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Comprendere l'integrazione dei dati geospaziali e delle misurazioni sul campo

L'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo rappresenta un approccio trasformativo alla mappatura del terreno che combina l'ampia copertura spaziale delle tecnologie di telerilevamento con la precisione e il dettaglio delle osservazioni sul campo.

L'evoluzione ha cambiato radicalmente come si comprende, monitora e gestisce le risorse terrestri del nostro pianeta, nell'era dei grandi dati, i dati geospaziali svolgono un ruolo fondamentale in un ampio spettro di campi scientifici e applicativi legati alla superficie terrestre.

L'integrazione dei dati geospaziali è un processo che coinvolge la raccolta di dati da diverse fonti in diverse modalità di raccolta e unificarli in un database unico per fornire un ambiente unificato per l'elaborazione, la modellazione e la visualizzazione. Combinando immagini satellitari, fotografia aerea, misurazioni GPS e indagini sul campo tradizionali, ricercatori e professionisti possono sviluppare mappe terrestri con precisione e dettagli senza precedenti.

L'importanza critica dell'integrazione dei dati nella mappatura moderna del suolo

L'integrazione di diverse fonti di dati è diventata fondamentale per comprendere le caratteristiche del terreno in modo completo. Mentre i dati geospaziali forniscono una vasta copertura spaziale che sarebbe impossibile raggiungere attraverso il lavoro sul campo da solo, le misurazioni sul campo offrono le informazioni precise e localizzate necessarie per convalidare e migliorare i dati in senso remoto.

Punti di forza complementari di diverse fonti di dati

I dati principali riguardano le informazioni raccolte direttamente dal campo, comprese le misurazioni, i dati e le informazioni raccolte attraverso osservazioni sul campo, indagini, scavi, sensori e tecniche di telerilevamento. Ogni fonte di dati offre vantaggi unici al processo di mappatura. Il telerilevamento fornisce una visione sinottica delle grandi aree, consentendo una raccolta coerente dei dati su vasti territori.

I Big Data Geospatial emergenti (GBD) sono considerati come complemento ai dati RS e contribuiscono a contribuire alla nostra comprensione delle terre urbane dagli aspetti fisici (cioè, copertura urbana) agli aspetti socioeconomici (cioè, uso urbano del terreno). Questa integrazione consente una comprensione più olistica delle caratteristiche del terreno che si estende oltre semplici attributi fisici per includere dimensioni funzionali e socioeconomiche.

Indirizzo di qualità e affidabilità dei dati

L'informazione geospaziale è fondamentale per prendere decisioni ben informate sugli aspetti sociali, economici e ambientali dello sviluppo sostenibile. Tuttavia, la qualità di queste decisioni dipende interamente dall'affidabilità dei dati sottostanti. I dati geospaziali imprecisi possono portare a interpretazioni e decisioni sbagliate.

L'integrazione delle misurazioni sul campo con dati geospaziali serve come meccanismo di controllo della qualità critica. Le osservazioni sul campo possono identificare e correggere gli errori nei dati a distanza, mentre i dati geospaziali possono aiutare a ottimizzare le strategie di campionamento individuando aree in cui i dati della struttura sono più necessari.

Fonti di dati principali per la mappatura integrata del terreno

L'integrazione di dati geospaziali e misurazioni sul campo richiede la comprensione delle varie fonti di dati disponibili e delle loro caratteristiche. La mappatura moderna si basa su una gamma sempre più diversificata di tecnologie e metodologie di raccolta dati.

Tecnologie di rilevamento remoto

Il telerilevamento costituisce la colonna portante della moderna raccolta di dati geospaziali, fornendo osservazioni costanti e ripetibili in aree di grandi dimensioni. Il telerilevamento raccoglie informazioni sulla superficie terrestre utilizzando sensori su piani o satelliti. Permette di catturare immagini, dati di elevazione e altre informazioni geospaziali che possono essere utilizzate per mappare e monitorare i cambiamenti ambientali.

I dati RS con l'alta risoluzione spatiotemporale, la risoluzione geometrica fine, la copertura ampia e gli aggiornamenti tempestivi stanno diventando una fonte di dati significativa che è stato l'unico metodo possibile per ottenere informazioni LC su vaste regioni ad un prezzo ragionevole e una precisione appropriata a causa della raccolta di dati ripetitiva allo sforzo lavorabile.

La tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizza i laser per misurare le distanze e creare precise rappresentazioni 3D della superficie terrestre. È comunemente utilizzata per creare modelli di elevazione digitale e mappe del terreno. Questa tecnologia ha rivoluzionato la mappatura della struttura del terreno e della vegetazione, fornendo informazioni tridimensionali dettagliate che completano le tradizionali immagini ottiche.

