無人機將需要最好的大數據管理

3 月 3

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無人機(UAV)使得對景觀,建築物等的測量變得非常容易且更具成本效益,以至於不可避免地會發生爆炸。正如高性能,始終在線的高性能數據庫管理系統的領先提供商Raima的首席執行官Steinar Sande所探索的那樣,這將創建大量需要有效管理和存儲的數據。

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當今的無人機體積小,操作簡單且價格便宜,並且可以攜帶多種類型的測量設備。它們使調查數據可以在整個飛行過程中連續不斷地收集,並立即上傳到服務器以進行立即分析。

幾十年來,北美廣大的草原一直在全球範圍內生產穀物。他們幫助美國和加拿大發展壯大,並從出口市場獲得了大量外國收入。

從1960年代起,這些領域的航空攝影甚至衛星攝影都幫助提高了種植,灌溉和收割的效率。然而,這樣的調查難以執行且昂貴,並且結果通常是粗略的。

毫不奇怪,現代無人機的問世將農業測量技術轉移到了全新的飛機上。當今的無人機體積小,操作簡單且價格便宜,並且可以攜帶多種類型的測量設備。它們使調查數據可以在整個飛行過程中連續不斷地收集,並立即上傳到服務器以進行立即分析。以前偶爾進行粗略的航測的地方,現在可以進行頻繁且詳細的了!

農民現在正在談論進入“精密農業”的時代,這與經濟學家的預測有關,幸運的是,經濟學家的預測是,未來兩代人的全球人口增長將意味著糧食產量將至少增加一倍。無人機調查將在確保必要的生產率提高中發揮重要作用。

與傳統相機一樣,勘測無人機可以攜帶專用設備,例如紫外線,紅外和熱成像相機,高光譜傳感器和激光雷達掃描儀。 (高光譜傳感器通常提供10mm分辨率的“大圖”或寬視角信息。激光雷達是激光和雷達之間的交叉點,它自動聚焦在種植區域上,並以每秒高達500,000激光脈衝的速度對其進行掃描,以收集超高分辨率數據。)這些數據流必須與GPS(全球定位系統)和其他信息準確結合在一起,以進行完整的分析。

農民不可避免地希望他們的調查提供即時信息,因此調查數據將必須立即上載到雲中,進行處理,然後再下載–到現場的移動設備以及到農場辦公室的中央計算機中。

堪薩斯州立大學的凱文·普賴斯博士預測,在中期(5-10年)內,超過四分之三的無人機使用將由農業驅動,這將發展成為一個$1000億的產業。無人機將全年使用,以監測作物健康,生長速度,產量,入侵物種,牲畜及其飼料箱的存在,水資源等。每日調查和24×7的調查並不少見,並通過比較農業根據市場預測的信息,農民將能夠確定最佳收穫時間。為了提供此結果,必須自動處理大量數據,因此,高性能,始終在線的數據庫管理系統對農業而言,與拖拉機或聯合收割機一樣重要。

可轉讓技術

其他許多行業也正在採用無人機進行安全監視,戰場監視,拍攝,人群控制,交通管理,評估建築物狀況,計量預報,地質調查,洪水管理等。為農業開發的大數據解決方案將直接轉移到這些領域。

這類全面調查所需的許多硬件已經以接近商品的價格提供。但是對於精密農業和其他專業用途,數據質量和後處理至關重要,這對於專門的數據服務提供商而言是專家角色。

憑藉其RDM(Raima數據庫管理器)嵌入式數據管理技術,Raima已經在許多行業的大數據應用程序中擁有良好的記錄。它的解決方案提供了專門的功能,可以直觀地管理和操縱實時信息。

RDM針對嵌入式,實時,內存和移動應用程序進行了優化,為收集和存儲大量數據提供了靈活而可靠的解決方案。它提供了直觀,有效的方法來快速管理和導航信息。

該產品具有高度模塊化的結構,因此嵌入式應用程序中僅包含您真正需要的組件。除了多個API之外,RDM還包括開發人員工具來幫助您管理嵌入式平台上的數據庫,並且如果需要,這些工具也可以內置到您的應用程序中。

RDM專為資源受限的應用程序中的分佈式體系結構而設計,可以將數據本地存儲在移動或嵌入式設備上,這些設備可以與任何联網的數據庫服務器斷開連接,然後在連接可用時將這些數據複製到服務器。此功能還允許RDM在快速數據採集階段在移動設備上緩衝數據,然後在帶寬相對較低的網絡上傳輸數據。此功能在農業應用中非常有用,在這些應用中,低成本處理器和低帶寬網絡很常見。

由於RDM在嵌入式設備本身上提供了複雜的數據管理,因此還可以在嵌入式設備上實時過濾數據,從而減少了必須傳輸到遠程服務器的數據量。

RDM提供的SQL實現對於資源受限的系統來說足夠小,同時提供嵌入式應用程序最需要的功能,例如預編譯的數據庫模式,預編譯的存儲過程,用C編寫的用戶定義函數和“虛擬”。表格”,用於通過SQL訪問任何種類的源數據(例如,從傳感器提供的實時數據)。

RDM還為SQL開銷太大的應用程序提供了較低級別的非SQL API。另一方面,如果您確實使用SQL,則可以通過SQL和非SQL API訪問同一數據庫。

重要的是,RDM的模塊化結構及其對分佈式數據的支持以及通過數據分區的可伸縮性,使其成為非常靈活的產品。除了使它能夠在小型系統上運行之外,這些特性還使其能夠處理更大的數據庫,從而支持數據挖掘應用程序。

數據挖掘使用戶(例如農民)可以查看簡單的事實信息之外,並在更廣泛的範圍內考慮每個決策的後果。例如,數據挖掘可以突出顯示來自大型數據集的隱式,先前未知和潛在有用的知識。一個現實的農業例子就是,如果發生局部不利天氣,數據挖掘將識別出與前幾年相似的天氣模式,並預測市場價格將如何變化。

毫無疑問,將來,數據以及可以從該數據中獲取的信息和知識將成為農民可獲得的最大資產之一。 Raima的RDM數據管理技術為農業提供了提高生產率和更好地應對不斷變化的市場需求所需的工具。


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