Sự cộng tác này sẽ cho phép quan sát Trái Đất cảngày và đêm, bất kể điều kiện thời tiết, và nhằm cung cấp dịch vụ giám sát tài nguyên cố định do các đặc trưng cụ thể của vệ tinh radar COSMO-SkyMed SAR và cảm biến quang học Deimos-1 và Deimos-2.

Việc kết hợp dữ liệu radar có độ phân giải cao với hình ảnh quang học có độ phân giải trung bình và rất cao sẽ cung cấp cho khách hàng một mức độ hiểu biết về quyết định đặc biệt và tạo ra một lợi ích và có giá trị cho người sử dụng trong một nhóm đa ngành bao gồm các dịch vụ khẩn cấp và ngành công nghiệp dầu khí, và các ngành khác.

Dữ liệu thu được từ các vệ tinh khác nhau sẽ được bán và phân phối cho người dùng cuối, cho phép cung cấp các sản phẩm và dịch vụ liên tục.

Cả e-GEOS và Deimos Imaging là những nguồn giải pháp thông tin hàng đầu cho ngành ứng phó khẩn cấp. Các tài nguyên không gian hiện tại của UrtheCast và e-GEOS bao gồm các cảm biến quang  Deimos-1 và Deimos-2 và vệ tinh COSMO-SkyMed của Cơ quan Vũ trụ Ý và Bộ Quốc phòng Ý, bao gồm bốn vệ tinh radar. Những tài sản này đóng góp đáng kể vào Dịch vụ Quản lý Khẩn cấp Copernicus của Ủy ban Châu Âu, nơi e-GEOS dẫn đầu Nhóm lập bản đồ nhanh cho các hoạt động, cung cấp các sản phẩm lập bản đồ dựa trên hình ảnh vệ tinh để giảm nguy cơ thiên tai và ứng phó khẩn cấp. Ngoài ra, cả Deimos Imaging và e-GEOS đều có hình ảnh vệ tinh và khả năng sản xuất rộng rãi hoạt động 24/7.

“Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với UrtheCast vì sự hợp tác này hỗ trợ và trao quyền cho chiến lược dữ liệu của chúng tôi để trở thành trung tâm của tất cả các dữ liệu không gian địa lý, cả quang học và SAR để phục vụ các khả năng giám sát đáng tin cậy và cung cấp nền tảng ứng dụng đa cảm biến. Massimo Claudio Comparini, Giám đốc điều hành của e-GEOS, khẳng định tầm quan trọng của việc thiết lập quan hệ đối tác mạnh mẽ và có giá trị với các đối tác chính để cung cấp dịch vụ tốt nhất cho khách hàng của chúng tôi.

“Chúng tôi thấy rằng các sản phẩm có nguồn gốc cao đang mở rộng đáng kể tiện ích của dữ liệu Quan sát Trái đất làm công cụ hiệu quả gần như thời gian thực cho các nhà ra quyết định. Fabrizio Pirondini, Tổng giám đốc của công ty Deimos của UrtheCast, cho biết: “Chúng tôi rất vui mừng khi hợp tác với e-GEOS để đẩy nhanh quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực. “Dịch vụ chung này là tiền thân của chòm sao OptiSAR ™ sắp tới của chúng ta, chòm sao quang học và SAR đa năng đầu tiên trên thế giới gồm mười sáu vệ tinh, được dự kiến ​​sẽ cách mạng hóa cách chúng ta quan sát và lập bản đồ Trái Đất”.

Tháng 7 là mùa gieo hạt của  nôngdân ở Bihar, Ấn Độ. Họ háo hức đợi mưa đến vào tháng 8 để duy trì mùa màng. Nhưng Bihar là một tiểu bang dễ bị ngập lụt, thường xuyên có mưa lớn gây lũ lụt làm mất mùa nghiêm trọng.

