Los UAV necesitarán lo mejor en gestión de big data

marzo 3

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Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) están haciendo que la topografía de paisajes, edificios, etc. sea mucho más fácil y más rentable que es inevitable que haya una explosión en esta actividad. Esto creará cantidades masivas de datos que deberán administrarse y almacenarse de manera eficiente, como explora Steinar Sande, CEO de Raima, un proveedor líder de sistemas de administración de bases de datos de alto rendimiento y siempre activos.

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Los UAV de hoy en día son pequeños, simples y económicos de operar, y pueden transportar múltiples tipos de equipos topográficos. Permiten que los datos de la encuesta se recopilen en un flujo continuo durante todo el vuelo y se carguen instantáneamente en un servidor para su análisis inmediato.

Las vastas praderas de América del Norte han estado produciendo cultivos de cereales en volúmenes globales durante muchas décadas. Ayudaron a alimentar a Estados Unidos y Canadá a medida que crecían y a generar grandes cantidades de ingresos extranjeros de los mercados de exportación.

Desde la década de 1960 en adelante, la fotografía aérea e incluso satelital de los campos ha ayudado a impulsar la eficiencia en la siembra, el riego y la cosecha. Sin embargo, tales encuestas eran difíciles y costosas de realizar y los resultados a menudo eran toscos.

No es de extrañar, entonces, que la llegada de los vehículos aéreos no tripulados modernos haya trasladado la topografía agrícola a un plano completamente nuevo. Los UAV de hoy en día son pequeños, simples y económicos de operar, y pueden transportar múltiples tipos de equipos topográficos. Permiten que los datos de la encuesta se recopilen en un flujo continuo durante todo el vuelo y se carguen instantáneamente en un servidor para su análisis inmediato. Donde antes los reconocimientos aéreos eran ocasionales y toscos, ahora pueden ser frecuentes y detallados.

Los agricultores ahora hablan de entrar en una era de 'agricultura de precisión', que afortunadamente se relaciona con las predicciones de los economistas de que el crecimiento de la población mundial durante las próximas dos generaciones significará que la producción de alimentos tendrá que al menos duplicarse. Las encuestas de vehículos aéreos no tripulados desempeñarán un papel importante para garantizar el aumento necesario de la productividad.

Además de las cámaras convencionales, los vehículos aéreos no tripulados de reconocimiento pueden llevar equipos especializados como cámaras de imágenes térmicas, infrarrojas y ultravioleta, sensores hiperespectrales y escáneres lidar. (Los sensores hiperespectrales brindan información de `` imagen grande '' o de vista amplia con una resolución típica de 10 mm. Lidar es un cruce entre láser y radar que se enfoca automáticamente en áreas plantadas y las escanea con hasta 500,000 pulsos de láser por segundo para recopilar datos de resolución ultra alta. .) Estos flujos de datos deberán combinarse con precisión con GPS (sistemas de posicionamiento global) y otra información para un análisis completo.

Es inevitable que los agricultores deseen que sus encuestas proporcionen información instantánea, por lo que los datos de la encuesta deberán cargarse instantáneamente en la nube, procesarse y luego descargarse, tanto en dispositivos móviles en el campo como en una computadora central en la oficina de la granja.

El Dr. Kevin Price de la Universidad Estatal de Kansas predice que en el futuro a mediano plazo (5 a 10 años) más de las tres cuartas partes del uso de UAV serán impulsados por la agricultura, y que esto se convertirá en una industria de $100bn. Los UAV se utilizarán durante todo el año para monitorear la salud de los cultivos, las tasas de crecimiento, los rendimientos, la presencia de especies invasoras, el ganado y sus comederos, los recursos hídricos, etc. información a los pronósticos del mercado, los agricultores podrán determinar el momento óptimo para cosechar. Para proporcionar este resultado, se deberán manejar grandes cantidades de datos automáticamente, por lo que los sistemas de administración de bases de datos de alto rendimiento y siempre activos serán tan importantes para la agricultura como el tractor o la cosechadora.

