So sánh giữa OGC SOS và SensorThings API

Ngày nay, dữ liệu Internet of Things (IoT) thường bị giới hạn bởi các hệ thống quản lý dữ liệu độc lập.  Phần lớn không cho phép chia sẻ dữ liệu hoặc tương thích giữa các hệ thống với nhau. Trong khi đó nhu cầu  các thiết bị có thể giao tiếp với nhau, và thông tin từ các nguồn khác nhau có thể được kết hợp luôn cần thiết trong các hệ thống IoT . Trước tình trạng này OGC (Open Geospatial Consortium) – tổ chức địa không gian đã thiết lập  một loạt các tiêu chuẩn mở cho IoT, ví dụ như bộ chuẩn OGC SWE .  OGC SensorThings API  là chuẩn mới nhất  thuộc bộ chuẩn SWE có thể đáp ứng giải quyết các vấn đề nêu trên.

Vào những năm 2011-2012, OGC đã tiến hành một số cuộc hội thảo nhằm đề xuất chuẩn SWE cho các hệ thống IoT. Tháng 10 năm 2012  SWE for IoT SWG(Standard Working Group) được thành lập và được đổi tên thành SensorThings API vào tháng 12 năm 2013. SensorThings API được chấp thuận và áp dụng bắt đầu từ tháng 2 năm 2016.  Với chức năng cung cấp 1 chuẩn mở để kết nối giữa các thiết bị, dữ liệu và các ứng dụng thông qua giao diện Web, SensorThings API sẽ có những điểm tương đồng và khác biệt so với chuẩn OGC SOS(Sensor Observation Service). Sau đây là một số điểm so sánh giữa 2 chuẩn:

  • Giống nhau: Cả 2 đều dựa trên O&M (OGC/ISO 19156:2011) . Observation & Measurement (O&M) là một chuẩn cốt lõi trong bộ chuẩn Sensor Web Enablement (SWE), có nhiệm vụ cung cấp tài liệu mô hình cho việc trao đổi thông tin của kết quả quan trắc.
  • Khác nhau:
OGC SensorThings API OGC Sensor Observation Service (SOS)
Encoding JSON XML
Architecture Resource Oriented

Architecture

Service Oriented Architecture
Binding REST SOAP
Insert new sensors or observations HTTP CREATE (e.g., CRUD) SOS specific interface: RegisterSensor() and InsertObservation()
Deleting Existing Sensors HTTP DELETE SOS specific interface: DeleteSensor()
Pagination $top/$skip/$nextLink Not supported
Pub/Sub Support MQTT and SensorThings MQTT Extension Not supported
Updating Properties of Existing Sensors or Observations HTTP PATCH and JSON PATCH Not supported
Deleting Existing Observations HTTP DELETE Not supported
Linked Data Support JSON-LD Not supported

Bảng so sánh các đặc điểm giữa OGC SOS và SensorThingsAPI

Từ bảng trên ta thấy SensorThings API hỗ trợ một số trường hợp sử dụng quan trọng mà không được hỗ trợ trong đặc tả SOS. Một đặc điểm quan trọng đó lá tính năng  hỗ trợ Pub/Sub. Điều đó có nghĩa là để nhận được các dữ liệu quan trắc mới nhất từ ​​bộ cảm biến, một client  SOS cần liên tục và thường xuyên gửi yêu cầu  đến máy chủ. Nó tạo ra gánh nặng không cần thiết cho  máy chủ và mạng. SensorThings API giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng thông qua sử dụng giao thức cho các thiết bị IoT – MQTT. Đây là một cải tiến rất đáng kể so với các đặc điểm kỹ thuật SOS.

Nếu một đơn vụ, tổ chức đang quyết định xem tiêu chuẩn quốc tế nào sẽ sử dụng để xây dựng kết nối mở giữa các thiết bị và dữ liệu tương thích thì theo hiểu biết của chúng tôi đến thời điểm hiện tại SensorThings API là sự lựa chọn tối ưu hơn cả; bởi có những đặc tính công nghệ nổi trội mà OGC SOS không hỗ trợ.

Nội dung chi tiết về chuẩn SensorThings API sẽ tiếp tục được trình bày trong các bài viết tiếp theo.

Tài liệu tham khảo: https://sensorup.atlassian.net/wiki/display/SPS/2015/11

 

Ứng dụng của ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám

Dữ liệu viễn thám cung cấp nhiều thông tin quan trọng trong nhiều ứng dụng giám sát như gom ảnh, phát hiện biến đổi và phân loại lớp phủ. Kỹ thuật viễn thám là một trong những kỹ thuật quan trọng được áp dụng để thu thập thông tin liên quan đến tài nguyên môi trường của Trái Đất. Các dữ liệu ảnh vệ tinh phổ biến dễ dàng tiếp cận và truy cập qua các ứng dụng bản đồ nổi tiếng như Google Earth, Bing Maps, … Ta có thể dễ dàng tìm được vị trí nơi mình sinh sống, từ những ứng dụng tuyệt vời của chúng đã giúp cho cộng đồng GIS xây dựng các kế hoạch để theo dõi thiên tai và biến đổi của thời tiết khí hậu đồng thời đưa ra các chỉ dẫn phòng vệ.

