রিমোট সেন্সিং হ'ল অবজেক্টের সাথে শারীরিক যোগাযোগ না করে কোনও বস্তু বা ঘটনা সম্পর্কে তথ্য অর্জন এবং এভাবে সাইটে পর্যবেক্ষণের, বিশেষত পৃথিবীর বিপরীতে। রিমোট সেন্সিং ভূগোল, ভূমি সমীক্ষা এবং বেশিরভাগ পৃথিবী বিজ্ঞানের শাখা (উদাহরণস্বরূপ, জলবিদ্যুৎ, বাস্তুশাস্ত্র , আবহাওয়া, সমুদ্রবিদ্যা, গ্লিসোলজি, ভূতত্ত্ব) সহ অসংখ্য ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয় ; এটিতে সামরিক, বুদ্ধি, বাণিজ্যিক, অর্থনৈতিক, পরিকল্পনা এবং মানবিক প্রয়োগ রয়েছে।
বর্তমান ব্যবহারে, "রিমোট সেন্সিং" শব্দটি সাধারণত উপগ্রহ- বা বিমান-ভিত্তিক সেন্সর প্রযুক্তিগুলি পৃথিবীতে উপরিভাগ এবং বায়ুমণ্ডল এবং মহাসাগরগুলিতে সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য প্রচারিত সংকেতের উপর ভিত্তি করে বোঝায় (যেমন বৈদ্যুতিন চৌম্বক) বিকিরণ )। এটি "সক্রিয়" দূরবর্তী সংবেদনে বিভক্ত হতে পারে (যেমন যখন কোনও উপগ্রহ বা বিমানের মাধ্যমে সংকেত নির্গত হয় এবং যখন বস্তুর দ্বারা তার প্রতিবিম্ব সেন্সর দ্বারা সনাক্ত করা হয়) এবং "প্যাসিভ" রিমোট সেন্সিং (যেমন সূর্যের আলোর প্রতিবিম্ব থাকে তখন) সেন্সর দ্বারা সনাক্ত)।
Overview
প্যাসিভ সেন্সরগুলি রেডিয়েশন সংগ্রহ করে যা বস্তু বা আশেপাশের অঞ্চলগুলি দ্বারা নির্গত বা প্রতিবিম্বিত হয়।নিষ্ক্রিয় সেন্সর দ্বারা পরিমাপিত বিকিরণের সর্বাধিক সাধারণ উত্স প্রতিফলিত সূর্যালোক । প্যাসিভ রিমোট সেন্সরগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ফিল্ম ফটোগ্রাফি , ইনফ্রারেড , চার্জ-কাপলড ডিভাইস এবং রেডিওমিটার । সক্রিয় সংগ্রহ, অন্যদিকে, বস্তু এবং অঞ্চলগুলি স্ক্যান করার জন্য শক্তি নির্গত করে যেখানে কোনও সেন্সর তারপরে লক্ষ্য থেকে প্রতিবিম্বিত বা পিছনে বিচ্ছুরিত বিকিরণ সনাক্ত করে এবং পরিমাপ করে। রাডার এবং লিডার সক্রিয় দূরবর্তী সেন্সিংয়ের উদাহরণ যেখানে নির্গমন এবং ফেরতের মধ্যবর্তী সময়ের বিলম্ব পরিমাপ করা হয়, কোনও বস্তুর অবস্থান, গতি এবং দিক প্রতিষ্ঠা করে।
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/59/Mapping_The_Future_With_Landsat.ogv/290px--Mapping_The_Future_With_Landsat.ogv.jpg
This video is about how Landsat was used to identify areas of conservation in the Democratic Republic of the Congo, and how it was used to help map an area called MLW in the north.
রিমোট সেন্সিং বিপজ্জনক বা অ্যাক্সেস অযোগ্য অঞ্চলের ডেটা সংগ্রহ করা সম্ভব করে। রিমোট সেন্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যামাজন বেসিন , আর্কটিক এবং এন্টার্কটিক অঞ্চলের হিমবাহ বৈশিষ্ট্য এবং উপকূলীয় এবং সমুদ্রের গভীরতার গভীরতা অবলম্বন ইত্যাদি অঞ্চলগুলিতে বনাঞ্চল নিরীক্ষণ ।স্নায়ুযুদ্ধের সময় সামরিক সংগ্রহ বিপজ্জনক সীমান্ত অঞ্চলগুলি সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহের ব্যবহার করে। রিমোট সেন্সিং স্থলভাগে ব্যয়বহুল এবং ধীর ডেটা সংগ্রহের প্রতিস্থাপন করে, এই প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে অঞ্চল বা বস্তুগুলি বিরক্ত না হয়।
অরবিটাল প্ল্যাটফর্মগুলি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক স্পেকট্রামের বিভিন্ন অংশ থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং প্রেরণ করে , যা বৃহত্তর স্কেল এরিয়াল বা স্থল-ভিত্তিক সংবেদনা এবং বিশ্লেষণের সাথে একত্রে এল নিনো এবং অন্যান্য প্রাকৃতিক দীর্ঘ ও স্বল্পমেয়াদী ঘটনার প্রবণতা পর্যবেক্ষণ করার জন্য গবেষকদের পর্যাপ্ত তথ্য সরবরাহ করে । অন্যান্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে পৃথিবী বিজ্ঞানের বিভিন্ন অঞ্চল যেমন প্রাকৃতিক সম্পদ ব্যবস্থাপনা , কৃষি ক্ষেত্র যেমন জমি ব্যবহার এবং সংরক্ষণ,এবং জাতীয় সুরক্ষা এবং ওভারহেড, সীমান্ত অঞ্চলে স্থল ভিত্তিক এবং স্ট্যান্ড-অফ সংগ্রহ
Types of data acquisition techniques
মাল্টিস্পেক্ট্রাল সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের ভিত্তি হল পরীক্ষিত অঞ্চল বা বস্তু যা আশেপাশের অঞ্চলগুলি থেকে বেরিয়ে আসা বিকিরণকে প্রতিফলিত করে বা নির্গত করে। প্রধান দূরবর্তী সেন্সিং উপগ্রহ সিস্টেমগুলির সংক্ষিপ্তসার জন্য ওভারভিউ সারণীটি দেখুন ।
