Gegevens verwerken, analyseren en toepassen
Zodra de gegevens zijn downlinked, moet u deze verwerken voordat u deze kunt analyseren.
Gegevens verwerken
In deze les gaan we terug naar het hypothetische satellietoperatorbedrijf Contoso. Contoso heeft alle voorgaande acties voltooid met behulp van Azure Orbital Ground Station vanuit hun eigen toepassing voor missieplanning.
Als u de gegevens wilt gebruiken die zijn downlinked van hun satellieten, moet Contoso deze eerst verwerken. Het verwerken van gegevens transformeert deze van onbruikbare, gedemoduleerde gegevens in een gegevensset die gereed is voor analyse. Elk satellietconstellatie heeft een eigen set hulpprogramma's voor het verwerken van gegevens die afkomstig zijn van de satellieten, zodat Contoso hun unieke hulpprogramma's en algoritmen in Azure zal gebruiken. Met de enorme opslag en krachtige rekenkracht van Azure kan Contoso hun gegevens snel verwerken en toegang krijgen tot alle reken- en opslag die ze mogelijk nodig hebben.
Gegevensniveaus
Er zijn vier standaardgegevensniveaus, van 0-4. Gegevens die als analyse gereed moeten worden beschouwd, moeten op niveau 2 zijn.
Niveau 0: Gegevens rechtstreeks vanuit het ruimtevaartuig. In deze fase zijn het gereconstrueerde, niet-verwerkte instrument- en nettoladinggegevens op volledige resolutie. Alle communicatieartefacten, zoals dubbele gegevens of synchronisatieframes, worden verwijderd.
Niveau 1 (A-C): Instrumentgegevens die worden gereconstrueerd, niet verwerkt en op volledige resolutie. Het bevat tijdverwijzingen en aantekeningen met aanvullende informatie en nieuwe variabelen om de spectra te beschrijven.
Niveau 2 (A-B): gegevens die informatie bevatten uit de geolocated sensorgegevens, zoals grondverhoging, energie-kwantielhoogten en andere metrische golfvormen die het onderschepte oppervlak beschrijven. U kunt gegevens op niveau 2 openen als een afbeelding in een GIS of een willekeurig aantal hulpprogramma's.
Niveau 3: Gegevens met tijdsrasterschalen, meestal in wekelijkse, 10 dagen of maandelijkse schalen, zodat de gegevens kunnen worden geanalyseerd op basis van wijzigingen in de loop van de tijd.
Niveau 4: Model- of uitvoerresultaten van analyses van gegevens op een lager niveau.
Gegevens analyseren
Contoso heeft een breed scala aan klanten in verschillende branches die aardobservatiegegevens willen gebruiken voor gegevensgestuurde besluitvorming. Contoso kan oplossingen van leden van de Azure Space-partnercommunity gebruiken om de unieke analyse te bieden die nodig is voor elke eindgebruiker. De Azure Space-partnercommunity biedt toonaangevende AI- en ML-hulpprogramma's voor gegevensanalyse ter ondersteuning van gegevensgestuurde besluitvorming. Contoso kan deze aanbiedingen bundelen in een grotere beheerde serviceaanbieding om de eindgebruiker van Contoso meer waarde te bieden.
Mogelijke gegevenstoepassingen
Laten we eens kijken naar enkele mogelijke gebruiksvoorbeelden voor hoe klanten van Contoso aardobservatiegegevens kunnen gebruiken die worden verzameld op de satellieten van Contoso, downlinked via Azure Orbital Ground Station en verder kunnen worden geanalyseerd met behulp van aanbiedingen van de Azure Space Partner-community:
Risico-intelligentie voor verzekeringen: AI-analyse van satellietbeelden kan eigenschapsrisico's identificeren, zoals het weer, om meer op maat gemaakte premies te informeren.
Wetenschappelijke ontdekking: Onderzoekers kunnen inzicht krijgen in patronen van vegetatie, waterlichaampjes, vogelmigratie en geologisch landvormen.
Battlefield awareness: AI kan missieplanners helpen om terreinfuncties, troopbewegingen, vijandelijke activa en vestingwerken effectiever te identificeren.
Georuimtelijke intelligentie: aardobservatiegegevens kunnen de intelligence-community inzicht geven in objecten en activiteiten op vijandig gebied. Gegeven criteria die bijvoorbeeld de typische kenmerken van een kerncentrale beschrijven, kunnen objectgebaseerde classificatie en multi-spectrumbeelden worden gebruikt om niet-declaratiede kerncentrales te identificeren.
Landbouw: Digitale terreinmodellen kunnen planningsbeslissingen voor een irrigatiesysteem informeren en remote sensing kan inzicht geven in de gewasstatus, bodemtype, erosie en vochtgehalte. Op basis van deze gegevens kunnen boeren voorspellen welke gewassen het beste zouden groeien op basis van verwachte weersomstandigheden en bodemtype.
Zwaartekracht meten: Satellieten kunnen de zwaartekracht nauwkeuriger meten dan ooit tevoren. Dit heeft gevolgen voor oceanografie, omdat de trekkracht van de zwaartekracht kan worden geanalyseerd om onderwaterbergen en zeebodemtopografie te onthullen.
Preventie en hulp bij noodgevallen: de combinatie van AI- en satellietbeelden kan vroegtijdige waarschuwingen over noodgevallen bieden, zoals het bewaken van actieve vulkanen met behulp van thermische externe detectie of inventarisatie van potentiële landslides met interferometrie. In de nasleep van een crisis kunnen hulpinspanningen een diepere beoordeling krijgen van de situatie, met dichter bij realtime updates.
Geoptimaliseerde logistiek: met een hoge resolutie, actuele kaarten kunt u de planning van de reisplanning voor transitvloten verbeteren, waardoor obstakels en vertragingen van de laatste mijl kunnen worden verwacht. Transitvloten kunnen worden bijgehouden met een grotere nauwkeurigheid en de resulterende gegevens die in realtime door AI zijn opgenomen en geanalyseerd om routes te optimaliseren. Ten slotte kan na de reisanalyse van trajecten managers helpen bij het bijhouden van routes en probleemgebieden om toekomstige reizen beter te plannen.
Weersevaluatie: Remote sensing biedt nauwkeurige en continue informatie over de atmosfeer van de aarde. U kunt deze gegevens gebruiken om inzicht te hebben in weerpatronen en om fenomenen zoals stormen, cyclonen en droogte te voorspellen.
Stedelijke planning/beheer: Satellietbeelden kunnen stedelijke planners helpen de bevolkingsgroei en veranderingen in het landgebruik te begrijpen, of de status van infrastructuur- en verkeerspatronen te bewaken.
Door Azure Orbital Ground Station als een volledig beheerde end-to-end service te bieden, willen Microsoft en onze partners de vele belangrijke toepassingen voor aardobservatiegegevens in verschillende branches uitbreiden. Zoals u in de voorgaande voorbeelden hebt gezien, creëert dit belangrijke nieuwe mogelijkheden in een groot aantal ruimte- en niet-ruimteindustrieën.