معالجة البيانات وتحليلها وتطبيقها
بمجرد ربط البيانات، تحتاج إلى معالجتها قبل أن تتمكن من تحليلها.
معالجة البيانات
في هذه الوحدة، سنعود إلى شركة مشغل الأقمار الصناعية الافتراضية، Contoso. أكملت شركة Contoso جميع الإجراءات السابقة باستخدام محطة Azure Orbital الأرضية من تطبيق تخطيط المهام الخاص بها.
لاستخدام البيانات المعطلة من أقمارهم الصناعية، يجب على شركة Contoso معالجتها أولا. تحول معالجة البيانات من بيانات غير قابلة للاستخدام ومخفضة إلى مجموعة بيانات جاهزة للتحليل. كل كوكبة من الأقمار الصناعية لديها مجموعة خاصة بها من الأدوات لمعالجة البيانات القادمة من أقمارها الصناعية، لذلك سوف تستخدم Contoso أدواتها وخوارزمياتها الفريدة على Azure. مع التخزين الهائل والحوسبة القوية في Azure، يمكن ل Contoso معالجة بياناتها بسرعة والوصول إلى جميع الحوسبة والتخزين التي قد يحتاجونها.
مستويات البيانات
هناك أربعة مستويات بيانات قياسية، من 0-4. لكي تعتبر البيانات جاهزة للتحليل، يجب أن تكون في المستوى 2.
المستوى 0: بيانات من المركبة الفضائية مباشرة. في هذه المرحلة، يتم إعادة بنائها، وبيانات الحمولة غير المعالجة بدقة كاملة. تتم إزالة جميع البيانات الاصطناعية للاتصالات، مثل البيانات المكررة أو إطارات المزامنة.
المستوى 1 (A-C): بيانات الأجهزة التي يتم إعادة بنائها، وغير المعالجة، وبدقة كاملة. وهو يتضمن مراجع الوقت والتعليقات التوضيحية مع معلومات إضافية ومتغيرات جديدة لوصف الأطياف.
المستوى 2 (A-B): البيانات التي تحتوي على معلومات من بيانات المستشعر الموقع الجغرافي، مثل الارتفاع الأرضي وارتفاع كم الطاقة والمقاييس الأخرى المشتقة من الموجة التي تصف السطح المعترض. يمكنك فتح بيانات المستوى 2 كصورة في GIS أو أي عدد من الأدوات.
المستوى 3: البيانات ذات مقاييس شبكة وقت الفضاء؛ عادة ما تكون في نطاقات أسبوعية أو 10 أيام أو شهرية بحيث يمكن تحليل البيانات استنادا إلى التغييرات بمرور الوقت.
المستوى 4: ينتج النموذج أو الإخراج عن تحليلات البيانات ذات المستوى الأدنى.
تحليل البيانات
لدى شركة Contoso مجموعة متنوعة من العملاء عبر الصناعات الذين يرغبون في استخدام بيانات مراقبة الأرض لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. لتوفير التحليل الفريد المطلوب لكل عميل، يمكن لمجموعة Contoso استخدام حلول من أعضاء مجتمع شركاء Azure Space. يقدم مجتمع شركاء Azure Space أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي وML رائدة في الصناعة لدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يمكن ل Contoso تجميع هذه العروض في عرض خدمة مدارة أكبر لتوفير قيمة متزايدة للمستخدم النهائي ل Contoso.
تطبيقات البيانات المحتملة
لنلق نظرة على بعض حالات الاستخدام المحتملة لكيفية استخدام عملاء Contoso لبيانات مراقبة الأرض التي تم جمعها على أقمار Contoso الفضائية، والمنزلة عبر محطة Azure Orbital الأرضية، وتحليلها بشكل أكبر باستخدام عروض مجتمع شركاء الفضاء Azure:
التحليل الذكي للمخاطر للتأمين: يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل صور الأقمار الصناعية تحديد مخاطر الممتلكات مثل الطقس للإبلاغ عن أقساط أكثر ملاءمة.
