• রিমোট সেন্সিং এর সংক্ষিপ্ত বিবরণ।

    সংক্ষিপ্ত বিবরণ

    রিমোট সেন্সিং হচ্ছে বস্তুর সাথে শারীরিক যোগাযোগ না করে বস্তু বা ঘটনা সম্পর্কে তথ্য অধিগ্রহণ এবং এভাবে অন-সাইট পর্যবেক্ষণের বিপরীতে। দূরবর্তী সেন্সিংটি ভূগোল, ভূমি জরিপ এবং সর্বাধিক আর্থ বিজ্ঞান অনুষদ (যেমন, জলবিদ্যা, পরিবেশবিদ্যা, সমুদ্রবিদ্যা, গ্লাসিওলজি, ভূতত্ত্ব) সহ অসংখ্য ক্ষেত্রগুলিতে ব্যবহৃত হয়; এটি সামরিক আছে, বুদ্ধিমত্তা, বাণিজ্যিক, অর্থনৈতিক, পরিকল্পনা, এবং মানবিক অ্যাপ্লিকেশন।
    বর্তমান ব্যবহারে, "রিমোট সেন্সিং" শব্দটি সাধারণত স্যাটেলাইট বা বিমান-ভিত্তিক সেন্সর টেকনোলজি ব্যবহার করে বোঝায় যা পৃথিবীর বস্তুগুলিকে সনাক্ত করে শ্রেণীবদ্ধ করে, পৃষ্ঠ সহ এবং বায়ুমন্ডলে এবং মহাসাগরে, প্রচারিত সংকেতগুলির উপর ভিত্তি করে (যেমন ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক বিকিরণ)। এটি "সক্রিয়" রিমোট সেন্সিং (যেমন, একটি সংকেত বা উপগ্রহ দ্বারা নির্গত হয় এবং বস্তুর দ্বারা তার প্রতিফলন সেন্সর দ্বারা সনাক্ত হয়) এবং "প্যাসিভ" দূরবর্তী সেন্সিং (যেমন, যখন সূর্যালোকের প্রতিফলন হয় সেন্সর দ্বারা সনাক্ত)।
    ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক তরঙ্গ ব্যবহার করে যে একটি প্রযুক্তি একটি বস্তুর থেকে প্রতিফলিত বা বিকীর্ণ এবং রিমোট অবস্থান থেকে এই বস্তুর ধরন এবং অবস্থা সনাক্ত। প্রতিটি বস্তুর প্রতিচ্ছবিটি বস্তুর অদ্ভুত বৈশিষ্ট্য এবং পরিবেশ ও অবস্থার ভিন্নতা থাকলে প্রতিফলন বৈশিষ্ট্য একই বস্তুর জন্য ভিন্ন হবে। অতএব, প্রতিফলন বৈশিষ্ট্য বজায় রাখা বস্তুটি কি এবং কী অবস্থা তা জানতে এটি সম্ভব। বিশেষত, একটি স্যাটেলাইট বা বিমানের মধ্যে, বিভিন্ন ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক তরঙ্গ ব্যবহার করে পৃথিবীর পৃষ্ঠের একটি multispectral ফোটোগ্রাফ বাছাই করা হয় এবং ছবিটি বস্তুর শনাক্তকরণের জন্য বিশ্লেষণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি সুষম উদ্ভিদ সবুজ ইনফ্রারেড অঞ্চলে খুব শক্তিশালী প্রতিচ্ছবি প্রদর্শন করে, এবং কীটপতঙ্গ বা দূষণ যখন ইনফ্রারেড অঞ্চলের প্রতিফলন হ্রাস হ্রাস হয় এবং লাল ব্যান্ড প্রতিফলন শক্তিশালী হয়ে ওঠে অতএব, আপনি ইনফ্রারেড এবং লাল ব্যান্ড ছবির ছবি গ্রহণ করে গাছপালা প্রাণশক্তি নির্ধারণ করতে পারেন। দূরবর্তী সেন্সিংের জন্য উপগ্রহটি বলা হয় আর্থ অন্বেষণ উপগ্রহ, সম্পদ অনুসন্ধান উপগ্রহ, ইত্যাদি। লন্ড্র্যাট , যা 1 9 72 থেকে যুক্তরাষ্ট্রের নাসা (নাসা) দ্বারা এবং ফ্রান্সের SPOT সিরিজ দ্বারা উপস্থাপিত হয় প্রতিনিধিত্ব। 1992 সালে, আমরা সফলভাবে <Fuyo> জাপানে চালু করেছি এছাড়াও, মহাকাশের প্রত্নতত্ত্ব ধ্বংসাবশেষ খোঁজার চেষ্টা করছে এবং রিমোট সেন্সিং ব্যবহার করার মতো কাজ শুরু হয়েছে।
  • 0 comments:

    Post a Comment

    New Research

    Attention Mechanism Based Multi Feature Fusion Forest for Hyperspectral Image Classification.

    CBS-GAN: A Band Selection Based Generative Adversarial Net for Hyperspectral Sample Generation.

    Multi-feature Fusion based Deep Forest for Hyperspectral Image Classification.

    ADDRESS

    388 Lumo Rd, Hongshan, Wuhan, Hubei, China

    EMAIL

    contact-m.zamanb@yahoo.com
    mostofa.zaman@cug.edu.cn

    TELEPHONE

    #
    #

    MOBILE

    +8615527370302,
    +8807171546477