Applications of remote sensing
- প্রচলিত রাডার বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিমান ট্র্যাফিক নিয়ন্ত্রণ, প্রারম্ভিক সতর্কতা এবং কিছু বড় আকারের আবহাওয়া সম্পর্কিত ডেটার সাথে জড়িত। ডপলার রাডার স্থানীয় আইন প্রয়োগকারীগণের গতি সীমা পর্যবেক্ষণ এবং বর্ষণের স্থান এবং তীব্রতা ছাড়াও আবহাওয়া ব্যবস্থার মধ্যে বাতাসের গতি এবং দিকনির্দেশিত বর্ধিত আবহাওয়া সংক্রান্ত সংগ্রহের দ্বারা ব্যবহৃত হয় । সক্রিয় সংগ্রহে অন্য ধরনের রয়েছে প্লাজমা রূপ ধারণ মধ্যে আযোনোস্ফিয়ার । ইন্টারফেরোমেট্রিক সিনথেটিক অ্যাপারচার রাডার বড় আকারের ভূখণ্ডের সুনির্দিষ্ট ডিজিটাল উচ্চতা মডেলগুলি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়
- উপগ্রহের উপর লেজার এবং রাডার অ্যালটাইমার বিস্তৃত তথ্য সরবরাহ করেছে। মহাকর্ষের কারণে সৃষ্ট জলের বালজগুলি পরিমাপ করে তারা সমুদ্রের ফ্লোরে মাইল বা তারও বেশি রেজোলিউশনের বৈশিষ্ট্যগুলি ম্যাপ করে। সমুদ্রের তরঙ্গগুলির উচ্চতা এবং তরঙ্গদৈর্ঘ্য পরিমাপ করে, অ্যালমিটারগুলি বায়ুর গতি এবং দিক এবং পৃষ্ঠ সমুদ্রের স্রোত এবং দিকনির্দেশকে পরিমাপ করে।
- আল্ট্রাসাউন্ড (শাব্দ) এবং রাডার জোয়ার গেজ উপকূল এবং অফশোর জোয়ার গেজগুলিতে সমুদ্র স্তর, জোয়ার এবং তরঙ্গ দিক পরিমাপ করে।
- হালকা শনাক্তকরণ এবং রেঞ্জিং (LIDAR) প্রজেক্টিক্যালগুলির লেজার আলোকিত হোমিংয়ের উদাহরণগুলিতে সুপরিচিত। LIDAR বায়ুমণ্ডলে বিভিন্ন রাসায়নিকের ঘনত্ব সনাক্তকরণ এবং পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়, অন্যদিকে বায়ুবাহিত LIDAR রাডার প্রযুক্তির চেয়ে স্থিরভাবে বস্তু এবং বৈশিষ্ট্যগুলির উচ্চতা পরিমাপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদ্ভিদ দূরবর্তী সেন্সিং LIDAR এর একটি প্রধান অ্যাপ্লিকেশন।
- বিস্তৃত ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে প্রতিবিম্বিত এবং নির্গমনিত বিকিরণ সংগ্রহ, রেডিওমিটার এবং ফটোোমিটারগুলি সর্বাধিক সাধারণ সরঞ্জাম instrument সর্বাধিক সাধারণ দৃশ্যমান এবং ইনফ্রারেড সেন্সর রয়েছে, তার পরে মাইক্রোওয়েভ, গামা রশ্মি এবং খুব কমই, অতিবেগুনী। এগুলি বিভিন্ন রাসায়নিকের নির্গমন বর্ণালী সনাক্ত করতে ব্যবহার করতে পারে , বায়ুমণ্ডলে রাসায়নিক ঘনত্বের ডেটা সরবরাহ করে।
- ইউএস আর্মি রিসার্চ ল্যাবরেটরির গবেষকরা টার্গেট ট্র্যাকিংয়ের উদ্দেশ্যে স্পেকট্রোপোলারিমেট্রিক ইমেজিং দরকারী বলে জানা গেছে । তারা নির্ধারণ করেছে যে মনুষ্যনির্মিত আইটেমগুলিতে পোলারিমেট্রিক স্বাক্ষর রয়েছে যা প্রাকৃতিক বস্তুগুলিতে পাওয়া যায় না। এই সিদ্ধান্তে, সামরিক ট্রাক ইমেজিং থেকে টানা হয় মত Humvee , এবং তাদের সঙ্গে ট্রেলার acousto-অপটিক সুরেলা ফিল্টার দ্বৈত hyperspectral এবং spectropolarimetric VNIR Spectropolarimetric imager।
- Stereographic জোড়া এর বায়বীয় ফোটোগ্রাফ প্রায়ই করতে ব্যবহার করা হয়েছে স্থান বিবরণ সম্বন্ধীয় মানচিত্র স্থলজ আবাস বৈশিষ্ট্য মডেলিং সম্ভাব্য রুটের জন্য trafficability এবং হাইওয়ে বিভাগের মধ্যে চিত্রাবলী এবং ভূখণ্ড বিশ্লেষক দ্বারা, উপরন্তু।
- 1970 এর দশক থেকে ল্যান্ডস্যাটের মতো একযোগে বহু-বর্ণালী প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহৃত হচ্ছে। এই থিম্যাটিক ম্যাপারগুলি ইলেক্ট্রো-চৌম্বকীয় বিকিরণের একাধিক তরঙ্গ দৈর্ঘ্যের চিত্র (একাধিক বর্ণালী) নেয় এবং সাধারণত পৃথিবী পর্যবেক্ষণ উপগ্রহে পাওয়া যায় , উদাহরণস্বরূপ ( ল্যান্ডস্যাট প্রোগ্রাম ) বা আইকনস উপগ্রহ সহ। থিম্যাটিক ম্যাপিং থেকে জমি আবরণ এবং জমি ব্যবহারের মানচিত্রগুলি খনিজগুলির সন্ধান, জমি ব্যবহার সনাক্তকরণ বা নিরীক্ষণ, আক্রমণাত্মক উদ্ভিদ সনাক্তকরণ, বনজমিভূমি এবং পুরো কৃষিজ অঞ্চল বা বনজ সহ দেশীয় গাছপালা এবং ফসলের স্বাস্থ্য পরীক্ষা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই উদ্দেশ্যে দূরবর্তী সেন্সিং ব্যবহার করে বিশিষ্ট বিজ্ঞানীরা হলেন জ্যানেট ফ্র্যাঙ্কলিন এবং রুথ ডিফ্রাইস। সানচি গভীরতা, ক্লোরোফিল একটি ঘনত্ব এবং মোট ফসফরাস সামগ্রী সহ জলের গুণমানের পরামিতিগুলি নির্দেশ করতে কায়ডাবের মতো নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলি দ্বারা ল্যান্ডস্যাট চিত্রগুলি ব্যবহার করা হয়। আবহাওয়া ও জলবায়ুতে আবহাওয়ার উপগ্রহ ব্যবহার করা হয়।
- হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং এমন একটি চিত্র তৈরি করে যেখানে প্রতিটি পিক্সেলের একটি বর্ণালি বর্ণের পরিসীমা জুড়ে সংকীর্ণ বর্ণালী ব্যান্ডগুলির সাথে পূর্ণ বর্ণালী তথ্য থাকে। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজারগুলি খনিজ বিজ্ঞান, জীববিজ্ঞান, প্রতিরক্ষা এবং পরিবেশগত পরিমাপ সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
- মরুভূমির বিরুদ্ধে লড়াইয়ের ক্ষেত্রের মধ্যে , রিমোট সেন্সিং গবেষকদের দীর্ঘমেয়াদে ঝুঁকিপূর্ণ অঞ্চলগুলি অনুসরণ এবং পর্যবেক্ষণ করতে, মরুভূমির কারণগুলি নির্ধারণ করতে, পরিবেশগত ব্যবস্থাপনার প্রাসঙ্গিক ব্যবস্থাগুলি নির্ধারণে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের সমর্থন এবং তাদের প্রভাবগুলি মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়।
Geodetic
জিওডেটিক রিমোট সেন্সিং গ্র্যাভিমেট্রিক বা জ্যামিতিক হতে পারে । ওভারহেড মাধ্যাকর্ষণ ডেটা সংগ্রহ প্রথম বায়বীয় সাবমেরিন সনাক্তকরণে ব্যবহৃত হয়েছিল। এই তথ্যটি পৃথিবীর মহাকর্ষীয় ক্ষেত্রের মিনিট বিপর্যয় প্রকাশ করেছে যা পৃথিবীর ভর বন্টনের পরিবর্তন নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ঘুরেফিরে গ্রাফিকের মতো ভৌগলিক গবেষণার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে । জ্যামিতিক রিমোট সেন্সিং ইনসআর , লিডার ইত্যাদি ব্যবহার করে অবস্থান এবং বিকৃতি চিত্র অন্তর্ভুক্ত করে
Acoustic ধ্বনি সম্বন্ধীয় and near-acoustic
- সোনার : প্যাসিভ সোনার , অন্য কোনও বস্তুর দ্বারা নির্মিত শব্দ শুনতে (একটি পাত্র, একটি তিমি ইত্যাদি); সক্রিয় সোনার , শব্দের ডাল নির্গমন এবং প্রতিধ্বনি শুনতে শোনানো, তলদেশের বস্তু এবং ভূখণ্ড সনাক্তকরণ, রেঞ্জ এবং পরিমাপের জন্য ব্যবহৃত।
- বিভিন্ন স্থানে নেওয়া সিজোগ্রামগুলি আপেক্ষিক তীব্রতা এবং সুনির্দিষ্ট সময়ের সাথে তুলনা করে ভূমিকম্পগুলি (তারা হওয়ার পরে) সনাক্ত করতে এবং পরিমাপ করতে পারে।
- আল্ট্রাসাউন্ড : আল্ট্রাসাউন্ড সেন্সর, যা উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ডাল নির্গত করে এবং প্রতিধ্বনির জন্য শ্রবণ করে, জোয়ার গেজ হিসাবে বা জলের ট্যাঙ্কগুলির জন্য জলের তরঙ্গ এবং জলের স্তর সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
বৃহত আকারের পর্যবেক্ষণগুলির একটি সিরিজ সমন্বয় করতে, সর্বাধিক সংবেদনশীল সিস্টেমগুলি নিম্নলিখিতগুলির উপর নির্ভর করে: প্ল্যাটফর্মের অবস্থান এবং সেন্সরের অভিমুখীকরণ। উচ্চ-সমাপ্ত যন্ত্রগুলি এখন প্রায়শই স্যাটেলাইট নেভিগেশন সিস্টেমের অবস্থানগত তথ্য ব্যবহার করে । ঘূর্ণন এবং অভিমুখীকরণ প্রায়শই একটি ডিগ্রি বা দু'য়ের মধ্যে বৈদ্যুতিন কমপাস সহ সরবরাহ করা হয়। চৌম্বকীয় ক্ষেত্রটি বিভিন্ন অক্ষাংশে পৃথক কোণে পৃথিবীতে বিভক্ত হওয়ার কারণে কম্পাসগুলি কেবল আজিমুথ (অর্থাত্ চৌম্বকীয় উত্তরের ডিগ্রি) নয়, উচ্চতাও (দিগন্তের উপরে ডিগ্রি) পরিমাপ করতে পারে। আরও সঠিক দিকনির্দেশের জন্য জাইরোস্কোপিক-সহায়তাযুক্ত ওরিয়েন্টেশন প্রয়োজন হয় , পর্যায়ক্রমে তারকারা বা পরিচিত বেঞ্চমার্কগুলি থেকে নেভিগেশন সহ বিভিন্ন পদ্ধতি দ্বারা স্বীকৃত।
Data characteristics
রিমোট সেন্সিং ডেটার গুণমান এর স্থানিক, বর্ণালী, রেডিওমেট্রিক এবং অস্থায়ী রেজোলিউশন নিয়ে গঠিত।
- স্থানিক রেজল্যুশন
- রাস্টার চিত্রটিতে রেকর্ড করা পিক্সেলের আকার - সাধারণত পিক্সেলগুলি 1 থেকে 1,000 মিটার (3.3 থেকে 3,280.8 ফুট) এর দৈর্ঘ্যের বর্গক্ষেত্রের সাথে মিলিত হতে পারে।
- বর্ণালী রেজোলিউশন
- রেকর্ড করা বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডগুলির তরঙ্গদৈর্ঘ্য - সাধারণত, এটি প্ল্যাটফর্ম দ্বারা রেকর্ড করা ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডগুলির সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত। বর্তমান ল্যান্ডস্যাট সংগ্রহটি সাতটি ব্যান্ডের, যার মধ্যে রয়েছে ইনফ্রারেড স্পেকট্রামের কয়েকটি , 0.7 থেকে 2.1 মিমি বর্ণালী রেজোলিউশন পর্যন্ত। আর্থ অবজার্ভিং -১ এ হাইপারিয়ন সেন্সরটি 020 থেকে 2.5 মিমি অবধি 220 ব্যান্ডগুলি সমাধান করে, প্রতি ব্যান্ডে 0.10 থেকে 0.11 μm এর বর্ণালী রেজোলিউশন সহ।
