SensorML

الموسوعة الحرة

SensorML هو معيار معتمد من قبل اتحاد البيانات الجغرافية المكانية المفتوحة ، وهو ترميز XML لوصف أجهزة الاستشعار وعمليات القياس. يمكن استخدام SensorML لوصف مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار، بما في ذلك المنصات الديناميكية والثابتة، وأجهزة الاستشعار الموضعية والبعيدة.

تشمل الوظائف المدعومة ما يلي:

  • اكتشاف المستشعرات
  • تحديد الموقع الجغرافي بواسطة المستشعر
  • معالجة ملاحظات المستشعر
  • آلية برمجة المستشعر
  • الاشتراك في تنبيهات المستشعرات

أمثلة على أجهزة الاستشعار المدعومة هي

  • ثابت، في الموقع - "مستشعر" كيميائي، مقياس حرارة، مقياس جاذبية
  • ثابت، عن بعد – جهاز قياس سرعة التيار، جهاز قياس الغلاف الجوي، رادار دوبلر
  • جهاز استشعار الأوزون الديناميكي والمثبت في الموقع - جهاز استشعار مثبت على طائرة، ووحدة تحديد المواقع العالمية (GPS)، ومسبار إسقاط
  • ديناميكي، عن بعد – مقياس إشعاع فضائي، كاميرا محمولة جواً، فيديو مثبت على الجندي

ما هذا؟

توفر SensorML نماذج قياسية وتشفير XML لوصف أي عملية، بما في ذلك عملية القياس بواسطة أجهزة الاستشعار، بالإضافة إلى تعليمات لاستخلاص معلومات عالية المستوى من الملاحظات. كما توفر رؤية تركز على مزود الخدمة للمعلومات في شبكة أجهزة الاستشعار ، والتي تُستكمل بوحدات الملاحظات والقياسات التي توفر رؤية تركز على المستخدم.

تتميز العمليات الموصوفة في SensorML بإمكانية اكتشافها وتنفيذها. تُحدد جميع العمليات مدخلاتها ومخرجاتها ومعاملاتها ومنهجيتها، بالإضافة إلى توفير البيانات الوصفية ذات الصلة. تُنمذج SensorML أجهزة الكشف وأجهزة الاستشعار كعمليات تُحوّل الظواهر الحقيقية إلى بيانات.

لا يقوم SensorML بتشفير القياسات التي يتم أخذها بواسطة أجهزة الاستشعار؛ يمكن تمثيل القياسات في Transducer ML ، كملاحظات في Observations and Measurements ، أو بأشكال أخرى، مثل IEEE 1451 .

ما فائدته؟

ورقة المواصفات الإلكترونية -

في أبسط تطبيقاتها، يمكن استخدام SensorML لتوفير وسيلة رقمية قياسية لتقديم أوراق المواصفات لمكونات وأنظمة الاستشعار.

اكتشاف أجهزة الاستشعار وأنظمة الاستشعار والعمليات -

تُعدّ SensorML وسيلةً تُمكّن أنظمة أو عمليات الاستشعار من التعريف بنفسها واكتشافها. توفر SensorML مجموعةً غنيةً من البيانات الوصفية التي يُمكن استخراجها واستخدامها لاكتشاف أنظمة الاستشعار وعمليات الرصد. تشمل هذه البيانات الوصفية المعرّفات، والمصنّفات، والقيود (الزمنية والقانونية والأمنية)، والقدرات، والخصائص، وجهات الاتصال، والمراجع، بالإضافة إلى المدخلات، والمخرجات، والمعلمات، وموقع النظام.

