«جنایت رایج است. منطق نادر است. بنابراین، به جای جرم و جنایت، باید به منطق بپردازید.» “داده ها! داده ها! داده ها!” بی حوصله گریه کرد. “من نمی توانم آجر را بدون خاک رس بسازم.” – شرلوک هلمز، «ماجراجویی راش‌های مس»، سر آرتور کانن دویل

واتسون برای هولمز همان چیزی است که اطلاعات برای هوش. واتسون می‌توانست به داستان مشتری گوش دهد، وضعیت را مشاهده کند و تمام حقایق مربوطه را برای هولمز بازگو کند، اما او توانایی این را نداشت که قطعات به‌ظاهر تصادفی اطلاعات را در زنجیره‌ای منسجم از وقایع که منجر به فرضیه درست می‌شد، کنار هم بگذارد. یک کامپیوتر می تواند واتسون شود، اما برای شرلوک بودن یک انسان لازم است. با این حال، انسانی که توسط سوگیری های شناختی گمراه می شود، در نهایت به عنوان بازرس لسترید تمام می شود و همیشه به نتیجه اشتباه می رسد.

وقتی نوبت به داده‌ها می‌رسد، قیاس نوشیدن از شیلنگ آتش نشانی دست کم گرفته می‌شود. در نظر بگیرید که اندازه یک تصویر دیجیتال می تواند ترابایت باشد و هر روز میلیون ها تصویر گرفته می شود. فیسبوک روزانه 4 پتابایت داده تولید می کند و هر روز 500 میلیون توییت و 306 میلیارد ایمیل وجود دارد. علاوه بر این، 20 میلیارد دستگاه متصل وجود دارد. در مجموع، جهان هر روز 2.5 کوئینتیلیون بایت داده تولید می کند. اگر یک دانه شن نشان دهنده یک بایت داده باشد، هر سه روز بیشتر از دانه های شن روی زمین داده ایجاد می شود و فقط در حال افزایش است.

جایی در تمام این داده ها سیگنال ها هستند. سیستم های اطلاعاتی تهدید بلادرنگ به دنبال آن سیگنال ها قبل از وقوع رویداد بزرگ بعدی هستند. این یک شکار پرمخاطره برای لویاتان است، با این تفاوت که لویاتان تنها یک بسته شن است که با سرعت نور از میان ابری که توسط گرد و غبار پوشیده شده است حرکت می کند.

تفسیر یک سیگنال

حجم عظیم، تنوع و سرعت جریان مداوم داده‌ها بسیار فراتر از توانایی انسان برای پردازش است. پهنای باندی که اکثر سیستم ها می توانند تحمل کنند فراتر می رود. و به سرعت ظرفیت ذخیره، مدیریت و اقدام بر روی اطلاعات به موقع و مقرون به صرفه را از بین می برد. منابع بی نهایت نیستند. بهترین مدل برای مدیریت حجم عظیمی از داده ها، مغز انسان است. انسان ها حسگرهای بیولوژیکی هستند. هر لحظه از هر ثانیه از زندگی ما، بدن ما جریان بی پایانی از محرک ها را از منابع داخلی و خارجی دریافت می کند. 

بیشتر این محرک‌ها در سطح ناخودآگاه ثبت می‌شوند و تا زمانی که محرک‌ها عادی و مورد انتظار باشند، توسط ذهن خودآگاه مورد توجه قرار نمی‌گیرند. با این حال، اگر هر گونه ناراحتی را تجربه کنید، به ذهن خودآگاه اطلاع داده می شود. سپس تا زمانی که نرمال شود، کانون توجه می شود. از نظر خارجی، همین امر در مورد سیستم های داده رایانه ای نیز صدق می کند. شرایط عادی نادیده گرفته می شود، اما اگر چیزی غیرعادی مانند صدای ثابت بلند، یا دمای سردتر از حد معمول وجود داشته باشد، تمام توجه پردازش را به خود جلب می کند.

در قلمرو هوش اساساً کارکرد چیزها به این صورت است. الگوریتم‌ها برای یادگیری الگوهای عادی زندگی و شناسایی رویدادها، کلمات، نام‌ها و غیره نوشته شده‌اند. تا زمانی که داده‌ها در پارامترهای عادی قرار داشته باشند، توجه کمی به آن‌ها جلب می‌شود، اما به محض اینکه یک ناهنجاری از یک آستانه فراتر رفت یا چیزی الگوریتم را تحریک می‌کند. ، بلافاصله مورد توجه مرکز اطلاعات قرار خواهد گرفت. یک مثال را می توان در داشبورد نقشه رویداد جهانی مشاهده کرد. من شما را تشویق می کنم برای عضویت 72 ساعته رایگان ثبت نام کنید. 

