Agency9 phát hành mô hình 3D toàn cầu miễn phí trong CityPlanner

/in /by

Agency9 đã phát hành bản đồ địa hình và các tòa nhà 3D toàn cầu miễn phí trong CityPlanner, giải pháp đám mây của họ cho việc quy hoạch đô thị trên nền tảng web. Agency9 là nhà cung cấp phần mềm trực quan 3D trực tuyến về thông tin địa lý và bản đồ.

“Agency9 hiện phục vụ nhiều khách hàng bằng các công cụ trực quan 3D dựa trên nền web trong CityPlanner. Với việc phát hành bản đồ 3D toàn cầu miễn phí trong CityPlanner, chúng tôi nhằm mục đích tiếp tục kích thích người dùng chuyển sang sử dụng các mô hình lập kế hoạch hiện đại dựa trên dữ liệu 3D – cũng như giảm rào cản về tài chính khi áp dụng các dịch vụ này. Håkan Engman, Giám đốc Agency9 , cho biết: “Việc chia sẻ dữ liệu 3D miễn phí với dịch vụ cho phép bất kỳ thành phố nào trên thế giới bắt đầu sử dụng CityPlanner ngay lập tức mà không cần thời gian thu thập dữ liệu.

Theo Agency9, CityPlanner đại diện cho một thế hệ công cụ 3D mới để chuẩn bị cho các thành phố thông minh. CityPlanner được nhiều thành phố sử dụng để lập kế hoạch, quảng bá, trình bày GIS và crowdsourcing.

Mô hình 3D toàn cầu miễn phí sử dụng địa hình dựa trên dữ liệu vệ tinh miễn phí và mô hình các tòa nhà ở mức LOD1 được tạo ra từ dữ liệu OpenStreetMap. Bản đồ 3D tòa nhà hiện đang có sẵn cho các thành phố Bắc Âu, và sẽ mở rộng trên toàn cầu trong năm nay.

CityPlanner hiện có sẵn dưới dạng dùng thử miễn phí 30 ngày, bao gồm dữ liệu 3D toàn cầu miễn phí

NOAA đưa ra bản đồ đường đi của bão giúp cảnh báo và giảm thiểu thiệt hại do bão Irma gây ra

/in /by

Mỹ: Bằng việc sử dụng vệ tinh thời tiết và phân tích dữ liệu, NOAA đã tạo ra đường đi của bão Irma, điều này việc cho thấy việc cơn bão đã đổ bộ và tàn phá các bang của Mỹ như Florida, Georgia, South Carolina, North Carolina, Alabama và Virginia.

Trung tâm bão quốc gia (NHC) đã đưa ra cảnh báo bão trên các khu vực dài khắp bang Florida tại Georgia qua Nam Carolina – đây là khu vực co hơn 20 triệu người sinh sống

Sau khi cơn bão đổ bộ qua Georgia  và hôm thứ hai, các tiểu bang như South Carolina, North Carolina và Virginia đã nỗ lực tăng cường  cứu trợ khẩn cấp vì họ có thể bị ảnh hưởng bởi cơn bão mạnh nhất có thể lên bờ biển phía Đông Nam.

Các quan chức nhà nước đã ra lệnh sơ tán hơn 540.000 người dân từ các vùng có khả năng gặp nguy hiểm, Georgia cũng đã thiết lập các khu trú ẩn khẩn cấp. Lịch học của các trường bị hủy bỏ, bao gồm cả trường đại học Georgia. Atlanta được dự báo là sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi gió và mưa lớn do cơn bão gây ra.

Tổng thống Donald Trump đã thông qua một tuyên bố khẩn cấp cho Gruzia hôm thứ sáu và theo đó yêu cầu sự viện trợ liên bang để bổ sung và ứng phó, cứu giúp kịp thời các bang bị ảnh hưởng do cơn bão Irma gây ra.

NTT DATA and RESTEC giới thiệu dịch vụ bản đồ số độ phân giải cao 3D toàn cầu

/in /by

Ngày 26/4/2017, NTT DATA, nhà cung cấp giải pháp công nghệ thông tin toàn cầu, và Trung tâm Công nghệ Viễn thám của Nhật Bản (RESTEC) vừa công bố bản đồ số 3D toàn cầu có tên AW3DTM. Đây là bản đồ 3D độ phân giải 5 mét đầu tiên trên thế giới bao gồm tất cả các khu vực trên toàn cầu, kể cả Nam Cực.

