Para sistemas naturales:
* Tensado remoto: Esto implica adquirir información sobre la superficie de la Tierra sin hacer contacto físico. Los ejemplos incluyen:
* Imágenes satelitales: Proporciona datos sobre la cobertura del suelo, la salud de la vegetación, las condiciones atmosféricas y más.
* Fotografía aérea: Ofrece imágenes de alta resolución para mapeo y análisis.
* lidar (detección de luz y rango): Utiliza pulsos láser para crear modelos 3D de la superficie de la Tierra, útil para la topografía y la silvicultura.
* radar: Penetra en las nubes y el follaje, proporcionando datos sobre las características de la superficie y los patrones climáticos.
* sonar: Se usó bajo el agua para mapear los pisos del océano y detectar la vida marina.
* Medidas in situ: Estos implican mediciones directas tomadas dentro del sistema que se está estudiando. Los ejemplos incluyen:
* Estaciones meteorológicas: Recopile datos sobre temperatura, humedad, velocidad del viento y precipitación.
* Sensores hidrológicos: Medir los niveles de agua, los caudales y la calidad del agua.
* sismometers: Detectar y medir terremotos.
* Redes de monitoreo ambiental: Consisten en varios sensores desplegados en un paisaje para monitorear múltiples parámetros ambientales.
* Monitoreo bioacústico: Utiliza grabaciones de sonido para estudiar poblaciones animales y su comportamiento.
* Observaciones de campo y muestreo: Esto implica la recopilación manual de datos, como recopilar muestras de suelo, observar el comportamiento animal o la vegetación de la inspección.
para sistemas humanos:
* encuestas y cuestionarios: Recopilar datos sobre opiniones, comportamientos y demografía.
* Entrevistas: Proporcionar datos cualitativos en profundidad.
* Datos administrativos: Datos recopilados por agencias y organizaciones gubernamentales (por ejemplo, datos del censo, registros de atención médica, transacciones financieras).
* Datos de redes sociales: La información compartida en plataformas como Twitter, Facebook e Instagram puede proporcionar información sobre la opinión y el comportamiento público.
* Datos de seguimiento y ubicación del GPS: De dispositivos y vehículos móviles, revelando patrones de movimiento e interacciones espaciales.
* redes de sensores: Desplegable en varios lugares para medir la actividad humana, como la densidad de la multitud, el flujo de tráfico o la calidad del aire en entornos urbanos.
* Datos de transacción: De tarjetas de crédito, programas de fidelización y compras en línea, ofreciendo información sobre el comportamiento del consumidor.
* raspado web y minería de datos: Extracción de datos de sitios web y bases de datos.
Underlying Technologies and Concepts:
* sensores: Dispositivos que detectan y miden cantidades físicas y las convierten en señales que se pueden procesar.
* Almacenamiento y procesamiento de datos: Sistemas para almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos. Esto a menudo implica la computación en la nube y las tecnologías de big data.
* Visualización y análisis de datos: Herramientas y técnicas para interpretar y comunicar los hallazgos.
* Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Algoritmos que pueden analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones.
* Tecnologías de redes y comunicación: Para transmitir datos desde ubicaciones remotas.
Los métodos y tecnologías específicos utilizados dependerán de la naturaleza del sistema que se está estudiando, las preguntas de investigación que se abordan y los recursos disponibles. A menudo, se emplea una combinación de enfoques para obtener una comprensión integral.