اگر می خواهید ببینید اخبار واقعی چگونه به نظر می رسد، این یک نمونه است. تعداد حوادث واقعی که در سراسر کشور و در سراسر جهان اتفاق می‌افتد و هرگز در مورد آن‌ها نمی‌شنوید، که بسیاری از آنها موی سر و همه آنها منبع باز هستند، به معدود داستان‌هایی می‌افزاید که رسانه‌ها توانسته‌اند درباره حملات سایبری بگویند. صفحه را به پایین اسکرول کنید. فیلترهای زیادی وجود دارد، اما توصیه می‌کنم همه آن‌ها را خاموش کنید تا گستره کامل اطلاعات را ببینید. با کلیک کردن بر روی یک حادثه، منبع واقعی آن مشخص می شود تا بتوانید در مورد آن به طور کامل مطالعه کنید.

در زیر داشبورد حوادث بحرانی بی‌درنگ ارتش ایالات متحده به نام سیستم اشتراک‌گذاری اطلاعات مجازی تحلیلی مشترک (JARVISS) وجود دارد. این فعالیت ها را در نزدیکی تأسیسات ارتش ایالات متحده و دارایی های مستقل مورد علاقه در سراسر جهان ردیابی و نظارت می کند.

داشبورد دیگر برای حملات سایبری Check Point است که نشان می دهد تهدیدات سایبری تا چه حد در سراسر جهان تهاجمی هستند. در اینجا می توانید الگوهای حملات هماهنگ را مشاهده کنید. جنگی در جریان است. سربازان جنگجویان سایبری هستند. هیچ کشوری امن نیست نقشه تهدید سایبری زنده را مشاهده کنید .

تجزیه و تحلیل سریع در زمان واقعی

با نظارت بر این اطلاعات، تحلیلگران به دنبال ارتباطات هستند. اگر هواپیما از مسیر پرواز خود منحرف شود، به مرکز عملیات محلی اطلاع داده می شود. یک پرس و جو خودکار نشان می دهد که آیا دارایی های زیرساختی حیاتی یا سایر ساختارها و تأسیسات مهم در منطقه وجود دارد یا خیر. تحلیلگر می تواند فوراً نوع هواپیما، علامت تماس، هواپیما را برای چه کسی ثبت نام کرده و چه کسی طرح پرواز را ثبت کرده است، پیدا کند. 

رادار آب و هوا را می توان برای مشاهده اینکه آیا این دلیل احتمالی برای انحراف است یا خیر، روی آن قرار داد. گزارش‌های رویداد را می‌توان در زمان واقعی در منطقه مورد علاقه، همراه با فیدهای رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع ارتباطی نمایش داد. الگوهای ترافیک را می توان نمایش داد.

سوال مهمی که باید به آن پاسخ داده شود این است که آیا این یک تهدید بالقوه است؟ آیا ارتباطی با هر چیزی در جای دیگری وجود دارد؟ پرونده ای در مورد شخصی که برنامه پرواز را ثبت کرده است، فردی که فرض می شود خلبان است و شخص یا سازمانی که هواپیما در آن ثبت شده است، تهیه می شود. همه اینها در عرض چند دقیقه انجام می شود، در حالی که هواپیما یا به مسیر پرواز خود باز می گردد یا به انحراف خود ادامه می دهد. 

برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات در مورد هواپیما و انحراف آن با برج کنترل ترافیک هوایی تماس گرفته می شود. اگر برج پاسخی نداشته باشد، خلبان را با رادیو برای پاسخ ارسال می کند. مانیفست مسافر و خدمه نیز تجزیه و تحلیل می شود. تمام داده هایی که می توانند با هم جمع شوند – از جمله سوخت باقیمانده و محدودیت های عملکرد هواپیما – تجزیه و تحلیل می شوند.

الگوها از داده ها ظاهر می شوند. این الگوها به سمت عقب به یک علت و جلو به سمت نتیجه نهایی هدایت می شوند. یافتن این سرنخ ها در داده ها به تیمی از متخصصان از شش رشته هوش اولیه نیاز دارد.

• یک تحلیلگر اطلاعات تصویری پخش زنده و سنجش از راه دور را ارائه می کند.
• یک تحلیلگر هوش انسانی به دنبال عوامل انگیزشی و راه هایی برای کاهش تنش می باشد.
• یک متخصص هوش اندازه گیری و امضا محدودیت های عملیاتی و مکانیک و علم خاص سناریو را تعریف می کند.

• یک تحلیلگر اطلاعاتی منبع باز به مجموعه داده های منبع باز دسترسی پیدا می کند و برای ارائه سرنخ ها از آنها پرس و جو می کند.
• یک متخصص اطلاعات سیگنال روی ارتباطات و امضاهای الکترونیکی تمرکز می کند.
• یک تحلیلگر هوش مکانی همه اینها را گرد هم می آورد و از طریق نقشه ای که تیم استفاده می کند، زمینه فضایی را فراهم می کند که رویدادها را در زمان واقعی نشان می دهد.