- রেডিওমেট্রিক রেজোলিউশন
- সেন্সর পার্থক্য করতে সক্ষম বিকিরণের বিভিন্ন তীব্রতার সংখ্যা of সাধারণত, এটি 8 থেকে 14 বিট থেকে ধূসর স্কেলের 256 স্তরের এবং প্রতিটি ব্যান্ডের 16,384 তীব্রতা বা রঙের "শেড" পর্যন্ত হয়। এটি যন্ত্রের গোলমালের উপরও নির্ভর করে ।
- টেম্পোরাল রেজল্যুশন
- স্যাটেলাইট বা প্লেন দ্বারা ফ্লাইওভারের ফ্রিকোয়েন্সি, এবং কেবল সময়-সিরিজের অধ্যয়নের ক্ষেত্রে বা বনজ কাটার পর্যবেক্ষণের মতো গড় বা মোজাইক চিত্রের প্রয়োজনগুলির ক্ষেত্রে এটি প্রাসঙ্গিক। এটি প্রথম গোয়েন্দা সম্প্রদায়ের দ্বারা ব্যবহৃত হয়েছিল যেখানে বারবার কভারেজের ফলে অবকাঠামোগত পরিবর্তন, ইউনিট স্থাপনা বা সরঞ্জাম পরিবর্তন / পরিচিতি প্রকাশিত হয়েছিল। প্রদত্ত অঞ্চল বা বস্তুর উপরে মেঘের কভারটি প্রয়োজনীয় স্থানের সংকলনের পুনরাবৃত্তি করা প্রয়োজনীয় করে তোলে।
Data processing
সেন্সর-ভিত্তিক মানচিত্র তৈরি করার জন্য, বেশিরভাগ দূরবর্তী সেন্সিং সিস্টেমগুলি স্থলভাগের পরিচিত পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব সহ একটি রেফারেন্স পয়েন্টের সাথে সেন্সর ডেটা এক্সট্রোপলেট করার আশা করে। এটি ব্যবহৃত সেন্সরের ধরণের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রচলিত ফটোগ্রাফগুলিতে, কেন্দ্র থেকে দূরে পরিমাপের বিকৃতি বৃদ্ধি সহ চিত্রের কেন্দ্রস্থলে সঠিক। আরেকটি কারণ হ'ল যে প্লাটেন্টটির বিরুদ্ধে ফিল্মটি চাপানো হয় তা যখন তীব্র ত্রুটি সৃষ্টি করতে পারে যখন ফটোগ্রাফগুলি স্থল দূরত্ব পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। যে ধাপে এই সমস্যাটি সমাধান করা হয় তাকে জিওরফারেন্সিং বলে, এবং চিত্রটিতে পয়েন্টগুলির কম্পিউটার-এডেড মিল রয়েছে (সাধারণত প্রতি চিত্র 30 বা ততোধিক পয়েন্ট) যা একটি প্রতিষ্ঠিত বেঞ্চমার্ক ব্যবহার করে এক্সট্রাপোল্টেড, সঠিক স্থানিক তথ্য তৈরি করতে চিত্রটিকে "ওয়ারপিং" করে। নব্বইয়ের দশকের গোড়ার দিকে, বেশিরভাগ স্যাটেলাইট চিত্রগুলি পুরোপুরি জিওরফারেন্সযুক্ত বিক্রি হয়।
এছাড়াও, চিত্রগুলি রেডিওমেট্রিক এবং বায়ুমণ্ডলীয়ভাবে সংশোধন করার প্রয়োজন হতে পারে to
- রেডিওমেট্রিক সংশোধন
- রেডিওমেট্রিক ত্রুটি এবং বিকৃতি এড়ানোর অনুমতি দেয়। পৃথিবী পৃষ্ঠের বস্তুগুলির আলোকসজ্জা অসম কারণ ত্রাণের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে। রেডিওমেট্রিক বিকৃতি সংশোধন পদ্ধতিতে এই ফ্যাক্টরটি বিবেচনা করা হয়। [ ১। ] রেডিওমেট্রিক সংশোধন পিক্সেল মানগুলিকে একটি স্কেল দেয়, উদাহরণস্বরূপ 0 থেকে 255 এর একরঙা স্কেলটি বাস্তব আলোকসজ্জার মানগুলিতে রূপান্তরিত হবে।
- টোগোগ্রাফিক সংশোধন (এটিকে ভূখণ্ড সংশোধনও বলা হয়)
- বায়ুমণ্ডলীয় সংশোধন
- প্রতিটি ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডকে পুনরুদ্ধার করে বায়ুমণ্ডলীয় ধোঁয়াশা নির্মূল করা যাতে এর সর্বনিম্ন মান (সাধারণত জলাশয়ে অনুধাবন করা হয়) 0 এর পিক্সেল মানের সাথে মিলে যায় data তথ্যের ডিজিটাইজেশনও ধূসর-স্কেল মান পরিবর্তন করে ডেটা ম্যানিপুলেট করা সম্ভব করে।
অসমতল পাহাড়গুলিতে, ভূখণ্ডের ফলস্বরূপ, পিক্সেলগুলির কার্যকর আলোকসজ্জা যথেষ্ট পরিমাণে পরিবর্তিত হয়। রিমোট সেন্সিং ইমেজে, ছায়াময় পিক্সেলটি দুর্বল আলোকসজ্জা পায় এবং এর কম দাম থাকে, বিপরীতে, রৌদ্র পিক্সেলটি প্রজ্জ্বলিত আলোকসজ্জা গ্রহণ করে এবং উচ্চতর তেজস্বীকরণের মান রাখে। একই অবজেক্টের জন্য, ছায়াময় slope পিক্সেলের তেজস্ক্রিয় মানটি রোদ slope লের তুলনায় আলাদা হবে। অতিরিক্তভাবে, বিভিন্ন অবজেক্টের একই রকম আলোকসজ্জার মান থাকতে পারে। এই অস্পষ্টতাগুলি পার্বত্য অঞ্চলে দূরবর্তী সেন্সিং চিত্রের তথ্য নিষ্কাশন নির্ভুলতার উপর মারাত্মকভাবে প্রভাবিত করেছিল। এটি দূরবর্তী সেন্সিং চিত্রগুলির আরও প্রয়োগের প্রধান বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে। টপোগ্রাফিক সংশোধনের উদ্দেশ্য হ'ল অনুভূমিক অবস্থানে বস্তুর প্রকৃত প্রতিচ্ছবি বা আলোকসজ্জা পুনরুদ্ধার করা .
