مفاهیم کلیدی سنجش از دور و GIS در منابع طبیعی
شاخص توسعه پایدار (SDGI) چیست؟
شاخص توسعه پایدار جهانی (SDGI) یک شاخص گسترده برای ارزیابی توسعه پایدار کشورها است. این شاخص ابزاری است برای اندازه‌گیری پیشرفت کشورها در سه بعد اقتصادی، زیست محیطی و اجتماعی و اصلاح شده برای حساب کردن تأثیر تغییرات اقلیمی.
این شاخص توسعه پایدار توسط سازمان ملل متحد توسعه داده شده است و مبتنی بر پنج شاخص کلیدی است: درآمد، سلامت، تحصیلات، محیط زیست و شادی. این شاخص با توجه به این پنج شاخص، شاخص‌های فرعی بیشتری را شامل می‌شود، که به صورت مجموعه‌ای از شاخص‌های کوچکتر از جمله شاخص فقر، شاخص نابرابری، شاخص تغییرات اقلیمی و شاخص تعداد روزهای آزاد تعطیلی شامل می‌شود. این شاخص توانایی ارزیابی توسعه پایدار کشورها را به صورت جهانی فراهم می‌کند و به دولت‌ها و سازمان‌های مربوط کمک می‌کند تا در پیشبرد اهداف توسعه پایدار خود، به راهکارهایی مؤثر دست یابند.
شاخص توسعه پایدار جهانی شامل ۱۴۸ کشور است و به طور معمول در سطح بین‌المللی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از این شاخص، می‌توان کشورهای مختلف را در زمینه توسعه پایدار مقایسه کرد و نقاط قوت و ضعف هر کشور را شناسایی کرد. همچنین، این شاخص می‌تواند به عنوان یک ابزار برای پایش و ارزیابی پیشرفت در راستای اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد و برنامه‌های توسعه پایدار جهانی مورد استفاده قرار گیرد.
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به همه‌ی فرایندهایی گفته می‌شود که با استفاده از الگوریتم‌هایی که بر مبنای مدل‌های ریاضی یا آماری ساخته شده‌اند، قادر به انجام کارهایی هستند که به نظر می‌رسد نیاز به انسان داشته باشد. به طور ساده، هدف از هوش مصنوعی این است که کامپیوترها را به گونه‌ای برنامه ریزی کنیم که بتوانند به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، وظایفی را انجام دهند.
شاخص‌هایی همچون تشخیص چهره، ترجمه خودکار زبان، شناسایی الگوهای غیرخطی، تشخیص یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند، نمونه‌هایی از کاربرد های هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند صنعت، بهداشت، کشاورزی، حمل و نقل، مالی، بازی‌های رایانه‌ای و غیره، استفاده می‌شود. این فناوری به کمک الگوریتم‌های پیچیده و ماشین‌های یادگیری عمیق، می‌تواند به صورت خودکار کارهایی را انجام دهد که در گذشته برای آنها نیاز به دانش و تخصص بالایی داشتید. برای مثال، در صنعت، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، کنترل کیفیت محصولات را انجام دهد، پردازش تصاویر رادار و سنجش از دور را انجام دهد، بهینه‌سازی فرایندهای تولید را انجام دهد و غیره. در حوزه بهداشت، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی بیماری‌ها و تشخیص علائم بیماران را انجام دهد.
در کل، هوش مصنوعی به دلیل توانایی انجام کارهای پیچیده با دقت بالا،کارایی بالا و پویایی، به عنوان یکی از فناوری‌های مهم و رو به رشد در دنیای امروز شناخته شده است.
اینترنت اشیا
اینترنت اشیا (Internet of Things) به شبکهای از دستگاه‌ها، وسایل و اشیاء مرتبط با اینترنت گفته می‌شود که به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، قادر به تبادل داده و ارتباط با یکدیگر و با سیستم‌های مربوط هستند. این شبکه‌ی اشیاء هوشمند شامل دستگاه‌های مختلفی از جمله سنسورها، دستگاه‌های کنترل خانگی، دستگاه‌های پزشکی، دستگاه‌های صنعتی، خودروهای هوشمند، دستگاه‌های پوشیدنی، دستگاه‌های مرتبط با محیط زیست و غیره است.
اینترنت اشیا بااستفاده از تکنولوژی‌های مختلفی مانند سنسورها، شبکه‌های بی‌سیم، بلوتوث، NFC، RFID، ماشین‌های یادگیری، تجهیزات ابری، برنامه‌های کاربردی و غیره، امکان ارتباط بین دستگاه‌ها و ارسال و دریافت داده‌های بدون نیاز به دخالت انسان را فراهم می‌کند. این دستگاه‌ها می‌توانند با همدیگر و با سیستم‌های مرتبطه، اطلاعات را ارسال و دریافت کنند، دستورها را اجرا کنند و تصمیمات خودکار بگیرند.
