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Geoinformatik pp 225–246Cite as

Räumliches Data-Mining und Big Geospatial Data

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Part of the book series: Springer Reference Naturwissenschaften ((SRN))

Zusammenfassung

Im Zusammenhang mit der flächendeckenden Digitalisierung der Erdoberfläche geht dieses Kapitel auf die Eigenschaften der Big Data und die damit verbundenen wissenschaftlichen Herausforderungen für das Data-Mining ein. Die Rolle des raumzeitlichen Data-Mining für die Handhabung mit dem Big-Data-Ökosystem wird hervorgehoben. Einige exemplarische Forschungs- und Entwicklungsergebnisse entlang des Wertschöpfungsprozesses von Geodaten-Matching, Event-Mining bis hin zur Verhaltensinterpretation anhand der GPS-Trajektorien werden vorgestellt

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Authors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Kartographie, TU München, München, Deutschland

    Liqiu Meng

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  1. Liqiu Meng
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Correspondence to Liqiu Meng .

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  1. Hannover, Germany

    Monika Sester

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Meng, L. (2019). Räumliches Data-Mining und Big Geospatial Data. In: Sester, M. (eds) Geoinformatik. Springer Reference Naturwissenschaften . Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47096-1_70

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