Kiến thức

4 công dụng của trí thông minh địa không gian

22/04/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

Trí thông minh địa không gian (GEOINT) là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm giao điểm của dữ liệu không gian địa lý với các yếu tố xã hội, chính trị, môi trường và nhiều yếu tố khác. Cộng đồng trí thông minh định nghĩa thông minh địa không gian là "việc sử dụng và phân tích thông tin không gian địa lý để đánh giá các hoạt động được tham chiếu về mặt địa lý trên Trái đất."

Thế hệ tiếp theo của ứng dụng trí tuệ GIS 

Một trong những xu hướng quan trọng nhất của trí thông minh địa không gian là sự thay đổi trong việc tạo và sở hữu dữ liệu. Như Tổ chức Trí thông minh địa không gian Hoa Kỳ đã lưu ý, các nguồn dữ liệu mới như OpenStreetMap và các hình ảnh trên mạng xã hội được gắn thẻ địa lý có thể được tận dụng cho những thông tin quan trọng. Tuy nhiên, tính sẵn có và tính chất mở của các nền tảng này cũng đặt ra những thách thức đối với cộng đồng GEOINT, cộng đồng phải dựa vào dữ liệu mà cộng đồng này không còn có toàn quyền sở hữu và kiểm soát nữa.

1. Máy học và GEOINT: Quản lý sự hỗn loạn của các thảm họa tự nhiên

Có vẻ như toàn bộ thế giới được ghi lại, lập danh mục và phân tích, nhưng vẫn còn nhiều cấu trúc vĩnh cửu và bán vĩnh viễn vẫn chưa được lập bản đồ. Một trong những rào cản chính đối với việc thu thập dữ liệu địa không gian là công việc liên quan đến thủ công và tốn nhiều thời gian; điều này đặc biệt có vấn đề đối với những trường hợp cảnh quan và cấu trúc thay đổi đáng kể (tức là sau một thảm họa thiên nhiên).

Phần mềm trí tuệ địa không gian, được tăng cường với máy học, có thể giúp lập bản đồ những thay đổi về địa hình và cấu trúc, giúp các dự án ứng phó thảm họa trở nên hiệu quả hơn và hiệu quả hơn. Một số tổ chức đang hướng tới các thuật toán để giúp tạo ra các bản đồ kịp thời và chính xác hơn. Một ví dụ là "Thử thách Định tuyến và Phát hiện Đường" của SpaceNet, một cuộc thi trị giá 50.000 đô la nhằm phát triển một phương pháp tự động để trích xuất thông tin về mạng lưới đường bộ. Dữ liệu do cộng đồng cung cấp được chứng minh là nguồn tài nguyên vô giá trong việc ứng phó với cơn bão Maria ở Puerto Rico, nhưng việc triển khai thành công công nghệ máy học có thể mang lại bản đồ nhanh hơn và chính xác hơn để giúp nhân viên khẩn cấp tìm thấy những người cần hoặc xác định các tuyến đường tốt nhất để cung cấp nguồn cung cấp.

2. Nền tảng dữ liệu địa không gian mở giúp chống lại nạn đói trên thế giới
Một trong những thách thức cốt lõi của nạn đói trên toàn thế giới là thực tế ltình trạng khan hiếm thường đã trở nên nghiêm trọng vào thời điểm các nỗ lực nhân đạo có thể bắt đầu. Đây chỉ là một trong những thách thức lớn mà DARPA hy vọng sẽ giải quyết được thông qua một dự án trị giá 7,2 triệu đô la được trao cho Descartes Labs. Công ty hy vọng sẽ tạo ra một kho dữ liệu địa không gian rộng lớn, tận dụng các cảm biến, hình ảnh vệ tinh và dữ liệu từ 75 đối tác khác nhau.

