מה זה עיבוד תמונות לווין?
עיבוד תמונות לווין מתייחס למניפולציה וניתוח של תמונות שצולמו על ידי לוויינים הצופים בכדור הארץ במסלול סביב הפלנטה שלנו.
לוויינים אלו מצוידים בחיישנים ובמכשירים שונים הלוכדים נתונים בצורה של תמונות, שיכולים לכלול אור נראה, אינפרא אדום,
מכ”ם ואורכי גל אלקטרומגנטיים אחרים.
עיבוד תמונות לוויין כולל מספר שלבים מרכזיים:
לכידת נתונים: חיישני לוויין לוכדים נתונים כשהלוויין מקיף את כדור הארץ.
נתונים אלה מועברים בחזרה לכדור הארץ ומאוחסנים לעיבוד.
עיבוד מקדים: תמונות לוויין גולמיות מכילות רעש, חפצים ועיוותים.
עיבוד מקדים כולל משימות כמו תיקון רדיומטרי וגיאומטרי כדי לשפר את איכות התמונות.
שיפור תמונה: טכניקות כמו התאמת ניגודיות, איזון צבעים וחדות מיושמות
כדי להפוך את התמונות לניתנות יותר לפרשנות חזותית.
רישום תמונה: אם יש צורך להשוות או לצרף מספר תמונות מתאריכים או חיישנים שונים, יש ליישר אותן
או לרשום אותן כך שהפיקסלים המתאימים בתמונות שונות יתאימו מבחינה גיאו-מרחבית.
סיווג תמונה: שלב זה כולל סיווג פיקסלים או אזורים בתמונות למחלקות או קטגוריות שונות על סמך המאפיינים הספקטרליים שלהם.
יישומים נפוצים כוללים סיווג כיסוי קרקע (למשל, זיהוי יערות, אזורים עירוניים, גופי מים), וזיהוי עצמים (למשל, זיהוי מבנים או כלי רכב).
זיהוי שינויים: על ידי השוואת תמונות לוויין שצולמו בזמנים שונים, ניתן לזהות שינויים על פני כדור הארץ.
זה חשוב לניטור שינויים בשימוש בקרקע, אסונות טבע ותופעות דינמיות אחרות.
ניתוח גיאו-מרחבי: כלים וטכניקות גיאו-מרחביות משמשות לניתוח התמונות המעובדות עבור מגוון רחב של יישומים,
לרבות תכנון ערים, חקלאות, ייעור, ניטור סביבתי, ניהול אסונות ועוד.
חישה מרחוק: עיבוד תמונות לוויין קשור קשר הדוק לתחום החישה מרחוק, הכולל איסוף ופירוש נתונים על פני כדור הארץ ממרחק.
טכניקות חישה מרחוק משמשות כדי לחלץ מידע בעל ערך מתמונות לוויין.
למידת מכונה ובינה מלאכותית: אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית (AI)
נמצאים בשימוש יותר ויותר בעיבוד תמונות לוויין כדי להפוך משימות לאוטומטיות כמו זיהוי אובייקטים,
סיווג כיסוי קרקע וזיהוי אנומליות.
הדמיית נתונים: תמונות הלוויין המעובדות מומחשות באמצעות כלים וטכניקות שונות, כולל מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS),
ליצירת מפות, דוחות ותפוקות אינפורמטיביות אחרות.
עיבוד תמונות לווין ממלא תפקיד מכריע בתחומים שונים, כולל חקלאות, ניטור סביבתי, ניהול אסונות, תכנון ערים, הגנה וחקר אקלים.
הוא מאפשר לנו לקבל תובנות לגבי פני השטח המשתנים של כדור הארץ ולקבל החלטות מושכלות על סמך המידע המופק מנתוני לוויין.
מי צריך עיבוד תמונות לווין?
עיבוד תמונות לוויין נדרש למגוון רחב של אנשים, ארגונים ותעשיות בשל יכולתו לספק מידע רב ערך על פני כדור הארץ והשינויים בו.
להלן מספר בעלי עניין ומגזרים מרכזיים המסתמכים על עיבוד תמונות לוויין:
סוכנויות ממשלתיות:
סוכנויות להגנת הסביבה: לניטור שינויים סביבתיים, זיהום וכריתת יערות.
סוכנויות לניהול אסונות: להערכה ולתגובה לאסונות טבע כמו הוריקנים, שיטפונות ושריפות.
סוכנויות הגנה ומודיעין: למעקב, סיור ותכנון אסטרטגי.
מחלקות תחבורה ותשתיות: לתכנון ותחזוקת רשתות תחבורה ותשתיות.
חוקרי סביבה:
מדעני אקלים: לחקור את שינויי האקלים, דפוסי מזג האוויר והשפעתם על מערכות אקולוגיות.
אקולוגים ושימור: לניטור בתי גידול של חיות בר, המגוון הביולוגי ובריאות המערכת האקולוגית.
גיאולוגים: לחקר מאפיינים גיאולוגיים, צורות קרקע וסכנות טבעיות.
חקלאות ויערנות:
חקלאים: לחקלאות מדויקת, ניטור יבולים וגילוי מזיקים.
יערנים: לניהול יערות, ניטור כריתת יערות ומלאי עצים.
תכנון ופיתוח עירוני:
מתכנני ערים: לניתוח צמיחה עירונית, תכנון תשתיות וניהול שימושי קרקע.
יזמי נדל”ן: להערכת התאמת קרקע לפרויקטים לבנייה.
ניהול משאבי טבע:
חברות כרייה ונפט: לחיפוש וניטור אתרי מיצוי משאבים.
ניהול דיג: למעקב אחר פעילות כלי דיג והערכת בריאות מלאי הדגים.
ארגונים לא ממשלתיים סביבתיים:
ארגוני שימור: לניטור אזורים מוגנים ומאמצי שימור חיות בר.
ארגונים הומניטריים: לתגובה לאסון ולהערכת ההשפעה של משברים הומניטריים.
חברות ביטוח חקלאות: להערכת נזקי יבול שנגרמו מאסונות טבע או תנאי מזג אוויר קשים.
מגזר אנרגיה:
חברות אנרגיה: לבחירת אתר וניטור תשתיות אנרגיה, כגון חוות סולאריות ורוח.
בדיקה ותחזוקה של תשתיות:
חברות שירות: לניטור תשתיות שירות כמו קווי חשמל וצינורות.
חברות תחבורה: לבדיקת מסילות ברזל, כבישים וגשרים.
מוסדות מחקר ואקדמיה:
חוקרים ומדענים מתחומים שונים משתמשים בתמונות לוויין למחקרים ולפרויקטים שלהם.
יישומים מסחריים:
חברות חישה מרחוק מספקות מוצרים ושירותים של תמונות לוויין למגוון רחב של לקוחות למטרות שונות,
לרבות חקלאות, ייעור ותכנון עירוני.
מערכות ניווט ו-GPS:
צילומי לוויין משמשים ליישומי ניווט ומיפוי GPS במערכות ניווט ומכשירים ניידים.
אלו הן רק כמה דוגמאות למגזרים ובעלי עניין רבים שנהנים מעיבוד תמונות לוויין.
הנתונים והתובנות הנגזרות מצילומי לוויין עוזרים ליידע את קבלת ההחלטות,
לשפר את ניהול המשאבים ולהתמודד עם מגוון רחב של אתגרים חברתיים וסביבתיים.
איך עובד עיבוד תמונות לוויין?
עיבוד תמונות לוויין כולל סדרה של שלבים וטכניקות להפיכת נתוני לוויין גולמיים למידע משמעותי וניתן לפעולה.
להלן סקירה של אופן הפעולה:
רכישת נתונים:
לוויינים צופים בכדור הארץ לוכדים נתונים באמצעות חיישנים שונים, כגון חיישנים אופטיים (גלוי ואינפרא אדום),
מכ”ם או חיישנים רב-ספקטרליים.
הנתונים מאוחסנים ומועברים לתחנות קרקע לעיבוד.
עיבוד מקדים:
תמונות לוויין גולמיות מכילות עיוותים, רעש וחפצים. עיבוד מקדים מתקן בעיות אלו ומכין את הנתונים לניתוח.
תיקון רדיומטרי מתאים לשינויים ברגישות החיישן והשפעות האטמוספריות.
תיקון גיאומטרי מתקן עיוותים הנגרמים על ידי עקמומיות כדור הארץ ומסלול הלוויין.
שיפור תמונה:
שיפורים מיושמים כדי לשפר את האיכות החזותית ואת יכולת הפרשנות של התמונות.
שיפורים נפוצים כוללים התאמת ניגודיות, חידוד ואיזון צבעים.
רישום תמונה:
אם יש צורך להשוות מספר תמונות או להעלות עליהן, יש לרשום אותן או ליישר אותן באופן מרחבי כדי להבטיח ניתוח מדויק.
שיטות רישום תמונה משתמשות בנקודות בקרה או בתכונות כדי להתאים פיקסלים מתאימים בתמונות שונות.
סיווג תמונה:
סיווג תמונה מסווג פיקסלים או אזורים בתמונות למחלקות או קטגוריות שונות בהתבסס על המאפיינים הספקטרליים שלהם.
נעשה שימוש בשיטות סיווג מפוקח ובלתי מפוקח על ידי מעורבים אלגוריתמים של למידת מכונה.
דוגמאות למחלקות כוללות סוגי כיסוי קרקע (למשל, יער, מים, עירוני) או סוגי אובייקטים (למשל, מבנים, כבישים).
זיהוי שינויים:
זיהוי שינויים כולל השוואת תמונות לוויין מתקופות שונות כדי לזהות שינויים משמעותיים על פני כדור הארץ.
ניתן לזהות שינויים באמצעות השוואה של פיקסל אחר פיקסל או טכניקות מתקדמות יותר
כמו הבדלים בתמונה או מדדי צמחייה.
ניתוח גיאו-מרחבי:
כלים וטכניקות גיאו-מרחביות מיושמים כדי לנתח את התמונות המעובדות.
זה יכול לכלול סטטיסטיקה מרחבית, ניתוח חיץ, ניתוח שכבת-על וניתוח קרבה.
תוכנת מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) משמשת לניתוח גיאו-מרחבי.
חישה מרחוק:
טכניקות חישה מרחוק משמשות לחילוץ מידע מתמונות לוויין.
טכניקות אלו כוללות פרשנות של הנתונים כדי להפיק תובנות לגבי כיסוי קרקע, בריאות הצמחייה,
טמפרטורה ועוד.
למידת מכונה ובינה מלאכותית:
אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה ובינה מלאכותית משולבים יותר ויותר בתהליכי עבודה של עיבוד תמונות לוויין.
אלגוריתמים אלה יכולים להפוך משימות לאוטומטיות כמו זיהוי אובייקטים, סיווג כיסוי קרקע וזיהוי אנומליות.
נתונים להדמיה:
תמונות לוויין מעובדות מומחשות באמצעות כלים וטכניקות שונות, כולל מפות, גרפים ודוחות.
הדמיה מסייעת בהעברת המידע למשתמשי הקצה ולמקבלי ההחלטות.
ניתוח ספציפי ליישום:
בהתאם לאפליקציה הספציפית וצרכי המשתמש, יש לערוך ניתוח נוסף.
לדוגמה, בחקלאות, ניתן להשתמש בתמונות לוויין לניטור בריאות היבול וחיזוי יבול.
דיווח ותמיכה בהחלטות:
הנתונים המעובדים הסופיים ותוצאות הניתוח משמשים לקבלת החלטות מושכלות,
תכנון התערבויות או מעקב אחר שינויים מתמשכים על פני כדור הארץ.
עיבוד תמונות לוויין הוא תהליך רב-שלבי ובין-תחומי, המשלב מומחיות בחישה מרחוק,
ניתוח גיאו-מרחבי ומדעי נתונים כדי לחלץ מידע בעל ערך מנתוני לוויין עבור מגוון רחב של יישומים ותעשיות.
יישום עיבוד תמונות לווין
היישום של עיבוד תמונות לוויין כרוך במספר שלבים ושיקולים לעיבוד יעיל של נתוני לוויין עבור הצרכים או היישומים הספציפיים שלך.
להלן סקירה כללית של תהליך היישום:
הגדר את המטרות שלך:
הגדר בבירור את המטרות והיעדים של פרויקט עיבוד תמונות הלוויין שלך.
איזה מידע או תובנות ספציפיות אתה מנסה לחלץ מנתוני הלוויין? איזו בעיה אתה מנסה לפתור?
רכישת נתונים:
זהה את המקורות לנתוני תמונות לוויין שאתה צריך.
בהתאם ליעדים שלך, ייתכן שתדרוש נתונים מלוויינים, חיישנים או פרקי זמן ספציפיים.
רכוש גישה למערכי הנתונים הרלוונטיים של תמונות לוויין.
ניתן לקבל נתונים מסוכנויות ממשלתיות, ספקים מסחריים או מקורות נתונים פתוחים.
עיבוד מוקדם של נתונים:
בצע שלבי עיבוד מוקדם של נתונים ראשוניים כדי לתקן עיוותים רדיומטריים וגיאומטריים בתמונות הגולמיות.
במידת הצורך, שלב מספר תמונות כדי לכסות את אזור העניין הרצוי.
שיפור תמונה וכיול:
החל טכניקות שיפור תמונה כדי לשפר את האיכות החזותית של התמונות, כגון התאמת ניגודיות ואיזון צבעים.
כייל את התמונות כדי להבטיח שערכי הפיקסלים תואמים למדידות פיזיות בעולם האמיתי (למשל, ערכי השתקפות).
רישום תמונה:
אם אתה עובד עם מספר תמונות או מערכי נתונים, בצע רישום תמונה כדי ליישר אותם במרחב.
סיווג וניתוח תמונה:
השתמש בטכניקות סיווג תמונות כדי לסווג פיקסלים או אזורים בתמונות בהתבסס על היעדים שלך.
זה כולל שיטות סיווג מפוקחות או לא מפוקחות.
בצע את הניתוחים או החישובים הספציפיים הדרושים לפרויקט שלך.
לדוגמה, אם אתה מעוניין בכיסוי קרקע, סיווג פיקסלים למחלקות כיסוי קרקע (למשל, יער, מים, חקלאות).
יישם אלגוריתמים לזיהוי שינויים אם אתה עוקב אחר שינויים לאורך זמן.
ניתוח גיאו-מרחבי:
השתמש בכלים ושיטות ניתוח גיאו-מרחבי כדי לנתח את נתוני התמונות המעובדות.
זה יכול לכלול ניתוח קרבה, ניתוח שכבת-על וסטטיסטיקה מרחבית.
השתמש בתוכנת מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) במידת הצורך עבור משימות גיאו-מרחביות מורכבות יותר.
למידת מכונה ובינה מלאכותית (אופציונלי):
אם רלוונטי, שלב למידת מכונה או אלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי להפוך משימות לאוטומטיות כמו זיהוי אובייקטים,
סיווג כיסוי קרקע או זיהוי חריגות.
נתונים להדמיה:
בצע הדמיה של הנתונים המעובדים ואת תוצאות הניתוח באמצעות מפות, גרפים ודוחות.
הדמיה מסייעת בהעברת מידע לבעלי עניין ומקבלי החלטות.
אימות ובקרת איכות:
אמת את הדיוק של התוצאות שלך באמצעות נתוני אמת יסוד או דגימות אימות,
במיוחד אם הפרויקט שלך כולל סיווג או זיהוי שינויים.
הטמע אמצעי בקרת איכות כדי להבטיח את מהימנות הנתונים המעובדים שלך.
פרשנות וקבלת החלטות:
פרש את הנתונים המעובדים ותוצאות הניתוח בהקשר של היעדים שלך.
השתמש במידע כדי לקבל החלטות מושכלות, לתכנן התערבויות או להתמודד עם אתגרים ספציפיים.
תיעוד ודיווח:
תעד את המתודולוגיה, מקורות הנתונים ושלבי העיבוד שלך לשקיפות והתייחסות עתידית.
הפק דוחות או תיעוד המסכמים את הממצאים והתוצאות שלך.
תחזוקה ועדכונים:
בהתאם לאופי הפרויקט שלך, שקול כיצד תתחזק ותעדכן את זרימת העבודה של עיבוד תמונות הלוויין שלך
כאשר נתונים חדשים הופכים זמינים או ככל שהמטרות שלך מתפתחות.
קנה מידה ואוטומציה (במידת הצורך):
אם הפרויקט שלך מצריך עיבוד נפח גדול של נתוני לווין באופן קבוע,
שקול לבצע אוטומציה של חלקים מתהליך העבודה כדי להגביר את היעילות והמדרגיות.
פרטי ההטמעה הספציפיים ישתנו בהתאם למטרות הפרויקט שלך ולכלים והתוכנה שבהם אתה משתמש.
חיוני שתהיה לך תוכנית ברורה והבנה של הנתונים ודרישות הניתוח לפני שמתחילים בתהליך.
בנוסף, ניטור והערכה מתמשכים של זרימת העבודה בעיבוד שלך הם חיוניים כדי להבטיח את האיכות והדיוק של התוצאות.
עלויות עיבוד תמונות לווין
העלויות הקשורות לעיבוד תמונות לוויין משתנות במידה רבה בהתאם למספר גורמים, כולל המשימות הספציפיות שאתה צריך לבצע,
קנה המידה של הפרויקט שלך, סוג נתוני הלוויין הדרושים לך והתוכנה והחומרה שבה אתה משתמש.
להלן כמה משיקולי העלות עבור עיבוד תמונות לוויין:
עלויות נתוני לווין:
העלות של רכישת נתוני תמונות לוויין יכולה להיות חלק משמעותי מההוצאות הכוללות.
העלויות תלויות בגורמים כמו ספק לוויין, רזולוציית נתונים, אזור כיסוי ותדירות רכישת הנתונים.
ספקי נתונים לווייניים מסוימים מציעים נתונים בחינם או בעלות נמוכה, כגון נתוני Landsat או Sentinel,
בעוד נתונים ברזולוציה גבוהה או מיוחדים יכולים להיות יקרים יותר.
דמי רישוי ומנוי תוכנה:
אם אתה משתמש בחבילות תוכנה מסחריות כמו ENVI, ERDAS IMAGINE או ArcGIS,
תצטרך לרכוש רישיונות תוכנה או לשלם דמי מנוי.
עלויות אלו משתנות בהתאם לתוכנה ולרמת הפונקציונליות הדרושה לך.
עלויות חומרה:
כוח העיבוד ויכולת האחסון של החומרה שלך יכולים להשפיע על העלויות.
ייתכן שיהיה צורך בתחנות עבודה או שרתים בעלות ביצועים גבוהים עבור משימות עיבוד בקנה מידה גדול
או אינטנסיבי מבחינה חישובית.
עלויות מחשוב ענן:
אם תבחר להשתמש במשאבי מחשוב ענן לעיבוד צילומי לוויין, יהיו עלויות הקשורות לכמות אחסון הנתונים,
כוח המחשוב והעברת הנתונים שבהם אתה משתמש.
פלטפורמות כמו Google Earth Engine או ספקי ענן כמו Amazon Web Services (AWS)
ו-Microsoft Azure מציעות מודלים של תמחור לפי תשלום.
עלויות עיבוד מקדים של נתונים:
משימות עיבוד מקדים, כגון תיקון רדיומטרי וגיאומטרי, דורשות תוכנה או שירותים נוספים, שיכולים להיות בעלי עלויות נלוות.
הכשרה ומומחיות:
השקעה בהדרכה לעצמך או לצוות שלך כדי להתמקצע בעיבוד תמונות לוויין יכולה להיחשב כעלות.
זה יכול לכלול השתתפות בקורסים, סדנאות או גיוס מומחים.
ניהול ואחסון נתונים:
אחסון וניהול כמויות גדולות של נתוני תמונות לוויין עלולות לגרור עלויות אחסון מתמשכות,
במיוחד אם אתה שומר נתונים היסטוריים בארכיון.
תוכנות וכלים נוספים:
בהתאם לצרכים הספציפיים שלך, ייתכן שתזדקק לכלי תוכנה או ספריות נוספות עבור משימות כמו למידת מכונה,
ניתוח גיאו-מרחבי או הדמיית נתונים.
שירותי מנוי נתונים:
ספקי נתונים לווייניים מסוימים מציעים שירותי מנוי המספקים גישה לזרם רציף של נתונים, יחד עם יכולות עיבוד נוספות.
שירותים אלו מגיעים עם דמי מנוי.
היקף ותדירות הפרויקט:
הגודל וההיקף של פרויקט עיבוד תמונות הלוויין שלך ישפיעו על העלויות.
פרויקטים גדולים יותר עם מערכי נתונים נרחבים יותר ודרישות ניתוח יהיו יקרים יותר.
