12个男孩和他们的教练被困在一个地下很深的洞穴里，空气越来越少，水位上升有被淹没的危险。一个决心坚定的国际救援队是如何找到并营救孩子们的?复杂的地理信息系统(GIS)、物联网传感器和3D模拟如何帮助救援人员?
Tham Luang Nang Non是位于泰国的Chiangrai省长达6英里的地下洞穴群。据报道，2018年7月，一个男孩足球队失踪。泰国海豹突击队的潜水员在一个洞穴中发现了他们，只有在一架飞机失事后才能到达六小时地铁旅程在黑暗中游泳穿过狭窄的隧道爬上巨石由来自泰国、中国、日本、澳大利亚、美国和英国的专家组成的国际救援队已经能够营救他们。
这些男孩是怎么找到的
洞穴地图描绘了曲折和洞穴尺寸，帮助潜水员在洞穴的艰难通道中确定方向，并标记他们的进展。潜水员开始在沿途铺设引导绳和备用氧气罐。这张地图帮助潜水员在迷宫般的通道和密室中导航，并标出他们检查过的所有死胡同。他们在洞穴网络中前进，试图找到那支队伍。在地面上，泰国皇家军队使用地形和洞穴位置的地形图来寻找入口。泰国皇家测量部最近拍摄的高分辨率航空照片提供了地表的详细情况。工程师们开始研究三维横截面图，从多个角度计算到洞穴中心的距离，希望能找到一个钻孔的地方。在搜寻工作进行了九天之后，英国洞穴潜水专家发现，这支探险队聚集在一个泥泞的架子上，距离洞穴入口两英里多，地下一英里。
技术挑战
- 绘制地下洞穴和通道以计划救援行动
- 监测氧气水平以防止男孩和救援人员死于缺氧
- 追踪地下隧道中水位和水流的变化
- 从地下深处传输数据
Esri ArcGIS是救援小组使用的应用程序之一。下面描述的一些应用程序和传感器适用于此类用例，仅供参考。
ESRI
洞穴三维制图
泰国矿产资源部(DMR)从泰国马洛斯远征队(Expedition Thai-Maros)获得洞穴数据，这是一个由法国领导的调查团队，在马丁埃利斯(Martin Ellis)的著作《泰国洞穴》(the Caves of Thailand)中记录了洞穴的范围和截面。它提供了通道横截面的尺寸，指导潜水队寻找孩子和教练。
在3D中查看和交互地理空间数据提供的见解这在2D中是不可能的，比如理解地表下的地形。对于救援人员来说，知道狭窄隧道的大小是至关重要的，因为他们必须带着氧气罐为男孩们挤过狭窄的通道。总的来说，这些数据为绘图团队提供了他们需要的模型和可视化的三维洞穴。英国洞穴测绘队、泰国海军海豹突击队和防灾减灾部的工作人员分发并广泛使用了这些三维洞穴地图。
ESRI
激光雷达(光探测和测距)经常用于绘制洞穴和其他表面。光学激光雷达传感器发射激光光束，由接收机检测和分析来自目标的激光反射。接收器记录精确的时间从当激光脉冲离开系统时，当它被返回来计算距离传感器和目标之间的距离。这与GPS(全球定位系统)和INS(惯性导航系统)的位置信息相结合，产生非常精确的三维表示。
监测水和氧的水平
大雨和飙升的水位使洞穴条件极其危险的。水流撕裂了潜水面罩，迫使潜水员离开引导绳漂流，因此持续跟踪水的状况非常重要。志愿者收集到的水流读数被补充了传感器读数，并被传送到地面上的一个指挥中心。随着任务从搜索转移到救援，测绘小组收集了洞穴入口处300米和1500米处的水和氧气含量的传感器读数。每小时更新一次的地图显示当前的水深和空气质量，提醒救援人员不断变化的情况。测绘小组还监测了天气雷达信息，以预测和了解地表的降雨量。木质部,Nivus和ω为此类情况提供水流传感器。高级微设备和CO2Meter提供传感器监测氧含量，防止窒息。
从地下深处传输数据
地下的传感器是低功率的，但必须通过土壤和其他障碍物传输。这种传感器的传输通常依赖于LoRaWAN,Sigfox和NarrowBand-Internet的事情(NB-IoT)。窄带物联网提高了用户设备的功率消耗、系统容量和频谱效率，特别是在电池寿命长达10年的深度覆盖领域。
协调救援行动
随着任务从搜索转变为救援，测绘小组协调创建了一个传感器网络，以获取降雨数据，并手动读取洞穴水深。防灾减灾部利用连续监测产生的数据协调洞穴搜索和救援工作。这张地图提醒救援人员，在不同的观察点，洞穴里的水和氧气状况不断变化。测绘小组还通过监测天气雷达来了解地表的降雨量。潜水员继续计划和筹划救援行动，希望能将每次单程行程缩短到9小时以内。
任务完成
随着《卫报》据报道，“野猪足球队的男孩们在黑暗潮湿的洞穴里呆了9天，才被两名英国潜水员找到。他们在周日早上开始的三次大胆的救援行动中被救出。一支由19名潜水员组成的精锐团队将这些男孩和他们25岁的教练从他们避难的泥泞山坡运送到外面的世界，这条路大约有两英里。”