AW3DTM sử dụng mô hình độ cao số (DEM) với độ phân giải 5 mét dựa trên khoảng ba triệu hình ảnh vệ tinh ALOS ( DAICHI Advanced Land Observing Satellite) của Cơ quan Thăm dò Không gian Vũ trụ Nhật Bản (JAXA ).

Từ tháng 2/2017, NTT DATA và RESTEC đã bắt đầu phân phối dịch vụ bản đồ 3D kỹ thuật số bao trùm một số khu vực trên thế giới. Dịch vụ này là một cải tiến lớn của các bản đồ 3D trên thế giới thế giới lúc đó với độ phân giải là 30 hoặc 90 mét. AW3DTM đã được sử dụng tại hơn 60 quốc gia. NTT Data và RESTEC đã dần dần mở rộng phạm vi bao phủ của AW3DTM và cuối cùng tuyên bố đã phủ trùm toàn bộ lãnh thổ trên trái đất.

Ken Tsutsui, người đứng đầu dự án AW3DTM tại NTT DATA cho biết “Dịch vụ bản đồ 3D toàn cầu AW3DTM của chúng tôi với độ phân giải cao 5 mét chi tiết trên toàn thế giới sẽ cung cấp dữ liệu mới để chúng ta có thể hiểu rõ hơn về các vấn đề toàn cầu. Chúng tôi hy vọng rằng khách hàng sẽ sử dụng dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của họ trong các công việc như cơ sở hạ tầng, giao thông, phòng chống thảm hoạ và nhiều hơn nữa. Đặc biệt, chúng tôi tin rằng AW3DTM có thể giúp các nước đang phát triển thúc đẩy phát triển cơ sở hạ tầng của họ.”

Các ứng dụng cụ thể của AW3DTM có thể bao gồm xác định các khu vực dễ bị tổn thương do sóng thần hoặc trượt lở đất do động đất lớn, lập kế hoạch xây dựng quy mô toàn cầu của các công ty đa quốc gia, cải tiến mô phỏng lưu lượng toàn cầu hoặc dẫn đường các công ty vận tải đường bộ và hàng không, đánh giá rủi ro biến đổi khí hậu đến nước biển dâng hoặc băng tan tan.

AW3DTM được cung cấp cho các cá nhân, công ty hoặc tổ chức yêu cầu dữ liệu bản đồ bao gồm các khu vực địa lý cụ thể. Giá cả được cung cấp theo yêu cầu.

Kazuo Isono, quản lý dự án AW3DTM của RESTEC cho biết: “NTT DATA và RESTEC rất vui mừng được hỗ trợ nhu cầu toàn cầu về các thông tin địa hình độ phân giải cao với dịch vụ bản đồ kỹ thuật số toàn cầu AW3DTM. Nhìn về tương lai, chúng tôi hy vọng dịch vụ sẽ tạo ra các thị trường mới cho dịch vụ bản đồ số và các lĩnh vực liên quan, đặc biệt là khi chúng tôi kết hợp thêm thông tin và hệ thống thông tin địa lý để đáp ứng nhu cầu ngày càng rộng khắp trên toàn thế giới”

 

 

 

Máy bay không người lái giúp các công ty bảo hiểm đánh giá thiệt hại của bão Harvey

/in /by

Hoa Kỳ: Để đánh giá thiệt hại do bão Harvey gây ra, các công ty bảo hiểm ở Texas đang sử dụng các máy bay không người lái trên quy mô lớn để ghi lại hình ảnh, tiết kiệm thời gian và tiết kiệm sức người tham gia đánh giá các khu vực không an toàn. Các máy bay không người lái này sẽ cắt giảm đáng kể thời gian cần thiết để đánh giá thiệt hại. Theo ông Jim Wucherpfennig, phó chủ tịch công ty bảo hiểm Travelers Insurance, máy bay không người lái giúp giảm đáng kể thời gian đánh giá thiệt hại. Công ty này đã đào tạo và cấp chứng chỉ cho 300 nhân viên điều khiển máy bay không người lái. Con số này được ước tính là 600 vào đầu năm 2018.