Metodi di raccolta dati sul campo

Indagini e lavori sul campo: raccolta dati on-the-ground attraverso sondaggi e misurazioni possono acquisire informazioni preziose. Le misurazioni sul campo comprendono una vasta gamma di attività, dalla semplice raccolta di punti GPS alle indagini ecologiche dettagliate e al campionamento del suolo.

L'acquisizione dei dati GIS include diversi metodi per la raccolta dei dati spaziali in un database GIS, che possono essere raggruppati in tre categorie: cattura dei dati primari, fenomeni di misurazione diretta nel campo (ad esempio, telerilevamento, sistema di posizionamento globale); cattura dei dati secondari, estrazione di informazioni da fonti esistenti che non sono in forma GIS, come le mappe cartacee, attraverso la digitalizzazione; e trasferimento dei dati, la copia dei dati da fonti esterne come agenzie governative.

L'utilizzo di GPS e di apparecchiature di dati sul campo può registrare informazioni geolocalizzate. I dati sul campo vengono acquisiti e segnalati elettronicamente. La moderna raccolta di dati sul campo è stata rivoluzionata dalla tecnologia mobile, con smartphone e tablet dotati di capacità GPS che consentono una raccolta di dati efficiente e accurata che può essere immediatamente integrata nelle banche dati GIS.

Veicoli aerei senza equipaggio (UAV) e Drone Technology

I veicoli aerei senza equipaggio rappresentano un ponte tra le misurazioni tradizionali del campo e il telerilevamento satellitare, offrendo immagini ad alta risoluzione a scale e tempi flessibili. Gli UAV equipaggiati in modo speciale possono essere utilizzati per una scansione laser per un'indagine più accurata su un campo di petrolio e gas. I tamburi possono catturare immagini a risoluzioni di pochi centimetri, fornendo dettagli che superano anche le migliori immagini satellitari commerciali, rimanendo più a basso costo rispetto a quelle tradizionali.

Metodi e tecniche per l'integrazione dei dati

L'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo comporta diversi approcci metodologici sofisticati, che si sono evoluti in modo significativo con progressi nella potenza informatica, nelle capacità software e nella comprensione dei rapporti spaziali.

Sistemi di informazione geografica come piattaforme di integrazione

Un sistema informativo geografico (GIS) è costituito da hardware e software integrati per computer che memorizzano, gestiscono, analizzano, modificano, eseguono e visualizzano i dati geografici. Le piattaforme GIS sono l'ambiente primario per integrare diversi set di dati geospaziali, fornendo strumenti per l'overlay dei dati, l'analisi spaziale e la visualizzazione.

Immaginate i dati ambientali raccolti da studi sul campo, immagini satellitari che mostrano la copertura forestale e i modelli meteo tracciati da stazioni di monitoraggio. GIS può integrare tutte queste informazioni, fornendo una visione olistica dell'ambiente. Questa capacità di integrazione rende GIS indispensabile per applicazioni di mappatura terra moderna.

Il libro esplora come estrarre informazioni da immagini a distanza, GIS e GPS, e come combinare questo con i dati di campo, la venzione, il suolo e l'ambiente, per produrre un modello spaziale che può essere ricostruito e visualizzato utilizzando il software GIS. Il processo prevede una attenta considerazione dei sistemi di coordinate, delle proiezioni e dei formati di dati per garantire che le informazioni provenienti da diverse fonti si allineino correttamente nello spazio geografico.

Integrazione di primo piano e di decisione-Level

Le strategie di integrazione per le funzioni RS e GBD sono state classificate in integrazione a livello di funzionalità (FI) e integrazione a livello decisionale (DI). Per essere più specifico, il metodo FI integra le caratteristiche RS e GBD e classifica i tipi di utilizzo del terreno urbano utilizzando i set di funzionalità integrati; il metodo DI elabora RS e GBD in modo indipendente e poi fonde i risultati di classificazione basati sulle regole di decisione.

L'integrazione a livello di funzionalità combina dati grezzi o caratteristiche derivate da più fonti prima della classificazione o dell'analisi. Questo approccio consente agli algoritmi di identificare modelli e relazioni tra diversi tipi di dati simultaneamente. Ad esempio, le informazioni spettrali dalle immagini satellitari potrebbero essere combinate con dati di elevazione da LiDAR e dati di interesse da indagini sul campo per creare una serie completa di funzionalità per la classificazione dell'uso del terreno.

L'integrazione a livello di decisione, in alternativa, elabora ogni fonte di dati in modo indipendente e combina i risultati. Questo approccio può essere vantaggioso quando diverse fonti di dati richiedono tecniche di elaborazione specializzate o quando si tratta di dati di qualità o affidabilità variabili. La classificazione finale o il prodotto di mappatura emerge da regole che riconciliano le informazioni potenzialmente in conflitto da diverse fonti.