Lũ lụt ở Bihar năm 2016

Tuy nhiên năm nay, hơn 200 hộ nông dân ở Bihar sẽ được thoải mái hơn bởi chương trình Bảo hiểm Lũ lụt theo Chỉ thị (IBFI) do Viện Quản lý Nước Quốc tế (IWMI) đưa ra. Nếu lũ lụt đủ lớn, nông dân sẽ được bồi thường.

Sáng kiến này là nỗ lực của IWMI trong việc sử dụng các dữ liệu viễn thám mới nhất, công nghệ GIS và mô hình hóa trên máy tính nhằm đem lại lợi ích cho nông dân nghèo. Cách tiếp cận được gọi là AgRISE (Bảo hiểm Viễn thám Nông nghiệp cho An ninh và Vốn chủ sở hữu).

Cải thiện năng suất nông nghiệp ở các nước đang phát triển đóng vai trò quan trọng trong việc giảm nghèo. Tuy nhiên, các sản phẩm nông nghiệp vẫn bị đánh giá thấp trên khắp thế giới. Điều này đã cản trở các nỗ lực nhằm nâng cao năng suất. Bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, cùng với dữ liệu hiện trường thu thập được từ hàng ngàn khu vực nhỏ ở Ấn Độ, IWMI đã không chỉ ước tính được biến đổi năng suất ở trên diện rộng mà còn giám sát được lũ lụt. Dữ liệu này đã giúp phát triển các sản phẩm bảo hiểm khác nhau để bảo vệ đầu ra của nông dân.

Phát triển sản phẩm

IWMI đã phát triển IBFI cho Bihar trong hợp tác với hãng bảo hiểm toàn cầu Swiss Re. Các nhà khoa học của Viện nghiên cứu đã xem xét các hình ảnh vệ tinh trong quá khứ để xác định các trận lũ lịch sử và chuẩn bị một bản đồ nguy cơ lũ lụt. Các thôn ở ba địa điểm được lựa chọn cho thí điểm: một trong những khu vực có nguy cơ cao về lũ lụt, một trong những nguy cơ trung bình và một nguy cơ ngập úng thấp. Một mô hình thủy văn đã được phát triển bằng cách sử dụng 35 năm lượng mưa quan sát được và dữ liệu đo đạc. Khi dữ liệu về lượng mưa hiện tại được đưa vào, mô hình có thể đưa ra dự đoán về dòng chảy sẽ đi và đọng lại ở đâu. Nói cách khác, nó có thể chỉ ra nơi lũ lụt có thể xảy ra.

Trong một cuộc khảo sát, nông dân từ một số thôn được lựa chọn đã được hỏi về các trận lũ lụt xảy ra trong năm 2007 và 2013. Thông tin thu thập từ các thôn này về độ sâu và thời gian ngập lụt đã giúp xác minh mô hình. Đồng thời, việc thu thập dữ liệu về mức chi trả trong những năm đó đã giúp xác định phí bảo hiểm ở các mức độ rủi ro khác nhau.

Một khi IBFI đã được hoàn thiện và chấp thuận bởi Cơ quan Phát triển Pháp luật Bảo hiểm Ấn Độ, IWMI sẽ hợp tác với Công ty Bảo hiểm Nông nghiệp Ấn Độ (AICI) để ghi danh cho nông dân và thực hiện thí điểm. Kế hoạch này đã được thực hiện vào tháng 7 với tổng số tiền bảo hiểm khoảng 5 triệu INR (khoảng 78.000 USD).

Đang chờ mưa

IWMI đang theo dõi gió mùa rất chặt chẽ. Nếu mực nước tràn mô hình dự đoán đã vượt quá ngưỡng, các nhà khoa học của Viện sẽ sử dụng hình ảnh vệ tinh có độ phân giải 10 m từ Cơ quan Vũ trụ châu Âu để xác minh độ sâu, thời gian và mức độ ngập lụt, và để xác định những nông dân đủ tiêu chuẩn để nhận tiền bảo hiểm.

