• Remote sensing

    রিমোট সেন্সিংটি দৃশ্যমান, কাছাকাছি ইনফ্রারেড এবং সংক্ষিপ্ত-তরঙ্গ ইনফ্রারেড চিত্রগুলি বিভিন্ন বিস্তৃত তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যান্ডগুলিতে এবং তাদের বর্ণনামূলক প্রতিচ্ছবি স্বাক্ষরের দ্বারা পৃথকীকরণকারী সামগ্রীর অধিবেশনকে জড়িত।

    “হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং পৃথিবীর পৃষ্ঠের জ্ঞান এবং বোঝার জন্য নির্দিষ্ট অপটিক্যাল সরঞ্জাম। পৃষ্ঠতলের জৈব-রাসায়নিক পদার্থের পরিমাণগত পরিমাপের সম্ভাবনার কারণে সংক্ষিপ্ত উচ্চ-রেজোলিউশন বর্ণালীটি ম্যাপিংয়ের ক্ষমতাতে একটি নতুন মাত্রা সরবরাহ করে ”" (জন এস। ম্যাকডোনাল্ড, সুসান এল। উস্টিন, এবং মাইকেল ই। শ্যাচম্যান। "ড। আলেকজান্ডার এফএইচ গোয়েটসের অবদান ইমেজিং স্পেকট্রোস্কোপিতে ”" পরিবেশের রিমোট সেন্সিং September সেপ্টেম্বর ২০০৯: এস 2-এস 4)

    মাল্টিসেক্টেক্টাল রিমোট সেন্সিং বিভিন্ন ব্রড তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যান্ডগুলিতে দৃশ্যমান, কাছাকাছি ইনফ্রারেড এবং সংক্ষিপ্ত-তরঙ্গ ইনফ্রারেড চিত্র অধিগ্রহণের সাথে জড়িত। বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্যে বিভিন্ন উপকরণ আলাদাভাবে প্রতিবিম্বিত করে এবং শোষণ করে। এই হিসাবে, এই দূরবর্তী সংবেদনশীল চিত্রগুলিতে যেমন বর্ণালি প্রতিবিম্ব স্বাক্ষর হিসাবে উপকরণগুলির মধ্যে পার্থক্য করা সম্ভব, যেখানে সরাসরি সনাক্তকরণ সম্ভব হয় না। নাসার ল্যান্ডস্যাট, একটি আরও সাধারণ মাল্টিস্পেকট্রাল চিত্রশ্রেণীগুলির মধ্যে একটি, বিস্তৃত ল্যান্ডস্কেপ স্কেল বৈশিষ্ট্য পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সিস্টেমগুলি এক'শ শতাধিক স্বচ্ছ বর্ণালী ব্যান্ডগুলিতে চিত্রগুলি অর্জন করে। যদিও মাল্টিসেপট্রাল চিত্রগুলি স্থলভাগের বৈশিষ্ট্যগুলি এবং ল্যান্ডস্কেপ নিদর্শনগুলিকে বৈষম্যমূলক করতে কার্যকর, হাইপারস্পেক্ট্রাল চিত্রাবলী উপকরণগুলির সনাক্তকরণ এবং বৈশিষ্ট্য নির্ধারণের অনুমতি দেয়। উপকরণের ম্যাপিং বিতরণের পাশাপাশি, পৃথক পিক্সেলের মূল্যায়ন দৃশ্যের অনন্য বস্তুগুলি সনাক্ত করার জন্য প্রায়শই দরকারী।

    সু-উন্নত বৈজ্ঞানিক প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলির মধ্যে ভূতত্ত্ব এবং খনিজ অন্বেষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে; বনজ; সামুদ্রিক, উপকূলীয় অঞ্চল, অভ্যন্তরীণ জলের এবং জলাভূমি; কৃষি; বাস্তুসংস্থান; শহুরে; তুষার এবং বরফ; এবং বায়ুমণ্ডল। ক্যামোফ্লেজ, লিটোরাল জোন ম্যাপিং এবং ল্যান্ডমাইন সনাক্তকরণেও রয়েছে অসংখ্য সামরিক অ্যাপ্লিকেশন। হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সরগুলি আণবিক শোষণ সনাক্তকরণ এবং পরিমাণ নির্ধারণের তাদের ক্ষমতাকে মাল্টিসেপেক্ট্রাল সেন্সরগুলির উপর একটি সুবিধা দেয়। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজারের উচ্চ বর্ণালী রেজোলিউশন পৃষ্ঠতল উপকরণগুলি সনাক্তকরণ, সনাক্তকরণ এবং পরিমাণ নির্ধারণের পাশাপাশি জৈবিক এবং রাসায়নিক প্রক্রিয়াগুলি অনুমান করার অনুমতি দেয়।

    এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, ক্ষেত্রগুলিতে সংগ্রহ করা এবং বর্ণাল লাইব্রেরিতে সূচিযুক্ত গ্রাউন্ড ট্রুথ স্বাক্ষর বিশ্লেষণের অনেকগুলি পদ্ধতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। ইমেজ প্রসেসিং প্যাকেজগুলিতে প্রায়শই মৌলিক বর্ণাল গ্রন্থাগারগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে, লক্ষ্য ক্ষেত্রের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট উপাদানের বর্ণালীযুক্ত অ্যাপ্লিকেশন স্বতন্ত্র গ্রন্থাগারগুলি উত্পন্ন ব্যাখ্যার যথার্থতাকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। গাছপালার স্পেক্ট্রা পরিবেশগত অবস্থার বিস্তৃত দ্বারা প্রভাবিত হয় যে সাইট নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের বর্ণালী সংগ্রহ না করে পর্যাপ্তভাবে এই পরিবর্তনশীলতার প্রতিনিধিত্ব করতে অসুবিধা বোধ করে।
  • 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