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La capture de données provenant de systèmes naturels et humains repose sur un large éventail de technologies et de méthodes, globalement classées comme suit :
Pour les systèmes naturels :
* Télédétection : Cela implique d'acquérir des informations sur la surface de la Terre sans établir de contact physique. Les exemples incluent :
* Imagerie satellite : Fournit des données sur la couverture terrestre, la santé de la végétation, les conditions atmosphériques, etc.
* Photographie aérienne : Offre des images haute résolution pour la cartographie et l’analyse.
* LiDAR (détection et télémétrie de la lumière) : Utilise des impulsions laser pour créer des modèles 3D de la surface de la Terre, utiles pour la topographie et la foresterie.
* Radar : Pénètre les nuages et le feuillage, fournissant des données sur les caractéristiques de la surface et les conditions météorologiques.
* Sonar : Utilisé sous l'eau pour cartographier les fonds marins et détecter la vie marine.
* Mesures in situ : Il s'agit de mesures directes effectuées au sein du système étudié. Les exemples incluent :
* Stations météorologiques : Collectez des données sur la température, l’humidité, la vitesse du vent et les précipitations.
* Capteurs hydrologiques : Mesurez les niveaux d’eau, les débits et la qualité de l’eau.
* Sismomètres : Détecter et mesurer les tremblements de terre.
* Réseaux de surveillance environnementale : Composé de divers capteurs déployés dans un paysage pour surveiller plusieurs paramètres environnementaux.
* Surveillance bioacoustique : Utilise des enregistrements sonores pour étudier les populations animales et leur comportement.
* Observations et échantillonnage sur le terrain : Cela implique une collecte manuelle de données, comme la collecte d'échantillons de sol, l'observation du comportement des animaux ou l'étude de la végétation.
Pour les systèmes humains :
* Enquêtes et questionnaires : Collectez des données sur les opinions, les comportements et les données démographiques.
* Entretiens : Fournissez des données qualitatives approfondies.
* Données administratives : Données collectées par des agences et organisations gouvernementales (par exemple, données de recensement, dossiers de santé, transactions financières).
* Données sur les réseaux sociaux : Les informations partagées sur des plateformes comme Twitter, Facebook et Instagram peuvent fournir un aperçu de l'opinion et du comportement du public.
* Données de suivi et de localisation GPS : À partir d’appareils mobiles et de véhicules, révélant des schémas de mouvement et des interactions spatiales.
* Réseaux de capteurs : Déployable à divers endroits pour mesurer l'activité humaine, telle que la densité de la foule, la circulation ou la qualité de l'air en milieu urbain.
* Données de transaction : Des cartes de crédit aux programmes de fidélité et aux achats en ligne, offrant des informations sur le comportement des consommateurs.
* Scraping Web et exploration de données : Extraction de données à partir de sites Web et de bases de données.
Technologies et concepts sous-jacents :
* Capteurs : Appareils qui détectent et mesurent des quantités physiques et les convertissent en signaux pouvant être traités.
* Stockage et traitement des données : Systèmes pour stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données. Cela implique souvent des technologies de cloud computing et de big data.
* Visualisation et analyse des données : Outils et techniques pour interpréter et communiquer les résultats.
* Apprentissage automatique et intelligence artificielle : Algorithmes capables d'analyser les données, d'identifier des modèles et de faire des prédictions.
* Technologies de réseautage et de communication : Pour transmettre des données depuis des emplacements distants.
Les méthodes et technologies spécifiques utilisées dépendront de la nature du système étudié, des questions de recherche abordées et des ressources disponibles. Souvent, une combinaison d’approches est utilisée pour acquérir une compréhension globale.
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