الاكتشاف العلمي: يمكن للباحثين الحصول على رؤى حول أنماط النباتات، وأجسام المياه، وهجرة الطيور، والنماذج الأرضية الجيولوجية.
الوعي بساحة المعركة: يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة مخططي البعثات على تحديد ميزات التضاريس وتحركات القوات وأصول العدو والتحصينات بشكل أكثر فعالية.
الذكاء الجيوفضائي: يمكن لبيانات رصد الأرض أن توفر لمجتمع الاستخبارات رؤى عن الأشياء والأنشطة في الأراضي المعادية. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام معايير معينة تصف الخصائص النموذجية لمحطة للطاقة النووية والتصنيف القائم على الكائنات والصور متعددة الأطياف للمساعدة في تحديد عناصر الطاقة النووية غير المعلنة.
الزراعة: يمكن لنماذج التضاريس الرقمية أن تسترشد بقرارات التخطيط لنظام الري، ويمكن أن يوفر الاستشعار عن بعد نظرة ثاقبة على صحة المحاصيل ونوع التربة والتآكل ومحتوى الرطوبة. واستنادا إلى هذه البيانات، يمكن للمزارعين التنبؤ بالمحاصيل التي ستنمو على أفضل نحو استنادا إلى الظروف الجوية المتوقعة ونوع التربة.
قياس الجاذبية: يمكن للأقمار الصناعية قياس الجاذبية بشكل أكثر دقة من أي وقت مضى. وهذا له آثار على علم المحيطات، لأنه يمكن تحليل سحب الجاذبية للكشف عن الجبال تحت الماء وطوبوغرافيا بحر البحر.
الوقاية من الكوارث والإغاثة: يمكن أن يوفر الجمع بين الذكاء الاصطناعي والصور الساتلية إنذارات مبكرة بالكوارث، مثل رصد البراكين النشطة باستخدام الاستشعار عن بعد الحراري أو جرد الانهيارات الأرضية المحتملة بالتداخل. وفي أعقاب الأزمة، يمكن لجهود الإغاثة أن تكتسب تقييما أعمق للحالة، مع اقترابها من التحديثات في الوقت الحقيقي.
الخدمات اللوجستية المحسنة: يمكن للخرائط عالية الدقة والمحدثة تحسين التخطيط قبل الرحلة لأساطيل العبور، مما يساعد على توقع العقبات والتأخيرات في الميل الأخير. يمكن تتبع أساطيل النقل بمزيد من الدقة، ويتم استيعاب البيانات الناتجة وتحليلها من خلال الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي لتحسين المسارات. وأخيرا، يمكن أن يساعد تحليل الرحلات بعد الرحلات المديرين على تتبع المسارات ومناطق المشاكل لتخطيط الرحلات المستقبلية بشكل أفضل.
تقييم الطقس: يوفر الاستشعار عن بعد معلومات دقيقة ومستمرة عن الغلاف الجوي للأرض. يمكنك استخدام هذه البيانات لفهم أنماط الطقس والتنبؤ بظواهر مثل العواصف والأعاصير والجفاف.
التخطيط/الإدارة الحضرية: يمكن أن تساعد صور الأقمار الصناعية المخططين الحضريين على فهم النمو السكاني وتغير استخدام الأراضي، أو مراقبة حالة البنية التحتية وأنماط حركة المرور.
من خلال توفير Azure Orbital Ground Station كخدمة مدارة بالكامل ومن طرف إلى طرف، تسعى Microsoft وشركاؤنا إلى توسيع العديد من التطبيقات الهامة لبيانات مراقبة الأرض عبر الصناعات. وكما رأينا من خلال الأمثلة السابقة، فإن ذلك يخلق فرصا جديدة هامة عبر مجموعة واسعة من الصناعات الفضائية وغير الفضائية.