Apprendimento della macchina e applicazioni di intelligenza artificiale

I dati geospaziali, combinati con tecnologie avanzate come il telerilevamento e i sistemi di informazione geografica, nonché l'analisi avanzata dei dati, l'apprendimento profondo e le tecniche di machine learning, servono come fonte vitale e affidabile di informazioni per il processo decisionale in uno sviluppo sostenibile sia per i settori pubblici che privati.

Questa integrazione consente la creazione di modelli predittivi in grado di individuare caratteristiche e variazioni di utilizzo del terreno, copertura del suolo e condizioni ambientali. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono elaborare vaste quantità di dati geospaziali integrati e di campo per identificare modelli complessi che sarebbero difficili o impossibili da rilevare attraverso metodi di analisi tradizionali.

Le tecnologie AI stanno rivoluzionando la geo-mapping automatizzando i processi, migliorando l'accuratezza, consentendo il monitoraggio in tempo reale e migliorando l'integrazione e l'analisi di diverse fonti di dati. L'estrazione automatica delle caratteristiche è un esempio attraverso il quale gli algoritmi AI analizzano grandi volumi di dati geospaziali per identificare automaticamente le caratteristiche come strade, edifici, corpi di acqua e punti di riferimento.

Gestione dei dati e del trattamento basato su cloud

GEE è una piattaforma basata su cloud che fornisce l'accesso ai servizi gratuiti di immagini satellitari e aeronautiche e offre potenza computazionale, attraverso le sue interfacce di programma di applicazione (API) tra cui il Programma Copernico dell'ESA, la NASA e l'indagine geologica statunitense. Le piattaforme di calcolo cloud come Google Earth Engine hanno democratizzato l'accesso ai dati geospaziali e alle capacità di elaborazione, consentendo ai ricercatori e ai professionisti di condurre analisi in tutto il mondo sofistica senza richiedere costosi infrastrutture locali.

I sistemi basati su cloud offrono scalabilità, consentendo ai processi di mappatura di gestire grandi volumi di dati e complesse attività computazionali. Con l'infrastruttura cloud, le applicazioni di mappatura possono scalare o ridurre la domanda, garantendo un'elaborazione efficiente e un'analisi dei dati geospaziali. Questa flessibilità è particolarmente preziosa per progetti di mappatura di grandi aree che sarebbero impraticabili utilizzando risorse di calcolo desktop tradizionali.

Procedure di elaborazione e di garanzia della qualità

L'integrazione efficace dei dati geospaziali e delle misurazioni sul campo richiede procedure rigorose di elaborazione dei dati e di garanzia della qualità, che assicurano che i prodotti finali di mappatura siano precisi, affidabili e adatti alle loro finalità.

Preprocessing e standardizzazione

Ci sono alcune considerazioni che possono integrare diverse fonti di dati in un database unico, tra cui: riferimento spaziale dei dati, proiezione dei dati e formato dei dati. Prima dell'integrazione, tutte le fonti di dati devono essere portate in un sistema di riferimento e formato spaziale comune.

Il software GIS fornisce strumenti per: Pulire e Standardizzare i dati: Garantire la coerenza e l'accuratezza dei dati per l'integrazione senza soluzione di continuità all'interno del sistema. La pulizia dei dati comporta l'identificazione e la correzione degli errori, la rimozione dei duplicati e il riempimento dei vuoti nei dati.

Se la vostra organizzazione raccoglie i dati di localizzazione, è necessario disporre di una procedura di funzionamento standard per la raccolta di dati geospaziali. È la migliore pratica per conoscere il manuale operativo dell'apparecchiatura e per avere procedure standard o una lista di controllo in atto che gli operatori devono completare per ogni posizione campione raccolto.

Validazione della verità di terra e valutazione dell'accuratezza

Il principio fondamentale per tutta la valutazione dell'accuratezza è quello di confrontare le stime con la realtà e di quantificare la differenza tra i due. Nel contesto delle classificazioni di copertura terrestre basate su telerilevamento, le "stimate" sono le classi mappate per ogni pixel, e la "realtà" è la copertura del terreno reale nelle aree corrispondenti a ciascun pixel.

Le misurazioni sul campo svolgono un ruolo cruciale nella valutazione dell'accuratezza fornendo i dati di riferimento contro i quali vengono confrontate le classificazioni telerilevate. Tali dati sono spesso chiamati "base-truth" dati, e in genere sono costituiti da osservazioni sul campo georeferenziate della copertura del terreno. La qualità e la rappresentatività di questi campioni di base influiscono direttamente sull'affidabilità delle valutazioni di precisione.

La maggior parte degli approcci di classificazione delle copertine di terra sono supervisionati e richiedono dati di taratura (formazione) composti da campioni di riferimento di classi di copertura terrene conosciute.