اینترنت اشیا در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند حمل و نقل، صنعت، بهداشت، کشاورزی، خانه‌های هوشمند، شهرهای هوشمند، محیط زیست و غیره، استفاده می‌شود. به طور مثال، در حمل و نقل، اینترنت اشیا می‌تواند به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، اطلاعات مربوط به ترافیک، شرایط جوی، انواع حمل و نقل عمومی و خصوصی، مسیرهای مناسب و غیره را جمع‌آوری و تحلیل کند و به کمک آنها، ترافیک شهری را بهبود بخشید. در صنعت، اینترنت اشیا می‌تواند به صورت خودکار، فرایندهای تولید را بهینه کند، کنترل کیفیت محصولات را انجام دهد و بهبود کارایی سیستم‌های صنعتی را دنبال کند. در بهداشت، اینترنت اشیا می‌تواند به صورت خودکار، اطلاعات پزشکی بیماران و اطلاعات مربوط به دستگاه‌های پزشکی را جمع‌آوری و تحلیل کند و به کمک آنها، پیش‌بینی بیماری‌ها و تشخیص علائم بیماران را انجام دهد.
در کل، اینترنت اشیا به دلیل توانایی اتصال دستگاه‌های مختلف و ارتباط بین آنها، به عنوان یکی از فناوری‌های مهم و رو به رشد در دنیای امروز شناخته شده است.اینترنت اشیا (Internet of Things) به شبکهای از دستگاه‌ها، وسایل و اشیاء مرتبط با اینترنت گفته می‌شود که به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، قادر به تبادل داده و ارتباط با یکدیگر و با سیستم‌های مربوط هستند. این شبکه‌ی اشیاء هوشمند شامل دستگاه‌های مختلفی از جمله سنسورها، دستگاه‌های کنترل خانگی، دستگاه‌های پزشکی، دستگاه‌های صنعتی، خودروهای هوشمند، دستگاه‌های پوشیدنی، دستگاه‌های مرتبط با محیط زیست و غیره است.
چالش های مرتبط با داده ها
داده‌ها در دنیای امروز بسیار اهمیت دارند و در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها، از جمله تجارت الکترونیک، بهداشت، آموزش، حمل و نقل، و بسیاری دیگر، استفاده می‌شوند. با این حال، با کمی بررسی می‌توان فهمید که داده‌ها همواره آسان و قابل استفاده نخواهند بود و برای بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها چالش‌هایی ایجاد می‌کنند. برخی از چالش‌های مرتبط با داده عبارتند از:
- کیفیت داده‌ها: یکی از چالش‌های اساسی مرتبط با داده‌ها، کیفیت آن‌هاست. داده‌های ناقص، نامناسب، یا نادرست می‌توانند به طور مستقیم تأثیر منفی بر روی تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌های گرفته شده بر اساس آنها بگذارند. به علاوه، فرآیند تصحیح خطاهای داده‌ای می‌تواند زمان‌بر و هزینه‌بر باشد.
- مقیاس‌پذیری: در بسیاری از صنایع، داده‌ها به طور روزافزون تولید می‌شوند. این مسئله باعث شده است که بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها با چالش مقیاس‌پذیری در مورد ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها مواجهشوند. برای حل این چالش، از فناوری‌هایی مانند فضای ذخیره‌سازی ابری و رایانش ابری استفاده می‌شود.
- حفظ حریم خصوصی: حفظ حریم خصوصی داده‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار است، به خصوص در حوزه‌هایی مانند بهداشت و پزشکی. در حالی که داده‌ها می‌توانند به طور قابل توجهی به کشف الگوهای جدید و بهبود خدمات کمک کنند، اما باید از هرگونه نقض حریم خصوصی جلوگیری شود.
- تفسیر داده‌ها: تفسیر داده‌ها یک چالش دیگر مرتبط با داده‌هاست. این چالش به این دلیل است که داده‌ها می‌توانند خود به تنهایی صحنه‌ای از واقعیت‌های پیچیده را نشان دهند، اما برای تفسیر آنها به دانش و تخصص مورد نیاز نیاز است. برای مثال، در حوزه پزشکی، داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های پزشکی ممکن است به طور قابل توجهی پیچیده باشند و برای تفسیر آنها به دانش تخصصی پزشکی نیاز است.