Thay vì phải đi đến 1 ngôi nhà hai đến ba lần nếu sử dụng phương pháp đánh giá truyền thống, việc sử dụng máy bay không người lái chỉ cần 1 lần bay. Máy ảnh của máy bay được kết nối với một ứng dụng trên điện thoại của người điều khiển, cho phép họ chụp ảnh và quay video độ nét cao một cách thường xuyên trong khi khách hàng quan sát.

Hiện tại, máy bay không người lái có những hạn chế là: không thể bay vào gió mạnh hoặc mưa, không thể vào trong nhà để kiểm tra thiệt hại. Tuy nhiên, đa số các công ty bảo hiểm lớn hiện nay đều có các đội bay. Công nghệ drone đã trở nên rẻ hơn và nhiều công ty nhỏ cũng đã bắt đầu sử dụng drone.

Thông tin từ máy bay không người lái sẽ giúp ước tính thiệt hại và công nghệ này sẽ không thay thế cho người điều tra trực tiếp. Máy bay không người lái giúp các chuyên gia có một đánh giá khởi đầu và họ sẽ cần kiểm tra tại chỗ để đưa ra một đánh giá cuối cùng.

Nguồn: Drones help insurance companies assess damage done from Hurricane Harvey

FIMO tham dự Hội thảo TORUS lần thứ 5

/in /by

Ngày 4 – 8/9/2017, Trong khuôn khổ dự án Eramus+ TORUS, FIMO tham dự Hội thảo TORUS lần thứ 5 với chủ đề “Remote Sensing & Image Processing on the Cloud” được tổ chức tại Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh (NLU), Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh.

Dự án TORUS được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu (European Union) trong khuôn khổ của chương trình nâng cao năng lực Eramus+ Capacity Building. Chương trình này tài trợ các hợp tác xuyên quốc tế giữa các tổ chức giáo dục, đào tạo và nghiên cứu nhằm thúc đẩy hợp tác và phát triển. TORUS được tài trợ trong 3 năm, bao gồm các nhà nghiên cứu, giảng viên, kỹ sư tới từ 8 tổ chức giáo dục khác nhau: Đại học Toulouse 2 Jean Jaures (UT2J), Trường quốc tế về Khoa học Xử lý Thông tin (EISTI, Pau Campus), Đại học Ferrara ở Ý, Đại học Brussels Vrije ở Bỉ, Đại học Quốc Gia Hà Nội, Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh, Viện Công Nghệ Châu Á (AIT) và Đại học Walailak ở Thái Lan. Mục tiêu của dự án TORUS là phát triển nghiên cứu về Điện toán đám mây trong khoa học Môi trường và thúc đẩy nền giáo dục ở các nước Đông Nam Á.

Trong 5 ngày diễn ra hội thảo, các đại biểu đã được nghe các bài trình bày và giới thiệu về Viễn thám và Khoa học Trái đất (Earth Science Remote Sensing), các sản phẩm ảnh viễn thám về đất và sử dụng đất (Land/LandUse Products), khí quyển (Atmosphere Products), phân tích mẫu sử dụng dữ liệu viễn thám (Pattern and Texture Analysis). Các diễn giả cũng đã trình bày về một số vấn đề về tiền xử lý dữ liệu viễn thám, đánh giá và kiểm chứng dữ liệu khí quyển sử dụng R, giới thiệu về nền tảng đám mây sử dụng HUPI, lưu trữ và xử lý dữ liệu trên HUPI …

Chương trình chi tiết của hội thảo:

[embeddoc url=”https://fimo.edu.vn/wp-content/uploads/2017/09/Remote-Sensing-and-Image-Processing-on-the-Cloud.pdf” viewer=”google”]

Một số hình ảnh về hội thảo:

Ban tổ chức chụp ảnh kỷ niệm cùng Đại biểu

Ban tổ chức chụp ảnh kỷ niệm cùng Đại biểu

TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh trình bày về các sản phẩm khí quyển

NCS. Phạm Văn Hà trình bày về tiền xử lý ảnh vệ tinh

NCS. Phạm Văn Hà trình bày về tiền xử lý ảnh vệ tinh

Các đại biểu tham gia Field trip tại Cần Giờ

Các đại biểu tham gia Field trip tại Cần Giờ

AW3D giành giải thưởng “Nikkei Business Daily Awards for Superiority”

/in /by

Ngày 4/7/2017, Dịch vụ bản đồ 3D có độ phân giải cao toàn cầu, AW3DTM (“AW3D”), được cung cấp bởi NTT DATA Corporation (“NTT DATA”) đã giành giải thưởng “Nikkei Business Daily Awards for Superiority” tại sự kiện “Giải thưởng Sản phẩm và Dịch vụ cao cấp của Nikkei 2016″, được tài trợ bởi Nikkei Inc. (” Nikkei “).