Bất kỳ khoản thanh toán bồi thường nào đều được chuyển trực tiếp vào tài khoản ngân hàng của nông dân. Thời hạn bảo hiểm sẽ kéo dài đến ngày 15 tháng 10 năm 2017, là thời điểm thu hoạch diễn ra. Tới thời điểm này, IWMI đã thể hiện được vai trò tiềm năng mà dữ liệu viễn thám và mô hình hóa có thể đóng góp và hỗ trợ các chương trình bảo hiểm nông nghiệp.

Điều này rất quan trọng vì nhu cầu về sản phẩm nông nghiệp ngày càng tăng. Trong số 140 tỷ USD đã báo cáo về những thiệt hại trong tất cả các lĩnh vực kinh tế từ năm 2003 đến năm 2013, nông nghiệp báo cáo thiệt hại chiếm khoảng 30 tỷ USD. Các nông hộ nhỏ đặc biệt dễ bị thiệt hại do các sự kiện thời tiết khắc nghiệt nên họ sẽ được hưởng lợi từ các sản phẩm bảo hiểm giá cả phải chăng.

Bảo hiểm cho tất cả

Vào tháng 2 năm 2016, Thủ tướng Ấn Độ Narendra Modi đã giới thiệu Dự án Bảo hiểm mùa màng, nhằm mục đích cho hơn một nửa nông dân Ấn Độ được hưởng trợ cấp bảo hiểm mùa màng trong vòng 2-3 năm tới. Kế hoạch là họ sẽ được bảo hiểm cho một loạt các thiên tai, bao gồm lũ lụt, hạn hán, sạt lở đất và mưa đá.

Công ty bảo hiểm Bajaj Allianz đã tiếp cận IWMI để hỗ trợ xác minh các yêu cầu của người nông dân mà họ đã bảo hiểm tại Bihar trong mùa hè năm 2016. IWMI đã sử dụng dữ liệu vệ tinh để phát triển ‘thẻ chăm sóc cây trồng’. Bằng cách kiểm tra hình ảnh vệ tinh lịch sử và thông tin về năng suất liên quan, các nhà khoa học đã có thể dự đoán được chính xác năng suất cây trồng và sản lượng từ các hình ảnh vệ tinh hiện tại.

Điều này có nghĩa là có thể xác định được khi nào vụ mùa không tốt. Trong đợt lũ lụt tháng 8 năm 2016, IWMI đã có thể ước tính thiệt hại cây trồng đối với gạo và ngô với diện tích ít hơn so với ước tính của thành phố Kanpur. Tổng cộng, Bajaj Allianz đã bảo hiểm 307.677 ha đất nông nghiệp và công ty này đã báo cáo khoản lỗ khoảng 34 triệu USD.

IWMI tiếp tục cung cấp dịch vụ tương tự cho Bajaj Allianz cho mùa vụ 2016, lần này là qua ba tiểu bang Bihar, Haryana và Telangana. Công ty có một danh mục đầu tư trị giá 7 triệu USD của nông dân được bảo hiểm trong khu vực này. Viện hiện đang theo dõi vụ mùa hè năm 2017. Nếu thông qua hình ảnh vệ tinh được phát hiện thấy sức khoẻ của cây trồng đã xấu đi, Bajaj Allianz sẽ được cảnh báo để công ty bắt tay tiến hành điều tra nguyên nhân của vấn đề này.

Trí tuệ là vô giá

Để có các sản phẩm bảo hiểm mùa màng đáng tin cậy, cơ sở dữ liệu cần phải sẵn có và đầy đủ. Ví dụ, phát triển IBFI của IWMI yêu cầu mô hình địa hình có độ phân giải cao, các quan sát từ các thiết bị đo trên mực nước và xả, và số liệu điều tra dân số ở cấp thôn về sinh kế của nông dân.