- تنوع داده‌ها: در بسیاری از حوزه‌ها، داده‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند، از جمله سیستم‌های مختلف، حسگرها، شبکهای داده، وب‌سایت‌ها و غیره. این می‌تواند باعث تنوع بسیار زیاد داده‌ها شود که در تحلیل و استفاده از آنها چالش‌هایی ایجاد می‌کند. به علاوه، فرآیند یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد.
- پردازش داده‌های بزرگ: داده‌های بزرگ در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها به طور فزاینده‌ای تولید می‌شوند. پردازش داده‌های بزرگ می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا نیاز به استفاده از روش‌های پیشرفته پردازش داده و بهندسی برای پردازش داده‌های بزرگ دارد. علاوه بر آن، ممکن است نیاز به استفاده از رایانش ابری و بسترهای پردازش موازی برای انجام عملیات پردازشی مربوط به داده‌های بزرگ باشد.
- تغییرات و تحولات مستمر: داده‌ها همیشه در حال تغییر و تحول هستند، و این باعث می‌شود که تحلیل داده‌ها چالش‌برانگیز تر شود. برای مثال، در صنعت تجارت الکترونیک، الگوریتم‌های تحلیل داده باید به طور مداوم بروزرسانی شوند تا با تغییرات روزافزون در رفتار مشتریان همراه باشند. به طور کلی، تحولات مستمر در داده‌ها نیاز به استفاده از رویکردها و روش‌های مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای بهبود تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر آنها دارد.
زیر ساخت های فناوری شامل چه چیز هایی است؟
زیرساخت فناوری به مجموعه ابزارها، سیستم‌ها، پلتفرم‌ها و فناوری‌های مورد استفاده در یک سازمان به منظور پشتیبانی و اجرای فرآیندهای تجاری و فناوری ارتباطی گفته می‌شود. در ادامه به برخی از اصلی‌ترین زیرساخت‌های فناوری اشاره خواهیم کرد:
- شبکه‌های کامپیوتری: شبکه‌های کامپیوتری اینترنت و فناوری‌های مرتبط با آن، شامل سرورها، روترها، سوئیچ‌ها، فایروال‌ها و دیگر تجهیزات شبکهای، به منظور ارتباط و انتقال داده‌ها باستفاده می‌شوند. شبکه‌های کامپیوتری امکان دسترسی به داده‌ها و سرویس‌های مختلف را به کاربران فراهم می‌کنند.
- سیستم‌های عامل: سیستم‌های عامل به عنوان پایه نرم‌افزاری برای سایر برنامه‌ها و سیستم‌ها عمل می‌کنند. سیستم‌های عامل مانند ویندوز، لینوکس و مک اواس، اجازه می‌دهند تا برنامه‌های مختلف در دستگاه‌های مختلف اجرا شوند.
- پایگاه داده: پایگاه داده به عنوان محلی برای ذخیره داده‌ها و اطلاعات استفاده می‌شود. پایگاه داده‌ها بهمنظور مجموعه‌ای از داده‌های سازمانی هستند که برای مدیریت و استفاده در فرآیندهای تجاری و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها به کار می‌روند. پایگاه داده‌ها می‌توانند به صورت محلی در داخل سازمان یا در فضای ابری در دسترس باشند.
- مرورگر وب: مرورگر وب به عنوان واسط کاربری برای دسترسی به صفحات وب و استفاده از خدمات آنلاین، مورد استفاده قرار می‌گیرد. مرورگرهای محبوب امروزی مانند گوگل کروم، فایرفاکس و سافاری، امکانات متنوعی برای جستجو، مرور و استفاده از انواع خدمات وب را فراهم می‌کنند.
- ابر (Cloud) و خدمات ابری: خدمات ابری به عنوان یک زیرساخت فناوری، امکان فراهم‌سازی ظرفیت پردازشی، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها را به صورت ایمن و مطمئن از طریق اینترنت فراهم می‌کنند. خدمات ابری مانند آمازون وب سرویس، مایکروسافت آزور و گوگل کلود، به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا بدون نیاز به سرمایه‌گذاری سنگین در زیرساخت‌های فناوری، به آنها دسترسی داشته باشند.
- امنیت: امنیت به عنوان یکی از اصلی‌ترین زیرساخت‌های فناوری، برای حفاظت از داده‌ها و اطلاعات سازمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد. امنیت شامل مجموعه ابزارها و روش‌هایی است که برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به داده‌ها، محافظت از فرآیندهای تجاری و تضمین حریم خصوصی استفاده می‌شود. امنیت شامل امنیت شبکه، امنیت سیستم‌های کامپیوتری، امنیت داده‌ها و رمزنگاری است.