Tecnología transferible

Muchas otras industrias también están adoptando UAV para vigilancia de seguridad, monitoreo del campo de batalla, filmación, control de multitudes, gestión del tráfico, evaluación del estado de los edificios, pronóstico metrológico, estudios geológicos, gestión de inundaciones, etc. Las soluciones de big data desarrolladas para la agricultura se transferirán directamente a estos campos.

Gran parte del hardware necesario para este tipo de levantamiento general ya está disponible a precios cercanos a los de los productos básicos. Pero para la agricultura de precisión y otros usos profesionales, la calidad y el posprocesamiento de los datos son fundamentales, y esta es una función especializada para los proveedores de servicios de datos dedicados.

Con su tecnología de gestión de datos integrada RDM (Raima Database Manager), Raima ya tiene un historial probado en aplicaciones de big data en muchas industrias. Sus soluciones ofrecen capacidades especializadas que permiten una gestión y manipulación intuitivas de información en tiempo real.

RDM está optimizado para aplicaciones integradas, en tiempo real, en memoria y móviles, brindando soluciones flexibles y confiables para recopilar y almacenar grandes volúmenes de datos. Proporciona métodos intuitivos y eficientes para administrar y navegar a través de la información rápidamente.

El producto tiene una estructura altamente modular, por lo que solo los componentes que realmente necesita se incluyen en su aplicación integrada. Además de varias API, RDM incluye herramientas de desarrollo para ayudarlo a administrar las bases de datos en una plataforma integrada, y estas herramientas también se pueden integrar en su aplicación si lo desea.

Diseñado para arquitecturas distribuidas en aplicaciones con recursos limitados, RDM puede almacenar datos localmente en un dispositivo móvil o integrado, que puede desconectarse de cualquier servidor de base de datos en red, y luego replicar estos datos en un servidor cuando haya una conexión disponible. Esta capacidad también permite que RDM almacene datos en un dispositivo móvil durante una fase de rápida adquisición de datos y luego los transmita a través de una red con un ancho de banda relativamente bajo. Esta característica puede ser útil en aplicaciones agrícolas, donde los procesadores de bajo costo y las redes de bajo ancho de banda son comunes.

Debido a que RDM proporciona una gestión de datos sofisticada en el propio dispositivo integrado, también es posible filtrar los datos en tiempo real en el dispositivo integrado, reduciendo así la cantidad de datos que deben transmitirse a servidores remotos.

RDM proporciona una implementación de SQL que es lo suficientemente pequeña para sistemas con recursos limitados, al tiempo que proporciona las características más necesarias para una aplicación integrada, como esquemas de base de datos precompilados, procedimientos almacenados precompilados, funciones definidas por el usuario escritas en C y "virtual tablas ”para acceder a cualquier tipo de fuente de datos a través de SQL (por ejemplo, datos en tiempo real alimentados por sensores).

RDM también tiene API de nivel inferior que no son SQL para aplicaciones en las que SQL sería una sobrecarga demasiado grande. Por otro lado, si usa SQL, se puede acceder a la misma base de datos a través de API SQL y no SQL.

Es importante destacar que la estructura modular de RDM y su soporte para datos distribuidos y escalabilidad a través de la partición de datos lo convierten en un producto muy flexible. Además de permitirle ejecutarse en sistemas pequeños, estas características le permiten manejar bases de datos más grandes, admitiendo aplicaciones de minería de datos.

La minería de datos permite a los usuarios, como los agricultores, mirar más allá de la simple información fáctica y considerar las consecuencias de cada decisión en un contexto más amplio. Por ejemplo, la minería de datos puede resaltar el conocimiento implícito, previamente desconocido y potencialmente útil de grandes conjuntos de datos. Un ejemplo agrícola del mundo real de esto sería que, si ocurre un clima adverso localizado, la minería de datos identificará patrones climáticos similares de años anteriores y predecirá cómo cambiarán los precios del mercado.

No hay duda de que en el futuro, los datos, y la información y el conocimiento que se pueden extraer de esos datos, serán uno de los mayores activos disponibles para los agricultores. La tecnología de gestión de datos RDM de Raima ofrece a la agricultura las herramientas necesarias para lograr una mayor productividad y poder reaccionar mejor a los requisitos cambiantes del mercado.


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