NASA phóng vệ tinh thời tiết tiên tiến GOES-S trên tàu vũ trụ ULA

NASA đã phóng thành công vệ tinh thứ hai trong một loạt các vệ tinh thời tiết thế hệ kế tiếp cho Cục Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA) vào lúc 5:02 chiều thứ Năm Ngày 01/03/2018.

Hệ thống vệ tinh môi trường của NOAA (GOES-S) đã được nâng lên trên một tên lửa Atlas V của United Launch Alliance (ULA) từ Space Launch Complex 41 tại Trạm Không quân Cape Canaveral ở Florida. Các nhà quản lý GOES-S đã xác nhận lúc 8:58 pm các mảng năng lượng mặt trời của tàu vũ trụ đã được triển khai thành công và các tàu vũ trụ đang hoạt động theo năng lượng của nó.

Vệ tinh sẽ cung cấp dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn và chi tiết hơn, gần thời gian thực, để theo dõi các hệ thống bão, sét đánh, cháy rừng, sương mù ven biển và các mối nguy hiểm khác ảnh hưởng đến miền tây Hoa Kỳ.

Thomas Zurbuchen, nhà quản lý khoa học của NASA, cho biết: “Chúng tôi tại NASA Science tự hào hỗ trợ đối tác NOAA của chúng tôi đối với việc phát hành GOES-S ngày hôm nay, một tài sản quốc gia sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống trên khắp Tây bán cầu mỗi ngày”.

GOES-S được đặt trong một quỹ đạo địa tĩnh 22.300 dặm trên Trái Đất, trong khoảng hai tuần, nó sẽ được đổi tên GOES-17. Cuối năm nay, sau khi trải qua một cuộc kiểm tra đầy đủ và xác nhận sáu thiết bị công nghệ cao của mình, vệ tinh mới sẽ di chuyển đến vị trí của GOES-West và bắt đầu hoạt động. Từ đó, nó sẽ cung cấp các hình ảnh tiên tiến và các phép đo khí quyển, lập bản đồ thời gian thực hoạt động của sét, và giám sát hoạt động của Mặt Trời và thời tiết trong không gian.

Ngoài việc cải thiện các dự báo thời tiết, GOES-17 sẽ giúp các nhà dự báo định vị và theo dõi các vụ cháy rừng – những thông tin vô giá mà các nhóm phản ứng khẩn cấp cần phải chiến đấu chống lại các đám cháy và sơ tán người dân khỏi nguy hiểm. GOES-17 cũng sẽ là một công cụ quan trọng cho các nhà dự báo theo dõi và dự đoán sự hình thành và tiêu tan sương mù, có thể làm gián đoạn hoạt động của sân bay.

GOES-17 sẽ hoạt động cùng với GOES-16, vệ tinh đầu tiên trong loạt địa tĩnh mới của NOAA, hiện đang ở vị trí GOES-East. GOES-17 sẽ mở rộng phủ sóng vệ tinh có độ phân giải cao quan sát của công nghệ mới mang tính cách mạng trên tàu GOES-16 tới hầu hết bán cầu Tây, từ bờ biển phía tây của châu Phi tới New Zealand, và từ gần Bắc cực đến gần Vành Nam Cực. Vệ tinh sẽ cung cấp dữ liệu nhiều hơn và tốt hơn so với hiện tại có sẵn ở vùng Đông Bắc Thái Bình Dương, nơi sinh của nhiều hệ thống thời tiết ảnh hưởng đến lục địa Hoa Kỳ

NOAA quản lý chương trình GOES-R qua một văn phòng NOAA / NASA được tích hợp tại Trung tâm Không gian Goddard của NASA tại Greenbelt, Maryland. NASA cũng giám sát việc mua lại tàu vũ trụ, dụng cụ và phương tiện phóng. Trung tâm Không gian của Littleton, Colorado, đã xây dựng tàu vũ trụ và chịu trách nhiệm phát triển, tích hợp và thử nghiệm tàu ​​vũ trụ.