La valutazione dell'accuratezza è un elemento critico della Land Cover 2.0. Le valutazioni di precisione che sono stati stabilmente defensabili e trasparenti sono essenziali per garantire l'integrità dei prodotti sviluppati e consentire la fiducia e l'assorbimento degli utenti finali.

Considerazioni spaziali e temporanee

È importante conoscere l'accuratezza dei dati per rimanere al di là di tale livello di accuratezza per l'utilizzo dei dati. Se i dati vengono raccolti in scala 1:100.000, è inappropriato utilizzarlo per modellarlo a scala 1:12,000 e segnalare l'accuratezza della mappa a 1:12,000. Capire le limitazioni di risoluzione spaziale e accuratezza delle diverse fonti di dati è essenziale per un'adeguata integrazione e applicazione.

L'allineamento temporaneo tra le misurazioni sul campo e i dati in senso remoto è altrettanto importante: la copertura del terreno può cambiare rapidamente a causa delle variazioni stagionali, delle attività agricole o delle perturbazioni come incendi o inondazioni.

Applicazioni dei dati geospaziali integrati e delle misurazioni sul campo

L'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo supporta un'ampia gamma di applicazioni in diversi settori, che dimostrano il valore pratico della mappatura completa e accurata del terreno per affrontare le sfide del mondo reale.

Pianificazione urbana e sviluppo

Le capacità predittive di questo approccio integrato hanno implicazioni trasformative per vari ambiti, tra cui la gestione del territorio, la pianificazione urbana e la valutazione ambientale.

I progettisti urbani si affidano a accurate mappe di uso del suolo per guidare le decisioni di sviluppo, identificare le sedi adatte per le infrastrutture e monitorare i modelli di crescita urbana. I dati geospaziali integrati forniscono le informazioni dettagliate e attuali necessarie per una pianificazione urbana efficace.

I nostri risultati forniscono una retrospettiva di diverse caratteristiche da RS e GBD, strategie di integrazione RS e GBD, e loro pro e contro, che potrebbero contribuire a definire il quadro per il futuro urbanistico utilizzo mappatura e migliore supporto urbanistica, valutazione dell'ambiente urbano, monitoraggio di disastri urbani e analisi del traffico urbano.

Gestione e conservazione dell'ambiente

GIS ha rivoluzionato la conservazione dell'ambiente, offrendo strumenti per monitorare i cambiamenti climatici, valutare gli impatti ambientali e gestire disastri come inquinamento, incendi boschivi e fuoriuscite di petrolio.

Agenzie come l'US Geological Survey, il US Fish and Wildlife Service e altre agenzie federali e statali stanno utilizzando il GIS per aiutare i loro sforzi di conservazione. La combinazione di monitoraggio satellitare e indagini sul campo consente una valutazione completa delle condizioni ambientali in grandi aree, mantenendo i dettagli necessari per interventi di gestione efficaci.

La tecnologia forestale è fondamentale per combattere la deforestazione e la gestione delle risorse. I gestori forestali utilizzano dati integrati per monitorare la salute delle foreste, rilevare operazioni di registrazione illegale, pianificare la raccolta e valutare il rischio di incendio. La sinergia tra il rilevamento remoto e le misurazioni sul campo consente una gestione e la conservazione più efficaci della foresta.

Applicazioni agricole e Agricoltura di precisione

La tecnologia GIS ha trasformato l'agricoltura, consentendo un'agricoltura di precisione, una mappatura del suolo e un'efficace pianificazione delle rotazioni di colture e bestiame. Gli agricoltori e i gestori agricoli utilizzano dati geospaziali integrati per ottimizzare la produzione delle colture, gestire l'irrigazione, applicare fertilizzanti e pesticidi in modo più efficiente e monitorare la salute delle colture durante la stagione in crescita.

Tuttavia, molti paesi in via di sviluppo stanno lottando per monitorare efficacemente le risorse terrestri a causa della mancanza di sostegno finanziario e dell'accesso limitato a tecnologie adeguate.

Gestione delle risposte e dei rischi

I dati geospaziali possono aiutare a salvare vite, ridurre i danni e migliorare la comunicazione. I dati geospaziali possono essere utilizzati dalle autorità federali come FEMA per creare mappe che mostrano l'entità di un disastro, la posizione delle persone in difficoltà, e la posizione dei detriti, creare modelli che stimano il numero di persone a rischio e la quantità di danni, migliorare la comunicazione tra i rispondenti di emergenza, i gestori di terra e gli scienziati, nonché identificare i percorsi di ricerca per individuare dove assegnare risorse mediche, come

L'integrazione dei dati satellitari in tempo reale con osservazioni sul campo consente una rapida valutazione degli impatti dei disastri e supporta una risposta efficace alle emergenze. Questa capacità è particolarmente preziosa per i disastri naturali come inondazioni, terremoti e uragani, dove le informazioni tempestive e accurate possono salvare vite e ridurre le perdite economiche.