این تحلیلگران و گاهی بسیاری دیگر همه این اطلاعات را جمع آوری می کنند و آنها را به اطلاعاتی تبدیل می کنند که تصمیم گیرندگان می توانند از آن برای اقدام استفاده کنند. هدف هوش همین است. همانطور که ریچارد هویر کهنه کار سیا گفت: “اطلاعات به دنبال روشن کردن ناشناخته ها هستند.”

خوشبختانه، اکثر هشدارها مثبت کاذب هستند، اما با هر یک از آنها به گونه‌ای رفتار می‌شود که گویی «همان» است. این نکات مثبت کاذب، تمرین‌های بسیار عالی و واقعی هستند که مهارت‌های تیم را تقویت می‌کنند و مغز را برای سرعت بخشیدن می‌کنند. این رویدادها می توانند تنها چند دقیقه یا چند ساعت طول بکشند. این یک هجوم آدرنالین است.

برای بررسی فیدهای داده‌های جریان مستقیم، Esri حجم فزاینده‌ای از داده‌ها را در ArcGIS Living Atlas خود دارد .

«ذهن من در رکود عصیان می کند. به من مشکل بده، به من کار بده، مبهم ترین رمزنگاری یا پیچیده ترین تحلیل را به من بده، و من در فضای مناسب خودم هستم…» – شرلوک هلمز، «نشانه چهار»، سر آرتور کانن دویل

ویلیام تولو برای اداره هوانوردی فدرال کار می کند. او فارغ التحصیل برنامه بورسیه مدیریت است. در حالی که در مأموریت ویژه در وزارت حمل و نقل ایالات متحده بود، ویلیام پروژه را برای جمع‌سپاری پایگاه داده آدرس ملی برای مشارکت داده‌های باز کاخ سفید رهبری کرد. او یک متخصص سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GISP) و یک سخنران STEMnet محقق مریلند است. 

او دارای مدرک فناوری اطلاعات جغرافیایی و مطالعات اطلاعاتی از دانشگاه نظامی آمریکا است و در حال حاضر مدرک خود را در زمینه رهبری سازمانی دریافت می کند. ویلیام پس از 23 سال خدمت به عنوان متخصص اطلاعات جغرافیایی و تصویربرداری، یک هوانورد نیروی دریایی، یک هواشناس و یک اقیانوس شناس تاکتیکی از نیروی دریایی ایالات متحده بازنشسته شد. او یکی از اولین افرادی در کشور بود که گواهینامه تخصصی زمین فضایی را از ایالات متحده دریافت کرد وزارت کار هنگام کار در مرکز فضایی ناسا استنیس در می سی سی پی. 

او متاهل است، از مسافرت کردن، حل مشکلات، بازی با داده ها لذت می برد و شیفته تکنولوژی جدید و زمینه تاریخی است. نقل قول مورد علاقه او این است: “ذهن مردی که با یک ایده جدید تغییر کرده است هرگز نمی تواند به بعد اصلی خود بازگردد.” ~ الیور وندل هلمز

NV5 Geospatial پلت فرم مدل سازی پیش بینی را برای بهبود برنامه های مدیریت پوشش گیاهی شرکت ها معرفی کرد.

NV5 Geospatial Trim Optimization را راه‌اندازی کرده است، یک پلت فرم مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده که شرکت‌های برق را قادر می‌سازد تا برنامه‌های مدیریت پوشش گیاهی را با ارزیابی‌های مبتنی بر ریسک افزایش دهند.

با استفاده از اطلاعات موجود از داده‌های لیدار و تاریخی، شرکت‌ها می‌توانند از Trim Optimization برای اولویت‌بندی فعالیت‌های پیرایش درخت با در نظر گرفتن خطر ناشی از درختان منفرد و سایر محدودیت‌های عملیاتی استفاده کنند.

درختان مقصر درصد زیادی از قطعی ها هستند و مدیریت پوشش گیاهی بزرگترین هزینه برای تاسیسات برق است. ایان بردی، معاون نوآوری برای NV5 Geospatial گفت: با این حال، شرکت‌های آب و برق به جای برنامه‌های مبتنی بر چرخه سنتی، فقط به دنبال برنامه‌های مدیریتی پیشگیرانه و مبتنی بر ریسک هستند. پلتفرم Trim Optimization NV5 Geospatial به شرکت‌های برق کمک می‌کند تا قابلیت اطمینان شبکه را از طریق تصمیم‌گیری بهتر بهبود بخشند، در حالی که از طریق کارآیی بیشتر و توانایی هدف‌یابی مناطقی که بیشترین پتانسیل برای مشکلات را دارند، در هزینه‌شان صرفه‌جویی می‌کند.

طبق یک نظرسنجی اخیر، ” تجزیه و تحلیل جغرافیایی، انعطاف پذیری و آمادگی شدید آب و هوا “، پوشش گیاهی یکی از بزرگترین منابع خاموشی است که بیش از نیمی از آن را تشکیل می دهد . اکثر پاسخ دهندگان همچنین خاطرنشان کردند که از داده ها برای تجزیه و تحلیل ریسک استفاده می کنند، اما محدودیت های بودجه اغلب آنها را از سرمایه گذاری در داده های مورد نیاز خود باز می دارد.