Xứ mạng của các hoạt động sẽ do NOAA thực hiện tại NOAA Satellite Operations Facility tại Suitland, Maryland. Tập đoàn Harris ở Melbourne, Florida, đã cung cấp thiết bị tải chính, Advanced Baseline Imager, và hệ thống mặt đất, bao gồm hệ thống anten để nhận dữ liệu. Chương trình Dịch vụ Khởi động của NASA, đặt trụ sở tại Trung tâm Không gian Kennedy của Cơ quan ở Florida, chịu trách nhiệm quản lý khởi động. ULA của Centennial, Colorado, là nhà cung cấp dịch vụ khởi chạy Atlas V.

Độ sâu hồ chứa từ vệ tinh của TCarta đóng vai trò quan trọng trong dự án định vị nuôi trồng thủy sản

Kỹ sư Anh và hội tư vấn khoa học, BMT đang sử dụng vệ tinh độ sâu hồ chứa từ  TCarta như một bộ dữ liệu phán đoán trong lựa chọn hồ nuôi cá mới ở Arabian Gulf. BMT  đang tuyển chọn các trang đại diện cho Environment Agency – Abu Dhabi (EAD).

David Critchley, Giám đốc điều hành của TCarta, một nhà cung cấp các giải pháp không gian địa lý hàng hải và mặt đất có trụ sở tại Bristol, Anh, cho biết: “Phát triển nuôi trồng thuỷ sản đang nổi lên như một thị trường chính cho các giải pháp đo đạc dữ liệu với độ chính xác cao.

Như một đầu vào chính cho giai đoạn mô hình của dự án, BMT đã thu được các sản phẩm của vệ tinh độ sâu hồ chứa có phân giải 5 mét từ TCarta cho vùng nước xung quanh Delma. BMT cũng sử dụng TCarta Marine Habitat Maps, phân biệt các thành phần bề mặt của đáy biển xung quanh đảo trong vùng nước sâu khoảng 10 mét. TCarta đã tạo ra các sản phẩm vệ tinh hồ chứa và các sản phẩm Bản đồ Habitat Hàng hải cho EAD trong một dự án bản đồ môi trường năm 2015 do Abu Dhabi tiến hành.

Nhà sinh thái và Hải dương học, Tiến sĩ Glenn Shiell giải thích: “Sản phẩm SDB đã chứng minh được một bộ dữ liệu có chất lượng và tiết kiệm chi phí.  Và lợi ích chính là số liệu sẵn, cho phép chúng tôi bắt đầu xây dựng mô hình của chúng tôi gần như tức thời- do đó tránh được sự chậm trễ do phải lập kế hoạch và thực hiện các cuộc khảo sát trên không hoặc trên tàu. ”

BMT đã sử dụng bộ dữ liệu TCarta trong phần mềm mô hình thủy văn của mình để lựa chọn các trang trại nuôi cá lý tưởng dựa trên hai tiêu chí chính. Thứ nhất, các vị trí được lựa chọn ở ngoài khơi phải nằm trong ngưỡng tối đa và tối thiểu nhất định về độ sâu nước để chứa các lồng cá lớn. Thứ hai, lồng phải được đặt trong các khu vực như các kênh ngầm dưới mặt đất, nơi các dòng nước liên tục xả chất thải ra khỏi bể và giữ cho cá phát triển khỏe mạnh.

Các sản phẩm của TCarta cung cấp các thông tin cần thiết cho BMT để thực hiện các đánh giá này một cách chính xác và nhanh chóng.

