Từ thông tin không gian đến hạ tầng kiến thức không gian

Trong 20 năm qua, một trong những mối quan tâm cơ bản của ngành khoa học không gian là tạo ra một hạ tầng cơ sở dữ liệu thông tin không gian. Vậy nó có quá dễ để thực hiện?  

Không! Dữ liệu không gian tốn kém lượng lớn tài nguyên để thu thập và lưu trữ.  Nhìn vào tương lai, những chuyên gia trong ngành đang bắt đầu lo lắng rằng một SDI không đủ để trích xuất toàn bộ giá trị dữ liệu. Dữ liệu và phương pháp được quản lý là một trong những chủ đề cơ bản trong cuộc họp gần đây của Trung tâm Nghiên cứu Hợp tác Thông tin Không gian ( CRCSI ). Tổ chức đang phát triển một “White Paper” đề xuất một thế hệ cơ sở hạ tầng không gian mới dựa trên giả thuyết rằng chúng ta không cần thông tin; Chúng ta cần kiến ​​thức. Sự khác biệt tinh tế giữa hai khái niệm này có thể là một trong những động lực chính của thế hệ tiếp theo.

“A new way of looking at datasets may be fundamental to the next step change in productivity.”

Hiện nay, các hạ tầng thông tin không gian luôn phải đối mặt với các yêu cầu phần cứng ngày một lớn hơn. Ổ đĩa cứng lớn hơn, bộ vi xử lý nhanh hơn,… Điều gì sẽ tạo ra sự khác biệt? Có lẽ một cách tiếp cận khác như quản lý tri thức không gian có thể là giải pháp. Ý tưởng về kiến trúc hạ tầng kiến thức không gian (SKI) mong muốn tối ưu khả năng sử dụng dữ liệu của SDI hiện tại. Kiến trúc SKI hướng tới các tập dữ liệu được chuẩn hóa với các tiêu chuẩn chung, dễ dàng sử dụng và tích hợp vào các ứng dụng hoặc hạ tầng không gian khác. Từ đó cho phép các mối quan hệ phức tạp tồn tại giữa bộ dữ liệu. Ý tưởng này tăng cường sự tin tưởng, đầy đủ của dữ liệu, giúp kiến thức không bị giới hạn nhờ xây dựng một cộng đồng chia sẻ dữ liệu.

Bạn nghĩ gì về ý tưởng này ?

Nguồn: Jon Fairall’s article on Spatial Knowledge Infrastructure, which first appeared in issue #87 of Position magazine.

Rezatech cung cấp công cụ nông nghiệp thông minh tới các trang trại sữa ở Harwell

Công ty dịch vụ truyền thông vệ tinh Rezatec hợp tác cùng với Đại học Reading, UK hiện tại đang cho ra mắt dịch vụ PASQUAL phục vụ giám sát và dự đoán chất lượng và năng suất đồng cỏ từ vệ tinh. Dự án PASQUAL nhằm phát triển một công cụ nông nghiệp thông minh dựa trên vệ tinh quan sát Trái đất.

Giám sát đồng cỏ từ vệ tinh

Công cụ này sẽ cho phép các trang trại sữa giám sát và dự đoán năng suất và chất lượng đồng cỏ. Việc dự đoán được cung cấp thông qua phân tích nhiều nguồn dữ liệu cảm biến từ xa bao gồm dữ liệu kênh nhìn thấy, radar và dữ liệu khí tượng, kết hợp với các kỹ thuật mô hình hóa và đồng hóa dữ liệu được phát triển tại Đại học Reading.

Các thử nghiệm hiện tại đang được thực hiện bởi Đại học Reading trong khoảng thời gian dự kiến 2 năm tại các khu vực nghiên cứu. Công cụ sẽ được cung cấp tới người dùng qua nền tảng địa không gian web của Rezatec. Nền tảng này sẽ được nâng cấp và mở rộng để hỗ trợ luồng dữ liệu stream và cài đặt các mô hình tăng trưởng theo kích thước của cỏ nhằm tạo ra một công cụ hỗ trợ ra quyết định cho các trang trại sữa.

Các nghiên cứu hoặc công nghệ hiện tại trong lĩnh vực này là hiếm. Đa số hiện tại đều tập trung vào chỉ số thực vật và có thể dẫn tới kết quả không tin cậy và không chính xác. Phương pháp đề xuất nhằm để cung cấp sản phẩm có độ tin cậy hơn nhiều. Hơn nữa, đa số đối thủ cạnh tranh sử dụng chỉ số thực vật đều tập trung vào cây lương thực mà không phải đồng cỏ, bất kể năng suất sữa toàn cầu đạt 700 triệu tấn.

Dự án này chứa đựng sáng tạo về cả hai mặt thương mại và công nghệ. Nó phát triển các công nghệ và kỹ thuật hiện đại để dự đoán năng suất và chất lượng cỏ ở gần thời gian thực. Đại học Reading sẽ phát triển một mô hình mới để dự đoán năng suất và sản lượng cỏ. Bên cạnh dữ liệu cục bộ thu thập từ trang trại, thực địa và dữ liệu thời tiết, mô hình mới cũng truy cập trực tiếp đến nhiều nguồn dữ liệu cảm biến từ xa, trong đó có dữ liệu radar thích hợp cho nhiệm vụ giám sát ở các khu vực thường xuyên bị che phủ bởi mây như Anh.

Nền tảng của Rezatec được thiết kế để cung cấp các dịch vụ trực quan hóa dữ liệu hiệu năng cao, phân tích và hỗ trợ ra quyết định đến người dùng cuối và có khả năng mở rộng cao. Nó sẽ hỗ trợ nhiều mục đích sử dụng tại Anh, Châu Âu và trên toàn cầu.

Nguồn: http://geospatialworld.net