SensorML

SensorML הוא אחד מסדרת סטנדרטי התקנים של ארגון ה–OGC ‏ (Open Geospatial Consortium). תקן SensorML מבוסס XML, מספק מודלים סטנדרטים לקידוד ואפיון סנסורים ותהליכי מדידות. SensorML יכול לשמש לתיאור מגוון רחב של סנסורים הכוללים פלטפורמות ניידות ונייחות הממוקמות במקום או באמצעות שליטה מרחוק על סנסורים מרוחקים.

כללי

תקן SensorML כולל תמיכה בפונקציות כגון: מידע על סוג ומיקום הסנסור, עיבוד וניתוח מידע הנצפה מהסנסור, מנגנון תכנות וחתימת הסנסור. תקן זה מספק מודל המשמש לתיאור כל תהליך מעיבוד וניתוח מדידות וצפיות הנעשות על ידי הסנסור ועד הפקת מידע ברמה גבוהה מהמדידות והצפיות האלו. תקן זה מאפשר מרכז צפיית נתונים ברשת הסנסור, המורכבת מצפיות ומדידות, המהווה מרכז תצוגה למשתמש. תהליכים ועיבודים הנעשים ב–SensorML הינם כאלו הניתנים להשגה, גילוי וביצוע. על כל התהליכים להגדיר קלט ופלט נתונים, פרמטרים, שיטות וכן מעבד מטהדטה רלוונטי.

תקן SensorML מאפשר גישה מבטיחה ומדולרית לתיאור תהליכי שרשרת במערכת, בכך שהוא מאפשר הגדרת הליכי בסיס לשימוש בתהליכי שרשרת מורכבים. בנוסף למטאדה המועילה לגילוי, תבניות הליכי הבסיס מגדירות תבניות קלט/פלט ופרמטרים שונים להרצת התבנית. על הליכים אלו להיות מוגדרים כחלק בלתי נפרד מתהליכי השרשרת העיקריים, על כן הם מוגדרים ונשמרים בספריה בעת הצורך.

שפת ה–SensorML תוכננה בסטנדרט XML לתיאור מכשירי מדידה (גלאים, סנסורים וכדומה) ומערכות מדידה מורכבות (פלטפורמות ומצבור סנסורים) במטרה לאפשר הליך אוטומטי של עיבוד והזרמת נתונים על ידי תוכנה גנרית. בהינתן מבחר זמין של מערכות הזקוקות לפתרון זה, שפה זו הפכה לדרך גנרית לתיאור שרשרת הליכים במערכת ודרכי העברת הנתונים בה. בהתאם לדפוס זה, רכיבים כגון גלאים, אקטואטורים ופילטרים ממודלים בפשטות יחסית על ידי הליכים קבועים וספציפיים המהווים חלק בלתי נפרד משרשרת הליכים מסובכת בהרבה. בהתאם לכך נוצרה יכולת לתיאור מערכות מהעולם האמיתי וכך שרשרת הליכי עיבוד נתונים דיגיטלי, בשימוש באותו תחביר, ובכך להפוך את תיאור המערכת והליכי העיבוד בתוכנה לפעול בצורה הדדית.

על אף ששפת SensorML יכולה לשמש כטכנולוגיית stand-alone, היא מציעה יכולת שילוב עם רכיבים במערכת סנסורים כגון שרת סנסורי צפייה (SOS – Sensor Observation Service) וכן שרת תכנון סנסורים (SPS – Sensor Planning Service). ישנו שימוש באותו תחביר בתיאור מבנה הנתונים בתוך השרת וה–SensorML, בדרך זו משופרת הקישוריות בין שרשרת ההליכים ב–SensorML עצמו לבין תזרים נתונים הנקלטים ונפלטים מאותו שרת.

תיאור סנסורים ומערכות

ה–SensorML יכול לתאר מערכת מדידה מהעולם האמיתי על ידי כך שהוא מספק מבנה תשתיתי לרכיבים, ידע מיקומי (מיקום וזווית) ומאפיינים טכניים של המערכת. מאחר שרק נתוני פלט מתקבלים במערכות אלו ה–SensorML מבצעת שרשרת תהליכים כזו המתארת כיצד כמות המידע הנמדד הועברה, זאת על מנת לקבל ערכים חדשים, כך שערכים אלו ייצגו את השתלשלות הנתונים. ערכים כגון מיקום יחסי או מוחלט של רכיבים במערכת משלימים את הגדרתה. מדידות הגלאי במערכת יכולות להיות מתוארות על ידי קבוצת פרמטרים גנריים החלים על כל סוג גלאי שהוא. פרמטרים אלו כוללים:

• עקומת כיול – מיפוי ערכי קלט/פלט של המערכת במצב יציב.
• עקומת שגיאה רנדומלית – תיאור של שגיאת מדידה יחסית מול פלט נתונים.
• עקומת תגובה ספקטרלית – תיאור מאפיינים דינאמיים של הגלאי במרחב התדר, כלומר נותן את רגישות הגלאי לעומת תדר נכנס.
• עקומת תגובת התדר – תיאור באפייני גלאי דינאמיים במרחב הזמן, עקומה זו מייצגת את הפלט המנורמל של הגלאי לפונקציית דלתא בכניסה.
• עקומת תגובה מרחבית – נותן את רגישות הגלאי ביחס לקואורדינאטה מרחבית (מיקום המקור, זווית האות הנכנס, PSF, קיטוב).
• עקומת תגובה זמנית – נותן את רגישות הגלאי ביחס למיקומם הזמני של חבילות נתונים למשל זמני דגימה, זמני חבירה וכדומה.