Critchley của TCarta cho biết: “Bản đồ vệ tinh có nguồn gốc từ vệ tinh của chúng tôi và các Bản đồ Habitat liên quan rất hấp dẫn về mặt kinh tế đối với các dự án phát triển nuôi trồng thuỷ sản vì chúng cung cấp độ phân giải có độ chính xác cao với giá cả tốt”. Dữ liệu  từ vệ tinh độ sâu hồ chứa có giá bằng khoảng một phần mười chi phí của việc sử dụng dữ liệu điều tra theo cách truyền thống biển.”

TCarta đã thương mại hoá quy trình độc quyền để trích ra các phép đo đáy biển chính xác, cũng như phân loại bề mặt đáy biển, từ hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao. Trong kỹ thuật này, hình ảnh đa quang 8 băng từ các vệ tinh DigitalGlobe WorldView được xử lý để lấy được thông tin dưới bề mặt. Kết quả dữ liệu đo độ sâu có độ chính xác từ 2 mét đến độ sâu 20 mét.

Applanix và Think 3D cung cấp Bản đồ lưới UAV với tính năng định vị địa lý trực tiếp

Về mặt lịch sử, các cuộc khảo sát trên không sử dụng Lidar là không thực tế đối với tất cả nhưng UAV lớn nhất do quy mô và hạn chế về điện năng. Tuy nhiên, gần đây, Applanix và Think 3D đã cùng nhau hợp tác để quét không gian Lidar từ máy bay nhỏ không chỉ có thể mà còn thực tế, hiệu quả về chi phí và chính xác cao.

Applanix đã phát triển một giải pháp DG (Direct Georeferencing) nhỏ gọn, nhẹ và có công suất thấp và gắn nó vào máy bay trực thăng Stormbee của Think, được tích hợp với AP15 của Trimble để giúp cho việc vận hành không Lidar hiệu quả, chính xác và hiệu quả.

Giải pháp tích hợp
Stormbee là một giải pháp UAV Lidar được lập trình trực tiếp với các ứng dụng lập bản 3D, được thiết kế để thu thập dữ liệu không gian khảo sát với chi phí hiệu quả và hiệu quả hơn so với Lidar tĩnh. Stormbee sử dụng công nghệ lập bản đồ 3D, bao gồm máy quét laser Focus 130 của Faro, máy thu GPS AP15 của Trimble, phần mềm POSEPac UAV GNSS / Inertial Post-Processing của Applanix và phần mềm Beeflex độc quyền của Stormbee cho dữ liệu Point Cloud tiếp theo của Lidar.

Thách thức và Giải pháp
Các ứng dụng công nghiệp (môi trường bị từ chối GNSS) là những thách thức duy nhất đối với việc quét laser bằng các hệ thống tĩnh truyền thống do các vật cản và môi trường tín hiệu kém. Những vấn đề này dẫn đến tăng chi phí và thời gian hoạt động. Bằng cách sử dụng Trimble AP15 với hai ăng-ten và phần mềm xử lý của Applanix (POSPac MMS) để định vị địa lý dữ liệu Lidar, Stormbee cung cấp một giải pháp chính xác thời gian thực và đưa ra các nhiệm vụ, giải pháp cho tất cả các biến chuyển động.

Các kết quả
Applanix đã đã có cả thập kỷ kinh nghiệm về đa nhiệm GNSS Differential GNSS và định hướng dựa trên quán tính đa tần số với phần cứng và phần mềm yếu tố hình dạng nhỏ để tạo ra một giải pháp DG cho việc lập bản đồ trên UAVs chuyên nghiệp.

Một số lợi ích bao gồm:

  • Nhỏ gọn, dễ vận hành và hiệu quả về chi phí
  • Độ chính xác đến cm cho việc xác định các vị trí di động trên bản đồ 3D
  • Nâng cao năng suất – với quy trình làm việc được tối ưu hóa từ việc thu thập dữ liệu đến thế hệ đám mây điểm địa điểm
  • Hình ảnh trực quan cao cấp – Máy quét Lidar cung cấp thông tin chính xác về cấu trúc hơn so với công nghệ camera

Với một hệ thống cung cấp độ chính xác cao hơn 5cm (RMS) và độ phân giải cao. Stormbee và Applanix cung cấp các thông tin 3D chính xác cao từ nền tảng ngay cả khi di chuyển ở tốc độ lên đến 15m / s.

