處理、分析和套用資料
資料下行連結之後，您必須先處理資料才能進行分析。
處理資料
在此單元中，我們將回到假設的衛星營運商 Contoso。 Contoso 已從自己的任務規劃應用程式使用 Azure Orbital 地面站完成上述所有動作。
若要使用從其衛星下鏈的資料，Contoso 必須先對資料進行處理。 資料處理會將它從無法使用、解調的資料轉換成分析即用型資料集。 每個衛星星座都有自己的一組工具來處理來自衛星的資料；因此，Contoso 會在 Azure 上使用其獨特的工具和演算法。 透過 Azure 的大量儲存體和強大的計算功能，Contoso 可以快速處理資料，並存取它們可能需要的所有計算和儲存體。
資料層級
有四個標準資料層級：0-4。 資料必須位於層級 2 才算是分析即用型。
層級 0：資料直接來自太空船。 在這個階段，它是重建的、未處理的完全解析之檢測和承載資料。 所有通訊成品，例如重複的資料或同步處理框架都已移除。
層級 1 (A-C)：重建、未處理且完全解析的檢測資料。 它包含時間參考、帶有輔助資訊的註釋和描述頻譜的新變數。
層級 2 (A-B)：包含來自地理定位感應器資訊的資料，例如地面高度、能源分位數高度，以及其他描述截取表面的波形衍生計量。 您可以在 GIS 或許多工具中將層級 2 資料作為影像開啟。
層級 3：具有空間時間格線比例的資料，通常是每週、10 天或每月調整，以便根據一段時間的變更來分析資料。
層級 4：從較低層級的資料分析得到的模型或輸出結果。
分析資料
Contoso 擁有遍及各行業、多樣化的客戶，他們想要使用地球觀測資料來進行資料驅動的決策制定。 為了提供每個終端使用者所需的獨到分析，Contoso 可以使用來自 Azure Space 合作夥伴社群成員的解決方案。 Azure Space 合作夥伴社群提供領先業界的 AI 和 ML 資料分析工具，以支援資料驅動決策制定。 Contoso 可以將這些供應項目組合成更大的受管理服務供應項目，為 Contoso 的終端使用者提供更高的價值。
可能的資料應用程式
讓我們看看可能的使用案例，了解 Contoso 的客戶如何使用 Contoso 衛星收集的地球觀測資料，透過 Azure Orbital 地面站下行連結，並且使用 Azure Space Partner 社群供應項目進一步分析：
保險的風險情報：衛星影像的 AI 分析可以識別資產風險 (例如天氣)，可以為精算保險費用提供資訊。
科學探索：研究人員可以深入了解植被、水體、候鳥遷徙和地質地貌。
戰場感知：AI 可協助任務規劃人員更有效率地識別地形特徵、部隊行動、敵人財產和防禦工事。
地理空間情報：地球觀測資料可以為情報團體提供敵方地盤內的目標和行動的深入解析。 例如，給定描述核電廠典型特徵的標準後，基於目標的分類和多光譜影像可用於幫助識別未公布的核電站。
農業：數位地形模型可以為灌溉系統的規劃決策提供資訊，而遠端感測可以提供農作物健康情況、土壤類型、侵蝕和水分含量的深入解析。 根據此資料，農民可以根據預期的天氣狀況和土壤類型預測哪些農作物會長得最好。
測量重力：衛星可以比以往更準確地測量重力。 這對海洋學具有重要意義，因為可以透過分析重力來顯示水下山脈和海底地形。
災害防治和救援：AI 和衛星影像的結合可以提供災害的早期預警，例如使用熱遙測來監視活火山，或利用干涉測量來清查潛在的山體滑坡。 在危機發生之後，救援工作可以更深入地了解情況，並提供更接近即時的更新。
最佳化物流：高解析度、最新的地圖可以改善運輸車隊的預先行前規劃，協助預測最後路程的障礙和延誤。 可以透過更高的精確度追蹤運輸車隊，並即時由 AI 擷取並分析產生的資料，以最佳化路線。 最後，行程後的分析可協助管理員追蹤路線和問題區域，以更妥善地規劃未來的行程。
天氣評估：遠端感測提供有關地球大氣的精確且連續的資訊。 您可以使用此資料來了解天氣模式並預測氣象，例如風暴、龍捲風和乾旱。
城市規劃/管理：衛星影像可協助城市規劃人員了解人口增長和地目變更，或監測基礎設施和交通模式的狀態。
透過提供 Azure Orbital 地面站作為完全受控的端對端服務，Microsoft 和我們的合作夥伴試圖擴展地球觀測資料多項跨行業的重要應用。 從上面的例子可以看出，這為大量的航天和非航天行業創造了重要的新機遇。