روش طبقه بندی ماکزیمم لایکلی‌هود (Maximum Likelihood Classification)
روش طبقه بندی ماکزیمم لایکلی‌هود (Maximum Likelihood Classification) یک روش طبقه‌بندی است که بر اساس توزیع احتمالاتی داده‌ها در هر کلاس، برای پیش‌بینی کلاس جدید از مدل استفاده می‌کند. در این روش، توزیع احتمالاتی داده‌های هر کلاس با استفاده از داده‌های آموزشی محاسبه می‌شود و بر این اساس، احتمال وقوع هر داده در هر کلاس محاسبه می‌شود. سپس داده جدید به کلاسی تخصیص داده می‌شود که احتمال وقوع آن در آن کلاس بیشترین مقدار را دارد.
برای اعمال این روش، در ابتدا داده‌های آموزشی به دست آورده و توزیع احتمالاتی داده‌ها در هر کلاس با استفاده از آنها محاسبه می‌شود. سپس با دریافت داده جدید، احتمال وقوع آن در هر کلاس با استفاده از توزیع احتمالاتی محاسبه شده و سپس کلاسی که احتمال وقوع آن در آن بیشترین مقدار را دارد، به عنوان کلاس پیش‌بینی شده انتخاب می‌شود.
این روش در بسیاری از مسائل طبقه‌بندی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله در شناسایی الگوها در تصاویر، تشخیص اشیاء در فضای سه‌بعدی، تحلیل داده‌های پزشکی وبسیاری از مسائل دیگر. اما برای استفاده موثر از این روش، توزیع احتمالاتی داده‌ها در هر کلاس باید به خوبی مشخص شود و داده‌های آموزشی باید به تعداد کافی و با کیفیت مناسبی در دسترس باشند. همچنین، برای جلوگیری از برازش بیش از حد به داده‌های آموزشی، می‌توان از روش‌های مناسبی مانند روش‌های رگولاریزاسیون استفاده کرد.
روش طبقه بندی جنگل تصادفی Random Forests چیست؟
Random Forests یک الگوریتم یادگیری ماشینی برای مسئله طبقه‌بندی است که بر پایه یک مجموعه از درخت‌های تصادفی تشکیل شده است. هر درخت تصادفی به طور مستقل و با استفاده از یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها آموزش داده می‌شود. در نهایت، نتایج این درخت‌های تصادفی با هم ترکیب شده و به عنوان پاسخ نهایی الگوریتم تولید می‌شود.
Random Forests در چند مرحله عمل می‌کند:
- نمونه‌برداری با جایگزینی: از داده‌های آموزشی با جایگزینی نمونه‌برداری می‌شود. به این ترتیب، بصورت هر درخت تصادفی با یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود.
- ساخت درخت‌های تصادفی: برای هر زیرمجموعه از داده‌های آموزشی، یک درخت تصادفی ساخته می‌شود. در این درخت، هر گره با استفاده از یک ویژگی از داده‌ها، به دو گره فرزند تقسیم می‌شود. این فرایند تا رسیدن به یک شرط توقف، مانند تعداد حداکثر عمق درخت یا تعداد حداکثر نمونه‌ها در هر گره، ادامه می‌یابد.
- ترکیب پاسخ‌ها: پس از ساخت تمراکز درخت‌های تصادفی، برای پیش‌بینی کلاس جدید، نتایج این درخت‌های تصادفی با هم ترکیب می‌شود. روش‌های مختلفی برای ترکیب پاسخ‌ها وجود دارد، اما رایج‌ترین روش، انتخاب کلاسی است که بیشترین تعداد رای را دریافت کرده است.
Random Forests با استفاده از تعداد زیادی از درخت‌های تصادفی، به دلیل تنوع بالا در میان آنها، به محدود شدن مشکل برازش بیش از حد به داده‌های آموزشی و کاهش احتمال برازش به داده‌های نوین کمک می‌کند. همچنین، این الگوریتم قابلیت استفادهدر مسائل با ابعاد بالا و داده‌های نویزی را نیز داراست. به علاوه، این الگوریتم قابلیت تشخیص ویژگی‌های مهم در داده‌ها را نیز داراست که می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی کمک کند. این روش در بسیاری از برنامه‌های پردازش تصویر، تحلیل داده‌های مالی، تحلیل متن و غیره، کاربرد دارد.
اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه (VGI)
اطلاعات جغرافیایی داوطلبانه، یعنی محتوای جغرافیایی تولید شده توسط افراد غیرحرفه‌ای با استفاده از سیستم‌های نقشه‌برداری موجود در اینترنت، امکاناتی را برای سازمان‌های دولتی در همه سطوح فراهم می‌کند تا پایگاه‌های اطلاعاتی جغرافیایی خود را ارتقا دهند. عدم دقت فرضی VGI اغلب به عنوان مانعی برای استفاده گسترده تر آن توسط آژانس های نقشه برداری رسمی ذکر می شود. تحقیقات CEGIS نشان داده است که برخی از پروژه‌های نقشه‌برداری مشارکتی می‌توانند داده‌هایی را تولید کنند که به اندازه داده‌های تولید شده توسط این آژانس‌ها دقیق هستند. علاوه بر این، در برخی موارد، «چشم‌های روی زمین» VGI نسبت به تست‌های گران‌تر دقت توسط آژانس‌های رسمی مزیت دارند، زیرا مشارکت‌کنندگان دانش محلی منحصربه‌فردی دارند. محققان CEGIS دقت داده های تولید شده توسط داوطلبان را در مرحله اولیه The National Map Corps تجزیه و تحلیل کردند.. داده‌های مربوط به سازه‌ها – مدارس، بیمارستان‌ها و موارد مشابه – که توسط این داوطلبان ارائه شد، به اندازه‌ای دقیق بود که در پایگاه‌های اطلاعاتی رسمی که نقشه ملی را تشکیل می‌دهند، گنجانده شد . محققان CEGIS همچنین در حال بررسی انگیزه‌های کاربر، تغییرات در مدل‌های کسب‌وکار و فرهنگ‌های سازمانی، تشکیل جامعه آنلاین و موانع سیاست‌گذاری برای VGI هستند.
رسانه های اجتماعی و جمع سپاری
یک حوزه کاربردی اصلی نقشه برداری مشارکتی و جمع سپاری در حوزه بحران است، به ویژه در مورد خطرات طبیعی مانند طوفان و زلزله. پس از یک رویداد بحرانی، جوامع مختلف از نقشه برداری آنلاین و رسانه های اجتماعی مانند توییتر برای برقراری ارتباط اطلاعات در مورد رویداد استفاده می کنند. محققان CEGIS یک چارچوب جمع سپاری برای هدایت توسعه پروژه های جمع سپاری آینده برای پروژه های علمی خطرات در USGS تولید کرده اند. یکی از پروژه‌هایی که در حال حاضر در حال توسعه است، آزمایش این است که چگونه جمعیت‌های مختلف می‌توانند از تصاویر هوایی سنجش از راه دور برای ارزیابی افزایش سطح دریا و آسیب طوفان به مناطق ساحلی پس از طوفان‌های شدید استفاده کنند. جمع سپاری تجزیه و تحلیل تصاویر ساحلی پتانسیل بهبود مدل های پیش بینی تغییرات ساحلی را دارد. هدف اولیه این تحقیق بررسی فرصت‌ها و چالش‌ها با ادغام داده‌های مکانی رسمی و جمع‌سپاری شده پیرامون مخاطرات نه تنها برای تحقیقات علمی بلکه برای اهداف عملیاتی در مدیریت اضطراری است. درک پتانسیل جمع سپاری برای حوزه بحران می تواند کاربردهای آتی نقشه ملی را برای واکنش به بلایا و کاهش خطر آگاه سازد.
علم شهروندی
علم شهروندی طیف وسیعی از پروژه ها را پوشش می دهد که در آن افراد غیرحرفه ای با دانشمندان همکاری می کنند. در USGS، اینها ممکن است شامل مشاهده وقوع گونه‌های خاص به منظور کمک به داده‌ها در پایگاه داده ملی، تجزیه و تحلیل ریزش‌های خاکستر آتشفشان‌ها در آلاسکا، جمع‌آوری نمونه‌ها از نهرها و تجزیه و تحلیل ترکیب شیمیایی آب، با استفاده از اینترنت باشد. نقشه‌برداری از سازه‌ها برای نقشه‌های توپوگرافی دیجیتال یا ثبت اثرات زلزله. محققان CEGIS در حال بررسی انگیزه‌های شرکت‌کننده، جمع‌آوری داده‌ها، استفاده از فن‌آوری‌های تلفن همراه، و مسائل مربوط به سیاست‌های پیرامون علوم شهروندی در USGS هستند تا بهترین شیوه‌ها و استراتژی‌ها را برای ادغام این پروژه‌ها در علم USGS توصیه کنند.
بدون دیدگاه