Vào năm 2017, công ty đã tổ chức một cuộc thi hackathon, mang đến cho các nhà phát triển mục tiêu giải quyết các vấn đề an ninh lương thực. Các dự án kết quả bao gồm:

  • Một nền tảng giúp nông dân chia sẻ thông tin sẽ giúp các khu vực bảo vệ năng suất cây trồng và ngăn chặn tình trạng khan hiếm
  • Sự phát triển của chỉ số rủi ro về an ninh lương thực
  • Hệ thống phân phối cá để tối ưu hóa việc giao hàng đến các vùng bị ảnh hưởng bởi hạn hán

Ngoài tác động trực tiếp của việc giảm thiểu tình trạng thiếu lương thực, công ty gợi ý rằng việc giải quyết tình trạng khan hiếm trước khi nó trở thành một vấn đề nghiêm trọng có thể giúp tránh xung đột về nguồn lực.

3. Khả năng tương tác Thúc đẩy tương lai của Hoạt động chung GEOINT
Quân đội Hoa Kỳ đã sử dụng thông tin tình báo GIS từ lâu để giải quyết xung đột, bảo vệ quân đội, đánh giá rủi ro và thu thập thông tin về các hoạt động của kẻ thù. Mặc dù không phải là một xu hướng mới nhưng quân đội đã giải quyết những thách thức mới.

Một trong những thay đổi quan trọng nhất trong cách quân đội sử dụng thông tin trí thông minh địa không gian là việc áp dụng khuôn khổ sản xuất dựa trên đối tượng. Triết lý này tập trung GEOINT xung quanh việc tập hợp dữ liệu xoay quanh các vấn đề cụ thể, thay vì giao nhiệm vụ cho các nhà phân tích thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Bằng cách này, các nhà phân tích dành nhiều thời gian hơn để phát triển trí thông minh và hiểu biết sâu sắc hơn là quản lý dữ liệu.

Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị trong các hoạt động chung đa quốc gia, nơi dữ liệu và các ứng dụng GIS phải tương thích với nhau để đảm bảo tất cả các bên liên quan đều có quyền truy cập vào thông tin quan trọng của sứ mệnh.

4. Quản lý dữ liệu địa không giannhư một yếu tố quan trọng trong việc cải thiện bản đồ khủng hoảng
Mặc dù các hình ảnh và phân tích được cung cấp cho những người ứng cứu khẩn cấp đã cải thiện đáng kể khả năng của chúng tôi để ứng phó với các sự kiện như bão và các thảm họa thiên nhiên khác, đó chỉ là một yếu tố trong cách GEOINT đã phát triển. Ví dụ, trong quá trình ứng phó với cơn bão Maria, dữ liệu địa không gianrất phong phú nhưng khác biệt và khó sử dụng. Điều này dẫn đến các vấn đề như giao hàng trùng lặp và giao hàng đã được lên lịch nhưng không bao giờ được thực hiện.

Một trong những phát triển nảy sinh từ những vấn đề như thế này là sự gia tăng các sản phẩm trí tuệ địa không gian tự phục vụ. Ví dụ: Cổng thông tin về thảm họa địa lý địa lý của FEMA cung cấp bộ dữ liệu và thông tin không gian địa lý được tuyển chọn từ nhiều ứng dụng và nguồn khác, cung cấp vai trò quản lý dữ liệu quan trọng. Điều này mang lại hiệu quả cho những người ứng phó đầu tiên và các nhóm GEOINT bắt đầu nhanh chóng trong việc ứng phó với thiên tai.

Một trong những chủ đề cốt lõi trong tất cả các cách sử dụng GEOINT ở trên là khối lượng dữ liệu khổng lồ. Khi chúng tôi hướng tới tương lai, khả năng quản lý dữ liệu với khối lượng lớn sẽ tiếp tục là chủ đề chính. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là ngành GEOINT sẽ yêu cầu chuyên môn cả về phân tích và chuẩn bị dữ liệu đó. Như Tạp chí Trajectory đã lưu ý, quản lý dữ liệu thường được coi là một chức năng ngoại vi, nhưng nó rất quan trọng trong thế giới GEOINT ngày nay, nơi số lượng nguồn dữ liệu và nhiều loại dữ liệu sẽ tăng lên theo cấp số nhân.

--------------------

4 Uses of Geospatial Intelligence

Geospatial intelligence (GEOINT) is a broad field that encompasses the intersection of geospatial data with social, political, environmental and numerous other factors. The Intelligence Community defines geospatial intelligence as “the use and analysis of geospatial information to assess geographically referenced activities on Earth.”