پلتفرم بهینه‌سازی تریم یک رویکرد مرحله‌ای برای شناسایی ریسک نسبی برای هدف قرار دادن کار مدیریت پوشش گیاهی در جایی که بیشترین تأثیر را خواهد داشت، اتخاذ می‌کند. با تخصص گسترده، NV5 Geospatial ابتدا چندین ویژگی مرتبط با قطع‌های ناشی از پوشش گیاهی را شناسایی می‌کند که می‌توانند از لیدار با تراکم بالا مدل‌سازی شوند و یک امتیاز ریسک نسبی ارائه کنند.

داده‌های ویژه ابزار، مانند اطلاعات خرابی درختان تاریخی یا سایر عوامل، می‌توانند برای بهبود بیشتر نتایج تجزیه و تحلیل شوند.

نمرات ریسک نهایی، ارزیابی کمی از ریسک ترکیبی را ارائه می‌دهد و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا برنامه‌های کاری را ایجاد کنند که تلاش‌های کاهش مدیریت پوشش گیاهی را در اولویت قرار دهد و منجر به کارایی عملیاتی بیشتر شود.

در سال های اخیر، فروچاله ها در سراسر جهان رخ داده است. یک سرویس جدید با استفاده از تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره ای، ابزار پیش بینی گودال را ارائه می دهد.

Synspective Inc. ، ارائه‌دهنده داده‌های ماهواره‌ای و راه‌حل‌های تحلیلی، یک ویژگی تشخیص گودال را منتشر کرده است که منطقه فرورفتگی زمین را پیش‌بینی می‌کند.

فروچاله ها اغلب در اثر فعالیت های انسانی (تونل زنی زیرزمینی، پمپاژ نفت/گاز، حفاری زیرزمینی زغال سنگ، پمپاژ آب های زیرزمینی و غیره) ایجاد می شوند. هنگامی که این فروچاله ها در مناطق مسکونی رخ می دهند، می توانند آسیب های قابل توجهی به ساختمان ها و گاهی اوقات حتی تلفات جانی وارد کنند.

تابع تشخیص سوراخ فرو رفته توسط Synspective یک الگوریتم پیش‌بینی منحصربه‌فرد است که از علم داده و یادگیری ماشین برای ترکیب و تشخیص ویژگی‌های تغییرات مکانی و زمانی استفاده می‌کند. با استفاده از این فناوری، می توان از قبل مناطقی را که احتمالاً در آن فروچاله ها رخ می دهد، مناطقی که در آن غارها رخ داده اند و مناطقی که غارها پس از وقوع آنها در حال انجام است، شناسایی کرد.

این تابع در مانیتورینگ جابجایی زمین، سرویس راه حلی که در سال 2020 اعلام شد که تغییر شکل زمین را در یک منطقه وسیع با استفاده از داده های ماهواره ای تجزیه و تحلیل می کند، پیاده سازی خواهد شد. داده های ورودی به طور خودکار به روز می شوند و پلت فرم پردازش و تجزیه و تحلیل تصاویر پیچیده ماهواره ای را انجام می دهد. از آنجایی که می توان آن را در یک محیط وب مشاهده کرد، می توان آن را در هر زمان از دفتر و همچنین از میدان بررسی کرد.

استفاده مورد انتظار این سرویس جدید چندوجهی است – می توان آن را در بسیاری از پروژه های مدیریت ریسک زمین مانند پروژه های ساخت و ساز، پروژه های تعمیر و نگهداری فرودگاه و پروژه های توسعه مترو و غیره اعمال کرد.

علاوه بر این، نقشه برداری از راه دور منطقه/محل می تواند در مناطق فاجعه زده که دسترسی انسان محدود یا خطرناک است، یا جایی که حرکت اجتماعی به دلیل تأثیر ویروس COVID-19 محدود شده است، بسیار مرتبط باشد.

Bluesky International از یکی از پیشرفته‌ترین حسگرهای هیبریدی جهان برای گسترش مجموعه عکس‌های اریب با کیفیت بالا از شهرهای بریتانیا استفاده می‌کند تا جزئیات بیشتری از نمای ساختمان‌ها و مبلمان سطح خیابان را نشان دهد و نمای 360 درجه از ساختمان‌ها و سازه‌ها را ارائه دهد. یا سایت ها با 20 شهر که قبلاً خریداری شده است، Bluesky قصد دارد این را در نیمه دوم سال 2022 بیشتر گسترش دهد، از جمله شهرهای ایرلندی مانند دوبلین و بلفاست و شهرهای لیدز و شفیلد بریتانیا. Bluesky International یک شرکت نقشه برداری هوایی است.