سلسلة الملاحظات -

يُمكن لـ SensorML تقديم وصف كامل ودقيق لتسلسل عملية الرصد. بعبارة أخرى، يُمكنه وصف العملية التي مرّت بها عملية الرصد بالتفصيل، بدءًا من جمع البيانات بواسطة كاشف واحد أو أكثر، مرورًا بمعالجتها، وربما تفسيرها من قِبل محلل. لا يقتصر الأمر على توفير مستوى ثقة فيما يتعلق بالرصد، بل يُمكن في معظم الحالات تكرار جزء من العملية أو كلها، ربما مع بعض التعديلات عليها، أو عن طريق محاكاة الرصد باستخدام مصدر إشارة معروف.

معالجة الملاحظات عند الطلب -

يمكن وصف سلاسل العمليات لتحديد الموقع الجغرافي أو المعالجة المتقدمة للبيانات باستخدام لغة SensorML، واكتشافها وتوزيعها عبر الإنترنت، وتنفيذها عند الطلب دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بخصائص المستشعر أو المعالج. كان هذا هو الدافع الأصلي وراء تطوير SensorML، كوسيلة لمواجهة انتشار الأنظمة المنعزلة والمتباينة لمعالجة بيانات المستشعرات ضمن مختلف مجتمعات المستشعرات. كما تُمكّن SensorML من توزيع المعالجة إلى أي نقطة ضمن سلسلة المستشعرات، بدءًا من المستشعر نفسه وصولًا إلى مركز البيانات ثم إلى جهاز المساعد الرقمي الشخصي (PDA) الخاص بالمستخدم. وتُتيح SensorML هذه المعالجة دون الحاجة إلى برامج خاصة بكل مستشعر.

دعم خدمات التكليف والمراقبة والتنبيه -

يمكن استخراج أوصاف SensorML لأنظمة الاستشعار أو عمليات المحاكاة لدعم إنشاء خدمات مراقبة الاستشعار (SOS) وخدمات تخطيط الاستشعار (SPS) وخدمات تنبيه الاستشعار (SAS) التابعة لـ OGC. تُعرّف SensorML وتبني على تعريفات البيانات المشتركة المستخدمة في جميع أنحاء إطار عمل تمكين شبكة الاستشعار (SWE) التابع لـ OGC.

شبكات استشعار ذاتية التشغيل، قابلة للتوصيل والتشغيل، وتعتمد على التكوين التلقائي -

تُمكّن تقنية SensorML من تطوير أجهزة استشعار ومحاكاة وعمليات سهلة الاستخدام، يمكن إضافتها بسلاسة إلى أنظمة دعم القرار. كما تدعم خاصية الوصف الذاتي لأجهزة الاستشعار والعمليات المُفعّلة بتقنية SensorML تطوير شبكات استشعار ذاتية التكوين، بالإضافة إلى تطوير شبكات استشعار مستقلة حيث يمكن لأجهزة الاستشعار نشر تنبيهات ومهام يمكن لأجهزة استشعار أخرى الاشتراك فيها والتفاعل معها.

أرشفة معلمات المستشعر -

وأخيرًا، توفر SensorML آلية لأرشفة المعايير والافتراضات الأساسية المتعلقة بأجهزة الاستشعار والعمليات، بحيث يمكن إعادة معالجة البيانات المرصودة من هذه الأنظمة وتحسينها حتى بعد انتهاء المهمة الأصلية بفترة طويلة. وقد أثبت هذا الأمر أهميته البالغة للتطبيقات بعيدة المدى، مثل رصد التغيرات العالمية ونمذجتها.

ما هي العناصر الأساسية؟

عنصر -

عملية فيزيائية ذرية تحوّل المعلومات من شكل إلى آخر. على سبيل المثال، يحوّل الكاشف عادةً خاصية أو ظاهرة فيزيائية إلى رقم رقمي. تشمل المكونات النموذجية الكواشف والمشغلات والمرشحات الفيزيائية.

نظام -

نموذج مركب قائم على أسس فيزيائية لمجموعة أو مصفوفة من المكونات، والتي قد تشمل أجهزة الكشف أو المشغلات أو الأنظمة الفرعية. يربط النظام سلسلة العمليات بالعالم الحقيقي، وبالتالي يوفر تعريفات إضافية تتعلق بالمواقع النسبية لمكوناته وواجهات الاتصال الخاصة به.