Monitoraggio dei cambiamenti climatici e sviluppo sostenibile

L'attuazione di iniziative globali per lo sviluppo sostenibile, la mitigazione dei cambiamenti climatici e il mantenimento delle funzioni di biodiversità e ecosistema, come la Convenzione quadro delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici (UNFCCC), l'Accordo di Parigi e la Dichiarazione di COP26 Glasgow, la Convenzione sulla diversità biologica, gli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite, e altri dipendono dalla tempestiva fornitura di dati rilevanti sul cambiamento di copertura del suolo e dell'uso del suolo (LCLUC) a scala globale, nazionale e locale.

I dati geospaziali possono essere utilizzati per analizzare, modellare e mappare le questioni di sviluppo sostenibile, fornendo un quadro per la collaborazione, il consenso e il processo decisionale basato sulle prove. L'integrazione di più fonti di dati consente un monitoraggio completo dei cambiamenti ambientali e la valutazione dei progressi verso gli obiettivi di sostenibilità.

Vantaggi e vantaggi degli approcci integrati

L'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo offre numerosi vantaggi rispetto agli approcci che si basano su singole fonti di dati, che si estendono su dimensioni tecniche, economiche e pratiche.

Maggiore precisione spaziale e dettaglio

Il rilevamento remoto fornisce una copertura coerente in aree di grandi dimensioni, ma può lottare per distinguere alcuni tipi di copertura terrestre o per rilevare caratteristiche più piccole della risoluzione spaziale del sensore. Le misurazioni del campo possono convalidare e affinare le classificazioni a distanza, correggere gli errori e fornire dettagli aggiuntivi, se necessario.

Integrare RS e GBD potrebbe essere un modo efficace per combinare aspetti fisici e socioeconomici con un grande potenziale per la classificazione di uso urbano di alta qualità. Questa integrazione consente di mappare prodotti che catturano sia le caratteristiche fisiche del paesaggio che gli attributi funzionali o socioeconomici che potrebbero non essere direttamente osservabili dalle immagini satellitari.

Gestione delle risorse migliorata e gestione delle decisioni

Le informazioni accurate e dettagliate sul territorio supportano una migliore gestione delle risorse in diversi settori. I decisori possono utilizzare dati geospaziali integrati per identificare posizioni ottimali per lo sviluppo, privilegiare le aree per la conservazione, assegnare le risorse in modo più efficiente e monitorare l'efficacia degli interventi di gestione.

Le informazioni di base relative all'uso/copertura del suolo sono quindi critiche sia per l'analisi scientifica che per le attività decisionali. Senza queste informazioni gli scienziati non possono completare studi validi e i decisori spesso non riescono a prendere le scelte corrette. La comprensione completa fornita dai dati integrati riduce l'incertezza e supporta il processo decisionale più sicuro.

Costo-efficacia ed efficienza

La raccolta di dati geospaziali e misurazioni sul campo richiede investimenti, l'approccio integrato può essere più conveniente che affidarsi esclusivamente a sondaggi sul campo. Il telerilevamento fornisce una copertura ampia a costi relativamente bassi per area unitaria, riducendo la necessità di un ampio lavoro sul campo. Le misurazioni sul campo possono quindi essere strategicamente mirate a aree in cui forniscono il maggior valore per la validazione e la caratterizzazione dettagliata.

Snellimento dei flussi di lavoro e ottimizzazione dei processi, GIS può migliorare significativamente l'efficienza. Immaginate una società di utilità che utilizza GIS per pianificare le rotte di servizio. Possono ridurre i tempi di viaggio, ottimizzare i programmi tecnici e ridurre i costi di carburante, fattorizzando i modelli di traffico e i dati in tempo reale.

Monitoraggio temporaneo e rilevamento dei cambiamenti

La tecnologia GIS offre ai ricercatori la possibilità di esaminare le variazioni dei processi terrestri nei giorni, nei mesi e negli anni attraverso l'utilizzo di visualizzazioni cartografiche.

L'integrazione dei dati di rilevamento remoto delle serie temporali con misurazioni periodiche sul campo consente un monitoraggio efficace dei cambiamenti nel tempo della copertura terrestre. Questa capacità è essenziale per il monitoraggio della deforestazione, dell'espansione urbana, dell'intensificazione agricola e di altri processi dinamici.

Sfide e considerazioni nell'integrazione dei dati

Nonostante i numerosi vantaggi, l'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo presenta diverse sfide che devono essere affrontate per raggiungere risultati ottimali.