شهرها با استفاده از دوربین Leica CityMapper گرفته شده اند که علاوه بر ثبت تصاویر مایل، به طور همزمان تصاویر عمودی و Lidar را نیز می گیرد. تصاویر مایل ابزار ارزشمندی برای تعداد فزاینده ای از کاربردها مانند ارزیابی ریسک بیمه، مدیریت دارایی برای تاسیسات و مخابرات و محیط زیست و برنامه ریزی شههری است. همه تصاویر از نظر جغرافیایی ارجاع داده می شوند تا از دقیق بودن نقشه اطمینان حاصل شود.

ترکیب تصاویر مایل با سایر مدل های لیدار یا مش سه بعدی

تا به امروز، Bluesky حدود 300000 تصویر مورب از شهرهایی از جمله بیرمنگام، بورنموث، برایتون، بریستول، کمبریج، کاردیف، دربی، دانکاستر، ایستبورن، ادینبورگ، گلاسکو، لستر، لیورپول، لندن، منچستر، نیوکاسل، نورویچ، ناتینگهام ثبت کرده است. ، و ساوتند. تصاویر اریب را می توان از طریق Bluesky به عنوان یک مجموعه داده جغرافیایی مستقل یا در ارتباط با عکاسی هوایی عمودی، داده های لیدار با وضوح بالا یا مدل های مش سه بعدی پردازش شده کاملاً پردازش شده، به عنوان بخشی از طیف محصولات نوآورانه MetroVista آن، مشاهده کرد.

برای اطمینان از اینکه کاربران نهایی می توانند به راحتی به تصاویر مایل دسترسی داشته باشند، Bluesky یک سرویس اشتراک آنلاین با دسترسی به کل کاتالوگ خود ارائه می دهد. Bluesky MetroVista Oblique Viewer مبتنی بر فضای ابری با یک رابط کاربری ساده است که کاربران را قادر می سازد تا بدون بار ذخیره سازی داده های داخلی یا نرم افزارهای تخصصی، به تصاویر دسکتاپ دسترسی داشته باشند.

بسیاری از چالش‌هایی که جامعه با آن‌ها مواجه است، منبع، راه‌حل یا تأثیری در مراکز شهر ما دارند و با افزایش شهرنشینی جمعیت ما، این می‌تواند این مشکلات را بزرگ‌تر کند. رالف کولمن، مدیر فروش Bluesky International مستقر در لسترشایر، اظهار داشت: با استفاده از حسگرهای تخصصی خود، می‌توانیم شهرها را به روشی کارآمدتر ضبط و نظارت کنیم. همانطور که عکاسی دیجیتالی هوایی نحوه نگرش ما به جهان را در دهه 90 تغییر داد، تصاویر مایل و شبکه های واقعیت سه بعدی انقلابی در راه توسعه و مدیریت محیط های شهری خود در دهه 20 ایجاد خواهند کرد.

تصویرسازی هوشمند

کلمن می‌گوید: «تصاویر مورب منبع اطلاعاتی دقیق و جامعی را برای ثبت و نظارت بر تأثیر توسعه شهری بر محیط اطراف ارائه می‌دهند که برای تحلیل مسائلی مانند از دست دادن تنوع زیستی و چالش‌های زیست‌محیطی، مدیریت حمل‌ونقل و پیاده‌روی، سازه‌های ساختمانی یا راه‌حل‌های برنامه‌ریزی مهم است». ادامه داد. “این به ما کمک می کند تا بفهمیم چگونه با مراکز شهرها تعامل داریم و برای آینده ای پایدارتر توسعه می دهیم.”

تصاویر پهپاد رایگان

پهپادها به طور فزاینده ای در صنایع در سراسر جهان محبوب می شوند. توانایی آنها در جمع آوری داده ها از آسمان در طیف گسترده ای از کاربردها از مهندسی تا کشاورزی مفید است.

خوشبختانه در حال حاضر چندین پلت فرم رایگان تصویربرداری پهپاد وجود دارد که به کاربران GIS کمک می کند تا به راحتی به تصاویر پهپاد مورد نیاز خود دسترسی پیدا کرده و آن را تجزیه و تحلیل کنند.

اگر به دنبال به دست آوردن داده های نمونه پهپاد رایگان هستید، این 3 پلتفرم داده آنلاین را بررسی کنید. هر کدام می‌توانند تصاویر با وضوح بالا، مدل‌های سه‌بعدی و انبوهی از اطلاعات زمینی را در اختیار شما قرار دهند.

1. Open Aerial Map

نقشه هوایی باز (OAM) یک پروژه نقشه برداری منبع باز و جامعه محور است که تصاویر هوایی را از منابع و مکان های مختلف مدیریت می کند. همه تصاویر از طریق پلتفرم OAM در دسترس قرار می گیرند، که به عنوان یک مخزن برای تصاویر هوایی جدید و موجود عمل می کند.

پروژه نقشه هوایی باز برای اولین بار در سال 2017 توسط گروهی از داوطلبان و توسعه دهندگان که می خواستند تصاویر هوایی را برای عموم قابل دسترس تر کنند، راه اندازی شد. از آن زمان، OAM به یکی از پروژه های پیشرو نقشه برداری منبع باز در جهان تبدیل شده است.