Nguồn: GIM-international

Trí tuệ nhân tạo do Alibaba phát triển đã đánh bại con người trong bài thi đọc hiểu nổi tiếng

Alibaba vừa phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đủ khả năng đánh bại con người trong một bài kiểm tra đọc hiểu của trường đại học Stanford

Tuần qua tập đoàn Alibaba đã thử nghiệm bằng cách yêu cầu AI trả lời hơn 100,000 câu hỏi trong một bài kiểm tra được coi là uy tín nhất thế giới nhằm đánh giá các mô hình học máy. Mô hình được phát triển bởi Viện Dữ liệu Khoa học và Công nghệ của Alibaba đã đạt 82.44 điểm, vượt qua số điểm cao nhất của con người là 82.304 điểm.

Alibaba cho biết đây là lần đầu tiên một bộ máy có thể đánh bại con người trong một kì thi. Sau đó một ngày, Microsoft cũng đạt được 82,650 điểm trong bài kiểm tra tương tự.

Dựa trên hơn 500 bài viết trên Wikipedia, bộ câu hỏi này của Đại học Stanford được thiết kế để kiểm tra liệu các mô hình machine-leaning có thể xử lý lượng lớn thông tin đã cho trước khi cung cấp được câu trả lời chính xác cho các truy vấn hay không.

Ông Luo Si, nhà khoa học chính phụ trách công đoạn xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong nhóm nghiên cứu AI của Alibaba khẳng định:” Giờ đây với những câu hỏi như “Nguyên nhân gây ra mưa ?” đều có thể được máy móc trả lời với độ chính xác cao. Theo ông Si, “công nghệ này có thể được áp dụng dần vào rất nhiều ứng dụng khác nhau như dịch vụ khách hàng, cung cấp thông tin cho khách tham quan tại các bảo tàng và các nội dung hỏi đáp trực tuyến liên quan tới những thắc mắc y khoa của người bệnh, theo đó giảm bớt đáng kể sự tham gia của con người, điều chưa từng có trước đây.

Mới đây tập đoàn thương mại điện tử này đã hợp tác với Tencent và Baidu để phát triển AI trong các lĩnh vực như đa dạng hóa nguồn cung dữ liệu cho mạng xã hội, quảng cáo hướng đến đúng đối tượng, các loại hình dịch vụ và cả công nghệ xe tự lái. Ngoài ra, một dự án công nghệ cấp quốc gia mới được thông qua với tham vọng đưa Trung Quốc dẫn đầu về công nghiệp vào năm 2030.

Nguồn: Alibaba’s AI Outguns Humans in Reading Test

Giáo sư IIT phát triển phương pháp mới khảo sát trên không, giải pháp thay thế của LiDAR

Ấn Độ: Theo Hindustan Times: Giáo sư của Viện công nghệ Roorkee Ấn Độ, đã phát triển một phương pháp mới để  khảo sát trên không mà không sử dụng LiDAR. Phương pháp này hiệu quả hơn và chính xác hơn so với các phương pháp khảo sát trên không hiện có sử dụng LiDAR.

Giáo sư Kamal Jain, người đã phát triển hệ thống này, giải thích rằng hệ thống này sử dụng một chiếc máy bay chụp ảnh dựa trên tương tác với bản đồ web để chứng minh công nghệ ghi dữ liệu, bao gồm cả địa điểm và thời gian trên màn hình máy tính.

Hạn chế của LiDAR: Là một công nghệ tốn kém và cồng kềnh, để vẽ bản đồ từ trên không LiDAR yêu cầu máy ảnh phải được gắn trên máy bay, cần bay ở một độ cao cụ thể và cần sự cho phép của các cơ quan hàng không dân dụng.

