مطلوب رواد رؤية في مجال بيانات مراقبة الأرض من محطة الفضاء الدولية!

تم استخدام البيانات من الثلاث منصات لمراقبة الأرض على محطة الفضاء الدولية لتقدم العلم في مجالات متعددة، لكن حالياً فقط واحدة من هذه المنصات لديها نظام متكامل لمراقبة البيانات والوصول إليها. هذا القصور يعيق قدرة المجتمع العلمي على دمج مجموعات البيانات وإنتاج علم مبتكر ومتعدد التخصصات يكسر الحواجز.

تحديك هو توسيع وظائف الأداة المبنية على الويب ومفتوحة المصدر— VSWIR (من الأشعة المرئية إلى الأشعة تحت الحمراء ذات الموجات القصيرة) واجهة الطيفية للعلوم المفتوحة (VISIONS) — لتشمل المزيد من منصات الاستشعار عن بُعد و/أو ميزات مُحسَنة.


الخلفية


يبلغ حجم المحطة الفضائية حجم ملعب كرة قدم تقريبًا وتسافر في مدار منخفض حول الأرض بسرعة 17000 ميل في الساعة أو خمسة أميال في الثانية. يرى رواد الفضاء الذين يعيشون في المحطة الفضائية 15 شروقًا وغروبًا للشمس يوميًا، وسيقومون بإعادة زيارة أي موقع معين على الأرض كل ثلاثة أيام. تم ربط العديد من منصات الاستشعار عن بعد لرصد الأرض بالمحطة الفضائية، بما في ذلك EMIT (التحقيق في مصدر الغبار المعدني لسطح الأرض)، وECOSTRESS (تجربة مقياس الإشعاع الحراري للنظام البيئي المحمول على الفضاء على المحطة الفضائية)، وGEDI (التحقيق في ديناميكيات النظام البيئي العالمي).

تقوم هذه المنصات بجمع بيانات التحليل الطيفي للتصوير (EMIT)، والأشعة تحت الحمراء الحرارية (ECOSTRESS)، وبيانات ليدار الشكل الموجي (GEDI) التي يتم تطبيقها على نطاق واسع في المجتمعات العلمية للكشف عن غازات الدفيئة (EMIT)، والتحقيق في جزر الحرارة الحضرية (ECOSTRESS)، وتحليل صحة النبات (ECOSTRESS). )، ومراقبة الكتلة الحيوية للكربون (GEDI)، وتوصيف بنية الموائل (GEDI)، ومراقبة الغابات والحرائق وسطح الأرض (EMIT، ECOOSTRESS، GEDI).

قام العلماء في مختبر الدفع النفاث التابع لناسا (JPL) في الأصل بتطوير تطبيق نظام العمليات المتعددة المهام المتقدم (AMMOS) التابع لناسا (MMGIS) لتتبع مركبات المريخ الجوالة السابقة والحالية. في الآونة الأخيرة، قاموا بتوسيع MMGIS للتنبؤ ببصمة عمليات الاستحواذ على التحليل الطيفي للتصوير EMIT. يسمح هذا التطبيق الجديد مفتوح المصدر، المسمى VISIONS، لأي شخص بمعرفة متى وأين تم جمع البيانات بواسطة EMIT. تمكن هذه المعلومات العلماء من تخطيط وتنفيذ الحملات الميدانية في الموقع بشكل متزامن مع الجسر العلوي للمحطة، وكذلك حيث تتقاطع بيانات EMIT مع مجموعات البيانات الأخرى. تعتبر هذه القدرات ضرورية لتقييم جودة منتجات EMIT المستمرة وتمكين المجتمع العلمي الأوسع من إجراء أبحاث جديدة.

حاليًا، لا يمكن استخدام تطبيق VISIONS إلا مع منصة EMIT. إذا كان من الممكن توسيع قدرات VISIONS لتشمل منصات أخرى للاستشعار عن بعد وميزات إضافية، فيمكن للمجتمع العلمي أن يخطط بسهولة أكبر لحملات بيانات متزامنة ودمج مجموعات البيانات من منصات متعددة لإنتاج علوم مبتكرة ومتعددة التخصصات ومحطمة للحدود.