Compatibilità dei dati e problemi di standardizzazione

I produttori diversi possono rappresentare lo stesso oggetto del mondo reale in modi distinti, portando a una varietà di tipi di dati, formati e informazioni semantiche. Di conseguenza, l'acquisizione di dati spaziali per scopi specifici genera un grande volume di dati che non possono essere generalizzati o moltiplicati e possono portare a soluzioni inefficienti se non si adattano agli obiettivi selezionati.

La riconciliazione di queste differenze richiede un'attenta preelaborazione e può introdurre incertezze. L'istituzione e l'adeguamento di norme di dati possono contribuire a mitigare queste sfide, ma la standardizzazione universale rimane difficile data la diversità dei produttori e delle applicazioni di dati.

Smaltimento e risoluzione

Le sorgenti di dati geospaziali variano ampiamente nella loro risoluzione spaziale, temporale e tematica. Le immagini satellitari possono avere dimensioni di pixel che vanno da sotto-metro a chilometri, mentre le misurazioni sul campo rappresentano osservazioni punto o piccole aree campione. L'integrazione dei dati su queste diverse scale richiede un'attenta considerazione di come le informazioni su una scala si riferiscono alle informazioni in un'altra.

Il livello di accuratezza e di efficienza delle tecniche RS, tuttavia, si basa sulla capacità del sensore di caratterizzare l'eterogeneità spaziale di LC con errore trascurabile.

Requisiti di volume e di elaborazione dati

Si discute anche delle difficoltà che si presentano con i grandi dati geospaziali, compresa la necessità di algoritmi affidabili in grado di gestire enormi set di dati, problemi di scala e dati eterogenei. I moderni set di dati geospaziali possono essere enormi, in particolare quando si integrano immagini ad alta risoluzione, dati LiDAR e misurazioni sul campo estese.

Le piattaforme di cloud computing hanno contribuito a risolvere queste sfide fornendo capacità di elaborazione scalabili, ma i costi di trasferimento, archiviazione e elaborazione dei dati rimangono considerevoli per i progetti di mappatura su larga scala.

Gestione della qualità e dell'incertezza

Nonostante i enormi potenziali vantaggi dell'utilizzo dei dati geospaziali in vari campi, ci sono ancora delle sfide da superare che limitano la capacità di sbloccare il suo pieno potenziale. Tutte le fonti di dati contengono errori e incertezze, e queste possono propagarsi attraverso il processo di integrazione e analisi. Le misurazioni sul campo possono essere influenzate da errori di osservazione, limitazioni di apparecchiature o errori di campionamento.

L'integrazione efficace dei dati richiede una considerazione esplicita della qualità e dell'incertezza dei dati, che comprende la documentazione dei metodi di raccolta dei dati, la valutazione dell'accuratezza e la propagazione delle stime dell'incertezza attraverso i flussi di lavoro analitici.

Migliori Pratiche per l'integrazione dei dati di successo

Il raggiungimento di una corretta integrazione dei dati geospaziali e delle misurazioni sul campo richiede l'adesione alle migliori pratiche stabilite, che contribuiscono a garantire che gli sforzi di integrazione producano prodotti di mappatura precisi, affidabili e utili.

Sviluppa obiettivi e requisiti chiari

Prima di iniziare la raccolta e l'integrazione dei dati, definire chiaramente gli obiettivi del progetto di mappatura e i requisiti per i prodotti finali. Quali classi di copertura del terreno devono essere mappate? Che livello di accuratezza è richiesto? Quale risoluzione spaziale e temporale è necessario? Queste domande dovrebbero guidare le decisioni sulle fonti di dati, metodi di raccolta e approcci di integrazione.

La strategia dei dati geospaziali dovrebbe essere basata su obiettivi di sovra-archiviazione che mirano a creare un ambiente in cui i dati geospaziali sono credibili, affidabili e servono e supportano lo scopo del suo utilizzo.

Implementazione procedure di controllo della qualità rigorose

Il controllo della qualità deve essere integrato durante la raccolta, il trattamento e il flusso di lavoro di integrazione dei dati, che comprende la calibrazione dei sensori, la convalida delle misurazioni GPS, il controllo degli errori di immissione dei dati e la gestione di valutazioni di accuratezza sistematiche.

Per poter essere con successo il processo di classificazione delle immagini, occorre considerare diversi fattori tra cui la disponibilità di immagini di qualità Landsat e dati secondari, un preciso processo di classificazione e le esperienze e le competenze dell'utente delle procedure.

Ottimizzare le strategie di campionamento

Le misure di campo sono spesso la componente più costosa e di lunga durata dei progetti integrati di mappatura. L'ottimizzazione delle strategie di campionamento può migliorare l'efficienza mantenendo la qualità dei dati. Il design del campione dipende da diverse variabili come le proporzioni delle classi di copertura del terreno e gli errori standard che ci aspettiamo per la classificazione globale delle copertine del terreno e le classi singole.