Giáo sư Jain đã sử dụng một chiếc máy bay để chụp các video cùng với một bản đồ web tương tác để trình diễn công nghệ mới làm cho việc gắn thẻ bằng hình ảnh có thể. Nó có thể phát những gì đang được ghi lại và đồng thời hiển thị thông tin vị trí địa lý của vị trí như vĩ độ và kinh độ trên bản đồ web theo thời gian thực.

Jain cho biết chi phí giám sát hàng không khá đắt cho các dự án cơ sở hạ tầng thông qua công nghệ LiDAR. ông cho biết một km giám sát video trên không có giá hơn 30.000 Rs, trong khi hệ thống mới phát triển của ông sẽ có chi phí ít hơn 5000 Rs. Ngoài việc tiết kiệm chi phí, công nghệ cũng chính xác hơn.

Nguồn: GeoSpatial World

Space X phóng tên lửa Falcon Heavy Rack vào ngày 6 tháng 2

Elon Musk cho biết rằng SpaceX sẽ cố gắng ra mắt tên lửa mới nhất Falcon Heavy vào ngày 6 tháng 2. Chuyến bay đầu tiên của tên lửa Falcon Heavy của SpaceX sẽ cất cánh từ chiếc Pad 39A tại Trung tâm Không gian Kennedy ở Cape Canaveral, Florida. Chiếc Falcon HeavyX của SpaceX là loại tên lửa mạnh nhất sau tên lửa mặt trăng Saturn V của NASA. Giai đoạn đầu tiên của nó bao gồm ba lõi Falcon 9 đã được thiết kế để trở lại trái đất sau khi khởi động. Tên lửa này đứng cao 230 feet (70 mét) và được thiết kế để mang trọng tải lên đến 119.000 lbs. (57 tấn) vào không gian. Nó có thể mang hai lần tải trọng của đối thủ cạnh tranh gần nhất: Delta IV Heavy. Đối với chuyến bay đầu tiên của mình, Falcon Heavy đang mang Tesla Roadster của Elon Musk vào không gian. “Khi Falcon Heavy của SpaceX rời khỏi trung tâm vũ trụ nổi tiếng Pad 39A của Kennedy đây cũng là nơi đã đưa Buzz Aldrin và Neil Armstrong vào Mặt Trăng bằngApollo 11 vào năm 1969. Kennedy Space Center Visitor nói rằng đây có thể là một mốc lịch sử mới.

Bản đồ ảnh BlueSky giúp giám sát sự sói mòn bờ biển

Bluesky giám sát sự sói mòn bờ biển

Bluesky giám sát sự sói mòn bờ biển

UK: Các ảnh chụp có độ phân giải cao của Bluesky đang được sử dụng để giám sát sự sói mòn ở cửa sông Southampton Water trên bờ biển phía nam nước Anh. Được ủy quyền bởi công ty tư vấn môi trường Ecospan Environmental, ảnh chụp với độ phân giải 5cm giúp xác định các khu vực mà hệ sinh thái vùng ngập mặn đang thay đổi do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và hoạt động của con người như vận chuyển, công nghiệp, phát triển đô thị và du lịch. Bằng cách sử dụng ảnh tại các thời gian khác nhau, có từ năm 2007 đến 2012, Ecospan Environmental có thể đo lường tốc độ ăn mòn và giám sát sự thay đổi trong phạm vi vùng ngập mặn.

“Ảnh chụp trên không, đặc biệt là ảnh có độ phân giải cao, là một công cụ vô giá trong giám sát môi trường” bình luận bởi Mike Field, giám đốc Ecospan Environmental. “Nó dễ sử dụng, dễ hiểu và cung cấp bằng chứng rõ ràng về những thay đổi đang diễn ra tại khu vực này.”