Hàng năm, Giải thưởng Sản phẩm và Dịch vụ Cao cấp của Nikkei chọn ra khoảng 40 sản phẩm hoặc dịch vụ mới đặc biệt xuất sắc trong số khoảng 20.000 sản phẩm dịch vụ sản phẩm được phát hành trong năm đó.

AW3D là bản đồ 3D toàn cầu chính xác nhất thế giới với độ phân giải 5 mét, được phát triển và thương mại hóa Trung tâm Công nghệ Viễn thám của Nhật Bản (“RESTEC”). Dịch vụ này cũng phân phối các bản đồ độ phân giải cao từ 0.5 mét đến 2 mét của bản đồ 3D sử dụng hình ảnh vệ tinh từ DigitalGlobe. AW3D đã được sử dụng trong 300 dự án, trên 60 quốc gia trên toàn cầu, chủ yếu ở các nước đang phát triển ở châu Á và châu Phi. AW3D được sử dụng để quản lý cơ sở hạ tầng, phòng chống thảm hoạ thiên nhiên và các lĩnh vực khác.

NTT DATA dự kiến cung cấp dịch vụ này như một phần của giải pháp tổng thể kết nối các ứng dụng kinh doanh của khách hàng và hướng tới tạo ra một thị trường không gian địa lý 3D trong tương lai.

 

Giám sát nguồn cung thực phẩm trên Trái đất sử dụng học máy

/in /by

Kết hợp học máy, ảnh vệ tinh và tính toán đám mây giúp tăng hiểu biết về mức sống toàn cầu và giúp vận hành chuỗi hỗ trợ thực phẩm hiệu quả hơn.

Thế giới hiện tại có hơn 7 tỉ người và cứ 8 người thì 1 người không được hỗ trợ đầy đủ thực phẩm để sống. Với sự gia tăng dân số nhanh chóng, dự báo sẽ là 9 tỉ người vào năm 2050, nhu cầu cho thực phẩm đang trở thành một mối quan tâm hàng đầu.

Descartes Labs, một start-up ở Los Alamos, New Mexico đang sử dụng học máy cho phân tích ảnh vệ tinh để dự đoán khả năng cung cấp thực phẩm và có thể giúp dự đoán các thảm họa thực phẩm trước khi chúng xuất hiện. Descartes Labs sử dụng cả các nguồn ảnh miễn phí như Landsat, MODIS của NASA, Sentinels của ESA và ảnh thương mại như Planet, ngoài ra còn có các dữ liệu miễn phí từ Google Earth và Amazon Web Services.

Descartes Labs cũng sử dụng các dữ liệu như: dự báo thời tiết và giá nông sản để đưa vào mô hình học máy của họ để theo dõi và tính toán nguồn cung thực phẩm với độ chính xác đáng kinh ngạc. Mô hình của họ có thể xác định các cánh đồng lương thực, loại cây trồng trên đó và sau đó là dự báo sản lượng.

Toàn bộ dữ liệu của Descartes Labs có dung lượng xấp xỉ 1 Petabyte, trong đó bao gồm 40 năm ảnh Landsat. Họ cũng xây dựng một nền tảng điện toán đám mây cho phân tích dữ liệu không gian. Nền tảng này cung cấp cả giao diện Web và API. Giao diện Web được sử dụng để hiển thị dữ liệu còn API cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu.

Nguồn:  Machine learning creates living atlas of the planet

Đại học New York phát hành tập dữ liệu LiDAR dày đặc giúp phát triển đô thị

/in /by

Đại học New York đã cung cấp tập dữ liệu LiDAR công khai dày đặc nhất từng được thu thập thông qua Trung tâm Khoa học đô thị và phát triển. Các dữ liệu laser được thu thập bằng các thiết bị LiDAR trên không, với mật độ dày đặc khoảng 30 lần. Ví dụ về một bộ dữ liệu điển hình với độ phân giải khoảng 300 (ppm – Point per metre) điểm cho mỗi mét vuông, và trên một khu vực vuông dài 1,5 km của trung tâm thành phố Dublin.