The nesxt generation of GIS intelligence applications 
One of the most significant trends in geospatial intelligence is the shift in creation and ownership of data. As the United States Geospatial Intelligence Foundation noted, new data sources like OpenStreetMap and geotagged social media pictures can be leveraged for vital intelligence. However, the availability and open nature of these platforms also presents challenges for the GEOINT community, which must rely on data it no longer has full ownership and control over.

1. Machine Learning and GEOINT: Managing the Chaos of Natural Disasters
While it may sometimes seem like the entire world is documented, catalogued and analyzed, there are still many permanent and semi-permanent structures that remain unmapped. One of the main barriers to collecting geospatial data has been the manual and time-intensive work involved; this is especially problematic for instances where landscapes and structures change dramatically (i.e. after a natural disaster).

Geospatial intelligence software, augmented with machine learning, could help to map changes in terrain and structures, making disaster response projects more efficient and more effective. Several organizations are looking toward algorithms to help create more timely and accurate maps. One example is the SpaceNet “Road Detection and Routing Challenge,” a $50,000 competition to develop an automated method for extracting information about road networks. Crowdsourced data proved to be an invaluable resource in the response to Hurricane Maria in Puerto Rico, but the successful implementation of machine learning could yield faster and more accurate maps to help emergency personnel find people in need or identify the best routes for delivering supplies.

2. Open Geospatial Data Platforms Helping Fight World Hunger
One of the core challenges in hunger worldwide is the fact that scarcity situations have usually already become dire by the time humanitarian efforts can begin. This is just one of the major challenges that DARPA is hoping to solve through a $7.2 million project awarded to Descartes Labs. The company hopes to create a vast geospatial data repository, leveraging sensors, satellite imagery and data from 75 different partners.

In 2017, the company hosted a hackathon, giving developers the goal of addressing food security issues. The resulting projects included:

A platform to help farmers share information that would help regions protect crop yields and prevent scarcity
The development of a food security risk index
A fish distribution system for optimizing delivery to regions affected by drought
Beyond the direct impact of reducing suffering from food shortages, the company suggests that addressing scarcity before it becomes a dire problem could help to avoid conflicts over resources.

3. Interoperability Drives the future of Joint GEOINT Operations
The U.S. military has been a long-standing user of GIS intelligence to resolve conflicts, protect troops, assess risks and gain information about enemy operations. While not a new trend, the military has addressed new challenges.

One of the most important shifts in the way the military uses geospatial intelligence was the adoption of the object-based production framework. This philosophy focuses GEOINT around assembling data togeth

er around specific issues, rather than tasking analysts with collecting information from many different sources. This way, analysts spend more time developing intelligence and insights rather than with data management.

This approach is especially valuable in multinational joint operations, where data and GIS applications must be interoperable to ensure all stakeholders have access to mission-critical information.

4. Geospatial Data Stewardship as a Critical Factor in Improving Crisis Mapping
Although the visualizations and analyses provided to emergency responders have drastically improved our ability to respond to events likes hurricanes and other natural disasters, it is just one factor in how GEOINT has evolved. During the response to Hurricane Maria, for example, geospatial data was plentiful but disparate and difficult to use. This led to problems like duplicate deliveries and deliveries that were scheduled, but never made.

One of the developments to arise out of problems like these has been a rise in self-service geospatial intelligence products. For example, FEMA’s GeoPlatform Disasters Portal provides curated geospatial information and datasets from numerous other apps and sources, providing a key data stewardship role. This effectively gives first responders and GEOINT teams a running start in responding to natural disasters.

One of the core themes in all the above GEOINT uses is the vast volume of data. As we look toward the future, the ability to manage data at large volumes will continue to be a key theme. However, it’s important to note that the GEOINT industry will require expertise both in the analysis and in the preparation of that data. As Trajectory Magazine noted, data stewardship is often seen as a peripheral function, but it is critical in today’s GEOINT world, where the number of data sources and variety of data types will grow exponentially.

Geolink tổng hợp từ Gis.usc

popup

Số lượng:

Tổng tiền: