Skip to content

GCRI · Infrastruktur Kritis

Penginderaan dan IoT untuk infrastruktur

Sensors, the internet of things and observation networks give operators continuous information on asset condition and service performance. In this field they support condition monitoring, leak and fault detection, and situational awareness during events.

01Daftar

Sensing and IoT for infrastructure on the record.

Catatan metodeMetode STEM
  1. MetodeSensor, IoT, dan jaringan observasi
  2. Diterapkan diInfrastruktur Kritis
  3. Halaman kanonisSTEM Commons
02Permohonan

What sensors, IoT and observation networks does here.

Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that peringatan dini and asset monitoring depend upon. In infrastruktur kritis and cities and built environment, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected sistem in near real time. The canonical description is on STEM Commons.

Structural health monitoring

Strain, vibration and displacement sensors on bridges and buildings track changes that indicate damage or deterioration.

Leak and pressure monitoring

Pressure and flow sensors and acoustic loggers locate leaks and bursts in water networks, so crews reach them before they grow.

Grid sensing

Phasor measurement units and smart meters show grid conditions and outage locations in near real time.

03Geografi

Keterpaparan infrastruktur di Eropa Barat.

Cahaya malam, kepadatan penduduk, dan air banjir di Eropa Barat, dari NASA GIBS. Setiap lapisan memiliki tanggalnya sendiri.

Peta interaktif memerlukan JavaScript. Daftar lapisan dan sumber tersedia di bawah.

Lapisan 3

Keterpaparan infrastruktur, untuk halaman ini

Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati
Sumber
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Penyedia
NASA LAADS DAAC
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; radiansi satelit, dikoreksi untuk cahaya bulan dan atmosfer
Terbaru saat build
2026-10-12
Resolusi
kisi sekitar 500 m
Ketidakpastian
Pancaran radiasi satelit pada malam hari untuk tanggal yang ditampilkan; cahaya adalah proksi penggunaan listrik dan pemadaman, bukan ukuran pasokan atau akses.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Estimasi
Sumber
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universitas Columbia))
Penyedia
NASA SEDAC (CIESIN, Universitas Columbia)
Lisensi
CC BY 4.0
Tahun data
null; estimasi berbasis sensus, statis (2020)
Resolusi
kisi sekitar 1 km
Ketidakpastian
Estimasi berbasis sensus jumlah penduduk per kilometer persegi pada 2020, ditampilkan sebagai konteks keterpaparan; bukan hitungan orang yang terdampak bahaya apa pun.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati (awan menyisakan celah)
Sumber
Produk Banjir Global VIIRS (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; deteksi satelit; awan menyisakan celah
Terbaru saat build
2026-10-14
Resolusi
kisi sekitar 250 m
Ketidakpastian
Deteksi satelit; awan menyisakan celah. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah jalur sapuan, dan galat pengambilan data menyisakan celah dan derau; nilai-nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati
Sumber
Reflektansi terkoreksi VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; citra satelit
Terbaru saat build
2026-10-14
Resolusi
kisi sekitar 250 m
Ketidakpastian
Citra satelit. Raster satelit atau model sebagaimana diterbitkan penyedia. Awan, celah jalur sapuan, dan galat pengambilan data menyisakan celah dan derau; nilai-nilainya adalah indikator, bukan pengukuran di suatu tempat.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Dimodelkan (tahun terbaru yang diterbitkan GIBS)
Sumber
MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Penyedia
NASA LP DAAC
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
tahunan; klasifikasi satelit; tahun terbaru yang diterbitkan GIBS
Terbaru saat build
2024-01-01
Resolusi
kisi sekitar 500 m
Ketidakpastian
Kelas tutupan lahan satelit untuk tahun yang ditampilkan, termasuk lahan pertanian; klasifikasi dengan kesalahan yang diketahui, bukan register pertanian.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung
Tentang lapisan ini
Bukti
Teramati (awan menyisakan celah)
Sumber
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Penyedia
NASA LANCE
Lisensi
Data terbuka NASA
Tahun data
harian; indeks satelit; awan menyisakan celah
Terbaru saat build
2026-10-13
Resolusi
kisi sekitar 250 m
Ketidakpastian
Indeks vegetasi satelit selama 8 hari hingga tanggal yang ditampilkan, indikator kondisi habitat; bukan ukuran spesies atau keanekaragaman hayati.
Dijangkau melalui
gibs.earthdata.nasa.gov, hanya setelah Anda mengizinkan peta langsung

Terbaru yang tersedia

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © kontributor OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Memuat citra NASA terbaru.

Seret untuk menggeser. Ctrl atau ⌘ dan gulir, cubit, atau gunakan tombol untuk memperbesar. Arahkan kursor untuk melihat nilai di bawah penunjuk. Setel ulang untuk kembali ke wilayah.

Keterpaparan infrastruktur, dibingkai pada Eropa Barat.Produk satelit dan model sebagaimana diterbitkan NASA, masing-masing dengan tanggalnya sendiri. Produk ini adalah indikator, bukan penilaian atas tempat mana pun.

Data: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © kontributor OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTSumber dan lisensi

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Data terbuka NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Data terbuka NASA
  • Cahaya malam VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; didistribusikan oleh NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke sel heksagonal di tempat yang ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Dilisensikan di bawah CC BY 4.0. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produk mendekati waktu nyata VIIRS (banjir, suhu permukaan daratan, tutupan salju, reflektansi terkoreksi), NASA LANCE; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • Produk daratan MODIS (indeks vegetasi, produksi primer bruto, tutupan lahan), NASA LP DAAC dan LANCE; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • ASTER GDEM adalah produk METI dan NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Kutip sebagai: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Data terbuka NASA
  • Dibuat dengan Natural Earth. Data peta vektor dan raster gratis @ naturalearthdata.com. Domain publik
  • © kontributor OpenStreetMap (ODbL), melalui NASA GIBS (garis pantai, batas wilayah, jalan, dan nama tempat). Warna digambar ulang dari peta warna yang diterbitkan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal bila ditampilkan (dimodifikasi). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; citra melalui NASA GIBS. Warna digambar ulang dari peta warna yang dipublikasikan; nilai dirata-ratakan ke dalam sel heksagonal jika ditampilkan (dimodifikasi). Data terbuka NASA
  • Konteks pada globe dan peta datar: garis pantai, batas wilayah, jalan, dan nama tempat dari lapisan acuan NASA GIBS (data OpenStreetMap, ODbL, © kontributor OpenStreetMap). Citra Blue Marble sebagai peta dasar opsional. Medan 3D dan keterangan elevasi dari indeks warna elevasi ASTER GDEM (kelas 5 m hingga 200 m, dilebih-lebihkan agar terbaca). Batas wilayah digambar sebagaimana diterbitkan dan tidak menyiratkan posisi atas wilayah mana pun.
  • Peristiwa langsung: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Peristiwa bersifat indikatif dan mempertahankan tautan sumber aslinya.
  • Langsung: NASA EONET. Peristiwa bersifat indikatif, bukan peringatan otoritas.
  • Langsung: U.S. Geological Survey. Peristiwa bersifat indikatif, bukan peringatan otoritas.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Prakiraan debit sungai, 30 hari dengan rentang (GloFAS melalui Open-Meteo): Contains modified Copernicus Emergency Management Service information 2026; bukan peringatan banjir.
  • Data cuaca oleh Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), dilisensikan di bawah CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Lapisan opsional (12 sumber dalam daftar lapisan: langsung, prakiraan, teramati, dan konteks) mencantumkan kredit penyedianya di peta dan di sini saat diaktifkan; prakiraan adalah keluaran model dan indeks turunan adalah estimasi.

Lapisan dan tanggal

  • Cahaya malam, harian: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 Okt 2026
  • Kepadatan penduduk, 2020: Penduduk: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statis
  • Genangan banjir, komposit 3 hari: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 Okt 2026
  • Warna asli: reflektansi terkoreksi VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 Okt 2026
  • Tipe tutupan lahan (IGBP), tahunan: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Indeks vegetasi yang ditingkatkan, rata-rata bergulir 8 hari: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 Okt 2026

04Data

Apa yang digunakan metode ini.

Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in register sumber.

DataPeranLabel
SCADA and sensor telemetryOperational dataTERAMATI
Smart meter dataCustomer-level service statusTERAMATI
Inspection recordsKebenaran lapanganTERAMATI
05Simulator

Efek berantai melalui jaringan yang saling bergantung.

A Jejak bahaya melumpuhkan aset yang berdekatan di setiap lapisan; fragmentasi, ketergantungan antarlapisan, dan beban berlebih pada yang selamat kemudian menyebarkan kegagalan. Tampilan 3D memisahkan lapisan menurut kedalaman. Model pengajaran dengan nilai ilustratif yang dinyatakan, bukan prediksi. Peta di halaman ini menampilkan Eropa Barat; modelnya sendiri tidak terikat pada suatu tempat.

Kendali

Aset per lapisan
18
Jejak bahaya
8% dari luas wilayah
Aset yang bergantung pada lapisan lain
60%
Kapasitas cadangan (toleransi)
30%

Pembacaan

Aset yang terdampak bahaya
22%
Aset yang masih berfungsi
7%
Penguatan kerusakan awal
4.2 times
Langkah menuju stabil
3
Angka, metode, dan sumber
LangkahTransportasi berfungsi (%)Daya berfungsi (%)Telekomunikasi berfungsi (%)
0896183
1442844
217176
31706

Metode

  1. Jaringan yang saling bergantung Buldyrev dan lainnya (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. Rambatan kelebihan beban Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. Beban keantaraan Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. Jaringan multilapis Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. Saling ketergantungan infrastruktur Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. Kipas ketidakpastian (Monte Carlo parameter) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. Sensitivitas satu per satu (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Data

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Jalan utama Natural Earth
  • Jalur kereta api Natural Earth
  • Pelabuhan laut Natural Earth
  • Bandar udara Natural Earth
  • Luasan perkotaan Natural Earth
  • Cahaya malam hari ini, pemadaman (VIIRS Day/Night Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Peristiwa alam (NASA EONET) NASA EONET · register nasa.eonet.events
Efek berantai (kaskade) melalui jaringan yang saling bergantung. Model pengajaran ilustratif: model ini berjalan pada nilai yang ditetapkan oleh kontrol, bukan pada data terukur. Metode: Jaringan yang saling bergantung (Buldyrev dan lainnya (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); Kaskade kelebihan beban (Motter dan Lai (2002), Physical Review E 66); Beban keantaraan (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).
06Validasi

Cara hasil diperiksa.

Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Kualitas data flags and automated range checks catch faults.

PemeriksaanCara pelaksanaannya
Sensor calibrationSensors are calibrated and drift is tracked
Data quality flagsMissing and suspect values are flagged before analysis
Security of sensor networksConnected sensors are assessed for cyber risk before deployment

Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.

07Simulator kembaran dan rantai dampak

Model Sensing and IoT for infrastructure as a system. Run the cascade.

Disusun dari profil bidang Nexus Standards profil area Infrastruktur kritis dan entitas kritis: bahaya yang disebutkannya, sistem dan sektor yang menanggung kerugian, kendali yang meredamnya, dan data yang mengamatinya. Pilih komponen, tentukan bahaya pemicu, dan telusuri kaskade langkah demi langkah. Tampilan Peta menempatkan proses pada contoh geografi dengan data terbuka. Setiap bobot keterkaitan adalah asumsi yang dinyatakan dan dapat Anda ubah. Model pengajaran, bukan prakiraan, penilaian, atau sertifikasi. Untuk memodelkan tempat pilihan Anda sendiri, buka System Builder.

Bahaya

Kendali

  • NS-0 Anggaran dasar dan prinsip
  • NS-3 UNI catatan risiko (tata bahasa, pemetaan ke sistem lama, kewenangan alokasi)
  • NS-9 UNI kontekstual (penerapan, instans, instans program)
  • NS-10 Kebijakan dan klausul (kewajiban yang dapat dibaca mesin: definisi, pengikatan, evaluasi, dan penegakan)
  • NS-11 Verifikasi dan pemantauan (bukti, atestasi, pengamatan kesesuaian zero trust)
  • NRS-H61 Kelompok bahaya: Kegagalan berantai (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H94 Keluarga bahaya: Peristiwa siber sistemik (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Keluarga bahaya: Konsentrasi dan monokultur infrastruktur digital (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-K31 Profil paket domain: Ketahanan siber nasional (DOMAIN-031)
  • NRS-K36 Profil paket domain: Infrastruktur kritis (DOMAIN-036)
  • NRS-K48 Profil paket domain: Ketahanan sistem keuangan (DOMAIN-048)

Pengamatan

  • OpenStreetMap planet dan replikasi (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Global Power Plant Database (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Cahaya malam NASA Black Marble (VNP46) (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Global Human Settlement Layer (dicantumkan sebagai rujukan)
  • Kerusakan infrastruktur kritis akibat bencana
  • Jumlah gangguan layanan dasar yang disebabkan bencana
  • Proporsi penduduk perdesaan yang tinggal dalam jarak 2 km dari jalan yang dapat dilalui sepanjang musim

Contoh geografi

  • Eropa: 113 sel heksagonal
  • Cahaya malam hari ini, pemadaman (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Air permukaan menembus awan, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Laju hujan, setengah jam terakhir (IMERG), NASA GIBS
  • Kelembapan tanah permukaan (SMAP), NASA GIBS
09Metode dan bukti

How Sensing and IoT for infrastructure is modelled, measured and tested.

Model, asumsi, data, dan ketidakpastiannya, dalam bentuk yang akan diperiksa ilmuwan atau insinyur. Strukturnya mengikuti metode yang dipublikasikan. Nilai yang digambar bersifat ilustratif, bukan temuan.

Model sistem

The couplings between the systems in Sensing and IoT for infrastructure: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+Infrastruktur kritisKotaKomunitasEkonomiR penguatB penyeimbang
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Prinsip panduan FAIR · GO FAIR dan FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumPanduan penanganan ketidakpastian secara konsisten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Pengelolaan

Siapa yang memelihara metode ini.

Infrastruktur Kritis stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Pertanyaan

Tanya jawab.

What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
Bagaimana hasil diperiksa?
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
Apakah nilai di halaman ini nyata?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Di mana lagi metode ini diterapkan?
Observatory Halaman metode kanonis mencantumkan setiap platform yang menerapkannya.
LaporanBerkontribusi

Kontribusikan bukti dari halaman ini.

Laporan is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIInfrastruktur KritisSistem StrategisSkenario dan Uji Tekanan
Infrastruktur Kritis

Bawa metode, dataset, atau pertanyaan.

Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.