Los avances en inteligencia artificial, aceleradores de hardware y arquitecturas de procesamiento de datos continúan infiltrándose en las ciencias de la información geoespacial, con un impacto transformador en muchos desafíos sociales. Los recientes avances en aprendizaje profundo han permitido una capacidad automatizada para aprender características representacionales de datos masivos y complejos, incluyendo texto, imágenes y videos. En paralelo, las innovaciones rápidas en tecnologías de sensores mejoran la recolección de datos geoespaciales en aún mayor resolución y rendimiento, apoyando la observación, mapeo y análisis de diferentes eventos y fenómenos en la superficie de la Tierra con un detalle sin precedentes. Combinados, estos desarrollos ofrecen el potencial para avances en el descubrimiento de conocimientos geográficos, impactando la toma de decisiones en áreas como mapeo humanitario, sistemas de transporte inteligente, análisis de expansión urbana, análisis de datos de salud y epidemiología, el estudio del cambio climático, manejo de desastres naturales, monitoreo general de la superficie de la Tierra y logro de sostenibilidad.
Gao et al. (Mar,) estudiaron esta cuestión.