Ngày nay, các vệ tinh mới đang bắt đầu giải quyết những hạn chế về độ phân giải không gian. Cảm biến Sentinel-2 của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu cung cấp dữ liệu có độ phân giải 10 m có thể được sử dụng để dự đoán năng suất nông nghiệp nhỏ với độ chính xác tương tự như các biện pháp dựa trên khảo sát được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu và các ứng dụng chính sách. Nhiều công ty “cubesat” đang cung cấp dữ liệu ở độ phân giải 5 mét hoặc cao hơn cho nhiều vùng trên thế giới với chi phí thấp hơn nhiều so với trước đây.

Mở rộng các chương trình bảo hiểm thí điểm có thể bao gồm một số tiểu bang hoặc thậm chí cả các quốc gia. Họ sẽ được yêu cầu chia sẻ dữ liệu về nguồn nước, quản lý thảm hoạ và các phòng ban điều phối nông nghiệp. Các sản phẩm bảo hiểm sẽ có tiềm năng thúc đẩy sự hợp tác giữa các sở, các quốc gia, cũng như giữa các tổ chức công và tư nhân.

Trên khắp thế giới, các chính phủ và doanh nghiệp tư nhân có thể được hưởng lợi từ các chương trình bảo hiểm hợp tác công-tư quy mô lớn thành công. Bằng cách xây dựng cung cấp cơ hội phục hồi của nông dân trước những cú sốc về thiên tai, các chính phủ sẽ có nhiều cơ hội giảm thiểu nguy cơ thiên tai và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Doanh nghiệp tư nhân sẽ được hưởng lợi từ các chương trình bảo hiểm nông nghiệp quy mô lớn vì họ sẽ có nhiều khách hàng tiềm năng hơn để bán bảo hiểm. Và càng có nhiều người mua bảo hiểm thì phí bảo hiểm thấp hơn, do đó trợ cấp của chính phủ cũng có thể giảm xuống. Đó là một tình huống đôi bên cùng có lợi.

Tuy nhiên, những người hưởng lợi thực sự sẽ là các nông dân quy mô nhỏ, giống như những người tham gia IBFI của IWMI. Lần đầu tiên, họ sẽ yên tâm rằng gia đình của họ sẽ ổn định dù mưa hay nắng. Nếu mùa thu hoạch tốt, họ có thể kiếm được tiền bằng việc bán cây trồng. Nhưng ngay cả khi họ có gặp thảm hoạ, họ cũng có thể có khoản bồi thường để tiếp tục các vụ mùa tiếp theo.

Nguồn: GeoSpatial World

Ở hầu hết các nước Đông Á và Đông Nam Á, các hệ thống sản xuất cây trồng thường bao gồm các khu đất tương đối nhỏ (<2 ha) do các hộ nông dân/gia đình quản lý (Hình 1). Các phương pháp quản lý nước và dinh dưỡng khác nhau được áp dụng trên các vùng đất liền kề nhau, do sự khác biệt về phương thức canh tác của từng hộ gia đình. Sự phát triển theo mùa của cây trồng liên quan chặt chẽ đến môi trường sống nơi chúng được trồng.

Các biến đổi lớn về sự khác nhau giữa năng suất cây trồng ở các quy mô rộng  và giữa các nông hộ riêng lẻ do đó thường được ghi lại, một phần do cách quản lý cây trồng đa dạng. Thiếu các hoạt động quản lý thực địa hiệu quả do các nhà nông học và người ra quyết định nông nghiệp hướng dẫn đã hạn chế hiệu quả sử dụng nước và nitơ để thực hiện hiện đại hoá nông nghiệp và nông nghiệp chính xác.

Tuy nhiên, mục tiêu của việc theo dõi sự tăng trưởng và phát triển cây trồng ở từng vùng (từng phần nhỏ) vẫn còn tồn tại một phần do thiếu phương pháp luận đầy đủ. Phương pháp áp dụng dữ liệu sinh thái học trực tiếp liên quan đến sự tăng trưởng của cây trồng đến kích thước không gian và thời gian rộng hơn để định lượng rõ ràng ảnh hưởng của sự thay đổi môi trường đối với tình trạng trồng trọt trên mỗi cánh đồng. Để hoàn thành mục tiêu này, một sự kết hợp không gian theo không gian (mô hình quang phổ CANopy dựa trên PIXel, PIXCAN) đã làm cầu nối giữa lá và tán lá và sau đó phát triển (Hình 2).