Field tiếp tục cho biết: “Bằng cách tiến hành các cuộc khảo sát riêng, chúng tôi có thể kiểm soát được độ phân giải của dữ liệu, bao gồm cả các chi tiết trong đó. Chúng tôi cũng có thể thay đổi thời gian chụp theo mối quan hệ với thủy triều … và có phạm vi bao phủ chính xác”. “Điều này đảm bảo rằng dữ liệu chúng ta nhận được là chính xác theo yêu cầu và chỉ trả tiền cho những gì chúng ta cần”.

Southampton Water là cửa sông phía Bắc của Solent và đảo Wight với thành phố Southampton. Khu rừng New Forest nằm dọc theo bờ tây của nó, cũng là nơi có nhà máy lọc dầu Esso ở Fawley, trong khi bờ biển phía đông chủ yếu là vùng ngoại ô Southampton – Weston.

Vùng ngập mặn là môi trường sống được bảo vệ ở mức cao cung cấp nguồn tài nguyên quan trọng cho chim lội(chim đầm lầy) và chim hoang dã. Là nơi cư trú, sinh sản, cung cấp thức ăn cho nhiều loài. Các vùng ngập mặn thường có tính đa dạng về cấu trúc và cây trồng cao và đặc biệt quan trọng đối với động vật không xương sống. Chúng cũng có các khu nuôi cá che chắn, bảo vệ cho một số loài cá.

Ecospan Environmental là một công ty tư vấn môi trường chuyên về các môi trường biển gần bờ và môi trường nước ngọt. Làm việc với các khách hàng như các công ty nạo vét, cơ quan quản lý cảng biển, các nhà phát triển, công nghiệp và chính phủ, ví dụ như cơ quan Môi trường và Tự nhiên Anh quốc (Environment Agency and Natural England). Ecospan Environmental cung cấp một loạt các dịch vụ bao gồm điều tra sinh thái và đánh giá tác động môi trường, khảo sát lặn, điều tra thủy văn và mô hình hóa thủy động lực học. Để tạo thuận lợi cho các cuộc điều tra này, Ecospan Environmental đã đưa vào vận hành một số tàu thuyền, bao gồm cả tàu đệm khí, cũng như một loạt thiết bị khoa học và thiết bị lấy mẫu.

Nguồn: www.geospatialworld.net

 

Planet: Dân chủ hóa việc truy cập dữ liệu vệ tinh

Ảnh vệ tinh quan sát trái đất có thể là một công cụ quan trọng để giải quyết một số thách thức lớn nhất của thế giới: từ xoá đói giảm nghèo toàn cầu cho đến biến đổi khí hậu. Và việc có những hình ảnh hằng ngày của hành tinh sẽ giúp ích rất nhiều cho những thách thức toàn cầu. Lập bản đồ rừng, mưa, sông băng, rạn san hô và cải thiện công tác cứu trợ thiên tai là những ví dụ điển hình về việc sử dụng các dữ liệu thu thập được có lợi.

Để có quyết định tốt hơn, chúng ta cần rất nhiều dữ liệu hình ảnh và do đó có rất nhiều vệ tinh, nhưng chúng cần phải có giá cả phải chăng. Điều này chỉ có thể xảy ra nếu chúng ta dân chủ hóa quyền truy cập vào dữ liệu. Nói cách khác, chúng ta phải làm cho dữ liệu dễ dàng truy cập, sử dụng và mua.

Giải quyết rào cản về chi phí
Chi phí và dễ sử dụng vẫn là một trong những yếu tố hạn chế lớn nhất trong việc thu hút các hình ảnh vệ tinh theo cấp số nhân; chi phí này bao gồm chi phí xây dựng các vệ tinh truyền thống lớn để đưa chúng vào quỹ đạo. Các vệ tinh truyền thống đã làm việc tuyệt vời để giúp chúng ta hiểu được hành tinh của chúng ta, nhưng chúng lớn, đắt và chậm.

Chúng tôi đã phát hành Planet vì chúng tôi rất say mê sử dụng vệ tinh để giúp nhân loại. Chúng tôi là chuyên gia không gian. Chúng tôi không chỉ quan tâm đến những gì đang có ở đó, nhưng chúng tôi cũng quan tâm đến những gì dưới đây.

Từ ngày chúng tôi đưa Planet, mục tiêu của chúng tôi là thực hiện các sứ mệnh không gian có giá cả phải chăng hơn các phi hành gia NASA truyền thống, với chi phí khoảng 1 tỷ đô la mỗi chiếc. Chúng tôi muốn xây dựng các vệ tinh và hệ thống, bảo vệ các lần phóng, thu thập dữ liệu để chụp hình ảnh hàng ngày của hành tinh với độ phân giải cao và giúp mọi người dễ dàng truy cập. Sáu năm sau, chúng tôi đã phóng hơn 300 vệ tinh thu nhỏ, và vận hành 200 vệ tinh liên tục chụp được 300 triệu km vuông của khối đất trên trái đất.

Chúng tôi sẽ khởi động 100 vệ tinh trong năm tới. Chúng tôi đã theo đuổi Nhiệm vụ 1: để hình ảnh toàn bộ quả đất của trái đất mỗi ngày. Tôi không thể vui mừng hơn khi thông báo rằng chúng tôi đã đạt được sứ mệnh sáng lập của chúng tôi.

Dữ liệu của Planet là một phần của một cuộc cách mạng cảm nhận toàn cầu có thể giúp chúng ta trở thành những người chăm sóc tốt hơn của Spaceship Earth. Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với các quốc gia thành viên của Liên hợp quốc, các tổ chức phi chính phủ và các tổ chức tư nhân khác và tôi mời tất cả các bên liên quan khác tham gia cùng chúng tôi trong việc cung cấp dữ liệu cho các xã hội họ phục vụ. Tóm lại, tất cả chúng ta đều ở đây vì chúng tôi cam kết thực hiện chương trình nghị sự này.

Nguồn GeospatialWorld

Esri tung ra tiện ích quản lý hệ thống dạng mạng (ArcGIS Utility Network Management )

Esri đã thông báo họ đang phát hành các tính năng mạng tiên tiến cho các tiện ích như là một phần của nền tảng ArcGIS của công ty. Tiện ích ArcGIS Utility Network Management cung cấp cho  người dùng tạo, quản lý và chia sẽ dữ liệu hoàn chỉnh như hệ thống điện, nước, sưởi ấm, và viễn thông.

Esri ra mắt nền tảng tiện ích GIS đầu tiên

Những tính năng quản lý mạng này mở rộng nền tảng tiện ích hiện tại của Esri để xử lý hàng tỷ phần tử dữ liệu trong khi cung cấp mạng tiện ích trên bất kỳ thiết bị nào, mọi lúc, mọi nơi. Lần đầu tiên, nhân viên sẽ có thể chỉnh sửa và theo dõi đường đi của một mạng từ một thiết bị thông minh trong khi thông tin được chia sẻ một cách an toàn và dễ dàng hơn với những người cần nó. Trước đây, mỗi mạng con, trạm con, mạng phân phối và mạng lưới điện áp thấp đều có cơ sở dữ liệu GIS riêng.

Mạng lưới tiện ích cung cấp một hệ thống toàn diện cho mọi thành phần của chuỗi cung ứng tiện ích cho khách hàng cũng như khả năng lưu trữ chi tiết chưa từng thấy trên mỗi thành phần này, điều này sẽ rất quan trọng khi các tiện ích phát triển để cung cấp thông tin có độ trung thực cao hơn đến các hệ điều hành.

“Chúng tôi rất vui mừng về việc phát hành nền tảng tiện ích thế hệ tiếp theo của mình”, Jeff Rashid, giám đốc dịch vụ và thông tin toàn cầu Esri nói. “Những khả năng tiên tiến này sẽ giúp các tiện ích và viễn thông cung cấp chi tiết hơn về mạng của họ trong toàn tổ chức của họ, với tốc độ chưa từng thấy trong quá khứ.”

Tiện ích mở rộng ArcGIS Utility Network Management cho phép mạng lưới tiện ích hoàn toàn có thể chạy trên nền tảng chéo, có nghĩa là nó không chỉ giới hạn ở người dùng phần mềm GIS trên máy tính để bàn. Trước sự đổi mới này, dữ liệu vị trí không dễ tiếp cận được đối với những người làm công việc thực địa, nhà quản lý, kỹ thuật viên dịch vụ và nhân viên kế toán cần có sự hiểu biết chính xác về thời gian thực về tài sản tiện ích.

Ngoài ra, đối tác của Esri trong lĩnh vực tiện ích sẽ có thể sử dụng mạng này để tăng thêm giá trị cho quy trình làm việc của họ, tạo ra các giải pháp mới  tăng hiệu quả của nhân viên và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

Jay Stinson, Tổng giám đốc của Schneider Electric Geospatial Business, cho biết: “Chúng tôi rất vui mừng về những khả năng mới trong nền tảng quản lý mạng lưới tiện ích của Esri và mong muốn phát triển ArcFM Solution XI Series mang lại giá trị chưa từng có. Nền tảng thế hệ tiếp theo này cho phép chúng tôi xây dựng một hệ sinh thái đẳng cấp thế giới để quản lý thiết kế và quy trình công việc. Sức mạnh tiếp theo của sự hợp tác lịch sử của Esri và SE sẽ giúp các công ty tiện ích nhận ra tiềm năng đầy đủ về đầu tư GIS của họ, trang bị cho họ để giải quyết những thách thức mà công nghệ số ngày nay đang phải đối mặt. “

Nguồn: geospatialworld.net

Big Data và Lidar

Trung tâm Nghiên cứu Kỹ thuật VTT của Phần Lan đang phát triển các giải pháp mới cho việc sử dụng có hiệu quả và bền vững các nguồn lực của nông nghiệp, lâm nghiệp và ngư nghiệp, như là một phần của một liên minh quốc tế. Mục đích chính là sử dụng Big Data đặc biệt là trong việc sản xuất nguyên liệu thô cho ngành công nghiệp sinh học để sản xuất lương thực, năng lượng và vật liệu sinh học. Trong lâm nghiệp, MHG Systems đang dẫn đầu phát triển các dịch vụ dựa trên số liệu lâm nghiệp.

Dự án Biological Data Driven (DataBio), được tài trợ đồng tài trợ bởi chương trình Horizon 2020 của EU, đề cập đến các luồng thông tin thu thập được thông qua các cảm biến được đặt trong đất và không khí, cũng như từ các hình ảnh trên không và vệ tinh. Mục đích là để cải thiện việc ra quyết định của nông dân, người lâm nghiệp và ngư dân.

26 mô hình thí điểm nông, lâm nghiệp và thủy sản của dự án đang phát triển các công cụ phần mềm phổ biến để phân tích và tinh lọc luồng thông tin. Các kết quả thí điểm và các giải pháp mới cũng dự kiến tạo ra các cơ hội kinh doanh mới và tăng cường sử dụng các công nghệ Big Data trong bước đầu sản xuất cho ngành công nghiệp sinh học.

Hình ảnh vệ tinh được sử dụng để xác định các thiệt hại về rừng và lập kế hoạch chặt hạ. Cây trồng có thể được lập bản đồ thậm chí chính xác hơn bằng cách sử dụng laser quét trên không. Các phương pháp này có thể được sử dụng để xác định các loài cây tự nhiên, số lượng và sức khoẻ, điều này có nghĩa là chủ rừng có thể lên kế hoạch hoạt động tốt hơn.

Nguồn: LiDAR News