Dữ liệu được thu thập bởi Giáo sư Debra F. Laefer và nhóm nghiên cứu, bao gồm cả góc nhìn từ trên xuống của mái nhà và sự phân bố của các tòa nhà, cũng như thông tin về bề mặt thẳng đứng của chúng, cho phép xây dựng các mô hình 3D của đô thị cảnh quan với chi tiết xung quanh các phép đo xây dựng, cây cối, đường dây điện, cột và thậm chí cả chiều cao lề đường.

NYU phát hành dữ liệu LiDAR cho phát triển đô thị

NYU phát hành dữ liệu LiDAR cho phát triển đô thị

 

Mở rộng quy mô và chất lượng dữ liệu này có ý nghĩa lớn đối với các nhà nghiên cứu về quy hoạch và phát triển đô thị, và cho các đội ngũ kỹ thuật quyết mọi vấn đề từ vận hành các phương tiện tự hành, vận hành máy bay không người lái, theo dõi sự lây lan dịch bệnh, bệnh truyền nhiễm, …

Nguồn: Techcrunch 

Các nhà cung cấp dịch vụ Internet có thể dễ dàng theo dõi những hoạt động của các thiết bị IoT

/in /by

Đã qua rồi cái thời mọi thiết thiết bị IoT dễ dàng bị rò rỉ dữ liệu ra ngoài, tuy nhiên không vì thế mà chúng ta ngưng cảnh giác. Hãy luôn cảnh giác. Để nâng cao ý thức cảnh giác của mọi người, một nghiên cứu gần chứng minh rằng, các nhà cung cấp dịch vụ Internet (ISP) có thể điều khiển mọi thiết bị trong căn nhà thông minh của bạn từ những thông tin siêu dữ liệu (metadata) của thiết bị, nếu họ muốn.

Nghiên cứu thuộc về nhóm nghiên cứu tại trường khoa học máy tính Princeton, do cựu sinh viên Noah Apthorpe dẫn đầu, đã chỉ ra: “Chúng tôi chứng minh rằng một ISP hoặc một người quan sát mạng khác có thể suy diễn các hoạt động của các thiết bị IoT bằng cách phân tích các gói tin Internet từ những ngôi nhà thông minh, ngay cả khi các thiết bị sử dụng mã hóa.”

Cách thức tấn công khá đơn giản: các thiết bị IoT thường có định danh riêng của mình, thường bằng cách kết nối với các tên miền hoặc URL cụ thể. Ngay cả khi không tự định danh, có những cách đơn giản để xác định chúng dựa trên theo dõi và từ các dữ liệu đã biết khác. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh điều này bằng cách cho thấy rằng các thiết bị khác nhau có các mô hình khác nhau trong việc truyền dữ liệu:

Một đã xác định được thiết bị IoT, ISP (trong trường hợp này là giả định của các nhà nghiên cứu) có thể theo dõi sự gia tăng lưu lượng truy cập. Những gì những thay đổi trong lưu lượng có nghĩa là hoặc là hiển nhiên hoặc hoàn toàn có thể suy được ra với một vài phân tích.

Từ các thiết bị theo dõi giấc ngủ, ISP có thể biết khi nào người dùng lên giường và thức dậy, chất lượng giấc ngủ hay những lần thức giấc giữa đêm,…

Bằng cách theo dõi các switch, ISP có thể thấy khi nào các thiết bị được sử dụng: TV, máy sưởi không gian, ánh sáng trong tầng hầm, cửa nhà để xe.

Bằng cách xem lưu lượng camera an ninh, ISP có thể nhìn thấy khi nào máy ảnh phát hiện chuyển động, khi nào người dùng đang điều chỉnh để xem nhà của họ từ xa hoặc khi họ kiểm tra các cảnh quay được lưu trữ.

Nhưng đừng lo lắng, có thực sự là một giải pháp khá tốt! Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng bằng cách truyền dữ liệu IoT qua trung tâm (ví dụ như một bộ định tuyến với vài tùy chỉnh nhỏ ở phần mềm), chúng ra có thể ngụy trang các thiết bị một cách hiệu quả bằng cách truyền một gói tin rác liên tục. Họ đưa ra lời khuyên về dung lượng của gói tin rác khoảng 40 KB / s hoặc nhiều hơn, mặc dù việc này khiến băng thông tăng theo thời gian, thậm chí có thể đến hàng trăm gigabyte.