Gli approcci di campionamento strategico utilizzano analisi preliminari di rilevamento remoto per individuare le aree in cui le misurazioni sul campo forniranno il maggior valore; ciò potrebbe includere aree di elevata incertezza nelle classificazioni di telerilevamento, zone di transizione tra i tipi di copertura del suolo o regioni in fase di rapido cambiamento.

Documento Metadati e fasi di elaborazione

La documentazione completa dei metadati è essenziale per l'integrazione dei dati e l'usabilità a lungo termine. I metadati dovrebbero descrivere fonti di dati, metodi di raccolta, sistemi di coordinate, valutazioni di accuratezza e passaggi di elaborazione.

I buoni metadati sulla precisione della posizione sono seguiti per l'utilizzo dei dati all'interno del GIS dell'organizzazione. I metadati ben documentati facilitano la condivisione e il riutilizzo dei dati, massimizzando il valore degli investimenti nella raccolta dei dati.

Promuovere la collaborazione interdisciplinare

L'integrazione efficace dei dati geospaziali e delle misurazioni sul campo richiede spesso competenze di molteplici discipline, tra cui il telerilevamento, il GIS, l'ecologia del campo, le statistiche e l'informatica.

La difficoltà di gestione multidisciplinare dei dati con nuove tecnologie come RS satellitare e Sistemi Informativi Geografici (GIS) sono stati spesso utilizzati per superare i problemi. Tali tecnologie generano informazioni per l'analisi, la visualizzazione e il monitoraggio delle dinamiche di copertura del terreno per la gestione ambientale.

Le direzioni e le tecnologie emergenti

Il campo dell'integrazione dei dati geospaziali continua ad evolversi rapidamente, guidato da progressi tecnologici e da una crescente domanda di informazioni accurate e tempestive sul territorio.

Tecnologie avanzate del sensore

I sensori iperspectral catturano centinaia di bande spettrali strette, consentendo una caratterizzazione più dettagliata dei tipi di copertura terrestre. I sensori radar di apertura sintetico (SAR) possono penetrare le nuvole e operare giorno o notte, fornendo funzionalità di monitoraggio costanti nelle regioni con frequenti copertura cloud.

Le costellazioni Sentinel-2 e Planet forniscono dati a una risoluzione spaziale più elevata e con intervalli di ripetizione più brevi. Tuttavia, Landsat è l'unica fonte di dati satellitari a media risoluzione disponibile in pubblico (30 m) disponibile prima del 2016, permettendo una valutazione storica di LCLUC storica e di alta qualità. La proliferazione delle costellazioni satellitari sta aumentando notevolmente la disponibilità di dati geospaziali di alta qualità.

Intelligenza artificiale e profonda apprendimento

Grazie alla natura contestuale delle terre costruite, in particolare degli insediamenti, abbiamo utilizzato un algoritmo di reti neurali di convoluzione profonda (CNN) per mappare questa classe tematica. Abbiamo utilizzato l'architettura U-Net CNN che ha dimostrato di lavorare robustamente su una varietà di compiti nel telerilevamento.

Questi algoritmi avanzati possono imparare modelli complessi da dataset integrati, potenzialmente identificare i rapporti tra firme di rilevamento remoto e condizioni di terra che sarebbero difficili da specificare manualmente.

Scienza e dati di Crowdsourced

Un nuovo approccio interessante per la creazione di dati di validazione è quello di utilizzare foto geotagged pubblicamente disponibili, come quelli disponibili attraverso Flickr o altri siti dove le persone condividono le loro foto. Soprattutto per le città e i siti turistici popolari, Internet contiene un vasto archivio di foto geotagged che possono essere utilizzati da chiunque come osservazioni sul campo.

I dati di Crowdsourced provenienti da scienziati cittadini e piattaforme di social media rappresentano una fonte crescente di informazioni di base. Mentre il controllo della qualità rimane una sfida, queste fonti di dati possono fornire preziose informazioni supplementari, in particolare per i fenomeni o le aree in cui le indagini sul campo tradizionali sono impraticabili.

Monitoraggio in tempo reale e in tempo reale

L'integrazione della raccolta dati e del GIS possono fornire ai clienti informazioni in tempo reale (cioè, dashboard) sullo stato dei loro progetti. I progressi nella tecnologia satellitare, nella trasmissione dei dati e nelle capacità di elaborazione consentono un monitoraggio in tempo quasi reale dei cambiamenti di copertura del terreno. Questa capacità è particolarmente preziosa per applicazioni come risposta al disastro, rilevamento di deforestazione illegale e monitoraggio agricolo.