המידע המקומי אותו מספק תקן זה דיוק במיקום רוחבי וזמני תופעות נמדדות. כל רכיב במערכת, כמו גם המערכת עצמה, מחובר למסגרת משוב מתמטית המבצעת חישוב מיקום יחסי מאופן מוחלט, דבר זה מקבל חשיבות רבה כאשר מדובר על מערכת סנסורים הנשלטים מרחוק שם המיקום היחסי הוא עניין קריטי. תקן SensorML מאפשר היתוך נתונים ומשמש מעין תוכנת הבהרה לקבלת פרמטרים מדויקים של תופעות ראשוניות כגון: ערך אמיתי, מיקום, זמן, צפיפות, ותדירות כל זאת בשימוש בנתונים גולמיים ובמאפייני מערכת, יכולות אלו נובעות מכך שתקן זה מאפשר גישה ודרך סטנדארטית לתיאור סנסור יחיד ומערכת סנסורים. תיאור המערכת מידע עבור התחקות אחר גלאים והתנהגות מערכת שלמה במטרה לזהות רצף בקלט נתונים כגון חתימה ספציפית או תופעה כלשהי.

תיאור שרשרת תהליכים

בנוסף לאמור לעיל תקן SensorML מאפשר תיאור מפורט וברור של שרשרת תהליכי ליבה מרוכבים מתתי תהליכים המרכיבים אותם, דבר המקנה יכולת עיבוד של כל מידע ארכיוני או מידע בזמן אמת. שפת הליכי ה–SensorML בנויה בצורה כזו שתאפשר מתן שימוש חוזר מרבי ברכיבים ותמיכה בתזרים מידע כבר מתחילת התהליך. בשיוך למערכת מדידה כלשהי, שרשרת ההליכים בנויה כך שעל ידי היתוך נתונים או תוכנת עיבוד קיימת הקניית אפשרות להכנסת נתונים הבאים מהמערכת ללא צורך בתיאור המערכת בכללותה, זהו כלי עזר המסופק על ידי כלי שילוב במערכת האחראים על עיבוד מידע המתאפר מתקן SensorML גנרי. במובן מסוים, דבר זה מאפשר שימוש ב–SensorML למתן יכולת "תצפית - נגזרת" בתיאור התהליך בו יישום מסוים יכול לייצר כמות מידע גדולה כל זאת ללא ידע מקורם של נתונים אלו. בשרשרת תהליכים, כל תת-תהליכים מקושרים באלגוריתם המגדיר אותם כרצף פעולות, שיטה זו מכילה את כל המידע הנדרש למתן תוקף לתת תהליכים אלו בתוך שרשרת התהליכים העיקרית. בנוסף לכך, כל קטע ("בלוק") בשרשרת התהליכים מכיל גם הוא תת-שרשרת, דבר זה הופך את תקן ה–SensorML למאד מודולרי. הודות לתחביר הגנרי, תקן ה–SensorML יכול אף לשמש לתיאור הליך שרשרת שלא מקושר באופן ישיר למערכת הכללית. סוג כזה של תהליך יכול לשמש להעברה ועיבוד מידע באופן ישיר ללא התמודדות עם תיאור המערכת או הסנסור, דבר הגורם להפקת מידע ברמה גבוהה מנתוני מדידה בסיסיים. כמו כן ה–SensorML משמש מעין מנגנון המגדיר התנהגות ממשק ייחודית ומאחסן אותה בספרייה אזורית ספציפית, יכולת זו היא אחת החשובות של שפת ה–SensorML והיא מקנה סיוע רב בהתמודדות עם מצבור רב של מידע שיטתי.

סכמות SensorML

מודלי ה–SensorML מוצגים כאן מקודדים כמסמכי סכמות XML. אל לקורא לטעות ולחשוב כי יש ליצור מסמך XML ספציפי לכל תהליך או מערכת המתבססת על רשת העבודה ונשלטת על ידי סכמת XML, בעוד דבר זה יכול להיות מתואר להפקת סכמת יישום למודל תהליך בסיסי, אין זה מן המצופה כי סכמת יישום תפותח לכל מערכת או לכל סוג מערכת, אא"כ סכמות אלו מופקות בעקבות תנאי סף, במטרה לשנות הגדרת הכללת מאפיינים מסוימים או לתקן ערכים של מאפיינים פופולריים במערכת. כמו כן יש להבין כי מאחורי "בלוקים" אלו ישנן עשרות שורות קוד ואלגוריתמים. לתקן SensorML קיים מבנה מודולים הייחודי לו והוא הבדילו משאר התקנים:

• זיהוי סנסור – כאשר ישנו צורך בזיהוי/תיאור סנסור תהליכים אלו מבוצעים, תהליכים אלו הינם ראשי פרקים בלבד ובחלקם ישנו פירוט/שוני נוסף על סוגם ומהותם, במידה וקיימים הליכים נוספים הדומים להם דבר זה יצוין בראש הפרק.
• Sensor identification
• Document constraint
• Platform (קיים תת-תהליך במקרה זה)
• (CRS) ‏ Coordinate Reference System
• Sensor location קיימים שני תתי תהליכים במקרה זה הנקראים:
  • Location by Explicit description (ObjectState)
  • Location by Transform (_CoordinateOperation)
• Measurement Characteristics קיימים שלושה תתי תהליכים במקרה זה הנקראים:
  • Measurand
  • Sample
  • Sensor Model
• Operating authority
• Sensor description
• Document description - במקרה זה קיים תת-תהליך הנקרא: Document history.

ראו גם

• GeoRSS

הערות שוליים

21383314SensorML