Chi tiết về nghiên cứu, bạn có thể xem tại đây.

Nguồn: Internet providers could easily snoop on your smart home

Hạn hán tại Sri Lanka và các nỗ lực công nghệ để hạn chế tác động đến cuộc sống

/in /by

Tại huyện Kurunegala thuộc tỉnh Tây Bắc của Sri Lanka, các cánh đồng úa gạo thực tế đang bị bỏ rơi do thiếu nước và các hồ chứa gần như trống rỗng. Nông dân trong khu vực đang tìm cách thích nghi, chẳng hạn như trồng những giống ngô nhỏ và sử dụng nước ngầm từ giếng khoan. Nhưng rõ ràng, hạn hán kéo dài đã làm ảnh hướng nghiêm trọng đến cuộc sống của người dân.

Getting a handle on drought surveillance

Hồ chứa nước khô hạn tại huyện Kurunegala của tỉnh Tây Bắc của Sri Lanka

Hạn hán bắt đầu vào cuối năm 2016 đến đầu năm 2017. Điều này dẫn tới giảm diện tích trồng trọt, mất mùa và giảm sản lượng. Vào nửa sau của tháng 5 năm 2017, những trận mưa lớn gây ra lũ lụt và lở đất địa phương, đặc biệt là ở Tây Nam Sri Lanka. Tuy vậy, nước vẫn bị thiếu nghiêm trọng ở các khu vực sản xuất lúa gạo chính như Bắc Trung Bộ và các vùng phía Đông của đất nước. Lượng mưa thấp từ tháng 5 đến tháng 9 khiến tình hình đặc biệt trở nên nghiêm trọng ở các tỉnh phía Bắc, Trung Bắc và Tây Bắc. Độ ẩm của đất ở mức thấp hơn 50-60% so với bình thường ở một số khu vực và nhiệt độ cao đặc biệt được dự báo trong thời gian còn lại của năm. Theo đánh giá gần đây của Food and Agriculture Tổ chức của Liên hiệp quốc (FAO), sản lượng gạo của nước này (ước tính khoảng 2,7 triệu tấn cho năm 2017) có thể sẽ thấp hơn 40% so với sản lượng của năm ngoái và thấp hơn 35% so với mức trung bình trong 5 năm trước đó.

Getting a handle on drought surveillance

Năng suất nông nghiệp bị giảm mạnh 2017

Chính phủ cố gắng thực hiện các biện pháp giảm nhẹ tác động của hạn hán bao gồm việc tăng cường các mạng lưới an sinh xã hội và nhập khẩu ngũ cốc chủ. Họ cần dữ liệu thời gian thực về tình trạng hạn hạn để điều hành chính xác các biện pháp giảm nhẹ thiên tai.

Trong một nỗ lực phối hợp để nền tảng thông tin, Viện Quản lý Nước Quốc tế (IWMI) đã tiến hành xây dựng Hệ thống Theo dõi Hạn hán Nam Á (SADMS) vài năm trước thông qua WLE cùng với Chương trình Nghiên cứu CGIAR về Biến đổi khí hậu, Nông nghiệp và An ninh lương thực (CCAFS). Hệ thống này tạo thành một phần của các nỗ lực CGIAR rộng lớn để tăng cường khả năng phục hồi của nông nghiệp ở các nước đang phát triển khi đối mặt với nhiều rủi ro liên quan đến nước.

Getting a handle on drought surveillance

Biến động hạn hán theo thời gian

Chính phủ Sri Lanka đã sử dụng SADMS và đã đóng vai trò tích cực trong việc xác nhận dữ liệu thực tế. Ngoài ra, một công cụ theo dõi Chỉ số độ ẩm đất (SWI), được phát triển trong Chương trình Copernicus của Châu Âu. Bằng cung cấp thời gian gần thực độ ẩm tại các độ sâu khác nhau của đất. Từ đó, SWI phản ánh mức độ ngấm của nước mưa trong đất và cho phép dự đoán tác động của hạn hán đối với sản xuất cây trồng.