通過(guò)照片可收集很多的信息，如判斷地物形狀、路徑等信息。國(guó)內(nèi)外也發(fā)展了很多手機(jī)端眾源數(shù)據(jù)的地理數(shù)據(jù)采集軟件，并在這個(gè)基礎(chǔ)上開(kāi)展很多應(yīng)用。例如用于土地覆被的驗(yàn)證數(shù)據(jù)源，可以為作物生長(zhǎng)提供監(jiān)測(cè)信息，也可以為極端氣候與氣候變化提供預(yù)警信息。2015?年以來(lái)，全球農(nóng)情遙感速報(bào)團(tuán)隊(duì)通過(guò)將原有的“GVG（GPS、VIDEO?和?GIS）農(nóng)情采樣系統(tǒng)”桌面端軟件升級(jí)移植至智能手機(jī)端，并在智能手機(jī)應(yīng)用市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)作物種植狀況照片的隨時(shí)隨地采集。利用該方法已成功實(shí)現(xiàn)了農(nóng)田照片與作物類(lèi)型的快速采集；每年獲得由不同用戶(hù)在全球范圍開(kāi)展的作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)查數(shù)據(jù)記錄達(dá)?10?萬(wàn)余條，大幅縮減了全球范圍作物種植結(jié)構(gòu)信息獲取的時(shí)間和財(cái)力，并為作物種植面積估算與預(yù)測(cè)提供地面觀(guān)測(cè)大數(shù)據(jù)支撐（圖?1）。2017?年依托該應(yīng)用程序，在?70?天內(nèi)，快速高效獲取了覆蓋全國(guó)?1?381?個(gè)縣級(jí)行政單元超過(guò)?75?萬(wàn)條作物種植狀況地面樣本信息，支撐了?2017?年全國(guó)水田/旱地及其他土地覆被分區(qū)域提取。升級(jí)后的“GVG?眾源地理數(shù)據(jù)采集”應(yīng)用程序采用固定表單的形式，為非專(zhuān)業(yè)人員提供不同土地覆被類(lèi)型標(biāo)識(shí)的解決方案，降低了眾源地理數(shù)據(jù)采集過(guò)程的不確定性；“GVG?眾源地理數(shù)據(jù)采集”應(yīng)用程序改變了過(guò)去需要開(kāi)展全球地面觀(guān)測(cè)或通過(guò)數(shù)據(jù)共享獲取地面觀(guān)測(cè)資料的工作模式，在減少地面觀(guān)測(cè)工作量的同時(shí)，也大大減少地面觀(guān)測(cè)的人力和財(cái)力投入，為土地覆被分類(lèi)的樣本獲取提供經(jīng)濟(jì)有效的解決方案。該應(yīng)用程序目前已經(jīng)可在谷歌、蘋(píng)果、華為等應(yīng)用平臺(tái)免費(fèi)下載和使用；該應(yīng)用與云端服務(wù)器實(shí)時(shí)通訊，用戶(hù)僅需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的賬號(hào)驗(yàn)證以后，便可以使用其采集土地覆被、農(nóng)作物樣本等信息；伴隨著用戶(hù)數(shù)量的增多，通過(guò)該應(yīng)用程序采集數(shù)據(jù)時(shí)，大數(shù)據(jù)的意味也越濃。

然而，當(dāng)前手機(jī)照片能提供的信息并沒(méi)有得到充分的利用，目前的應(yīng)用只是粗淺的，深度應(yīng)用還有待進(jìn)一步開(kāi)發(fā)和發(fā)展。隨著手機(jī)功能的不斷強(qiáng)大，嵌入的傳感器越來(lái)越多，以及內(nèi)置各種傳感器的應(yīng)用程序越來(lái)越多，可測(cè)量的信息就越來(lái)越多。例如：利用智能手機(jī)進(jìn)行單片測(cè)樹(shù)，包括樹(shù)高、胸徑和材質(zhì)；?Kinect?傳感器技術(shù)提供的植株冠層三維測(cè)量的方法等。這些全新的內(nèi)置傳感器及相應(yīng)的應(yīng)用程序使得手機(jī)可采集的信息更加寬泛，而有些信息恰恰可以取代當(dāng)前資源環(huán)境領(lǐng)域花費(fèi)大量人力物力、樂(lè)此不疲采集信息的落后方式。眾源數(shù)據(jù)獲取方法，由于數(shù)據(jù)采集更加高效，可獲取數(shù)據(jù)量也將有大幅提升，甚至可以通過(guò)海量眾源數(shù)據(jù)克服當(dāng)前數(shù)據(jù)采集過(guò)程中系統(tǒng)性和代表性不足的弊端，從而實(shí)現(xiàn)眾源地理數(shù)據(jù)逐漸替代傳統(tǒng)行業(yè)部門(mén)數(shù)據(jù)采集的方式；更是大幅提高業(yè)務(wù)部門(mén)工作效率的有效手段，將逐漸替代傳統(tǒng)的雇傭、派遣的數(shù)據(jù)采集方式。公眾的參與，避免了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)查過(guò)程中的大量投入，并逐漸淡化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)性，使得數(shù)據(jù)走向大眾化，實(shí)現(xiàn)大眾共同參與資源環(huán)境管理的新局面。

此外，眾源數(shù)據(jù)采集者的無(wú)意識(shí)和非專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)使得眾源數(shù)據(jù)存在不一致性、不完整性等問(wèn)題，造成眾源數(shù)據(jù)具有一定程度的不確定性。目前的解決辦法是，在眾源采集進(jìn)行數(shù)據(jù)匯交時(shí)，通過(guò)一種明確的機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯集和集中管理，自動(dòng)對(duì)眾源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化整理與分析。通過(guò)固定選項(xiàng)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)，可以提高非專(zhuān)業(yè)人員采集數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，降低數(shù)據(jù)的不確定，提高數(shù)據(jù)的有效性。這種策略解決了眾源數(shù)據(jù)的規(guī)整、匯聚問(wèn)題以及數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題，并大幅降低眾源數(shù)據(jù)的不確定性，提升其可用性；然而這種方式也限制了大眾的無(wú)意識(shí)行為，從無(wú)意識(shí)的采集數(shù)據(jù)變成了有意識(shí)的數(shù)據(jù)收集，從而導(dǎo)致眾源數(shù)據(jù)“小眾”化，而這一點(diǎn)則是眾源數(shù)據(jù)采集面臨的最大問(wèn)題。

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