Verileri işleme, analiz etme ve uygulama
Veriler aşağı bağlandıktan sonra analiz etmeden önce işlemeniz gerekir.
Veri işleme
Bu ünitede, contoso adlı varsayımsal uydu operatörü şirketine geri döneceğiz. Contoso, kendi görev planlama uygulamasından Azure Orbital Ground Station kullanarak önceki tüm eylemleri tamamlamıştır.
Uydularından aşağı bağlı verileri kullanmak için Contoso'un önce verileri işlemesi gerekir. Verilerin işlenmesi, verileri kullanılamaz, indirgenmiş verilerden analize hazır bir veri kümesine dönüştürür. Her uydu takımyıldızı, uydularından gelen verileri işlemek için kendi araçlarına sahiptir, bu nedenle Contoso kendi benzersiz araçlarını ve algoritmalarını Azure'da kullanır. Azure'ın geniş depolama alanı ve güçlü işlem sayesinde Contoso, verilerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve ihtiyaç duyabileceği tüm işlem ve depolama alanına erişebilir.
Veri düzeyleri
0-4 arası dört standart veri düzeyi vardır. Verilerin analize hazır olarak kabul edilmesi için 2. düzeyde olması gerekir.
Düzey 0: Doğrudan uzay aracından veriler. Bu aşamada yeniden yapılandırılmış, işlenmemiş alet ve yük verileri tam çözünürlüktedir. Yinelenen veriler veya eşitleme çerçeveleri gibi tüm iletişim yapıtları kaldırılır.
Düzey 1 (A-C):Yeniden yapılandırılmış, işlenmemiş ve tam çözünürlükte olan verileri izleme. Zaman başvurularını, yardımcı bilgileri içeren ek açıklamaları ve belirtimi açıklamak için yeni değişkenleri içerir.
Düzey 2 (A-B): Yer yükselmesi, enerji nicel yükseklikleri ve kesişen yüzeyi tanımlayan diğer dalga biçimi türetilmiş ölçümler gibi coğrafi olarak konumlandırılmış sensör verilerinden gelen bilgileri içeren veriler. Düzey 2 verilerini BIR GIS'te veya herhangi bir sayıda araçta görüntü olarak açabilirsiniz.
Düzey 3: Zaman içinde yapılan değişikliklere göre analiz edilebilmesi için genellikle haftalık, 10 günlük veya aylık ölçeklerde yer alan alan zaman kılavuz ölçeklerine sahip veriler.
Düzey 4: Düşük düzeyli verilerin analizlerinden elde edilmiş model veya çıkış sonuçları.
Verileri çözümleme
Contoso' nun veri odaklı karar alma için dünya gözlem verilerini kullanmak isteyen farklı sektörlerde çeşitli müşterileri vardır. Contoso, her son müşteri için gereken benzersiz analizi sağlamak için Azure Space iş ortağı topluluğu üyelerinin çözümlerini kullanabilir. Azure Space iş ortağı topluluğu, veri odaklı karar almayı desteklemek için sektör lideri yapay zeka ve ML veri analizi araçları sunar. Contoso, Contoso'nun son kullanıcısına daha fazla değer sağlamak için bu teklifleri daha büyük bir yönetilen hizmet teklifi olarak paketleyebilir.
Olası veri uygulamaları
Şimdi Contoso'nun müşterilerinin Contoso'nun uydularında toplanan, Azure Orbital Yer İstasyonu aracılığıyla aşağı bağlanan ve Azure Space İş Ortağı topluluk tekliflerini kullanarak daha fazla analiz edilen dünya gözlem verilerini nasıl kullanabileceğine ilişkin bazı olası kullanım örneklerine göz atalım:
Sigorta için risk bilgileri: Uydu görüntülerine yönelik yapay zeka analizi, daha özel premiumları bilgilendirmek için hava durumu gibi özellik risklerini belirleyebilir.
Bilimsel keşif: Araştırmacılar bitki örtüsü desenleri, su kütleleri, kuş göçü ve jeolojik arazi biçimleri hakkında içgörüler elde edebilir.
Savaş alanı farkındalığı: Yapay zeka, görev planlayıcılarının arazi özelliklerini, asker hareketlerini, düşman varlıklarını ve tahkimatları daha etkili bir şekilde tanımlamalarına yardımcı olabilir.
Jeo-uzamsal zeka: Dünya gözlem verileri, zeka topluluğuna düşman bölgelerdeki nesneler ve etkinlikler hakkında içgörüler sağlayabilir. Örneğin, bir nükleer enerji santralinin tipik özelliklerini açıklayan ölçütler, nesne tabanlı sınıflandırma ve çok spektral görüntüler, bildirilmeyen nükleer santrallerin tanımlanmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
Tarım: Dijital arazi modelleri sulama sistemi için planlama kararlarını bilgilendirebilir ve uzaktan algılama, ürün sağlığı, toprak türü, erozyon ve nem içeriği hakkında içgörü sağlayabilir. Bu verilere dayanarak çiftçiler, beklenen hava koşullarına ve toprak türüne göre en iyi hangi mahsullerin büyüyeceğini tahmin edebilir.
Yerçekimini ölçme: Uydular yerçekimini hiç olmadığı kadar doğru ölçebilir. Bunun oşinografiye etkisi vardır, çünkü yerçekiminin çekilmesi su altı dağlarını ve deniz döşemesi topografyasını ortaya çıkarmak için analiz edilebilir.
Olağanüstü durum önleme ve kurtarma: Yapay zeka ve uydu görüntüleri bileşimi, termal uzaktan algılama kullanarak aktif volkanları izleme veya interferometri ile olası heyelanların envanterini oluşturma gibi olağanüstü durumlarla ilgili erken uyarılar sağlayabilir. Krizden sonra, yardım çalışmaları gerçek zamanlı güncelleştirmelere daha yakın bir şekilde durumun daha derin bir değerlendirmesini elde edebilir.
İyileştirilmiş lojistik: Yüksek çözünürlüklü, güncel haritalar, transit filolar için seyahat öncesi planlamayı geliştirerek son kilometre engellerini ve gecikmelerini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Transit filolar daha fazla doğrulukla izlenebilir ve elde edilen veriler yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak alınıp analiz edilerek rotaları iyileştirilebilir. Son olarak, yolculukların seyahat sonrası analizi, yöneticilerin gelecekteki yolculukları daha iyi planlamak için rotaları ve sorun alanlarını takip etmelerine yardımcı olabilir.
Hava Durumu Değerlendirmesi: Uzaktan algılama, dünyanın atmosferi hakkında doğru ve sürekli bilgi sağlar. Hava durumu desenlerini anlamak ve fırtınalar, siklonlar ve kuraklıklar gibi olayları tahmin etmek için bu verileri kullanabilirsiniz.
Şehir planlaması/yönetimi: Uydu görüntüleri, şehir plancıların nüfus artışını ve arazi kullanım değişikliklerini anlamasına veya altyapı ve trafik desenlerinin durumunu izlemesine yardımcı olabilir.
Microsoft ve iş ortaklarımız, Azure Orbital Yer İstasyonu'na tam olarak yönetilen, uçtan uca bir hizmet olarak sağlayarak, dünya gözlem verilerine yönelik birçok önemli uygulamayı sektörler arasında genişletmeye çalışır. Yukarıdaki örneklerde görüldüğü gibi bu, çok çeşitli uzay ve uzay dışı sektörlerde önemli yeni fırsatlar oluşturur.