Mô hình PIXCAN tích hợp dữ liệu UAV (máy bay không người lái) với cảm biến không gian độ phân giải cao và các phép đo cấu trúc tán cây dưới mặt đất. Một hệ thống UAV được chế tạo càng nhẹ càng tốt, với tám cánh quạt. Nó kết hợp một gimbal trên đó một máy ảnh cảm biến từ xa đã được gắn kết. Các hình ảnh UAV với độ phân giải không gian khoảng 10 cm được chụp ở khoảng giữa trưa địa phương ± 30 phút ở các giai đoạn hình thái chính. Cùng thời điểm đó, các phép đo bề mặt mặt đất tính chất sinh lý học quang hợp lá, chỉ số diện tích lá và cấu trúc tán được thực hiện đồng thời. Hình ảnh phản hồi UAV sau xử lý được liên kết với các phép đo bề mặt mặt đất được biên soạn trong môi trường giao diện ENVI / IDL.

 

 

Để chữa trị cho một vết cắt, chúng ta thường phải thay băng vài lần hoặc bôi thuốc để chữa trị lên vết thương. Nhưng nếu dược phẩm chữa trị đó có thể được cung cấp ngay từ quần áo thì sao? Đó là ý tưởng đằng sau miếng dán thông minh đang được thử nghiệm bởi các kỹ sư của Đại học Nebraska-Lincoln, Harvard và MIT.

Thay vì chất liệu cotton hay các loại sợi tổng hợp khác, quần áo này được làm bằng “sợi tổng hợp với lõi nhiệt được bao bọc bởi lớp chất lỏng có chứa thuốc điều trị”, điều này thực sự nói lên tất cả.

Nó hoạt động như một miếng dán thông thường, bảo vệ vết thương khỏi phơi nhiễm, nhưng kèm theo đó là một vi điều khiển kích thước nhỏ. Khi được kich hoạt bởi ứng dụng, vi điều khiển sẽ truyền điện áp tới một số sợi, làm nóng chúng và kích hoạt các dược phẩm có sẵn.

Những loại thuốc này có thể là bất cứ thứ gì từ gây tê tại chỗ cho đến kháng sinh đến những thứ tinh vi hơn như hoóc môn tăng trưởng làm tăng tốc quá trình lành bệnh. Thêm điện áp, thuốc nhiều hơn – và mỗi sợi có thể mang một loại khác nhau.

“Đây là miếng dán đầu tiên có khả năng giải phóng thuốc theo liều”, Ali Tamayol của UN-L cho biết. “Bạn có thể giải phóng nhiều loại thuốc khác nhau cho từng bệnh nhân khác nhau. Đó là một lợi thế lớn so với các hệ thống khác.”

Trong bài báo được xuất bản trên tạp chí Advanced Functional Materials, nhóm nghiên cứu cho biết trong các thử nghiệm, động vật (không phải trên người, các thử nghiệm này sẽ thực hiện sau) lành bệnh nhanh hơn với miếng dán này. Họ cũng đảm bảo rằng nhiệt không ảnh hưởng đến quá trình chữa bệnh hoặc thuốc men.

Đối với những vết xước bình thường một băng thông thường đối với những người có quá trình chữa bệnh bị ức chế, hoặc những người thay đổi ăn mặc thường xuyên là không thể hoặc không tiện lợi.

Tiếp theo, ngoài việc kiểm tra thêm để đáp ứng FDA, đang điều tra làm thế nào để tích hợp cảm biến với các sợi, để đo lượng đường trong máu, độ pH và các chỉ số khác như thế nào quá trình chữa bệnh.

Nguồn: This smart bandage releases meds on command for better healing