الأهداف


التحدي الذي يواجهك هو تحسين أداة VISIONS مفتوحة المصدر المستندة إلى الويب عن طريق إضافة مجموعات بيانات الاستشعار عن بعد أو ميزات جديدة. فكر في دمج ECOSTRESS أو GEDI في تطبيق VISIONS. وبدلاً من ذلك، فكر في تحسين ميزة موجودة في VISIONS أو تطوير ميزة جديدة خاصة بك. هناك العديد من الإمكانات التي يمكن إضافتها إلى VISIONS لزيادة فائدتها — بدءًا من الإعداد الفرعي المستند إلى المنطقة والنقطة، إلى إنتاج خريطة حرارية تشير إلى عدد الصور المتاحة في موقع معين، إلى القدرة على تنبيه المستخدمين عند ظهور بيانات جديدة تم تسليمها أو التنبؤ بها في مكان مثير للاهتمام. إذا اخترت إضافة بيانات من مهمة أخرى، فكر في أفضل طريقة للقيام بذلك. هل هناك طريقة لتصفية البيانات المتداخلة بشكل انتقائي من أجهزة استشعار متعددة؟ إذا كنت أحد علماء الأرض، ما نوع المعلومات التي ستكون أكثر أهمية وإفادة بالنسبة لك؟ كيف يمكن دمج هياكل بيانات متعددة بطريقة مفيدة في تطبيق واحد؟ هناك مساحة كبيرة لوضع التحسينات الإبداعية الخاصة بك!

هل لديك خبرة في استخدام Python وPostgreSQL (لغة الاستعلام الهيكلية Postgre) وSTAC (كتالوج الأصول الزمانية المكانية) وتنسيقات البيانات المحسنة للسحابة؟ هل حددت ميزة تحليل نصف مطورة في تطبيق تعتقد أنه يمكنك إكماله؟ هل لديك فكرة إبداعية لميزة من شأنها تعزيز الرؤى؟ قم ببعض الأبحاث والتفكير في أنواع القدرات وعلماء البيانات التي قد يرغب علماء البيانات في إضافتها إلى VISIONS وتحقق من الموارد المدرجة للحصول على بعض أمثلة الميزات التي من المحتمل أن تضيفها.


اعتبارات محتملة


يفضل ولكن غير الزامي مراعاة ما يلي عند تطوير مشروعك:

تحتوي VISIONS على تعليمات برمجية مكتوبة بشكل جيد وقابلة للقراءة وبنية قابلة للصيانة.

إذا قامت الخدمة نفسها بالرد ولكن التطبيق لا ينتج البيانات المتوقعة، فراجع وثائق خدمة VISIONS أو فكر في استبدال الخدمات المهملة بمصادر البيانات العاملة حاليًا. يحتوي قسم الموارد على قوائم بأمثلة مصادر البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs).

يمكن أن تشمل الخطوات المحتملة لإكمال التحدي ما يلي:

قم بمراجعة موجزة لـ VISIONS وMMGIS ووظائفهما وقواعد التعليمات البرمجية والوثائق ومقاطع الفيديو الخاصة بهما.

قم بتنزيل كود مصدر VISIONS.

حاول تشغيل VISIONS في بيئة التطوير المحلية لديك.

قم بمراجعة موجزة لـ GEDI و/أو ECOSTRESS، وبروتوكولات جمع البيانات وتسليمها، وعلامات البيانات التعريفية المرتبطة بالبيانات.

قم بإنشاء مشروعك عن طريق إضافة بيانات أو ميزة تحليل إلى VISIONS.

قم بتحسين الميزة الجديدة إذا كان لا يزال هناك وقت.

أرسل مشروعك، بما في ذلك الكود المصدري.

إن مجرد توفير إمكانات الصيانة لتطبيق VISIONS الأصلي يعتبر ذا قيمة.

يُفضل اكتمال الميزة على ثراء الميزة. بمعنى آخر، يفضل تضمين ميزة تحليل واحدة جيدة التنفيذ بدلاً من دمج ميزات متعددة نصف متطورة.

يجب الحفاظ على وضوح الكود لتحفيز المشاركين في الهاكاثون المستقبلي على البناء على عملك.

يعد نشر نسخة مباشرة من مشروعك أمرًا اختياريًا، ولكنه مرغوب فيه.

إذا كنت واثقًا حقًا من عملك، فيمكنك إرسال طلب سحب مع تحديثاتك لتمكين دمج عملك في الإصدار الأصلي من VISIONS. هذه هي روح المصدر المفتوح!

للحصول على البيانات والمصادر المتعلقة بهذا التحدي، راجع علامة التبويب "المصادر" في أعلى الصفحة. يمكن إضافة المزيد من المصادر قبل بدء الهاكاثون.