L'integrazione dei dati satellitari in tempo reale con sensori di campo automatizzati e dispositivi IoT promette di creare sistemi di monitoraggio continuo che possano rilevare e rispondere alle modifiche che si verificano, e questi sistemi richiederanno nuovi approcci all'integrazione dei dati in grado di gestire i dati in streaming e fornire avvisi tempestivi e aggiornamenti.

Migliorata Accessibilità dei dati e interoperabilità

L'Open Geospatial Consortium (OGC) è un consorzio internazionale di 384 aziende, agenzie governative, università e individui che partecipano a un processo di consenso per sviluppare specifiche di geoprocessing pubblicamente disponibili. Interfacce e protocolli aperti definiti da OpenGIS Specifications supportano soluzioni interoperabili che "geo-enable" i servizi Web, wireless e basati sulla posizione, e l'IT mainstream, e abilitano gli sviluppatori di tecnologia per rendere accessibili tutti i tipi e servizi spaziali complessi e utili

Gli sforzi per migliorare l'accessibilità dei dati e l'interoperabilità attraverso standard aperti e piattaforme di condivisione dei dati rendono più facile l'integrazione di diversi dataset geospaziali.

Portachiavi per i praticanti

Per i professionisti che lavorano su progetti di mappatura del terreno, diversi principi chiave dovrebbero guidare l'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo:

  • Precisione spaziale avanzata:[] L'integrazione di più fonti di dati fornisce mappe terrestri più accurate e dettagliate di qualsiasi singola fonte da sola, consentendo una migliore caratterizzazione dei paesaggi complessi.
  • Gestione delle risorse più grande:[[] L'informazione globale delle terre supporta una più efficace allocazione delle risorse, sia per la conservazione, lo sviluppo, o la risposta ai disastri.
  • Informato processo decisionale:[ I dati geospaziali integrati di alta qualità riducono l'incertezza e consentono decisioni più sicure sull'uso del suolo, sulla gestione delle risorse e sullo sviluppo delle politiche.
  • Monitoring land change nel tempo:[] La combinazione di rilevamento remoto delle serie temporali con convalida periodica del campo consente un monitoraggio efficace delle dinamiche di copertura del terreno e la valutazione degli interventi di gestione.
  • Acquisizioni convenienti:[] Integrazione strategica del telerilevamento a copertura larga con misurazioni mirate sul campo fornisce informazioni complete più efficiente di indagini sul campo estese da sole.
  • L'assicurazione della qualità è essenziale:[ Le procedure di controllo della qualità e le valutazioni di precisione rigorose sono fondamentali per garantire l'affidabilità dei prodotti di mappatura integrati.
  • La documentazione dei dati conta:[ La documentazione completa delle fonti di dati, dei metodi e della qualità consente un uso appropriato e facilita la condivisione e il riutilizzo dei dati.
  • La collaborazione interdisciplinare migliora i risultati:[] Il raggruppamento di competenze da remoto, GIS, scienze del campo e analisi dei dati porta a approcci di integrazione più efficaci.

Conclusioni

L'integrazione dei dati geospaziali con misurazioni sul campo rappresenta un potente approccio alla mappatura del terreno che sfrutta i punti di forza complementari delle tecnologie di telerilevamento e delle osservazioni basate su terra. Questa metodologia integrata consente la creazione di mappe complete e accurate per l'utilizzo del suolo e per la copertura del suolo che supportano applicazioni critiche nella pianificazione urbana, nella gestione ambientale, nell'agricoltura, nella risposta ai disastri e nel monitoraggio dei cambiamenti climatici.

Mentre rimangono sfide legate alla compatibilità dei dati, alle mismatiche di scala e ai requisiti di elaborazione, i progressi nella tecnologia GIS, nel cloud computing, nell'apprendimento delle macchine e nelle capacità dei sensori migliorano continuamente la nostra capacità di integrare in modo efficace diverse fonti di dati.

Il successo nella mappatura integrata richiede un'attenta pianificazione, un controllo rigoroso della qualità, una documentazione completa e una collaborazione interdisciplinare. Seguendo le migliori pratiche e sfruttando le tecnologie emergenti, i professionisti possono creare prodotti per la mappatura del terreno che forniscono informazioni accurate, dettagliate e tempestive necessarie per affrontare sfide ambientali, sociali ed economiche.

Come le richieste globali per lo sviluppo sostenibile, la mitigazione dei cambiamenti climatici e la conservazione della biodiversità si intensificano, l'importanza delle informazioni accurate sul territorio crescerà solo. L'integrazione dei dati geospaziali con le misurazioni sul campo fornisce la base per i sistemi di monitoraggio del terreno completi necessari per supportare l'intuizione decisionale basata sulle prove e per monitorare i progressi verso gli obiettivi di sostenibilità.