نموذج العملية -

وحدة معالجة ذرية غير مادية تُستخدم عادةً ضمن سلسلة عمليات أكثر تعقيدًا. وهي مرتبطة بطريقة معالجة تُحدد واجهة العملية وكيفية تنفيذ النموذج. كما تُحدد بدقة مدخلاتها ومخرجاتها ومعاملاتها.

سلسلة العمليات -

وحدة معالجة غير مادية مركبة تتألف من عمليات فرعية مترابطة، والتي بدورها قد تكون نماذج عمليات أو سلاسل عمليات. تتضمن سلسلة العمليات أيضًا مصادر البيانات المحتملة، بالإضافة إلى روابط تربط إشارات الإدخال والإخراج للعمليات الفرعية معًا بشكل صريح. كما أنها تحدد بدقة مدخلاتها ومخرجاتها ومعاييرها.

طريقة العملية -

تعريف سلوك وواجهة نموذج العملية. يمكن تخزينه في مكتبة بحيث يمكن إعادة استخدامه بواسطة نماذج عمليات مختلفة (باستخدام آلية "xlink"). يصف هذا التعريف بشكل أساسي واجهة العملية وخوارزميتها، ويمكنه توجيه المستخدم إلى التطبيقات الموجودة.

كاشف -

المكون الذري لنظام قياس مركب يحدد خصائص أخذ العينات والاستجابة لجهاز كشف بسيط. يحتوي الكاشف على مدخل واحد ومخرج واحد فقط، وكلاهما كميات قياسية. يمكن وصف أجهزة الاستشعار الأكثر تعقيدًا، مثل كاميرا الإطار التي تتكون من كواشف متعددة، كمجموعة أو مصفوفة كواشف باستخدام نظام أو مستشعر. في SensorML، يُعد الكاشف نوعًا خاصًا من نماذج العمليات.

مستشعر -

نوع محدد من الأنظمة يمثل جهاز استشعار كامل. يمكن أن يكون هذا، على سبيل المثال، ماسحًا ضوئيًا محمولًا جوًا كاملًا يتضمن عدة كاشفات (واحد لكل نطاق).

كيف حدث ذلك؟

في عام ١٩٩٨، وتحت رعاية اللجنة الدولية لأقمار رصد الأرض (CEOS)، بدأ الدكتور مايك بوتس بتطوير لغة نمذجة المستشعرات القائمة على لغة XML لوصف الخصائص الهندسية والديناميكية والإشعاعية لأجهزة الاستشعار عن بُعد الديناميكية. مُوِّل التطوير الأولي ضمن برنامج AIST التابع لوكالة ناسا، وفي عام ٢٠٠٠، أُخضعت SensorML لإشراف اتحاد البيانات الجغرافية المكانية المفتوحة (OGC)، حيث مثّلت حافزًا لمبادرة تمكين شبكة المستشعرات (SWE) التابعة للاتحاد. وقد استفاد تصميم SensorML بشكل كبير من تفاعل أعضاء فريق عمل تمكين شبكة المستشعرات التابع لاتحاد البيانات الجغرافية المكانية المفتوحة. وقد تم دعم التطوير المستمر لـ SensorML من قبل برنامج قابلية التشغيل البيني التابع لـ OGC، بالإضافة إلى وكالة حماية البيئة الأمريكية (EPA)، والوكالة الوطنية للاستخبارات الجغرافية المكانية الأمريكية (NGA)، وقيادة اختبار قابلية التشغيل البيني المشتركة الأمريكية (JITC)، ووكالة أنظمة معلومات الدفاع الأمريكية (DISA)، وSAIC، وجنرال دايناميكس، ونورثروب غرومان، ومختبرات أوك ريدج الوطنية، ووكالة ناسا.

انظر أيضاً