متوجه خواهید شد که این پلتفرم به گونه ای طراحی شده است که کاربر پسند و آسان برای پیمایش باشد. این آن را برای کاربران مبتدی و با تجربه به طور یکسان ایده آل می کند. علاوه بر این، این پلتفرم همچنین اطلاعات دقیقی در مورد ارائه دهنده، حسگر، وضوح، اندازه فایل، مکان و موارد دیگر ارائه می دهد.

2. USGS Earth Explorer

USGS Earth Explorer یک منبع عالی برای تصاویر پهپاد با طیف گسترده ای از انواع مختلف داده های پهپاد، از جمله عکاسی هوایی و LiDAR است. کاربران می توانند داده ها یا مناطق مورد علاقه خاص را جستجو کنند و تصاویر را مستقیماً از وب سایت USGS Earth Explorer دانلود کنن

ابتدا باید یک حساب کاربری ثبت کنید که رایگان و بدون دردسر است. ثانیاً، می‌توانید تمام تصاویر هواپیمای بدون سرنشین رایگان آن را در مجموعه «سیستم‌های هواپیمای بدون سرنشین (UAS)» بیابید. گزینه‌هایی برای انتخاب از میان تصويرهای قاعده، ابرهای نقطه، DEM یا داده‌های خام وجود دارد.

حتماً مرتباً بررسی کنید زیرا USGS این تصاویر را به طور منظم به‌روزرسانی می‌کند. این تضمین می کند که شما به روزترین داده ها را دارید. همه این ویژگی ها USGS Earth Explorer را به منبعی عالی برای به دست آوردن تصاویر رایگان پهپاد تبدیل می کند.

3. نقشه‌بردار هواپیماهای بدون سرنشین

مخزن داده Drone Mapper نوع معمولی پلت فرم نقشه برداری نقطه و کلیک شما نیست. در عوض، فهرست گسترده‌ای از نمونه داده‌های پهپاد را برای دانلود و بازی در اختیار شما قرار داده است.

همه اینها در یک صفحه با تصاویر نمونه فهرست شده است تا بدانید چه چیزی را می خواهید دانلود کنید. اگرچه گزینه های زیادی ندارید، اما مکان های بسیار سورئال را دریافت می کنید. به عنوان مثال، شامل یک گودال شن، یک دره، یک زمین کشاورزی و یک زمین گلف است.

همچنین در سمت روشن، شما می توانید از بین تصاویر ارتویماژی، DTM، حرارتی یا مایل انتخاب کنید. تنوع داده های مشتق شده از پهپاد آن را برای کاربران با تجربه ایده آل می کند. مطمئن شوید که به بررسی خود ادامه می دهید تا ببینید آیا موارد بیشتری برای اضافه کردن دارند یا خیر.

منابع تصویری رایگان پهپاد و پهپاد

با ظهور وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAV) و پهپادها، دنیای داده ها برای همیشه تغییر کرده است. پهپادها و پهپادها راهی برای جمع‌آوری داده‌هایی که قبلاً در دسترس نبودند یا دستیابی به آنها بسیار پرهزینه بود به ما ارائه می‌دهند.

این 3 پلت فرم داده پهپاد فرصتی را برای ما فراهم می کند تا به تصاویر پهپاد با کیفیت بالا و رایگان در قالب جغرافیایی دسترسی داشته باشیم. هر مجموعه داده پهپاد حاوی مقدار بی سابقه ای از جزئیات است تا بتوانید قدرت پهپادها را درک کنید.

امیدواریم از این منابع رایگان داده های پهپاد لذت برده باشید. اما آیا منابع محبوب دیگری را از دست دادیم؟ لطفا با اضافه کردن نظر در بخش زیر به ما اطلاع دهید.

به گزارش روابط عمومی سازمان نقشه برداری کشور به نقل از دبیرخانه اجرایی همایش ژئوماتیک 1402؛ بیست هفتمین همایش و نمایشگاه ملی مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی ژئوماتیک در تاریخ ۱۱تا 14 اردیبهشت ماه سال 1402 در محل سازمان نقشه برداری کشور با هدف نمایش دستاوردهای علمی کشور در حوزه اطلاعات مکانی و صدور خدمات مهندسی به کشورهای منطقه برگزار می‌گردد.

از فعالان حوزه ژئوماتیک، موسسات، صادرکنندگان خدمات فنی و مهندسی تجهیزات داده، شرکت های دانش بنیان و علاقمندان به حضور و مشارکت در نمایشگاه و همایش مذکور دعوت بعمل می آید.