ব্যাখ্যার অর্থ ডেটা বোঝার গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। প্রথম অ্যাপ্লিকেশনটি ছিল বায়বীয় ফটোগ্রাফিক সংগ্রহ যা নিম্নলিখিত প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করেছিল; প্রচলিত একক বা স্টেরিওগ্রাফিক কভারেজ উভয় ক্ষেত্রেই হালকা টেবিল ব্যবহারের মাধ্যমে স্থানিক পরিমাপ , ফটোগ্রামমেট্রি ব্যবহার, ফোটোমোসাইক ব্যবহার, পুনরাবৃত্ত কভারেজ, পরিবর্তনগুলি সনাক্তকরণের জন্য অবজেক্টের পরিচিত মাত্রাগুলির ব্যবহার করা। চিত্র বিশ্লেষণটি সম্প্রতি বিকাশযুক্ত স্বয়ংক্রিয় কম্পিউটার-সহায়ক অ্যাপ্লিকেশন যা ব্যবহার বাড়ছে।
অবজেক্ট-ভিত্তিক চিত্র বিশ্লেষণ (ওবিআইএ) জিআইএসসাইনের একটি সাব-ডিসিপ্লিন যা রিমোট সেন্সিং (আরএস) চিত্রাবলিকে অর্থপূর্ণ চিত্র-বস্তুগুলিতে বিভক্ত করা এবং স্থানিক, বর্ণালী এবং অস্থায়ী স্কেলের মাধ্যমে তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করতে উত্সর্গীকৃত।
রিমোট সেন্সিং থেকে পুরানো ডেটা প্রায়শই মূল্যবান কারণ এটি ভৌগোলের এক বিশাল পরিমাণের জন্য একমাত্র দীর্ঘমেয়াদী ডেটা সরবরাহ করতে পারে। একই সময়ে, ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য প্রায়শই জটিল এবং সঞ্চয় করার জন্য বিশাল। আধুনিক ব্যবস্থা সঙ্গে প্রায়শই ডিজিটালরূপে ডেটা জমা করতে, ঝোঁক অবচয়হীন কম্প্রেশন । এই পদ্ধতির সাথে অসুবিধাটি হ'ল ডেটা ভঙ্গুর, ফর্ম্যাটটি প্রত্নতাত্ত্বিক হতে পারে এবং ডেটা মিথ্যা বলা সহজ হতে পারে। সংরক্ষণাগার ডেটা সিরিজের জন্য সেরা সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি হ'ল কম্পিউটার-উত্পাদিত মেশিন-পঠনযোগ্য আল্ট্রাফিকি , সাধারণত ওসিআর-বি এর মতো টাইপফন্টেবা ডিজিটাইজড অর্ধ-স্বরের চিত্র হিসাবে images বিভিন্ন শতাব্দীর লাইফটাইম সহ স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে আল্ট্রাফিসগুলি ভালভাবে বেঁচে থাকে। এগুলি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিতে তৈরি, অনুলিপি, দায়ের এবং পুনরুদ্ধার করা যায়। এগুলি সংরক্ষণাগার চৌম্বকীয় মিডিয়া হিসাবে প্রায় কমপ্যাক্ট, এবং এখনও ন্যূনতম, মানকৃত সরঞ্জাম সহ মানুষ দ্বারা পড়তে পারে।
সাধারণভাবে বলতে গেলে, রিমোট সেন্সিং বিপরীত সমস্যার নীতিতে কাজ করে : স্বার্থের বস্তু বা ঘটনাটি ( রাষ্ট্র ) সরাসরি পরিমাপ করা যায় না, সেখানে আরও কিছু পরিবর্তনশীল রয়েছে যা সনাক্ত এবং মাপা যায় ( পর্যবেক্ষণ ) যা সম্পর্কিত হতে পারে গণনার মাধ্যমে আগ্রহের বস্তুতে এটি বর্ণনার জন্য প্রদত্ত সাধারণ উপমাটি তার পায়ের ছাপ থেকে প্রাণীর প্রকার নির্ধারণ করার চেষ্টা করছে। উদাহরণস্বরূপ, উপরের বায়ুমণ্ডলে সরাসরি তাপমাত্রা পরিমাপ করা অসম্ভব, তবে সেই অঞ্চলে পরিচিত রাসায়নিক প্রজাতির (যেমন কার্বন ডাই অক্সাইড) থেকে বর্ণালী নির্গমন পরিমাপ করা সম্ভব। তারপরে নির্গমনটির ফ্রিকোয়েন্সি থার্মোডাইনামিকসের মাধ্যমে সম্পর্কিত হতে পারে সেই অঞ্চলের তাপমাত্রায়।
Data processing levels
তার অভ্যাস প্রক্রিয়াকরণের ডেটার আলোচনা সহজতর করার জন্য, বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ "মাত্রা" প্রথম 1986 সালে নাসা কর্তৃক অংশ হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে পৃথিবী পর্যবেক্ষণ সিস্টেম এবং স্থিরভাবে তারপর থেকে গ্রহণ করে অভ্যন্তরীণভাবে নাসা উভয় (যেমন, ) এবং অন্য কোথাও (যেমন, ); এই সংজ্ঞাগুলি হ'ল:
| উচ্চতা | বিবরণ |
|---|---|
| 0 | যেকোন এবং সমস্ত যোগাযোগ শিল্পকর্মের (যেমন, সিঙ্ক্রোনাইজেশন ফ্রেম, যোগাযোগের শিরোনাম, সদৃশ ডেটা) মুছে ফেলা হয়েছে, সম্পূর্ণ রেজোলিউশনে পুনর্নির্মাণ, অপ্রক্রিয়িত যন্ত্র এবং পে-লোড ডেটা। |
| 1A | সম্পূর্ণ রেজোলিউশনে পুনর্নির্মাণ, অ প্রক্রিয়াকরণ উপাত্ত ডেটা, সময়-রেফারেন্সড, এবং রেডিওমেট্রিক এবং জ্যামিতিক ক্যালিগ্রেশন সহগ এবং জিয়োরফেরেন্সিং প্যারামিটারগুলি (যেমন, প্ল্যাটফর্মের এফেমারিস) সহ গণিত এবং সংযোজন করা সহ আনুষঙ্গিক তথ্য সহ টীকাযুক্ত (তবে প্রয়োগ করা থাকলে, এমন পদ্ধতিতে যে স্তর 0 স্তর 1a ডেটা থেকে সম্পূর্ণ পুনরুদ্ধারযোগ্য)। |
| 1B | স্তর 1a ডেটা যা সেন্সর ইউনিটগুলিতে প্রক্রিয়া করা হয়েছে (যেমন, রাডার ব্যাকস্ক্যাটার ক্রস বিভাগ, উজ্জ্বলতার তাপমাত্রা ইত্যাদি); সমস্ত যন্ত্রের 1 স্তরের ডেটা থাকে না; স্তর 0 বি স্তর 1 বি ডেটা থেকে পুনরুদ্ধারযোগ্য নয়। |
| 2 | স্তরের 1 উত্সের ডেটা হিসাবে একই রেজোলিউশন এবং অবস্থানে ভৌগলিক ভেরিয়েবলগুলি (যেমন সমুদ্রের তরঙ্গ উচ্চতা, মাটির আর্দ্রতা, বরফের ঘনত্ব) উত্পন্ন। |
| 3 | ভেরিয়েবলগুলি অভিন্ন স্পেসটাইম গ্রিড স্কেলে ম্যাপযুক্ত, সাধারণত কিছুটা সম্পূর্ণতা এবং ধারাবাহিকতা সহ (যেমন, অনুপস্থিত পয়েন্টগুলি বিচ্ছিন্ন, একাধিক কক্ষপথ ইত্যাদি থেকে একসাথে মোজাইক করা সম্পূর্ণ অঞ্চল)। |
| 4 | মডেল আউটপুট বা নিম্ন স্তরের ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল (যেমন, ভেরিয়েবলগুলি যেগুলি যন্ত্র দ্বারা পরিমাপ করা হয়নি তবে পরিবর্তে এই পরিমাপ থেকে প্রাপ্ত)। |
একটি স্তর 1 ডেটা রেকর্ড হ'ল সর্বাধিক মৌলিক (অর্থাত্ সর্বোচ্চ বিপরীতমুখী স্তর) ডেটা রেকর্ড যা উল্লেখযোগ্য বৈজ্ঞানিক ইউটিলিটি রয়েছে এবং এটি সেই ভিত্তি যা পরবর্তী সমস্ত ডেটা সেট তৈরি করা হয়। স্তর 2 হ'ল প্রথম স্তর যা বেশিরভাগ বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সরাসরি ব্যবহারযোগ্য; এর মান নিম্ন স্তরের তুলনায় অনেক বেশি। স্তর 2 ডেটা সেটগুলি স্তর 1 ডেটার তুলনায় কম পরিমাণে ঝোঁকযুক্ত হতে পারে কারণ এগুলি অস্থায়ীভাবে, স্থানিক বা বর্ণালিভাবে হ্রাস পেয়েছে। স্তর 3 ডেটা সেটগুলি নিম্ন স্তরের ডেটা সেটগুলির তুলনায় সাধারণত ছোট থাকে এবং তাই ডাবল হ্যান্ডলিং ওভারহেডের প্রচুর পরিমাণে ব্যয় না করে মোকাবেলা করা যেতে পারে। এই ডেটা সাধারণত অনেক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আরও কার্যকর হতে থাকে useful স্তর 3 ডেটাসেটের নিয়মিত স্থানিক এবং অস্থায়ী সংস্থা বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সহজেই সংহত করা সম্ভব করে তোলে।
এই প্রক্রিয়াকরণ স্তরগুলি সাধারণত স্যাটেলাইট ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইনগুলির জন্য উপযুক্ত, তবে অন্যান্য ডেটা স্তরের শব্দভাণ্ডারগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং আরও বিজাতীয় কর্মপ্রবাহের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।
History
দূরবর্তী সংবেদনের আধুনিক শৃঙ্খলা উড়ানের উন্নয়নের সাথে সাথে উত্থিত হয়েছিল। বেলুনবিদ জি। টুরনাচুন (alias Nadar ) তার বেলুন থেকে 1858 সালে প্যারিসের ছবি তৈরি করেছিলেন। মেসেঞ্জার পায়রা, ঘুড়ি, রকেট এবংunmanned balloons মানহীন বেলুনগুলিও প্রাথমিক চিত্রগুলির জন্য ব্যবহৃত হত। বেলুনগুলি বাদ দিয়ে, এই প্রথম, পৃথক চিত্রগুলি মানচিত্র তৈরির জন্য বা বৈজ্ঞানিক উদ্দেশ্যে বিশেষভাবে কার্যকর ছিল না।
প্রথম বিশ্বযুদ্ধের শুরু থেকে সামরিক নজরদারি ও পুনরায় জোগানোর উদ্দেশ্যে সিস্টেম এয়ারিয়াল ফটোগ্রাফি তৈরি করা হয়েছিল এবং cold war শীত যুদ্ধের সময় পি -১১ , পি -38 , আরবি-66 and এবং এর মতো সংশোধিত যুদ্ধ বিমানের ব্যবহার করে শিখর পৌঁছেছিল reaching এফ -4 সি , বা ওভারহেড এবং স্ট্যান্ড-অফ সংগ্রহে উভয়ই ইউ 2 / টিআর -1 , এসআর -71 , এ -5 এবং ওভি -1 সিরিজের মতো নির্দিষ্টভাবে নকশাকৃত সংগ্রহ প্ল্যাটফর্ম ।আরও সাম্প্রতিক বিকাশ হ'ল মানবাধিকারহীন এবং মানহীন উভয় প্ল্যাটফর্মে আইন প্রয়োগকারী এবং সামরিক বাহিনীর দ্বারা ব্যবহৃত ক্রমবর্ধমান ছোট সেন্সর পোড। এই পদ্ধতির সুবিধা হ'ল এর জন্য প্রদত্ত এয়ারফ্রেমে নূন্যতম পরিবর্তন প্রয়োজন। পরবর্তী চিত্রগুলির মধ্যে ইনফ্রারেড, প্রচলিত, ডপলার এবং সিন্থেটিক অ্যাপারচার রাডার অন্তর্ভুক্ত থাকবে।
বিশ শতকের শেষার্ধে কৃত্রিম উপগ্রহের বিকাশের ফলে স্নায়ুযুদ্ধের সমাপ্তির সাথে সাথে দূরবর্তী সংবেদনকে বৈশ্বিক পর্যায়ে উন্নতি করতে দেওয়া হয়েছিল।বিভিন্ন পর্যবেক্ষণ এবং আবহাওয়া উপগ্রহ যেমন ল্যান্ডস্যাট , নিমস এবং আরও সাম্প্রতিক মিশন যেমন রাডারস্যাট এবং ইউএআরএস , নাগরিক, গবেষণা এবং সামরিক উদ্দেশ্যে বিভিন্ন উপাত্তের বিশ্বব্যাপী পরিমাপ সরবরাহ করেছিল অন্যান্য গ্রহগুলির জন্য মহাকাশ অনুসন্ধানগুলি বহির্মুখী পরিবেশে দূরবর্তী সেন্সিং অধ্যয়ন পরিচালনা করার সুযোগ পেয়েছে, ম্যাগেলান মহাকাশযানের উপরে সিন্থেটিক অ্যাপারচার রাডারটি ভেনাসের বিশিষ্ট টপোগ্রাফিক মানচিত্র সরবরাহ করেছে , এবং Space বাইরের উপকরণগুলি সোলার অ্যান্ড হেলিওস্ফেরিক অবজারভেটরি (এসওএইচও) হ'ল একটি মহাকাশযান যা মাতরা মার্কনি স্পেসের (বর্তমানে এয়ারবাস ডিফেন্স অ্যান্ড স্পেস) নেতৃত্বে একটি ইউরোপীয় শিল্প সংস্থা দ্বারা নির্মিত একটি মহাকাশযান যা ১৯৯৯ সালের ২ শে ডিসেম্বর লকহিড মার্টিন অ্যাটলাস দ্বিতীয় এএস লঞ্চ গাড়িতে সূর্য অধ্যয়নের জন্য চালু হয়েছিল। । সোহো 3,000 এরও বেশি ধূমকেতু আবিষ্কার করেছে [[2] এটি ১৯৯ 1996 সালের মে মাসে স্বাভাবিক কার্যক্রম শুরু করে It এটি ইউরোপীয় স্পেস এজেন্সি (ইএসএ) এবং নাসার মধ্যে আন্তর্জাতিক সহযোগিতার একটি যৌথ প্রকল্প। মূলত দু'বছরের মিশন হিসাবে পরিকল্পনা করা হয়েছে, সোহো 20 বছরেরও বেশি মহাকাশে কাজ করার পরে চালিয়ে যাচ্ছে: মিশনটি 2020 এর শেষ অবধি 2022 অবধি সম্ভাব্য বর্ধনের সাথে বাড়ানো হয়েছে। 