זמן עיבוד וניתוח נתונים:
הזמן שלוקח לעבד ולנתח נתוני לוויין יכול להשפיע על העלויות,
במיוחד אם אתה משתמש במשאבי ענן עם תעריפי חיוב לפי שעה.
דרישות איכות ודיוק נתונים:
רמות גבוהות יותר של איכות ודיוק נתונים דורשות טכניקות עיבוד מתקדמות יותר, שיכולות להיות יקרות יותר ליישום.
דמי רישוי ושימוש בנתונים:
ספקי נתונים לווייניים מסוימים גובים עמלות נוספות עבור זכויות שימוש מסוימות או עבור יישומים מסחריים.
חיוני להעריך בקפידה את הדרישות ואת מגבלות התקציב של הפרויקט שלך בעת תכנון עיבוד תמונות לוויין.
שקול גורמים כמו מקור נתונים, בחירת תוכנה, תשתית חומרה וכל השירותים הקשורים כדי להעריך את העלויות הכוללות שלך בצורה מדויקת.
בנוסף, זכור שהעלויות יכולות להשתנות לאורך זמן עקב שינויים בטכנולוגיה, זמינות נתונים ומודלים של תמחור מספקי נתונים וספקי שירותים.
שאלות ותשובות בנושא עיבוד תמונות לווין
ש: אילו סוגי נתוני לוויין ניתן לעבד?
ת: נתוני לוויין יכולים לכלול נתונים אופטיים (גלוי ואינפרא אדום), מכ”ם, רב-ספקטרלי והיפר-ספקטרלי.
חיישנים שונים לוכדים מידע שונה, וטכניקות העיבוד משתנות בהתאם.
ש: מהם השלבים המרכזיים בעיבוד תמונות לוויין?
ת: השלבים העיקריים כוללים רכישת נתונים, עיבוד מקדים, שיפור תמונה, רישום תמונה, סיווג תמונה, זיהוי שינויים,
ניתוח גיאו-מרחבי והדמיית נתונים.
ש: כיצד נעשה שימוש בלמידה חישובית בעיבוד תמונות לוויין?
ת: אלגוריתמי למידת מכונה משמשים לאוטומטיות של משימות כמו זיהוי אובייקטים,
סיווג כיסוי קרקע וזיהוי חריגות בתמונות לוויין.
ש: מהו זיהוי שינויים בעיבוד תמונות לוויין?
ת: זיהוי שינויים כולל השוואת תמונות לוויין מתקופות שונות כדי לזהות שינויים משמעותיים על פני כדור הארץ, כגון כריתת יערות,
התרחבות עירונית או אסונות טבע.
ש: כיצד עסקים יכולים למנף עיבוד תמונות לוויין?
ת: עסקים יכולים להשתמש בו לבחירת אתרים, ניטור תשתיות, ניהול שרשרת אספקה, הערכת סיכונים וניתוח שוק.
ש: האם יש אפשרויות קוד פתוח לעיבוד תמונות לוויין?
ת: כן, תוכנות קוד פתוח כמו QGIS, GDAL ו-Google Earth Engine מספקות כלים רבי עוצמה לעיבוד תמונות לוויין
בעלות נמוכה או ללא עלות.
ש: מהו העתיד של עיבוד תמונות לוויין?
ת: העתיד כולל יותר אוטומציה באמצעות AI, זמינות מוגברת של נתונים ברזולוציה גבוהה, שיתוף נתונים משופר ויישומים בתחומים מתפתחים
כמו שימור הסביבה וערים חכמות.
ש: האם ניתן להשתמש בתמונות לוויין לניטור שינויי אקלים?
ת: כן, צילומי לוויין חיוניים לניטור שינויי אקלים.
הוא עוזר לעקוב אחר שינויים בכיפות הקרח, גובה פני הים, טמפרטורות פני הקרקע ודפוסי הצמחייה,
ומספק נתונים חשובים עבור מדעני אקלים.
ש: מהם האתגרים בעיבוד תמונות לוויין?
ת: האתגרים כוללים אחסון וניהול נתונים, כיסוי ענן בתמונות, הפרעות אטמוספריות,
זמן עיבוד נתונים והצורך באנשי מקצוע מיומנים לפרש תוצאות.