Los elementos geográficos generalmente incluyen objetos naturales y humanos. El creciente flujo de datos de teledetección y datos de redes sociales proporciona fuentes de datos ricas para la clasificación de estos dos tipos de objetos. La extracción de elementos naturales, basada principalmente en la clasificación de imágenes satelitales y la extracción de elementos humanos basada en texto en línea y redes sociales, son las dos corrientes principales de la clasificación de elementos geográficos actuales. La primera está respaldada por la tecnología de procesamiento de imágenes, mientras que la segunda se basa en la tecnología de procesamiento del lenguaje natural. Con la intervención de métodos de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, las dos corrientes de clasificación de elementos muestran cada vez más características comunes. Este artículo, utilizando la evolución de los métodos de aprendizaje automático como medio, analiza las diferencias y similitudes en la clasificación de elementos geográficos basándose en los enormes datos de teledetección y la clasificación de elementos humanos y sociales basada en textos en línea. A partir de ejemplos de clasificación de objetos individuales y compuestos basados en enormes datos de teledetección, y clasificación de temas de conversación en microblogs, se indica que los métodos de clasificación presentan similitudes en términos de métodos de aprendizaje automático. El intercambio mutuo de métodos de clasificación de datos masivos de teledetección y textos en línea puede promover la aplicación de la clasificación inteligente de elementos geográficos naturales y humanos.

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