2019 হিসাবে, কেবলমাত্র লাসকো করোনগ্রাফ এখনও নিয়মিতভাবে ডেটা তৈরি করে চলেছে, অন্যান্য সরঞ্জামগুলি বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে। সোহো সূর্য এবং সৌর বায়ুতে অধ্যয়ন করার অনুমতি দিয়েছিল , কেবল কয়েকটি উদাহরণের জন্য।
সাম্প্রতিক উন্নয়ন অগ্রগতির সঙ্গে সঙ্গে 1960 এবং 1970-এর দশকে শুরু অন্তর্ভুক্ত ইমেজ প্রসেসিং এর উপগ্রহ চিত্র । সিলিকন ভ্যালির বেশ কয়েকটি গবেষণা দল নাসা এমস রিসার্চ সেন্টার , জিটিই , এবং ইএসএল ইনক। সহ ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম কৌশলগুলি বিকাশ করেছিল যা চিত্রের ডেটার প্রথম উল্লেখযোগ্য বর্ধনের দিকে পরিচালিত করে। 1999 সালে অত্যন্ত বাণিজ্যিক রেজোলিউশন সংগ্রহের জন্য প্রথম বাণিজ্যিক উপগ্রহ (আইকনস) চালু করা হয়েছিল।
Training and education
আধুনিক তথ্য সমাজে রিমোট সেন্সিংয়ের ক্রমবর্ধমান প্রাসঙ্গিকতা রয়েছে। এটি মহাকাশ শিল্পের অংশ হিসাবে একটি মূল প্রযুক্তি উপস্থাপন করে এবং ক্রমবর্ধমান অর্থনৈতিক প্রাসঙ্গিকতা বহন করে - নতুন সেন্সরগুলি যেমন টেরাসার-এক্স এবং র্যাপিডিয়ে প্রতিনিয়ত বিকাশিত হয় এবং দক্ষ শ্রমের চাহিদা ক্রমশ বৃদ্ধি পাচ্ছে। তদুপরি, রিমোট সেন্সিং প্রতিদিনের জীবনে অত্যধিক প্রভাবিত করে, আবহাওয়ার পূর্বাভাস থেকে শুরু করে জলবায়ু পরিবর্তন বা প্রাকৃতিক দুর্যোগ সম্পর্কিত রিপোর্ট । উদাহরণ হিসাবে, 80% জার্মান শিক্ষার্থী গুগল আর্থের পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে ; ২০০ 2006 সালে শুধুমাত্র সফ্টওয়্যারটি 100 মিলিয়ন বার ডাউনলোড হয়েছিল। কিন্তু অধ্যয়নগুলি দেখিয়েছে যে তাদের মধ্যে কেবলমাত্র একটি অংশ তারা যে ডেটা নিয়ে কাজ করছে তা সম্পর্কে আরও বেশি জানেন।অ্যাপ্লিকেশন এবং উপগ্রহের চিত্র বোঝার মধ্যেএকটি বিশাল জ্ঞানের ব্যবধান রয়েছে। রিমোট সেন্সিং কেবলমাত্র স্কুলগুলিতে একটি স্পর্শকাতর ভূমিকা পালন করে, বিষয়টিতে শিক্ষাদানের সমর্থনকে শক্তিশালী করার রাজনৈতিক দাবিগুলি নির্বিশেষে। বিদ্যালয়ের পাঠগুলির জন্য স্পষ্টত বিকাশিত অনেকগুলি কম্পিউটার সফ্টওয়্যার এর জটিলতার কারণে এখনও কার্যকর করা যায় নি। এর মাধ্যমে, বিষয়টি হয় মোটামুটি পাঠ্যক্রমের সাথে একীভূত হয় না বা অ্যানালগ চিত্রগুলির ব্যাখ্যার ধাপটি পাস করে না। প্রকৃতপক্ষে, রিমোট সেন্সিংয়ের ক্ষেত্রে পদার্থবিজ্ঞান এবং গণিতের একীকরণের পাশাপাশিউপগ্রহ চিত্রগুলির কেবলমাত্র দৃষ্টিভঙ্গি ব্যতীত মিডিয়া এবং পদ্ধতিগুলির ক্ষেত্রে প্রতিযোগিতা প্রয়োজন ।
পাঠ্যক্রম বিবেচনা করা হয়, তবে এই বিষয়টিকে শিক্ষার সাথে সংহত করার জন্য অনুপ্রাণিত হয়ে, অনেক শিক্ষকের "রিমোট সেন্সিং" বিষয়ে আগ্রহ রয়েছে have অনেক ক্ষেত্রে, বিভ্রান্তিকর তথ্যের কারণে এই উত্সাহ ব্যর্থ হয়। একটি টেকসই পদ্ধতিতে রিমোট সেন্সিংকে ইজিইউ বা ডিজিটাল আর্থের মতো সংহত করার জন্য শেখার মডিউল এবং লার্নিং পোর্টালগুলির বিকাশকে উত্সাহিত করে । উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে: এফআইএস - স্কুল পাঠে রিমোট সেন্সিং , জিওস্পেকটিভ , ইয়েঞ্জিং , বা স্থান আবিষ্কার, মিডিয়া এবং পদ্ধতির যোগ্যতার পাশাপাশি স্বাধীন শিক্ষার প্রচার করতে।
Software
রিমোট সেন্সিং ডেটা কম্পিউটার সফ্টওয়্যার দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়, যা রিমোট সেন্সিং অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে পরিচিত । রিমোট সেন্সিং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রচুর পরিমাণে মালিকানাধীন এবং ওপেন সোর্স অ্যাপ্লিকেশন বিদ্যমান। রিমোট সেন্সিং সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলির মধ্যে রয়েছে:
- ERDAS IMAGINE from Hexagon Geospatial (Separated from Intergraph SG&I),,
- পিসিআই জিওমেটিকা
- TNTmips from MicroImages,
- IDRISI from Clark Labs,,
- eCognition from Trimble,,
- and RemoteView made by Overwatch Textron Systems.
