Nous sommes entrés dans l'ère du big data. Il est populaire de se référer aux trois V lors de la caractérisation des mégadonnées : croissance remarquable du volume, de la vitesse et de la variété des données. Cependant, cette affirmation est trop générale. La télédétection des mégadonnées présente plusieurs caractéristiques concrètes et spéciales : caractéristiques multi-sources, multi-échelles, de grande dimension, à l'état dynamique, isomères et non linéaires. Cette enquête explique ces caractéristiques en détail. En outre, selon que les caractéristiques sont étroitement liées aux instruments ou aux méthodes d'acquisition de données, nous soulignons que les caractéristiques à l'état dynamique, multi-échelle et non-linéaires sont des caractéristiques intrinsèques des mégadonnées de télédétection tandis que les caractéristiques multi-sources, haute dimension et isomères sont des caractéristiques extrinsèques des mégadonnées de télédétection. En outre, nous passons brièvement en revue les techniques et applications prometteuses du big data de télédétection.

Hemos entrado en una era de big data. Es popular referirse a las tres V al caracterizar el big data: crecimientos notables en el volumen, la velocidad y la variedad de los datos. Sin embargo, esta afirmación es demasiado general. El big data de teledetección tiene varias características concretas y especiales: fuentes múltiples, escalas múltiples, alta dimensión, estado dinámico, isómero y características no lineales. Esta encuesta explica estas características en detalle. Además, de acuerdo con si las características están estrechamente relacionadas con los instrumentos o métodos de adquisición de datos, señalamos que las características de estado dinámico, multiescala y no lineales son características intrínsecas del big data de teledetección, mientras que las características de múltiples fuentes, alta dimensión e isómeros son características extrínsecas del big data de teledetección. Además, repasamos brevemente las prometedoras técnicas y aplicaciones del big data de teledetección.

We have entered an era of big data. It is popular to refer to the three Vs when characterizing big data: remarkable growths in the volume, velocity and variety of data. However, this statement is too general. Remote-sensing big data has several concrete and special characteristics: multi-source, multi-scale, high-dimensional, dynamic-state, isomer, and non-linear characteristics. This survey explains these characteristics in detail. Furthermore, according to whether the characteristics are closely related to the instruments or methods of data acquisition, we points out that the dynamic-state, multi-scale and non-linear characteristics are intrinsic characteristics of remote-sensing big data while the multi-source, high-dimensional and isomer characteristics are extrinsic characteristics of remote- sensing big data. In addition, we briefly review promising techniques and applications of remote-sensing big data.

لقد دخلنا عصر البيانات الضخمة. من الشائع الإشارة إلى القيم الثلاث عند توصيف البيانات الضخمة: الزيادات الملحوظة في حجم البيانات وسرعتها وتنوعها. ومع ذلك، فإن هذه العبارة عامة للغاية. تتميز البيانات الضخمة للاستشعار عن بعد بالعديد من الخصائص الملموسة والخاصة: متعددة المصادر، ومتعددة المقاييس، وعالية الأبعاد، وديناميكية الحالة، والأيزومر، والخصائص غير الخطية. يشرح هذا الاستبيان هذه الخصائص بالتفصيل. علاوة على ذلك، وفقًا لما إذا كانت الخصائص مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بأدوات أو طرق الحصول على البيانات، فإننا نشير إلى أن الخصائص الديناميكية ومتعددة النطاقات وغير الخطية هي خصائص جوهرية للبيانات الضخمة للاستشعار عن بعد في حين أن الخصائص متعددة المصادر وعالية الأبعاد والأيزومر هي خصائص خارجية للبيانات الضخمة للاستشعار عن بعد. بالإضافة إلى ذلك، نستعرض بإيجاز التقنيات والتطبيقات الواعدة للبيانات الضخمة للاستشعار عن بعد.