Các ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám thu thập được bao gồm các giải quang phổ, không gian và thời gian. Các số liệu liên quan đến các thành phần của ảnh viễn thám, các phương diện chính ảnh hưởng đến tính chính xác của đối tượng dưới mặt đất là độ phân giải không gian. Độ phân giải thời gian sẽ hỗ trợ việc xây dựng các bản đồ che phủ mặt đất, từ đó giúp phát hiện sự thay đổi sử dụng đất và quy hoạch giao thông.

Từ đó có hàng trăm ứng dụng sử dụng ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám. Từ những ảnh Lansat và SPOT các quốc gia đã sử dụng các dữ liệu viễn thám để phục vụ mục đích theo dõi lẫn nhau qua những thí nghiệm khoa học, và nhanh chóng nó đã trở thành một ngành công nghiệp tăng trưởng mạnh mẽ và được ứng dụng trong mọi lĩnh vực đời sống.

Để nắm rõ hơn về các ứng dụng của ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám dưới đây chúng ta cùng tìm hiểu về năm ứng dụng phổ biến của chúng:

1. Cung cấp các bản đồ nền

Bằng việc sử dụng các ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và có độ bao phủ rộng do đó các khung hình và các cảnh trên bản đồ sẽ được chi tiết hóa.

Satellite Image

Satellite Image

 

2. Tìm kiếm các mỏ khoáng sản bằng việc phân tích các quang phổ trên ảnh viễn thám

Để đạt được sản lượng cao trong quá trình thăm dò và khai thác khoán sản, thì việc quan trọng đầu tiên là cần phải biết về tiềm lực khoáng sản của khu vực đó. Bằng việc sử dụng ảnh viễn thám trong việc dò tìm các mỏ khoáng sản, các chuyên gia viễn thám sử dụng và phân tích các băng phổ của ảnh vệ tinh, từ đó xây dựng lên các bản đồ khoáng sản thông qua các chỉ số đặc biệt của băng phổ thu được. Dựa trên các kết quả thu được có thể nhanh chóng xác định được vị trí và mật độ tập chung của khoáng sản, công việc này sẽ giúp ích cho các nhà khai khoáng thu hẹp phạm vi và có thể tiếp cận tới những khoán sản có giá trị cao.

Geology Map

Geology Map

 

3. Lập kế hoạch khắc phục thảm họa

Hậu quả để lại của thảm họa tự nhiên hoặc nhân tạo đôi khi rất khó có thể đánh giá được mức độ tàn phá và hậu quả để lại của nó. Việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của thảm họa là rất cần thiết để đưa ra các giải pháp đáp ứng kịp thời. Công việc này đòi hỏi sự chính xác và nhanh chóng. Bằng việc sử dụng các hình ảnh viễn thám dựa trên mốc trước và sau khi xảy ra thảm họa để đánh giá được tình trạng và phạm vi thảm họa từ đó đưa ra những biện pháp cứu hộ và khắc phục kịp thời.

Disaster Mitigation

Disaster Mitigation

 

4. Phát triển nông nghiệp

Với sự gia tăng danh số một cách nhanh chóng trên toàn cầu thì nhu cầu về sản lượng nông nghiệp cũng tăng theo, kéo theo nó là vấn đề về quản lý nguồn tài nguyên trong nông nghiệp cũng tăng. Để đáp ứng được những việc đó thì ta cần phải có dữ liệu tin cậy về số lượng, chất lượng và vị trí của từng loại tài nguyên này. Việc sử dụng ảnh vệ tinh và hệ thống GIS là một lựa chọn tuyệt vời trong việc nhận diện, phân loại, xác định vị trí, sản lượng và chất lượng các nông sản.

Land Mapping from Satellite Imagery

Land Mapping from Satellite Imagery

 

5. 3D GIS

Mô hình thành phố 3D là mô hình kỹ thuật số của các khu đô thị đại diện cho các bề mặt địa hình, mặt bằng, tòa nhà, thảm thực vật, cơ sở hạ tầng và các yếu tố cảnh quan cũng như các vật thể liên quan thuộc các khu đô thị. Các thành phần của chúng được mô tả và đại diện bởi các dữ liệu không gian hai chiều và ba chiều tương ứng và dữ liệu tham chiếu địa lý. Mô hình thành phố 3D hỗ trợ trình bày, thăm dò, phân tích và quản lý các nhiệm vụ trong một số lượng lớn các miền ứng dụng khác nhau. 3D GIS là giải pháp hiệu quả cho các địa điểm lớn hơn và từ xa nơi điều tra hướng dẫn sử dụng. Nhiều bộ phận quy hoạch đô thị / nông thôn yêu cầu dữ liệu GIS như 3D, thoát nước, …

3D GIS

3D GIS

 

Nguồn: Adccinfocad