Att fånga data från naturliga och mänskliga system förlitar sig på ett brett spektrum av tekniker och metoder, i stort sett kategoriserade på följande sätt:
för naturliga system:
* fjärravkänning: Detta innebär att få information om jordens yta utan att få fysisk kontakt. Exempel inkluderar:
* satellitbilder: Ger data om landstäckning, vegetationshälsa, atmosfäriska förhållanden och mer.
* flygfotografering: Erbjuder bilder med hög upplösning för kartläggning och analys.
* lidar (ljusdetektering och varierande): Använder laserpulser för att skapa 3D -modeller av jordens yta, användbara för topografi och skogsbruk.
* radar: Penetrerar moln och bladverk och tillhandahåller data om ytfunktioner och vädermönster.
* sonar: Används under vattnet för att kartlägga havsbotten och upptäcka marint liv.
* in-situ mätningar: Dessa involverar direkta mätningar som gjorts inom systemet som studeras. Exempel inkluderar:
* väderstationer: Samla in data om temperatur, luftfuktighet, vindhastighet och nederbörd.
* Hydrologiska sensorer: Mät vattennivåer, flödeshastigheter och vattenkvalitet.
* seismometrar: Upptäcka och mäta jordbävningar.
* Miljöövervakningsnätverk: Består av olika sensorer som är utplacerade över ett landskap för att övervaka flera miljöparametrar.
* Bioakustisk övervakning: Använder ljudinspelningar för att studera djurpopulationer och deras beteende.
* Fältobservationer och provtagning: Detta involverar manuell insamling av data, såsom att samla markprover, observera djurens beteende eller kartlägga vegetation.
för mänskliga system:
* Undersökningar och frågeformulär: Samla in data om åsikter, beteenden och demografi.
* intervjuer: Ge djupgående kvalitativa data.
* administrativa data: Uppgifter som samlats in av myndigheter och organisationer (t.ex. folkräkningsdata, hälsoregister, finansiella transaktioner).
* Sociala mediedata: Information som delas på plattformar som Twitter, Facebook och Instagram kan ge insikter om allmän opinion och beteende.
* GPS -spårning och platsdata: Från mobila enheter och fordon, avslöjande rörelsemönster och rumsliga interaktioner.
* sensornätverk: Distribuerbar på olika platser för att mäta mänsklig aktivitet, såsom publikstäthet, trafikflöde eller luftkvalitet i stadsmiljöer.
* Transaktionsdata: Från kreditkort, lojalitetsprogram och online -inköp, som erbjuder insikter om konsumentbeteende.
* Web Scraping and Data Mining: Extrahera data från webbplatser och databaser.
Underliggande tekniker och koncept:
* sensorer: Enheter som upptäcker och mäter fysiska mängder och omvandlar dem till signaler som kan behandlas.
* Lagring och bearbetning: System för lagring, hantering och analys av stora mängder data. Detta involverar ofta molnberäkning och big datateknik.
* Datavisualisering och analys: Verktyg och tekniker för att tolka och kommunicera resultat.
* Maskininlärning och konstgjord intelligens: Algoritmer som kan analysera data, identifiera mönster och göra förutsägelser.
* Nätverks- och kommunikationsteknologier: För att överföra data från fjärrplatser.
De specifika metoderna och tekniker som används kommer att bero på arten av systemet som studeras, forskningsfrågorna som behandlas och tillgängliga resurser. Ofta används en kombination av tillvägagångssätt för att få en omfattande förståelse.