با عنایت به مشارکت فعالان این صنعت و برنامه‌ریزى منسجم سازمان نقشه برداری کشور در برگزارى با کیفیت همایش و نمایشگاه فوق الذکر، فرصت مقتضی است تا بعنوان یکى از اعضای مؤثر این صنعت در کشور با بهره گیرى از این رویداد مهم و امکان تجمیع و رونمایی قابلیت هاى موجود، مجموعه این خدمات را در معرض دید مسئولین کشوری و لشکری، متخصصین، بازرگانان و هیئت هاى تجارى از کشورهای خارجی و اعضای اکو ، و عموم مردم ایران قرار دهید. به همین منظور از فعالان حوزه ژئوماتیک دعوت مى‌گردد جهت ثبت نام در بیست هفتمین نمایشگاه ملی مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی ژئوماتیک به سامانه cms.parstadbirorg.com مراجعه نمایند.

نوشته :  Mohammad Bagherbandi, Masoud Shirazian

چالش های کلیدی در ایجاد شبکه های کنترل دقیق ژئودتیک چیست؟ این یکی از مهمترین وظایف زمین شناسان و نقشه برداران زمین است، زیرا شبکه های کنترل ژئودزی برای تغییر شکل و پایش محیطی سدها، تونل ها، برج های بلند، زمین لغزش ها و پل ها و غیره ضروری هستند. این مقاله چالش های اصلی مربوط به زوایای عمودی را مورد بحث قرار می دهد و توصیه هایی برای چگونگی غلبه بر آنها ارائه می دهد.

چالش‌های کلیدی هنگام ایجاد شبکه‌های کنترل دقیق ژئودزی مربوط به زوایای عمودی است که برای کاهش فواصل شیب جمع‌آوری‌شده به فواصل افقی استفاده می‌شوند. این رویکرد که “کاهش فاصله شیب مثلثاتی” نامیده می شود، به خوبی شناخته شده است و معمولاً در ژئودزی انجام می شود. با این حال، کاهش فواصل شیب به فواصل افقی باید بدون خطاهای سیستماتیک موجود انجام شود.

جمع آوری زوایای عمودی (یا زوایای اوج) با استفاده از ایستگاه توتال مسائل مختلفی را ایجاد می کند. خطای انکسار، اثر هندسی (به دلیل انحنا- چولگی مدل مرجع زمین) و اثرات فیزیکی (به دلیل انحراف قائم ها) چالش های اصلی هستند که زوایای عمودی جمع آوری شده را تحت تأثیر قرار می دهند (شکل 1). این اثرات نشان می دهد که زاویه عمودی یک مشاهده حساس است.

اثرات روی زاویه عمودی

خطای انکسار به دلیل تغییر چگالی اتمسفر در امتداد خط مبنا رخ می دهد. گرادیان دمای هوا در جهت عمود بر خط دید عامل اصلی در مدل سازی اثر شکست است. همانطور که در شکل 1 نشان داده شده است، مشکلات هندسی و فیزیکی به دلیل عدم موازی بودن محورهای بالا در نقطه شروع و پایان خطوط مبنا در شبکه های کنترل ژئودزی رخ می دهد. مسئله هندسی مربوط به شکل مرجع زمین (مدل کروی یا بیضی) است. به دلیل مشکل انحنا، محورهای بالا موازی نخواهند بود.

با این حال، با انتخاب یک مدل بیضی شکل برای زمین، یک مشکل اضافی ظاهر می شود که به آن مشکل چولگی می گویند (یعنی محورهای بالا در نقاط A و B در بخش های معمولی / دید ریاضی یکسان نیستند). نتایج نشان می‌دهد که خطای هندسی (عدم موازی بودن محورهای بالا) می‌تواند به 32 ثانیه قوس برای طول خط پایه 1 کیلومتر با اختلاف ارتفاع 100 متر برسد، که در آن کاهش فاصله شیب مربوطه 8 میلی‌متر است.

مشکل فیزیکی (یا مشکل انحراف عمودی ها) به دلیل جدا شدن خط عادی از بیضی و شاقول مرجع زمین است. مشکل این است که مشاهدات روی سطح زمین جمع آوری می شوند (شکل فیزیکی زمین)، اما شکل ریاضی زمین (به عنوان مثال بیضی مرجع) برای محاسبات استفاده می شود. بنابراین، مشاهدات باید در حالت عادی به بیضی به عنوان مرجع اصلاح شوند.

ذکر این نکته ضروری است که در استقرار یک شبکه ژئودزی کلاسیک (سیستم مختصات نجومی محلی یا نجومی محلی) چه نوع سیستم مختصاتی تعریف شده است. انحراف مشکل عمودی می تواند به 16.5 میلی متر (برای زاویه اوج 70 درجه) و 4.2 میلی متر (برای زاویه اوج 85 درجه) برسد، با فرض طول خط پایه 1 کیلومتر.

اثرات هندسی و فیزیکی مستقیماً بر زوایای اوج تأثیر می گذارد و در نتیجه کاهش فواصل شیب را تحت تأثیر قرار می دهد. از آنجایی که این مشکلات به وضوح در دستورالعمل ها ذکر نشده است، کمی سازی این مشکلات در باقربندی و همکاران. (2022) می تواند برای تدوین دستورالعمل آینده مفید باشد.

