Voor natuurlijke systemen:

* Remotedetectie: Hierbij wordt informatie over het aardoppervlak verkregen zonder fysiek contact te maken. Voorbeelden zijn onder meer:

* Satellietbeelden: Biedt gegevens over landbedekking, de gezondheid van de vegetatie, atmosferische omstandigheden en meer.

* Luchtfotografie: Biedt afbeeldingen met hoge resolutie voor mapping en analyse.

* LiDAR (lichtdetectie en bereik): Maakt gebruik van laserpulsen om 3D-modellen van het aardoppervlak te maken, handig voor topografie en bosbouw.

* Radar: Dringt door wolken en gebladerte heen en levert gegevens over oppervlaktekenmerken en weerpatronen.

* Sonar: Onder water gebruikt om oceaanbodems in kaart te brengen en het leven in zee te detecteren.

* In-situ metingen: Het gaat hierbij om directe metingen binnen het onderzochte systeem. Voorbeelden zijn onder meer:

* Weerstations: Verzamel gegevens over temperatuur, vochtigheid, windsnelheid en neerslag.

* Hydrologische sensoren: Meet het waterpeil, debiet en de waterkwaliteit.

* Seismometers: Detecteer en meet aardbevingen.

* Milieumonitoringnetwerken: Bestaat uit verschillende sensoren die in een landschap worden ingezet om meerdere omgevingsparameters te bewaken.

* Bio-akoestische monitoring: Gebruikt geluidsopnamen om dierenpopulaties en hun gedrag te bestuderen.

* Veldobservaties en bemonstering: Het gaat hierbij om het handmatig verzamelen van gegevens, zoals het verzamelen van bodemmonsters, het observeren van het gedrag van dieren of het in kaart brengen van de vegetatie.

Voor menselijke systemen:

* Enquêtes en vragenlijsten: Verzamel gegevens over meningen, gedrag en demografische gegevens.

* Interviews: Zorg voor diepgaande kwalitatieve gegevens.

* Administratieve gegevens: Gegevens verzameld door overheidsinstanties en -organisaties (bijvoorbeeld censusgegevens, zorgdossiers, financiële transacties).

* Socialemediagegevens: Informatie die wordt gedeeld op platforms als Twitter, Facebook en Instagram kan inzicht geven in de publieke opinie en gedrag.

* GPS-tracking en locatiegegevens: Van mobiele apparaten en voertuigen, waardoor bewegingspatronen en ruimtelijke interacties worden onthuld.

* Sensornetwerken: Inzetbaar op verschillende locaties om menselijke activiteiten te meten, zoals menigtendichtheid, verkeersstroom of luchtkwaliteit in stedelijke omgevingen.

* Transactiegegevens: Van creditcards, loyaliteitsprogramma's en online aankopen, die inzicht bieden in consumentengedrag.

* Webscraping en datamining: Gegevens extraheren uit websites en databases.

Onderliggende technologieën en concepten:

* Sensoren: Apparaten die fysieke grootheden detecteren, meten en omzetten in signalen die kunnen worden verwerkt.

* Gegevensopslag en -verwerking: Systemen voor het opslaan, beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. Vaak gaat het hierbij om cloud computing en big data-technologieën.

* Gegevensvisualisatie en -analyse: Hulpmiddelen en technieken voor het interpreteren en communiceren van bevindingen.

* Machine learning en kunstmatige intelligentie: Algoritmen die gegevens kunnen analyseren, patronen kunnen identificeren en voorspellingen kunnen doen.

* Netwerk- en communicatietechnologieën: Voor het verzenden van gegevens vanaf afgelegen locaties.

De specifieke methoden en technologieën die worden gebruikt, zullen afhangen van de aard van het systeem dat wordt bestudeerd, de onderzoeksvragen die worden beantwoord en de beschikbare middelen. Vaak wordt een combinatie van benaderingen gebruikt om tot een alomvattend inzicht te komen.