العناصر الجغرافية تشمل عموما كائنات الطبيعة والإنسان. توفر البيانات الغنية المتزايدة للبيانات الكبيرة للمراقبة عن بُعد وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي عنصرين هاتين من الكائنات وسائلاً غنية لتصنيف العناصر. استخراج العناصر الطبيعية القائم على تصنيف الصور عن بُعد واستخراج العناصر الإنسانية القائمة على النصوص الشبكية ووسائل التواصل الاجتماعي هما السائدان في تصنيف العناصر الجغرافية الحالي. بينما تعتمد الأولى على تقنيات معالجة الصور، تعتمد الثانية على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية. مع تدخل أساليب تصنيف الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة، ظهرت مزيدا من تشابهات الطابع العام بين تصنيف الكائنين. يحدد هذا المقال بوساطة تطور طرق تعلم الآلة، تحليلا لتشابهات واختلافاتها في تصنيف صور العناصر الجغرافية بالاعتماد على البيانات الكبيرة للمراقبة عن بُعد وتصنيف العناصر الإنسانية والاجتماعية بالاعتماد على النصوص الشبكية. من خلال أمثلة تصنيف كائنات مفردة ومركبة بواسطة البيانات الكبيرة للمراقبة عن بُعد وتصنيف مواضيع الهوامش على موقع تويتر، يشير إلى أن لديها تشابهات في طرق تصنيف طرق تصنيف الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعزز الاقتراض المتبادل لطرق تصنيف البيانات الكبيرة للمراقبة عن بُعد والنصوص الشبكية من تطبيقات التصنيف الذكي للعناصر الجغرافية الطبيعية والإنسانية.

تصنيف العناصر الجغرافية; العناصر الجغرافية الطبيعية; العناصر الجغرافية الإنسانية; تعلم الآلة; تصنيف البيانات العناصر الطبيعية; تصنيف البيانات النصوص الشبكية; معالجة اللغة الطبيعية