом обеспечении // Геодезия и картография. – 2022. – № 10. – С. 9-19. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-988-10-9-19 |