راه حل هایی برای چالش ها

در دستورالعمل های موجود، راه حل پیشنهادی برای مشکلات فوق، قرائت متقابل زوایای عمودی است. با این حال، برای حذف خطای شکست، زاویه عمودی باید به طور همزمان از هر دو انتهای یک فاصله جمع آوری شود (به عنوان مثال، کتابچه راهنمای مهندس 2018، بخش 3-4 را ببینید). قرائت متقابل می تواند راه حلی برای اثرات هندسی و فیزیکی باشد اگر نقاط در یک ارتفاع باشند. در غیر این صورت برای تصحیح زوایای عمودی باید خطاهای هندسی و فیزیکی را در نظر گرفت.

هزینه و زمان هر دو از عوامل مهم در ایجاد شبکه های ژئودتیکی بهینه و دقیق هستند و باید همیشه مورد توجه قرار گیرند. جمع آوری مشاهدات متقابل زمان بر است، به ویژه در مناطق دارای توپوگرافی ناهموار (مانند سایت های سد)، و کار میدانی و هزینه های پروژه را افزایش می دهد.

علاوه بر این، به دلیل شرایط پروژه (به عنوان مثال توپوگرافی ناهموار موجود و نظارت بر برج های مرتفع) همیشه نمی توان از دستورالعمل ها پیروی کرد و شبکه کنترل ژئودزی را با نقاطی در همان ارتفاع طراحی کرد. نتایج نویسندگان نشان می دهد که بی توجهی به اثرات هندسی و فیزیکی می تواند منجر به خطاهای قابل توجهی شود، به خصوص اگر اختلاف ارتفاع زیادی بین نقاط وجود داشته باشد (حتی اگر زوایای عمودی به صورت متقابل جمع آوری شوند).

تاکنون، کتاب‌های درسی و یادداشت‌های سخنرانی ژئودتیک تنها تأثیر هندسی را بر زوایای افقی ارائه می‌کردند. اما چگونه می توان این خطا را برای زاویه عمودی فرموله و کمی سازی کرد؟ مشکل فیزیکی را می توان با استفاده از پایگاه داده گرانش منطقه ای و محاسبه انحراف دقیق اجزای عمودی اصلاح کرد. اطلاعات دقیق در مورد این مشکل و راه حل آن را می توان در باقربندی و همکاران یافت. (2022) و هایسکانن و موریتز (1967، ص 312).

چگونه از خواندن زوایای عمودی خودداری کنیم؟

دو روش می تواند به نقشه برداران زمین کمک کند تا جمع آوری زاویه عمودی را تنها با استفاده از فواصل شیب یک طرفه و زوایای افقی حذف کنند: تنظیم شبکه سه بعدی (ر.ک. گیلانی 2017، فصل 23)، و روشی که اخیراً توسط شیرازیان و همکاران پیشنهاد شده است. (2021) روش به کمک شبکه نامیده می شود.

در روش به کمک شبکه، در مرحله اول فقط می توان از فواصل شیب یک طرفه به صورت تنظیم شبکه آزاد سه بعدی استفاده کرد. فواصل افقی در مرحله بعد با استفاده از مختصات تنظیم شده (مولفه های شرق و شمال) محاسبه می شود. در نهایت، فواصل افقی محاسبه شده، همراه با زوایای افقی یا مشاهدات جهت، در تنظیم نهایی شبکه برای محاسبه شبکه ژئودتیک دو بعدی استفاده می شود.

ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی -ژئودزی –

نویسندگان روش به کمک شبکه را با استفاده از دو شبکه ژئودزی در ایران (سد مژن و سد دامغان) ارزیابی کردند. شکل 2 تفاوت مختصاتی را نشان می دهد که با استفاده از مشاهدات متقابل و یک جهته (یعنی روش به کمک شبکه و فقط با استفاده از فواصل شیب و زوایای افقی) به دست آمده است. نتایج نشان می دهد که اختلاف بین نتایج دو روش کمتر از 1 میلی متر است و بنابراین ناچیز است. علاوه بر این، روش به کمک شبکه منجر به بیضی های خطای مشابه (یا در برخی نقاط، محورهای نیمه اصلی و نیمه کوچکتر) و اعداد افزونگی بهتر می شود.

مزایای روش کمک به شبکه

روش به کمک شبکه در مقایسه با تنظیم شبکه سه بعدی مزایایی دارد. مقایسه این دو روش نشان می دهد که تعداد درجات آزادی در روش به کمک شبکه بیشتر از تنظیم شبکه سه بعدی خواهد بود. این به این معنی است که میانگین افزونگی (یا افزونگی نسبی)، که یک عامل مهم کیفیت شبکه است (به ویژه هنگام طراحی شبکه ها)، در روش پیشنهادی توسط نویسندگان بالاتر است، همانطور که با آزمایش در دو شبکه نظارت بر تغییر شکل سد تایید شده است.