- Dragon/ips is one of the oldest remote sensing packages still available, and is in some cases free.
ওপেন সোর্স রিমোট সেন্সিং সফ্টওয়্যার অন্তর্ভুক্ত:
- অপটিকস (সফ্টওয়্যার) ,
- Orfeo toolbox
- Sentinel Application Platform (SNAP) from the European Space Agency (ESA)
- Others mixing remote sensing and GIS capabilities are: GRASS GIS, ILWIS, QGIS, and TerraLook.
একটি এনওএএ স্পনসর্ড গবেষণা গ্লোবাল মার্কেটিং অন্তর্দৃষ্টি দ্বারা মতে, ইনকর্পোরেটেড এশিয়ান একাডেমিক রিমোট সেন্সিং জড়িত গোষ্ঠীকে সর্বাধিক ব্যবহৃত অ্যাপ্লিকেশন যেমন অনুসরণ করে আছেন: ERDAS 36% ( ERDAS কল্পনা করুন 25% & ERMapper 11%); ইএসআরআই 30%; আইটিটি ভিজ্যুয়াল ইনফরমেশন সলিউশনগুলি ENVI 17%; MapInfo 17%।
পশ্চিমা একাডেমিক উত্তরদাতাদের মধ্যে: ESRI 39%, এরডাস ইমেজিন 27%, ম্যাপআইএনফো 9%, এবং অটোডেস্ক 7%।
শিক্ষায়, যারা কেবল স্যাটেলাইট চিত্রগুলির মুদ্রণ- আউটগুলিতে সন্ধানের বাইরে যেতে চান তারা হয় সাধারণ রিমোট সেন্সিং সফটওয়্যার (উদাহরণস্বরূপ কিউজিআইএস ), গুগল আর্থ , স্টোরিম্যাপস বা একটি সফ্টওয়্যার / ওয়েব-অ্যাপ ব্যবহার করে বিশেষত শিক্ষার জন্য তৈরি করা হয়েছে (যেমন: ডেস্কটপ: লিও ওয়ার্কস , অনলাইন : বিএলআইএফ )।
- Geomatica, PCI Geomatics
- SAGA GIS (Open Source)
- TNTmips gis, MicroImages,USA
- ERDAS IMAGINE
- ENVI
- Google Earth
- GRASS GIS
- OpenEV (Open Source)
- Opticks (Open Source)
- Orfeo toolbox (Open Source)
- RemoteView
- SOCET SET
- IDRISI
- ECognition
- ArcGIS
- SNAP
Satellites
প্রথম উপগ্রহ UV / VIS পর্যবেক্ষণগুলি কেবল পৃথিবীর পৃষ্ঠ এবং বায়ুমণ্ডলের চিত্র দেখায়।যেমন স্যাটেলাইট চিত্রগুলি এখনও সংখ্যার আবহাওয়ার পূর্বাভাসের ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়।প্রথম গবেষণামূলক ইউভি / ভিআইএস পর্যবেক্ষণগুলি 1970 সালে মার্কিন গবেষণা উপগ্রহ নিম্বাস ৪- এর বোর্ডে শুরু হয়েছিল ।এই পরিমাপগুলি (backscatter ultraviolet, BUV, later also called Solar BUV, SBUV ব্যাকস্কাটার আল্ট্রাভায়োলেট, বিইউভি, যাকে পরে সোলার বিইউভি, এসবিইউও বলা হয়) নাদির জ্যামিতিতে পরিচালিত হয় , তারা ভূমি থেকে প্রতিবিম্বিত বা বায়ুমণ্ডল থেকে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা সৌর আলোকে পরিমাপ করেছিল।ডবসন যন্ত্রের মতো BUV / SBUV যন্ত্রগুলি বিভিন্ন সংকীর্ণ বর্ণালী অন্তরগুলিতে তীব্রতা পরিমাপ করে। এই বিইউভি / এসবিইউভি পর্যবেক্ষণগুলির উদ্দেশ্যটি ছিল বায়ুমণ্ডলীয় O 3 তথ্য নির্ধারণ করাপ্রোফাইল, যেহেতু বায়ুমণ্ডলে প্রবেশের গভীরতা দৃরয় ভাবে তরঙ্গদৈর্ঘ্যের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, সংক্ষিপ্ত তরঙ্গদৈর্ঘ্যের আলোটি O3স্তরের সর্বোচ্চ অংশগুলি কেবল 'দেখেছে' যেখানে দীর্ঘতম তরঙ্গদৈর্ঘ্যের মোট কলামটি দেখা গেছে। নীতিগতভাবে BUV / SBUV পরিমাপগুলি ভালভাবে কাজ করলেও তারা উপকরণের অক্ষমতায় ভুগছিলেন।
0 comments:
Post a Comment